關(guān)鍵詞：存算分離 分離式存儲(chǔ)系統(tǒng) 存儲(chǔ)模組 資源池化
數(shù)字化、信息化的不斷發(fā)展是推動(dòng)計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等IT基礎(chǔ)設(shè)施演化和進(jìn)步的重要?jiǎng)恿ΑｋS著全球范圍內(nèi)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的快速發(fā)展，各行各業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量增長趨勢。云和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)構(gòu)建了我國最大的IT基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)，其存儲(chǔ)和處理的數(shù)據(jù)量占比最大。同時(shí)，我國東數(shù)西算工程的持續(xù)推進(jìn)，對(duì)數(shù)據(jù)中心走向綠色集約、基礎(chǔ)設(shè)施自主可控提出了更高要求。
實(shí)際應(yīng)用中，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案一般有存算融合和存算分離兩種部署形態(tài)。存算融合以基于服務(wù)器的超融合系統(tǒng)為代表，它將服務(wù)器的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等資源進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)度，具有彈性的橫向擴(kuò)展能力;但是當(dāng)實(shí)際業(yè)務(wù)對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)需求不同時(shí)，該方案存在資源擴(kuò)展不靈活、利用率低下等問題。存算分離將存儲(chǔ)資源和計(jì)算資源拆分為獨(dú)立的模塊進(jìn)行建設(shè)，在資源利用率、存儲(chǔ)資源高效共享、多場景靈活部署、網(wǎng)存算協(xié)同等方面具有顯著優(yōu)勢。存算分離架構(gòu)當(dāng)前已經(jīng)在許多場景得到應(yīng)用：金融及電信等行業(yè)核心交易系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等關(guān)鍵應(yīng)用通常采用小型機(jī)結(jié)合高端存儲(chǔ)的方式;在企業(yè)辦公場景下，為滿足跨平臺(tái)企業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)共享訴求，通常采用通用服務(wù)器結(jié)合文件共享存儲(chǔ)(Network Attached Storage，NAS)的方式;在大數(shù)據(jù)場景下，為實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享，通常采用分析計(jì)算服務(wù)結(jié)合數(shù)據(jù)湖的形式。多樣化的存算分離實(shí)踐為存儲(chǔ)系統(tǒng)帶來了數(shù)據(jù)共享、靈活伸縮等優(yōu)勢。
存算分離技術(shù)發(fā)展分析
新的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)
從云和互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)場景來看，其存儲(chǔ)域主要采用基于服務(wù)器部署分布式存儲(chǔ)服務(wù)的融合方式，它面臨如下挑戰(zhàn)：
1.數(shù)據(jù)保存周期與服務(wù)器更新周期不匹配。大數(shù)據(jù)、人工智能等新興業(yè)務(wù)催生出海量數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)需按照其生命周期策略(例如8~10年)進(jìn)行保存。而在當(dāng)前存儲(chǔ)域中，基于服務(wù)器的存儲(chǔ)系統(tǒng)換代周期由處理器的升級(jí)周期(例如3~5年)[1]決定。這種數(shù)據(jù)生命周期與服務(wù)器更新周期之間巨大的差異導(dǎo)致系統(tǒng)資源被大量浪費(fèi)，比如，存儲(chǔ)域中服務(wù)器組件都隨CPU升級(jí)而淘汰，為此須進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)遷移等[2]。
