不是谁都能谈超融合!从打通数据与硬件隔阂开始

没有一个企业可以提供一刀切的解决方案,如果说你想让我给所有的用户案例有一个黄金比例的,或者是特别完备的解决方案的话,没有。

超融合不仅仅是将服务器计算、服务器虚拟化和存储整合在单个超融合设备中。而且其功能必须针对具体的用户需求来进行创新。在HDS推出其Unified Compute Platform (UCP) 系列的融合基础架构解决方案之后,近日又推出一款超融合横向扩展平台(HSP),这个引起笔者的好奇。HSP这款产品全面兼容Hadoop的企业级文件系统和分析环境。能够通过消除Hadoop标准架构中的单点故障, 这是因为HSP在每个节点上采用了分布式元数据管理方法,保障了企业对于数据的高可用性、性能和可靠性。

 不是谁都能谈超融合!从打通数据与硬件隔阂开始

近日HDS公司产品运营和技术高级副总裁Shmuel Shottan,他就超融合概念以及此次新推出的HSP做了自己的解读。Shmuel Shottan是HDS公司产品运营和技术部高级副总裁,负责HDS的NAS、横向扩展存储和大数据分析开发工作。

HSP---真正打通数据与硬件隔阂

传统的超融合系统包括VMware的EVO:RAIL是以虚拟机为中心,把这个数据分配给虚拟机,在虚拟机上运行各种应用。而HDS推出的HSP超融合横向扩展平台最大的特点是以数据为中心,而不是以虚拟机为中心。除了可以做传统的超融合做的事情,还可以在其基础上做更多。

“HDS最大的区别就是我们有一个数据湖的概念,无论这个数据湖它涵盖了以十计数,以百计数,还是以千计数的节点,它有的是一个单一文件系统,他可以把这个数据摄入到标准的网络文件系统NFS当中,也可以摄入到可植入操作系统接口,就是第三方的应用当中。它的最大区别,它不以虚拟机为中心,它是以数据为中心的,所以说它不仅能做以虚拟机为中心的事情,而且它还可以在此基础之上做更多,它实际上是以数据为中心,而且还可以有这种标准的NFS的数据摄入到这些软件系统当中,所以就会效果更好一些。”

在超融合解决方案领域HDS是唯一一个把数据湖执行到了整个应用层面上的一个解决方案,也就是说让数据湖是对所有的数据和硬件都可用,不管是各种容器,还是虚拟机,还是KVM等等。

对于融合市场来说,HDS主要有两个解决方案,就是UCP和最新推出的HSP。Shmuel Shottan简单梳理了一下UCP概念UCP融合计算平台的产品线,它是集网络存储和计算服务器为一体的解决方案,它主要是为应用来服务,UCP是针对HANA、Oracle、VMware等提供解决方案。Shmuel认为HDS独一无二的一点就是UCP的管理系统,它能够智能等让应用就可以按照系统最初的设计意图去运行,而且能够非常便捷的去部署。

HSP超融合横向扩展平台。所谓的这个超融合,这个Hyper(超)是什么意思呢?它这里就主要强调的是这个解决方案本身,你可以在一个虚拟机里面去运行你的应用,然后在存储的虚拟机上去管理你的应用。Shmuel Shottan认为这样做有两大好处,第一你不用再为这个服务器或者存储做独立的,额外的支付,你可以直接在这个存储上,在虚拟机里面跑你的应用。第二个就是说你不需要在存储和服务器之间把这个数据移来移去的浪费成本,实际上就是把这个应用带给了数据,你就可以就地去执行你这个操作。

HSP重点解决大数据中的单点故障

HSP作为HDS的新的融合产品。它其实是“软件定义”的,所以它可以在任何的硬件上跑,然后我们针对的主要是大数据分析成长比较快的一些市场。比如HSP的架构不同于典型的Hadoop实施架构。首先HSP全面兼容Hadoop的企业级文件系统和分析环境。能够通过消除Hadoop标准架构中的单点故障, HSP在每个节点上采用分布式元数据管理方法,提供大型企业所要求的高可用性、性能和可靠性。

真的当前的大数据环境,通过使应用靠近数据而让Hadoop集群动态的部署。横向扩展还提供了一个计算能力、内存和虚拟基础架构,这就实现了用户可以直接根据需求在HSP上部署多个虚拟实例。好处是运行更多分析工作负载就像开一个新的虚拟机一样简单。

总结最后:所有的产品都不能一刀切

我们看到,HDS肯定在超融合方面看到了它的实际市场潜力,同时我们也应该认识到超融合的出现不是为了替代谁,而是因为今天的数据市场产生了一下新的需求,用户有了新的痛点需要解决。就像Hadoop架构中出现的单点故障,就需要在每个节点上采用分布式元数据的管理方法来解决。就像Shmuel说的很实在“没有一个企业可以提供一刀切的解决方案,如果说你想让我给所有的用户案例有一个黄金比例的,或者是特别完备的解决方案的话,没有。”所有包括HDS在内的IT企业会不断推出更丰富的产品和解决方案组合选择去给客户,就像今天的HDS推出高端高可用性的SAN,然后有高端的HNAS,然后还有UCP,还有备份产品等等,以及现在针对大数据的一些新的产品和解决方案。

来源:ZD至顶网存储频道

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2015

12/18

10:59

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