存储在线存储在线 12月2日北京报道：2014（第 十届）中国存储峰会今天在北京召开，大会以“掌控数据经济，重塑商业价值”为主题，诠释在IT走向DT时代下，如何通过数据重塑商业价值。大会共邀请了 16位顶尖第三方嘉宾，数十位专家，带来了35场前瞻性演讲＋2场圆桌讨论，并首次推出硅谷创始人访谈和存储夜宴活动！
在大数据分论坛，知名微信自媒体作者西瓜哥，带来了《大数据时代下的高端存储架构演变》专题演讲，以下是现场演讲内容实录：
首先，感谢DOIT给这个机会，让自媒体也可以发出自己的声音了。因为自媒体的比较少，我今天讲的内容还是聚焦我研究的高端存储架构。大家可能会想到高端存 储跟大数据好像没有特别多的关系。我今天讲的可能是比较窄的大数据。首先，这是我个人的介绍，我是有一个自己的高端存储个人的公众号，每天晚上会写写我今 天学了什么。还有一个传送门网站，它也收录了我所有的历史文摘。大家从百度上搜索存储西瓜哥，在DOIT上搜索西瓜哥也能搜到我的文章。大家如果有什么问 题，会后通过微信平台，都可以和我沟通。
我讲一下我的观点，我想讲高端存储架构，但是这是大数据的论坛，所以要靠点题。其实也不能说高端存储和大数据没有关系，其实大数据业务是一个业务的视角，从 用户角度看，大数据解决什么问题。一般这个圈子有两种生态圈，一种是基于Hadhoop这种开源的工具，技术，大数据的存储，包括它的分析、工具。但是， 企业里面很多人用的也是比较成熟的，比如Oracle、SAP。这么分，其实在商用生态圈，高端存储其实还是企业里面比较明显的选择。我跟公安客户交流 过，像公安里面很多大数据的业务。高端存储并不完全是分布式的架构。而且现在大数据这种业务在很多传统企业，比如银行的信用信息分析，很多大数据的结果以 后马上出结果，所以它的业务非常关键，对可靠性，对管理业务有比较高的要求。这块也是高端存储的长项。
总的来说，看一下大数据对存储的需求，首先，数据量越来越大，可能一般的数据要达到PB级的量，美国那边的一些调查，一般企业管理的数据量，一般1T左右。 第二、有良好的性能，因为这是关键业务，需要实时分析，需要有很好的带宽，这是它对存储的诉求。用得起，这是开源打存储最重要的地方。管理问题，数据量变 大了，传统的管理方法已经不能进行管理，里面有很好的管理方式，你存进去，可能管理的更加复杂。大数据大量是非结构化，或者半结构化的数据，你存储能不能 支持更多的结构。
讲一下高端存储，我个人对高端存储怎么理解，比如IDC的报告会写高端存储，比如2014年Q1下降了22%，市场不好，份额在下降，性价比不好。这块告诉你 什么意思？它是广义的高端存储。在IDC的眼里是按价钱分的，他说什么叫高端？技术上很难定义，技术发展更快，原来说这要多功能架构，才能 定义高端。现在很难定义高端，IDC说拿钱来说。比如他分十个档次，一个存储的朋友售价。也就是平均售价是比较贵的，它认为是高端，就是十万美金以上。
讲一下Gartner的观点，Gartner是走技术派，用一些具体的参数定义高端存储的范围。Gartner3月7号发布了最新的高端存储的研究报告，其 实它最新的版本已经发布了，跟这个差不多，它刷新了一下，排名基本变化不大。他认为高端存储从几个技术指标去理解。一个是单部件失效对主题不可见。第二个 如果是你这个单部件失效，存储有什么部件坏了，对主机性能可能少于25%。也就是它想象中，应该失控一下这个架构。如果大修的时候，允许你有一半的性能损 失。还有下面细的一些条款，比如支持负载均衡，远程复制，这些其实不是非常本质的区别。他认为这样的存储，它的成本是在25万美金起，这是Gartner 的定义。
