隨着大數據、人工智能、物聯網、5G等科技手段的不斷推進，人們已經進入數據互聯的時代。在數據需求日漸強烈的當下，數據採樣的方式逐漸增多，產生的數據量也快速增長。同時，基於數據挖掘和智慧應用，數據的生產者也不再只有人和設備，數據本身也參與到了生產數據的環節中，成爲了新的數據生產者，數據總量將呈指數級增長。

數據來源廣泛，它對存儲有什麼要求？IT人員如何管理這些迅猛增長的數據呢？

新數據時代對海量數據的存儲系統提出嚴苛要求

一．高密度、大容量、可擴展。數據的爆發式增長和保存週期的延長，帶來了對存儲空間的直接需求。傳統的存儲架構已經無法解決如此大數據量的存儲空間問題。需要一套PB級擴展性、支持十億級文件並支持多種服務接口的新型存儲系統，滿足海量、多元化數據存儲的同時，實現跨平臺無障礙對接。

二．高可靠、高可用。存儲系統承擔着用戶的核心數據，與業務系統交互頻繁，一旦出現故障，將直接影響業務系統的運行狀態，甚至引發數據完整性、安全性問題。而大規模存儲系統，硬件故障將成爲常態，對存儲集羣的負載均衡、數據冗餘、系統重建和故障排除都有着較高要求，如何有效的避免故障和高效的管理、處理故障就顯得尤爲重要。

寶德分佈式存儲應運而生

面對挑戰，寶德發佈了“基於存儲服務器的大規模數據中心級分佈式存儲系統PL-XDFS”，幫助用戶解決海量數據的存儲問題，爲用戶的數據中心打造面向未來的存儲平臺。

首先，寶德分佈式存儲系統基於Scale-Out架構實現了容量極致擴展。寶德分佈式存儲系統PL-XDFS，通過Scale-Out橫向擴展的基礎架構，實現最高1024個集羣節點，可形成PB級海量存儲空間，支持十億級數據文件管理。系統通過海量存儲系統對底層硬盤資源進行池化，形成統一資源池，同時提供文件存儲、對象存儲、塊存儲、大數據四種存儲服務，支撐上層多種應用，承載多元化的海量數據。依賴橫向擴展架構，存儲性能隨容量擴展而線性提升，從而達到高IOPS和高帶寬的極致性能。

其次，寶德分佈式存儲依託多項高級功能優化容量資源利用率，基於業界領先和廣泛使用的GlusterFS分佈式文件系統，結合寶德技術團隊多年的工程化及系統優化經驗，在研發過程中實現多項技術突破，並演進迭代成爲功能特性，進一步提升規模集羣的整體可用性、可靠性。一是高可用。寶德存儲提供副本和糾刪碼兩種數據/集羣保護模式，用戶可根據應用類型、 數據重要性、性能、成本平衡選擇不同的配置模式，實現數據高可用保護和存儲服務高可用保護。二是數據均衡。寶德存儲採取全局一致性容量均衡技術，通過每個硬盤引用計數，保證數據在集羣所有硬盤中均勻分佈。三是快速數據定位。寶德存儲採用無元數據服務設計，取而代之使用彈性 Hash 算法來定位文件， 從根本上解決元數據管理這一難題，從而獲得近乎無限規模的線性高擴展性，同時也大幅提高了系統性能和可靠性。

極致容量下的極易管理

存儲集羣在大規模部署的情況下，運維的量級和難度對用戶來說是極大的挑戰。寶德分佈式存儲系統採用大數據和AI技術，構建智能化運維管理平臺，實現對存儲平臺自動化部署、狀態檢測、容量預測、性能優化、故障診斷等智能化運營，解決大規模IT系統運維難題，提高運維效率，降低運維成本，優化用戶體驗，保障業務連續性。

寶德存儲圍繞解決數據存儲問題，在“存得下”的基礎上，充分考慮大規模存儲集羣對成本和硬件故障的敏感性，在低投入的情況下實現高容量的數據存儲，並且通過多種功能特性給予存儲系統更高的可靠性、安全性和可用性，進一步實現“存得穩”、“管得全”。

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