在近日舉行的2018全球快閃記憶體技術峰會上，優雲數智攜旗下具有“CBA”氣息的儲存系統——UMStor來到武漢東湖之濱的光谷科技會展中心，向參會者展示PB級資料湖儲存方案實力。

資料流衝擊日益凸顯

100多年前，“千湖之地”武漢湖泊星羅棋佈，沙湖、東湖、白洋湖相通，因無人建防水堤，每每水患，所望及盡澤國。光緒二十五年，湖廣總督張之洞在長江與東湖之間修建了南北兩段堤防——武金堤和武青堤，至此東湖與沙湖分離，基於堅固地質，面積經幾十年不變，定於33平方公里，遂成今東湖。

探究東湖發展，人為分治起到很大作用。然而，今天人們開始承受另一種“水患之痛”，那就是高速發展的IoT使大資料面臨PB級海量資料儲存以及上千QPS級併發請求，大資料流正瘋狂衝擊著企業。

面對全業務數字化轉型大勢，傳統企業資料中心的資料儲存級別由原先數十TB向今天動輒PB級的資料儲存量級轉化。與此同時，圍繞企業多型別業務需求，如何解決海量大資料併發承載，如何結合AI對儲存大資料探勘，並同步通過多協議訪問高效對外分享等一系列問題，就需建立統一的資料平臺化運營機制。

在數字化轉型的挑戰面前，各種新型技術滲透業務模式和流程，推動傳統企業資料儲存變革。UMStor不僅協助企業大資料上雲端，支援大資料加速，還為人工智慧提供快速處理資料介面。

至此，優雲數智UMStor已擁有諸多數十PB級的統一分佈儲存、大資料湖實際案例落地。

PB級資料湖儲存方案

資料湖的核心關鍵依然在於數字化轉型，包含大資料儲存、處理、共享等資料平臺化運營機制。優雲數智UMStor多協議分散式儲存系統在諸多實際案例落地過程中，演化出一種新的大資料儲存架構——資料湖儲存架構。

（圖：UMStor PB級資料湖儲存方案示例）

結合其他軟體應用服務啟示，優雲數智UMStor通過將計算儲存環境分離，採用Hadapter直接特定函式呼叫，完成資料訪問，避免增加閘道器IO訪問瓶頸，在保證大資料環境下的儲存訪問效能同時，打破環境分離帶來的資料排程壁壘。

UMStor協助企業儲存資料上雲端

傳統大資料的物理機部署模式在應對當下企業多業務彈性計算資源需求，以及現有儲存容量擴容增長相差較大的情況下，計算、儲存兩者一體部署已無法滿足靈活業務需求，同時也並非是最優價效比方案。而將儲存資料與計算分離，獨立上雲端，實現兩者各自獨立擴充套件，正是當下資料儲存的趨勢。

UMStor作為企業資料上雲端方案，是真正的軟體定義儲存系統（SDS），採用領先的全分散式全冗餘架構，沒有單點故障，具有高彈性和高可靠性，效能和容量可以橫向擴充套件。UMStor可以靈活進行軟體配置與硬體選型，協助企業自定義儲存系統的效能、容量、資料保護能力等，在基礎資源利用最大化的同時，也降低基礎成本投入，滿足企業當前和未來資料儲存戰略需求。

UMStor助力企業大資料加速

伴隨數字化發展，傳統資料儲存部分問題日益突出。例如，傳統儲存資料的存取路徑須通過物件服務的閘道器，再由閘道器服務把IO請求遞交給底層的物件儲存裝置，這就會導致一系列問題，不僅閘道器增加了IO訪問路徑的開銷，而且該閘道器比較容易成為系統的效能瓶頸。

（圖：Hadapter執行機制）

通過NFS-Ganesha軟體支援多種後臺儲存系統中Ceph物件儲存服務的啟示，優雲數智打造了一款基於自身儲存系統的Hadoop外掛——Hadapter。UMStor通過將計算儲存環境分離，採用Hadapter直接呼叫librados函式庫來請求OSD的方式，避開了資料存取對閘道器的請求，在保證大資料環境下儲存訪問效能的同時，打破環境分離帶來的資料排程壁壘。

此外，圍繞大資料應用對接，UMStor不僅提供標準S3和Swift物件儲存介面，用於儲存圖片、檔案、視訊等非結構化資料，而且還提供HDFS介面，大資料應用Hadoop、Spark、Hive、HBase可以直接與儲存伺服器進行通訊，不需要經過儲存閘道器和元資料伺服器，具有很強的橫向擴充套件能力和吞吐能力。

UMStor推動人工智慧AI大資料探勘

大資料時代，人工智慧同步飛速發展。智慧演算法的訓練與推理需要對超大資料集進行處理與分析，而這些資料涵蓋視訊、圖片、文字等非結構化資料。要對來源不同行業、組織、部門、專案的資料進行採集、儲存、清洗、轉換、特徵提取等工作，無疑是一項複雜、漫長的工程。

UMStor不僅可向人工智慧程式提供資料快速收集、處理、分析平臺，還具備提供高速

頻寬、海量小檔案存取、多協議互通、資料共享的能力，從而大大加速了資料探勘、深度學習的過程。

曾經水患肆虐的東湖，如今已成為武漢儲存產業高科技發展中心，未來將影響著中國，乃至世界科技產業的發展方向。UMStor作為優雲數智推出的具“CBA”氣息的儲存系統，也將為傳統企業的數字化轉型提供便捷、穩定的資料雲端儲存解決方案。