目前CPU的速度已經(jīng)很快了，但是我們近年來面臨的一個(gè)大問題是想辦法最大限度地減少等待時(shí)間，快速獲取結(jié)果，從而使系統(tǒng)整體效率保持在最佳水平。最近的熔斷和幽靈漏洞不僅帶來了很多安全問題，從另一方面，它們也暴露了現(xiàn)代CPU的工作原理、優(yōu)化程度以及數(shù)據(jù)損耗問題。

傳統(tǒng)的通過CPU優(yōu)化數(shù)據(jù)流的方法已經(jīng)達(dá)到了極限，目前大家開始將方向轉(zhuǎn)移到用存儲(chǔ)平臺(tái)運(yùn)行某些計(jì)算任務(wù)。

將數(shù)據(jù)和CPU緊密結(jié)合

多年來，由于技術(shù)發(fā)展的限制，存儲(chǔ)行業(yè)只能通過緩存和自動(dòng)分層來加速存儲(chǔ)訪問。不過這種辦法是在成本和效率之間的折中，延遲和吞吐量并不能完全滿足CPU、RAM和網(wǎng)絡(luò)的需求。

閃存改變了這一狀況，其延遲、吞吐量和IOPS都不是問題，閃存的出現(xiàn)讓數(shù)據(jù)比以往任何時(shí)候都要接近CPU。如：NVMe消除了傳統(tǒng)接口的復(fù)雜性和局限性，現(xiàn)在則可以將存儲(chǔ)設(shè)備直接連接到服務(wù)器的PCIe總線。

最近，隨著新型存儲(chǔ)設(shè)備的引入，延遲大幅降低，已經(jīng)可以滿足CPU對(duì)延遲的要求。但是問題解決了嗎？并不完全是。

現(xiàn)在我們面臨的問題是數(shù)據(jù)大量增加，并且增長(zhǎng)速度極快，數(shù)據(jù)在大型共享設(shè)備之間進(jìn)行傳輸?shù)臅r(shí)候產(chǎn)生了新的瓶頸，如網(wǎng)絡(luò)帶寬。當(dāng)硬件出現(xiàn)故障時(shí)更會(huì)引發(fā)一系列別的問題。目前廣泛使用的仍然是橫向擴(kuò)展架構(gòu)，這種架構(gòu)增加了延遲，并且使數(shù)據(jù)遷移變得更加復(fù)雜，成本更高。

讓CPU更接近數(shù)據(jù)

之前就有人提出將CPU任務(wù)卸載到存儲(chǔ)基礎(chǔ)架構(gòu)這一概念，自從RAID控制器及其提供的數(shù)據(jù)服務(wù)興起依賴，這一概念更是得到了廣泛應(yīng)用。例如卷克隆之類的功能都是通過在陣列內(nèi)部復(fù)制數(shù)據(jù)來消除服務(wù)器和存儲(chǔ)陣列之間的流量。

現(xiàn)在芯片技術(shù)發(fā)展很快，通過在設(shè)備上執(zhí)行一些過去在CPU上執(zhí)行的一些計(jì)算任務(wù)可以減少數(shù)據(jù)遷移，節(jié)省帶寬，提高整體并行性從而提高整個(gè)系統(tǒng)的效率。

我們無法將最新的Intel X86 CPU和小型雙核ARM設(shè)備進(jìn)行比較，但是我們可以擁有數(shù)十個(gè)小的CPU，通過足夠的RAM和連接讓他們執(zhí)行許多簡(jiǎn)單的任務(wù)。由存儲(chǔ)設(shè)備執(zhí)行的這些操作可以將數(shù)據(jù)保持在本地，將延遲降到最低，同時(shí)可以提高整體并行性和系統(tǒng)效率。另外由于故障域較小，可以提高整個(gè)基礎(chǔ)架構(gòu)的可擴(kuò)展性。

