采用存储即服务优化混合云平台

在混合云计算中,存储数据的位置对整体性能有重大影响。用户需要了解SaaS如何解决混合云数据管理和延迟问题。

通过云爆发的能力,混合云平台提供了巨大的计算灵活性。但是,混合云数据的适当放置以及在公共云和私有云中的快速访问对IT团队构成了挑战。然而,作为服务的存储可以提供帮助。

云爆发的困境

云爆发的根本问题是数据经常处于错误的云环境中。对于许多应用程序(如Web服务和媒体传输)来说,最好将数据复制到公共云和私有云。数据集主要是静态的任何应用程序,都适用于此模型,并且还有可以自动执行复制过程的软件。

但是当数据集处于活动状态时怎么办?一些IT团队对于延迟问题只能选择适应。但是这减少了云爆发的许多好处。或者,组织可以探索某些数据定位技术来减少延迟。

将云计算想像为一个连续的服务

将云计算想像为一个连续的服务。如果在混合云平台的多个区域中存在数据副本,无论是活动的还是静态的,都支持弹性和不间断计算。如果内部私有云不可用,用户可以将整个工作负载分解到公共云,而不会丢失服务。

这为用户提供了两个数据管理选项。一个是将主要数据复制在内部部署数据中心,并连续复制到公共云。在云爆发期间,将数据写入云计算平台,然后同步到另一个副本。然而,这个模型仍然有写延迟和小窗口,数据元素可能不同步。这使得编程变得更加复杂。

另一个选择是将主数据副本保存在公共云中,并找出一种加速内部计算工作负载访问该数据的方法。这就是存储即服务(SaaS)成为混合云计算的有效模型。

SaaS在混合云平台中的作用

诸如Zadara Storage公司和Velostrata公司这样的SaaS供应商在公共云中提供空间,通常是租赁大型供应商提供的公共云服务,如AmazonWebServices或谷歌云。这可以解决爆发性工作负载的数据可用性和延迟问题,并允许用户在多个地理区域中复制数据,以增加灾难保护。

为了解决内部数据中心的延迟问题,SaaS供应商在客户站点部署缓存系统,该系统针对快速传输和深度缓存进行了优化。高速缓存保留内部系统使用的热数据副本,并且还用作内部部署私有云中更改的数据的写缓存。

这些缓存系统是很智能的。他们学习数据流模式,并预测工作负载需求,以实现高缓存命中率。这种缓存能力是SaaS供应商的主要区别。

为了实现高速缓存,SaaS供应商提供或推荐缓存引擎配置。具有最高性能级别的用户使用全闪存存储器,具有非易失性存储器或快速串行连接的SCSI固态硬盘。它们还使用大量的动态内存,作为索引表和压缩原语的存储,这些对象是多个对象中使用的数据段。

数据以高度压缩的形式在内部缓存和公共云之间移动,这显著降低了混合云平台中的延迟和流量。写入缓存引擎的数据被压缩,然后存储在公共云中,并在那里被复制。这个数据通常被认为是热数据,所以它至少在一段时间内被保存在缓存引擎中。

SaaS架构中的所有数据在写入缓存引擎时都被加密。在更先进的系统中,用户拥有保留HIPAA合规性的密钥。在压缩之前,还可以使用扩展元数据对数据进行标记。一些系统(如Rubrik),使用这种方法提供增强的搜索和数据操作。

SaaS供应商(如Velostrata和Zadara Storage)提供了各种服务级别。在这种情况下,租用公共云空间的成本相对较低,特别是数据压缩,因此其低廉成本使得SaaS更具吸引力。尝试这些服务的成本也很低,企业可以在试用期来进行一些测试。

在为混合云平台部署SaaS之前,还需要从企业感兴趣的供应商那里获得一些客户推荐。

原文发布于微信公众号 - 云计算D1net(D1Net02)

原文发表时间:2017-07-12

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