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彈性、高效,騰訊云大數據混合云存儲之道

存儲界 ? 來源:存儲界 ? 2020-07-02 11:33 ? 次閱讀
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企業(yè)數字化轉型過程中,數據價值被顯著放大,大數據應用成為不少企業(yè)探索的重點。

從技術上看,大數據業(yè)務由于數據體量大,且數據量很多時候呈急速膨脹狀態(tài);在進行大數據計算分析時,對資源的需求呈現浪涌式特征,又偶有突發(fā)性,因此通過上云充分發(fā)揮資源按需使用按需付費的優(yōu)勢,成為了不少企業(yè)在探索大數據應用時的常見模式。

這其中,企業(yè)在綜合考量數據安全性、可擴展、可管理和成本效益等因素后,混合云部署的方式就成為了企業(yè)的主流選擇。

近日,騰訊云存儲高級產品經理賀永紅在混合云主題論壇上發(fā)表演講,詳解了大數據應用上云的新思路。

一、企業(yè)自建大數據的難點

企業(yè)數據中心自建大數據業(yè)務,一般會遇到擴容的問題,隨著大數據分析在業(yè)務價值挖掘上的作用愈加重要,新增及突發(fā)的分析任務越來越多,此時,趨于飽和使用率的硬件資源便會成為瓶頸,從提交預算申領設備到新設備加入分析集群通常需要較長時間(有時會超過一個月),這樣會也導致大數據計算結果延期交付。隨著時間推移,大數據中存儲的數據越來越多,如何降低數據的存儲成本,在需要的時候又能快速分析。

二、大數據混合云存儲之道

大數據混合云存儲將IDC大數據和公有云大數據連接為混合云,通過存算分離(計算與存儲分離),實現計算彈性伸縮;通過數據全生命周期自動沉降實現存儲低成本。

三、大數據混合云存儲中的關鍵技術

1、存算分離

存算分離,計算與存儲分離,計算基于標準HDFS協(xié)議訪問存儲,計算資源和存儲資源各自按需擴容;計算資源可以分鐘級按需創(chuàng)建及銷毀,數據存儲在COS(Cloud Object Storage)「https://cloud.tencent.com/product/cos」統(tǒng)一存儲層,集中存儲、統(tǒng)一管理。

存算分離,讓數據存儲在云中對象存儲COS上,計算集群直接分析COS中的數據,計算資源專注于計算,按需實現彈性伸縮,按需創(chuàng)建及銷毀,不用維持冗余設備來保存數據;通過計算與存儲分離,實現計算彈性伸縮,按需創(chuàng)建及銷毀,可以節(jié)約大數據20-30%的成本。

2、高效存儲

存儲資源COS(Cloud Object Storage)海量、無容量上限、無需擴容、按需供給,高效、平滑接入大數據生態(tài)、按需使用付費、通過生命周期策略自動沉降極致降低成本。

COS中存儲類型分為標準存儲、低頻存儲和歸檔存儲,通過配置數據全生命周期策略實現自動沉降:經常訪問的數據放在標準存儲,較少訪問的數據放在低頻存儲,基本不訪問的數據放在歸檔存儲,以上三種存儲類型,價格不同,例如歸檔存儲刊例價就不到標準存儲刊例價的1/3,數據自動沉降后成本節(jié)約20-30%。數據沉降歸檔后,能及時回熱,需要用的時候能及時被計算集群訪問。

3、統(tǒng)一管理

云上云下的統(tǒng)一管理,一致使用體驗;在數據面云上COS與IDC中HDFS統(tǒng)一元數據管理,實現全量數據ETL(抽取、轉換、裝載)。在技術面,云上和云下均采用大數據開源組件,接入大數據開源生態(tài),保持一致使用體驗。

4、數據高效流動

云下與云上的數據流動,這里主要包括兩種數據流動。

其一、數據在IDC與云上COS間快速水平流動;用戶每天可往云上COS灌入200TB+數據,基于COS海量并發(fā)設計,可進一步加粗上傳管道,加速數據上云。數據下云,一般是結算結果返回到用戶IDC,這部分數據量比較小,是從海量沙子里掏出的金子,不存在技術挑戰(zhàn)。

其二、數據在EMR「https://cloud.tencent.com/product/emr」計算與COS存儲間快速垂直流動,在EMR進行大數據計算時,需要在瞬間從COS中讀取大量數據到EMR中進行計算,關鍵技術是COS的高性能,來滿足數據的快速讀寫。

四、騰訊云大數據混合云存儲實踐

騰訊云大數據混合云存儲方案,經歷騰訊內部業(yè)務(微信、QQ、騰訊視頻等)長期打磨而沉淀下來。

騰訊云大數據混合云存儲,包括三層:混合大數據引擎、任務統(tǒng)一編排、數據開發(fā)平臺:數據開發(fā)平臺實現數據價值開發(fā),包括用戶畫像、廣告推薦等;任務統(tǒng)一編排實現大數據任務在IDC及云中全局調度及計算彈性伸縮;混合大數據引擎對IDC及云中大數據進行管理。

某頭部游戲直播公司,大數據體量大,很早就成立了近百人的專業(yè)大數據團隊,以支撐近百P規(guī)模的離線、實時流式數據的高效存儲計算及數據科學探索。

其大數據架構如圖,左邊本地IDC,右邊騰訊云 EMR ON COS,通過專線打通,數據互通,優(yōu)先上傳分析用到的數據,將數據導入到騰訊云COS中;基于存算分離,通過騰訊云EMR產品創(chuàng)建的Hadoop集群分析已導入到COS中數據。分析任務結束后,銷毀EMR集群,不再產生費用,COS數據自動沉降進一步降低成本。

五、結語

騰訊云大數據混合云,能夠實現大數據業(yè)務平滑上云,并實現對已有IDC硬件資源的合理利用,實現業(yè)務彈性伸縮,實現存儲資源和計算資源的高效利用。

未來,騰訊云存儲還將以業(yè)務場景為指引,推出更多高效的云存儲方案,并結合生態(tài)資源,為用戶提供更好的云上存儲服務。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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