冷存儲業務

Ⅰ 塊存儲、文件存儲、對象存儲這三者的本質差別是什麼

一、概念及區別

針對不同的應用場景，選擇的分布式存儲方案也會不同，因此有了對象存儲、塊存儲、文件系統存儲。這三者的主要區別在於它們的存儲介面：

1. 對象存儲:

也就是通常意義的鍵值存儲，其介面就是簡單的GET,PUT,DEL和其他擴展，

2. 塊存儲:

這種介面通常以QEMU Driver或者Kernel Mole的方式存在，這種介面需要實現Linux的BlockDevice的介面或者QEMU提供的BlockDriver介面，如Sheepdog，AWS的EBS，青雲的雲硬碟和阿里雲的盤古系統，還有Ceph的RBD(RBD是Ceph面向塊存儲的介面)

3. 文件存儲:

通常意義是支持POSIX介面，它跟傳統的文件系統如Ext4是一個類型的，但區別在於分布式存儲提供了並行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存儲的介面)，但是有時候又會把GFS，HDFS這種非POSIX介面的類文件存儲介面歸入此類。

二、IO特點

按照這三種介面和其應用場景，很容易了解這三種類型的IO特點，括弧里代表了它在非分布式情況下的對應:1. 對象存儲(鍵值資料庫):

介面簡單，一個對象我們可以看成一個文件，只能全寫全讀，通常以大文件為主，要求足夠的IO帶寬。

2. 塊存儲(硬碟):

它的IO特點與傳統的硬碟是一致的，一個硬碟應該是能面向通用需求的，即能應付大文件讀寫，也能處理好小文件讀寫。但是硬碟的特點是容量大，熱點明顯。因此塊存儲主要可以應付熱點問題。另外，塊存儲要求的延遲是最低的。

3. 文件存儲(文件系統):

支持文件存儲的介面的系統設計跟傳統本地文件系統如Ext4這種的特點和難點是一致的，它比塊存儲具有更豐富的介面，需要考慮目錄、文件屬性等支持，實現一個支持並行化的文件存儲應該是最困難的。但像HDFS、GFS這種自己定義標準的系統，可以通過根據實現來定義介面，會容易一點。

因此，這三種介面分別以非分布式情況下的鍵值資料庫、硬碟和文件系統的IO特點來對應即可。至於冷熱、快慢、大小文件而言更接近於業務。但是因為存儲系統是通用化實現，通常來說，需要盡量滿足各種需求，而介面定義已經一定意義上就砍去了一些需求，如對象存儲會以冷存儲更多，大文件為主。

Ⅱ 「雙碳」下IDC行業發展趨勢

華為中國政企大企業業務部

碳達峰、碳中和已經成為中國以及全球主要經濟體的共識和使命，是未來30年到40年，全球最大、最確定的事件。中國在2020年9月22日75屆聯合國大會上提出：中國將提高國家自主貢獻力度，採取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭在2030年前達到碳峰值，2060年前實現「碳中和」。為了實現「雙碳」目標達成，近一年以來，各行各業都在積極 探索 實現方式。低碳化、電氣化、智能化，將是必然趨勢。

如何通過 科技 創新實現「雙碳」目標，成為各企業和全 社會 亟需討論的課題。華為預測到2030年，可再生能源佔比會超過50%，清潔能源將成為主力能源，我國也將逐步建立起以新能源為主體的新型電力系統。其次，就是用電側的電氣化，到2050年，電能的消耗也將從現在的20%，提升到50%，電動出行會成為主要方式。而通過智能化，把數字技術和傳統的電力電子技術相結合，將是實現「碳中和」的關鍵路徑。

