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IBM将全闪存业务希望寄托在FlashSystem身上
关键字：FlashSystem
　　公司已经公布了其全闪存阵列FlashSystem的功能参数，该可用容量为1.6PB、且内置SVC/Storwize的各项功能――其中包括实时压缩机制。
　　FlashSystem V840 1.2版本由三台2U机架框共同组成：一台AE1存储机箱(840设备同样采用)外加两个主动-主动AC1控制机箱。
　　这套存储设备能够共享12个闪存，每个模块的存储容量分别可为1TB、2TB或者4TB，这将使其原始存储容量达到48TB、其中可配置容量为40TB。
　　单一配置体系中最多可以容纳八套这种FlashSystem设备，这意味着其可配置存储容量最高能达到320TB，如果按照保存在系统中的数据有80%进行压缩、那么其实际可用容量将达到1.6PB。
　　单一FlashSystem V840设备包含两台控制机箱，而四台设备可以利用专用内部8Gbit每秒光纤通道制实现连通，从而带来160TB的可配置容量。整体系统能够容纳八套存储机箱，意味着可以为用户提供320TB的可配置存储容量。
　　单一V840设备可以塞进最多五台存储机箱，意味着能够提供最高200TB可配置存储容量。一组四台V840设备实际可容纳两套存储机箱，每套最多容纳八套40TB存储设备、即存储容量上限为320TB。
　　根据IBM提供的官方指南，用户无法在这四台V840设备中全部实现最高容量配置，也就是为每台V840都配备五个独立容量为40TB、总容量为200TB的存储机箱，因此不可能实现理论意义上的800TB可配置容量与IBM五倍压缩效果加成后的4PB实际存储容量。
　　也许未来的V840开发方案会引入InfiniBand以及速度更快的，从而突破整体320TB的最高可配置容量上限。
　　实时压缩属于可选软件功能。其AC1控制器机箱配置一块至强E5 v2八核心处理器，能够在第二块八核心至强E5与32GB内存的支持下实现实时压缩。除此之外，用户也可以额外选择两块可靠压缩加速卡，利用硬件进行压缩辅助。
　　这些压缩加速卡能够将压缩IOPS翻番，同时将压缩速度增加到原先的3.5倍。整个处理过程显然属于处理器密集型使用情况。此外(+本站微信networkworldweixin)，用户还可以根据需求选用加密机制。
　　IBM将FlashSystem的SVC/Storwize代码称为“软件定义存储[注]”，但大家只能通过购买IBM的硬件平台来使用这些软件功能，因此就不用梦想着能单独购买这些软件并将其运行在自己的控制器以及闪存JBOD机箱当中了。
　　这部分代码支持存储体系的三个层级外加IBM的Easy Tier数据替换软件，因此当某些数据访问频率降低且不需要较高的访问速度支持时，它将被移动到近线存储体系当中、并随后以其它形式实现长期保存。
　　其它数据管理功能还包括复制、FlashCopy数据保护、远程镜像创建、精简配置以及附加第三方阵列等。也就是说，这些功能可以让第三方存储设备作为准FlashSystem阵列存在，并让整体可用容量上限提升至巨大的32PB。
　　接入服务器与V840采用光纤通道线缆实现连通。
　　FlashSystem V840与方案协作效果良好，拥有vCentre插件、VAAI支持能力以及SRA for ecovery Manager。VVOL支持也将随后与广大用户见面。
　　根据Gartner公司的说法，FlashSystem属于销售速度很快的阵列产品，同时也是IBM存储产品组合中的显著亮点。这款新型融合型系统的推出将有可能给蓝色巨的人业务带来巨大推动作用。而在其它全闪存阵列方案方面――例如来自、Pure Systems以及Solidfire的产品――大家可以预期在未来六到十八个月中将有更多容量密度更上一层楼的闪存被摆上货架。
[ 责任编辑：李桢君 ]
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百度面向大规模存储系统的软件定义Flash
关键字：Flash
