L’utilisation du stockage défini par logiciel (SDS – Software-defined-storage) dans les environnements hyperévolutifs

Les charges de travail du stockage des data centers modernes requièrent de plus en plus des environnements à évolutivité horizontale (scale-out) pour exécuter les applications exigeantes de l’entreprise. Ces architectures hyper-évolutives peuvent grandement bénéficier du stockage défini par logiciel (SDS- Software-defined-Storage) sur le plan de la valeur économique, de la souplesse, de l’efficacité opérationnelle.

Les charges de travail à évolutivité horizontale, comme le NoSQL, le traitement des transactions en ligne (OLTP), les analyses cloud et des mégadonnées ou big data, exigent beaucoup de performance et de capacité pour fournir des niveaux de services appropriés aux utilisateurs finaux et aux applications. L’architecture d’un data center hyper-évolutif qui doit grandir pour répondre aux exigences de puissance de calcul, de mémoire et de stockage à la demande, dépend souvent de la nature des applications et des priorités de l’entreprise, notamment en termes de capacité souple, de sécurité et de temps de fonctionnement. Les projets sont généralement motivés par le coût global de la propriété, particulièrement lorsque ces exigences atteignent des centaines de pétaoctets.

Beaucoup d’applications modernes qui ont besoin de ces environnements scale-out hyper-évolutifs offrent une résilience intégrée, se protègent elles-mêmes des défaillances matérielles et peuvent se réparer automatiquement, ce qui élimine le besoin d’intégrer la haute disponibilité dans la couche du stockage. Cela ouvre la porte à l’utilisation de matériel bas de gamme destiné aux particuliers, dont les défaillances ne porteront pas à conséquence sur la disponibilité du service. D’un autre côté, l’empreinte relativement petite des applications à évolutivité verticale (scale-up) génératrices de revenus peut justifier de payer plus cher pour un stockage de marque comportant des fonctions de haute disponibilité et de protection des données, car il n’est pas avisé de tester de nouvelles technologies radicales dans cet environnement.

Les plateformes SDS dont l’architecture est bien pensée permettent d’utiliser un matériel bas de gamme hétérogène pour réduire les coûts au maximum, d’orchestrer les services de données comme la réplication et de créer des niveaux basés sur carte thermique et régulés par des politiques pour placer les données sur le support de stockage adapté. Une approche SDS permet d’éviter la dépendance au matériel propriétaire onéreux et le « verrouillage » auprès d’un constructeur.

Les deux modèles les plus courants de stockage hyper-évolutif scale-out sont le stockage local (DAS) et le modèle désagrégé reposant sur divers protocoles, comme iSCSI (Internet Small Computer Systems Interface) ou NVMe (Non-Volatile Memory Express). Certaines installations très larges de data centers sur mesure, dans des entreprises dont le personnel d’ingénierie possède le niveau de protocole approprié, s’exécutent sur des protocoles maison, spécifiques à leur charge de travail, et développés afin d’optimiser le trafic du stockage pour leurs cas d’utilisation particuliers. Comme les slots disponibles limitent le modèle DAS sur un serveur, l’évolutivité est limitée, et souvent rapidement dépassée. Dans le modèle DAS, l’évolution indépendante des ressources de puissance de calcul et de stockage ne peut pas être optimisée.

 

C’est pourquoi les entreprises commencent à passer, ou doivent passer au final, à des modèles de stockage désagrégé bâtis avec du matériel bas de gamme. Le SDS ajoute une gestion et une orchestration intelligentes au data center désagrégé grâce à une couche d’abstraction qui sépare les applications du matériel de stockage hétérogène, et permet une infrastructure plus fiable, efficace et économique. Comme le SDS est agnostique sur le plan du matériel, il permet aux entreprises de mettre en œuvre de nouvelles technologies de stockage par une implémentation sur friche, qui élimine le besoin de déployer une toute nouvelle infrastructure lors de la migration initiale vers des modèles de stockage plus récents. À l’aide de fonctionnalités SDS, la migration des anciennes technologies vers les technologies modernes peut s’étaler dans le temps, pour maximiser le retour sur investissement dans une infrastructure de stockage déjà établie.

Le SDS fournit une certaine souplesse dans la migration des données, des cycles fluides d’actualisation des données et une évolution indépendante des ressources de stockage et de serveur. Même lorsque des fonctionnalités de protection des données et de haute disponibilité (HA) ne sont pas nécessaires, le SDS peut offrir d’autres atouts précieux comme l’analyse prédictive exploitable, l’optimisation du WAN, des instantanés tenant compte des applications, les clones, la qualité de service (QoS), la déduplication et la compression des données.

Les solutions de stockage définies par logiciel s’intègrent bien aux infrastructures hyper-évolutives conçues pour répondre aux exigences croissantes de souplesse, densité et performance du stockage. La chute des prix du stockage flash, l’introduction de nouveaux genres de mémoires pour le stockage et un intérêt croissant pour le matériel bas de gamme dans les infrastructures de data centers ont contribué au développement des possibilités du stockage hyper-évolutif. Le SDS permet le déploiement de technologies de stockage avec différentes fonctionnalités, à différentes gammes de prix, pour obtenir le coût de possession total (TCO) le plus bas possible.

 

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Farid Yavari est vice-président de la technologie chez FalconStor