本文來(lái)自twt企業(yè)IT社區(qū)，作者/高鶴。
數(shù)據(jù)中心以傳統(tǒng)企業(yè)級(jí)應(yīng)用為主，未來(lái)微服務(wù)架構(gòu)的現(xiàn)代應(yīng)用的容器化部署、成熟穩(wěn)定的虛擬機(jī)應(yīng)用環(huán)境對(duì)高性能存儲(chǔ)的追求依然會(huì)成為用戶關(guān)注的中心，NVMe-oF將成為數(shù)據(jù)中心級(jí)存儲(chǔ)架構(gòu)的最佳選擇；以敏捷性、資源彈性為最鮮明特點(diǎn)的公有云存儲(chǔ)通過(guò)逐步推廣采用xPU、容器原生存儲(chǔ)技術(shù)將為人工智能、大數(shù)據(jù)分析和各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用打開(kāi)新的想象空間；而對(duì)于邊緣計(jì)算應(yīng)用來(lái)說(shuō)，計(jì)算存儲(chǔ)在未來(lái)將展現(xiàn)出無(wú)限的可能。
引言
存儲(chǔ)系統(tǒng)是IT系統(tǒng)的重要組成部分，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ)和IO訪問(wèn)，其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)主要為存儲(chǔ)的可靠性、性能和可提供的存儲(chǔ)容量。目前的信息技術(shù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)依然是云計(jì)算、AI、大數(shù)據(jù)分析以及5G帶動(dòng)的IoT，而傳統(tǒng)企業(yè)級(jí)應(yīng)用的IT系統(tǒng)已經(jīng)日趨完善。
目前的IT市場(chǎng)格局主要由互聯(lián)網(wǎng)廠商、傳統(tǒng)IT廠商和新興初創(chuàng)型技術(shù)公司組成，而IT系統(tǒng)的建設(shè)部署主要包括公有云、企業(yè)自建數(shù)據(jù)中心（On-Premises）,以及近兩年發(fā)展起來(lái)的邊緣計(jì)算。
Gartner于今年7月發(fā)布的《2022年存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)成熟度曲線報(bào)告》顯示出如下未來(lái)存儲(chǔ)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)：
到2025年，部署支持主存儲(chǔ)工作負(fù)載的外部企業(yè)存儲(chǔ)陣列中有30%將采用NVMe-oF，而在2021年，這一比例不足5%。
到2025年60%的存儲(chǔ)領(lǐng)導(dǎo)廠商會(huì)實(shí)現(xiàn)至少一種混合云架構(gòu)，而2022年這一比例僅為15%。
到2025年，超過(guò)40%的企業(yè)存儲(chǔ)將部署在邊緣，2022年這一比例為15%。
到2026年，大型企業(yè)會(huì)在數(shù)據(jù)中心、公有云和邊緣一共部署相當(dāng)于2022年3倍的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)容量用于存儲(chǔ)文件和對(duì)象數(shù)據(jù)。
下文將對(duì)數(shù)據(jù)中心、公有云、邊緣計(jì)算這三種主要部署場(chǎng)景中的存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析。
一、數(shù)據(jù)中心（On-Premises）存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
數(shù)據(jù)中心主要承載企業(yè)的生產(chǎn)業(yè)務(wù)，以ERP、CRM、SCM等傳統(tǒng)應(yīng)用為主。目前此類應(yīng)用已主要采用全閃存存儲(chǔ)，其中NVMe全閃存逐漸成為主流趨勢(shì)。同時(shí)存儲(chǔ)與前端應(yīng)用主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)協(xié)議開(kāi)始采用NVMe over Fabrics(NVMe-oF)。
