VAST Data Platform

オールフラッシュストレージアプライアンス

Overview概要

フラッシュエコノミーの常識を覆すストレージアーキテクチャー

ストレージの設計や拡張、効率的なデータ管理については、多くの管理者が頭を悩ませてきました。そこに着目したVAST Data はパフォーマンスとキャパシティの間に長らく存在していたトレードオフ問題を解決するアーキテクチャーを開発しました。この新しいシステムを使うことで、従来のフラッシュテクノロジーと比べて90%以上も高い費用対効果を得られるようになります。

VASTの非統合、全共有アーキテクチャー(DASE)は、ペタバイト単位での拡張、tier-1でのオールフラッシュのパフォーマンスを実現するために造られた専用ストレージクラスタで、従来のアーカイブストレージと同じ価格帯で導入が可能です。VASTはストレージにおける価格とパフォーマンスのトレードオフ問題を解消し、全てのデータとアプリケーションにとって十分に高速かつ拡張可能で、高価でないソリューションを提供します。

最適化されたアプリケーション

 人工知能
GPUサーバとRDMAアクセラレーションを用いると、一般的なNASより4倍高速にデータアクセスが可能です。また全てのデータをフラッシュ上に格納し、HDD遅延をなくします。

 コンテンツ作成
オールフラッシュNASをアーカイビングストレージと同等価格で準備し、全てのワークフローを高速化します。

 コンテンツ提供
コンテンツデリバリネットワーク企業およびケーブルテレビ事業社はサービス遅延をなくし、エクサバイトのコンテンツをフラッシュから提供可能です。

 データ保護
エンタープライズバックアップはさらに効率的になり、リカバリが高速化し、データセンターに必要はファシリティを縮小することができます。

 HPC
近代のNASプラットフォームのシンプルさと、パラレルファイルシステムのパフォーマンスを持ち合わせます。

 ライフサイエンス
旧来および近代のバイオインフォマティクス(生物情報・生命情報)を一元化し、ストレージサイロを統合します。

 ビッグデータ解析
全ての研究対象データをNVMe速度で分析し、圧倒的なアドバンテージを提供します。

Architectureアーキテクチャー

VASTクラスタアーキテクチャー

VAST Data Platformは、パフォーマンスへの影響を考慮せずに、キャパシティを拡張することができます。

・VASTサーバ
2-10Kのステートレスサーバでクラスタを構成することができます。サーバはテナントQOSにプールしたり、オンデマンド方式で拡張したり、NVMe over Fabricsの速度でをホストまで提供できるようアプリケーションを割り当てることができます。

・NVMe Fabric
汎用的なデータセンターネットワーク(イーサネットまたはインフィニバンド)を用い、VASTクラスタサーバと筐体を接続することで、単体で拡張可能な冗長クラスタを構成することができます。これによりVASTの非統合、全共有アーキテクチャー(DASE)を実現します。

・HA エンクロージャー
冗長化されたNVMe エンクロージャーによって、RUあたり1PBのデータを管理することができます。エンクロージャーはサーバに関係なく拡張するこ とができ、1つのマルチプロトコルネームスペースでエクサバイトのデータを管理するクラスタを構築することができます。

Feature特長

統合化とシンプルさをもたらす、画期的なストレージ革新

VASTが開発したグローバルQLCフラッシュ活用方法により、企業利用にて10年以上のQLCフラッシュ活用が可能となりました。

間接書き込みファイルシステム

VASTの非統合、全共有アーキテクチャー(DASE)ではストレージクラスメモリ(SCM)をTBからPB規模にレバレッジさせ、グローバル書き込みバッファおよび持続的ファブリックメモリとして利用します。
またログストラクチャーファイルシステムにより、書き込み処理は新規データとしてQLCデバイスへ追記されます。この間接書き込み方式により、QLCデバイスのガベージコレクションを極端に削減し、非常に高い耐久性を実現します。

グローバルウェアレベリングおよび書き込み処理の最適化

QLCデバイスのウェアレベリング処理をグローバルで管理し、ワークロードをデバイス状況を確認し最適化します。本機能によりQLCデバイス自体の耐久性を更に高めます。

VASTの次世代イレージャーコーディング

エラーコレクションコストを最大3%に削減することができ、従来のイレージャーコーディングより高速にデータを復元を実現します。

VASTの類似性データ削減

従来の方法より1,000倍細かい粒度でパターン検索し、従来のストレージでは実現し得なかった削減率を提供します。