2.性能可靠與資源利用率難以兼得。支撐業(yè)務(wù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)大致可以分為性能型存儲(chǔ)和容量型存儲(chǔ)，它們均無法同時(shí)實(shí)現(xiàn)高性能可靠與高資源利用率。具體地，性能型存儲(chǔ)主要運(yùn)行數(shù)據(jù)庫、虛擬化等關(guān)鍵業(yè)務(wù)，通常采用三副本或兩副本并配合獨(dú)立冗余磁盤陣列(Redundant Array of Independent Disks，RAID)卡模式;這類方案雖兼顧了性能和可靠性，但其大約30%的空間利用率卻是對(duì)存儲(chǔ)資源的極大浪費(fèi)。容量型系統(tǒng)為了提升空間利用率，采用糾刪碼(Erasure Code，EC)方式，然而，EC計(jì)算過程中的讀寫、重構(gòu)等會(huì)消耗大量網(wǎng)絡(luò)資源，導(dǎo)致系統(tǒng)重構(gòu)效率低下、重構(gòu)時(shí)間長，給系統(tǒng)可靠性帶來風(fēng)險(xiǎn)(如圖1所示)。
圖1 分布式存儲(chǔ)資源利用率
3.新型分布式應(yīng)用的極簡高效共享存儲(chǔ)訴求。以無服務(wù)器(serverless)應(yīng)用為代表的新型分布式應(yīng)用在近些年涌現(xiàn)，這類應(yīng)用從無狀態(tài)化向有狀態(tài)化擴(kuò)展，比如數(shù)據(jù)庫、消息總線等組件紛紛容器化，數(shù)據(jù)共享訪問的訴求不斷增多。與此同時(shí)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用需要大量異構(gòu)算力協(xié)同，甚至產(chǎn)生共享內(nèi)存訪問的訴求，它們關(guān)注高帶寬、低時(shí)延的訪問能力，僅需要輕量、便捷的共享存儲(chǔ)系統(tǒng)即可，不需要搭載具有復(fù)雜企業(yè)特性的傳統(tǒng)存儲(chǔ)。
4.數(shù)據(jù)中心稅導(dǎo)致數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用效率低下。面向數(shù)據(jù)密集型場景，在基于以CPU為中心的服務(wù)器架構(gòu)下，應(yīng)用為獲取數(shù)據(jù)所繳納的“數(shù)據(jù)中心稅”(datacenter tax)日益加重。例如，服務(wù)器內(nèi)的CPU為處理網(wǎng)絡(luò)及存儲(chǔ)IO請(qǐng)求，需要消耗高達(dá)30%的算力[3];此外，由于通用CPU并不擅長數(shù)據(jù)處理運(yùn)算，導(dǎo)致其能效比低下。
傳統(tǒng)存算分離架構(gòu)將算力資源和存儲(chǔ)資源(機(jī)械硬盤、固態(tài)硬盤等)分離至彼此獨(dú)立的計(jì)算域和存儲(chǔ)域，并通過以太網(wǎng)或?qū)Ｓ么鎯?chǔ)網(wǎng)絡(luò)(例如光纖通道)將二者互連，實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)資源的靈活擴(kuò)展和高效共享(如圖2左側(cè)所示);該架構(gòu)主要為復(fù)雜的傳統(tǒng)企業(yè)特性設(shè)計(jì)，難以應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，為了讓云和互聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)域服務(wù)兼顧資源利用率、可靠性、性能、效率等眾多訴求，亟須基于新型軟硬件技術(shù)構(gòu)建新型存算分離架構(gòu)。
硬件技術(shù)趨勢
面對(duì)數(shù)據(jù)中心在容量利用率、存力效率等方面的挑戰(zhàn)，近年來，專用數(shù)據(jù)處理器、新型網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)快速發(fā)展，為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的重構(gòu)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。
