华为STaaS解决方案:当云落地企业存储系统

云计算的一大特点就是将计算、存储和网络等资源转变成服务的方式交付于客户,用户只需要告知服务商需要多少CPU、带宽以及存储容量,就可以获得相应的服务,云将用户从复杂的IT系统架构运维和管理中解放出来,专注自身的业务创新。

数据按需服务:存储服务等级的引入

在传统数据中心中,存储设备的采购往往是基于业务需求而定,当业务不断发展,数据中心中多个品牌、多种不同的存储产品混合在一起形成烟囱式的系统结构,不仅相互之间不能实现资源的融合,而且架构复杂,维护成本极高。

华为STaaS解决方案:当云落地企业存储系统
大众汽车集团的数据按需服务IT架构

传统存储的种种弊病推动了数据按需服务的发展,这就必须引入存储服务等级的概念。在大众汽车的数据中心中,存储服务等级的作用被充分发挥。首先,对底层全闪存阵列、混合阵列以及普通磁盘阵列等不同性能和容量的存储设备进行资源池化管理,并划分为5个不同性能的存储服务等级。性能最高的被称为闪存层(Flash),而性能最低的是容量层(Capacity),两者之间还有高性能层(Ultra-Performance)等。

其次,上层业务对于存储性能和容量的需求同样被划分了不同的等级,如此可以方便的选择相应级别的存储服务。比如对性能要求非常高的研发相关业务,就会被分配性能最高的闪存层资源,而车辆状态及故障信息管理业务选择性能较低的容量层就能满足其需求。

围绕SLA展开的STaaS解决方案

一个合理的SLA标准可以让存储服务最大限度的贴近业务需求。如果是按需付费的公有云还要基于SLA进行定价和计费,同时还可以基于SLA在后期对系统的运行和优化提供基础。

华为STaaS解决方案:当云落地企业存储系统

为了更好的了解客户业务需求,华为将SLA标准设计分为信息收集、信息分析、服务标准化报告以及设计STaaS解决方案等几个步骤,这里的STaaS就是华为的存储即服务方案。

1.信息收集:通过调查问卷、信息收集指导文档获取客户业务需求、配置、性能日志。这些信息将为SLA标准化提供最原始的设计依据。

2.信息分析:在信息收集完毕后,华为通过工具处理日志,加载到数据库,依据关键指标对业务分级、聚合,原始信息被抽象成了具体的需求。

3.SLA标准化:将分析结果形成SLO(ServiceLevelObjective)报告,通过用户需求沟通澄清,定义标准化SLA。

4.方案设计:依据SLA匹配最佳存储配置,给出存储即服务方案和TCO预期。

华为STaaS解决方案:当云落地企业存储系统
存储系统SLA模型

上图展示了一个完整的存储服务等级设计标准,存储资源依据可用性、数据保护、QoS以及存储效率四个方面特性的不同被划分为Tie0至Tie4共5个级别的服务。同时,相应的业务端需要做一个分级。从高频交易到邮件再到影像归档对存储性能等指标不同,被划分为Class0到Class4共5个级别,最终上层应用与存储服务进行匹配。

华为STaaS解决方案:当云落地企业存储系统

华为的STaaS(存储即服务)解决方案统一管理存储资源,编排服务目录,提供按需供给的存储服务和数据应用服务,提升数据中心运营效率。在对接第三方平台使用场景中,存储即服务方案能够与第三方平台进行集成,通过插件、RESTAPI接口等方式,将存储块、文件、对象服务能力提供给第三方平台。

优秀的方案成功在于对细节的把控

为了保障STaaS的高效运作,华为对从架构设计到系统上线后的运维管理每个细节都进行了优化。管理员可以利用华为提供的自动化和可视化工具,收集和了解硬盘、控制器、业务端口相关的性能指标,直观的了解整个存储设备的运行情况,这样的设计使得业务始终运行在合适的资源池中。同时,用户可以对LUN、Share、StoragePool、ServiceLevel、QoS、租户配额相关的容量、性能进行监控,一旦容量超过阈值、超出QoS限制规则,则产生对应的告警或者事件信息。同时能够第一时间发现系统故障并通过短信和邮件告知管理员。

存储既服务的价值

STaaS打破了传统存储烟囱式的设计理念,依据SLA标准对业务提供存储服务。其价值首先在于提高资源利用率,降低TCO。底层存储资源被池化后进行统一管理,并按需以服务形式提供给业务,减少了资源的浪费,并且后期运维成本也将随之降低。

其次,STaaS能够更敏捷处理业务需求,实现分钟级业务上线。最后,华为的STaaS采用开放架构,丰富的接口能够助力客户快捷的融入OpenStack、VMware、华为私有云等平台。

STaaS是华为云理念在存储上的落地,其设计充分发挥了云计算在高效、易用、按需提供服务等方面的优势。在华为多年在存储领域的实践经验支持下,STaaS如今在金融、制造、政府以及运营商等行业得到了广泛应用,客户借助STaaS成功实现了从传统IT架构平滑的走向开放的云时代。