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目前的IT应用中，有一“小”一“大”是几乎所有人关注的焦点。
“小”是前端的移动，虽然设备的尺寸在逐渐变大（如不久前推出的iPhone 6 Plus），总的来说还是比PC/Mac小很多，关键是操作习惯不同，强调简洁和随时随地使用；“大”是后端的大数据，不仅仅是数据大、多样性，更重要的是追求数据的全集而非子集，特别是从历史数据中发掘价值。
有厂商将为传统应用设计的平台称为记录交易系统（systems of record），为新一代应用设计的平台称为互动参与系统（system of engagement）。划分不是很严谨，兼具二者特性的新平台亦非鲜见。不过，每一笔交易都会产生交易记录，这些在传统应用中已经成为历史的数据，可以被新一代应用拿来做离线分析，供定向广告、精准营销等应用。日积月累下来，互动参与系统的数据增长率显然更高，数据吞吐量也非记录交易系统可比，即要求大容量、高带宽。
典型记录交易系统处理的数据量不算大，但对延迟要求较高，类似需求在新一代应用中只多不少：
- 一方面，电子商务的蓬勃发展，让人们的交易更方便快捷。以前交易的瓶颈通常在窗口/柜台，排队的是人；现在每个人的手机/平板或PC/Mac都可以成为窗口/柜台，随时随地发起交易，排队转到服务器里进行，峰值时交易请求量提高多少数量级，如淘宝+天猫的双11，以及春节前后的12306——挤爆点由售票大厅，换成了服务器……
- 另一方面，在移动时代，人们更加缺乏耐心，一个页面或App两三秒还没有加载内容，可能就要关掉“走人”了；12306的票刷不出来还可以忍，“光棍节”的失败则是阿里巴巴无法承受的。大量I/O请求时仍要保证延迟不超标，互联网应用面临的挑战是全方位的。
简而言之，除了传统的容量和IOPS，新一代应用需要存储（子）系统在带宽和延迟上也有很好的表现，而这是传统存储难以满足的。
传统存储的局限
存储作为一个独立的行业存在，很大程度上得益于80年代初的硬盘驱动器（HDD）小型化浪潮。在此之前，基本上每家主机厂商都有自己的硬盘（驱动器）业务。如今最大的存储公司EMC，和很长时间内作为最大硬盘公司的希捷（Seagate），均创立于1979年，不能完全以巧合来解释。
大尺寸硬盘可以提供更大的容量和更高的顺序传输性能，小尺寸硬盘在随机I/O上的表现更好。即使提高转速、缩短寻道时间，单个硬盘的IOPS（I/O per second，每秒I/O操作数）也有限（在二三百的量级），要获得更高的IOPS，就必须尽可能多的增加硬盘数量，而服务器内部空间是有限的。使用专门的存储设备则不受此限制，而且还可以通过SAN（Storage Area Network，存储区域网）被多台服务器共享。
与直接连到服务器内部的方案（DAS，Direct Attached Storage）相比，存储网络增加了延迟，带宽也相对有限。不过，在硬盘时代这都不是大问题：延迟方面，响应速度在毫秒（ms）级的硬盘才是瓶颈；带宽方面，每个交易的I/O块都不大，以4KB计，每个硬盘也就是1MB/s左右的输出，就是有几千个硬盘一起工作，又能有多少呢？
闪存技术的成熟，彻底改变了游戏规则。
英特尔公司非易失性存储器（NVM）解决方案事业部市场总监Peter K. Hazen曾经给过一个非常直观的比喻：从旧金山飞到北京需要大约11个小时，如果说这是硬盘的速度，那么，换成基于闪存的固态盘（SSD，Solid-State Drive），只需要1分钟。
延迟和IOPS是闪存的强项，别说600多倍，千倍的理论指标都有。而从实际应用来看，SSD在硬盘的百倍之上，通常是可以保证的。
当SSD的访问延迟（latency）可以低至几十微秒（μs），通过存储网络访问的延迟就不能再忽略不计了；当单个SSD随机I/O访问的输出都能填满一条8Gb/s FC（8GFC）主机通道，主机和存储之间的带宽也可能成为瓶颈了。
特别是，当几个SSD就能满足一台服务器对I/O能力的需求时，用户为什么还需要外接磁盘阵列呢？除了容量……
作为存储行业的领头羊，EMC很早就意识到了变革的来临。EMC不仅在存储厂商中率先拥抱SSD，还给出了上述问题的解决之道：要么让存储靠近计算，要么让计算靠近存储。
第一条好实现——把存储重新塞回服务器里去（并不是EMC表达的原意）就行了……第二条呢？
Oracle给出了一个范例。
Exadata的早期启示
2008年上半年，EMC在其高端存储Symmetrix DMX-4里引入了SSD；下半年，Oracle联合惠普推出了数据库一体机Exadata的“前身”。
说是前身，一则Exadata只是存储服务器的名字，而一个整机柜最多有8个数据库节点和14个Exadata存储服务器组成，全都是HP基于英特尔至强（Xeon）CPU的服务器，通过高速InfiniBand（IB）互连；二则定位为数据仓库设备，不适于OLTP应用。
道理很简单，数据仓库系统中以英特尔为代表的x86处理器是主流，更关键的是OLAP应用以批量传输为主，只要不频繁的随机访问，硬盘的吞吐量并不算差。如果是OLTP应用，14个存储服务器的100多个硬盘不够用，20多个至强CPU又显浪费——因为要的就是IOPS。
