コンピューティングストレージが避けられないのはなぜですか?

Author サラ・リー | 2022 年 3 月 7 日 | テクノロジー, 全て

今日、人々はさまざまな種類のサービスを利用するためにビッグデータアプリケーションに依存しています。有名な配送ロボットAmazon Scoutを例に挙げてみましょう。人間の介入なしに荷物を受け取ることができるようになりました。

私たちの日常生活におけるさまざまなサービスの需要の増加により、未処理のデータがさらに生成されることは想像に難くありません。 International Data Corporation (IDC) は、世界のデータが 2025 年までに 175 ZB まで大幅に増加すると予測しています。増え続けるデータ量したがって、コンピューティングストレージの開発を推進する要因になります。これは、データ処理を高速化し、リアルタイム分析をより効率的にし、パッケージとデータを待つ時間を短縮できる最先端のストレージシステムです。

従来のストレージモデルとコンピューティングストレージモデルの違い

従来のコンピューティングアーキテクチャでは、データはストレージシステムとアプリケーションサーバーのメモリユニットの間で頻繁に移動します。 CPU は、計算を行うためにデータが CPU に転送される前に、まずストレージシステムにデータを要求します。 CPU が処理を完了すると、結果は保存するためにストレージシステムに送り返されます。このプロセスは何千回も繰り返すことができます。これらの繰り返しのステップ中にデータを移動するコストが高いため、余分なエネルギー消費が発生し、ビッグデータアプリケーションのパフォーマンスが低下する可能性があります。

従来のストレージモデルとは異なり、計算ストレージモデルは処理をデータシステムに移し、データは CPU に送信されません。これは、データワークロードがストレージコントローラー上で直接処理されることを意味します。データが存在する場所でデータを分析し、処理しようとします。

これが仕組みです。 CPU はストレージサブシステムにリクエストを送信しますが、データがストレージシステムから出る必要はありません。代わりに、操作はドライブ自体によって実行されます。コンピューティングストレージは、ネットワーク上で大量のデータを送受信する必要がある複雑で反復的な手順を排除することで、時間とエネルギーを大幅に節約します。

コンピューティングストレージのコンポーネント

- - コンピューティングストレージドライブ (CSD): CSD は、ストレージデバイスに組み込まれた ASIC またはマイクロプロセッサを表す計算ストレージデバイスです。ストレージシステム内で計算を実行でき、永続的なデータストレージをサポートします。

- - 計算ストレージプロセッサ (CSP): CSP は、SSD アレイのコントローラーとして位置付けられるプロセッサです。これは、関連するストレージシステムに計算サービスと機能を提供するコンポーネントですが、永続的なデータストレージは提供しません。

- - コンピューティングストレージアレイ (CSA): CSA は、CSD と CSP の集合であり、コンピューティングとストレージ (オプションのストレージデバイスと制御ソフトウェア) の両方が含まれます。

一言で言えば、計算ストレージは、ストレージメディア、計算ストレージアレイ、またはそのコントローラー上にある複数の CPU を組み合わせたストレージサブシステムです。

コンピューティングストレージの 3 つの主な利点

1. 最小帯域幅と電力: コンピューティングストレージを使用すると、データがインターフェイス間で頻繁に移動されなくなるため、ユーザーはより多くのデータをドライブに割り当てることができます。ストレージとメイン CPU 間のデータ移動を減らすことで、最終結果のみをホストに配信する必要があります。コンピューティングストレージ大幅な省電力と追加の I/O 帯域幅を提供します.

2. レイテンシーを取り除く: 通常、ストレージサイズはメモリを大幅に超えるため、データはチャンクに分けて読み取る必要があります。これにより、リアルタイムのデータ分析が遅くなり、ハイパフォーマンスコンピューティングの効率に影響を及ぼします。ただし、コンピューティングストレージはこれらのボトルネックを解消できます。ストレージサブシステム自体に処理を置くことで、大量のデータをデータの発生元で処理できます。データの移動、分析、処理にかかる時間が短縮され、遅延とネットワーク帯域幅の使用率が大幅に向上します。

3. データ中心のコンピューティング: コンピューター中心のアーキテクチャとは異なり、データ中心のアーキテクチャは、最初のデータ概念を強調して、大量のデータを分析するように設計されています。 Computational Storage は、処理機能をストレージアプリケーションに直接インストールすることで、高レベルの機能とタスクのために CPU サイクルを解放し、特定のワークロードの並列処理を可能にしてスループットとパフォーマンスを向上させることができます。

フィソンのアプローチ

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