Long long ago，這是一個(gè)關(guān)于對(duì)象存儲(chǔ)持續(xù)演進(jìn)的故事！

2006年，陳春曦抱著一個(gè)對(duì)象存儲(chǔ)領(lǐng)域“小學(xué)生”的學(xué)習(xí)心態(tài)，加入了當(dāng)年初創(chuàng)的戴爾科技集團(tuán)中國研發(fā)集團(tuán)，不僅參與了Atmos對(duì)象存儲(chǔ)的研發(fā)，并且作為研發(fā)團(tuán)隊(duì)的一員與戴爾科技的銷售團(tuán)隊(duì)一起贏下了2008年中國對(duì)象存儲(chǔ)第一大單。如今16年過去了，當(dāng)年的那個(gè)“小學(xué)生”已經(jīng)晉升為戴爾科技集團(tuán)中國研發(fā)集團(tuán)上海研發(fā)中心總經(jīng)理，回想些戴爾科技從2001年開始的對(duì)象存儲(chǔ)創(chuàng)新、演進(jìn)之路，陳春曦感慨萬千。而最讓他感到驕傲的是，從最初的Atmos，到后來的ECS，再到今天的ObjectScale，戴尓科技在對(duì)象存儲(chǔ)領(lǐng)域的許多具有開創(chuàng)性的產(chǎn)品，都是由中國研發(fā)集團(tuán)引領(lǐng)研發(fā)的。

01

對(duì)象存儲(chǔ)變了

在Gartner的魔力四象限中，戴爾科技對(duì)象存儲(chǔ)已經(jīng)連續(xù)六年位居領(lǐng)導(dǎo)者象限。20多年的積累、創(chuàng)新、傳承與發(fā)揚(yáng)，讓戴爾科技在對(duì)象存儲(chǔ)領(lǐng)域厚積薄發(fā)，在軟硬件的融合創(chuàng)新、靈活多樣的交付、對(duì)新興應(yīng)用的支持等方面，起到了關(guān)鍵的引領(lǐng)作用。

今天，正如火如荼進(jìn)行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與應(yīng)用現(xiàn)代化，其主要驅(qū)動(dòng)力之一是數(shù)據(jù)，特別是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占數(shù)據(jù)總量的比例超過80％，而80％～90％的新增數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的。推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型切實(shí)落地，就必須充分利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)承載現(xiàn)代化應(yīng)用。而對(duì)象存儲(chǔ)無疑是最適合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的載體?！贝鳡柨萍技瘓F(tuán)大中華區(qū)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)事業(yè)部總經(jīng)理劉志洪如是說。

應(yīng)用現(xiàn)代化的方向已經(jīng)十分明確，那就是云原生。越來越多的廠商、產(chǎn)品開始圍繞著容器、微服務(wù)和Kubernetes做文章。在這一趨勢(shì)下，對(duì)象存儲(chǔ)不能只是小打小鬧、修修補(bǔ)補(bǔ)，而應(yīng)從產(chǎn)品架構(gòu)上完全、徹底地?fù)肀ubernetes和容器化，提供原生的Kubernetes架構(gòu)支持能力，不斷增強(qiáng)敏捷靈活的編排和部署能力。這不僅能夠更好地支持客戶的研發(fā)、測(cè)試和新業(yè)務(wù)上線，而且對(duì)象存儲(chǔ)自身的迭代效率也會(huì)大大提升，一舉兩得。

以前，一提到對(duì)象存儲(chǔ)，人們習(xí)慣地把它當(dāng)成二級(jí)存儲(chǔ)，主要用于海量數(shù)據(jù)的備份和歸檔，最終目的是“釋放”更高性能、更昂貴的一級(jí)存儲(chǔ)。時(shí)過境遷，隨著技術(shù)的突破發(fā)展，尤其是一些新型工作負(fù)載的出現(xiàn)，對(duì)象存儲(chǔ)的角色正在發(fā)生巨大改變，由二級(jí)存儲(chǔ)向業(yè)務(wù)主存儲(chǔ)轉(zhuǎn)變?！皬挠脩舻慕嵌龋麄兿Ｍ麚碛幸粋€(gè)完整的平臺(tái)，可以更好地支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型應(yīng)用，包括人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、應(yīng)用分析等。這就需要一種新型的存儲(chǔ)架構(gòu)。”陳春曦表示，“在這種趨勢(shì)下，對(duì)象存儲(chǔ)正展現(xiàn)出極大的潛力。對(duì)象存儲(chǔ)自身在不斷演進(jìn)升級(jí)，采用全閃存，具有更大的容量、更高的性能、更靈活的擴(kuò)展能力等，既可以滿足用戶對(duì)一些基本的傳統(tǒng)工作負(fù)載的存儲(chǔ)需求，也能滿足人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、應(yīng)用分析等新興需求，而且省錢省力?！?/p>

