動態考量:一年發布一次

在解讀數據之前,我們先來看看報告的評分標準。Gartner分布式文件存儲關鍵能力報告每年發布一次,針對商用HPC、大數據分析、混合云存儲、備份和歸檔五大場景應用,重點考評了容量、效率、互通、管理、性能、彈性、安全、價格等8項關鍵能力。此外,根據不同場景的差異化需求,Gartner對8項關鍵能力設定了不同的權重,這讓測評結果能夠貼近不同場景的真實需求。

Gartner報告在2019年的8項關鍵能力權重

相對于2018年,2019年關鍵能力的打分權重有了顯著的變化,這代表了業務對存儲需求的變化。比如,隨著混合云應用場景里管理復雜度的提升,2019年相關的打分權重出現了較大的變化,可管理性從2018的15%權重,提升到2019的35%,價格的權重也從8%提升到10%。

對各大產品的打分中,浪潮存儲AS13000有5項關鍵能力對比2018有了長足的進步,其中互通從2提升到2.9分,管理從3提升到3.5分,彈性從2.5提升到3.8分,安全從3到3.5,價格則從3到4。這些關鍵能力大幅的提升,體現出浪潮存儲AS13000的產品競爭力提升。

從2018年到2019年,浪潮存儲的關鍵能力有較大提升

在過去一年里,浪潮分布式存儲AS13000增強了對ACL、IPv4/v6協議、對象訪問控制的支持,在性能上將所有閃存節點的讀寫帶寬提高到了5GB/s,在管理上還增加了硬盤故障智能預測和InView跨集群集中管理的功能。正是這些技術創新,驅動了浪潮存儲關鍵能力的提升。

各大場景存儲廠商排名變化  

五大場景中浪潮存儲均進入了TOP3,其綜合實力的飛躍有目共睹。

相對于同行的其它產品,能獲得如此大面積關鍵性能力的提升并不容易,逆水行舟不進則退,浪潮存儲依靠關鍵能力的多項、大幅提升,全面占據應用場景TOP3排名,也就顯得順理成章。

對容量和價格比較敏感的備份場景,是分布式存儲的傳統優勢應用場景之一。而備份也是浪潮存儲本次躍升最大的場景,從2018年的排名第六,一舉躍升到了2019年的排名第一,說明了浪潮在分布式存儲領域的發展速度。

除此以外,在其他應用場景中,浪潮存儲都有不同程度的提升,比如大數據分析就從第四躍升到第三,混合云存儲場景則從第五躍升到第三,商用HPC場景從第三躍升到第二,歸檔場景從第五躍升到第二。

比如混合云場景,浪潮存儲從第五躍升到第三。在這個場景中,用戶需要用分布式文件存儲,來實現本地分布式文件存儲和公有云IaaS平臺之間的混合云數據互操作,管理權重占比35%。浪潮分布式存儲在一套系統內提供文件、塊、對象、大數據、數據庫等多種存儲服務,并且支持Manila、Cinder、Nova、Swift接口,通過智能運維軟件管理多種設備,從而簡化多云設備管理。舉例來說,在中國廣電國網云平臺中,浪潮存儲平臺打通了底層分布式存儲、虛擬化、OpenStack和云管平臺,對外實現了與網絡SDN、云安全等平臺的無縫對接,滿足了廣電國網三地互聯互通和大規模業務的發展需要。

又如,在商用HPC場景,浪潮存儲從第三躍升到第二,由于已身處TOP3,這個提升同樣難能可貴。商用HPC是對性能和容量要求極高的“硬核”應用場景,分布式文件存儲需要進行高吞吐量和并行讀寫訪問,性能權重達到40%,容量權重20%。在這兩個關鍵指標上,浪潮存儲過去兩年的排名都是TOP3級別。排名得到提升,主要因素還是對AS13000元數據集群、小文件聚合、RDMA等技術和橫向擴展能力的持續優化的結果。以石油勘探為例,東方物探三維地震波法一次測量產生的原始數據量可達數PB,后期地震資料疊前偏移成像分析對存儲并發性能需求很大。浪潮存儲給東方物探構建了16個節點、數十GB帶寬的物探數據存儲和分析平臺,帶來了石油勘探數據解釋、處理效率提升。

再如,在分析場景中,性能依然是最主要的權重,而且從2018年的28%權重比,提升到了2019的31%。浪潮存儲延續性能優勢的同時,依賴其它關鍵能力的同步提升,排名爬升到第三名。以智慧交通為例,交通管控是一個綜合而復雜的大數據分析、人工智能應用場景。成都市以浪潮分布式存儲平臺AS13000支撐了超6000路高清視頻設備的數據存儲需求,滿足每天1億張交通卡口圖片的存儲和十億級圖片的查詢。

時代趨勢變化 分布式存儲迎來高速發展

浪潮存儲綜合排名的躍升,離不開存儲產品在關鍵能力的提升,同樣也離不開新時代趨勢的變化。

分布式存儲和集中式存儲能否成為替代關系,一直都存在爭議。傳統的I/O訪問方式,比如經典的block addressable I/O,file byte addressable I/O已經無法滿足或者正在掣肘云計算、大數據、人工智能這些新型業務。為此,新式的I/O訪問方式,比如Object、stream等I/O接口也在快速發展和應用。分布式存儲在人工智能、大數據分析、云計算等新興領域的優勢開始凸顯,分布式存儲在云計算、大數據、深度學習、人工智能等新場景、新應用中,將會迎來通用化、常態化的發展機遇。