一般來說，當(dāng)人們考慮對象存儲時，只考慮一件事——每TB/GB的價格。盡管這是一個不錯的成本指標(biāo)，但它的作用是使對象存儲一維化，并將其降級為存檔用例。此外，它扭曲了企業(yè)技術(shù)堆棧中這一日益重要的部分的價值。

坦率地說，這應(yīng)該歸咎于傳統(tǒng)對象存儲廠商。多年來，它們在技術(shù)方面創(chuàng)新不足，轉(zhuǎn)而提供更便宜的產(chǎn)品。它們還會說這就是顧客想要的，但它們錯了。

AWS去年收入達(dá)250億美元可作為證據(jù)——其中絕大多數(shù)是高性能的主要對象存儲。如果我們保守地將S3存儲服務(wù)的規(guī)模算為200億美元，可以說，S3的規(guī)模是其他廠商的總和。再加上價格相似、增長迅速的Azure Blob和Google Cloud，情況就明朗了——成本只是一個考慮因素。

這就是為什么現(xiàn)代企業(yè)關(guān)注的是更廣泛的一系列指標(biāo)——強(qiáng)調(diào)性能、運維效率、靈活性和價格的指標(biāo)，而不僅僅是價格。他們認(rèn)識到將數(shù)據(jù)放在“冰上”會降低其價值。在目標(biāo)是最大化組織數(shù)據(jù)的價值的時候，供應(yīng)商的方法似乎與之背道而馳。

企業(yè)應(yīng)該考慮什么？這分為五大類：性能、可擴(kuò)展性、S3兼容性、故障響應(yīng)、一致性。成本之外，這五個要素定義了對象存儲中的新指標(biāo)。

性能

傳統(tǒng)上，對象存儲并不以性能著稱。在價格競爭中，廠商不斷犧牲性能?，F(xiàn)代對象存儲改變了這一點。

從Amazon到Minio，我們都看到了接近甚至超過Hadoop的速度。新的對象存儲指標(biāo)涉及到讀寫速度（HDD為10GB/s，NVMe為35+GB/s）。對于Spark、Presto、Tensorflow、Teradata、Vertica、Splunk和分析堆棧中的其他現(xiàn)代計算框架來說，這種吞吐量非常快。MPP數(shù)據(jù)庫以對象存儲為目標(biāo)這一事實證明，對象存儲越來越成為主要存儲。

如果對象存儲系統(tǒng)無法提供這些速度，則無法與所有數(shù)據(jù)交互，也無法從中提取價值。即使你將數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)對象存儲中提取到內(nèi)存中的處理框架中，你仍然需要吞吐量來將數(shù)據(jù)往返于該內(nèi)存中——你根本無法從傳統(tǒng)對象設(shè)備獲得這樣的吞吐量。

這是一個關(guān)鍵點。新的性能指標(biāo)是吞吐量，而不是延遲。這是大規(guī)模數(shù)據(jù)所需要的——這是現(xiàn)代數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施中的一個標(biāo)準(zhǔn)。

應(yīng)該注意的是，雖然性能基準(zhǔn)是一個很好的代理，但是只有在該環(huán)境中運行了特定的應(yīng)用程序之后，才能真正知道性能是什么樣子的。只有這樣，它們才能理解瓶頸到底是什么，是存儲軟件、驅(qū)動器、網(wǎng)絡(luò)還是計算層。

可伸縮性

可伸縮性通常指一個命名空間中的PB數(shù)。每個供應(yīng)商都聲稱zeta規(guī)模，但隱藏了這樣一個事實：隨著規(guī)模的擴(kuò)大，龐大的、單體的系統(tǒng)變得脆弱、復(fù)雜、不穩(wěn)定和昂貴。

可伸縮性的新指標(biāo)是你可以處理多少個不同的命名空間或租戶。

這個指標(biāo)是直接從hyper-scaler中獲取的，其中，構(gòu)建塊很小，但可以擴(kuò)展到數(shù)十億個。簡而言之，這是云原生的方式。

當(dāng)構(gòu)建塊很小時，一切都可以更有效地理解和優(yōu)化——安全性、訪問控制、策略管理、生命周期管理、無中斷升級和更新以及最終的性能。構(gòu)建塊的大小是故障域可管理性的函數(shù)。這就是高彈性系統(tǒng)的架構(gòu)。

多租戶在現(xiàn)代企業(yè)中具有多個維度。當(dāng)然，它指的是企業(yè)如何組織對數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的訪問，它也指應(yīng)用程序本身以及它們在邏輯上如何相互隔離。

現(xiàn)代多租戶方法具有以下特點：

——租戶可以在短時間內(nèi)從幾百個發(fā)展到幾百萬個。

——租戶之間完全隔離，使它們能夠運行具有不同配置、權(quán)限、功能、安全性和服務(wù)級別的同一對象存儲軟件的不同版本。當(dāng)擴(kuò)展新服務(wù)器、更新和地理位置時，這是一個實際的運維問題。

