专栏首页华章科技如今,风口浪尖上的“超融合“发展得怎么样了?

如今,风口浪尖上的“超融合“发展得怎么样了?

01 “超融合”技术存在的问题和挑战

“超融合”自诞生以来,就吸引了很多关注和市场竞争。

一方面,超融合实现了云计算与数据中心的智能化,真正解决了云计算带来的运营维护和管理成本增加的问题。

现在,云计算已经发展成为非常成熟的产业。但随着云平台的数据中心越来越大,结构越来越复杂,后续需要配置的硬件成本也就会越来越高。而传统的基础设施仍然是服务器等硬件资源在数量上的简单扩展。这样一来,企业业务发展模式会非常受限于IT部门能提高的资源限制。

而“超融合”是把计算、存储、网络等功能融合到一台标准机器单元中,用标准以太网把多套设备融合后扩展,最终通过一个统一的软件平台,实现对计算、存储和网络资源的集中管理。在超融合构架下,只需要多接入几个机器单元就能实现存储空间扩容。再通过软件定义存储,就能实现云计算与数据中心的智能化,把繁杂的任务变得简单易处理。

另一方面,“超融合”市场又存在很多的挑战。

根据IDC研究,超融合是整体融合系统市场中增长最快的细分市场。尤其是近两三年,仅在中国市场,能够看得见名字的超融合供应商就至少有超过30-50家。可惜的是,这其中能够盈利的、能够真正为客户解决需求的供应商并不多。

这是因为,与传统架构相比,市场上一些常见的“超融合”技术也存在着很多缺点:

  • 网络负担更重:与传统架构相比超融合的网络负荷增加了2到4倍。
  • 网络质量要求大幅提高:传统架构只对网络带宽有要求,超融合除了对带宽有要求,因为存储网的缘故还需要低延迟
  • 硬盘利用率更低:超融合采用3拷贝方式,硬盘利用率只有33%;传统集中存储采用RAID 5校验方式,硬盘利用率80%。
  • 服务器CPU和内存消耗加大:分布式存储软件需要消耗额外的服务器CPU和内存。
  • 服务器软硬件兼容性要求提高:传统方式服务器硬件配置只需要兼容操作系统或虚拟化软件;超融合服务器硬件配置还需要额外兼容分布式存储软件。

02 思科Hyperflex是如何解决上述难题的?

面对网络负担和网络质量要求:HyperFlex系列超融合产品是业内首个采用40G网络的方案40G高带宽和3.2μs低延迟满足超融合系统对网络的额外开销。

不止于带宽的提升,思科还采用了“全虚拟化”网络技术,虽然所有网络运行在一根物理网线上,却可以有效隔离并保障彼此的优先级。

面对硬盘利用率的挑战:思科采用了内存级去重压缩技术。通过结构化日志型文件系统,数据优化更有效。原本要占10TB空间的数据,经过去重和压缩,需要1TB左右。而且重复数据删除和压缩都是在线的,只有1次写,减少50%IO消耗,延长SSD寿命一倍。

面对服务器CPU和内存消耗的挑战:思科HyperFlex Anywhere将超融合的简易性从核心扩展到边缘和多云,从而在数据无处不在的环境中,支持客户无缝将计算和存储资源从其核心数据中心扩展到运营边缘。

思科HyperFlex Anywhere的中文经常译作「无处不在」。这个Anywhere既是无处不在,也可以理解为没有限制,随时随地。它具体的表现是

  • 任意应用。经过测试和验证,适用于众多企业级应用,无论虚拟化还是容器化。
  • 任意云端。具备部署、监控和应用布局等功能的云迁移工具。
  • 任意位置。可扩展至网络边缘,真正意义上实现了全方位覆盖。

可以说,HyperFlex真正把虚拟机、物理机、虚拟网、物理网、SAN、SDS全部融合在一起成为真正的“超”融合。性能表现优异的同时,不仅全面满足用户服务器软硬件兼容性要求,还可以大大降低运维成本。

众所周知的是,思科原本是一个网络硬件厂商,从2016年起才开始正式发力超融合市场,从HyperFlex 1.0到现在HyperFlex 4.0, 思科提供了真正意义的企业级存储特性,进一步关注边缘计算对企业的重要性,实现从超轻负载到企业关键应用的全面支持,真正意义上实现从数据中心到边缘计算的全面覆盖,提出了HyperFlex无处不在的全新的理念。

2018年,思科登上了Garnter《有线和无线局域网接入基础设施魔力象限报告》中的领导者位置。从发布到成为领导者,只用了 2.5 年。

更值得一提的是,思科HyperFlex超融合在全球更是拥有超过4000+成功案例,从500强巨头到互联网企业,从传统关键应用到新兴云原生应用,可以说思科真正帮助了企业构建了端到端数据中心现代化的关键基础。

