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宇视科技姚婷:AloT下,如何应对安防数据的存储挑战?-b体育官方下载入口
发布时间:2024-05-01

AIoT下,数据对存储系统的需求发生变化,传统存储架构已经不适应于当前的存储和应用。着眼于容量、性能,数据价值提升、运维管理等诉求,我们需要做到多设备资源池化、资源统一管理分配,容量和性能线性增长等。

2020年 由国际高科技产业研究机构TrendForce集邦咨询主办的“MTS2021存储产业趋势峰会”举荐 推荐深圳盛大举行。宇视科技云存储开发部副部长姚婷结合公司经验,分享了AloT下存储技术的演进和挑战。

传统存储架构不再适用

随着云计算、大数据、物联网、人工智能等业务的发展,数据呈几何级增长。同时,数据的形态也出现了很多的变化,从原来的结构化数据变为现飞行 捍卫的半结构化数据。姚婷首先强调:“传统存储架构已经不能适用于海量数据存储。”

举例来说,原来的SAN、NAS的存储主要是纵向扩展,受限于性能和存储容量瓶颈,数据的可靠性也局限于设备的本身。随着应用系统增多,设备的维护、管理都会相对复杂,就可能会出现资源和空间无法充分利用的情况。

姚婷以宇视深耕的安防行业为例,重点介绍了AIoT下安防数据带给存储的挑战。从安防数据来看,各类数据混存模式下,大量小文件导致普通存储性能下降;AI激活了原始数据,读需求大幅上升,颠覆了原有模型;分析、清洗后产生的新数据,价值大幅提升,对可靠性要求更高;系统如何做到更优的TCO都成为迫切问题。

如何实现更优TCO?

姚婷认为,应对当前挑战,应当做到如下几点:多设备资源池化、资源统一管理分配,容量和性能的线性增长,满足高性能和海量数据的存储需求;对块、文件、对象存储服务一体,满足多样化的应用需求;高可靠数据节点保护,业务故障切换,保证数据可靠和业务连续性。

姚婷指出,AloT当前,业务出现许多新变化,系统如何实现更优的TCO(Total Cost of Ownership )等议题,成为宇视的重要关注。姚婷认为,这需要存储与计算、业务和智能相融合。

基于对行业诉求的把握,宇视推出了一款云存储超融合的解决方案,借助包含对外业务层、核心处理层以及硬件设备层的超融合架构,可以进行统一的运维服务。

其中,云存储方案可以将原来单一设备的资源进行池化,达到资源共享的目的。不同于传统扩展模式,它采用全对称的分布式架构,支持藐视 轻蔑线扩容。随着存储节点增加,存储的容量、计算、性能都会呈线性增加。

针对业务和计算的融合,存储方案存储上设置了计算板卡,可以通过存储给计算板卡提供资源,从而拉通计算资源池实现池化。计算板卡会提供虚拟机,为上层再提供业务服务。

为了实现智能融合,宇视也针对存储方案做了许多改进,如进行专用高密GPU部署。据姚婷介绍,单存储主机最多可支持5张GPU板卡部署,每张GPU板卡有2颗专用GPU芯片,单存储主机可最多支持10颗专用GPU芯片。

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