大型数据中心演进历程——Robert+Ober：LSI高级专家兼LSI公司副总裁_IT168文库1

随着信息技术的迅猛发展，大数据时代的到来，传统的数据中心已经无法满足日益增长的数据处理和存储需求。在这样的背景下，数据中心的演进成为了一个备受关注的议题。近日，在2013年中国系统架构师大会上，LSI高级专家兼副总裁Robert Ober深入探讨了大型数据中心的演进历程，以及大数据如何重塑数据中心架构，提供了对当前和未来数据中心发展趋势的深刻洞察。 大数据时代的到来，不仅推动了数据量的爆炸性增长，也对数据中心的架构设计提出了新的要求。传统的数据中心架构主要以计算为核心，而面对大数据的挑战，架构正在向数据流为中心转移。这种转变需要解决的关键问题包括如何有效处理海量数据、如何存储数据以及如何进行快速分析。为了应对这些挑战，数据中心必须在带宽、效率、功耗和灵活性等方面进行创新和改进。 在数据采集阶段，提高磁盘带宽是提升数据摄取速率的关键。例如，LSI公司推出的DataBolt技术能显著提升SATA磁盘的带宽，达到30%-60%的增幅，这直接降低了所需的磁盘数量，提高了数据处理速度。数据保有阶段则着重于实现高密度、高灵活性和简化操作。LSI的Syncro技术为数据中心提供了双节点的高可用性解决方案，不仅实现了在JBOD（Just a Bunch of Disks）环境下的擦除和复制功能，而且还提升了存储基础架构的效率和管理的简便性。 在数据分析层面，Hadoop等大数据处理框架的性能依赖于磁盘带宽。通过LSI的DataBolt技术和Nytro产品线，可以实现带宽的增强和延迟的降低，显著提高了分析速度，同时减少了对硬件资源的需求。举例来说，Nytro MegaRAID卡能够在Hadoop的TeraSort任务中大幅缩短任务完成时间，从而提升整个数据中心的工作效率。 优化带宽和延迟可以显著提高数据中心的单位成本效率。提高工作负载带宽和降低延迟不仅可以提升服务器的响应速度，而且能优化整个数据中心的性能表现。大数据的快速流动和分析要求数据中心必须具备高度的灵活性，以支持跨机架架构的数据访问，实现以太网跨数据中心扩展，池化硬盘数量从数十到数百，驱动器数量和分散容量的减少，以及驱动器故障的灵活性改善。这样的架构演进，将为数据中心运营带来极大的便利性。 大数据的蓬勃发展为数据中心带来了前所未有的挑战，同时也催生了数据中心架构的演进。通过LSI等公司的创新技术和解决方案，数据中心能够通过提高数据流带宽、减少磁盘数量、优化存储结构、增强分析效率和灵活性等途径，构建更加高效、成本效益更高、响应更加迅速的数据中心。未来，我们有理由相信，随着技术的不断进步和创新，数据中心将会更加智能化和自动化，以应对大数据时代所带来的无限可能。