Pure Storage重磅公布大量软件更新 向超融合领域迈进

Pure Storage将在旧金山举行的年度Pure Accelerated大会上，公布大量软件产品以及一些新的硬件，并展示一种端到端的NVMe over Fabrics闪存堆栈。

还有一个面向FlashArray的接近超融合的功能，广泛的公有云集成，高速对象闪存存储，增加了文件服务，城市集群，以及推出了所谓的自驱动存储，使用机器学习等。这次大会涉及到大量功能特性，是Pure Storage最大规模的软件发布，主要有三个方面：

• 新的或者增强的Tier 1存储，也就是FlashArray设备
• 大数据转向大智能，面向FlashBlade的功能
• 自驱动存储——机器学习为驱动的功能，面向管理员

FlashArray是Pure Storage的Tier 1全闪存存储阵列，FlashBlade是面向非结构化数据的全闪存阵列。

Pure Storage强调自己的25项新软件功能，此外还有一些软件方面的更新。

Tier 1存储和FlashArray软件

Purity FA v5 for Flash Array with FlashArray是将传统Tier 1阵列可靠性与全闪存阵列的特性——例如重复数据删除、压缩和NVMe驱动器、框架访问速度——结合了起来。有一个名为ActiveCluster的功能用于连接两个相距达150英里的数据中心，以双活集群方面，带有透明故障切换、零恢复点对象（RPO）和恢复时间对象（RTO）。

像Oracle数据库、SAP、VMware、Hyper-V和SQL Server这样运行软件基础设施的任务关键型数据中心来说，是需要这种集群的，保证应用不会出现故障中断。

这里需要一个第三方来监看这两个站点之间的连接，并声明当连接出现故障的时候哪个站点作为主站点，这些都可以通过Pure1 Cloud Mediator功能来实现，该功能运行在Pure Storage的一个数据中心内，这样就不需要额外的硬件了。Pure FA v5中包含了一项Active Cluster免费功能，Pure Storage称Dell EMC SRDF和NetApp的Metro Cluster功能的实施成本高达数万美元。

该功能可用于在数据中心内提供机架级的动态集群，以及连接不同的数据中心，使用异步连接还可以添加第三个数据中心，而这个数据中心可以坐落于地球上任何一个地方的。

进入公有云

Pure Storage正在加强快照功能，最初的完整快照功能之后，增加了增量永久快照。

快照功能可以把本地存储快照到FlashArray以及FlashBlade。快照还可以迁移到NFS目标，例如DataDomain阵列。

CloudSnap通过S3协议将Pure Storage的快照迁移到AWS和Glacier，使用的是便携快照格式，CloudSnap可以转换为原生的Amazon格式，例如EBS、S3或者Glacier。

沃恩可以设想，来自一台数据中心服务器的虚拟机快照发送到Amazon，然后实例化运行在AWS中，提供基于云的备份、恢复、迁移和灾难恢复功能。

SNAPDIFF是一个开放可用的ASPI，针对第三方使用，Pure Storage有很多合作伙伴用它来把他们的数据发送到阵列，例如Actifio、Catalogic、Cohesity、Commvault、Rubrik和Veeam。可以想象，这有助于将数据迁移到FlashBlade上。

这些快照功能是免费包含在Purity FA v5软件中的，不需要特别的云网关设备。

VVOLs和QoS

Purity FA v5.0还具有：

• 始终如一的服务质量（QoS）
• QoS性能分级；铜级、银级、金级
• 策略为驱动的QoS，面向多租户客户，例如服务提供商
• VVOL支持HA和托管在阵列上的无状态VASA提供商
• 即时VMFS <—> VVOL的迁移

Pure Storage称VVOL是非常易于实施、使用和管理的。

准超融合和文件服务

Pure Storage强调说，开发者可以直接通过使用v5软件在FlashArray上运行虚拟机和容器，这些是运行在一种准沙箱中的，带有专门的GPU和RAM资源，提供安全性和性能隔离。

Purity FA v5应用运行资源

这个Run功能可用于运行在阵列中靠近数据的分析应用，或者数据库和远程办公应用。Pure Storage表示，开发者可以构建他们自己的定制协议来做到这一点。我们不会把这看作为完全的朝荣和基础设施一体机（HCIA）。

Pure Storage还推出了Purity v5中的Windows文件服务，使用Run功能。它支持SMB 2、3以及NFS v3和4。Pure Storage称，这适用于那些在SAN条件下需要文件访问的使用实例，例如VDI用户文件和文件共享。

