云环境下的存储技术路线选型方案

云环境下的存储技术路线选型方案

云环境下，企业不是为了适应云而上云，而是需要根据既有和未来的业务系统的数据、访问、负载、变化等相关需求去选择正确合适的技术元素，然后如何将这些元素融入自己现有的云环境当中。云环境下，企业应该如何根据不同的业务负载、数据特征选择最适合的存储技术路线？社区专家主张议题主编苏海涛某集团公司首席数据官：本议题下由江西农信运维技术经理邓毓、江苏农信存储工程师康建国、北部湾银行技术经理哲哲蛙、嘉兴银行信息安全负责人高鹤针对关键点发表主张，几位专家的主张经过利安人寿资深工程师陈萍春、某证券云原生技术专家汪照辉、某金融机构架构师李威等几位专家的复议，最终形成了一定的共识呈现于此，希望对同行有所帮助。在当前的云环境下，满足业务混合负载需求的多存储服务共存是当下主题，在存储架构选择方面，分布式和集中式两种架构各有优缺点，因为分布式架构更复杂，所以一般能用集中式解决的就无需考虑分布式，千万不要为了分布式而分布式。随着金融科技技术的飞速发展，当前银行信息系统业务负载的数据特征并非完全单一类型，而是呈现出混合的数据特征，需要应对多种IO类型的存储需求，包括高并发IO（交易）、高吞吐IO（分析）、普通文件存取IO（文件交互）、海量文件存取IO（对象交互）等。例如银行的信贷系统，通过手机银行等互联网渠道办理信贷业务时，有高并发、低时延的IO需求；通过信贷管理端在线统计分析信贷相关数据时，有高吞吐、高性能的IO需求；信贷系统和其他业务系统交互数据文件或者信贷系统各应用节点共享文件数据时，又有便捷可靠的文件存取IO需求；通过柜面等线下渠道办理信贷业务产生海量的影像文件时，还有海量小文件归档和调阅的IO需求。在对存储的需求上，越来越多的银行信息系统呈现出像信贷系统这样混合的负载需求，非某一类某一种存储（集中式或分布式块、文件或对象）能够完全满足。在当前的云环境下，满足业务混合负载需求的多存储服务共存是当下主题，在存储架构选择方面，分布式和集中式两种架构各有优缺点，因为分布式架构更复杂，所以一般能用集中式解决的就无需考虑分布式，千万不要为了分布式而分布式。下面以某银行真实业务负载为例，分类剖析其存储技术路线和方案的选择，旨在帮助读者结合企业实际业务负载需求进行合理的决策。一、渠道/前台类业务银行各类业务渠道非常多，是直面客户办理业务的信息系统，主要线下渠道包括柜面、ATM、POS、智能柜台等，主要线上渠道包括手机银行、网银、移动营销（平板）、微信营销、互联网金融等。1）这两类渠道系统要么是间接为客户办理业务的柜员、POS收银员，要么是客户自己。所以在办理业务过程中，客户等待办理业务的时间或者自己的体验感非常重要，这就要求渠道系统自身的耗时要绝对小（业务办理的体验感是全链路的，渠道系统是业务链路最前面一个环节），在存储端需求表现为小IO但延时要求低，量级最好在毫秒以内。随着越来越多的渠道系统也开始上云，采取分布式存储却不是一个最佳的选择，因为采用通用X86带SSD盘，用软件搭建的分布式存储，即使其IO响应时间达到极致，无论如何也比不过现如今的全闪存储阵列，这是因为高端全闪采用了大量硬件加速IO，专用硬件的效率是软件所不能比拟的，因此建议云上这类对IO延迟严苛渠道系统数据库底层存储能用全闪最好。2）针对高并发的渠道系统，如手机银行、互联网金融等，其他线下渠道受限于柜员、终端或客户端总数量，其TPS或者QPS会存在上限，并发需求的极限也是容易预测的，采用集中式全闪完全足够。而高并发渠道的业务TPS兼具爆发性和难以预测性，集中式架构越来越捉襟见肘，尤其是这类渠道系统如果采用单体集中式的数据库很容易就达到瓶颈，采用分布式数据库不可避免成为趋势。对存储需求而言，更多要求的是IOPS能力，所以目前而言分布式数据库+分布式存储是最佳组合。3）即使是渠道类系统，也有业务管理的功能需求和文件共享需求，主要是报表查询、统计和分析，管理和应用文件系统共享等。