超融合数据中心建设方案

为了解决超融合基础设施的性能瓶颈问题，可以采用以下策略：

（1）对存储资源进行分层管理，将热数据和冷数据分别存储在不同性能的存储介质上，如SSD和HDD，以提高整体存储性能。

（2）采用缓存技术，将频繁访问的数据暂存在高速缓存中，减少对后端存储的访问压力。

（3）对虚拟机或容器进行合理的资源分配和调度，避免资源争用导致的性能下降。

为了解决网络延迟问题，可以采取以下措施：

（1）优化网络拓扑结构，减少数据传输的跳数和网络拥塞的可能性。

（2）采用高性能网络设备，如低延迟交换机和路由器，以降低数据传输的延迟。

（3）合理规划虚拟机迁移、数据备份等操作的执行时间和路径，避免对网络造成过大压力。 H-Cloud 节点之间通过镜像链路保障两个镜像卷的IO一致性，而这一点无需依靠应用主机性能支撑。超融合数据中心建设方案

从扩展性角度分析，由于H-Cloud支持多种主机操作系统和多种群集技术，因此未来用户新增不同业务和不同的主机平台时，都可利用已构建好的容灾平台，真正实现“业务持续性企业统一虚拟化存储平台”的技术目标。

从性能方面分析，除了已建议的高性能虚拟化存储平台和H-Cloud容灾软件外，我们还需要考虑到主机端的I/O负载均衡问题，因此，我们建议在服务器端配置H-Cloud的MPIO负载均衡软件，实现多个I/O通道和路径之间的负载均衡与错误保护，使整个容灾虚拟化存储平台的性能达到极优。 宁波超融合厂商超融合技术使得IT架构更灵活、可扩展性更强，能够快速应对业务需求的变化。

通过Passthrough进行迁移，基于Pass-through功能，轻松实现了数据迁移，数据备份操作，降低了企业用于系统迁移总体投入成本，降低了操作的复杂性，数据迁移备份可以短时间高效率完成，通过H-CLoud存储虚拟化网关成熟的技术安全进行操作，迁移失败会的恢复流程同样简单高效；条带化技术H-Cloud基于开放式的虚拟化整合，往往后端的节点将是若干个阵列，通过RAID技术进行整合后，存储单元将被整合为磁盘池，提供数据的并行写入及读取；

在往常，我们只能是通过扩展更多的服务器节点来提升整体系统性能。虽然一些新的存储介质如SSD,Flash，闪存阵列引入能够缓解一部分存储IO压力，但无法从计算层面彻底解决IO等待时间。有时候我们会想，如果IO能够得到并行处理就好了。在90年代中期之前，H-Cloud前身正式致力于并行IO的处理技术，使CPU多个CPU/Core之间能够协同并行的处理IO负载，提供更多IOPS数量。如今H-Cloud把这项骄傲的技术应用到全闪存阵列存储虚拟化软件中，促使多达100个以上的CPU/Cores并行处理前端的IO，让应用程序享受极低的延迟。应用服务器与存储节点数据交互，是通过部署后的 H-Cloud 系统来实现的。

并行IO技术：众所周知，当今技术中CPU的处理之能力与存储IO的能力差距越来越大。当前CPU的IO处理方式多是基于串行方式，这就造成I/O需要等待队列之后进行处理，从而导致整体IO处理性能缓慢。另一方面，我们可以极大的扩展计算资源，内存，总线从700%到10000%，但是硬盘驱动器只能增加到20%，当一连串的函数在一个CPU/Core中进行繁忙的处理中，芯片热量会使处理速度直线下降。凭借这一技术，H-Cloud在2016年的SPC-1基准测试中，性价比与性能取得了排名一的成绩，远远优胜于那些耳熟能详的大厂。不仅限于一个单一的硬件制造商。成都服务器超融合

我们知道在应用层面关键业务多少基于OLTP类型，这些复杂分布式，随机性写入对磁盘提出更高的性能要求。超融合数据中心建设方案

潜在的成本效益保护：扩大了存储能力可由多个硬盘组成容量巨大的存储空间。降低了单位容量的成本市场上最大容量的硬盘每兆容量的价格要极大高于普及型硬盘，因此采用多个普及型硬盘组成的阵列其单位价格要低得多。提高了存储速度单个硬盘速度的提高均受到各个时期的技术条件限制，要更进一步往往是很困难的，而使用RAID，则可以让多个硬盘同时分摊数据的读或写操作，因此整体速度有成倍地提高。在不依靠物理功能的前提下，实现RAID功能，是数据信息并行写入与读取，并且写入数据横向的分配至每个磁盘，在发挥每个磁盘性能同时，体现了磁盘节点间的负载均衡；通过存储阵列之间的实时镜像技术（SynchronismMirroring），允许在线维护及替换存储阵列，应用主机不会受到中断影响。数据根据需要搬迁至另一个磁盘池，业务不受影响超融合数据中心建设方案