Gartner的定义里面，还对高端存储进行了一个打分，对目前这个市场他认为符合他定义的高端存储进行打分。他分了8个功能向，包括管理、可靠性、性能、复制、扩展 性、生态系统、多租户和安全、还有存储的效能等。上面有六个应用，有五大场景，每个场景对8个功能向的比重是不一样的。我们看到它比较看中的几个指标是管 理性和性能，还有快照复制，这是Gartner的分析师在这个场景下比较看中高端存储的特性。
HDS对所有的产品进行打分，他认为这个市场有12个产品符合它的标准。通过分析这些排名，我们可以看到，基本上是国外厂商，国内有一家是华为。第一个是日立的 高端存储及第二个也是日立的，第三个是惠普的。如果看总的排名是这个，不止分析这个场景，把所有这些结合起来。其实Gartner还对存储厂商市场的能力 做了评估，前面评分主要针对技术水平和产品的技术能力，下面零分主要针对产品的生命力，包括市场的水平，市场的销售，我们看到这个里面得分最高的是 EMC，EMC生态环境比较好，整个销售能力比较强。第二、比较多了，优秀的厂商，包括日立、华为。大概是这样的一个图形。
我个人研究的高端存储主要是画红线的这一块，因为它首先是面向传统的高端存储的市场。第二、在执行报告里面可以抽它的数据拿出来给大家分享。因为有些数据， 它卖两部，卖四部看不出来，因为统计不了那么细，所以我暂时没有列多方面报告里面去。像狭义的高端存储范围里面，我们看到在全球来看，刚才我画红线的高端 存储，中国其实只占4%的市场份额，也就是这个市场，45%以上还是占你们那边，中国这边高端存储市场感觉很多地方会被闪存，软件定义抢掉它的份额，但是 我觉得还会有前进的空间。第二、看一下全球的排名情况。EMC在这块最高有一个份额，41%，第二、IBM五，后面就是日立惠普，华为在比较小的氛围。
中国区的数据，原来HDS是第一，这两年EMC超过HDS。这方面没有什么特别大的变化，有一个比较大的区别就是这里可能看到华为上升的比较快一些。从行业纬度可以看，这个行业主要用在金融里面，第一是电信，第二是政府。到今天金融是最难做的，因为它的要是性比较高。
高端存储我们讲它的历史，它的架构是怎么演变的？特别是对大数据这个架构怎么演变的？我讲到两个人，一个是做大型机的吉恩·阿姆达尔，其实真正把存储做成一 个行业的，应该是摩西·亚奈，他1990年研发了Symmetrix，推向市场，大家知道存储里面也是吸引高端存储。摩西·亚奈离开EMC又做了XIV。 后来被IBM收购，后来他又开创了第三代存储，Infinbox，现在市场上都有他的三个产品。
高端存储的历史，讲一下它架构上的一些变化。1956年发明大机，配套存储，1980年还是IBM用的存储，还是很贵，百万美金起，当时是IBM自己专用的 大硬盘。1988年IBM有一个项目，没有广泛的推向市场，真正推向市场的是就是第四版的摩西·亚奈提出的技术。日立也开发了跟EMC类似的架构存储，这 种架构存储为什么要转型，也是因为影响。当时EMC出来，IBM的销售受到它的影响。其实日立刚开始的时候做的是IBM大型机和存储。从1995年的时 代，三国鼎立阶段开始了。直到1999年，IBM也开始拥抱普通的硬盘。
IBM这个时候里面后的研究还是用它自己的标准。这也是我现在重点要看的发展的东西。2000年的时候日立的产品第一次把交换技术引入，现在很多人认为高端存储 是完美的架构。2002年3Par的出现，3Par被惠普收购。2003年EMC推出DMX系列架构，也取得了市场的成功。2004年DS8000出来， 这是IBM经典的架构。2005年摩西·亚奈推出XIV，2007年被IBM收购。2006年整个互通了。2009年EMC推出VMAX，2012年5越 发不VMAX 40K。其他的架构上没有太大的变化。最后，就是2012年华为发布了自己的个人存储，架构比较像EMC的架构，但是它底层的东西有点像虚拟化的架构，同 时它本身交换技术更多学这个东西。因为它是SaaS的后端，跟交换技术用的差不多。所以说它借鉴了前面的一些特点，开发了自己的高端存储。
