QLC + 3D XPoint =庞大的数据的通用存储

“我们对HDD是宗教的。我们是硬盘驱动器的灭绝级别。“这是本公司杰夫德沃思的产品VP的产品副总裁介绍了一个基于美国的闪存启动，这是一家基于美国闪存的闪存启动，这些闪存启动，这些闪存启动，这些闪存启动是“HDD价格”的“Exabyte-Scall闪存”。上个星期。

巨大的想法是，它的产品中的所有客户数据都驻留在批量QLC闪光上，其中一些3D XPoint作为缓冲区。这样，它们不仅可以受益于高性能 - 这不一定是主要目标 - 但也是非常高度的。

为什么这重要？令人难以置想的是，越来越多的客户希望访问所有数据来运行AI /机器学习操作 - 这意味着访问相同类型的媒体上的所有内容。

分拆好处是客户不需要运行众多存储系统并遭受该方案的低效率。

根据Denworth，Gartner-Inspired金字塔，底部的容量存储和最表情，是一个妥协，它在数据中心中创造了“不良行为”，需要使用不同的存储系统并在其中迁移数据那些层。

Denworth表示，巨大的做法是在它的头上“转动传统的存储金字塔”。目的是提供存储的内部物品，如云中的易于消耗，并且随机访问AI /机器学习工作负载所需的数据。

换句话说，Denworth，“全闪存档案”或“通用存储”，其替换所有现有性能层和系统。它将“在3D xpoint速度写入”，同时在TB吞吐量吞吐量，数百万IOPS。

“它将足够便宜，不需要其他存储进行事务工作负载，但可以用于任何东西，”Denworth说。“它是HDD价格的exabyte级存储。”

庞大的数据硬件是在NVME过度的连接周围内置的，使用3D xpoint和“低成本闪存”介质。托管，它提供NAS和对象存储访问，即通过NFS，SMB和S3协议。

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沉重的提升是在2U节点中完成，每个节点都包含高达675TB的QLC闪光灯，具有18TB的3D XPoint。数据减少后，总容量可以是可用容量的PB。

这些节点是愚蠢的单位。控制器智能驻留在基于Kubernetes的集装箱内容存储服务器中，该服务器处理I / O请求，闪存存储层之间的数据迁移，擦除编码，数据减少和加密。存储控制器处理在此处完成，因此如果要缩放性能，则添加存储服务器节点，最多可达100,000个容器。

根据Denworth的说法，服务器和批量存储之间的延迟总是小于10微秒。

基于容器的存储服务器方法，使用了高速介质，导致使用无状态方法。没有服务器保存高速缓存，因此如果服务器关闭，则不需要缓存一致性问题或重建。通过在整个系统中再现Docker容器来处理任何缩放。

巨大的调用它“分解，共享一切”或Dase。

浩瀚可用作全硬件，全软件或两者的组合。

QLC闪存，其限制和巨大的解决方案

巨大的创新方法中心在汇集两个关键的电流突破存储硬件技术 - 3D Xpoint和QLC闪存 - 同时编写软件，平滑他们（特别是后者）带来的一些问题。

QLC闪存允许对所有存储的数据相对便宜的闪存。然而，QLC - 四级单元 - 确实带来了缺点。

它的强度 - 每个芯片的储存密度 - 基于每个单元的4位，因此每种细胞16个比特组合。但是由于每个单元有这么多的开关电压，所施加的电荷被放大，以确保写入的可靠性。这里的缺点是QLC闪光灯并不持续很长 - 每个单元格的几百个写入，实际上。

此外，QLC尝试以相当大的尺寸写入块，以最大限度地减少磨损（100多为MB），并将在内部移动数据以实现最佳块放置。这增加了磨损。

通过在最小化磨损和内部数据移动（即重写）的块大小中，通过写入块尺寸来围绕这个问题来解决这个问题。

为了能够这样做，巨大的需要缓解QLC写道。因此，虽然它产生了很大的事情，但其3D XPoint容量形成了一个“缓冲区”，它允许发生这种情况。

下一步

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