首先，為取代服務(wù)器本地盤，很多廠商推出以太網(wǎng)閃存簇(Ethernet Bunch of Flash，EBOF)高性能盤框(例如，近期陸續(xù)發(fā)布的西數(shù)OpenFlex、Vast Data Ceres高性能盤框等)。這類盤框不再具有復(fù)雜企業(yè)特性，而是注重采用新型的數(shù)據(jù)訪問標(biāo)準(zhǔn)，比如支持NoF(NVM Express over Fabric)等接口，以提供高性能存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)對(duì)本地盤的替換。NoF協(xié)議由NVM Express(NVMe)標(biāo)準(zhǔn)組織在2016年發(fā)布，提供了NVMe命令到多種網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議的映射，使一臺(tái)計(jì)算機(jī)能夠訪問另一臺(tái)計(jì)算機(jī)的塊存儲(chǔ)設(shè)備。同時(shí)，一些研究機(jī)構(gòu)進(jìn)一步探索遠(yuǎn)程內(nèi)存池化技術(shù)，例如，韓國KAIST實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的CXL(Compute Express Link)互連協(xié)議[4];CXL為英特爾于2019年3月在Interconnect Day 2019上推出的一種開放性互聯(lián)協(xié)議，能夠讓CPU與GPU、FPGA或其他加速器之間實(shí)現(xiàn)高速高效互聯(lián)，從而滿足高性能異構(gòu)計(jì)算的要求。
其次，業(yè)界涌現(xiàn)出越來越多的數(shù)據(jù)處理單元(Data Processing Unit，DPU)和基礎(chǔ)設(shè)施處理單元(Infrastructure Processing Unit，IPU)專用芯片，在數(shù)據(jù)流處理路徑上取代通用處理器，提升算力能效比。同時(shí)，基于可編程交換機(jī)的網(wǎng)存協(xié)同也是研究熱點(diǎn)，例如在網(wǎng)數(shù)據(jù)緩存的NetCache[5]、KV-Direct[6]，在網(wǎng)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)的NetLock[7]、Concordia[8]、SwitchTx[9]，在網(wǎng)數(shù)據(jù)聚合的SwitchML[10]、NetEC[11]，在網(wǎng)數(shù)據(jù)調(diào)度的FLAIR[12]、AlNiCo[13]等相關(guān)論文紛紛在主流會(huì)議期刊發(fā)表。
最后，數(shù)據(jù)訪問網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)也在持續(xù)增強(qiáng)，比如CXL協(xié)議新版本加強(qiáng)了內(nèi)存池化方向的技術(shù)特性，同時(shí)吸收了Gen-Z[14](由AMD、ARM、HPE等公司發(fā)起定義的面向內(nèi)存語義的技術(shù))、OpenCAPI[15](Open Coherent Accelerator Processor Interface，最早由IBM提出的異構(gòu)計(jì)算接口)等技術(shù)的成果，正逐步成為業(yè)界主流高速互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)。NVMe 2.0也在向著語義統(tǒng)一、Fabric統(tǒng)一和介質(zhì)統(tǒng)一方向演進(jìn)。
這些新型存儲(chǔ)、計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)硬件為構(gòu)建面向云和互聯(lián)網(wǎng)場景的新型存算分離架構(gòu)帶來了諸多機(jī)遇，譬如使用DPU等專用芯片能夠打破傳統(tǒng)以CPU為中心的服務(wù)器架構(gòu)，由此提升數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的效率。
新型存算分離架構(gòu)的特征
