論文解讀：為了數(shù)據(jù)中心的未來，存算這對CP竟然又離了

古語有云：天下大勢分久必合、合久必分。

同樣，在數(shù)據(jù)中心多年的發(fā)展歷程中，計(jì)算與存儲也經(jīng)歷了多次分分合合。從大型機(jī)的計(jì)算與存儲緊耦合，到小型機(jī)經(jīng)典的IOE存算分離架構(gòu)，再到隨云興起的超融合讓存算再次融合，計(jì)算與存儲宛如一對多年的CP，時而親密無間，時而又若即若離。

計(jì)算與存儲之所以會出現(xiàn)多次分與合，是因?yàn)樾枨蟮淖兓苿又軜?gòu)層做出相應(yīng)改變，而計(jì)算與存儲相輔相成、協(xié)同發(fā)展的關(guān)系始終未變。如今，隨著云與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場景的大量涌現(xiàn)，新型存算分離架構(gòu)開始興起，計(jì)算與存儲再次加速走向分離。

為何存算分離架構(gòu)會成為數(shù)據(jù)中心未來十年最大的趨勢？新型存算分離架構(gòu)與過往有何不同？新型存算分離架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)和挑戰(zhàn)又有哪些？近日，CCF會士、信息存儲專委會主任、清華大學(xué)教授、廈門大學(xué)信息學(xué)院院長舒繼武教授的一篇論文《新型存算分離架構(gòu)技術(shù)展望》引發(fā)業(yè)界廣泛共鳴，讓我們從中一探究竟。

場景變化推動存算再次分離

舒繼武教授在論文中指出，云、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等推動新業(yè)務(wù)場景的高速發(fā)展，給基于服務(wù)器部署存儲的融合架構(gòu)帶來極大挑戰(zhàn)，主要包括：其一、數(shù)據(jù)保存周期與服務(wù)器更新周期不匹配；其二、性能可靠性與資源利用率難以兼得；其三、無服務(wù)器（Serverless）應(yīng)用等新型分布式應(yīng)用有共享存儲的訴求；其四、數(shù)據(jù)中心稅導(dǎo)致數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用效率低下。

如何理解舒繼武教授提出的四大挑戰(zhàn)？我們先從業(yè)務(wù)形態(tài)變化與資源需求響應(yīng)的角度來解讀。

眾所周知，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，很多行業(yè)用戶存在著大量云與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場景，業(yè)務(wù)形態(tài)逐漸變化，業(yè)務(wù)的動態(tài)性增強(qiáng)，使得對基礎(chǔ)設(shè)施資源的靈活性和利用率要求大幅提升。此時，基于服務(wù)器部署存儲的融合架構(gòu)其缺點(diǎn)得到持續(xù)放大。

例如，計(jì)算與存儲更新周期不匹配，使得擴(kuò)展時資源得不到充分利用，還增加了數(shù)據(jù)遷移等工作；支撐業(yè)務(wù)的服務(wù)器存儲無論是性能型還是容量型，均無法同時實(shí)現(xiàn)高性能、高可靠性與高資源利用率等。

另一方面，以無服務(wù)器（serverless）應(yīng)用為代表的新型分布式應(yīng)用的興起，就像一股催化劑，加速了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享訪問的需求，使得存算分離架構(gòu)獲得更多用戶關(guān)注。

例如，分布式數(shù)據(jù)庫等應(yīng)用紛紛轉(zhuǎn)向容器化部署與應(yīng)用，存算融合的架構(gòu)在CPU、內(nèi)存、存儲容量/IOPS/帶寬，網(wǎng)絡(luò)IO/帶寬等7個維度均很難滿足新型分布式應(yīng)用的需求。業(yè)界一些云數(shù)據(jù)庫公司甚至開始推動存算進(jìn)一步分離，將計(jì)算節(jié)點(diǎn)處理的緩存層和日志功能下推到共享存儲上，以此實(shí)現(xiàn)更高的性能和資源利用率。

正所謂舊的不去新的不來。在業(yè)務(wù)場景、硬件技術(shù)快速發(fā)展等多重因素驅(qū)動下，新型存算分離架構(gòu)正在迅速興起，成為近年來基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域最大的熱點(diǎn)。那么，這個“新人”是否堪擔(dān)大任？

新型存算分離架構(gòu)“新”在哪

舒繼武教授在論文中指出，高性能盤框、NVMe/CXL新協(xié)議、專用數(shù)據(jù)處理器（如：DPU）、RDMA/NoF新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等硬件的快速發(fā)展，為新型存算分離架構(gòu)奠定了基礎(chǔ)。與傳統(tǒng)存算分離架構(gòu)相比，新型存算分離架構(gòu)具有更多新特征：Diskless的服務(wù)器、多樣化的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、專用化的數(shù)據(jù)處理器和極高存力密度的存儲系統(tǒng)。

