メディア対応ストレージ・フレームワーク (MASF)
メディアの最新化の課題を解決
MASF は、ビルディング・ブロックおよびストレージ・フレームワークを通して、既存のストレージ・ソリューションのパフォーマンス、レイテンシー、耐久性におけるコスト効率の向上を可能にします。高速キャッシュ、高速ストレージ、マルチクラウド・システムをナビゲーションするインテリジェンスを使用してアプリケーションの高速化、サーバー当たりのスケーリングを向上、またレイテンシーの影響を受けるワークロードのためのトランザクション・コストの削減を支援し、より迅速な洞察を実現します。
その仕組み
MASF は、メディアのタイプ、ストレージ・アーキテクチャー、ストレージ方法、オペレーティング・システムなど、幅広い環境における最適なデータ配置のためのフレームワークです。
ジェネレーターのヒント
アプリケーションからの IO 分類識別子がデータ配置ブロックに送信されることにより、システムは最適なデータ配置を決定することが可能になります。
データポリシー
データポリシーは、さまざまな IO 分類に基づいて、さまざまなメディアプールへの IO 処理のための規則を定義します。
データ配置
配置は、ヒントをポリシーと組み合わせることで、適切なメディアプールを選択し、システム利用率を最適化します。
データ・アナライザー
リアルタイムでワークロードや配置のトレンドを分析するフィードバック・ループにより、ポリシーの推奨事項を提供して、システム利用率を最適化します。
データレイアウト
データ配置で割り当てられたプール内の最適化されたレイアウトを識別し、実行します。
メディアプール
利用可能なストレージリソースとしてデータ配置エンジンに表示された、同じメディアタイプの 1 つ以上のデバイスを集めたものです。
MASF を選択する理由
HCI、HPC、AI およびデータベースなど、急速に進化するセグメント間のワークロードは、より作業負荷が高くなっており、より高速に分析される、さらに多くのデータを要求しています。
それに対応して、コア数は絶え間ないペースで継続的に増加し、100GbE などの高速ネットワークが一般的になり始めています。同様に、インテル® Optane™ SSD やインテル® QLC 3D NAND などの新しいストレージメディアが出現し、ストレージのボトルネックの解消や莫大な量のデータの効率的な保存に役立っています。しかし、均一でシンプルなメディアの構造を想定する既存のストレージ・ダイナミクスでは、これらのメディアタイプの価値を完全に実現できません。最新メディアの価値を解放し、システム内のストレージのボトルネックを解消するには、データの配置へのよりインテリジェントでデータ主導型のアプローチが必要です。
MASF のデザインアプローチは、ストレージ開発者がストレージのコストを削減しながら、より要求の厳しいワークロードの SLA 要件を満たすのに役立ちます。
MASF により、ストレージ開発者は、さまざまなメディアプールへ IO 処理のルールを定義し、ヒントとポリシーを組み合わせて最適なプールを選択することができます。さらに、ワークロードとデータ配置を分析するフィードバック・ループがポリシーの推奨事項を提供し、ポリシーが静的でなく、ワークロードの性質の変化に対応しないことを確実にします。
この組み合わせにより、このフレームワークのビルディング・ブロックは、開発者がコスト、容量、スループット、テール・レイテンシーの従来のストレージの焦点に対応することを支援します。