整个高端存储，这种架构，从总线式，到Crossbar架构，还有2003年高了直连架构，但是后来发现扩展性不是特别好，因为联线密密麻麻，再加一个节 点，不太好扩展。所以，2009年有了虚拟矩阵架构，还是利用交换机。主要有四个特点，这可能跟现在大数据的驱动有一些影响。一个是Scale-out为 的架构，但是你发现数据量现在越来越大，Scale扩展已经不够了，所以必须把Scale的架构加上，增长快比较快。还有全交换的架构，还有 X86，X86架构给客户带来的好处就是成本，性价比，这是大数据里面我们要追求的。松偶合比如它会降低用户的成本，松偶合有什么好处？你看到民的一个架 构，它每个节点有点像一个终端村素，通过低时延把这些高端存储连在一起。
最后讲一下这几个存储厂商，针对大数据时代下做出一些变化。这是跟我们传统的高端存储不太一样。一个是EMC之前发布的产品VMAX3，它可以做到5000 多张硬盘，可以支持16TB的Cash，也就是针对这个云时代，大数据时代，如果不考虑成本的情况系，它远远满足大部分企业的需要，除了互联网企业。所 以，大数据应该也是一个核心的大数据的平台。
为了降低成本，为了降低功耗，为了降低机房的面积，EMC引进Highly Efficient的设计。第二、讲一下惠普的一些变化。惠普成本的追求上也做的比较好，比如它是业界第一个提供精简配置功能的。也是第二个在重删功能的 厂商。我们大数据以后存在上面，有数据的压缩技术，像成本，单位成本会下降，他也是第一次支持cMLC的厂商。可以配合闪存价值，可以降低整体成本。 IBM DS8000有快照复制的功能，大家知道在大数据场景下，备份备不完，需要用快照复制的方式管理它的平台。
日立的HDS VSP G1000，大数据不仅仅有结构化的数据，非结构化的数据，它要保存这些数据，把NAS做进来，但是做的并不是特别彻底，只是管理界面上融合了，物理上不 是特别融合。看一下INFINIDAT公司开发的InfiniBox，把对象存储，文件存储，Trade存储全都放在一个系统里。
为了拒绝更低的成本，富士通出了一个CD10000，用开源的技术做了一个高端存储，给客户带来比较低的成本，但是企业为什么改用开源，主要是技术没有支 撑，这弥补了技术和成本的概念，这也是未来的方向。我们看到很多开源的存储也会出来，大家都在尝试应对大数据架构的变化。
管理方面是大数据很重要的一个方面的要求，这块IBM做的比较好，特别是XIV，它有底层的架构，比较特别，所以它的管理做的特别好。很多东西通过限制了其他的一些功能，就自动优化了，这是它的一个理念，管理非常简单，特别是公安里面有用这个产品。
华为强调性能，是第一个高端存储里面测SPC-D这么一个值，超过100万的IOPS是用OceanStor测的。富士通也是一个性能，但是它强调的是带 宽。富士通的架构后面搞了一个SAS的连接，任何一个节点可以看到任何一块硬盘，所以富士通的特点有很多SAS。它的带宽的能力比较强。
总结来说，为什么大数据场景下，高端存储它努力争取它自己的地位，因为确实有它对大数据的一些支持。首先，在比较成熟的商业环境下用。第二、能提供企业级别 的支持，买高端存储，服务都是厂商服务的。第三、高端存储在关键业务支撑的声誉是最好的，现在很多大数据的业绩已经是关键业务了，不像一线大数据业务都是 事后分析，现在是适时分析。第四、通过前面的一些变化，性能强大、管理简化。同时，它与时俱进的一些特点，比如X86的架构，Scale-out技术的采 用，包括重删，引到高端存储里面，还有开源技术，把存储Hypervisor，高密、统一存储、集群、cMLC。这样可以跟数据结合的更紧密。我的观点就 是作为一个企业用户，可能高端存储还是在大数据比较强势的选择。谢谢大家！