隨著遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問(Remote Direct Memory Access，RDMA)、CXL、可編程網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、高性能NVMe SSD、持久性內(nèi)存等新型硬件技術(shù)的發(fā)展，需要構(gòu)建新型存算分離架構(gòu)，以確保云和互聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)域服務(wù)能夠兼顧資源利用率、可靠性、性能、效率等眾多訴求。相較于傳統(tǒng)架構(gòu)，新型存算分離架構(gòu)最為顯著的區(qū)別在于：(1)更為徹底的存算解耦，該架構(gòu)不再局限于將CPU和外存解耦，而是徹底打破各類存算硬件資源的邊界，將其組建為彼此獨(dú)立的硬件資源池(例如處理器池、內(nèi)存池、機(jī)械硬盤(HDD)/固態(tài)硬盤(SSD)池等)，從真正意義上實(shí)現(xiàn)各類硬件的獨(dú)立擴(kuò)展及靈活共享;(2)更為細(xì)粒度的處理分工，即打破了傳統(tǒng)以通用CPU為中心的處理邏輯，使數(shù)據(jù)處理、聚合等原本CPU不擅長的任務(wù)被專用加速器、DPU等替代，從全局角度實(shí)現(xiàn)硬件資源的最優(yōu)組合，進(jìn)而提供極致的能效比(如圖2右側(cè)所示)。
圖2 傳統(tǒng)存算分離架構(gòu)與新型存算分離架構(gòu)對(duì)比
總結(jié)來說，新型存算分離架構(gòu)具有如下特征：
1.無盤化的服務(wù)器。新型存算分離架構(gòu)將服務(wù)器本地盤拉遠(yuǎn)構(gòu)成無盤化(diskless)服務(wù)器和遠(yuǎn)端存儲(chǔ)池，同時(shí)還通過遠(yuǎn)程內(nèi)存池?cái)U(kuò)展本地內(nèi)存，實(shí)現(xiàn)了真正意義上的存算解耦，可極大提升存儲(chǔ)資源利用率。業(yè)務(wù)使用時(shí)，可根據(jù)應(yīng)用需求選擇配置不同性能、容量的虛擬盤及池化內(nèi)存空間，這樣一方面可以避免由于不同服務(wù)器本地存儲(chǔ)空間利用率過低導(dǎo)致超配造成的浪費(fèi);另一方面，當(dāng)服務(wù)器出現(xiàn)故障或者更新?lián)Q代時(shí)，也不影響數(shù)據(jù)的保存，不需要額外的數(shù)據(jù)遷移。
2.多樣化的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。連接計(jì)算和存儲(chǔ)間的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議從當(dāng)前的IP或光纖通道(Fibre Channel，F(xiàn)C)協(xié)議擴(kuò)展到CXL+NoF+IP協(xié)議組合。CXL協(xié)議使得網(wǎng)絡(luò)時(shí)延降低到亞微秒級(jí)別，有助于內(nèi)存型介質(zhì)的池化;NoF協(xié)議加速SSD池化;IP協(xié)議可滿足HDD等慢速介質(zhì)訪問訴求。通過這幾類協(xié)議組合構(gòu)建的高通量網(wǎng)絡(luò)，滿足了多種場景池化接入訴求。
3.專用化的數(shù)據(jù)處理器。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、訪問等操作不再由通用處理器負(fù)責(zé)，而是卸載到專用數(shù)據(jù)處理器。此外，特定的數(shù)據(jù)操作可由專用硬件加速器進(jìn)行進(jìn)一步加速，如糾刪碼、加密壓縮、網(wǎng)絡(luò)通信等。通過專用數(shù)據(jù)處理器，可以釋放通用處理器算力，用于服務(wù)更適合的場景，顯著提升系統(tǒng)整體能效比。
4.極高存力密度的存儲(chǔ)系統(tǒng)。分離式存儲(chǔ)系統(tǒng)(disaggregate storage)是新型架構(gòu)的重要組件，作為持久化數(shù)據(jù)的底座，在存儲(chǔ)介質(zhì)的集約化管理基礎(chǔ)上，結(jié)合芯片、介質(zhì)的深度協(xié)同設(shè)計(jì)，整合當(dāng)前系統(tǒng)、盤兩級(jí)的空間管理，通過大比例糾刪碼算法減少冗余資源開銷比例。此外，還可通過基于芯片加速的場景化數(shù)據(jù)縮減技術(shù)提供更多的數(shù)據(jù)可用空間。
面向云和互聯(lián)網(wǎng)場景的存算分離架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)
面向云和互聯(lián)網(wǎng)場景的存算分離架構(gòu)
新型存算分離架構(gòu)意在解決前文所提的當(dāng)前架構(gòu)面臨的幾大痛點(diǎn)挑戰(zhàn)，通過將原有架構(gòu)的多級(jí)分層資源進(jìn)行徹底解耦池化和重組整合，形成新的三大簡化分層：存儲(chǔ)模組、總線網(wǎng)絡(luò)和算力模組，從而提供服務(wù)器本地存儲(chǔ)拉遠(yuǎn)池化、新型網(wǎng)絡(luò)靈活組裝、以數(shù)據(jù)為中心的多元處理、高容量極簡盤框等幾大新興能力。
