馮丹教授：近數(shù)據(jù)處理新型盤(pán)框等技術(shù)創(chuàng)新，加速數(shù)據(jù)中心向Diskless架構(gòu)演進(jìn)

日前，在中國(guó)深圳舉辦的第20屆華為全球分析師大會(huì)，長(zhǎng)江學(xué)者特聘教授、華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)馮丹對(duì)數(shù)據(jù)中心Diskless架構(gòu)及近數(shù)據(jù)處理發(fā)展趨勢(shì)做出了權(quán)威解讀，為傳統(tǒng)云存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)等計(jì)算域和存儲(chǔ)域不完全分離造成的資源浪費(fèi)，提出了一個(gè)新的技術(shù)解決方向，幫助云和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心降本增效，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心高質(zhì)量演進(jìn)。

馮丹教授提到，傳統(tǒng)存算融合架構(gòu)下，企業(yè)通常采用應(yīng)用與本地盤(pán)耦合的服務(wù)器一體化架構(gòu)，存在存力效率低、無(wú)效數(shù)據(jù)遷移、資源浪費(fèi)等典型問(wèn)題：

1. 計(jì)算域和存儲(chǔ)域未徹底分離，仍各自存在獨(dú)立的本地存儲(chǔ)，往往按照最大容量預(yù)設(shè)配置，存力利用率低；

2. 采用通用算力進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，IO效率低，存儲(chǔ)域仍以CPU為中心，存取性能無(wú)法充分發(fā)揮；

3. 數(shù)據(jù)從盤(pán)到計(jì)算域CPU,需要8次以上數(shù)據(jù)搬遷，無(wú)效搬遷帶來(lái)了網(wǎng)絡(luò)和算力資源的浪費(fèi)；

4. 在存算融合的上千節(jié)點(diǎn)大規(guī)模集群中，算力、容量空間配比無(wú)法均衡，擴(kuò)容時(shí)需要額外遷移數(shù)據(jù)，不僅帶來(lái)現(xiàn)有業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，還會(huì)浪費(fèi)投資；

5. 數(shù)據(jù)爆發(fā)增長(zhǎng)，面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)縮減策略不完全適用于非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景。

隨著算力多樣化、高性能網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)介質(zhì)的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心架構(gòu)從以CPU中心朝著以數(shù)據(jù)為中心的Diskless架構(gòu)演進(jìn)。Diskless架構(gòu)下，單一CPU算力發(fā)展到GPU、DPU、XPU等多樣算力，算力效率得以充分發(fā)揮；網(wǎng)絡(luò)從IP、NOF發(fā)展到高通量的CXL，為算力和存力等硬件解耦奠定了基礎(chǔ)；存力也從傳統(tǒng)HDD到SSD，性能、功耗實(shí)現(xiàn)全面提升。在Intel、華為、KIOXIA、阿里云等業(yè)界芯片、存儲(chǔ)、云和互聯(lián)網(wǎng)廠(chǎng)商的積極推進(jìn)下，Diskless架構(gòu)借助專(zhuān)用DPU/IPU等數(shù)據(jù)處理芯片和OceanDisk等專(zhuān)用存儲(chǔ)模塊，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)的效能，充分調(diào)動(dòng)數(shù)據(jù)中心資源。

馮丹教授表示，資源池化共享的Diskless架構(gòu)應(yīng)具備以下關(guān)鍵技術(shù)：

1. 網(wǎng)存協(xié)同，DPU硬件卸載加速，數(shù)據(jù)高效協(xié)同處理。通過(guò)DPU等專(zhuān)有數(shù)據(jù)處理模塊，使服務(wù)器CPU全為應(yīng)用服務(wù)，基礎(chǔ)設(shè)施與應(yīng)用任務(wù)解耦，將VirtIO、NVMe-oF等CPU計(jì)算效率低任務(wù)轉(zhuǎn)移到DPU的專(zhuān)用加速器執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)資源彈性擴(kuò)展。

