AI服务器中的块存储技术：提升性能与效率的秘诀（中兴通讯篇）
一、引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI服务器在数据处理、机器学习等领域扮演着越来越重要的角色。
为了满足AI应用对高性能、高效率的需求，块存储技术在AI服务器中的应用逐渐受到广泛关注。
本文将以中兴通讯为例，探讨块存储技术在AI服务器中的关键作用，以及其如何提升服务器性能与效率。
二、AI服务器与块存储技术的融合
1. AI服务器概述
AI服务器是专为处理大数据和复杂算法而设计的服务器，其性能直接影响到人工智能应用的运行效率。
中兴通讯作为全球领先的通信设备制造商，在AI服务器领域拥有深厚的技术积累。
2. 块存储技术简介
块存储是一种基于块进行数据访问的存储技术，具有高性能、高并发、高可扩展性等特点。
在AI服务器中，块存储技术可以有效提高数据读写速度，降低延迟，从而提高服务器性能。
三、块存储技术在AI服务器中的应用优势
1. 高性能：块存储技术采用直接访问磁盘的方式，可以显著提高数据读写速度，满足AI应用对大规模数据处理的需求。
2. 低延迟：块存储技术降低了数据访问的延迟，有助于提高AI应用的响应速度。
3. 高可靠性：块存储技术采用分布式存储架构，可实现数据的高可靠性存储，保证AI应用的数据安全。
4. 高可扩展性：块存储技术可以方便地扩展存储容量和性能，满足AI应用日益增长的数据处理需求。
四、中兴通讯在AI服务器中的块存储技术应用实践
1. 定制化块存储解决方案
中兴通讯根据AI应用的需求，开发出定制化的块存储解决方案。
该方案采用高性能的存储介质和优化的数据存储架构，确保AI应用的高性能运行。
2. 高效的数据管理策略
中兴通讯在AI服务器中采用高效的数据管理策略，包括数据压缩、数据缓存等技术，进一步提高数据读写速度和降低延迟。
3. 结合自研芯片优化性能
中兴通讯自主研发了一系列高性能芯片，结合块存储技术，可以进一步优化AI服务器的性能。
这些芯片支持高速的数据处理和低延迟的数据访问，提高了AI应用的运行效率。
五、块存储技术对AI服务器性能与效率的提升
通过中兴通讯的实践证明，块存储技术在AI服务器中的应用可以显著提升服务器的性能与效率。具体表现在以下几个方面：
1. 提高数据处理速度：块存储技术可以显著提高数据读写速度，从而加快AI应用的数据处理速度。
2. 降低延迟：块存储技术降低了数据访问的延迟，提高了AI应用的响应速度，提升了用户体验。
3. 提升资源利用率：通过高效的数据管理策略和自研芯片的优化，可以进一步提高AI服务器的资源利用率，降低能耗。
4. 增强系统稳定性：块存储技术的高可靠性和高可扩展性特点，可以增强AI服务器的系统稳定性，保证AI应用的稳定运行。
六、结论
块存储技术在AI服务器中的应用是提升性能与效率的秘诀之一。
中兴通讯在AI服务器中的块存储技术应用实践表明，块存储技术可以显著提高AI服务器的数据处理速度、降低延迟、提高资源利用率和系统稳定性。
随着人工智能技术的不断发展，块存储技术在AI服务器中的应用前景将更加广阔。
如何解决服务器虚拟化中的存储问题？
但也因为虚拟化的特性，为承载环境中不断增长的虚拟机，需要扩容存储以满足性能与容量的使用需求。
IT经理们已经发现，那些因服务器虚拟化所节省的资金都逐渐投入存储购买的方案上了。
服务器虚拟化因虚拟机蔓延、虚拟机中用于备份与灾难恢复软件配置的问题，让许多组织彻底改变了原有的数据备份与灾难恢复策略。
EMC、Hitachi Data System、IBM、NetApp和Dell等都致力于服务器虚拟化存储问题，提供包括存储虚拟化、重复数据删除与自动化精简配置等解决方案。
服务器虚拟化存储问题出现在数据中心虚拟化环境中传统的物理存储技术。
导致虚拟服务器蔓延的部分原因，在于虚拟服务器可能比物理服务器多消耗约30%左右的磁盘空间。
还可能存在虚拟机“I/O 搅拌机”问题：传统存储架构无法有效管虚拟机产生的混杂模式随机I/O。