「雙碳」背景下，IDC行業也在發生相應的變化，朝著 綠色DC、彈性擴容、架構極簡、全面鋰電化、風進水退、AI智能、安全可信 等方向發展。

「碳中和」成為當今世界最為緊迫的使命，將帶來深刻的變革，建設綠色低碳數據中心成為必然方向。 風能、太陽能等綠電將更普遍地應用於IDC數據中心，在數據中心全生命周期內最大限度地節約資源（節能、節地、節水、節材等）是大勢所趨，在大型IDC數據中心園區，熱回收作為一種新型節能方案，已經開始落地。IDC行業數據中心的PUE將邁向1.0x時代，「零碳」DC將出現。未來隨著「碳中和」的進一步推進，數據中心PUE等能耗限制將更加嚴格，監管部門將進一步加大綠色數據中心建設力度，推廣先進適用節能減排技術裝備，預計在更多鋼鐵、製造業等高能源消耗領域的企業開展IDC業務。

未來5年，IT設備持續向高算力、高功率密度演進，CPU和伺服器功率持續提升，同時，伴隨AI應用的需求增長，AI算力比重進一步提升。為平衡效率和成本，IDC數據中心必將向高密化發展。當前新建IDC的功率密度已由2018年的6kW/櫃增加至8kW/櫃。預計到2025年，隨著多樣化算力協同，主流IDC數據中心將形成15kW/櫃部署形態。

IT設備的生命周期一般為3~5年，大體上其功率密度每5年翻一倍，而IDC數據中心基礎設施的生命周期為10~15年。IDC數據中心基礎設施需支持架構彈性、分期投資，以生命周期最優的CAPEX滿足2~3代IT設備的功率演進。同時，由於承載的IT業務不同，IDC數據中心須具備彈性能力，匹配不同功率密度的IT設備混合部署，實現按需擴容，節省空間。

應對傳統數據中心建設緩慢和初期投資成本大的弊端，系統級和數據中心級架構極簡將成為主流。數據中心供電/製冷架構將從傳統架構向一體化鏈路級融合產品演進。在預制化、全模塊化設計下，數據中心具備快速部署、彈性擴容、運維簡單、高效節能等優勢。

預制模塊化數據中心採用樂高積木搭建方式，一座5層1000櫃的數據中心，地面主體建築從無到有隻需7天，整體端到端交付只需6個月，比傳統鋼混樓宇數據中心交付時間減少了50%以上，滿足IDC業務快速上線需求。

傳統數據中心供配電系統存在系統割裂且復雜、佔地面積大、故障定位難等問題，隨著鋰進鉛退趨勢推進，以及鋰電池成本的不斷下降，鋰電將在數據中心得到規模應用，逐漸走向全面鋰電化。相對傳統鉛酸電池，鋰電池生命周期是鉛酸電池的兩倍，同時在佔地面積、運維效率、使用壽命和安全性等方面存在優勢，可節省用地面積70%，實現供電系統的高密化和模塊化。

由於冷凍水系統架構復雜，不利於快速部署和運維，同時，在「碳中和」願景的驅動下，少水甚至無水的製冷系統將成為主流。而模塊化架構的間接蒸發冷卻系統採用一體化產品設計，可縮短部署時間、降低運維難度，同時充分利用自然冷卻資源，大幅降低製冷系統的電力消耗，在氣候適宜區域將逐步取代冷凍水系統。

隨著IoT、AI技術的不斷完善和普遍應用，將逐漸替代重復勞動、專家經驗和商業決策，數據中心將逐步實現由運維、節能、運營等單域的智能化，向規劃、建設、運維、優化的全生命周期數字化和自動駕駛演進，包括AI能效優化，實時調節參數；AI運維，7*24不停時巡檢，預測性維護；AI運營，在線模擬，自動設計業務。

數據中心基礎設施智能化程度不斷提升，隨之面臨的網路安全威脅成倍增加。數據中心須實現系統級、器件級、設備級三層預測性維護，同時具備硬體可靠、軟體安全、系統韌性、安全性、隱私性、可用性六個特徵，分層級防禦，鞏固數據中心安全可信。

在iPower技術加持下， 華為DCIM為數據中心供配電系統提供部件壽命預測、「結點」溫度預測、鏈路整斷分析等功能，從被動式維護到主動預警，保障系統安全可靠。同時，華為DCIM通過傳輸加密、存儲加固等多重手段，以電信級安全設計為標准，構造全方位安全「長城」，全方位保障數據安全。

