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存储|新版本即将来袭，看深信服企业级分布式存储EDS蕴藏的“武学秘籍”

_原题为 新版本即将来袭 ， 看深信服企业级分布式存储EDS蕴藏的“武学秘籍”
金庸大侠笔下的武侠世界之所以令人向往 ，
不仅在于侠客们的快意恩仇 ，
更在于精彩又不失严谨的武学架构 ，
掌握一部武学秘籍往往意味着独步武林 ，
而在存储界 ，
一部“武学奥义”同样暗藏于
深信服企业级分布式存储EDS最新版本！
●第一式：“外功”强健体魄 ●
——二副本、三副本灵活定义可靠性
所谓内练一股气 ， 外练筋骨皮 ，
具备一身强劲的“外功” ，
在面对不同的外部情况时都能应对自如 。
对一套存储的可靠性而言 ，
能够承载故障发生很重要 ，
对不同需求进行灵活适配同样重要 。
目前市面上的多数存储直接为用户配置了三副本策略 ， 以保障业务的高效运转以及故障发生时业务的连续 ， 但是三副本意味着要花费更高的成本 。 新版本EDS从用户的实际需求出发 ， 为用户提供更灵活的选择 。
首先 ， 以LUN为粒度配置副本数和性能优先级策略 ， 可以选择为核心业务配置3副本高性能策略 ， 非核心业务配置2副本低性能策略 ， 实现按照业务需求灵活配置存储能力 。 其次 ， 新版本EDS通过块存储三副本机制 ， 将三份副本数据互斥分布在多个存储节点上 ， 当节点发生故障时 ， 可将业务连接快速切换到正常节点进行读写 ， 保障业务的连续性 。
存储|新版本即将来袭，看深信服企业级分布式存储EDS蕴藏的“武学秘籍”
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根据业务需求灵活配置副本
三副本可容纳任意2节点故障 ， 但会占3倍于业务数据量的存储空间 ， 2副本只会占2倍存储空间 ， 但最大只能容任意1节点故障 ， 新版本EDS支持按照LUN配置副本数 ， 用户可根据业务的重要性配置 ， 实现业务可靠性和容量利用率的均衡 。 同时用户不必花费高昂的成本全部配置三副本 ， 根据业务自主选择即可 。
●第二式：“内功”自行疗伤 ●
——硬盘坏道主动预测扫描及修复
如果说灵活定义可靠性相当于强化“外功” ，
那么提升自我恢复能力则等于修炼“内功” 。
对于存储硬盘而言 ，
那些处在“隐秘的角落”的坏道 ，
让业务数据在单副本状态下长期“裸奔” 。
最好的防御就是主动出击 ，
放在新版本EDS再适合不过 。
当硬盘出现坏道时一般不容易被发现 ， 只有当客户端访问到坏道的数据且无法进行访问时 ， 坏道才会被发现 。 新版本EDS对硬盘进行了全方位保护 ， 结合AI算法模型 ， 推出了硬盘坏道预测、扫描修复及SSD寿命预测等一系列功能 。
首先 ， 通过硬盘坏道预测收集分析大量坏道硬盘的SMART数据、性能参数与日志信息 ， 结合算法训练模型 ， 可以预测出硬盘在未来7天内是否会出现坏道 。 其次 ， 定时坏道扫描及修复可主动坏道扫描可及时发现潜藏的坏道 ， 并利用坏道数据的另外一个副本将数据修复至硬盘保留扇区 。 最后SSD寿命预测 ， 通过硬盘Smart信息以及硬盘的写入量分析 ， 结合算法训练模型 ， 预测出SSD的剩余可用时间 。
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硬盘坏道主动扫描及修复
通过坏道预测 ， 坏道扫描和坏道修复形成坏道处理闭环 ， 使硬盘坏道被发现的时长从原来的一个月缩短至一天 ， 并完成修复 ， 最大程度规避数据长期单副本的风险 。 （实际环境的测试数据 ， 预测准确率高达95%以上） 。 通过SSD寿命预测 ， 用户可体检对于寿命不足的SSD提前进行更换准备 ， 避免硬盘损坏造成的业务宕机 。
●第三式：“招式”唯快不破 ●
——亿级文件、对象秒级检索
有道是“天下武功 ， 唯快不破” ，
除了“内功”与“外功”之外 ，
快速的“招式”修炼同样重要 ，
目的便是以最高效的方式解决问题 。
想要在大数据时代“乘风破浪” ，
数据检索的速率起码要足够快 。
为了帮助用户更高效地完成海量数据的快速检索及调用 ， 新版本EDS为数据建立了单独的快速索引结构 ， 使得数据能够在十亿级别文件规模下秒级快速检索 。
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十亿级别文件规模下秒级快速检索
采用这种将“搜索框”搬到了存储里面的方式 ， 上亿的文件只需要输入关键词 ， 即可秒级搜索出来想要查找的文件 。 2亿海量文件检索实测仅需1.8秒 。 文件检索效率的提升也降低了用户的管理成本 。
●第四式：“心性”坚如磐石 ●
——亿级小文件承载能力
武学之集大成者 ，
无不胸襟宽广 ， 心志坚定 ，
面对再大的压力及挑战依然能够
泰然自若 ， 岿然不动 。
海量小文件的稳定承载能力 ，
是数字时代存储所要具备的重要素质之一 。
EDS利用自主研发的分布式数据库PhxKV ， 承载分布式NAS文件系统元数据 ， 使得元数据系统在访问的时延更低 ， 以及在坏块修复的时候不阻塞前端业务 ， 而且修复速度极快 。 小文件可实现写入即合并 ， 使得存储内部不存在任何的碎片文件 ， 保证机械盘数据的正常业务读写访问以及数据重构读写等等能够性能不下降 ， 数据重构每TB所需时间小于30mins 。


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