【文章內(nèi)容簡介】 cate data – 問題同上 ? 擴(kuò)展的時(shí)候同時(shí)增加處理器 /網(wǎng)絡(luò) /存儲(chǔ)，無法做到物盡其用（ no way to separate these 3 even if excess capacity existing in one (. Needed more storage but had to add Compute and Network)） ?使用外部存儲(chǔ)可以將存儲(chǔ)負(fù)載和 Hadoop計(jì)算節(jié)點(diǎn)分離，同時(shí)還獲得了企業(yè)存儲(chǔ)的好處。 ? Sell the value of XIV, V7000, SVC, etc. ?用戶一般會(huì)隨 Hadoop File System部署；采用 Elastic Storage 可以有很多好處 15 Page 16 數(shù)據(jù)加速 ? Experience the instant results that e from IBM FlashSystem ? Drive as much as 45X faster analytics results on certain workloads 數(shù)據(jù)負(fù)載的多樣性和靈活性 ? XIV delivers predictable performance that scales linearly without hotspots delivering insights from analytics faster with tuningfree data distribution ? Scaleout, parallel processing of Elastic Storage software and integration with FlashSystem dramatically accelerates performance of Analytics clusters ? Virtual Storage Center with SVC automatically optimizes data warehouse performance and cost across Flash and Disk Mainframe Data Environments ? Integration with DB2 specialty analytics “ engines” leveraging DS8870 delivers 4x reduction in batch times with new High Performance Flash Enclosures ? High speed encryption on every drive type secures data 數(shù)據(jù)保護(hù)和保留 ? LTFS EE w/ tape provides reduced TCO by up to 90% over disk for long term retention of data at rest with a large open format tape repository ? Reduce the amount of data to be stored by up to 25 times with ProtecTIER deduplication 12x 更快 IBM FlashSystem increased SPLUNK SAS application efficiency to perform business analytics 20x 改善 in actionable supply chain analytics, 4x reduction in batch times, virtualization for plug play 6x 時(shí)間節(jié) 省 ―GPFS allows us to move the metadata from the disk to the FlashSystem online. Once we did that, the backups were reduced down to about an hour.‖ 2 hrs bees 2 minutes 失效切 換時(shí)間 大幅 縮 短 Mapping Characteristics to IBM Storage Products Page 17 Storage Infrastructure 需求 適用于所有的 5種 應(yīng) 用 場 景 Optimized MultiTemperature Warehouse優(yōu) 化的多 級(jí) 存 儲(chǔ)庫 oAll Flash – FlashSystem oHybrid – DS8000 EasyTier – XIV + SSD Caching – Storwize EasyTier – FlashSystem Solution (VSC + FlashSystem) oPureSystems – PureFlex (XIV or Storwize w/EasyTier) – PureData for Transactions (Storwize) – PureData for Analytics (Netezza) Page 18 Midrange Entry Tier 0 Acceleration Smarter Storage Integrated Systems Enterprise Offerings XIV zEnterprise Solutions for Analytics with DS8000 PureData System for Operational Analytics with Storwize PureFlex System with Storwize DS8000 Smart Analytics Systems with DS3xxx Open Extensible Storwize family FlashSystem family IBM Smarter Storage 的設(shè)計(jì)就是支持大數(shù)據(jù)分析 高效和優(yōu)化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu) Page 19 IBM FlashSystem：為大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用設(shè)計(jì)的，讓應(yīng)用和數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)極速 IBM FlashSystem的 極速性能 讓實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)決策成為可能 適合于模塊化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的 Hadoop系統(tǒng)。某些或所有數(shù)據(jù)可以保存到 Flash閃存上，其他可以保存到 XIV Page 20 IBM XIV: Optimized data workload diversity for Big Data Analytics IBM XIV 的 高性能 無須人工干預(yù)配置，且適用于各種各樣的存儲(chǔ)負(fù)載 IBM XIV 的 效率 高的異乎尋常，而且簡單性業(yè)內(nèi)最高，內(nèi)置友好界面 IBM XIV 的 彈性 是企業(yè)級(jí)的，完全保證了數(shù)據(jù)的可用性和業(yè)務(wù)連續(xù)性 Page 21 XIV: 為 Analytics 而生 ? 無與 倫 比的 性能 ? 可 擴(kuò) 展的網(wǎng)格存 儲(chǔ) 架構(gòu) ? 仸意 時(shí)間 支持仸意 讀 寫 負(fù)載 ? 板上的 閃 存 Flash ? 無與 倫 比的 可靠性 ? 精致的數(shù)據(jù)分布 ? 無雙的磁 盤 重建 時(shí)間 ? 企 業(yè)級(jí) 的可用性 ? 無與 倫 比的 簡 易性 ? 簡單 的 規(guī) 劃、供 給 和靈活性 ? 上 線 后零 維護(hù) ? 零 調(diào)優(yōu) “XIV最吸引我 們 的地方就是其超 強(qiáng) 的性能 … we正是由于 XIV為 我 們 的精 細(xì) 復(fù) 雜 的分析 應(yīng) 用提供了一致的高性能， 使得我 們 能 夠?yàn)?我 們 的用 戶帶 來更多的價(jià) 值 。” Page 22 SAS 和 XIV 網(wǎng)格架構(gòu) —— 完美的結(jié)合 ? 大 規(guī) 模并行 計(jì) 算 保持持 續(xù) 地最佳性能 – Balanced Performance性能均衡 常年零 調(diào) 整 – Unprecedented Scalability史無前例的 擴(kuò) 展性 配合 添加 SAS節(jié) 點(diǎn)和 XIV模 塊 即可 Page 23 IBM SVC: Optimized data workload flexibility for Big Data Analytics IBM SVC 通過如下功能在 IBM 大數(shù)據(jù)產(chǎn)品線上增加了 靈活性 ： ?完整和數(shù)據(jù)虛擬化和數(shù)據(jù)移動(dòng)性 ?高級(jí)集群和復(fù)制 ?多路鏡像， read preferred option ?Real Time Compression實(shí)時(shí)壓縮 ?Easy Tier Hot Extent caching Storwize V7000/U IBM SVC Page 24 設(shè)計(jì)原則 ?RealTime Compression實(shí)時(shí)壓縮是設(shè)計(jì)來做： ? 作用于 Active Primary Data ? 專用的壓縮平臺(tái) Platform handles ALL hea