存儲(chǔ)模組
面向云和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心，需要以更專業(yè)的存儲(chǔ)能力重新定義云和互聯(lián)網(wǎng)的存儲(chǔ)架構(gòu)。新型存算分離架構(gòu)中，存儲(chǔ)型模組主要以EBOF、以太網(wǎng)內(nèi)存簇(Ethernet Bunch of Memory，EBOM)、以太網(wǎng)磁盤簇(Ethernet Bunch of Disk，EBOD)等新型盤框形態(tài)存在，RAID/EC/壓縮等傳統(tǒng)存儲(chǔ)能力下沉到新型盤框中，構(gòu)成“盤即存儲(chǔ)”的大盤技術(shù)，對(duì)外通過NoF等高速共享網(wǎng)絡(luò)提供塊、文件等標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)服務(wù)。這一類新型盤框?qū)鹘y(tǒng)磁盤陣列的冗余池化技術(shù)和數(shù)據(jù)縮減技術(shù)進(jìn)行了高度集約化和小型化。
從存儲(chǔ)模組內(nèi)部架構(gòu)來看，其介質(zhì)層可由標(biāo)準(zhǔn)硬盤組成，也可由晶圓工藝直接整合的顆粒大板組成，盤與框的邊界融合有助于實(shí)現(xiàn)極致成本的創(chuàng)新。在介質(zhì)層之上，存儲(chǔ)模組需構(gòu)建類似傳統(tǒng)存儲(chǔ)陣列的池化子系統(tǒng)，基于RAID、EC等可靠冗余技術(shù)實(shí)現(xiàn)本地介質(zhì)的池化，結(jié)合重刪壓縮等算法技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)容量進(jìn)行大比例縮減，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)可得容量的提升。為了支撐新型存算分離架構(gòu)的高通量數(shù)據(jù)調(diào)度，存儲(chǔ)模組需要提供更加高效的數(shù)據(jù)吞吐能力，通?；谟布蓖ǖ燃夹g(shù)構(gòu)建極簡的快速數(shù)據(jù)訪問路徑。和傳統(tǒng)陣列相比，存儲(chǔ)模組在IO處理上盡量避免用戶數(shù)據(jù)和控制數(shù)據(jù)(元數(shù)據(jù)等)的低效交織，盡量減少傳統(tǒng)存儲(chǔ)陣列的某些復(fù)雜特性處理(復(fù)制、雙活等容災(zāi)特性)，盡量減少子系統(tǒng)分層進(jìn)而縮短IO處理的路徑，最終實(shí)現(xiàn)高吞吐、低時(shí)延的極致性能體驗(yàn)。最后，通過硬盤亞健康管理，例如慢IO快速返回、慢盤隔離等能力，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)穩(wěn)定時(shí)延。
云和互聯(lián)網(wǎng)的多樣業(yè)務(wù)主要分為三種典型的應(yīng)用場景(如圖3所示)。第一種場景是針對(duì)虛擬化業(yè)務(wù)，直接將數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)域服務(wù)器的本地盤拉遠(yuǎn)，對(duì)分布式開源存儲(chǔ)集群的物理硬盤層形成替代。第二種場景是為數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)服務(wù)等需要極熱數(shù)據(jù)處理的業(yè)務(wù)提供大內(nèi)存、鍵-值(Key-Value，KV)接口，加速數(shù)據(jù)處理效率;第三種場景是針對(duì)容器等新業(yè)務(wù)場景，為Ceph、Lustre等分布式應(yīng)用直接提供文件語義，卸載本地?cái)?shù)據(jù)布局，并支持將溫?zé)釘?shù)據(jù)分級(jí)到更冷的EBOD等機(jī)械硬盤或磁帶型存儲(chǔ)模組中，提升整系統(tǒng)資源使用效率。
圖3 存儲(chǔ)模組的三類典型應(yīng)用場景
存儲(chǔ)模組作為一種存力集約化、緊湊化、極致化的新型存儲(chǔ)形態(tài)，加速了服務(wù)器的無盤化發(fā)展趨勢，將服務(wù)器的本地盤、內(nèi)存等拉遠(yuǎn)進(jìn)行池化共享，有效支撐了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心架構(gòu)朝極簡分層的新型存算分離架構(gòu)演進(jìn)。