應(yīng)用現(xiàn)代化需要現(xiàn)代化的存儲(chǔ)架構(gòu)來支撐。與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等共生共榮的對(duì)象存儲(chǔ)如今遇到了增長(zhǎng)的黃金期，開始更多地承載關(guān)鍵業(yè)務(wù)工作負(fù)載，利用支持S3協(xié)議的先天優(yōu)勢(shì)，在“邊緣－核心－云”的混合環(huán)境中如魚得水。

深耕對(duì)象存儲(chǔ)市場(chǎng)多年的戴爾科技審時(shí)度勢(shì)，發(fā)布了下一代軟件定義的對(duì)象存儲(chǔ)產(chǎn)品ObjectScale，并通過一體化交付、軟件定義交付和多云架構(gòu)三種方式，靈活適配不同行業(yè)客戶的個(gè)性化存儲(chǔ)需求。

02

為ObjectScale“畫像”

從某種程度上說，戴爾科技ObjectScale對(duì)象存儲(chǔ)是為數(shù)據(jù)中心現(xiàn)代化而生的。原生支持Kubernetes、提供企業(yè)級(jí)的保障，以及助力現(xiàn)代化應(yīng)用是ObjectScale最典型的特征。

Kubernetes負(fù)責(zé)編排、調(diào)度、負(fù)載平衡和資源優(yōu)化，已經(jīng)成為事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)。通過Kubernetes可以有效地隔離資源、支持多租戶，自服務(wù)Kubernetes API使得開發(fā)人員能夠?qū)?duì)象存儲(chǔ)集成到CI／CD管道中。在新的架構(gòu)中，原來的Storage Pool演變?yōu)镺bject Store，大量基于微服務(wù)的Pod運(yùn)行在整個(gè)Kubernete Schedule之上，其下會(huì)適配不同的操作系統(tǒng)，而最底層則是多種多樣客戶可定制的硬件。通過Kubernetes額外的中間層，就可以輕松實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)軟件與存儲(chǔ)硬件的分離。

戴爾科技集團(tuán)中國研發(fā)集團(tuán)上海研發(fā)中心軟件工程資深總監(jiān)滕昱強(qiáng)調(diào)說：“所謂的云原生并不只是存儲(chǔ)的云原生，還包括網(wǎng)絡(luò)的云原生，即軟件定義網(wǎng)絡(luò)。通過Kubernetes這一額外的軟件中間層，的確可以帶來更大的靈活性，但性能仍是必須跨越的門檻。在云原生的網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)技術(shù)方面，戴爾科技有自己獨(dú)特的創(chuàng)新。在ObjectScale的下一個(gè)版本中，我們將通過軟件技術(shù)的突破和演進(jìn)，實(shí)現(xiàn)靈活性與性能的完美統(tǒng)一。畢竟更高的性能是存儲(chǔ)始終追求的目標(biāo)?！?/p>

目前推出的ObjectScale 1．0支持業(yè)界兩大主流的Kubernetes商業(yè)版本，一個(gè)是VMware Tanzu，另一個(gè)是紅帽O(jiān)penShift。一體機(jī)的部署方式或純軟件的方式，可以視客戶的實(shí)際需求進(jìn)行選擇。

堪當(dāng)主存儲(chǔ)之大用，ObjectScale具備了企業(yè)級(jí)存儲(chǔ)所應(yīng)具備的一切特性。一方面，ObjectScale基于與戴爾科技ECS相同的代碼庫構(gòu)建，繼承了ECS所有的企業(yè)級(jí)存儲(chǔ)特性；另一方面，它最大的重構(gòu)之處就是在整個(gè)管理面和調(diào)度面引入了Kubernetes。ObjectScale不僅能夠輕松實(shí)現(xiàn)橫向集群的擴(kuò)展，還能縱向支持添加節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)容量。“云原生除了采用Kubernetes進(jìn)行編排以外，還有一個(gè)重要特征，即自動(dòng)伸縮。ObjectScale就完美實(shí)現(xiàn)了水平自動(dòng)伸縮和垂直自動(dòng)伸縮。存儲(chǔ)容量從TB級(jí)到EB級(jí)，只要底層的硬件跟得上，上層的軟件是沒有任何限制的?！彪沤忉屨f，“戴爾科技的習(xí)慣或者說差異化優(yōu)勢(shì)是從on premise開始做起，先用于一個(gè)小規(guī)模的云，然后再擴(kuò)展至更大規(guī)模的云，乃至多云架構(gòu)。這種由小到大、自然演進(jìn)而成的自動(dòng)伸縮能力，在從on premise到云再到邊緣的混合環(huán)境中游刃有余?！?/p>

