Mid-range или high-end – какую СХД выбрать?

Бизнес в современных условиях ищет оптимальные СХД под свои задачи, ориентируясь на максимально экономичные и, в то же время, производительные системы. При этом компании часто испытывают трудности с выбором наиболее подходящего варианта, отвечающего их конкретным потребностям.

Задачи цифровой трансформации сегодня решаются системами уровней mid-range и high-end, которые относятся к масс-маркетному и топовому уровню СХД соответственно.

Оговоримся, что на рынке также присутствует сегмент low-end. Он закрывает широкий спектр рутинных задач, где не требуется высокая производительность или применение передовых технологических решений.

Например, к ним относятся архивное хранение и работа с «холодными» данными. Однако именно mid-range и high-end СХД – выбор для основной массы современных задач цифрового развития для бизнеса и госструктур, в том числе и для обеспечения специальных требований регулятора в области развития и защиты критически важной инфраструктуры (КИИ).

Одной из проблем при выборе является относительная размытость определений двух топовых классов СХД, разночтения в обязательных технологических и функциональных признаках, присущих каждому из них.

Это легко объясняется: технологии стремительно развиваются и то, что вчера было СХД топ-уровня, сегодня может по всем характеристикам соответствовать среднему уровню. Плюс в разных отраслях существуют разные понятия о высокой производительности и надежности.

И конечно же, всегда существуют различные типовые сценария применения СХД обоих классов на практике, в которых также нужно ориентироваться, чтобы сделать верный выбор.

В итоге ИТ-руководители решают, в пользу какого из этих сегментов склонить чашу весов так, чтобы выбранная модификация максимально отвечала целям компании и оптимально вписывалась в бюджетные рамки.

Традиционно, mid-range СХД идеально подходят для практически всех задач средних и некоторых задач крупных компаний. Со своей стороны, high-end СХД предназначены в силу сложности и стоимости решения только для высококритичных задач, которые характерны для крупных предприятий.Есть несколько классов задач, которые призваны закрыть оба вида СХД.

1. Аналитика данных. Предприятия используют СХД mid-range и high-end для хранения и обработки умеренных объемов (для mid-range) и больших объемов данных (hi-end), получаемых из различных источников, таких как государственные синформационные системы, системы учета, датчики на производстве, неструктурированные данные из сети Интернет и др.

2. Планирование ресурсов предприятия. ERP-системы объединяют различные бизнес-функции, такие как финансы, человеческие ресурсы и управление цепочками поставок. Системы хранения данных среднего и (в редких случаях) высокого класса используются для хранения данных, генерируемых этими системами, и обеспечивают к ним быстрый доступ.

3. Облачные вычисления. Поставщики облачных услуг используют СХД обоих классов для хранения данных в крупных ЦОДах. Это позволяет им предоставлять своим заказчикам масштабируемые и надежные решения.

4. Медиа. Для хранения и управления большими медиафайлами, такими как видео, аудио и изображения, компаниям требуются высокопроизводительные системы хранения данных. Системы хранения данных среднего и высокого класса обеспечивают необходимую скорость и емкость для обработки таких больших файлов.

5. Научные исследования. Ученые используют системы хранения данных среднего и высшего класса для хранения и анализа огромных объемов данных, полученных в результате экспериментов и моделирования. Это позволяет им выполнять сложные расчеты и получать новые знания в различных областях науки.

Выбор между системой хранения данных mid-range и high-end должен основываться на требованиях бизнеса к емкости СХД, производительности и сценариях использования.

Важно тщательно оценить каждый вариант, чтобы убедиться, что выбранное решение может справиться с необходимыми рабочими нагрузками и обеспечить безопасный доступ к данным, сохраняя при этом их целостность.

Так получится подобрать наиболее подходящее решение для индивидуальных потребностей компании, чтобы далее получить все преимущества инноваций в области хранения данных для повышения безопасности, производительности и масштабируемости процессов, завязанных на работе СХД.

Mid-range и high-end различаются по нескольким параметрам, в том числе:

• Емкость. High-end СХД обычно имеют значительно больше емкости, чем mid-range решения. Продвинутые системы могут хранить десятки петабайт данных, в то время как решения классом ниже поддерживают объемы порядка нескольких петабайт.

• Производительность. High-end СХД предназначены для высокопроизводительных вычислительных сред и поддерживают высокую скорость передачи данных и меньшую задержку, чем системы среднего класса. Это достигается за счет использования многоконтроллерности, высокопроизводительного оборудования, включая уникальные аппаратные разработки производителей СХД, высокоскоростные соединения и специализированные контроллеры.