在存储需求角度，这类业务管理IO是轻分析类型，数据特征为低IO吞吐，云环境下对接集中式存储或者采用底层为分布式存储的块存储服务均可，文件共享可以采用集中式NAS或者云上NAS服务。二、平台/中台类业务银行的业务平台类有两种，一种是共享服务平台类，对全行信息系统提供基础性服务，包括通讯、影像、公共业务和安全等内容，如ESB企业总线、影像平台、业务中台、安全中台等。另一种是业务产品平台，如信贷大平台、中间业务平台、支付平台、银行卡系统、电子银行平台、互联网能力中心等。1）针对通讯及安全校验类服务平台，其数据库往往仅需提供配置的存取功能，通常是异步松耦合的架构，整体IOPS较小，对IO响应时间也不敏感，应用节点大量横向扩展满足TPS要求即可。因此存储端需求采用集中式存储或者云上普通块存储服务即可，有ESB文件FTP共享的需求的，可以采用云下或者云上NAS服务。2）针对影像类服务平台，主要体现在影像数据库和影像文件本身的存储需求。影像数据库会存储影像与业务的关联关系，以及与影像文件的映射关系。业务大量接入影像平台后，海量的影像文件快速增长，对数据库的压力也陡然剧增，其数据访问特征是高IOPS小吞吐低延迟，站在存储的角度，分布式数据库+分布式存储较集中式数据库+集中式存储的架构更有远景优势。针对影像文件本身的存储选择，毋庸置疑选择云上或云下对象存储服务即可，传统NAS或者云上NAS服务在海量数据面前有着先天劣势。3）针对业务产品平台，如信贷系统一样，其数据特征类型比较多，属于混合负载类型，因此需要结合各类需求，针对性地选择存储方案，如针对数据库既有高并发低延时需求，又有高吞吐高性能需求时，一方面数据库可以进行数据拆分，实时表和历史表要分库，实时库用集中式数据库+全闪组合，历史库用于统计查询和分析，则可考虑分布式数据库+存储的组合。另一方面新建系统的数据库可以直接采用当前比较火热的HTAP分布式数据库，同时高质量承担OLTP和OLAP的能力，但技术选型的要求和后续的运维成本会比较高昂。三、管理/决策类业务银行的管理决策类系统大多为业务数据存储、加工和分析型系统或平台，包括大数据平台（数据仓库）、数据集市、反洗钱、数据报送、财务管理、绩效考核、风险合规等等。1）数据存储加工类平台数据特征为高吞吐高IOPS，目前技术也非常成熟，有采用云下Hadoop、ES、Kafka三大集群，也有采用云上专有大数据云服务，存储需求目前也是行业公认的分布式存储体系架构。2）数据分析类系统对存储需求主要体现在数据库层面，单体实例的数据库目前来看，越来越捉襟见肘，一是单体实例计算能力达不到要求，二是单体实例下整体存储能力的瓶颈点比较多，包括操作系统磁盘和队列瓶颈，网络层面的带宽瓶颈，存储层面的IOPS瓶颈等，虽然有各类解决方案，但终归是按下葫芦起了瓢，尤其是面对实时性数据分析的需求时更加如此，因此分布式分析型数据库+分布式存储的方案才是最优解。四、后台类业务银行的后台系统一般称作核心系统，它是银行最基本的存贷款业务为主的系统，是其他业务子系统的基础。核心系统是交易处理系统，主要完成处理客户账务及内部账务的分户核算处理；同时核心系统也是会计处理系统，处理银行科目的清算核算。核心系统是银行最重要的系统，作为业务全链路过程中的最后一个环节，其数据特征是高IOPS低延迟需求。每日的日终批量又涉及复杂的批量逻辑和数据加工，数据特征是高吞吐高IOPS。目前有部分银行进行了新核心系统建设，将核心系统改造为分布式核心，以满足这些严苛的要求。也有大部分银行目前是保持现状，以大型机或高端小型机+高端存储阵列（全闪或者混闪）为主，一方面也是这些高端硬件的组合的确能够HOLD住这些需求，多年来运行也非常稳定，尤其是大型机和AS400的银行用户，内在外在因素驱动进行新核心系统建设的动力不是非常充足。另一方面这套传统架构在两地三中心的体系下非常完善，而分布式数据库+存储的组合，其两地三中心体系在银行案例中尚未成熟和经历历练。