基於上述IDC行業的發展趨勢，華為結合在數據中心能源多年的耕耘，在數據中心能源關鍵基礎設施領域，推出了電力模塊、EHU、SmartLi、iCooling等產品和解決方案，與行業「懂行人」共同推動低碳IDC的建設，助力IDC行業「雙碳」目標達成。

在世紀互聯蘇州國科數據中心， 採用華為智能鋰電UPS整體解決方案，端到端供配電佔地面積節省了50%以上，出櫃率提升10%。模塊化UPS智能休眠功能做到低載高效，每年可節省電費上百萬元。

在萬國數據廊坊一號數據中心和廊坊二號數據中心 採用華為智能間接蒸發冷卻方案，充分利用自然冷源，有效延長自然冷卻使用時間，最大限度降低數據中心製冷系統能耗，相比傳統冷凍水方案節能8~10%。華為聯合行業「懂行人」，共同打造綠色數據中心，為數字中國提供堅實平台。

在華為雲廊坊數據中心 為提升冷卻系統運行能效，該數據中心採用華為iCooling@AI能效優化解決方案，利用人工智慧，建立能耗與負載、氣候條件、設備運行數量等可調節參數間的機器學習模型，在保障設備、系統可靠的基礎上，實現了從年平均PUE1.42降至1.28，年省電費近千萬，實現了數據中心的節能減排高效運行。

在助力IDC行業「雙碳」目標的實現進程中，華為將繼續發揮數字技術與電力電子技術這兩大領域的優勢，將瓦特技術、熱技術、儲能技術、雲與AI等技術創新融合，加速能源數字化，推動低碳IDC建設。

實現「雙碳」目標，需要各行各業攜手共同努力，華為作為創新引領者，將繼續堅持開放合作戰略，從技術、產品、產業各個層面，與IDC產業供應商、集成商、客戶等產業鏈上下游，以及產業組織、標准組織等積極開展全方位合作，助力IDC產業升級，實現最廣泛的合作共贏，最終實現「加速能源數字化，推動低碳IDC建設」的願景。

Ⅲ 數據存儲：什麼是冷存儲

眾所周知，隨著科技的發展，在我們生活和工作中產生的數據越來越多。這些數據中有一大部分都屬於冷數據即較長時間之前的狀態數據，其特點是較低的訪問頻率，並且需要最大限度的降低其存儲成本，同時要求隨時可訪問。例如微信和QQ上存儲的大量的圖片信息，社交媒體，智能互聯網時代，大量的社交數據產生，用戶通常查看新發布的圖片、視頻，而對於那些舊的數據，則鮮有人問之。對於照片、視頻等這些非結構化數據通常會佔用大量存儲空間，並且增長速度遠遠超過其他類型的數據。
根據被訪問的頻度不同，數據可以被分為「熱數據、溫數據、冷數據」三種類型。其中，冷數據特指活動不頻繁、不會被經常訪問甚至永遠不會被訪問，但仍然需要長期保留的數據。熱數據受到業務特徵、用戶行為乃至監管政策的影響（例如，醫院的醫學影像文件需要自患者最後一次就診之日起保存不少於15年），經過一段時間的使用後，絕大部分數據都會迅速變「冷」。因此，數據集合中通常有高達80%的部分屬於不常被訪問的冷數據。然而，冷數據並非失去價值，大數據、人工智慧等新興業務對海量冷數據進行檢索和挖掘的需求依然存在而且日益迫切。
金錢貓雲存儲架構下的冷存儲技術產品採用最前沿的AI技術，通過對存儲數據進行智能分析、區分冷熱數據、優化存儲來達到降低存儲系統的整體投資成本及運營成本。據測算可降低伺服器硬碟投資成本50%，節省用電50%。金錢貓雲存儲架構下的冷存儲技術產品是一款節資省電造福於民的產品。金錢貓的服務，走進千家萬戶！