sabato, Gennaio 22, 2022
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Scale-up vs scale-out: ridimensionamento orizzontale e verticale per lo storage

Per i reparti IT, la gestione dell’archiviazione dei dati può sembrare un’attività senza fine. Le organizzazioni acquisiscono e gestiscono più dati che mai, li conservano più a lungo e dipendono completamente da essi per gestire l’attività.

Le aziende possono adottare due approcci quando progettano lo storage per soddisfare la necessità di una maggiore capacità: possono aumentare o diminuire .

Quindi vale la pena conoscere la differenza, e in questo articolo esaminiamo il ridimensionamento orizzontale e verticale nello storage, i pro e i contro di ciascuno e gli scenari in cui potresti eseguire ciascuno di essi, che si tratti di SAN, NAS, iperconvergente, a oggetti o in cloud storage.

Orizzontale vs verticale ridimensionamento

I sistemi IT possono essere ridimensionati verticalmente, orizzontalmente e talvolta entrambi. In termini generali, il ridimensionamento verticale, o scale-up, comporta l’installazione di sistemi più potenti o l’aggiornamento a componenti più potenti.

Questo potrebbe significare inserire un nuovo processore in un sistema

x86, implementare un server più potente o persino spostando completamente i carichi di lavoro su una nuova piattaforma hardware. Nel cloud , può essere eseguito tramite aggiornamenti a processori e memoria.

Nel frattempo, il ridimensionamento orizzontale aumenta le risorse espandendo il numero di server o altre unità di elaborazione. Piuttosto che affidarsi a un sistema più potente, gli aggiornamenti a scalabilità orizzontale funzionano suddividendo il carico di lavoro tra un gran numero di merci a basso costo unità.

Il sistema di ricerca di Google è un esempio di un sistema massicciamente parallelo e scalabile. In effetti, Google detiene alcuni dei brevetti chiave per i sistemi MapReduce che consentono di suddividere le attività in enormi cluster di elaborazione parallela.

Ridimensionamento orizzontale e verticale in memoria

Ridimensionamento per l’archiviazione segue un approccio simile. I reparti IT possono ridimensionare la capacità tramite unità più grandi o più nel sottosistema di archiviazione o distribuendo i carichi di lavoro su più dispositivi.

Per aumentare la scalabilità, con unità più grandi nei server e infrastruttura iperconvergente (HCI) o una maggiore capacità nei sistemi NAS e SAN, è tecnicamente relativamente semplice. Tuttavia, anche con le unità di maggiore capacità NVMe, SSD e convenzionali oggi disponibili, quelli con sistemi più grandi possono ha ancora dei colli di bottiglia.

O il sistema non si ridimensiona bene quando si avvicina ai limiti di capacità, o appariranno altri colli di bottiglia. In genere, i colli di bottiglia nell’archiviazione con scalabilità verticale derivano dai limiti di velocità effettiva nei controller di archiviazione perché la maggior parte dei sottosistemi di archiviazione può ospitare solo due controller. Alcuni sistemi, ovviamente, consentono l’aggiornamento dei controller stessi. Sull’archiviazione di rete, anche l’interfaccia di rete può diventare un collo di bottiglia.

L’alternativa è scalare lo storage aggiungendo più nodi per lavorare in parallelo. Qui, i nodi di archiviazione operano insieme in cluster, ma presentano la loro capacità come “pool” all’applicazione.

L’aggiunta di nodi rimuove i colli di bottiglia del controller e dell’interfaccia di rete, poiché ogni nodo ha le proprie risorse. L’HCI e l’archiviazione computazionale portano l’idea a un ulteriore passo avanti. HCI combina storage, networking e calcolo in un’unica unità, mentre lo storage computazionale consente al sottosistema di storage stesso di svolgere alcune attività di elaborazione, come la crittografia o la compressione, vicino allo storage.

“L’infrastruttura iperconvergente ha portato alla ribalta questo modello di scalabilità orizzontale”, afferma Naveeen Chhabra, analista di Forrester. “Questo concetto di scaling orizzontale è stato introdotto dagli hyperscaler e viene utilizzato per i servizi di storage che offrono al mercato”.

Ridimensionamento dell’archiviazione in sede

Aumentare lo storage in un ambiente on-premise può essere relativamente semplice. Al livello più elementare, i team IT possono semplicemente aggiungere più unità o più unità di capacità. Questo vale per l’archiviazione interna, l’archiviazione collegata direttamente e l’archiviazione all’interno dei sistemi HCI.