現(xiàn)代化的應(yīng)用是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。ObjectScale的一個(gè)獨(dú)到之處就在于，它能幫助用戶構(gòu)建一個(gè)涵蓋本地?cái)?shù)據(jù)中心、公有云和邊緣的全球分布式數(shù)據(jù)湖，讓數(shù)據(jù)在整個(gè)數(shù)據(jù)湖中透明地存儲(chǔ)、自由地流動(dòng)，并根據(jù)實(shí)際的用例情況決定在何時(shí)、何地使用這些數(shù)據(jù)，而不必關(guān)心底層存儲(chǔ)的細(xì)節(jié)，完全交由ObjectScale處理即可。

雖然戴爾科技早在2001年便開始了對(duì)象存儲(chǔ)的研發(fā)，但直到2015年才真正迎來了對(duì)象存儲(chǔ)的爆發(fā)，這是以大數(shù)據(jù)分析為代表的現(xiàn)代化應(yīng)用快速發(fā)展使然。對(duì)象存儲(chǔ)天生將元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分開進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，更適合分析引擎之需?！柏S富的S3兼容性和可擴(kuò)展性，使得ObjectScale成為多種工作負(fù)載的理想整合平臺(tái)，更好地滿足客戶對(duì)存儲(chǔ)高性能與低TCO的需求?！彪湃缡钦f。

如今，人工智能也是一個(gè)典型的對(duì)象存儲(chǔ)的應(yīng)用場(chǎng)景。比如，一些制造企業(yè)的生產(chǎn)線質(zhì)量監(jiān)測(cè)，以前都是由人工來完成，現(xiàn)在則是通過機(jī)器，利用AI技術(shù)，對(duì)攝像頭抓拍的產(chǎn)品圖片進(jìn)行識(shí)別，檢測(cè)產(chǎn)品表面是否有劃痕或其他質(zhì)量問題。這些海量的產(chǎn)品圖片信息的存儲(chǔ)就需要像ObjectScale這樣的對(duì)象存儲(chǔ)。

戴爾科技最近剛剛宣布了與Snowflake進(jìn)行合作，不僅可以將ECS和ObjectScale的數(shù)據(jù)復(fù)制到Snowflake，在云端進(jìn)行分析，下一步還可以使用Snowflake Data Cloud對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行就地分析；另外，還能通過本地分析滿足合規(guī)性和數(shù)據(jù)駐留要求，這對(duì)企業(yè)的安全合規(guī)運(yùn)營來說也是一大助力。

03

對(duì)象存儲(chǔ)在中國，為中國

進(jìn)入中國市場(chǎng)多年以來，戴爾科技始終秉承“在中國，為中國”的戰(zhàn)略，其多款具有戰(zhàn)略意義的產(chǎn)品研發(fā)和生產(chǎn)都已經(jīng)落戶中國，對(duì)象存儲(chǔ)就是其中之一。

從2006年戴爾科技集團(tuán)中國研發(fā)集團(tuán)成立對(duì)象存儲(chǔ)研發(fā)團(tuán)隊(duì)到今天，整個(gè)團(tuán)隊(duì)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，目前已有近200名研發(fā)人員，包括產(chǎn)品經(jīng)理、全球架構(gòu)師，以及一線的研發(fā)、測(cè)試和技術(shù)支持人員。對(duì)象存儲(chǔ)在戴爾科技存儲(chǔ)業(yè)務(wù)中的重要地位日益凸顯，已成應(yīng)用現(xiàn)代化進(jìn)程中不可或缺的一環(huán)。

陳春曦表示，戴爾科技對(duì)象存儲(chǔ)中國研發(fā)團(tuán)隊(duì)希望繼續(xù)深耕技術(shù)，并與公司的銷售和售前團(tuán)隊(duì)深入合作，致力于推動(dòng)戴爾科技的對(duì)象存儲(chǔ)和全系列企業(yè)級(jí)產(chǎn)品在中國更快更好地落地，同時(shí)更有力地支持中國本地云原生生態(tài)發(fā)展，加速中國客戶的應(yīng)用現(xiàn)代化進(jìn)程。