• Масштабируемость. Также high-end решения разработаны с учетом задач масштабируемости и могут легко удовлетворить растущие потребности в хранении данных. Это достигается за счет многоконтроллерности СХД высокого класса. Также они часто включают такие функции, как кластеризация нескольких хранилищ, которая позволяет объединить несколько СХД в единую логическую единицу.

• Надежность. Также многоконтроллерность повышает надежность high-end СХД по сравнению с младшими аналогами. Использование в СХД 4-х, 8-ми и более контроллеров позволяет серьезно повысить доступность данных в случае сбоев.

• Стоимость. High-end решения дороже mid-range систем из-за значительно более дорого оборудования, программного обеспечения и технической поддержки. Также нужно понимать, что high-end не выпускают массово (в отличие от mid-range), поэтому в системы высокого класса всегда значительно дороже. Их приобретают для поддержки работы критически важных задач, требующих высокого уровня производительности и надежности.

Конечно, не все так категорично: mid-range сегмент часто подразумевает избыточность для задач отказоустойчивости.

Системы включают в себя отказоустойчиваость на уровне двух контроллеров (как правило используется ассиметричный тип ввода-вывода (ALUA), RAID (избыточный массив независимых дисков) или инструменты репликация данных, чтобы обеспечить доступность данных и защитить их от потери.

Многие mid-range системы спроектированы таким образом, чтобы их можно было вертикально масштабировать (расширяя объем дисковыми полками), а также поддерживают высокую производительность за счет высокой скорости доступа к данным и их передачи для удовлетворения требований приложений, интенсивно использующих данные.

Если говорить о самых последних чисто технологических признаках современных СХД high end-уровня, то они отличаются поддержкой симметричного ввод/вывода, когда все контроллеры пишут данные в одно устройство хранения, повышая производительность и отказоустойчивость.

Вторая их особенность – многоконтроллерность, то есть поддержка более двух контроллеров, что также повышает надежность работы СХД, например, при выполнении высоконагруженных задач. Наконец, третий отличительный момент high-end — полноценная поддержка NMVe-накопителей и коммутаторов RoCE v.2 для работы с данными на больших скоростях (до 100 Гб/сек).

Вот некоторые сценарии использования СХД класса mid-range, на которые можно ориентироваться при выборе в пользу одного из двух классов:

• средние предприятия, ищущие надежные и экономически эффективные решения для хранения данных;

• решения для резервного копирования и восстановления для защиты данных от аварий, порчи, утраты или влияния человеческого фактора;

• виртуализированные среды, в которых множество виртуальных машин требуют надежных ресурсов хранения данных;

• видео и мультимедийные приложения, где требуется хранить большие файлы и быстро получать к ним доступ.

Это неполный список, практика жизни всегда оказывается шире шаблонов.

Так, СХД среднего уровня – это довольно массовый сегмент таких решений на рынке сегодня, а это значит, что они выполняют подавляющее большинство бизнес-задач.

Например, они могут использоваться и для реализации высокопроизводительных вычислений и высоконагруженных задач (HPC). Просто для этого потребуется больший объем СХД такого класса, чем если бы использовались решения high-end.

К типичным сценариям использования high-end СХД можно отнести:

• крупные предприятия, которым требуются высокодоступные и масштабируемые системы для критически важных приложений и задач;

• аналитика больших данных, где необходимо обрабатывать огромные объемы информации в режиме реального времени;

• облачные вычислительные среды, где ресурсы СХД должны быть высокодоступными, масштабируемыми и производительными;

• HPC-вычисления, требующие высочайшего уровня производительности и масштабируемости;

• научные исследования, в ходе которых необходимо хранить, анализировать и передавать большие объемы данных.

Также, в будущем high-end решения будут активно использоваться в сфере хранения данных государственных облачной инфраструктуры. Направление продолжает расти по мере того, как все больше предприятий гос. сектора адаптируют облака в той или иной мере.

Активно развивается технология флэш-хранилищ - она обеспечивает более быстрый доступ к данным по сравнению с традиционными жесткими дисками.

Ожидается, что эта тенденция сохранится, поскольку флэш-накопители становятся все более доступными и обладают большей емкостью. High-end СХД пригодятся для организации объектного хранения данных. Это такая архитектура хранения данных, которая управляет данными в виде объектов, а не файлов.

Тренд активно растет особенно в России в свете ухода западных вендоров, предлагавших решения в этом направлении. Также, организации ищут решения для работы с неструктурированными данными, предлагающими лучшие инструменты по управлению.

Влияет и распространение гибридных решений для хранения данных, сочетающие флэш-, дисковые и облачные системы хранения. Они становятся все более популярными как оптимальный ответ на вызовы времени.

Это и дефицит инфраструктуры, и исчезновение привычных систем с нашего рынка и задачи развития цифровой составляющей экономики, а также чисто практические задачи по сочетанию в одном ландшафте структурированных и неструктурированных данных.