算力模組
當(dāng)前，摩爾定律演進(jìn)變緩，只有采用專用處理器才能進(jìn)一步以異構(gòu)方式發(fā)揮出下一階段的算力。引入專用處理器后，算力池化是必然選擇;否則，如果為每臺(tái)服務(wù)器配置異構(gòu)算力卡，不僅使整機(jī)功耗巨大，還會(huì)導(dǎo)致資源利用率十分低下。以DPU為代表的專業(yè)數(shù)據(jù)處理器具備成本更低、功耗更低、即插即用、即換即用等獨(dú)特優(yōu)勢，并且在運(yùn)行狀態(tài)下不與業(yè)務(wù)應(yīng)用發(fā)生資源爭搶，保證用戶業(yè)務(wù)正常運(yùn)行的同時(shí)也保障了基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)質(zhì)量。
高通量數(shù)據(jù)總線
存算分離架構(gòu)中，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)非常重要，它決定了系統(tǒng)的響應(yīng)速度以及吞吐能力，也決定了系統(tǒng)資源池化的能力范圍。過去10年，萬兆IP網(wǎng)絡(luò)促使HDD池化，基于IP網(wǎng)絡(luò)發(fā)展了支持塊、文件、對(duì)象共享的訪問協(xié)議。當(dāng)前，面向熱數(shù)據(jù)處理，NVMe/RoCE(RDMA over Converged Ethernet，RDMA融合以太網(wǎng) )促使SSD池化;并且，NVMe協(xié)議快速發(fā)展使其開始收編煙囪式協(xié)議規(guī)范。下一步，面向極熱數(shù)據(jù)處理，內(nèi)存型網(wǎng)絡(luò)(例如CXL Fabric)將促使內(nèi)存資源池化，為業(yè)務(wù)提供更大的共享內(nèi)存空間(如圖4所示)。
圖4 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展時(shí)間線
關(guān)鍵技術(shù)
新型存算分離架構(gòu)改變了各類硬件資源的組合形式，其近遠(yuǎn)關(guān)系、松緊耦合的變化催生了一系列圍繞該架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)，例如場景化數(shù)據(jù)縮減、高通量超融合網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)存協(xié)同、盤芯協(xié)同等。
場景化數(shù)據(jù)縮減
在新型存算分離架構(gòu)下，數(shù)據(jù)縮減能力將下沉到存儲(chǔ)模組中，通過前后臺(tái)縮減任務(wù)配合，可有效減少對(duì)性能的影響，同時(shí)提升數(shù)據(jù)縮減率。此外，針對(duì)不同場景的數(shù)據(jù)特征，可使用不同的縮減技術(shù)。例如，針對(duì)基因、醫(yī)療等場景，可通過多幀圖片聚合壓縮、多波段數(shù)據(jù)合并壓縮等實(shí)現(xiàn)更高縮減率;在數(shù)據(jù)保護(hù)場景，可通過變長或相似性重刪獲得更高縮減率;在視頻、媒資場景，可通過前景提取、碼率控制等技術(shù)實(shí)現(xiàn)更高縮減率。
高通量超融合網(wǎng)絡(luò)
根據(jù)部署場景及多樣化網(wǎng)絡(luò)敏捷和自適應(yīng)性的業(yè)務(wù)需求，存算模組間的網(wǎng)絡(luò)連接可以選用基于CXL Fabric、NoF、IP的組合進(jìn)行組網(wǎng)，在網(wǎng)絡(luò)協(xié)議上，有以下關(guān)鍵技術(shù)需要考慮：
首先，網(wǎng)絡(luò)連接可以選用直連模式或是池化模式。直連模式下，網(wǎng)卡資源被設(shè)備獨(dú)占使用;池化模式下，網(wǎng)卡資源池化，被多個(gè)設(shè)備共享使用，可以提供更經(jīng)濟(jì)的使用效率。池化模式下，需要解決網(wǎng)絡(luò)資源細(xì)粒度動(dòng)態(tài)分配能力、安全隔離能力等，從而保證多個(gè)設(shè)備對(duì)資源的公平使用。
其次，跨機(jī)架通信通常采用RDMA機(jī)制。傳統(tǒng)RDMA連接數(shù)受限，需要解決大規(guī)?；ヂ?lián)的擴(kuò)展性問題。例如，可使用無連接等技術(shù)，解耦連接狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，做到支持?jǐn)?shù)萬的連接規(guī)模;同時(shí)通過軟硬協(xié)同，硬件確保請(qǐng)求及時(shí)完成，提供快速的操作失敗通知，而軟件負(fù)責(zé)操作重試和故障恢復(fù)，兩者配合實(shí)現(xiàn)高性能可靠連接。此外，還可考慮使用多路徑技術(shù)，通過支持?jǐn)?shù)據(jù)包亂序收發(fā)能力、異步ACK機(jī)制，解決單條網(wǎng)絡(luò)帶寬有限等問題。