Purity FA v5文件服务

还有一些插件用于微软的管理堆栈中，客户可以带入他们自己的微软许可。

FlashBlade功能实现的大数据智能

Pure Storage表示，FlashBlade非结构化全闪存阵列适合于人工智能、大数据、物联网和相关的边缘计算应用，这些应用需要更多容量和带宽来保存高速访问数据。

FlashBlade的Purity FB v2软件可横向扩展至75个刀片，比以前多了5倍，有一个8PB的命名空间，这涉及到5个4U的机架，总共20U。

现在该系统的性能可达到850万IOPS，75GB/s读带宽和25GB/s写带宽。

v2软件支持SMB文件访问、LDAP、HTTP、IP v6、快照和网络锁定管理器，以及SMB，FlashBlade还有基于S3的对象存储支持，这是自然而然的扩展，因为FlashBlade基本上是内部的一个大型基于键值的存储。

Pure Storage表示，这比AWS S3访问首个字节的速度要快10倍。基本上，这里我们看到的就是一个本地部署的全闪存对象存储；所以，它要比基于磁盘的对象存储系统快很多，但是是基于闪存的定价。

机器学习驱动存储管理

对于存储管理员来说，Pure1 META是一种管理大量Pure Storage阵列的、以机器学习为驱动的资源。Pure Storage表示，它将构建一个实时的全球传感器网络，目前客户使用的上千台阵列每天有1万亿个数据点。这个想法是把工作负载类型与数据点模式相匹配，使用机器学习，这样构建工作负载配置包括像读写IO大小、带宽、IOPS、重复数据删除和压缩率、总容量等。

如果客户A正在使用带有已知模式的工作负载，客户B开始使用相同的工作负载，那么就可以预测他们使用的阵列资源，更加智能地预测阵列大小（性能、容量、带宽），更好地管理这个阵列的资源。

Pure Storage将为客户提供全局的仪表板，以提供关于阵列的综合指标：

Pure1 Global Dashboard

这里有一种可能性，就是可能在阵列之间迁移工作负载以更好地进行负载均衡。Pure Storage还谈到了使用实时分析防止问题影响阵列运作，可通过所谓的“指纹”识别来找出已知问题。

如果找到匹配项，通知客户管理员，通知支持服务，开始解决问题。

Pure Storage称，META提供了预测智能来检测和防止阵列出现问题，基于工作负载的性能衡量以及配置，工作负载交互智能。用营销的语言来说，在客户层面的存储管理变得太过复杂，存储已经变得更像是自主驾驶的汽车。

最终结果就是更具成本效益的阵列和阵列操作，以及更低的管理成本。

硬件

Pure Storage公布了一个针对FlashArray的新扩展架——DirectFlash，带有原生的NVMeF支持，意味着通过NVMe over Fabric跨50Gbit/s RoCE v2 Ethernet进行访问。

Pure DirectFlash

这个扩展架可以容纳最多512TB原始容量，如果是使用28个DirectFlash模块的话。

Pure Storage还展示了端到端的NVMe over Fabric到思科UCS服务器，使用40GBit/s RoCE v2 Ethernet连接。这正是我们在4月设想的NVMeF版本FlashStack。

这只是一个演示，但是方向非常清晰。

此外还有一个中型刀片用于FlashBlade，有17TB容量，介于现有的8TB和52TB刀片之间。

供货

Pure Storage提供的这张幻灯片罗列了27项以及具体提供时间。

评论

Pure Storage基本上推出了“大家有，我也有”的大量功能，例如文件、对象和QoS，以易于使用的方式，并且将自己的软件扩展到公有云；有人提到了数据框架吗？这样做的话，基本就消除了竞争对手一直强调的竞争优势。

例如：

• NetApp SolidFire类型的防干扰QoS？——是的，有了
• NetApp Data Fabric——是的，有了
• Dell EMC SRDF——是的，有了
• Nimble以传感器为驱动的阵列管理？——是的，有了
• NAS特性——是的，有了
• 对象存储——是的，有了
• NVMe over Fabric——是的，马上就有了

Pure FA v5 Run功能将FlashArray扩展到超融合一体机领域。很容易想象，这样使得FlashArray实际上变成了一款HCIA系统，而这不正是NetApp通过SolidFire正在做的吗。

Pure Storage是否能够全面追赶Nutanix？这不是很有说服力，Pure Storage是这么有野心的公司吗？

现在Pure Storage正在试图发展成为一家存储平台公司，它公布了一系列功能特性，会让客户开心，让渠道有理由能够敲开新客户的大门，赢得更多订单。