为何 HDD 主导超大规模云架构
发布时间：2022-12-09 10:51:03 所属栏目：大数据 来源：
导读： 尽管云应用因用例而异，但 IT 和云架构师的目标是通过提供尽可能密集的存储来降低成本。即使系统配置各有不同，数据中心的整体 IT 资本支出一般包括 JBOD 机柜、服务器、网卡、机架交换机、路由器和其他运行所需
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尽管云应用因用例而异，但 IT 和云架构师的目标是通过提供尽可能密集的存储来降低成本。即使系统配置各有不同，数据中心的整体 IT 资本支出一般包括 JBOD 机柜、服务器、网卡、机架交换机、路由器和其他运行所需的硬件。从运营支出的角度来看，电费和人员配置是最主要的成本。部署和使用硬盘所需的总金额就是插槽成本。总体拥有成本等于插槽成本加上购买硬盘的成本。 大数据存储的三种方式_大数据存储设备_大数据 数据存储 理解总体拥有成本需要对硬盘采购和插槽成本进行评估。使用大型云服务提供商提供的公开数据，就能根据 IT 硬件成本来计算总体拥有成本。在计算总体拥有成本时，并不包括征地、固定资产、折旧、资源和维护费用。 电力消耗是成本变量之一 功耗和电力成本通常是评估运营支出对于总体拥有成本影响的关键变量。电力成本根据消费量和市场位置而有所不同，但成本通常为每千瓦时 5 到 20 美分。用电效率 (PUE)7也会在 1.2 到 2 之间变化，主要受到数据中心电源转换和冷却效率的影响。这一指标很重要大数据存储设备，因为它反映了数据中心的能源效率。 能源效率对于电力预算和电力成本都非常重要。超大规模从业者已经能够显著降低能源成本，从而大幅降低电力在总体拥有成本中的占比。结果就是，IT 硬件的组件成本成为总体拥有成本中占比较大的部分。 可再生能源不断发展，帮助公司在降低电力成本的同时保护环境。除了降低电力成本外，更节能的 HDD 有望在未来十年内继续降低能耗。此外，电源平衡功能使云架构师能够调整硬盘设置，实现性能和节能的平衡，以适应特定需求。 然而，总体拥有成本的较大影响来自于每瓦特 TB 成本的降低。新一代大容量硬盘在大幅提高每块磁盘数据密度的同时，保持与上一代低容量硬盘相同的功率。这意味着云架构师可以在不增加能源成本的情况下大数据存储设备，部署更高容量的硬盘。 HDD 和总体拥有成本的“甜蜜点” 存储系统的总体拥有成本（以每 TB 成本为单位）是私有数据中心的关键指标。就总体拥有成本而言，从基于云的游戏和监控应用，到个人和企业级计算，HDD 都将继续提供优于 SSD 的性价比。根据企业级应用和总体拥有成本的需求，HDD 将在未来十年中继续占据主导地位。尤其是针对云和超大规模应用构建的 HDD，可为公有、私有和边缘环境提供平衡的容量与性能。 一些供应商建议将 QLC NAND 作为数据中心存储的替代技术。尽管 NAND 的价格、密度、供应和其他密集存储技术优势与 HDD 差距巨大，但本次总体拥有成本分析仍考虑了 NAND。此处的设备比较基于原始 每 TB 成本，而不是基于所谓的有效每 TB 成本数据。因为后者会考虑压缩和重复数据缩减功能的影响，而 HDD 和 SSD 技术均提供等效的数据缩减功能。 为实现可比较的密度，1x4U JBOD 硬盘空间将替换为 4x1U SSD JBOF。这样就可以在机架基础架构中直接进行 4U 与 4U 的比较。尽管需要额外的网络和计算成本才能利用 SSD 带来的性能提升，但此总体拥有成本分析仅针对 SSD 与 HDD，因此不包括 SSD 的这些额外成本开销；并且仅关注适用于 HDD 的网络/计算基础架构支出。 SSD 的总体拥有成本约为 HDD 的 6 倍（取决于应用和工作负荷变量，从 5 倍到 7 倍不等），而在设备层面 SSD 的成本仍然是 HDD 的八倍。在接下来的十年中，HDD 容量的增加有望抵消 SSD 成本的下降。结果就是，到 2030 年，HDD 基础架构的总体拥有成本将继续约为同等容量 SSD 部署成本的六分之一。 大数据存储设备_大数据存储的三种方式_大数据 数据存储 大数据存储的三种方式_大数据 数据存储_大数据存储设备 持续降低的电力成本也意味对于数据中心用户而言，功耗在总体拥有成本中占比的影响较小。尽管 SSD 的功耗约为 HDD 的三分之一，但这种差异不会显著影响基于每 TB 成本的总体拥有成本计算。 为了充分实现新 HDD 技术的总体拥有成本优势并保持竞争力，IT 和云架构师还需要使用软件，优化海量容量和数据密集型工作负荷。 对于大多数数据中心存储需求而言，HDD 是更加经济高效的选择。双磁臂器技术使 HDD 的性能几乎提高一倍，这为数据中心提供有吸引力的价值主张，能够以最低的每 TB 成本获得所需的性能。 结论 了解总体拥有成本对 IT 和云架构师至关重要。对于任何为大型企业客户提供私有、本地数据中心或私有云托管服务的公司，总体拥有成本同样是重中之重。提供基础设施即服务、平台即服务或存储即服务的公司面临与云存储架构师相同的挑战。 数据湖正飞速蔓延，为了利用和分析所有数据，企业需要能够存储数据的位置。选项是公有云、私有云或混合云。例如，混合选项可能包括一个本地数据中心以减少边缘应用的延迟，以及一个公有云中的后端以用于存放对时间不太敏感的数据。尽管公有云一直是增长的催化剂，但数据驱动的 IT 4.0 经济需要混合云，以同时提供公有云和私有云的优势。这些云解决方案还必须与本地和边缘数据中心无缝集成。 随着数据密集型深度学习应用和物联网互联设备数量的增加，性能敏感型计算需求不断提高，HDD 和 SSD 之间的共生关系将进一步增强。在部署越来越多 SSD 以支持更高计算需求的同时，将需要更多 HDD 来存储性能敏感型应用使用和生成的数据。 对于 HDD 部署，了解存储成本、提高容量以及平衡性能和价格将继续推动用户决策。总体拥有成本是确保云架构师和大小规模的公司都能从其数据中获得最大价值的指标。 （编辑：PHP编程网 - 襄阳站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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