虚拟化环境下的虚拟存储管理远比传统环境复杂——管理虚拟机就意味着管理存储空间。
解决服务器虚拟化存储问题 作为一名IT经理，你拥有解决此类服务器虚拟化存储问题的几个选项，我们从一些实用性较低的方案开始介绍。
其中一项便是以更慢的速度部署虚拟机。
你可以在每台宿主上运行更少的虚拟机，降低“I/O混合器”问题出现的可能性。
另外一个方法则是提供额外存储，但价格不菲。
一个更好的选择是在采购存储设备时，选择更智能的型号并引入诸如存储虚拟化，重复数据删除与自动化精简配置技术。
采用这一战略意味着新技术的应用，建立与新产商的合作关系，例如Vistor、DataCore与FalconStor。
将存储虚拟化作为解决方案 许多分析师与存储提供商推荐存储虚拟化，作为服务器虚拟化存储问题的解决方案。
即使没有出现问题，存储虚拟化也可以减少数据中心开支，提高商业灵活性并成为任何私有云的重要组件之一。
概念上来说，存储虚拟化类似服务器虚拟化。
将物理存储系统抽象，隐藏复杂的物理存储设备。
存储虚拟化将来自于多个网络存储设备的资源整合为资源池，对外部来说，相当于单个存储设备，连同虚拟化的磁盘、块、磁带系统与文件系统。
存储虚拟化的一个优势便是该技术可以帮助存储管理员管理存储设备，提高执行诸如备份/恢复与归档任务的效率。
存储虚拟化架构维护着一份虚拟磁盘与其他物理存储的映射表。
虚拟存储软件层(逻辑抽象层)介于物理存储系统与运行的虚拟服务器之间。
当虚拟服务器需要访问数据时，虚拟存储抽象层提供虚拟磁盘与物理存储设备之间的映射，并在主机与物理存储间传输数据。
只要理解了服务器虚拟化技术，存储虚拟化的区别仅在于采用怎样的技术来实现。
容易混淆的主要还是在于存储提供商用于实现存储虚拟化的不同方式，可能直接通过存储控制器也可能通过SAN应用程序。
同样的，某些部署存储虚拟化将命令和数据一起存放(in-band)而其他可能将命令与数据路径分离(out-of-band)。
存储虚拟化通过许多技术实现，可以是基于软件、主机、应用或基于网络的。
基于主机的技术提供了一个虚拟化层，并扮演为应用程序提供单独存储驱动分区的角色。
基于软件的技术管理着基于存储网络的硬件设施。
基于网络的技术与基于软件的技术类似，但工作于网络交换层。
存储虚拟化技术也有一些缺陷。
实现基于主机的存储虚拟化工具实际上就是卷管理器，而且已经流传了好多年。
服务器上的卷管理器用于配置多个磁盘并将其作为单一资源管理，可以在需要的时候按需分割，但这样的配置需要在每台服务器上配置。
此解决方式最适合小型系统使用。
基于软件的技术，每台主机仅需要通过应用软件查询是否有存储单元可用，而软件将主机需求重定向至存储单元。
因为基于软件的应用通过同样的链路写入块数据与控制信息(metadata)，所以可能存有潜在瓶颈，影响主机数据传输的速度。
为了降低延迟，应用程序通常需要维护用于读取与写入操作的缓存，这也增加了其应用的价格。
服务器虚拟化存储创新：自动化精简配置与重复数据删除 存储技术的两个创新，自动化精简配置与重复数据删除，同样是减少服务器虚拟化环境对存储容量需求的解决方案。
这两项革新可以与存储虚拟化结合，以提供牢固可靠的存储容量控制保障。
自动精简配置让存储“走的更远”，可减少已分配但没有使用的容量。
其功能在于对数据块按需分配，而不是对所有容量需求进行预先分配。
此方法可以减少几乎所有空白空间，帮助避免利用率低下的情况出现，通常可以降低10%的磁盘开销，避免出现分配大量存储空间给某些独立服务器，却一直没有使用的情况。
在许多服务器部署需求中，精简配置可通过普通存储资源池提供应用所需的存储空间。
在这样的条件下，精简配置可以与存储虚拟化综合应用。
重复数据删除从整体上检测与删除位于存储介质或文件系统中的重复数据。
检测重复数据可在文件、字节或块级别进行。
重复数据删除技术通过确定相同的数据段，并通过一份简单的拷贝替代那些重复数据。
例如，文件系统中有一份相同的文档，在50个文件夹(文件)中，可以通过一份单独的拷贝与49个链接来替代原文件。
