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HDFS(HadoopDistributedFileSystem)作为通用的分布式文件体系，可以供给高可扩展、低成本、高牢靠的海量数据存储，并广泛运用于大数据存储和剖析方向。

浪潮着力研制与集成的面向分布式文件体系的智能存储办理技能SmartStorageManagement应运而生。通过多项新技能及特性来处理存储场景中的各类应战，助力大数据产品供给愈加高效、智能的存储处理计划。

近年来随同5G、物联、人工智能等范畴的快速开展，数据量规划不断增大，一起跟着大数据运用的多样化开展，对数据的运用也愈加老练与深化，更大数据量以及愈加灵敏的数据处理场景对HDFS的数据存储与数据读写吞吐提出了越来越高的要求。

为应对这些应战，浪潮着力研制与集成的面向分布式文件体系的智能存储办理技能SmartStorageManagement(简称SSM)应运而生。通过多项新技能及特性来处理存储场景中的各类应战，助力大数据产品供给愈加高效、智能的存储处理计划。

如今存储技能面临哪些疑问应战？

提到疑问应战，首要当推依据异构存储介质的数据存储办理。从硬件渠道来看，HDFS的规划初衷是依据通用的廉价硬件供给牢靠、高吞吐的数据存储和拜访。但跟着硬件的迅速开展，传统的磁盘功用和存储容量都已到达瓶颈，新硬件如固态硬盘、非易失性内存和SMR磁盘等遭到广泛重视。

现在，HDFS已有的功用和研讨尽管可以兼容多类型的异构介质，完结对异构存储介质的拜访和运用，但没有很好的机制让其智能感知不同设备的I/O特性，并依据数据的拜访特征动态改动存储方法，在异构的环境下最大程度发挥各类硬件的功用优势。

其次则是面向大规划存储的容量压力。为了体系的牢靠性，传统HDFS通过副本战略来保证数据的安全，一般默以为三副本，但存储运用率仅为1/3。假如运用纠删码(ErasureCode，EC)来替换副本战略的确可以供给与副本相同的容错才能，并运用较少的存储空间，但在典型的纠删码中假如要求存储额定开支不超越50%的话，相应的纠删码却会占用更多的核算资源，所以当体系面临存储压力时，用户常常期望将不常运用的数据运用纠删码存储，下降存储压力。

但现在的HDFS技能仅支撑依据目录的副本到纠删码转化，转化后事务拜访文件的途径将产生改动，并无快捷的机制主动化进行。

面向运用负载的自适应存储应战也不容忽视。从上层运用来看，一方面在大数据Hadoop生态体系不断开展的过程中，HDFS因其本身的安稳牢靠、简略易用、扩展性高级长处使越来越多上层运用和体系将其作为一致的底层存储，其上存储的数据类型和支撑的剖析负载也越来越多元化。

另一方面，在企业中不同部分和用户常常依据同一份全量数据进行查询剖析，带来同一份数据服务多样的查询负载。在这种运用场景下，依据人工拟定战略的存储优化就难以收效，必然需求供给依据运用负载的自适应优化技能来应对。

智能存储办理(SSM)技能聚集两中心、三场景、四技能、五特性

面临异构环境下怎么最大程度发挥各类硬件功用优势的难题以及来自存储的数据类型和支撑的剖析负载越来越多元化与运用负载的自适应优化等方面的应战，智能存储办理(SSM)供给了智能化的处理计划。

何为智能存储办理SmartStorageManagement(SSM)？

概念上，智能存储办理(SSM)被界说为面向HDFS的智能办理架构，首要供给针对新式存储设备、高速络、新核算的存储优化与数据优化处理计划，完结端到端的数据办理服务，聚集点可以归纳为“两中心、三场景、四技能、五特性”。『两大中心』SSM的中心是依据数据热度的智能化办理来完结主动化面向存储的全生命周期优化。在数据热度方面，典型的运用场景中一般80%的核算作业负载用于处理20%的数据，在动态改动环境中针对部分数据进行优化特别困难。