然而，Oracle之所以用存储服务器，要的就是里面的CPU，以实现让计算靠近存储的目标，为网络和数据库服务器减负。
计算靠近存储的一个典型好处就是，在靠近数据的地方处理，直接返回结果，而不是传输大量的原始数据到服务器去处理，这在原始数据集很大，而处理结果很小的情况下效果尤为明显，可以避免大量网络传输的开销。虽然Exadata采用高速的InfiniBand，但首要是利用其低延迟的特性，再高的带宽，传输大量数据也需要耗费时间啊。Exadata不同于一般的Oracle RAC，很重要的一点就在于其内置智能扫描（Smart Scan）处理技术，将一些简单的查询工作卸载到存储服务器，“通过把扫描处理从数据库中剥离，减少了数据库服务器的CPU负担，同时极大降低了无效的信息传输——仅仅传输需要的有价值的信息”。理论上从数TB的表中返回几MB的数据到数据库服务器，意味着多大的节省……总之，可以明显提高OLAP应用的效率。
2009年初，Oracle收购了Sun，半年后推出“根正苗红”的Exadata。之所以这么说，一是Exadata正式成为整个一体机（融合系统）的名称，二是服务器全都换成自家的SunFire x86服务器——都基于英特尔至强，能有多大差别？所以，真正重要的变化是，由于在存储服务器中引入了PCIe闪存卡作为Smart Flash Cache，极大地提高了I/O性能，使Exadata也能胜任OLTP应用，而不仅仅是一款数据仓库设备。
从2009年的Sun Oracle Database Machine (V2)加入闪存开始，Exadata就不再局限于数据仓库
英雄所见略同，阿里巴巴和淘宝的技术团队的“去IOE”运动也是类似的思路。我们知道，IOE分别是IBM、Oracle、EMC，更确切地说是IBM小型机、Oracle数据库与EMC存储设备的组合，这三驾马车构成了一个从软件到硬件的完整商用数据库系统。不过，严格说来，支付宝并没有去O——毕竟Oracle数据库是交易型应用的首选——甚至还保留了“少量”的E用来存储Redo日志，但主体已经是PC服务器+闪存的架构。
如果说去大I(BM)是小i(ntel)的胜利，那么去E(MC)就是闪存的胜利。
超融合系统的崛起
虽然Exadata专门用在交易型系统的比例不算高，但它起码证明了分布式（通过ASM）、横向扩展（Scale-out）存储架构和闪存，在企业关键业务应用中是完全可行的。
不过，Exadata的计算和存储还是分离的。存储服务器毕竟计算能力有限，不像数据库节点，都是同系列中顶配的CPU——如去年12月中旬发布的Exadata X4-2，用的是当时至强E5系列中顶级的E5-2697 v2，而存储服务器的CPU型号则“羞于一提”。如果把计算和存储一体化，或曰“存储重新塞回服务器里去”呢？
相对于通过网络把服务器与存储连接起来的传统融合系统，超融合系统（hyper-converged system）实现了计算和存储一体化的回归（Exadata介于二者之间），代表作是Nutanix的Virtual Computing Platform（虚拟计算平台）。
Nutanix成立于2009 年（在本文中，这是一个很重要的年份），于2011 年推出一体机NX 家族，硬件平台是Supermicro的2U密度优化型服务器，支持1-4个双路英特尔至强节点，融合了计算与存储。软件上，得益于Google的成果，Nutanix采用著名的MapReduce分布式计算框架，配以类似GFS的NDFS（Nutanix Distributed File System，Nutanix 分布式文件系统）——更著名的模仿者当然是Hadoop。
Nutanix虚拟计算平台的横向扩展架构
正如“虚拟化计算平台”这个名字所显示的，每个节点上运行VMware vSphere、微软Hyper-V或可选的KVM，以承载控制功能（CVM）和应用（User VM，用户虚机）。每个节点上有一个起控制器作用的虚机（Controller VM，CVM），以Pass-through（直通）方式下穿hypervisor 层，访问连在SAS控制器上的硬盘和SSD。
CVM 响应所在节点上用户虚机的I/O请求，并提供自动精简配置（Thin Provisioning）、自动分层存储、重复数据删除（De-dupelication）、复制和快照等高级功能，所有CVM 共同参与整个集群的管理。该架构最大的特点是数据本地化，缩短响应时间，降低网络流量，利于横向扩展到规模更大的集群。通过控制算法保持数据在距离最近的地方，并允许写I/O 操作在同一节点本地化。
如果VM 迁移到另一台主机，数据也将跟随VM 自动迁移以保证最高性能（维持存储靠近计算）。当某个VM有一定量的读请求发向其他节点上的控制器，Nutanix ILM将透明地移动远端数据到本地控制器，以保证读I/O 在本地完成，而不是通过网络。如果一个CVM 失效，所有I/O 请求都自动转发到另外一个CVM，直到本地CVM 重新可用。这个Nutanix 自动路径技术完全对hypervisor 层透明，用户VM继续正常运行。如果整个节点故障，HA 事件自动触发，VM 将自动迁移到集群内的另一台主机上。同时，数据被再次复制以维持复制因子（指定的副本数量），及整体的可用性。
