컴퓨팅 스토리지가 불가피한 이유는 무엇입니까?

작가 사라 리 | 2022년 3월 7일 | 기술, 모두

오늘날 사람들은 다양한 종류의 서비스를 수용하기 위해 빅 데이터 애플리케이션에 의존합니다. 유명한 배달 로봇 Amazon Scout를 예로 들어 보겠습니다. 이제 사람의 개입 없이 패키지를 받을 수 있습니다.

일상 생활에서 다양한 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 가공되지 않은 데이터가 더 많이 생성될 것이라고 상상하는 것은 어렵지 않습니다. IDC(International Data Corporation)는 전 세계 데이터가 2025년까지 175ZB로 엄청나게 증가할 것으로 예측합니다. 계속해서 증가하는 데이터의 양 따라서 Computational Storage의 발전을 이끄는 요인이 됩니다. 이것은 데이터 처리 속도를 높이고 실시간 분석을 보다 효율적으로 만들고 패키지 및 데이터를 기다리는 시간을 단축할 수 있는 최첨단 스토리지 시스템입니다.

기존 스토리지 모델과 전산 스토리지 모델의 차이점

기존 컴퓨팅 아키텍처에서 데이터는 애플리케이션 서버의 스토리지 시스템과 메모리 장치 간에 자주 이동합니다. CPU는 컴퓨팅을 수행하기 위해 데이터가 CPU로 전송되기 전에 먼저 스토리지 시스템에서 데이터를 요청합니다. CPU가 처리를 완료한 후 결과는 저장을 위해 스토리지 시스템으로 다시 전송됩니다. 이 과정은 수천 번 반복될 수 있습니다. 이러한 반복적인 단계 동안 데이터를 이동하는 데 드는 비용이 높으면 추가 에너지 소비가 발생하고 빅 데이터 애플리케이션의 성능이 저하될 수 있습니다.

Conventional Storage 모델과 달리 Computational Storage 모델은 처리를 데이터 시스템으로 옮기고 데이터가 CPU로 전송되지 않습니다. 이는 데이터 워크로드가 스토리지 컨트롤러에서 직접 처리됨을 의미합니다. 상주하는 데이터를 분석하고 처리하려고 합니다.

이것이 작동하는 방식입니다. CPU는 스토리지 하위 시스템에 요청을 보내지만 데이터는 스토리지 시스템을 떠날 필요가 없습니다. 대신 드라이브 자체에서 작업을 수행합니다. Computational Storage는 네트워크를 통해 대량의 데이터를 주고 받아야 하는 복잡하고 반복적인 단계를 제거하여 시간과 에너지를 크게 절약합니다.

컴퓨팅 스토리지의 구성 요소

- - 컴퓨팅 스토리지 드라이브(CSD): CSD는 저장 장치에 내장된 ASIC 또는 마이크로프로세서를 나타내는 전산 저장 장치입니다. 스토리지 시스템에서 계산을 수행할 수 있으며 영구 데이터 스토리지를 지원합니다.

- - 컴퓨팅 스토리지 프로세서(CSP): CSP는 SSD 어레이의 컨트롤러 역할을 하는 프로세서입니다. 연결된 스토리지 시스템에 계산 서비스 및 기능을 제공하는 구성 요소이지만 영구 데이터 스토리지는 제공하지 않습니다.

- - 전산 스토리지 어레이(CSA): CSA는 선택적 스토리지 장치 및 제어 소프트웨어와 함께 컴퓨팅 및 스토리지를 모두 포함하는 CSD 및 CSP의 모음입니다.

간단히 말해서 Computational Storage는 스토리지 미디어, Computational Storage 어레이 또는 해당 컨트롤러에 있는 여러 CPU를 결합하는 스토리지 하위 시스템입니다.

컴퓨팅 스토리지의 세 가지 주요 이점

1. 최소 대역폭 및 전력: Computational Storage를 사용하면 데이터가 인터페이스에서 자주 이동하지 않으므로 사용자가 드라이브에 더 많은 데이터를 할당할 수 있습니다. 스토리지와 메인 CPU 간의 데이터 이동을 줄임으로써 최종 결과만 호스트로 전달하면 됩니다. 컴퓨팅 스토리지 상당한 전력 절감 및 추가 I/O 대역폭 제공.

2. 대기 시간 제거: 저장소 크기는 일반적으로 메모리를 훨씬 초과하므로 데이터를 청크로 읽어야 합니다. 이는 실시간 데이터 분석 속도를 늦추고 고성능 컴퓨팅의 효율성에 영향을 미칩니다. 그러나 Computational Storage는 이러한 병목 현상을 해결할 수 있습니다. 스토리지 하위 시스템 자체에 처리를 적용함으로써 대량의 데이터를 데이터가 발생한 곳에서 처리할 수 있습니다. 데이터를 이동, 분석 및 처리하는 데 걸리는 시간을 단축하여 대기 시간과 네트워크 대역폭 활용도를 크게 향상시킵니다.

3. 데이터 중심 컴퓨팅: 컴퓨터 중심 아키텍처와 달리 데이터 중심 아키텍처는 첫 번째 데이터 개념을 강조하면서 방대한 데이터 볼륨을 분석하도록 설계되었습니다. 스토리지 애플리케이션에 처리 기능을 직접 설치함으로써 Computational Storage는 높은 수준의 기능과 작업을 위한 CPU 주기를 확보하고 처리량과 성능을 향상시키는 특정 워크로드에 대한 병렬 처리를 활성화할 수 있습니다.

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