　　是国内最早大规模使用/Flash的公司之一，早在2007年，就开始在中大规模使用SSD。在过去的几年中，百度部署了数以十万计的SSD，支撑了每天60亿次的搜索请求及其背后的广告、实时分析处理、CDN等系统。在百度多年部署使用SSD的过程中，积累了很多经验，也发现了传统SSD的一些缺陷。在实际系统中，传统SSD只能为上层软件或提供硬件裸带宽(raw bandwidth)的40%左右，甚至更低。因为Flash必须先擦除再写入的特性(Out-of-place Update)以及需要7%~50%的预留空间(over-provisioning space)来处理随机写，传统SSD还需要提供10%左右的空间来做Flash通道之间的奇偶校验，因此，传统SSD只能提供硬件裸容量(raw capacity)的50%~70%给上层应用或存储系统。另外，传统SSD的性能往往会在使用过程中出现抖动，或随着剩余空间变小而降低。考虑到百度大规模的数据中心和大规模的SSD部署，传统SSD的不足给我们带来了巨大的成本和效率开销。
　　我们认为非常有必要按照大规模存储系统的需求重新设计SSD的软硬件架构，以彻底解决其不足。于是我们提出“软件定义Flash”(SDF，SoftwareCDefined Flash)的概念。SDF是一个软件硬件协同的系统，把底层Flash通道的接口暴露给上层软件，软件可以管理数据的分布，以充分挖掘硬件的并发性;同时针对大规模存储系统的特性设计软硬件架构，消除了传统SSD的冗余空间和奇偶校验空间，使得几乎所有的Flash空间都能提供给上层软件使用。百度自行实现了SDF所有的软件和硬件设计，并部署在内部存储系统上，实现了99%的容量利用率和95%的带宽利用率。相对于传统同配置的PCIE SSD，性能提高了3倍，成本降低了50%。
　　传统SSD的特性与不足
　　SSD是采用NAND为介质的设备，与机械硬盘不同，它不需要任何机械操作，因而功耗很低，带宽比机械硬盘高1个数量级，IOPS高两个数量级。随着NAND颗粒不断降价，SSD应用更加广泛，基本成为数据中心的标准配置之一。但其每GB成本仍然比机械硬盘贵1个量级以上，因此，充分发挥SSD的潜能就显得非常重要。
　　NAND有如下两个特性，决定了SSD的一切设计取舍。
　　先擦除才能写(Out-of-place Update)：一个物理块必须先擦除才能写入新数据。
　　该特性会影响随机写性能，因为更新的数据不能直接覆盖旧数据，而是必须先写到一块已擦除过的新块中，等写到一定程度，需要把老的、无用的数据统一删除，以腾出空间给新数据。这个过程需要merge操作，非常耗时。因此传统SSD必须预留很大容量(一般为7%~50%)，作为写缓存，以降低merge的代价。一般越高端、性能越好的SSD冗余空间就越大。也就是说，一个本来有1TB空间的SSD，为了确保高效，用户只能使用500GB。这意味着落到用户的每GB成本就更高，但如果冗余空间较小，往往性能也没法满足用户的需求。
　　我们选择一款接口的SSD硬盘，通过调节冗余空间，在不同比例下做随机写测试，可以看到，冗余空间为7%时相对于0%有接近4倍的性能提升，冗余空间为50%相对于7%有40%多的性能提升(如图1所示)。
　　Out-of-place Update还会导致一个问题是写放大系数(Amplification Factor)。SSD在做垃圾回收的过程中要做merge操作，会把一些有效数据搬移到新块，并把原来的块擦掉，导致了额外的擦除。如果写放大系数太大，会大大降低SSD的使用寿命，一般写放大系数都在2~3之间。
　　传统SSD的大部分设计努力，都是在保证一定性能的前提下，尽量降低冗余空间的比例和写放大系数。
　　单个NAND的性能非常有限，必须利用多个NAND并发操作来达到较高的性能。
　　一般一个页的读延时是几十μs，写延时是ms量级，一个NAND内部会有多个plane，一个SSD会有多个NAND通道。SSD控制器会把数据尽量strip到多个通道中的多个plane中，以通过并发访问提高总性能。传统SSD的硬件架构如图2。
　　一个SSD控制器包含十个到几十个Flash通道，每个通道一般包含1~2个NAND颗粒，每个NAND颗粒有数个到十几个Flash plane。如果用户要写一块数据到SSD，这时SSD控制器会负责把数据拆成小块，并发写到多个通道中，以充分利用硬件的并发性。如果要读数据，SSD也会根据之前写的映射关系找到对应的通道，将数据读出来。传统SSD的控制器需要承担数据stripping、layout和mapping管理等策略，很难针对不同应用需求、不同访问模式做到最优，而且会增加硬件复杂度，提升成本。
　　NAND还有一些其他特点，如读写以为页单位，擦除以块为单位，数据必须经过BCH校验，使用过程中会出现坏块，每个块都有固定的使用寿命等，这导致了SSD设计还有其他一些妥协，如磨损平衡、地址映射等。