NVMe-oF是一種存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將NVMe命令傳送到遠(yuǎn)程N(yùn)VMe子系統(tǒng)，以利用NVMe全閃存的并行訪問(wèn)和低延遲，該規(guī)范定義了一個(gè)協(xié)議接口，旨在與高性能fabric技術(shù)配合使用，包括通過(guò)實(shí)現(xiàn)RDMA技術(shù)的InfiniBand、RoCE v2、iWARP或TCP。
NVMe-oF是一種使用NVMe協(xié)議將訪問(wèn)擴(kuò)展到遠(yuǎn)程存儲(chǔ)系統(tǒng)的非易失性存儲(chǔ)器（NVM）設(shè)備的方法。這使得前端接口能夠連接到存儲(chǔ)系統(tǒng)中，擴(kuò)展到大量NVMe設(shè)備，并延長(zhǎng)數(shù)據(jù)中心內(nèi)可以訪問(wèn)NVMe子系統(tǒng)的距離。NVMe-oF的目標(biāo)是顯著改善數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)延遲，并為遠(yuǎn)程N(yùn)VMe設(shè)備提供近似于本地訪問(wèn)的延遲，目標(biāo)為10us。今后，NVMe over TCP很可能會(huì)發(fā)展成為NVMe-oF非常重要的數(shù)據(jù)中心傳輸機(jī)制，VMware在2021年已宣布對(duì)NVME over TCP的官方支持。
目前對(duì)NVMe-oF的軟件支持仍處于起步階段，但隨著它的擴(kuò)展和成熟，像金融、電信運(yùn)營(yíng)商等信息化建設(shè)領(lǐng)先者，要么使用NVMe over RoCE v2部署NVMe-oF，要么在基于TCP/IP的產(chǎn)品上部署NVMe-oF，以利用最新的以太網(wǎng)部署，從而簡(jiǎn)化過(guò)渡并提供投資保護(hù)。
目前NVMe和基于NVMe-oF的解決方案主要應(yīng)用場(chǎng)景包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)處理、AI/ML、HPC等需要高IOPS、高帶寬和極低訪問(wèn)延遲的場(chǎng)景。
二、公有云存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
公有云目前基于軟件定義存儲(chǔ)技術(shù)，采用分布式存儲(chǔ)架構(gòu)提供分布式塊存儲(chǔ)、對(duì)象存儲(chǔ)以及分布式文件訪問(wèn)服務(wù)。
目前公有云存儲(chǔ)技術(shù)有兩個(gè)新的發(fā)展趨勢(shì)：xPU和容器存儲(chǔ)。
（1）xPU技術(shù)
xPU包括SmartNIC、DPU(Data Processing Unit)、IPU(Infrastructure Processing Unit)、FAC(Function Accelerator Card)、NAPU(Network Attached Processing Unit)等。這是一類具有專用硬件加速器和可編程處理器的設(shè)備，可加速網(wǎng)絡(luò)、安全和存儲(chǔ)功能，為數(shù)據(jù)流、包處理提供性能優(yōu)化，提供加速、卸載和本地服務(wù)，部署為ASIC、FPGA或SoC。
xPU除了能夠連接到網(wǎng)絡(luò)外，還可提高數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)和服務(wù)、服務(wù)器可用性以及網(wǎng)絡(luò)性能和安全性。xPU具有板載存儲(chǔ)器和多種網(wǎng)絡(luò)接口，可以獨(dú)立運(yùn)行。xPU通過(guò)虛擬交換、安全和應(yīng)用交付控制（ADC）等卸載功能，將服務(wù)器性能提高多達(dá)50%。目前xPU主要被AWS、Microsoft Azure、阿里云等公有云采用。
xPU可實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)據(jù)中心環(huán)境，同時(shí)提高性能。通過(guò)卸載高開(kāi)銷的各種功能，它們?cè)试S服務(wù)器運(yùn)行更多工作負(fù)載，從而提高服務(wù)器的資源利用率，在某些情況下，還可以降低基礎(chǔ)設(shè)施軟件的License費(fèi)用。