能否为企业用户提供真正的价值,这是业务转型成功的关键。下面,我们将通过三个企业故事,来具体看看思科超融合的独特之处。

1. 思科HyperFlex Anywhere 成本低,易用性高

随着企业规模的扩大,和沟通部门的增多,IT系统复杂性都会大幅提升。如何在预算有限的情况下尽可能地为未来扩张留足空间、提升灵活性?这是很多企业都会面临的业务难题。

思科HyperFlex Anywhere超融合为企业们提供这样“低成本+高易用性”的解决方案。

江苏利诚集团是一家国际化的纺织集团。2016年,随着新办公大楼的建设完成,集团就面临了类似的扩张问题。集团希望配套更具灵活性和未来预见性的新一代 IT 系统。如果采取传统部署模式,需要管理服务器、存储、网络、SAN、虚拟化等多种系统。客户需要提前购买存储控制器,预测其在未来几个月或几年所需的资源,错误预测的风险完全由客户承担,所以他们通常都会过量采买。而且,管理大幅增加以后,还需要增配相关的运维人员,同样会造成大量成本支出。

而思科为利诚集团提供的创新性全系统解决方案,以HyperFlex超融合架构为核心,在一个简单易用的系统中,融合了 UCS 服务器、网络、内置硬盘、分布式软件、虚拟化软件,实现将计算、网络、存储功能集于一身,为用户提供前所未有的敏捷性、效率和适应力。同时还包括了从网络到安全的全部解决方案,完美地解决利诚集团的各种需求痛点:

  • HyperFlex 超融合架构简化 IT 架构,提高系统易用性;
  • HyperFlex超融合架构支持统一管理,降低复杂性;
  • 利诚集团的采购成本降低约 15%,服务和管理成本则降低了 30% 左右。

总之,在易用性、扩展性,总体成本等方面,HyperFlex都表现优秀。在思科的协助下,利诚集团得以最大程度地简化部署、运维管理,并且未来可以随时按需扩展,可以更好地聚焦于业务创新。

2. 思科HyperFlex Anywhere高性能,可多任务并发

上海港是目前世界最大、最繁忙的港口。在90年代成功争取到长江支线、内河及沿海支线货源后,上海港集装箱量便扶摇直上——2000年破500万,2003年破1000万,2006年破2000万,跻身全球大港行列,2010年开始上海港集装箱吞吐量站稳全球第一。2017年,上海港装卸 4000 多万个集装箱,创造了新的世界纪录。

不过,随着经济的快速发展,上海港又提出了更高的自我要求。将来他们会处理越来越多的商品。提高终端的处理能力不仅仅是增加人力或设备,人力和设备的无限增加,有时会导致人为拥堵,装卸效率不会提高,而是会下降。

2017年,上海港启动自动化转型。

在评估了所有主流的超融合供应商之后,上海港最终选择了思科HyperFlex超融合系统。

现在,上海港已经实现了全自动化无人码头。从码头集装箱装卸、水平运输、堆场装卸环节,全过程都实现了智能化的操作。整个码头和堆场内都不需要人工操作,不仅岸桥不需要人驾驶,连集装箱卡车也不再需要,直接由自动运行的无人驾驶AGV小车把集装箱运到堆场,堆场的桥吊也是无人操作。原先的码头操作员全部转移到监控室,对着电脑屏幕就能完成全部作业。

这些都需要优秀的数据中心基础设施支撑。而思科超融合HyperFlex不仅易于部署、管理方便,还做到了高性能、高可靠、不间断运行。港口智能软件不间断地收集分析数据,每秒提供数以百万计的智能决策,面对未来的业务增长也易于扩展。

现在,上海港不仅是全世界最繁忙的港口,它还是全世界最先进的自动化集装箱港口。集装箱港口的表现是决定运输成本乃至贸易竞争力的关键因素之一,高效联系紧密的集装箱港口是促进可持续发展的关键。

思科HyperFlex超融合成功地做到了让全世界最繁忙的港口更具效率。

3. 思科HyperFlex Anywhere灵活可扩展,随时随地

在全球化和技术革新的双重影响下,很多工作会被淘汰,我们的教育培养人的方式也会随之改变。上海纽约大学里就正在发生很多的教育变革,秉承着博雅教育的理念,希望打造独具特色的本科教育模式。在创新型人才培养的过程中,思科HyperFlex超融合也有所助力。

传统的学习环境下,学生们必须在教室和校园内进行上课学习,同时一些大型的科学计算软件,也只能在校园内使用高端个人电脑运行。上海纽约大学希望给学生们塑造无处不在的学习环境,激发学生们的思维创新。目前学生可在纽约大学全球校园和海外学习中心学习,接入纽约大学质量统一的全球课程、师资和教育资源。

而思科HyperFlex超融合系统融合了存储,计算和网络,特别是计算能力比同类厂商高出一截。借助HyperFlex,上海纽约大学部署了VDI虚拟桌面环境,学生能够随时随地在任何计算设备上运行Adobe 和 Autodesk 设计软件以及 Arcgis、SPSS、Matlab 等研究软件和学校的计算资源。教授现在可以监控学生的学习进度,提供准确的学术评估以获得更好的教学效果。此外,借助思科 UCS 服务器构建高性能科研计算平台,师生高效运行各种科研运算,学校整体科研实力都得到了提升。

在未来,思科还会充分挖掘超融合的全部潜力,以便企业客户可以使用通用平台支持更多应用,兼具云的敏捷性、可扩展性和本地基础设施的优点。

本文分享自微信公众号 - 大数据(hzdashuju)

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原始发表时间:2019-09-06

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