求知 文章 文库 Lib 视频 iPerson 课程 认证 咨询 工具 讲座 Modeler   Code  
会员   
 
  
 
 
     
   
分享到
Per Brashers:硬件改造将对软件产生重大影响
 
火龙果软件    发布于 2014-05-12
 

摘要:Per Brashers,现Yttibrium公司创始人,曾总管Facebook的整个存储部门。他发明创造了若干对业界具有深远影响的存储平台,名下共拥有21项(含待发)专利发明。

硬件的改造将对软件行业产生重大影响

Per从存储、控制器(或网络)、内存、CPU、数据中心环境五个点着手,分享了硬件领域的变革趋势,并分析了这些变革对应用程序的影响:

一、 存储

1. 存储的趋势:SATA-4被IETF否决、混合类型磁盘将大有可为、对象存储正在侵蚀整个世界、SSD在短期之内仍然得不到完全利用、云存储将减少机构的内部磁盘采购、移动计算将完全建立在SSD上、专为大数据设计的新类型磁盘将诞生、机构将被新类型的磁盘密度问题困扰。

2. 磁盘耗电将影响到采用。相信不久后,2.5英寸磁盘就会被广泛的用于大数据场景,除下有人能找到优化3.5英寸磁盘的电能消耗方法。

3. 磁盘性能增加遥遥无期。在过去,磁盘访问速度增长相当可观,但是在2000年后,整整13年都毫无提升。

4. 基于历史的推测。在过去,容量增长呈线性增加,但是当下基本上已到一个瓶颈。

5. 磁盘密度未来堪忧。随着密度增加放缓,游戏规则已经被改变:首先,当下的探索已转变为数据的寿命,同时减少运维已经成为大家追逐的目标;其次,在之前,磁盘技术迭代时间是3年,然而当下已转变为5年,磁盘使用寿命也必须随之增加,毫无疑问,这将对RMA值和销售增量产生影响;最后,新的控制器需要针对现有数据集的数据存放空间及启动性能设计。

在数据爆发的当下,如此堪忧的前景将会对应用程序设计产生众多影响,这里主要从发展情况和数据持久上看:

1. 发展情况

不要期待存储容量在短时间内的爆发增长

对闪存的依赖增加,然而API还不能完全的成熟使用闪存

针对大数据的磁盘设计可能成为一条出路,然而持久性将成为致命缺陷

2. 数据持久

新的替代方案可能不会带来本质性提升,除非应用开始就针对其设计

拆分RAID将提供类似DEC的效果,机架和层布局需要设计成为为系统的一部分

针对RV和缓解bit-error速度设计可能会有助于性能提升。如果应用可以纠正一些bitwise错误,并重试那些无法被修复的,系统的IOPS将会显著增加

二、 控制器/网络

控制器及网络发展趋势:性能更强,体积更小;12GBb可能是最终状态;SAS和PCiE将是这个领域的角逐者;PHY add-ins将需求更复杂的配置;芯片销售将被拆分;DMA/RDMA已经成熟落地;设备级的合作将增加,机构的目标将放到RAID拆分上;T10-diff及其他校验/安全特性;传统的RAID仍然是主要收入来源;网络将会有巨大的改变,比如SAS/PCiE/Silicon Photonics及OpenFlow/“Agnostic Networks”。

基于控制器/网络的改变又会给应用程序带来什么样的影响?这里同样从发展情况和数据持久两方面来看:

飞速发展

新类型的通信渠道将出现,Open Socket,可增加设计,封闭的Socket将会被取代

控制器的智能化,新的应用程序和驱动可以从中获益

新的密度解决方案将带来IOPS并节约电能,闪存的辅助将弥补转速的不足

数据持久

数据最终将变得可以移动,非分层拓扑将提供更好的带宽

许多持久性任务可能会被下压,比如加密、错误处理等

网络的聚合意味着更多的预留容量,QOS已老,新的思想需要被建立

三、 内存

1. 这是一个变革的时代:许多玩家都在引进新的、密集的、更慢的DRAM替代方案;所有人都在期待内存的可持久化。

2. 3D NAND的实现:Toshiba的演示、其他供应商准备在2014年发布产品及以移除DRAM为目标(更密集的“dimm”及主机内存的持久化)。

那么,内存的改变对应用程序设计又意味着什么,下面从发展和数据持久两个方面解读:

发展趋势

主板上允许更大容量的内存,特别有利于内存数据库发展

访问时间将增加,这点对内存数据库可能会有一定的影响

成本曲线仍然很高

数据持久

更多的写入周期、散热和恢复问题被解决

“自愈”固件将对错误处理起到帮助

有助于防止数据丢失,但是在旧数据处理上会存在问题

四、 CPU

CPU趋势:频率上的文章已经消失;多核和offload的关注继续增加;库和其他编译时辅助变得普及;移动市场驱动的低功率组建提供了许多有趣的拆分选择,按需组装和释放网络组件,软件定义计算机的时代来临。

对应用的影响。发展方面:越来越多的in-card运算,性能增加带来的极端密度,新的库需要验证应用性。数据持久方面:更多的线程、更多的核心,更多的碎片,需要注意门槛;拆分意味着更多的错误检查,offload可能有所帮助,但是你可能还是期望对方法进行更严格的校验。

五、 数据中心

数据中心环境主要涉及3个部分,数据中心设计、电力分布及机架/服务器/存储。据统计,21%公司都运营了一个智能数据中心,数据中心在新项目的投资超过50%。随着数据中心占整个IT界计算比重的增加,更多的二氧化碳(电能供应)、热量、污水等被排出。同时,鉴于高热等因素,更多的铜、银等材料被腐蚀,而存储介质故障率增加更是亟待解决的问题之一。如此情况下,应用成熟又会受到什么样的影响?

首先,发展

数据中心环境并不可以一朝一夕被解决,但是设备供应商会努力的克服这一点,它们并不希望看到更多RMA上的开销。

更大的设备意味着灵活的工作负载转移,与DCiM工具的整合将有助于数据中心的正常运行。

其次,数据持久

应用程序将承担更多的可用性职责,数据中心故障不可避免。DCiM有助于转移负载,从而避免宕机。

 
相关文章

云计算的架构
对云计算服务模型
云计算核心技术剖析
了解云计算的漏洞
 
相关文档

云计算简介
云计算简介与云安全
下一代网络计算--云计算
软浅析云计算
 
相关课程

云计算原理与应用
云计算应用与开发
CMMI体系与实践
基于CMMI标准的软件质量保证
 
分享到
 
 


专家视角看IT与架构
软件架构设计
面向服务体系架构和业务组件的思考
人人网移动开发架构
架构腐化之谜
谈平台即服务PaaS
更多...   
相关培训课程

云计算原理与应用
Windows Azure 云计算应用

摩托罗拉 云平台的构建与应用
通用公司GE Docker原理与实践
某研发中心 Openstack实践
知名电子公司 云平台架构与应用
某电力行业 基于云平台构建云服务
云计算与Windows Azure培训
北京 云计算原理与应用