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联想 LeoStor 分布式存储系统 李秀峰 解决方案产品经理 联想大客户企业级产品营销 Mail ： lixf12@Lenovo.com
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新业务 / 应用模式带动数据爆炸式增长
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大数据时代数据访问的挑战 传统单一的数据存储 方式无法满足数据管 理的需求
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传统存储面对大数据的挑战 开放性不足 盘阵存储标准化程度低，组 件的更换常常导致系统故障 或者硬件的升级，这些组件 通常是由制造商专门开发用 于此系统，不能轻易的利用 市场上通用部件 成本较高 盘阵造价昂贵，导致系统建 设成本居高不下 扩展性较差 传统盘阵单点扩展存在容量 上限和接口带宽等限制，面 对 PB 级的海量存储需求， 传统的 SAN 或 NAS 在容量 和性能的扩展上无法满足
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软件定义存储 SDS 提供灵活、高效的数据解决方案 抛弃专有硬件设备的束缚，采用开放的灵活架构，提供存储级的性能和可管理性 软件定义存储的特质： 软件在存储中处于一个核心的地位，而底层 的硬件多用通用的服务器和磁盘；服务器磁盘 对资源和数据实现高效、整体上的有效管理； 具有灵活性和高可扩展性的特质，在对资源 和数据进行整体把控的基础上，通过软件实 现灵活的部署以及扩展。
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联想 LeoStor 并行存储系统
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LeoStor 云存储体系架构
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LeoStor 并行存储系统产品系列
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统一存储平台，满足数据中心多种需求
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LeoStor 并行存储系统技术规格
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LeoStor 并行存储系统典型部署架构 元数据（ MDS ）节点集群 存储（ OSS ）节点集群 以太网或 IB 网 …… 成对扩展，最大 128 对 按需扩展，最大支持 ≥1024
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LeoStor 提供多种类型接口 LeoFS
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LeoStor 智能前端切片技术
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Servers 交换机 元数据服务器通过负 载均衡算法进行负载 均衡运算 存储服务器 客户端算法计算元数据 客户端将元数据信息一步定位写入 元数据返回数据切片以及分布信息 MDS 元数据节点 OSS 数据节点 数据写入模式
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数据读取模式 15 Servers 客户端算法计算文件 元数据信息所在位置 客户端一步定位读取出文件元数据信息 MDS 元数据节点 OSS数据节点OSS数据节点
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元数据工作模式 16 存储系统索引层
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Tiered Storage 基于目录的分层存储技术
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LeoStor 基于目录和用户的配额管理
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UltraRaid 基于目录的数据保护
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LeoStor 数据自我保护
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LeoStor 的存储容量均衡技术 系统自动将数据均匀分配，可无需人工干预，同时增加系统输出带宽！
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LeoStor 智能复制技术支持构筑多活云数据中心
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基于智能碎片技术的异步复制方案 时间窗 口可调
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LeoStor 带宽聚合技术
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LeoStor 还有更多的技术特点
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测试配置概述 联想 H 厂商 L 厂商 节点配置 2 元数据 +3 存储节 点 4 个节点 2 元数据 +3 存储节点 数据磁盘个数（ 7.2K ） 54 块 14036 网络配置 ( 每节点 ) 2*10Gb 备注
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测试环境概述 名称个数备注 测试节点 Window2008 server5 均为万兆测试环境 性能测试工具 AutoTest5 专业测试工具 延时测试工具 Dmwdrp1 专业测试工具
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测试结果分析 - 顺序读 结果分析： 总带宽上，联想产品在配置较少的情况下，与 H 友商总性能接近，表现优异； 单盘效率上， Leostor 有较为明显的优势。
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测试结果分析 - 顺序写 结果分析： 总带宽上，联想产品在配置较少的情况下，优于两个友商，表现优异； 单盘效率上， Leostor 有较为明显的优势。
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测试结果分析 - 随机读 结果分析： 总带宽上，联想产品在配置较少的情况下，优于两个友商，表现优异； 单盘效率上， Leostor 有较为明显的优势。
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测试结果分析 - 延时结果 结果分析： 联想产品在延时测试中，也取得了优异的成绩
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竞争分析 ——VS NAS
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竞争分析 ——VS FC SAN
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竞争分析 ——VS Hadoop FS
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竞争分析 ——VS Lustre
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竞争分析 ——VS Panasas
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竞争分析 ——VS StorNext SNFS
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竞争分析 ——VS Isilon OneFS
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