——有彈性和按需。

——每個操作都是API驅(qū)動的，自動化的，沒有人看儀表板。

——軟件足夠輕量，可以進(jìn)行容器化，并利用Kubernetes等行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的編排服務(wù)。

S3兼容性

Amazon S3 API是對象存儲的事實標(biāo)準(zhǔn)，以至于每個對象存儲軟件供應(yīng)商都聲稱與之兼容。也就是說，AWS S3的兼容性實際上是二元的。S3兼容性的指標(biāo)是1。

這意味著，有成百上千的“角落”用例并沒有如你所愿發(fā)生。這對專有軟件或設(shè)備供應(yīng)商來說尤其具有挑戰(zhàn)性。原因是，它們的大多數(shù)用例都是直接存檔或備份，因此API調(diào)用的多樣性很低，而且用例非常同質(zhì)。顯然，這是一個開源軟件具有顯著優(yōu)勢的領(lǐng)域。考慮到應(yīng)用程序、操作系統(tǒng)和硬件架構(gòu)的大小和多樣性，足以覆蓋大多數(shù)“角落”用例。

對應(yīng)用程序創(chuàng)建者來說，這很重要。你需要測試應(yīng)用程序。開源使評估供應(yīng)商聲明和確定平臺對應(yīng)用程序性能的影響變得容易。如果你的供應(yīng)商足夠好，可以作為一個門戶，并被其他人作為一個門戶，那么你可以有信心，它能滿足你的需要。關(guān)于開源和S3的最后一點是，開源意味著企業(yè)避免了供應(yīng)商鎖定，提高了透明度。

關(guān)于S3兼容，如果你正在運行大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序，S3 SELECT通過用SQL從對象存儲中只提取所需的內(nèi)容，可以大大提高性能和效率。

另外，對bucket通知的支持也是關(guān)鍵。bucket通知有助于無服務(wù)器計算——這是任何基于微服務(wù)的功能即服務(wù)中的關(guān)鍵組件。假設(shè)對象存儲是云中存儲的事實標(biāo)準(zhǔn)，那么當(dāng)將對象服務(wù)器公開給云原生應(yīng)用程序時，此功能是必須的。

最后，S3實現(xiàn)需要支持Amazon S3服務(wù)器端加密API（SSE-C、SSE-S3、SSE-KMS）。更棒的是，它應(yīng)該支持可證明足夠安全的防篡改。

故障

在對象存儲中，最容易被忽略的指標(biāo)可能是系統(tǒng)如何處理故障。故障會發(fā)生，有多種形式。對象存儲系統(tǒng)需要優(yōu)雅地處理所有這些問題。

例如，如果存在單點故障，那么這個指標(biāo)是零。

不幸的是，許多對象存儲系統(tǒng)將使用“特殊”節(jié)點，這些節(jié)點必須啟動才能使集群正常工作。其中包括名稱節(jié)點或元數(shù)據(jù)服務(wù)器。這就會造成單點故障。

即使有多個故障點，承受災(zāi)難性失敗的能力也是至關(guān)重要的。驅(qū)動器會出現(xiàn)故障，服務(wù)器會壞。關(guān)鍵是采用將故障視為正常情況的軟件。這意味著，當(dāng)磁盤或節(jié)點關(guān)閉時，軟件可以不受影響地繼續(xù)運行。

inline erasure coding和bitrot protection帶來的革命確保在軟件返回數(shù)據(jù)之前，你可以丟失與奇偶校驗塊一樣多的磁盤或節(jié)點（這通常是驅(qū)動器的一半）。

故障很少大規(guī)模測試，但應(yīng)該是強(qiáng)制性的。模擬負(fù)載下的故障將提供故障總成本（數(shù)據(jù)丟失、時間和技能）的準(zhǔn)確消息。

一致性

一致性的指標(biāo)是100%。一致性是任何存儲系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵組件，但嚴(yán)格的一致性很少。例如，Amazon S3 ListObject不是嚴(yán)格一致的，它只是最終一致的。

嚴(yán)格一致性是什么意思？對于確認(rèn)的PUT操作之后的所有操作，必須保持以下狀態(tài)：更新的值在從任何節(jié)點讀取時都可見；更新帶有冗余，免受節(jié)點故障的影響。

這意味著，如果在寫入過程中拔出插頭，不會丟失任何內(nèi)容。結(jié)果是系統(tǒng)永遠(yuǎn)不會返回?fù)p壞或過時的數(shù)據(jù)。這是一個很高的標(biāo)準(zhǔn)，對交易型應(yīng)用程序到備份和恢復(fù)用例都有影響。

結(jié)論

這些是對象存儲中的新指標(biāo)，反映了現(xiàn)代企業(yè)的使用模式，其中性能、一致性、可伸縮性、故障域和S3兼容性是云原生應(yīng)用程序和大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。在構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)堆棧時，除了考慮成本之外，別忘了這幾個指標(biāo)。

責(zé)任編輯:zl