網(wǎng)存協(xié)同
智能網(wǎng)卡和DPU是服務(wù)器的數(shù)據(jù)出入口，可編程交換機(jī)是服務(wù)器、存儲(chǔ)之間的數(shù)據(jù)交換中樞，它們?cè)谙到y(tǒng)中占據(jù)特殊的位置。因此，結(jié)合其可編程能力，可以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)協(xié)同處理。
首先，智能網(wǎng)卡和DPU可以實(shí)現(xiàn)任務(wù)卸載，包括NoF加速、壓縮及解壓加速、安全算法(AES、RSA、ECC、Diffie等)卸載、正則表達(dá)式卸載等;其次，利用其可編程能力，通過精細(xì)化的流水線并行技術(shù)，可將存儲(chǔ)的文件服務(wù)、塊服務(wù)、內(nèi)存與KV服務(wù)等卸載到智能網(wǎng)卡和DPU里面，縮短IO訪問的響應(yīng)時(shí)間;最后，面向特定場景加速(例如，虛擬化場景的虛機(jī)直通、大數(shù)據(jù)場景算子下推、shuffle協(xié)同等)，可極大地提升系統(tǒng)運(yùn)行效率?？傊浞掷煤弥悄芫W(wǎng)卡和DPU的硬件加速資源，協(xié)同好主機(jī)和DPU間的任務(wù)調(diào)度，有助于降低主機(jī)數(shù)據(jù)處理開銷，提升IO訪問效率。
可編程交換機(jī)具備自定義網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)包轉(zhuǎn)發(fā)的能力，并且其上配置了小塊片上內(nèi)存用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，這些可編程能力結(jié)合交換機(jī)的中心化和高性能的優(yōu)勢，可以實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)數(shù)據(jù)處理加速。例如，將消息轉(zhuǎn)發(fā)和并發(fā)控制卸載至交換機(jī)，降低分布式協(xié)調(diào)開銷;或者，將元數(shù)據(jù)、熱點(diǎn)鍵值對(duì)緩存在交換機(jī)的內(nèi)存中，并利用交換機(jī)中的算力執(zhí)行相關(guān)插入、排序、查找、刪除等操作加速元數(shù)據(jù)響應(yīng)。此外，還可利用交換機(jī)廣播、組播能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)副本傳輸，降低主機(jī)開銷。
盤芯協(xié)同
通過介質(zhì)和控制芯片深度協(xié)同可獲得端到端最佳總體擁有成本(Total Cost Ownership，TCO)和效率。以數(shù)據(jù)冗余設(shè)計(jì)為例，原有的體系架構(gòu)中存在多層數(shù)據(jù)冗余：即SSD盤內(nèi)第一層的介質(zhì)層EC冗余，在硬盤之上基于RAID或副本技術(shù)形成第二層冗余，每一層冗余設(shè)計(jì)相互獨(dú)立且無法協(xié)同。新型存儲(chǔ)型模組直接集成介質(zhì)顆粒，僅在框這一級(jí)構(gòu)建一層大比例EC的池化空間，輔助專有芯片對(duì)算法進(jìn)行卸載加速，最終簡化了原有的多層冗余設(shè)計(jì)，有效改善端到端的資源利用率。
此外，還可基于專用芯片設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)對(duì)磨損均衡、垃圾回收、多流等特定介質(zhì)高級(jí)能力的深度管理，與上層應(yīng)用協(xié)同垂直優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)場景優(yōu)化。
最后，新型存儲(chǔ)模組基于專有芯片除了提供傳統(tǒng)IO接口外，還可以提供基于控制器內(nèi)存緩沖區(qū)(Controller Memory Buffer，CMB)的旁路接口加速，這有助于系統(tǒng)元數(shù)據(jù)路徑繞開厚重的IO棧，使用遠(yuǎn)程內(nèi)存訪問方式來提升系統(tǒng)訪問并行能力。
面向云和互聯(lián)網(wǎng)場景的存算分離的技術(shù)挑戰(zhàn)與機(jī)遇