OpenIO是一家計(jì)算存儲(chǔ)公司，它們把開源軟件運(yùn)行在標(biāo)準(zhǔn)的硬件上，已經(jīng)在計(jì)算存儲(chǔ)方面取得了巨大進(jìn)展，nano-node就是一個(gè)例子。

最近，OpenIO正在與硬件公司合作，工作成果很快就可以展示出來。目前一些初創(chuàng)公司已經(jīng)在設(shè)計(jì)旨在加速特定工作負(fù)載的計(jì)算存儲(chǔ)設(shè)備，不過這只是一個(gè)開始。這方面的明星創(chuàng)業(yè)公司包括ScaleFlux和NGD System。

Serverless成為計(jì)算存儲(chǔ)的關(guān)鍵

為了使計(jì)算存儲(chǔ)能夠廣泛使用，我們必須將它簡(jiǎn)單化。目前最簡(jiǎn)單的編程模型就是Serverless計(jì)算。

其函數(shù)是一小段代碼，它的運(yùn)行時(shí)間很短，通常由事件觸發(fā)。它們通常對(duì)底層硬件一無所知。另外對(duì)象存儲(chǔ)非常適合Serverless計(jì)算。如果有支持KV存儲(chǔ)的SSD，就更方便了。

計(jì)算存儲(chǔ)的過程非常簡(jiǎn)單。設(shè)備讀取或刪除的每個(gè)數(shù)據(jù)位都可以創(chuàng)建可觸發(fā)功能的事件。功能暫時(shí)存在于緩存容器中，并執(zhí)行簡(jiǎn)單的任務(wù)，如檢查數(shù)據(jù)的有效性，過濾不必要的信息，掃描特定的模式，甚至進(jìn)行更復(fù)雜的操作，如圖像識(shí)別，視頻采樣等。應(yīng)用程序范圍很廣，這樣就可以通過隱藏基礎(chǔ)架構(gòu)的復(fù)雜性來解決可伸縮性問題。

開發(fā)人員只需編寫于特定文件類型、事件或操作相關(guān)聯(lián)的幾行代碼即可，存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)件在有需要時(shí)部署此代碼完成相應(yīng)的工作。

讓CPU接近數(shù)據(jù)和讓數(shù)據(jù)接近CPU還是有很大不同的。

未來已來

目前這些設(shè)備已經(jīng)可以投入使用，而且這些強(qiáng)大的開發(fā)軟件是開源的。

我們堅(jiān)信對(duì)象存儲(chǔ)和Serverless計(jì)算的結(jié)合是對(duì)可擴(kuò)展性，性能優(yōu)化和效率問題的最好解決方案。對(duì)象存儲(chǔ)帶來了可靠的分布式存儲(chǔ)層，Serverless計(jì)算以輕量級(jí)和超級(jí)擴(kuò)展的方式在本地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，這不止是超融合（hyperconvergence）。

可惜的是上述模型僅僅適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不過一些初創(chuàng)公司已經(jīng)采取類似的方法在具有嵌入式計(jì)算功能的主板設(shè)備上進(jìn)行計(jì)算工作。

閉環(huán)操作

計(jì)算存儲(chǔ)還沒有被廣泛使用，目前它只被應(yīng)用于大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施中。但是相關(guān)應(yīng)用程序的數(shù)量正在迅速增長(zhǎng)。如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算需要簡(jiǎn)單但功能強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施，同時(shí)必須具有持久、可靠的傳感器數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，還需要CPU來驗(yàn)證數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)決定應(yīng)將那些內(nèi)容發(fā)送到用于長(zhǎng)期存儲(chǔ)，大數(shù)據(jù)分析或其他操作的云。

在不久的將來，隨著價(jià)格的降低和閃存技術(shù)的成熟，相信我們會(huì)看到越來越多的計(jì)算存儲(chǔ)設(shè)備和無服務(wù)器框架，納米節(jié)點(diǎn)、微服務(wù)器和專用PCIe卡只是一個(gè)開始。