Per l’archiviazione in rete, l’aggiunta o la sostituzione delle unità è anche l’opzione più semplice. I fornitori di hardware supportano in gran parte gli aggiornamenti senza strumenti e il software di gestione dell’archiviazione è in grado di riconfigurare automaticamente le configurazioni RAID nei sistemi NAS e SAN.

La modifica o l’aggiornamento dei controller o delle interfacce di rete richiederà più lavoro ed è probabile che richieda lo spegnimento dell’array.

In entrambi i casi, i tempi di fermo saranno un problema. Gli aggiornamenti dell’hardware significano portare i sistemi offline e i gruppi RAID dovranno essere ricostruiti. Inoltre, i sistemi possono essere aggiornati solo se sono predisposti per capacità aggiuntiva, ad esempio con alloggiamenti per unità di riserva o controller intercambiabili, in anticipo. Questo può significare l’acquisto di un array più grande di quanto inizialmente necessario.

L’alternativa – passare a un sistema più nuovo e più grande – può ridurre al minimo i tempi di inattività, ma le aziende devono considerare il tempo necessario per trasferire i dati e i rischi di perdita dei dati.

I sistemi scale-out potrebbero, quindi, sembrare più semplici. I moderni sistemi NAS e SAN e HCI sono progettati per scalare verso l’alto (oltre che verso l’alto, in una certa misura). L’aggiunta di ulteriori nodi o array espande lo storage pool e dovrebbe essere possibile con tempi di inattività minimi o limitati. Non è necessario toccare l’hardware esistente e il software aggiungerà la nuova capacità allo storage pool.

A volte, la scalabilità orizzontale è l’unico modo per gestire la rapida crescita della domanda di storage, in particolare di dati non strutturati, ma ha i suoi limiti. I sistemi scale-out sono meno adatti ad applicazioni come i database transazionali, ad esempio.

Ridimensionamento dello spazio di archiviazione nel cloud

Il cloud storage è basato su architetture scale-out. Gli elementi costitutivi – hardware di base parallelo e storage di oggetti – sono stati progettati fin dall’inizio per ospitare set di dati sempre più grandi.

I sistemi cloud pubblici sono, quindi, sistemi largamente scale-out. Funziona bene per i carichi di lavoro elastici, in cui le organizzazioni vogliono iniziare in piccolo e creare e dove le applicazioni possono operare su sistemi con scalabilità orizzontale, come i database con scalabilità orizzontale.

I sistemi cloud con scalabilità orizzontale sono generalmente realizzati con server x86 con storage direct-attached che fungono da nodi o cluster HCI, ciascuno dei quali esegue software di storage di oggetti e utilizza la codifica di cancellazione per creare l’equivalente della protezione RAID. Tutto ciò consente agli utenti cloud di aggiungere capacità rapidamente o addirittura automaticamente.

Ma questo non significa che l’unico modo per scalare in un ambiente cloud pubblico sia aggiungere capacità. Gli architetti IT possono specificare

diversi livelli di prestazioni dai principali fornitori di cloud

.

Amazon Web Services, Google Cloud Platform e Microsoft Azure forniscono ciascuno una gamma di prestazioni di archiviazione, in base ai propri sistemi SSD (e spinning disk).

AWS, ad esempio, ha

opzioni IOPS che eseguire da 16.000 a 64.000 per volume tramite EBS. Azure Managed Disk raggiunge fino a 160.000 IOP e File di Azure fino a 100.000 IOPS.

Il disco persistente di GCP esegue fino a 100.000 IOPS in lettura e il suo SSD locale fino a 2.400.000 IOPS in lettura. Su tutte le piattaforme, la scrittura è generalmente più lenta.

Su o fuori?

Naturalmente, i costi aumentano con i livelli di prestazioni più elevate, quindi i CIO dovranno bilanciare capacità e prestazioni nel loro ambiente cloud.

Sempre più le architetture ibride supportano il meglio di entrambi i mondi. Le organizzazioni possono ampliare il proprio hardware on-premise, ma utilizzare il cloud pubblico per aumentare la capacità con capacità aggiuntiva di facile implementazione.

Né l’elaborazione e l’archiviazione devono procedere di pari passo. È abbastanza possibile, e sempre più comune, aumentare le prestazioni dell’elaborazione e aumentare lo storage, on-premise o tramite il cloud, per sfruttare la capacità e la resilienza della tecnologia a oggetti.

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