康建国江苏农信存储工程师：随着电子商务、云原生、微服务、分布式应用、DevOps等现代应用架构的流行，用户将会开始把越来越多的传统应用，迁移到云环境。云环境下，企业如何根据不同的业务场景、数据特征选择最适合的存储技术路线？本文通过介绍云环境下不同的存储服务类型以及对应的存储技术，辨析在云环境下各个存储技术的适用场景，希望能给IT同行们提供一点启发和参考。一、存储服务的类型存储服务的类型根据数据类型的不同，一般分为块存储、文件存储和对象存储三类。块存储基于传统的磁盘阵列实现，将存储区域划分成固定大小的块，以卷的方式挂载到主机操作系统后，操作系统可将其格式化成文件系统，或以裸数据的方式作为数据库的存储。块存储方式不存在数据打包和解包过程，因此应用系统跟存储系统耦合程度紧密，数据访问延迟低、性能高。文件存储指的是存储介质上存储的是目录-子目录-文件这种形式的数据结构。这种数据结构是我们自然人所能容易识别的数据，绝大部分由作为自然人的程序员所编写的各种软件程序也使用这种方式来访问文件。因此文件存储的特点是一方面可读性高，另一方面访问数据需要先遍历多层文件目录。对象存储采用基于键值访问机制的扁平化存储架构设计，它没有多层树级文件目录。在对象存储系统中，对象是数据存储的基本单元，所有对象都有一个对象标识，通过对象标识OSD命令访问该对象，使用简单，小IO性能好。二、云环境下的存储技术随着电子商务、云原生、微服务、分布式应用、DevOps等现代应用架构的流行，用户开始将越来越多的传统应用进行改造和重构，迁移到云环境。那么在云环境下有哪些存储技术可供选择适用呢？下面针对云环境提供的块存储、文件存储和对象存储三类存储服务，简单讲讲对应的存储技术。1.块存储云环境的块存储技术主要包括使用集中式块存储和分布式块存储两种技术路线。1）集中式块存储作为目前最流行的IAAS框架，OpenStack架构中有一个独立的组件叫Cinder。Cinder是OpenStack中提供存储服务的API框架，用来为后端不同的存储结构提供统一的接口。不同的块设备服务厂商在Cinder中实现其驱动支持。后端的存储可以是DAS、NAS、SAN、对象存储或者分布式文件系统。由于在云计算领域OpenStack受欢迎度非常高，因此众多存储厂商如NetAPP、IBM、DellEMC、华为和众多开源块存储系统均提供了对Cinder的支持，这也为在云平台基础架构层使用集中式SAN存储提供了技术基础。当用户规划在云平台下使用集中式块存储时，需要首先考虑两个方面。第一，自己使用的云平台是不是基于OpenStack开发的，如果不是，那可能没有SAN的接口。国内的主流云平台产品大都是基于OpenStack开发的，但也存在少量的自研云平台。第二，基于OpenStack的云平台通过使用Cinder来对接FC-SAN集中式存储，Cinder只提供框架，需要通过调用FC-SAN设备厂商提供的Driver来使用和管理。这方面需要云平台厂商配合。目前国内大部分基于OpenStack开发的云平台产品中已经集成主流存储厂家的FC驱动，可以让Cinder与存储底层对接，得到更高和更稳定的性能表现。2）分布式块存储分布式块存储是分布式存储架构下的一个存储接口。目前主流分布式存储技术主要分HCI超融合基础架构和SDS软件定义分布式存储。主流SDS分布式存储又分为Ceph系和非Ceph系。在大规模云环境下，SDS软件定义分布式存储适配度更高。2.文件存储文件存储技术按照底层硬件架构可以分为集中式NAS存储和分布式文件系统。集中式NAS存储生态完善，在各大企业数据中心文件共享服务中占据很大比例。集中式NAS存储设备由机头和扩展柜组成，集成度高，运维相对简单。分布式文件系统与集中式NAS相比，区别在于提供了并行化和横向扩展的能力。分布式文件系统按照架构有无中心分为两类，一种是有中心架构的分布式文件系统架构，包括GFS、HDFS等。另外一种是完全无中心的分布式存储架构，包括CephFS、GlusterFS等。其中CephFS和GlusterFS支持POSFIX接口。GFS和HDFS的默认最小存储单元为64M、128M甚至更高，是适合大文件尤其是GB级别的大文件存储场景的分布式存储系统。