那么，新舊架構(gòu)對比，區(qū)別到底在哪里？

首先是架構(gòu)處理邏輯的根本性變化。新型存算分離架構(gòu)的興起，標(biāo)志著以通用CPU為核心的處理邏輯加速向以數(shù)據(jù)為中心的處理邏輯轉(zhuǎn)變。這也意味著，服務(wù)器等計(jì)算設(shè)備將逐步走向Diskless，聚焦計(jì)算任務(wù)；而專用數(shù)據(jù)處理器、存儲系統(tǒng)將承擔(dān)更加重要的任務(wù)，價值與作用將會更加突出。

例如，當(dāng)下大量DPU產(chǎn)品的涌現(xiàn)就是最好證明，DPU將數(shù)據(jù)存儲、訪問等大量操作卸載到專用數(shù)據(jù)處理器上，釋放服務(wù)器的算力，從整體上提升架構(gòu)的能效比。

而取代服務(wù)器本地盤則是面向Diskless架構(gòu)的存儲系統(tǒng)，近年來西部數(shù)據(jù)的OpenFlex、Vast Data Ceres高性能盤框、華為的OceanStor Micro微存儲均是新型存算分離架構(gòu)下的存儲系統(tǒng)代表。

其次，新型存算分離架構(gòu)在架構(gòu)上徹底走向解耦，而不僅僅局限于CPU和外存的解耦，這將徹底打破各類存算硬件資源的邊界，組建彼此獨(dú)立的各種硬件資源池，實(shí)現(xiàn)各類硬件的獨(dú)立擴(kuò)展與靈活應(yīng)用。

這種徹底解耦就像搭建樂高積木一樣，每個組件彼此高度獨(dú)立，又能夠靈活組合，可以針對云、互聯(lián)網(wǎng)、AI等業(yè)務(wù)彈性強(qiáng)、變化多等特點(diǎn)，進(jìn)行靈活組合和及時響應(yīng)。

處理分工走向更細(xì)顆粒度，每個組件各司其職，如同專業(yè)人做專業(yè)事情，將每個組件的能力發(fā)揮到極致。

當(dāng)然，解耦之后，各個硬件組件徹底走向獨(dú)立和靈活組合，也意味著組件之間的協(xié)作是新型存算分離架構(gòu)必然需要面對的。對此，舒繼武教授在論文中指出，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)同等關(guān)鍵技術(shù)對于新型存算分離架構(gòu)發(fā)展至關(guān)重要。

未來存算分離看什么

如今，像DPU、智能盤框、 CXL/NoF等網(wǎng)絡(luò)均獲得了高速發(fā)展，推動著新型存算分離架構(gòu)加速走向落地。舒繼武教授在論文中認(rèn)為，面向云和互聯(lián)網(wǎng)場景的新型存算分離架構(gòu)順應(yīng)了未來數(shù)據(jù)中心可組合式架構(gòu)（composable infrastructure）趨勢，但也面臨著技術(shù)、生態(tài)等方面的挑戰(zhàn)。

具體來看，舒繼武教授認(rèn)為計(jì)算與存儲之間的數(shù)據(jù)訪問接口及標(biāo)準(zhǔn)主要采用塊存儲語義為主，面對今后異構(gòu)算力的快速發(fā)展，內(nèi)存訪問語義、計(jì)算協(xié)同語義等表現(xiàn)出能力不足，還需要產(chǎn)業(yè)界共同探索與解決。

另外，新型存算分離架構(gòu)雖然提供了比以往更出色的基礎(chǔ)設(shè)施能力，但如何發(fā)揮出潛能還需要看應(yīng)用服務(wù)。就像一輛汽車中，新型存算分離架構(gòu)恰如出色的發(fā)動機(jī)和底盤，應(yīng)用服務(wù)框架則是變速箱，如果變速箱不能做出與時俱進(jìn)，則這輛汽車很難發(fā)揮出發(fā)動機(jī)的優(yōu)勢。舒繼武教授指出，設(shè)計(jì)更高效的應(yīng)用服務(wù)框架，與上層應(yīng)用實(shí)現(xiàn)完美協(xié)同，是一個長期過程，需要生態(tài)伙伴們共同努力。

雖然有著技術(shù)與生態(tài)方面的挑戰(zhàn)，但新型存算分離架構(gòu)已然勢不可擋。未來十年，隨著中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)要素成為最重要的生產(chǎn)要素，以一體化大數(shù)據(jù)中心、智算中心為代表的新基建將持續(xù)獲得持續(xù)建設(shè)，在算力高速增長的大趨勢下，新型存算分離以靈活架構(gòu)、精細(xì)化資源利用率和綠色低碳能耗比等優(yōu)勢，有望在云服務(wù)商、電信運(yùn)營商、金融等多個行業(yè)獲得廣泛應(yīng)用。

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