重复数据删除可以应用与服务器虚拟化环境中以减少存储需求。
每个虚拟服务器包含在一个文件中，有时文件会变得很大。
虚拟服务器的一个功能便是，系统管理员可以在某些时候停下虚拟机，复制并备份。
其可以在之后重启，恢复上线。
这些备份文件存储于文件服务器的某处，通常在文件中会有重复数据。
没有重复数据删除技术支持，很容易使得备份所需的存储空间急剧增长。
改变购买存储设备的观念 即使通过存储虚拟化，重复数据删除与精简配置可以缓解存储数容量增长的速度，组织也可能需要改变其存储解决方案购买标准。
例如，如果你购买的存储支持重复数据删除，你可能不再需要配置原先规划中那么多的存储容量。
支持自动化精简配置，存储容量利用率可以自动提高并接近100%，而不需要管理员费心操作维护。
传统存储购买之前，需要评估满足负载所需的存储能力基线、三年时间存储潜在增长率、存储扩展能力与解决存储配置文件，还有拟定相关的采购合同。
以存储虚拟化与云计算的优势，购买更大容量的传统存储将越来越不实际，尤其在预算仍是购买存储最大的限制的情况下。
以下是一些简单的存储购买指导： 除非设计中明确说明，不要购买仅能解决单一问题的存储方案。
这样的做法将导致购买的存储架构无法与其他系统共享使用。
·关注那些支持多协议并提供更高灵活性的存储解决方案。
·考虑存储解决方案所能支持的应用/负载范围。
·了解能够解决存储问题的技术与方案，例如重复数据删除与自动化精简配置等。
·了解可以降低系统管理成本的存储管理软件与自动化工具。
许多组织都已经在内部环境中多少实施了服务器虚拟化，并考虑如何在现有存储硬件与服务器上实现私有云。
存储预算应用于购买合适的硬件或软件，这点十分重要。
不要将仅将注意力集中在低价格上。
相反，以业务问题为出发点，提供解决问题最有价值的存储解决方案才是王道。
磁盘io请求过高造成的io瓶颈怎么解决
通过部署更多磁盘提升IO性能，或者部署价格昂贵的光纤存储，甚至是利用SSD硬盘。
然而，当前企业购买大容量存储主要用于性能，而非容量。
因此，需要提升存储的IO。
虚拟化遇到的最大的瓶颈是IO瓶颈，进一步导致虚拟环境中存储成本猛增，虚拟化经应用性能不足等等。
如何才能很好的解决这些问题?而不是简单地用磁盘叠加来解决。
CPU的响应越来越快，然而，从存储的角度上来看，如果后端银盘没有很大的变化的话，哪怕升级到再高的存储也没有用。
FUSION—IO如何解决虚拟化的IO瓶颈?FUSION—IO 成立于2006年，去年在纳斯达克上市。
IBM、HP等都是我们的合作伙伴。
FUSION—IO 的架构其实很SAN是一样的，我们把SAN架构放到一个很小的PCIE卡上。
我们跟独立的SAN存储是没有任何区别的。
并且提供了5个9的可靠性。
FUSION—IO具有以下三大亮点：30多万IOPS，这需要上千块磁盘进行堆彻；低功耗；支持广泛的应用平台：包括主流的数据库、SAP等等。
比如上次双十一，淘宝的促销活动，一天成交200亿人民币，他们的核心数据库全部是架设在我们的卡上，所以我们再高负载的数据库或应用平台上具有很好的表现。
FUSION—IO可以支持所有的操作系统，包括VMware、SUSIE、Windows等。
为虚拟机无缝提供IOPS。
而且可以支持刀片服务器，刀片版本的卡可以直接插入到到片中。
FUSION—IO解决VDI的启动风暴。
在一台server上可以支持6000个桌面。
可以把卡插在Hypervisor的机器上，然后把OS image直接放到卡上就可以。
此外，FUSION—IO还提供了IO sphere管理软件。
人工智能服务器需要怎样的配置？
人工智能服务器应该需要无与伦比的浮点运算能力，最起码也要配置两个万兆网口、10个SATA端口、双路CPU插槽和IPMI2.0远程管理模块，集高性能计算、大容量存储和先进性管理于一体，与传统服务器相比性能更强，可管理性更高。
还有，人工智能服务器的算力要求也比较高，听说十次方算力平台就提供这种超算服务，还是免费使用的，有兴趣也可以去咨询下。