GlusterFS是采用无中心对称式架构，没有专用的元数据服务器，元数据存在于文件的属性和扩展属性中。数据分片分布，也更适合大文件存储。CephFS是分布式存储系统Ceph面向文件存储的接口，CephFS构建在RADOS（Ceph的核心技术-分布式对象存储）之上,继承RADOS的容错性和扩展性，支持冗余副本和数据高可靠性。3.对象存储对象存储采用基于键值访问机制的扁平化存储架构设计，它没有多层树级文件目录，天生具有分布式的架构优点，扩展方便。对象存储使用简单，客户端调用API就能进行数据存储和读取，其接口就是简单的GET、PUT、DEL等。对象存储提供了基于对象的访问接口，有效地合并了NAS和SAN的存储结构优势。三、云环境下的各类存储技术的适用场景1.块存储分布式块存储的优势在于扩展性，所以适用于云环境下大规模的虚拟机、容器场景。另外，MySQL、MongoDB等轻量级数据库场景也可以选择使用分布式块存储。对于IO密集型数据库应用来讲，当前最好的存储模式仍是采用高性能低延迟的集中式高端存储阵列。另外，针对云规模相对不大，但业务重要性较高的业务场景，可以选择使用基于OpenStack的云平台通过Cinder接口来对接集中式存储，为该类重要应用获得更高和更稳定的存储性能。2.文件存储集中式NAS支持POSFIX接口，与现有应用集成简单，适合小规模应用环境的快速部署。GFS适合存储大文件，尤其是GB级别的大文件存储的场景。HDFS适合单次写多次读的大文件流式读取的场景。GlusterFS基于无中心化架构，没有元数据服务器，具有高扩展性、高可用性、高性能，能够处理千数量级的客户端，可配置性较强。CephFS也支持POSFIX接口，它使用Ceph存储集群来存储数据，因此能够解决NAS产品scale-out横向扩展不足的缺点，与使用Ceph存储的云环境最适配。GlusterFS和CephFS可以作为在大规模云环境下代替NAS的通用分布式文件系统存储技术，也是现在分布式NAS的发展方向。3.对象存储对象存储接近无限扩展能力使其可以真正意义上实现非结构化数据的海量存储。其扁平化的存入和读取数据对象方式，使其使用方式简单，应用经过标准API接口进行调用，十分契合互联网大数据的存储。对象存储适合存储包括多媒体、音乐、图片、视频监控文件、软件、镜像、扫描件等种类在内的海量文件。另一方面也要注意，对象存储不支持随机读写操作，只能全读全写，其面向的是一次写入，多次读取的非结构化数据存储的需求场景。

哲哲蛙北部湾银行技术经理：金融业的核心、柜面等重要交易系统，因为业务并发量大，且业务敏感性高，必须保证相应系统的数据库、应用程序具备极高的稳定性和性能，为保证数据库以及此类响应时间要求较高的应用高效稳定运行，获得良好的IOPS和读写时延，需要在企业云平台存储池中规划专用的通过集中式全闪存存储构建的存储资源池。在云平台广泛应用的今天，云平台IAAS基础资源中的存储资源池建设至关重要，建设者需要充分考虑建立高性能的集中式存储、灵活分布式存储兼备的多池模式，接下来本文从性能、冗余性角度分析，介绍云平台分布式存储池建设中应该如何进行规划，以保证存储池能长期、稳定支撑企业的信息系统运行和发展。目前集中式存储和分布式存储均已得到了广泛应用，存储池作为云平台的IAAS主要构成部分，需要在云平台上线实施的时候就进行良好的规划，保持充分的稳定性、灵活性，保证后续的便捷使用和运维，以更好的支撑业务发展。金融业的云平台计算池中运行有裸机、虚拟机、容器多种运行态资源，为支撑数据库、应用服务器、容器以及文件存储等场景，在建立企业级云平台存储池时，通常需要规划采用多种不同特性的存储设备组建存储池，选择最优性价比的方案以支撑不同场景的需求。一、分析应用场景，建立多个云平台存储池对企业的存储进行规划建设时，离不开存储应用场景的分析，需要考虑的云存储是用来做应用系统的存储，是归档、还是备份云存储端、亦或是其他的应用，因为不同的应用是需要不同的解决方案。