AI/ML工作負(fù)載、3D建模、地震分析和大數(shù)據(jù)分析的興起對(duì)存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了前所未有的需求，從而導(dǎo)致延遲和帶寬問(wèn)題。xPU也越來(lái)越多地用于高性能全閃存存儲(chǔ)系統(tǒng)中，以提高IOPS并最大限度地減少延遲。xPU可以提供基于fabric的NVMe-oF和GPU直接存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)NVMe-oF加速和AI/ML加速，加速遠(yuǎn)程資源之間的數(shù)據(jù)傳輸，可用于HPC、AI/ML以及各種高性能分析等應(yīng)用場(chǎng)景。
（2）容器原生存儲(chǔ)（Container Native Storage）
公有云環(huán)境需要新的數(shù)據(jù)管理工具和流程，以便提供由容器中運(yùn)行并由K8S編排的有狀態(tài)應(yīng)用程序訪問(wèn)的存儲(chǔ)服務(wù)。K8S存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)化受益于容器存儲(chǔ)接口(CSI)的引入和日益普及，CSI接口由云原生計(jì)算基金會(huì)（CNCF）推廣。
容器原生存儲(chǔ)（CNS）是專門設(shè)計(jì)用于支持容器工作負(fù)載，專注于滿足獨(dú)特的云原生架構(gòu)、粒度和性能需求，同時(shí)提供與容器管理編排系統(tǒng)的深度集成。CNS與微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)原則保持一致，并遵循容器本機(jī)數(shù)據(jù)服務(wù)的要求，包括與硬件無(wú)關(guān)、API驅(qū)動(dòng)以及基于分布式軟件體系結(jié)構(gòu)。
許多基于容器的應(yīng)用程序需要支持持久性數(shù)據(jù)，容器原生存儲(chǔ)專門設(shè)計(jì)用于運(yùn)行云原生應(yīng)用程序，其通用基礎(chǔ)通?；诜植际?、軟件定義的統(tǒng)一存儲(chǔ)池，并具有數(shù)據(jù)服務(wù)的容器級(jí)粒度。容器原生存儲(chǔ)的整個(gè)堆棧通常使用K8S進(jìn)行編排，以管理容器生命周期集成。
容器存儲(chǔ)支持部署有狀態(tài)云原生應(yīng)用程序，從而提高彈性、可用性以及混合云和多云集成，并且消除了在構(gòu)建和部署現(xiàn)代云原生應(yīng)用程序的端到端過(guò)程中實(shí)現(xiàn)便攜式基礎(chǔ)設(shè)施敏捷性的瓶頸。容器原生存儲(chǔ)可以部署在本地或云中，成為混合云和多云部署基礎(chǔ)設(shè)施的最佳選擇。由于CNS函數(shù)基于軟件，因此可以在容器中實(shí)現(xiàn)，從而可以使用與容器化應(yīng)用程序相同的業(yè)務(wù)流程函數(shù)對(duì)其進(jìn)行管理。容器存儲(chǔ)最適合新的云本機(jī)應(yīng)用程序，或者將進(jìn)行重大重構(gòu)修訂的應(yīng)用程序。未來(lái)公有云會(huì)選擇符合微服務(wù)架構(gòu)原則并符合容器原生數(shù)據(jù)服務(wù)要求的存儲(chǔ)解決方案，例如與硬件無(wú)關(guān)、API驅(qū)動(dòng)、基于分布式架構(gòu)，并且能夠支持邊緣、核心或公有云部署。
三、邊緣計(jì)算存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
邊緣計(jì)算包括許多特定應(yīng)用場(chǎng)景，比如加密、視頻編碼、AI/ML面部識(shí)別等，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)要在本地快速處理，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將處理結(jié)果傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心或者公有云/混合云中。目前的技術(shù)限制主要在于本地?cái)?shù)據(jù)處理能力和網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬不足。通過(guò)壓縮/解壓縮引擎，使驅(qū)動(dòng)器能夠在每GB閃存中存儲(chǔ)更多數(shù)據(jù)，并能在窄帶內(nèi)保持高傳輸性能是邊緣計(jì)算的核心存儲(chǔ)需求，而最新流行的計(jì)算存儲(chǔ)將成為適合邊緣計(jì)算的最佳存儲(chǔ)技術(shù)。