面临该问题，SSM通过搜集文件体系操作数据与状况信息，运用多项方针剖析数据拜访形式，从文件等级界说数据热度，针对热度信息统筹规划相应地优化数据办理方法。

在智能决议计划方面，SSM建立了依据规矩的智能决议计划体系，环绕现有的大数据存储形式智能地构建了有用的处理计划。未来，SSM方针将运用历史数据和方针学习，从而使体系具有猜测数据拜访形式与耐久学习才能，完结安稳可继续的智能化办理。「三种场景」现在SSM在三种典型场景下体现杰出，例如多存储形式。SSM适用于数据存储形式丰厚的运用场景，可以供给愈加灵敏的存储形式挑选；在数据优化上则供给了小文件合井、数据灾备、数据紧缩等新功用，适用于对数据优化有需求的运用场景；智能化办理是面向大规划集群的数据管命周期的主动化办理。

『四项技能』SSM首要通过四项技能完结智能的存储办理，首要包含通过分布式集群自治技能处理办理服务的高可用问题来完结存储办理集群去中心化；运用分布式事情驱动技能完结面向高并发场景的轻量级核算服务与监督机制，进步办理操作履行功率与容错性。

依据规矩的智能存储办理技能处理存储数据量巨大、数据增量高、数据类型稠浊难以办理的问题，完结数据生命周期的智能化办理；凭仗数据热度感知技能处理存储资源运用不均、资源糟蹋问题，完结数据冷热分层等。

『五种特性』面向用户场景，SSM终究体现为五类典型的特性增强，首要包含如下：

异构存储增强：结合智能规矩办理与数据热度感知，充分发挥异构存储拜访功率；

纠删码增强：针对文件级的副本与纠删码、纠删码间快速转化，功率进步30%；拜访途径不变。

小文件兼并增强：主动感知小文件，减缓NameNode压力，读功用进步一倍；

主动化数据灾备：全主动跨域数据增量备份；

透明化主动紧缩：自选紧缩形式，无感知紧缩。

全体来看，智能存储办理(SSM)，以数据热度辨认及智能化的决议计划体系为中心，装备面向运用场景的技能优化全体计划(异构存储增强、纠删码增强、小文件兼并、主动化灾备、透明化紧缩)，主动化智能化的处理HDFS存储面向异构介质、存储空间及运用负载等方向的应战，大大进步HDFS分布式存储的易用性及适用场景。

依据智能存储办理(SSM)技能浪潮云海Insight带来更优体会

作为面向海量数据存储、核算、发掘的一站式企业级大数据处理计划，浪潮云海Insight大数据渠道选用新式技能架构可承当企业大规划数据的收集集成、多样存储、规划核算以及智能剖析发掘等作业，支撑企业数据中心事务模型快速落地，助力企业信息化智能转型。

具体来说云海Insight团队从客户需求动身，结合事务场景对智能存储办理技能(SSM)进行全面的计划验证及增强，终究在大数据渠道中将智能存储办理技能产品化，包含智能存储的一键装置、可视化运维、依据收据的认证架构等，处理了用户针对大数据渠道的备份灾备、数据生命周期办理、小文件兼并等技能的诉求，供给了更优异的用户体会。

举个比如，某客户的事务场景中，云海Insight团队将其近两个月的拜访频次高的数据界说为热数据，运用三副本存储；后四个月的拜访频次低的数据界说为冷数据，运用纠删码存储。通过SSM界说数据热度断定战略以及完结主动化的文件及从副本到纠删码的转化，终究总存储空间节约三分之一，且事务无需任何改动，大大进步了体系的可用性。

通过多方实践验证，面向HDFS的智能存储办理技能可以免除外界触发完结数据办理并进一步细化办理粒度，完结一次规矩定制即可完结数据生命周期办理的处理计划，达到作用：

冷热数据在异构介质间的快速搬迁可进步数据拜访功率2倍以上；

数据存储在副本与纠删间的主动快速转化节约存储空间超越50%；

凭仗透明化的数据紧缩、小文件兼并以及渠道级主动数据备份及搬迁等方法可达到事务无感知，全面进步大数据渠道的智能数据办理才能。

跟着大数据与人工智能的蓬勃开展，人工智能赋予存储办理无限或许，运用智能算法进步大数据的调度和智能办理才能已成为技能开展的必然趋势。未来，智能存储办理技能(SSM)将依据深度学习优化核算结构，浪潮云海Insight也将进一步从全体上进步存储办理的智能化水平，为用户供给更优异的处理计划。