技術(shù)挑戰(zhàn)
面向云和互聯(lián)網(wǎng)場景的新型存算分離架構(gòu)受網(wǎng)絡(luò)、算力等技術(shù)驅(qū)動(dòng)，順應(yīng)未來數(shù)據(jù)中心可組合式架構(gòu)(composable infrastructure)趨勢。然而，構(gòu)建這類系統(tǒng)并充分發(fā)揮其潛在效率，也面臨眾多技術(shù)挑戰(zhàn)，需要產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界專家共同探索解決。
首先，計(jì)算和存儲(chǔ)之間的數(shù)據(jù)訪問接口及標(biāo)準(zhǔn)主要采用“主-從”請(qǐng)求響應(yīng)模式，并以傳輸塊存儲(chǔ)語義為主。然而，隨著內(nèi)存盤、計(jì)算型盤、智能網(wǎng)卡異構(gòu)算力的快速發(fā)展，內(nèi)存訪問語義、計(jì)算協(xié)同存儲(chǔ)語義等方面的表現(xiàn)能力出現(xiàn)不足。此外，當(dāng)前國內(nèi)對(duì)于業(yè)界主流數(shù)據(jù)訪問接口的定義，如NVMe標(biāo)準(zhǔn)等，缺乏自主可控能力，實(shí)現(xiàn)我國自主定義存算間新型數(shù)據(jù)訪問標(biāo)準(zhǔn)意義十分重大。
其次，如何與已有生態(tài)應(yīng)用結(jié)合，發(fā)揮出基于新型存算分離架構(gòu)的基礎(chǔ)設(shè)施的潛力仍需深入探索。例如，新的數(shù)據(jù)處理器、全局共享存儲(chǔ)系統(tǒng)的引入，計(jì)算、存儲(chǔ)的獨(dú)立彈性擴(kuò)展等，都為新型應(yīng)用提供了較好的基礎(chǔ)設(shè)施能力，但如何最大限度地將這些基礎(chǔ)設(shè)施潛力發(fā)揮出來，如何設(shè)計(jì)更高效的應(yīng)用服務(wù)框架，如何與上層應(yīng)用協(xié)同等，都是一個(gè)長期而艱巨的任務(wù)。
機(jī)遇展望
根據(jù)我國“十四五”規(guī)劃，為助推社會(huì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、加強(qiáng)數(shù)字政府建設(shè)、激活數(shù)據(jù)要素潛能以及為各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入新動(dòng)能，國家在多個(gè)地區(qū)構(gòu)建智算中心，并基于一體化大數(shù)據(jù)中心構(gòu)建東數(shù)西算工程。預(yù)計(jì)到2025年，我國將具備300 EFLOPS(Exa FLoating-point Operations Per Second)的算力，數(shù)據(jù)量將達(dá)到48.6 ZB[16]。這些規(guī)劃都為未來基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展帶來極大的挑戰(zhàn)，例如，在如此高速度的算力增長下，如何避免因?yàn)榇鎯?chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等性能限制導(dǎo)致算力長期處于空閑狀態(tài)?在介質(zhì)產(chǎn)能有限的情況下，如何保存這些海量數(shù)據(jù)?此外，未來數(shù)據(jù)中心的發(fā)展將嚴(yán)重受限于其功耗預(yù)算和碳排放配額，如何提供綠色節(jié)能的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)?這些問題既是挑戰(zhàn)，也是機(jī)會(huì)，相信新型存算分離以其靈活的架構(gòu)、精細(xì)化的資源利用率、綠色低碳的能耗比等優(yōu)勢，在我國宏大數(shù)字化歷史進(jìn)程下，將迎來最佳的歷史發(fā)展機(jī)遇。
作者：舒繼武
舒繼武
CCF會(huì)士、信息存儲(chǔ)專委會(huì)主任。清華大學(xué)教授。廈門大學(xué)信息學(xué)院院長。主要研究方向?yàn)樾畔⒋鎯?chǔ)系統(tǒng)、并行分布式系統(tǒng)、邊緣數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)等。
轉(zhuǎn)載自：中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)
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