計(jì)算存儲(chǔ)（Computational Storage）將主機(jī)數(shù)據(jù)處理從CPU主內(nèi)存卸載到存儲(chǔ)設(shè)備，涉及位于存儲(chǔ)設(shè)備上的更復(fù)雜的處理功能。計(jì)算存儲(chǔ)采用FPGA、ASIC更強(qiáng)大的處理能力，SSD上配置低功耗CPU內(nèi)核。由于需要將操作任務(wù)卸載到SSD驅(qū)動(dòng)器中，主機(jī)應(yīng)用程序必須能夠與計(jì)算存儲(chǔ)的存儲(chǔ)驅(qū)動(dòng)器充分通信。全球存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)協(xié)會(huì)（SNIA）目前已發(fā)布計(jì)算存儲(chǔ)V1.0標(biāo)準(zhǔn)，這個(gè)開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)框架使主機(jī)服務(wù)器應(yīng)用程序能夠與計(jì)算存儲(chǔ)設(shè)備進(jìn)行交互。
計(jì)算存儲(chǔ)是一種新型存儲(chǔ)驅(qū)動(dòng)器，可為延遲敏感型應(yīng)用場(chǎng)景（如AI/ML、IoT、沉浸式和混合現(xiàn)實(shí)流以及本地和邊緣的高頻交易）提供一致的性能。邊緣計(jì)算是計(jì)算存儲(chǔ)應(yīng)用的一個(gè)主要場(chǎng)景，有利于分布式處理和電源效率的應(yīng)用程序未來(lái)也可以利用計(jì)算存儲(chǔ)。在邊緣計(jì)算中，計(jì)算存儲(chǔ)可減少與應(yīng)用程序相關(guān)的內(nèi)存管理挑戰(zhàn)，這解決了與存儲(chǔ)相關(guān)的數(shù)據(jù)移動(dòng)問(wèn)題。與傳統(tǒng)SSD相比，計(jì)算存儲(chǔ)的低功耗和低占用空間提高了每瓦性能，降低了邊緣應(yīng)用的功耗成本。同時(shí)，將更強(qiáng)大的嵌入式計(jì)算引擎與SSD控制器進(jìn)行集成可以大幅縮短數(shù)據(jù)處理時(shí)間，提高壓縮效率，改善其它關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)功能。
計(jì)算存儲(chǔ)減少在存儲(chǔ)和應(yīng)用程序計(jì)算資源之間移動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)的性能低效率、能耗和延遲敏感問(wèn)題，就近處理數(shù)據(jù)并分析數(shù)據(jù)生成和存儲(chǔ)的位置，使用戶能夠在設(shè)備級(jí)別提取業(yè)務(wù)分析數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)量的增加和數(shù)據(jù)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)帶寬成為瓶頸，計(jì)算存儲(chǔ)可以明顯減少邊緣工作負(fù)載的延遲。存儲(chǔ)效率的顯著提升和成本的降低將使計(jì)算存儲(chǔ)成為邊緣計(jì)算的最佳技術(shù)選擇。
但不管哪類存儲(chǔ)，企業(yè)用戶都要從性能、可靠性、穩(wěn)定性、備份容災(zāi)等多角度考量，在面對(duì)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景的方案選擇時(shí)，對(duì)開(kāi)源存儲(chǔ)均持謹(jǐn)慎態(tài)度。特別是本身對(duì)安全穩(wěn)定要求比較高的金融客戶，還要面臨后續(xù)軟件維護(hù)、更新迭代等一系列技術(shù)挑戰(zhàn)。因此，在核心業(yè)務(wù)、生產(chǎn)系統(tǒng)和大規(guī)模部署情況下，企業(yè)用戶選擇存儲(chǔ)系統(tǒng)的觀念依然“保守”，相比開(kāi)源存儲(chǔ)，自研存儲(chǔ)系統(tǒng)依然是企業(yè)用戶核心業(yè)務(wù)的首選。
