基于开源Ceph的自研分布式存储架构及关键技术分析

随着大数据、云计算、物联网技术以及短视频直播技术的迅速发展,传统的集中式存储系统存在数据规模有限、存储和处理能力瓶颈、单点故障等问题,已经难以满足现阶段的业务需求。基于此,本文从非结构化数据增长、容器化技术发展、异地多活灾备等业务需求对存储技术的新要求进行分析,总结了自研存储待解决的三个问题,即技术选型、技术路线、架构设计,探究了自研存储部署架构、多集群管理、小文件合并等关键技术问题,并提出相应的解决思路。

数据压缩在大规模存储中的应用研究

在当前大规模分布式数据密集型应用需求快速增长的背景下,诸如Ceph等底层存储服务正面临着日益增加的输入/输出(I/O)压力,即使在数据量巨大且高并发的情况下,存储服务也必须具备高吞吐量的I/O性能。为了满足日益扩大的并行数据传输需求,急需进一步提高带宽的利用率。随着云存储的普及,以视频和图像存储为基础的对象存储服务越来越受到资源有限的用户的青睐,特别是中小型企业和个人用户。这类用户的特点是存储读取操作较少,但对存储价格更为敏感。由于这些资源通常按照使用量付费,因此最大限度地减少存储空间占用并提高带宽利用率变得尤为重要。基于此,本文评估了通过数据压缩来节省存储空间和带宽的潜在优势,并提出了基于深度学习的压缩层技术,尽管数据压缩会增加一定的计算开销,但相对于其带来的成本优势而言,这些开销是可以忽略不计的。