2. 數(shù)控分離+IO直通，實(shí)現(xiàn)控制流與IO流分離，IO直通到存儲(chǔ)介質(zhì)，進(jìn)一步提升存儲(chǔ)效率。通過(guò)數(shù)控分離，可達(dá)到極致IO訪(fǎng)問(wèn)時(shí)延，通過(guò)存儲(chǔ)域IO讀寫(xiě)數(shù)據(jù)流與IO控制處理的分離，使得讀寫(xiě)IO直通到存儲(chǔ)介質(zhì)中，減少I(mǎi)O處理路徑，降低處理復(fù)雜度，極大提升存儲(chǔ)域訪(fǎng)問(wèn)性能。計(jì)算域則可以借助DPU bypass CPU，減少數(shù)據(jù)拷貝開(kāi)銷(xiāo)，提升IO訪(fǎng)問(wèn)性能。

3. 盤(pán)控協(xié)同，盤(pán)芯片與控制器芯片配合，提升集成度，達(dá)到最佳成本和能耗。盤(pán)控協(xié)同技術(shù)的關(guān)鍵是要實(shí)現(xiàn)高性能、低成本的大盤(pán)，通過(guò)硬件對(duì)盤(pán)控系統(tǒng)內(nèi)的算法進(jìn)行加速，比如利用FPGA實(shí)現(xiàn)FTL/DIF/在線(xiàn)壓縮/加密/EC/GC等硬化，提升性能；盤(pán)內(nèi)和框內(nèi)的各類(lèi)驅(qū)動(dòng)和緩存層合一，實(shí)現(xiàn)盤(pán)框一體，構(gòu)建極致成本和能耗的大盤(pán)存儲(chǔ)。

4. 算子卸載，EC、數(shù)據(jù)縮減等算法通過(guò)硬件卸載到存儲(chǔ)端，實(shí)現(xiàn)近數(shù)據(jù)處理。通過(guò)計(jì)算語(yǔ)義的卸載，存儲(chǔ)直出語(yǔ)義接口，主機(jī)側(cè)軟件棧打薄，減少80%的IO交互次數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)整系統(tǒng)的CPU和網(wǎng)絡(luò)帶寬節(jié)省。同時(shí)，在大數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)場(chǎng)景，可以利用引擎的下推接口，下推謂詞和投影等運(yùn)算操作到存儲(chǔ)資源池，減少無(wú)效數(shù)據(jù)的搬移。

馮丹教授表示：“從技術(shù)趨勢(shì)來(lái)看，高性能異構(gòu)算力、高速網(wǎng)絡(luò)、大存力新型盤(pán)框、算子卸載等技術(shù)的發(fā)展，帶來(lái)了數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的變革，加速了以CPU為中心的耦合架構(gòu)走向徹底存算分離、資源池化共享的以數(shù)據(jù)為中心的Diskless架構(gòu)，這種架構(gòu)進(jìn)一步簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建，能夠?qū)崿F(xiàn)存力和算力資源的集約高效發(fā)展，已經(jīng)成為大規(guī)模數(shù)據(jù)中心發(fā)展的重要技術(shù)趨勢(shì)。”

極客網(wǎng)了解到，華為去年發(fā)布的OceanDisk智能盤(pán)框產(chǎn)品，就是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的大存力新型盤(pán)框產(chǎn)品。

· OceanDisk通過(guò)NoF+高速網(wǎng)絡(luò)連接Diskless服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)計(jì)算和存儲(chǔ)獨(dú)立彈性擴(kuò)展，幫助客戶(hù)提高資源利用率，機(jī)柜空間和設(shè)備功耗分別降低40%；

· 內(nèi)置FlashLink? 智能盤(pán)框協(xié)同算法等軟硬結(jié)合技術(shù)，帶來(lái)最大250萬(wàn)IOPS，50GB/s帶寬的高性能；

· 依托華為多年存儲(chǔ)研發(fā)實(shí)力，OceanDisk智能盤(pán)框提供硬盤(pán)亞健康管理、智能慢盤(pán)優(yōu)化等技術(shù)，保持大規(guī)模數(shù)據(jù)中心10萬(wàn)級(jí)硬盤(pán)的性能穩(wěn)定，大幅降低運(yùn)維難度。

OceanDisk作為業(yè)界首個(gè)面向Diskless架構(gòu)的新型盤(pán)框，將以高性能、高可靠、綠色集約重新定義下一代云和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)架構(gòu)。

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