当确定了云的应用场景后，才可以继续根据需求制定应对方案。例如对于应用系统，如支撑业务交易的数据库，对容量要求相对不大，但要求满足较高的性能。例如对于多个系统间的文件交换，或者多个服务器节点需要共享维护同一个共享文件目录，共享文件服务器则要求有效的访问控制、同时具备较好的带宽。而用于备份的存储，则需要安全与可用性、归档则要求大容量而成本低廉的存储。确定了应用场景，也就确定了存储池的建设方向。（如图1）图1：云平台集中式、分布式存储池金融业的核心、柜面等重要交易系统，因为业务并发量大，且业务敏感性高，必须保证相应系统的数据库、应用程序具备极高的稳定性和性能，为保证数据库以及此类响应时间要求较高的应用高效稳定运行，获得良好的IOPS和读写时延，则需要在企业云平台存储池中规划专用的通过集中式全闪存存储构建的存储资源池，此部分存储池通常采用高端集中式存储构成，高端集中式存储技术成熟，使用时间长，案例众多，服务体系完备，通常采用高性能存储机头管理高速的NVMeSSD，能提供极高的IOPS响应速度。集中式存储通常采用高效FC协议提供服务，也有少量用户采用ISCSI等IPSAN方式提供服务。集中式存储因其产品设计理念，存在一定的弊端，例如在需要对存储设备进行扩容、迁移等操作时，单台存储的扩展能力相对有限，扩容灵活性差。集中式存储的使用经验已经较为成熟，在规划组网等时需要考虑的磁盘容量规划、域规划、RAID以及热备盘规划、物理端口冗余、多路径规划等方面。除集中式存储池外，云环境中另一类广泛应用的存储就是分布式存储。分布式存储目前多用于支撑一般虚拟机、容器以及保存海量文件的存储，采用大容量机械硬盘组件的分布式存储通常用于提供NAS/对象等存储，对象存储常用于保存视频图像信息库等数据存储与共享业务；采用混闪存储或者全闪存储组件的分布式存储常见于提供应用虚拟化等块存储。分布式存储采用分布式设计理念，在空间可扩展性、服务可用性、数据可靠性、接口通用性、扩容灵活性等方面具有其不可替代的优势，是云环境中便捷、统一管理和高效应用的云平台基础组件。分布式存储池的规划建设，需要考虑的因素通常包含容量、性能、安全性几个方面，相关的规划点则包括节点数量、磁盘配比、组网规划、集群的用户角色规划等。二、文件存储之NAS/对象存储NAS存储也通常被称为附加存储，存储设备通过标准以太网添加到多台服务器，服务器通过IP可以直接挂载磁盘，挂载后磁盘可以直接作为服务器一个文件系统进行存储。目前金融业里，NAS多用于应用数据文件共享，将数据需要通过网络传送到多台客户机共同读写的场景，NAS设备在企业内网进行数据文件分发共享的场景较为成熟；其次NAS应用于高效的文件共享任务中，例如Unix中的NFS和WindowsNT中的CIFS，其中基于网络的文件级锁定提供了高级并发访问保护的功能。NAS在便捷的同时也存在一定缺点，因NAS基于传统的TCP/IP建设，较为适合应用在较小的网络或者局域网内，因为NAS受限于企业网络的带宽，很可能会出现当多台客户端访问NAS文件系统时，NAS的性能大大的下降，导致性能瓶颈。其次，当数据中心内部网络到一定的规模时，NAS设备的数据服务和数据管理形成了网络的双重负担，如果要对NAS进行备份，通常需要通过服务器进行中转，备份效率也较低。目前金融业用于存储海量视频、图片等流式文件的，采用对象存储服务较多。对象存储对文件数量和大小不作限制，并且分布式架构可以根据所需存储量灵活扩展存储空间，支持流式写入和读出，特别适合非结构化大文件的业务场景。对象存储支持数据生命周期管理。可以自定义将到期数据批量删除或者转入到低成本的归档服务，一些成熟备份产品可以直接对接对象存储进行存储桶的备份，不需要进行服务器中转，提高了备份效率同时也降低了企业内部局域网的网络传输开销。但对象存储相对使用起来不如NAS方便，通常需要专门的客户端进行文件的读写。总体来说，企业在进行云环境里的存储选择时，应根据不同应用场景进行相应的存储类型选择，以最优的方案应对企业对数据存储需求。

