最近,Gartner发布了2019年分布式文件系统全球关键功能报告。与去年相比,场景权重、厂商排名、技术趋势都发生了一定程度的变化,尤其是浪潮仓储在各个场景中的排名有所跃升,引起了业界的关注。
:
的动态对价每年发布一次。在阅读数据之前,让我们先看看报告的评分标准。Gartner关于分布式文件存储关键能力的报告每年发布一次。它侧重于商用高性能计算、大数据分析、混合云存储、备份和归档应用的五种场景的八项关键功能,如容量、效率、互操作性、管理、性能、灵活性、安全性和价格。此外,高德纳根据不同场景的不同需求,为8项关键能力设定了不同的权重,使得评估结果更接近不同场景的真实需求
与2018年相比,Gartner报告显示,2019年8项关键能力的权重发生了显著变化,这表明企业对存储的需求发生了变化例如,随着混合云应用场景中管理复杂性的增加,相关评分权重在2019年发生了巨大变化,可管理性从2018年的15%增加到2019年的35%,价格权重从8%增加到10%每个主要产品得分
,浪潮存储AS13000有5项关键功能,与2018年相比有了很大进步。其中,互通从2增加到2.9,管理从3增加到3.5,灵活性从2.5增加到3.8,安全性从3增加到3.5,价格从3增加到4这些关键能力都得到了极大的提高,体现了浪潮仓储AS13000产品竞争力的提高。
从2018年到2019年,wave storage的关键容量得到了极大的提高在过去的一年中,wave distributed storage AS13000增强了对ACL、IPv4/v6协议和对象访问控制的支持,将所有闪存节点的读写带宽提高到了5GB/s的性能,并在管理中增加了硬盘故障智能预测和集群间新的集中管理功能。正是这些技术创新推动了波浪存储关键能力的提高。存储供应商的变化
199主要方案排名199主要方案中的潮汐存储已进入前3名,其综合实力跃居所有人之首与同行业的其他产品相比,不容易获得如此大范围的关键能力提升。如果你不逆水前进,你将会后退。潮汐波存储依赖于大量关键功能和实质性改进,完全占据应用场景的前3名,这是很自然的。
备份方案对容量和价格敏感,是分布式存储的传统优势应用方案之一备份也是浪潮存储此次跃升最多的场景,从2018年的第6位跃升至2019年的第1位,这显示了浪潮在分布式存储领域的发展速度。
此外,在其他应用场景中,wave存储有不同程度的改进,例如,大数据分析从第四个场景跳到第三个场景,混合云存储场景从第五个场景跳到第三个场景,商用高性能计算场景从第三个场景跳到第二个场景,归档场景从第五个场景跳到第二个场景
如混合云场景,wave storage从第五位跃升至第三位在这种情况下,用户需要使用分布式文件存储来实现本地分布式文件存储和公共云IaaS平台之间的混合云数据互操作性,管理权重占35%浪潮分布式存储在一套系统中提供文件、块、对象、大数据、数据库等各种存储服务,支持马尼拉、煤渣、新星和Swift接口,通过智能操作和维护软件管理各种设备,简化了对云设备的管理例如,在广电国网云平台中,浪潮存储平台开辟了底层分布式存储、虚拟化、OpenStack和云管理平台,实现了与SDN、云安等平台的无缝对接,满足了广电国网三地互联互通和大规模业务发展的需求
作为另一个例子,在商用高性能计算场景中,潮汐存储从第三个跃至第二个。因为它已经在第三名了,这种改进也很有价值。商用高性能计算是一种“硬核”应用场景,要求极高的性能和容量。分布式文件存储需要高吞吐量和并行读写访问,性能权重为40%,容量权重为20%在这两个关键指标上,浪潮仓储在过去两年中排名第三。排名的提高主要得益于AS13000元数据集群、小文件聚合、RDMA等技术的不断优化和横向扩展能力。以石油勘探为例,东部地球物理勘探的三维地震波法一次测量产生的原始数据量可达几十亿桶。晚期地震数据的叠前偏移成像分析需要大量的并行存储性能。潮汐存储为东方物探搭建了一个16节点、几十GB带宽的地球物理数据存储和分析平台,提高了石油勘探数据的解释和处理效率。
同样,在分析场景中,性能仍然是最重要的权重,权重比率从2018年的28%增加到2019年的31%尽管浪潮存储继续保持其性能优势,但它依赖于其他关键功能的同步改进而攀升至第三位。以智能交通为例,交通控制是大数据分析和人工智能的综合而复杂的应用场景。成都使用wave分布式存储平台AS13000支持超6000通道高清视频设备的数据存储需求,满足每天1亿张交通检查站图片的存储和10亿张班级图片的查询
时代的趋势分布式存储正在经历快速发展。
wave storage整体排名的上升,与存储产品关键能力的提高和新时代趋势的变化密不可分。
分布式存储和集中式存储能否成为替代关系一直存在争议。传统的输入/输出访问方法,如传统的块可寻址输入/输出和文件字节可寻址输入/输出,已经不能满足或正在阻碍新的业务,如云计算、大数据和人工智能。因此,新的输入/输出访问方法,如对象、流和其他输入/输出接口,也在迅速发展和应用。分布式存储在人工智能、大数据分析和云计算等新兴领域的优势开始显现。云计算、大数据、深度学习和人工智能等新场景和新应用中的分布式存储将迎来通用化和规范化的发展机遇。