（電子發(fā)燒友網(wǎng)報道 文/章鷹）“我們把計算中心分為三大塊，計算、傳輸和存儲。但是當前數(shù)據(jù)中心存算分離不徹底，導致計算和存儲分別還有大量的冗余空間。比如計算器、存儲服務器都有配置相應的硬盤，通過計算服務器的硬盤做緩存，將存儲域的數(shù)據(jù)拉到計算這塊進行處理，導致我們配備最大容量的配置，導致存儲資源的浪費；另外一方面，采用通用的算力進行處理，使得IO的處理在計算域這一側(cè)采用CPU來做網(wǎng)絡和讀寫的操作，需要消耗30%的算力，而在存儲域采用通用CPU做控制器，使得性能降低20%。”華中科技大學計算機科學與技術學院院長馮丹表示點出當前數(shù)據(jù)中心存儲領域的痛點問題。

4月20日，在中國深圳舉辦的華為分析師大會分論壇上，長江學者特聘教授、華中科技大學計算機科學與技術學院院長馮丹對數(shù)據(jù)中心Diskless架構及近數(shù)據(jù)處理發(fā)展趨勢做出了權威解讀。

馮丹指出，傳統(tǒng)存算融合架構下，企業(yè)通常采用應用與本地盤耦合的服務器一體化架構，存在存力效率低、無效數(shù)據(jù)遷移、資源浪費等典型問題。表現(xiàn)為：一、數(shù)據(jù)從盤到計算域CPU,需要8次以上數(shù)據(jù)搬遷，無效搬遷帶來了網(wǎng)絡和算力資源的浪費；二、在存算融合的上千節(jié)點大規(guī)模集群中，算力、容量空間配比無法均衡，擴容時需要額外遷移數(shù)據(jù)，不僅帶來現(xiàn)有業(yè)務風險，還會浪費投資；三、數(shù)據(jù)爆發(fā)增長，面向結構化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)縮減策略不完全適用于非結構化場景。

國際調(diào)研機構IDC的數(shù)據(jù)顯示，2025年數(shù)據(jù)量將達到175ZB，積累的數(shù)據(jù)量90%主要來自于近兩年，大部分數(shù)據(jù)來自金融、基因、分子、動力、IoT等等，從結構化到非結構化大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，使得對容量、成本的壓力越來越大。但是傳統(tǒng)的面向結構化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壓縮方法，可以使壓縮比達到3:1，但是對于非結構化數(shù)據(jù)，壓縮比小于2，甚至是無效的。如何在存儲域?qū)崿F(xiàn)對于用戶來說，透明的、高效、自適應的數(shù)據(jù)縮減算法也成為一個難題。

隨著算力多樣化、高性能網(wǎng)絡和存儲介質(zhì)的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心架構從以CPU中心朝著以數(shù)據(jù)為中心的Diskless架構演進。Diskless架構下，單一CPU算力發(fā)展到GPU、DPU、XPU等多樣算力，算力效率得以充分發(fā)揮；網(wǎng)絡從IP、NOF發(fā)展到高通量的CXL，為算力和存力等硬件解耦奠定了基礎；存力也從傳統(tǒng)HDD到SSD，性能、功耗實現(xiàn)全面提升。在Intel、華為、KIOXIA、阿里云等業(yè)界芯片、存儲、云和互聯(lián)網(wǎng)廠商的積極推進下，Diskless架構借助專用DPU/IPU等數(shù)據(jù)處理芯片和OceanDisk等專用存儲模塊，進一步提升數(shù)據(jù)處理和存儲的效能，充分調(diào)動數(shù)據(jù)中心資源。

馮丹教授表示，資源池化共享的Diskless架構應具備以下關鍵技術：

1、網(wǎng)存協(xié)同，DPU硬件卸載加速，數(shù)據(jù)高效協(xié)同處理。通過DPU等專有數(shù)據(jù)處理模塊，使服務器CPU全為應用服務，基礎設施與應用任務解耦，將VirtIO、NVMe-oF等CPU計算效率低任務轉(zhuǎn)移到DPU的專用加速器執(zhí)行，實現(xiàn)資源彈性擴展。

2、數(shù)控分離+IO直通，實現(xiàn)控制流與IO流分離，IO直通到存儲介質(zhì)，進一步提升存儲效率。通過數(shù)控分離，可達到極致IO訪問時延，通過存儲域IO讀寫數(shù)據(jù)流與IO控制處理的分離，使得讀寫IO直通到存儲介質(zhì)中，減少IO處理路徑，降低處理復雜度，極大提升存儲域訪問性能。計算域則可以借助DPUbypassCPU，減少數(shù)據(jù)拷貝開銷，提升IO訪問性能。

3、盤控協(xié)同，盤芯片與控制器芯片配合，提升集成度，達到最佳成本和能耗。盤控協(xié)同技術的關鍵是要實現(xiàn)高性能、低成本的大盤，通過硬件對盤控系統(tǒng)內(nèi)的算法進行加速，比如利用FPGA實現(xiàn)FTL/DIF/在線壓縮/加密/EC/GC等硬化，提升性能；盤內(nèi)和框內(nèi)的各類驅(qū)動和緩存層合一，實現(xiàn)盤框一體，構建極致成本和能耗的大盤存儲。

4、算子卸載，EC、數(shù)據(jù)縮減等算法通過硬件卸載到存儲端，實現(xiàn)近數(shù)據(jù)處理。通過計算語義的卸載，存儲直出語義接口，主機側(cè)軟件棧打薄，減少80%的IO交互次數(shù)，實現(xiàn)對整系統(tǒng)

的CPU和網(wǎng)絡帶寬節(jié)省。同時，在大數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)倉庫場景，可以利用引擎的下推接口，下推謂詞和投影等運算操作到存儲資源池，減少無效數(shù)據(jù)的搬移。

華為去年發(fā)布的OceanDisk智能盤框產(chǎn)品，是一個標準的大存力新型盤框產(chǎn)品。OceanDisk通過NoF+高速網(wǎng)絡連接Diskless服務器，實現(xiàn)計算和存儲獨立彈性擴展，幫助客戶提高資源利用率，機柜空間和設備功耗分別降低40%；內(nèi)置FlashLink?智能盤框協(xié)同算法等軟硬結合技術，帶來最大250萬IOPS，50GB/s帶寬的高性能；依托華為多年存儲研發(fā)實力，OceanDisk智能盤框提供硬盤亞健康管理、智能慢盤優(yōu)化等技術，保持大規(guī)模數(shù)據(jù)中心10萬級硬盤的性能穩(wěn)定，大幅降低運維難度。OceanDisk作為業(yè)界首個面向Diskless架構的新型盤框，將以高性能、高可靠、綠色集約重新定義下一代云和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心存儲架構。

馮丹教授表示：“從技術趨勢來看，高性能異構算力、高速網(wǎng)絡、大存力新型盤框、算子卸載等技術的發(fā)展，帶來了數(shù)據(jù)中心架構的變革，加速了以CPU為中心的耦合架構走向徹底存算分離、資源池化共享的以數(shù)據(jù)為中心的Diskless架構，這種架構進一步簡化了數(shù)據(jù)中心基礎設施構建，能夠?qū)崿F(xiàn)存力和算力資源的集約高效發(fā)展，已經(jīng)成為大規(guī)模數(shù)據(jù)中心發(fā)展的重要技術趨勢。”

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