高鹤嘉兴银行信息安全负责人：不管是集中存储还是分布式存储都有其各自的特点和使用范畴，重点需要考量的是所选存储是否可以较好的适配其支撑的业务场景。存储设备是金融行业信息系统基础设施中关键的核心设备，存放着各种业务数据和管理数据，其不仅仅是承担数据存储的作用，还承担不同业务负载支撑和业务连续性保障的作用。所以，金融行业在存储选型中，如何根据不同业务负载、数据特征等选择最合适的存储技术路线显得尤为重要。下面从存储架构、存储接口协议、投入成本、趋势与选择等几个方面来探讨一下企业存储技术路线的选择。一、业务场景与存储架构的适配性选择集中式存储是金融业常见的存储设备，不管是SAN存储还是NAS存储，在金融行业都已稳定运行了近20年。近些年随着云计算技术的发展，互联网企业开始大规模使用分布式存储，这都给银行存储的存储架构带来了冲击，很多银行都面临着集中式和分布式存储如何选择的难题。我个人感觉，这个问题其实不用纠结，不管是集中存储还是分布式存储都有其各自的特点和使用范畴，重点需要考量所选存储是否可以较好的适配其支撑的业务场景。集中存储功能完善，稳定性好，运维简单，监控、运维体系健全，技术成熟，可选择的范围也很广，从中低端到高端产品齐全。不足处在于，单台设备容量有限，可扩展性较差，一次性投入大。分布式存储通常使用多台PC架构的服务器，构造一个软件定义的存储资源池，其特点是IO吞吐量大，扩容方便。不足处在于，分布式存储的成熟度还是比不上集中式存储，并且分布式存储本身组网架构较为复杂，运维相对繁琐。在技术路线选择上，如果系统对延时要求高，对性能的稳定性要求高，那么最好的选择是集中式存储。如果系统对IO吞吐量的要求高，容量需求大，而对性能要求没那么高，分布式存储是更好的选择。我个人认为，存储方式的选择，分布式存储和集中式存储在一段时间内将并存。金融企业在两类业务场景中，建议使用分布式存储。一是云计算虚拟化平台所用的存储，如果虚拟机本身没有承载高IO性能要求的应用（如数据库），那么分布式存储是较好的选择，计算资源的扩容和存储资源的扩容可以根据实际用量分别进行；二是存放海量数据所用的存储，建议选择分布式架构的对象存储。如果没有上述两类建设的业务需求，建议尽量采用集中存储，以减少运维复杂度以及人工成本。二、存储接口协议的选择FC网络聚焦追求极端稳定与低延时的系统。我个人认为，新的数据中心没有必要构建大型的SAN网络，它的适用范围已十分具体和明朗。随着云计算技术在企业自有数据中心的广泛使用，IP存储网络的使用将越来越广泛，尤其是云原生应用、微服务应用的推广后，对弹性和自动化要求越来越高，IP存储网络的灵活性将发挥更加明显的优势。三、投入成本在产品选择上，金融企业在考虑风险的前提下，始终在关注一个指标，那就是性价比。所以一个成熟金融企业对存储的选择是非常理性的。近几年来，NVMeSSD存储在金融行业得到广泛使用。全闪存储的单位容量的价格确实比较高，但是综合考虑其IO性能、重删压缩功能、机房空间、运维成本、故障率等因素，全闪存储的性价比具有更大的优势。根据向多家厂商调研的结果，相同容量下，闪存硬盘介质本身能耗是传统机械硬盘的1/10，而全闪存带来机柜空间的缩减，能使数据中心空调/风冷/能源等的消耗都大幅降低，带来整体TCO的降低。另一方面，金融行业根据应用的IO特性不同，选择的存储档次也不同，通常是中低端存储和高端存储搭配使用，集中存储和分布式存储的混合使用，最终结果是通过架构的设计或管理要求，既能实现系统高可用性和性能的要求，又能用最低的成本采购到最适合的存储设备。四、趋势与选择存储的发展和几个基础的技术相关。1）存储介质由传统磁介质转向闪存，即机械盘转向固态盘SSD；2）网络带宽的提升；3）存储通信协议的发展。首先，磁介质由机械盘转向SSD，给存储带来了巨大的变化。一台计算机在进行运算时，读取数据最快的是CPU上的缓存，其次是内存，最慢的是外部存储。在传统磁介质早期时代，CPU大量时间都在等待外部存储的IO。随着SSD的快速发展，数据访问速度，吞吐