私有云平台下的存储架构规划设计.pdfVIP

一、引言

相对于其他云计算技术来讲，私有云平台应该算是最早进入企业的IT基础架构。越来

越多的私有云平台开始支持各类存储架构，如何选择可以融入私有云平台的存储架构成

为关键问题。

二、总体规划设计思路

存储本身是用来承载数据，对于存储架构的设计，必然离不开数据的分析。所以

在企业私有云平台下对存储架构的规划和设计也同样需要一个以数据分析为起点

的整体规划思路。总结下来，笔者认为从数据分析到技术架构分析的完整闭环思

路，如图1所示：

图1：数据分析到技术架构分析完整闭环思路图

按照图1所示，存储架构的规划需要分三个步骤进行。首先，需要从企业内部业务数据

层面进行梳理和分析，包括业务数据的数据类型、数据当前的规模以及膨胀的速度、数

据读写分布的比例以及随机顺序的相关特征、数据访问的并发量问题、数据重要性分级

以及数据保存的安全性要求等；其次，根据数据梳理的结果进一步分析存储架构的规划

设计，在通过对数据的结构类型、数据规模、并发需求、读写特点综合分析之后可以确

定分布式架构和集中式架构的选型和拓扑规模，对数据分级和安全需求进行综合分析之

后，可以决定架构当中的冗余性设计策略和备份归档策略，读写特点和并发量的分析又

可以定位架构当中存储介质以及性能平衡的一些策略；最后，我们通过对底层架构选型

和规划分析，再结合管理维度所需要达到的目标，来确定应用接口层、中间功能层以及

运维层面需要达到的一系列对数据的使用、监控、加工、分析、报告等各方面的存储管

理指标。

三、数据业务梳理分析

1.按照业务维度为前提的原则

存储是私有云当中核心的三大资源之一，存储资源的分配需要秉承着以合适合理

的性价比原则进行分配。而对于企业来讲，所有的业务系统是有着重要性、安全

性等业务方面的区分的，而这些属性维度的判断是与每一个业务系统精密绑定的，

因此数据分析的第一步就是要根据应用系统的业务特性需求进行分级划分，并且

针对每一个业务系统进行其他维度的梳理和细分。例如，在银行业当中，企业的

所有应用系统会参照银监局以及人民银行的相关要求（业务连续性、数据安全、

数据审核等）并且结合自己企业的实际业务需求情况（核心、交易、渠道系统）

进行细化分级，这些细化分级之后的标准是进行数据梳理分析的前提条件。

2.数据梳理常规指标

在明确了企业数据业务分级标准的前提下，我们在对企业存量数据和未来数据进

行梳理和分析的时候，需要对所进行分析的业务系统数据定义一系列梳理的指标，

包括数据类型、规模、读写特点、最大并发、访问要求等。就金融行业而言，笔

者认为有以下几个必须要采集分析的指标：

1）类型：企业存量数据都有哪些类型？这里的类型从广义上看是指结构化和非

结构化类型，具体分析的时候针对结构化和非结构化进行细分，比如非结构化的

又可以按照数据的功能维度区分为日志、备份、图片、视频、镜像等等，那么日

志又分为账务日志、业务日志、运维日志等。划分的越细，后续的基础架构匹配

就会越契合。

2）规模：规模是指数据存量规模以及膨胀的规模，不仅仅需要判断目前的情况，

还需要预测未来的发展，所以这个指标的分析是要分两部分（存量和未来）来进

行的。

3）重要性：重要性主要是根据前边我们对数据业务分级标准制定的。

4）读写分布：这个指标主要是希望明确数据业务的读写类型和比例，它是指导

我们进行存储技术架构选型的重要指标。具体细分可以分为顺序读、顺序写、随

机读、随机写，同时分析出各自的大概比例。

5）性能要求：性能要求体现在业务层面对客户层的反馈快慢需求上，比如银行

的交易系统对性能的要求非常高，同样映射到数据访问的要求也必须是高性能的

读写。

6）事务性：事务性主要是业务对数据的完整性和一致性要求。例如银行的交易系统和

账务系统要求的是数据的强一致性，不允许任何脏读、脏写，而电子商务类的购物车数

据要求的是弱一致性，可以包容某些程度的脏读。

四、存储架构选型思路

1.分布式与集中式的选择

其实每一种存储技术架构最初的诞生和应用都是与契合它的业务场景密不可分的，

互联网企业在特定业务场景下对业务需求使得互联网企业在存储架构的选择中，

最终选择了分布式架构。

不是集中式架构长得不漂亮，互联网企业才最终拥抱了分布式架构，而是集中式

在互联网的特定业务场景下无法解决其业务需求，互联网企业才最终选择了分布

式，这个拥抱过程一定融入了太多的无奈。所以我们金融行业企业今天选择存储

技术架构的初衷和源动力也应该从业务场景需求出发。

接下来，我们来看看对各种主流存储技术架构特性的概括性描述：集中式架构