Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外,内部还具备数据处理能力以及互联设备,与传统存储系统的烟囱式架构完全不同,Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展,避免存储孤岛。
“大数据”应用除了数据规模巨大之外,还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题,处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能,而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是,基于对象的存储架构就不存在这个问题,它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量,而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力,可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。
延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。举个例子来说,网络成衣销售行业的在线广告推广服务需要实时的对客户的浏览记录进行分析,并准确的进行广告投放。这就要求存储系统在必须能够支持上述特性同时保持较高的响应速度,因为响应延迟的结果是系统会推送“过期”的广告内容给客户。这种场景下,Scale-out架构的存储系统就可以发挥出优势,因为它的每一个节点都具有处理和互联组件,在增加容量的同时处理能力也可以同步增长。而基于对象的存储系统则能够支持并发的数据流,从而进一步提高数据吞吐量。
有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second),即每秒进行读写(I/O)操作的次数,多用于数据库等场合,衡量随机访问的性能),比如HPC高性能计算。此外,服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求,正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战,各种模式的固态存储设备应运而生,小到简单的在服务器内部做高速缓存,大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。
并发访问一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值,他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较,同时让更多的人分享并使用这些数据。