存储挑战
存储性能要求高
计算对存储的需求主要发生在计算前数据加载的阶段和数据保存阶段,这些场景需要存储具有非常高的数据吞吐能力,如果存储性能差会导致 GPU、CPU 等待,浪费算力。
海量文件处理
HPC 应用通常需要处理海量文件,这对整个存储系统的扩展性以及元数据性能方面提出了非常大的挑战。
控制存储成本
按照业务发展,数据具备生命周期特征,区分热数据和冷数据,并将其合理分类并存储到不同成本的介质中,可以有效降低成本。
文件访问接口
高性能场景所需的文件共享协议多以高并发低延时并行协议为主,同时在容器计算普及的环境下,容器对于持久化存储需求强烈,结合一部分 HPC 使用了大数据模组,对接大数据接口亦是存储需要具备的能力。
解决方案
焱融科技 YRCloudFile 高性能分布式并行文件系统,针对各类 HPC 计算对数据存储的不同需求,进行了深度优化。解决了海量数据带来的吞吐和 IO 性能瓶颈,以及传统文件存储无法弹性扩展性能和容量,运维与数据管理困难等问题,为 AI、超算、仿真和生物信息分析等业务提供高性能计算存储解决方案。
方案优势
全分布式架构
存储性能升级通过分布式元数据服务、数据并行读写优化和 POSIX 高性能客户端等设计,提供高带宽、高 IO 和高扩展性的存储服务,支持 TB 级吞吐和千亿数量级文件管理能力,根据业务发展需要快速完成性能和空间扩展。
数据访问接口丰富
无缝对接各计算平台焱融科技 YRCloudFile 高性能存储支持 POSIX、SMB、NFS 等接口协议,构建统一文件命名空间,并支持数据分层、数据加载、小文件存储优化等功能特性,快速对接计算业务系统。
部署架构灵活
支持混合云数据流转通过本地数据中心 YRCloudFile 存储系统和公共云环境 YRCloudFile 的无缝对接,全方位满足不同业务部署需求,支持线下存储数据与云端存储之间的数据自动流转,便于业务快速扩展和调整,也能充分利用云端计算资源,为业务带来更大的弹性空间。
数据冷热分层
降低存储成本具备智能分层功能,允许客户按需自定义冷热数据层策略。数据在冷热层间的流动对业务完全透明,降低存储成本,保障业务连续性。