Вот уже несколько лет доступна такая возможность, как создание многоуровневого хранилища на базе EMC Isilon. Это подразумевает возможность отправлять данные в конкретные пулы хранения — системы узлов, объединённых по признаку однотипности или плотности размещения. В результате сильно вырастет эффективность хранения данных с точки зрения стоимости.
Читать полностью »
Рубрика «Isilon»
Прозрачное облачное многоуровневое хранилище на базе Isilon CloudPools
2016-07-11 в 9:37, admin, рубрики: Isilon, Блог компании EMC², облачное хранилище, Облачные вычисления, хранение данных, хранилища данныхСравнение производительности Hadoop на DAS и Isilon
2016-04-19 в 6:53, admin, рубрики: DAS, Hadoop, Isilon, Блог компании EMC², высокая производительность, ит-инфраструктура, хранение данных, метки: isilon
Я уже писал о том, с помощью Isilon можно создавать озёра данных, способные одновременно обслуживать по несколько кластеров с разными версиями Hadoop. В той публикации я упомянул, что во многих случаях системы на Isilon работают быстрее, чем традиционные кластеры, использующие DAS-хранилища. Позднее это подтвердили и в IDC, прогнав на соответствующих кластерах различные Hadoop-бенчмарки. И на этот раз я хочу рассмотреть причины более высокой производительности Isilon-кластеров, а также как она меняется в зависимости от распределения данных и балансировки внутри кластеров.
Читать полностью »
Рецепт «Быстрых данных» на основе решения для больших данных
2015-01-13 в 6:51, admin, рубрики: big data, BigData, EMC, Hadoop, high performance, Isilon, Блог компании EMC², высокая производительность, производительность, разработка, системы хранения данных, СХД, хранение данных
При обсуждении работы с большими данными, чаще всего затрагиваются вопросы аналитики и проблемы организации процесса вычислений. Нам с коллегами выпала возможность поработать над задачами другого рода – ускорением доступа к данным и балансированием нагрузки на систему хранения. Ниже я расскажу о том, как мы с этим справились.
Свой «рецепт» мы смастерили из уже существующих «ингредиентов»: железки и программного инструмента. Сначала я расскажу, каким образом перед нами возникла задача ускорения доступа. Затем рассмотрим железку и программный инструмент. В заключение поговорим о двух проблемах, с которыми нам пришлось столкнуться в ходе работы.
Читать полностью »