Nutanix的融合系统体现了来自互联网的（Web-Scale）技术与传统企业级技术的结合，使用NDFS实现存储层的横向扩展，虚拟化负责计算层的横向扩展，并对控制功能的横向扩展有所贡献。
如同Exadata可以运行在HP或其他x86服务器上一样，Nutanix融合系统的核心也是运行在商用硬件（Commodity Server）上的软件，软硬件可以分开销售——譬如Nutanix已与戴尔（Dell）公司达成OEM合作，在Dell（服务器）硬件上转售Nutanix的超融合存储软件。据悉，Dell近期将推出基于至强E5 v3、类似Supermicro Twin家族的密度优化型服务器，正是Nutanix喜欢的那一类平台。
巨头们的反击
Nutanix不是唯一的超融合系统初创公司，但其在市场上的成功引来了大公司的效仿。2013年8月底发布VSAN（Virtual SAN）之后，VMware填补了存储软件上的空白（再早的vSphere Storage Appliance太弱，母公司EMC也指望不上）。仅过了一年时间，VMware就发布了其超融合基础设施设备EVO:RAIL。
当然，VMware还没必要亲自上阵做硬件，类似于Nutanix与Dell的合作，EVO:RAIL是一个参考设计，它要求一个捆绑了计算和存储的2U四节点密度优化型服务器，要求每个节点（不低于）：
- 双路英特尔至强E5-2620 v2 6核CPU（当时E5 v3尚未正式发布）
- 192GB内存
- 1个SLC SATADOM或SAS硬盘作为ESXi引导设备
- 3个SAS 10000RPM 1.2TB硬盘用作VMware Virtual SAN（VSAN）数据存储
1个400GB MLC企业级SSD用于读写Cache（读缓存/写缓冲）
1个Virtual SAN认证的直通（pass-through）磁盘控制器
2个10GbE网口（可配置为10GBase-T或SFP+连接）
1个1GbE IPMI端口用于远程（带外）管理
EVO:RAIL V1.0可以横向扩展至4个设备的集群，也就是16个节点，这显然是受限于VSAN的能力。随着VSAN走向成熟，VMware将以其在业内的特殊地位，联合EMC、富士通、浪潮等硬件合作伙伴如对其他初创公司展开“围剿”。
VMware EVO:RAIL设备的基本构成
上面那个本应都是服务器厂商的名单里，出现了VMware的母公司EMC，比较有趣。这倒不是说EMC没有服务器硬件产品，EMC的高端（Symmetrix VMAX）、中端（VNX）存储系统的控制器，技术含量比一般的x86服务器更高，EMC要做服务器硬件没有难度，何况其还加入了Facebook发起的开放计算项目（Open Compute Project，OCP，VMware在发布EVO:RAIL之前宣布加入），实在不行直接拿个服务器设计过来也是可以的。
关键在于，都像超融合系统这样，服务器直接把存储“招安”了，EMC的存储系统硬件怎么办？我们从其早些时候发布的Symmetrix VMAX3上可以看出一些端倪。
EMC在2009年初推出Symmetrix VMAX，由PowerPC平台（Symmetrix DMX）转向英特尔至强的怀抱，加上早就“投靠”英特尔的CLARiiON（现VNX），收购来的Data Domain、Isilon更是在商用硬件（通常意味着x86服务器）上体现软件价值的新一代，所以，EMC很早就宣称，硬件产品全部采用英特尔处理器。
不过，对于大多数存储系统而言，计算资源主要用在数据调度上，如自动精简配置、自动分层存储等提高存储效率的功能，对CPU的要求并不高，像头两代VMAX，CPU既不紧跟潮流，也不是同系列中顶级的，内存容量（从服务器的角度看）不算大，采用RapidIO这样的通信协议互连（通信与存储关系很近），还是比较典型的存储系统设计。
VMAX3则不然，最高的VMAX 400K采用了当时顶级的至强E5-2697 v2，（每Director，相当于控制器）1TB内存，互连换成更“计算”范儿的56Gbps InfiniBand，以至强E5服务器论的话算很高的配置了，依稀有Exadata的影子。再加上最多5760个驱动器，如果只用来做一个传统的存储系统，实在是太浪费了……如果在引擎（由一对Director组成）里跑些应用，即让计算靠近存储，才是正道。
EMC Symmetrix VMAX3的核心硬件配置很“服务器”导向
VMAX3也可以被视为一种（超）融合系统？这绝非是妄自猜度EMC的想法，实际上有很多具体的论据支撑，这里就先不展开了……年底我们的2014版数据中心技术报告里，会有专门的剖析等着你！
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发表于 2014-10-23 11:31:41
