分布式文件存储有哪些变化？深度解读Gartner关键能力报告

近日，Gartner发布了2019全球分布式文件存储关键能力报告(Critical Capabilities for Distributed File Systems)，与去年相比，场景权重、厂商排名、技术趋势等都发生了一定程度的变化，尤其是浪潮存储在各个场景的排名均有跃升，得到了业界的关注。

动态考量：一年发布一次

在解读数据之前，我们先来看看报告的评分标准。Gartner分布式文件存储关键能力报告每年发布一次，针对商用HPC、大数据分析、混合云存储、备份和归档五大场景应用，重点考评了容量、效率、互通、管理、性能、弹性、安全、价格等8项关键能力。此外，根据不同场景的差异化需求，Gartner对8项关键能力设定了不同的权重，这让测评结果能够贴近不同场景的真实需求。

Gartner报告在2019年的8项关键能力权重

相对于2018年，2019年关键能力的打分权重有了显著的变化，这代表了业务对存储需求的变化。比如，随着混合云应用场景里管理复杂度的提升，2019年相关的打分权重出现了较大的变化，可管理性从2018的15%权重，提升到2019的35%，价格的权重也从8%提升到10%。

对各大产品的打分中，浪潮存储AS13000有5项关键能力对比2018有了长足的进步，其中互通从2提升到2.9分，管理从3提升到3.5分，弹性从2.5提升到3.8分，安全从3到3.5，价格则从3到4。这些关键能力大幅的提升，体现出浪潮存储AS13000的产品竞争力提升。

从2018年到2019年，浪潮存储的关键能力有较大提升

在过去一年里，浪潮分布式存储AS13000增强了对ACL、IPv4/v6协议、对象访问控制的支持，在性能上将所有闪存节点的读写带宽提高到了5GB/s，在管理上还增加了硬盘故障智能预测和InView跨集群集中管理的功能。正是这些技术创新，驱动了浪潮存储关键能力的提升。

各大场景 存储厂商排名变化

五大场景中浪潮存储均进入了TOP3，其综合实力的飞跃有目共睹。

相对于同行的其它产品，能获得如此大面积关键性能力的提升并不容易，逆水行舟不进则退，浪潮存储依靠关键能力的多项、大幅提升，全面占据应用场景TOP3排名，也就显得顺理成章。

对容量和价格比较敏感的备份场景，是分布式存储的传统优势应用场景之一。而备份也是浪潮存储本次跃升最大的场景，从2018年的排名第六，一举跃升到了2019年的排名第一，说明了浪潮在分布式存储领域的发展速度。

除此以外，在其他应用场景中，浪潮存储都有不同程度的提升，比如大数据分析就从第四跃升到第三，混合云存储场景则从第五跃升到第三，商用HPC场景从第三跃升到第二，归档场景从第五跃升到第二。

比如混合云场景，浪潮存储从第五跃升到第三。在这个场景中，用户需要用分布式文件存储，来实现本地分布式文件存储和公有云IaaS平台之间的混合云数据互操作，管理权重占比35%。浪潮分布式存储在一套系统内提供文件、块、对象、大数据、数据库等多种存储服务，并且支持Manila、Cinder、Nova、Swift接口，通过智能运维软件管理多种设备，从而简化多云设备管理。举例来说，在中国广电国网云平台中，浪潮存储平台打通了底层分布式存储、虚拟化、OpenStack和云管平台，对外实现了与网络SDN、云安全等平台的无缝对接，满足了广电国网三地互联互通和大规模业务的发展需要。

又如，在商用HPC场景，浪潮存储从第三跃升到第二，由于已身处TOP3，这个提升同样难能可贵。商用HPC是对性能和容量要求极高的“硬核”应用场景，分布式文件存储需要进行高吞吐量和并行读写访问，性能权重达到40%，容量权重20%。在这两个关键指标上，浪潮存储过去两年的排名都是TOP3级别。排名得到提升，主要因素还是对AS13000元数据集群、小文件聚合、RDMA等技术和横向扩展能力的持续优化的结果。以石油勘探为例，东方物探三维地震波法一次测量产生的原始数据量可达数PB，后期地震资料叠前偏移成像分析对存储并发性能需求很大。浪潮存储给东方物探构建了16个节点、数十GB带宽的物探数据存储和分析平台，带来了石油勘探数据解释、处理效率提升。

再如，在分析场景中，性能依然是最主要的权重，而且从2018年的28%权重比，提升到了2019的31%。浪潮存储延续性能优势的同时，依赖其它关键能力的同步提升，排名爬升到第三名。以智慧交通为例，交通管控是一个综合而复杂的大数据分析、人工智能应用场景。成都市以浪潮分布式存储平台AS13000支撑了超6000路高清视频设备的数据存储需求，满足每天1亿张交通卡口图片的存储和十亿级图片的查询。

时代趋势变化 分布式存储迎来高速发展

浪潮存储综合排名的跃升，离不开存储产品在关键能力的提升，同样也离不开新时代趋势的变化。

分布式存储和集中式存储能否成为替代关系，一直都存在争议。传统的I/O访问方式，比如经典的block addressable I/O，file byte addressable I/O已经无法满足或者正在掣肘云计算、大数据、人工智能这些新型业务。为此，新式的I/O访问方式，比如Object、stream等I/O接口也在快速发展和应用。分布式存储在人工智能、大数据分析、云计算等新兴领域的优势开始凸显，分布式存储在云计算、大数据、深度学习、人工智能等新场景、新应用中，将会迎来通用化、常态化的发展机遇。

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