文件存储领域独领风骚 HDS的NAS之见

一直以来,日立数据系统(HDS)存储产品都以提供高性能而著称,为诸多对存储性能有着高需求的行业提供解决方案,在NAS存储领域也不例外。常见的文件存储领域,大多数NAS产品都能基本满足,但是在一些专业苛刻的业务环境下,普通的NAS产品就很难应对。借助专用硬件的优势,不管是单台还是集群模式下,HDS的NAS产品都能为最为苛刻的应用环境提供与之相匹配的性能。

尽管专用化硬件有着诸多的优势,但随着英特尔X86架构从服务器逐渐向存储行业蔓延之时,越来越多的NAS产品逐渐开始采用X86的标准化硬件,而逐渐摒弃了专有硬件,使得同一档次的NAS产品在硬件上几乎没有差别,性能差异更多地取决于操作系统和文件系统的优化差异。而HDS的NAS产品之所以能够在性能方面胜过其他产品,据HDS中国区文件与内容解决方案总监胡晓雷称,其NAS产品配备的专用化硬件,为其性能的提升提供了支持。

文件存储领域独领风骚 HDS的NAS之见

日立数据系统有限公司中国区文件与内容解决方案总监 胡晓雷

专用化硬件仍将存在于高端设备

胡晓雷认为,随着英特尔的战略不断推进,越来越多的存储、服务器以及IT供应商在朝着英特尔架构转移,但作为一款高端的NAS存储设备,在要求丰富功能的基础上更强调的是整体性能和稳定性,例如在对文件共享协议的处理能力方面。在HDS的高端NAS存储产品中,其性能提高很大一部分原因是对NFS等文件共享协议的优化处理。

前面已经说到,在目前大多数NAS设备都采用X86处理器的情况下,NAS存储的性能差异很大一部分体现在对协议的处理效率上。胡晓雷认为:“NAS产品最常用的两个协议就是NFS和CIFS。”尽管在HDS的NAS产品之中也有采用英特尔处理器,但在对NFS协议的处理上仍配备了专用化硬件,而这就是H NAS存储系统性能强劲的主要因素之一。

专用化硬件用于高端存储是历史必然

NAS存储设备其实很早就有了,跟其他IT设备的发展历程有些类似。就拿常见的路由器来说,最开始是没有专业的硬件路由器的。通常是用一台标准的服务器运行自己编写的路由器软件来实现路由功能 随着路由软件的不断优化,其性能瓶颈已经从软件方面逐步向硬件转移,由此诞生了专业的路由设备,这些专业设备使用专用硬件来处理标准化路由协议,从而使路由器性能大大提高,稳定性也比软件实现提高了很多。其实这一过程跟NAS存储的发展过程大致是一样的。

据胡晓雷先生介绍,最初的NAS存储实际上就是一台拥有共享协议的服务器实现的,例如用微软的Windows系统就可以构建一个NAS。但对于专业设备而言,这些远远不够,其不仅需要一个强大的NAS软件,同时还需要一些专用硬件从根本上提高NAS的性能和稳定性。而HDS针对高端市场所推出的NAS存储产品就采用专用的芯片、硬件来实现常见的NFS这样的标准协议的加速处理,使得HDS的NAS存储系统在性能和稳定性方面从同类产品中脱颖而出。凭借强大的性能优势,HDS的NAS产品已经在全球的视频效果制作和数码动画产业方面得到广泛采用,其中不仅有《阿凡达》、《暮光之城》这样的好莱坞鸿篇巨制,也有崭露头角的中国优秀影视产品,被誉为国内第一部怪兽篇的《百万巨鳄》就是其中之一。据统计,2011年一年内,使用该平台的影视作品为全球影视产业贡献了近40亿美元的票房收入。

用户该如何选购NAS存储系统?

目前市面的上的NAS存储设备非常之多,胡晓雷总监认为,传统的NAS存储产品选购非常简单,只需根据实际上的业务和应用方面的需求有针对性的选择满足其所需的NAS产品就可以了。但在选购集群式NAS的时候,可能就需要慎重。那么如何选购呢?胡晓雷认为除了考虑前面谈到的性能外,还需要从数据可靠性、管理便捷性、总体拥有成本等方面去衡量。

不管用户对性能要求有多高,对架构要求有多灵活,其对存储设备要求的第一要素必然是数据可靠性,数据是企业的重要财产,存储的数据可靠性将直接影响到用户的业务运作甚至未来发展。凭借HDS产品的高可靠性,无论是今天谈到NAS还是基于对象的存储,HDS都能提供业界最高的数据安全可靠性。

此外用户在采购部署集群NAS存储系统时,还需要考虑方便管理的问题。集群式NAS存储系统通常需要多个网关,仅仅是单台NAS也许管理起来非常方便,但如果为了增加性能,部署了多个网关,那么其管理复杂度将随之大幅增长。而HDS的HNAS存储系统很好地解决了这一问题,不管其NAS是在单机模式下工作,还是在集群模式下工作,其管理方式几乎一致,用户除了明显感到性能直线上升之外,管理方式并没有太多的变化。

关于总体拥有成本,除了购买存储软硬件的成本外,还需要考虑后期使用成本,包括管理成本、维护成本、变更成本等都建议综合考虑。HDS一个安全可靠、高性能的平台支持各种类型的数据存储方式,包括NAS文件存储、块存储以及对象存储,帮助用户减少总体拥有成本、降低复杂度来有效应对数据的快速增长。