什么是存算分离？存算分离的优势

一、存算分离的概念与架构

 

存算分离是一种全新的数据架构设计理念，将计算层与存储层解耦，形成独立的分布式系统。其架构通常包括三个层次：数据分析层、计算层和存储层。这种设计旨在满足以下三大需求：

 

1. 数据灵活性：让数据可以开放给不同的业务模块用于分析。

2. 独立扩展能力：计算和存储资源可根据需要分别扩展。

3. 资源隔离：计算和存储资源互不干扰，优化利用效率。

 

随着网络和存储设备的性能不断提升，云计算厂商通过硬件和软件的深度协作提供了加速服务，促使企业纷纷采用云存储模式。为了满足企业对大数据的分析需求，逐渐形成了存算分离架构（Disaggregated Storage and Compute Architecture），即将数据存储和计算功能独立部署。

 

 二、存算分离架构的背景与演进

 

 1. 数据架构演变的历史进程

 

数据架构的发展往往与技术的演进密切相关。从上世纪90年代至今，企业的需求不断推动数据架构的变革：

 

1990年代：企业开始采用开源数据库支持Web应用，由于免费特性，这种模式在当时大受欢迎。

2000年代初：随着数据量的增加，单台物理服务器难以完成分析任务，企业转向大规模并行处理（MPP）数据库。

2010年前后：MPP数据库逐渐无法满足现代数据分析的灵活性需求，企业开始转向Hadoop架构，实现计算与存储一体化。

  

然而，随着5G、物联网（IoT）等新技术的兴起，数据量呈现爆发式增长，传统存算一体化架构暴露出一些局限性。

 

 2. 存算一体化的局限性

 

1. 资源利用率低：  

日志留存类业务数据调用频率低，导致CPU利用率偏低，计算资源被闲置。

集群资源无法动态共享，导致不同集群在业务高峰期与低谷期资源分配不均，资源利用率低于25%。

 

2. 高昂的成本：  

计算和存储必须按比例绑定，扩容不灵活。

采用三副本存储模式，增加了大规模集群的存储成本。

 

3. 运维复杂度高：  

随着业务复杂度提升，需要不断优化服务器配置。

多种服务器型号导致维护难度加大，同时增加了机房空间和能源成本。

 

 三、存算分离的优势

 

为了克服上述局限性，存算分离应运而生，为企业提供了更灵活的数据管理模式。

 

 1. 提高资源利用率，降低成本  

按需扩展：计算和存储可弹性扩展，避免资源浪费。  

灵活调度：优化CPU和磁盘资源，提高系统运行效率。

 

 2. 简化运维，提升系统可靠性  

使用外置存储提升数据备份和恢复的便捷性。  

延长硬件设备的使用寿命，减少冗余设备的需求。

 

 四、存算分离的未来：1.0与下一代的对比

 

 1. 存算分离1.0的局限性

解决了存储和计算资源的灵活扩展问题，但数据链路较长，存在数据孤岛现象。

数据的搬迁仍需耗费大量时间和成本，无法实现真正的实时分析。

 

 2. 下一代存算分离的特点

下一代存算分离架构聚焦于数据价值的实时挖掘和融合分析：

湖仓一体化：将数据湖与数据仓库融合，形成Data Lakehouse，提升数据分析效率。  

一湖多云：数据湖支持多个云平台的接入，实现数据跨平台流转。  

计算灵活部署：数据存储可保留在本地，而计算资源部署在公有云，实现计算资源的敏捷扩展。

 

 五、存算分离与多层存储的结合

 

 1. 多层存储的必要性

随着数据量不断增长，企业需要区分热数据和冷数据。  

热数据：频繁访问的近期数据，通常占总数据量的15%-25%。  

冷数据：历史数据，使用频率较低，但在特定场景下仍有价值，约占75%-85%。

 

 2. 多层存储的实施

通过将存储集群划分为热集群和冷集群：

热集群：存储近期数据，性能需求较高。

冷集群：采用纠删码（EC）技术降低存储成本，实现高可用性。

 

 六、存算分离与计算混部的结合

 

 1. 计算混部的策略

通过在线与离线计算的混合部署，可以优化服务器资源的使用效率。  

在线计算：高峰期集中在白天10:00-24:00。

离线计算：高峰期集中在凌晨0:00-8:00。

 

 2. 实施案例

某企业在试点项目中，将离线计算任务迁移至在线业务低峰期的服务器上，成功减少了服务器资源的浪费，实现了计算混部的优化。

 

 七、云环境下的存算分离

 

 1. 云环境中的部署特点

在云环境中，大数据平台往往采用对象存储（如S3、OSS）来替代传统的HDFS。通过云主机搭建计算引擎，并结合Block Cache缓存机制，减少对象存储访问延迟。

 

 2. 性能优化的挑战

采用对象存储时，需要特别关注性能瓶颈：

删除操作的低效：对于大目录的删除，性能可能会成为计算性能的瓶颈。

数据覆盖的复杂性：频繁的insert overwrite操作可能降低计算效率。

 

 八、存算分离在不同行业的应用

 

1. 金融行业：提升数据共享效率，减少数据重复存储，缩短数据分析链路。  

2. 政务平台：实现数据在不同应用间的共享，支持资源的弹性调度。  

3. 通信运营商：降低运营成本，提高资源利用率，实现全国算力网络的统一管理。

 

 九、结论：迈向下一代存算分离

 

随着技术的进步和业务需求的不断变化，企业必须不断优化数据架构。存算分离是降低数据分析成本的重要一步，而向下一代存算分离的演进，将进一步释放数据价值，推动企业的数字化转型。未来，随着湖仓一体化和一湖多云的实现，存算分离将真正成为大数据时代的关键架构，助力企业在竞争中脱颖而出。

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