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3.3.4性能上的线性可扩性OneFS的一个很重要优势在于能够很方便的为用户扩展容量和性能，并且容量和性能的增长近似线性的关系。下图展示了Isilon容量和性能之间的关系： 另外一个有效的技术使得Isilon IQ能够达到吞吐量与扩容之间线性增加的关系，这个技术就是InfiniBand。InfiniBand在系统中作为高速、低延迟的后端互连总线。采用InfiniBa
1、概述Isilon是EMC收购的NAS集群产品，其最大的特点在于可以进行线性扩展。随着节点数目的增加，Isilon的性能可以线性增长。在大数据时代，和传统的Scale Up存储相比，Isilon是一款很具竞争性的存储产品。2、Cluster Storage存储结构2.1Cluster Storage分类Clustered Storage arch
1、写在前面Scsi总线在扫描磁盘设备后生成的盘符与设备通道之间的关系是不固定的，其最主要的原因是设计者考虑到scsi总线在系统中不会静态、唯一存在，会动态生成，而盘符空间在全局只有一个，因此，盘符与设备通道之间很难实现绑定，至少这种绑定关系会随着系统中scsi总线的增加而遭到破坏。所以，设计者采用了动态映射的方法维护盘符与设备通道之间的关系。 盘符与设备通道之间的动态映射会影响到存储设
从技术研发者角度看RAID 在一个IO的旅程中基本上都会经历一个非常重要站点，他就是RAID。提起RAID，基本上是无人不晓，每个人都能说上一点。例如RAID5、RAID6之类的概念，此外，RAID可以提高数据可靠性，但是考虑到IO 性能等问题，很多人都会采用硬件RAID卡对IO进行加速。诸如此类的东西，或许大家都知道。从表面上看，RAID似乎很简单，多块磁盘聚合在一起，采用一
今天参加了百度技术开放日，其实今天的百度技术开放日就是推广百度的“大数据引擎”。何谓“大数据引擎”？从技术层面上讲大数据引擎就是分布式存储+大数据分析。百度有百度云以及很多基于搜索的数据分析系统。百度云解决了大规模数据存储的问题；数据分析系统解决了数据处理的问题。因此，从这点上来看，百度有了一套完整的解决大数据所面临的两大主要问题的能力。大家知道在大数据应用的环境下，存储是一个非常难以解决的问题。
辗转反侧，一个IO终于从应用层达到了IO Scheduler层，并且经过scheduler调度处理之后准备前往SCSI层，向目的地Disk方向前进。一个IO历尽千辛万苦从应用层来到IO调度器，正准备调度走，回眸往事，不禁潸然泪下，路漫漫，一路走来真是不易！从应用层走到文件系统；在文件系统的Cache中停留许久之后，又被Writeback线程写入到块设备层；经过块设备层的调度处理之后，终于
在存储界，EMC是一艘巨型航母，其具有非常完整的产品线，从最普通的磁盘阵列开始到非常高端大气的SSD存储阵列，从支持小企业应用的小规模存储产品，到支持海量存储的云系统，从普通的备份软件到支持海量数据去重的备份系统。EMC都一一提供了解决方案，可以说EMC在存储界打造了一艘无与伦比的航空母舰。面对EMC庞杂的存储系统，很多人都会无从选择。下面通过对EMC产品的特性，以及产品技术进行梳理，从而更好的理
CFQ调度器算法 在相对比较老的Linux中，CFQ机制的实现还比较简单，仅仅是针对不同的thread进行磁盘带宽的公平调度。但是，自从新Kernel引入Cgroup机制之后，CFQ的机制就显得比较复杂了，因为，此时的CFQ不仅可以对IO带宽进行公平调度，更重要的是对磁盘IO进行QoS控制。IO的QoS控制是非常必要的，在同一系统中，不同进程/线程所享有的IO带宽可以是不同的，为了达到此
Linux中常见IO调度器Noop调度器算法 Noop是Linux中最简单的调度器，这个调度器基本上没做什么特殊的事情，就是把邻近bio进行了合并处理。从IO的QoS角度来看，这个Noop调度器就是太简单了，但是从不同存储介质的特性来看，这个Noop还是有一定用武之地的。例如，对于磁盘介质而言，为了避免磁头抖动，可以通过调度器对写请求进行合并。对于SSD存储介质而言，这个问题不存在了，或
去年年初，我的爷爷走了，不再回来了。我的爷爷是个极其平凡的人，平凡的似乎找不出任何的事迹可以描述。但是，在我的心里，爷爷是个极其伟大而不平凡的人，因为我知道他深深地爱着我，并为此付出了很多、很多。我是爷爷奶奶在农村从小带大的，父母为了生活在我很小的时候远离家乡而奔波。80年代的农村和城市完全是两重天。在我的记忆里，很小的时候，很少能吃到纯正的白米饭，住的都是很破的小房子，门是用竹席编成的。在那个年
Elevator子系统介绍Elevator子系统是IO 路径上非常重要的组成部分，前面已经分析过，elevator中实现了多种类型的调度器，用于满足不同应用的需求。那么，从整个IO路径的角度来看，elevator这层主要解决IO的QoS问题，通常需要解决如下两大问题：1）Bio的合并问题。主要考虑bio是否可以和scheduler中的某个request进行合并。因为从磁盘的角度来看，临近
在技术领域经常能够听到software defined xxx，例如，software defined network, software defined wireless, software defined storage, software defined data
曾经RAID技术在存储领域独挡一面，为卷管理系统、文件系统提供高效、可靠的数据存储服务。但是，如今随着磁盘容量的不断增大，RAID的数据重构时间大为增加，从而导致数据可靠性难以得到保证。为了解决这个问题，我们可以采用冗余度更高的算法解决多块磁盘发生故障的问题。例如，可以采用RS码实现三块盘冗余算法。但是，这种提高冗余度的方法会带来计算复杂度的问题，本质上还是无法避免单盘数据重构时间过长的问题。针对
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