　　软件定义硬件原则
　　所谓软件定义硬件，从系统角度来看，有两个原则。
　　应用驱动。
　　软硬件协同系统。
　　从实现的角度，有如下三个设计原则。
　　硬件要简单，可控性大于智能化。
　　尽可能暴露硬件底层接口。
　　软件从层次化变成竖井化。
　　软件定义Flash
　　基于这样的设计原则，在2011年初，我们开始着手设计面向大规模存储需求的下一代SSD――SDF。
　　SDF拥有与传统SSD完全不一样的架构和设计，我们针对海量存储系统的数据访问模式设计，底层硬件接口暴露给上层软件，取消了传统的文件系统和I/O栈，主要创新包括以下几点。
　　全新的硬件架构
　　底层Flash通道暴露给上层软件，软件可直接管理数据的layout以充分挖掘硬件的并发能力。SDF的架构如图3所示，可以看到，其架构和SSD有明显不同。在SDF中，每个Flash通道对于上层软件来说都是一个独立的小SSD，软件通过自己定义的调度器来管理数据的布局，使得多个通道能比较容易同时工作，这样实际带宽可以在不同场景下都能达到硬件裸带宽的极限。
　　每个Flash通道具有一个独立的FTL(Flash Translation Layer)控制器，实现了简单的地址映射、坏块管理等功能。
　　全新的软件架构
　　消除了传统的Linux文件系统和I/O栈，我们自行研发了轻量级的用户态文件系统，大大降低了I/O请求延时。SDF的软件架构如图4所示。
　　基于从层次到竖井的设计原则，我们可以看到，SDF的软件栈，只保留了最底层的硬件驱动，其他层次都没有了，Linux的文件系统也变成了用户态的一个轻量级文件系统。
　　不对称的读写粒度，写单位是2MB，刚好是一个擦除块的大小;读单位是8KB，刚好是一个页的大小。在互联网大规模存储系统中，为了提高I/O性能，一般都会在内存中把随机写合并成顺序写，典型系统包括的LevelDB，的Haystack，以及百度的新存储体系。可以把持久化写的粒度设置成NAND的擦除块大小，并且硬件不做stripping，这样就不需要预留冗余空间，也不需要垃圾回收，因此写放大系数恒为1。
　　全新的系统视角
　　通过软硬件结合的办法保证系统的可靠性。因为存储系统本身已对数据进行了3副本备份或做了Erasure Code，因此并不需要硬件提供非常苛刻的可靠性保障。而传统SSD除了对数据做了BCH校验，还在通道之间做了横向的奇偶校验，奇偶校验数据存储在一个独立的通道，相当于消耗了一个通道的容量。SDF取消通道间的奇偶校验，把之前存放奇偶校验数据的通道用来存放数据，相当于多增加了10%的存储空间。
　　具体的设计细节和设计原则，可以参考百度发表在ASPLOS 2014上的论文《SDF: Software-Defined Flash for Web-scale Internet Storage Systems》。
　　SDF性能数据
　　2011年设计的SDF采用25nm的Micron MLC NAND，控制器采用Xilinx的FPGA，硬件板卡由第三方ODM提供，百度自行设计了Verilog RTL代码、驱动代码和用户态文件系统代码。
　　在大压力测试时，性能数据如表1。
　　百度SDF和“市场某主流PCIE SSD”采用同样的硬件配置，但性能更好。SDF的读带宽达到1.59GB/s，是PCIE 1.1 x8实际性能的上限，带宽利用率99%;写性能达到0.96GB/s，是44个Flash通道写聚合性能的上限，写带宽利用率达到96%。
　　我们可以通过定义不同的软件调度策略来激活不同的Flash通道，通过不断增加工作的通道数量，可以看到，其读写性能也线性提高(如图5)，可见SDF的设计具有非常良好的扩展性。
　　百度提出软件定义硬件的概念，并依此原则设计了软件定义Flash(SDF)，我们将SDF部署在实际生产环境，每GB成本比市场上主流的PCIE SSD降低了50%，性能提高了3倍。同时在ASPLOS、EUROSYS、ISLPED等全球顶级计算机系统和体系结构会议发表论文3篇，发明专利9个，取得了良好的应用效果和学术成果。
　　SDF除了可以应用在百度的大规模存储系统中，也可以用在其他基于LSM-tree的存储系统，如Haystack、LevelDB等，具有很好的适应性。
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[ 责任编辑：杨瑗嘉 ]
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