云存储的几十年发展历程,其计算架构模型,也从Scale Up走向Scale Out。但是展望未来数字世界的海量需求,目前流行的模型还能够持续满足吗?本文通过对云存储 历史 的回顾,及对Scale Up和Scale Out两种扩展模型的诠释,来揭开云存储的未来模式。
1 云存储及其 历史
简而言之,云存储(cloud storage)就是将数字内容安全的存储在服务器上,从而任何连接互联网的设备可以方便的获取。首先让我们简单回顾一下云存储的 历史 。
云存储的早期雏形要回溯到上个世纪的90年代,也就是互联网泡沫时期(dot-com boom),当时有许多家公司,例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在线数据备份服务,当然它们绝大部分也随着互联网泡沫的破碎而烟消云散了。少数幸存下来的有一家叫Veritas NetBackup最后也被Symantec收购,现在依旧提供Symantec NetBackup的在线存储服务。
而真正让大家耳熟能详的云存储是2006年由Amazon提供的AWS S3云存储服务,其最具有革命意义的变革是,提出了即买即用(pay-per-use)的价格模型,使得云存储的使用像水电一样可计算衡量。从此云存储以S3为标准一路绝尘,我们所熟悉的大厂,比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顾客。尾随的Microsoft和Google也于2010年分别发布了类似的Azure Blob Storage和Google Storage的存储服务。
云存储真正发展的十几年中,见证了移动互联网的崛起,大数据的生机勃发,人工智能的再次复兴,并能够展望到未来物联网,无人驾驶及各类机器人自动化的世界。海量数据的产生,存储,分析,预测及应用,快速以正反馈循环方式,推进着人类 社会 向数字世界大步迈进。所以,为了适应数据存储新的需求,各家云存储产品的应用场景及价格模型,已从单一向多元发展,比如AWS S3就有Standard,Intelligent-Tiering, Standard-IA,One Zone-IA,Glacier和Glacier Deep Archive六类存储产品来满足各类使用场景,我会在未来的文章里针对性的细讲一下。而本文重点所探讨的是,目前云存储的基础架构体系是否能够适应未来数据存储的要求和挑战?为了回答这个问题,让我们先简单回顾一下计算机体系架构里的Scale Up和Scale Out扩展模型。
2 Scale Up和Scale Out?
Scale Up又称为垂直扩展(scale vertically)[2],意为在单节点上添加资源,如CPU,内存和存储,在纵向上扩展从而获得更多计算或存储能力;Scale Up初期能够快速达到升级目的, *** 作起来相对比较简单,但随着计算或存储的要求越来越高,硬件资源的添加可能已经达到极限,不仅单节点的造价非常昂贵,维护成本很高,而且更容易留下单点故障的隐患。传统的RAID(Redundant Array of Inexpensive Disks)存储就是此种模式。
Scale Out又称为水平扩展(scale horizontally)[2],意为在分布式环境下,通过添加节点计算或存储资源,在横向上满足更多的计算存储需求;随着计算和存储单位价格的降低和效率的提升,使用低端的商用(commodity)系统,利用分布式技术可以搭建起“超级计算”中心,以及后来衍生出来的私有或公有云平台解决方案。虽然分布式系统会带来一定程度上的软件复杂度和管理困难,但由软件定义的计算和存储解决方案,能够以较低的价格和较高的鲁棒性,优雅的解决了海量增长的计算存储需求,也是目前云平台的主流技术。但它就一定能够承载未来的更加海量的需求吗?云存储的未来是什么?方向是向左还是向右?
3 未来向左还是向右?
话说天下大势, 分久必合, 合久必分,事物发展的规律似乎从来就没有什么绝对。当下,云平台内部似乎已完全是Scale Out模式了,但当我们把镜头再拉远一点,从云平台在全球部署的每一个可用区来看,整体上它又是一个Scale Up模型,不是吗?单点投入巨大,耗费能源,使用成本高昂。而相反,随着强大的计算,存储和带宽能力能够进入寻常家庭、工作和生活等边缘节点,资源闲置或者不均衡使用也变得越来越明显。
那么,是否能够将这些边缘节点的计算存储能力结合起来,组成一个真正意义上的Scale Out平台,提供人们日益增长的计算存储需求?
可否将浪费或者不对等的资源重新组合,提供一个更加节能环保的绿色Scale Out平台?
可否摒弃中心化的单点故障和数据安全隐患,真正做到廉价高效,零数据泄露的Scale Out平台?
答案是应该可以而且必须可以!
纵观云存储平台的发展 历史 ,从单节点的Scale Up模式走向可用区内部的Scale Out模式,又从内部的Scale Out模式走向整体上相对的Scale Up模式。而未来数字世界的海量计算和存储需求的满足,一定需要真正意义上的全球Scale Out模型,那就是把边缘节点和半中心化节点高效且系统的组织起来,减少浪费,提高效率,节省成本,去除中心。将天空中几块为数不多的白云,变成漫天遍布的朵朵白云,让人们自由定价、自由选择、自由组合。
挑战虽然巨大,但未来很美好,让我们一起努力迎接云存储的明天!
[1]: History of Online Storage
[2]: Wiki Scalability
文章作者:Bruce Lee(>物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物体与因特网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网这一概念提出已有20多年,但受全球各国重视是2008年和2009年这两年,各国纷纷推出物联网相关政策,我国也开启了物联网发展里程碑的年份,列为国家五大新兴战略性产业之一。经过10年发展,物联网已不再是高高在上的概念,在云+AI等技术加持下,让物联网得到了广泛应用,产业发展迅猛,也迎来了黄金发展时代。
运营商、半导体厂商、通信设备、云服务商和应用端等形成物联网产业链,而NB-IoT和LoRa等LPWA低功耗广域网通信技术,解决物联网大规模部署连接等需求,继而使得物联网在工业、零售、物流和交通等垂直领域得到广泛应用。
在产业链积极推动下,物联网连接规模成倍速度增长,LPWAN连接的复合年增长率为109%。此外物联网高级顾问杨剑勇指出,5G技术部署,也将把物联网带上更高的层次,也让万物互联成为可能,其中运营商是万物互联积极推动者,全球运营商纷纷转型寄望于在大连接时代,不再局限做一个管道提供者,希望能抢夺物联网应用端市场,例如面向工业、教育、医疗、车联网和智慧家庭等应用场景寻求机遇。
物联网在移动监测、智能可穿戴、POS机、气象、医疗和能源等行业用途很大,而且是实现设备联网不可或缺的产品,不少相关的top域名都被注册。
物联网就是物物相连的互联网。
这有两层意思:
其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;
其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
物联网的应用:
1、智能交通。物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及,交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人,让驾驶人及时作出出行调整,有效缓解了交通压力。
2、智能家居。智能家居就是物联网在家庭中的基础应用,随着宽带业务的普及,智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人,可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调,调节室温。
3、公共安全。近年来全球气候异常情况频发,灾害的突发性和危害性进一步加大,网可以实时监测环境的不安全性,情况提前预防、实时预警、及时采取应对措施,降低灾害对人类生命财产的威胁。
简单来说就是软硬件采集回来的数据,通过云平台进行存储的一个平台,一般数据存储要用到服务器和存储设备,由于软件和硬件成本高,大公司可以开放自己的服务器和存储设备给你用,开一个单独账号,对于用户来说是虚拟的,所以叫云欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)