海量的数据增长挑战下,数据分级管理是关键。同时,做好系统和存储的容量增长监控和趋势分析,有条件可以引入智能预测,能够更好的助力容量管理工作。
以我们的经验还是要开发或者引入运维管理平台,统一通过接口进行管控。
信创的产品目前已经较为成熟,不过无论哪个产品势必要进行充分的POC测试, 可以先从非核心系统着手转型。 此外,目前软件定义存储也在蓬勃发展,国产厂商也有一些产品技术比较成熟,可以根据自己的业务场景去综合考虑。
存储分级能够有效降低成本,实现资源的有效利用。有条件的情况下建议将核心系统独立开来,以免其他系统大数据流量对核心系统性能造成影响。如果环境无法支持或者考虑资源整合,至少在前端口上进行隔离。
中小银行由于存储规模相对较小,建议使用统一品牌,品牌收敛有助于降低维护成本,同时能够更有效的整合存储资源。但是,需要积累至少一家其他品牌的存储技术(可以包括但不限于全场景测试、技术文档准备、技术培训以及测试环境
华为的Oceanstor XX10系列都是鲲鹏芯片的, 从架构上来看应该有一定的提升,不过芯片一般不会打到极限值,从我们目前使用上来看没有什么太大的差别。根据我们调研的情况,鲲鹏芯片在Dorado v6系列上会有更多的表现。
至少性能这块可以,我们就是用的这个来展示。性能数据的采集需要通过转储的方式,restful API没有办法保障时间点一致。供参考。
华为集中存储还是适配传统架构,即数据库/应用+SAN网络+块存储,或者NAS分配文件系统。虚拟化可以为其提供块存储,大数据可以考虑分布式存储,目前有一定的支持。
可以参考产品文档 HyperMetro特性指南中方案简介、数据读写原理及数据仲裁原理三个章节。简单摘要如下:通过数据双写和DCL机制实现存储层数据的双活,两个数据中心同时对主机提供数据读写能力。 写I/O流程实现两台存储
华为高端存储能够提供块/文件存储,并且提供了比较多的冗余、高可用以及系统安全、容灾设计、弹性扩展、高效与智能运维等诸多功能;IBM V系列用的不多,我们这边也都是老型号的了。建议具体看看参考产品文档中基本信息-产
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