Узнайте, как SSD ZNS, NVMe‑oF и вычислительное хранилище обеспечивают расслоение хранения и вычисления, ориентированные на данные, трансформируя производительность, масштабируемость и эффективность серверов в 2026 году. — techtimes.com
Твердотельные накопители Zoned Namespace (ZNS) — это NVMe-диски, которые представляют свою внутреннюю структуру в виде зон, в которые запись должна производиться последовательно. Это дает управляющему программному обеспечению больше контроля над размещением данных и уменьшает коэффициент усиления записи, повышая долговечность диска, полезную емкость и стабильность задержки при высоких нагрузках.
В 2026 году SSD-накопители ZNS все чаще используются на серверах, обрабатывающих прием логов, аналитику и конвейеры ИИ.
Эти рабочие нагрузки уже благоприятствуют паттернам добавления данных в конец (append‑only), поэтому согласование записей с зонами снижает накладные расходы на сборку мусора и обеспечивает более предсказуемую хвостовую задержку. Для многопользовательских сред такая согласованность так же важна, как и чистая пропускная способность.
Каждый SSD-накопитель ZNS разделен на зоны, в которые приложения или стеки хранения данных записывают от начала до конца. Когда зона заполнена или нуждается в повторном использовании, она сбрасывается и записывается снова. Это контрастирует с традиционными SSD, которые скрывают управление флэш-памятью за уровнем трансляции и принимают случайные записи на логическом уровне.
Серверное ПО, которое уже использует структуры, основанные на логах или LSM, может сопоставлять сегменты с зонами, сохраняя согласованность макета данных и поведения флэш-памяти.
Это помогает группировать связанные данные, например, по арендатору, набору данных или временному окну, на смежных носителях, что полезно для ориентированных на данные вычислительных конвейеров, извлекающих последовательные пакеты для анализа или обучения ИИ.
NVMe over Fabrics (NVMe‑oF) расширяет возможности NVMe через высокоскоростные сети, позволяя серверам получать доступ к удаленным NVMe-устройствам с задержкой, близкой к локальной. Это разрушает предположение о том, что самое быстрое хранилище должно находиться внутри каждого сервера, и обеспечивает расслоение (disaggregation) хранилища в масштабе.
В 2026 году NVMe‑oF является основным строительным блоком для общих флэш-пулов. Вычислительные узлы получают доступ к пространствам имен NVMe через Ethernet или InfiniBand, в то время как плотные корпусы SSD NVMe и ZNS централизованы в узлах хранения данных.
Это позволяет организациям масштабировать емкость и производительность хранилища независимо от вычислений и памяти, что соответствует динамическим рабочим нагрузкам ИИ, аналитики и микросервисов.
Хосты выступают в роли инициаторов, а узлы хранения данных предоставляют подсистемы NVMe через транспорт с низкой задержкой. Операционные системы видят эти удаленные пространства имен почти как локальные устройства NVMe, что упрощает внедрение.
По мере того как сети центров обработки данных переходят на 200G и выше, производительность NVMe‑oF достаточна для основных, критически важных по производительности рабочих нагрузок, а не только для резервных уровней.
Эта архитектура повышает утилизацию за счет объединения емкости, а не ее изоляции в отдельных серверах. Она также упрощает циклы обновления: узлы хранения данных могут быть обновлены новыми SSD NVMe или ZNS SSD без необходимости трогать каждый вычислительный узел, от которого они зависят.
Вычисления на уровне хранения (Computational storage) переносят выбранные вычислительные задачи непосредственно в устройства хранения данных. Вместо того чтобы извлекать все данные для предварительной обработки в ЦП или ГП хоста, вычислительное хранилище выполняет такие операции, как сжатие, шифрование, фильтрация или простая аналитика на уровне хранения.
В 2026 году этот подход нацелен на ограничения пропускной способности и энергопотребления в рабочих процессах с большим объемом данных. Для конвейеров вычислений, ориентированных на данные, выгрузка повторяющихся, параллельных по данным задач означает, что хосты могут тратить больше циклов на обучение моделей, планирование запросов или бизнес-логику, при этом по сети передается меньше данных.
Устройства вычислительного хранения выглядят как SSD или модули хранения со встроенными ЦП, FPGA или ускорителями. Хосты используют расширенные команды хранения, чтобы попросить устройство обработать данные там, где они находятся, и вернуть только преобразованный результат или отфильтрованную подмножество.
Размещенные за целями NVMe‑oF или внутри расслоенных узлов хранения данных, эти устройства могут сканировать большие наборы данных и возвращать только соответствующие записи, сжатые блоки или зашифрованные результаты. Это снижает сетевой трафик и снимает нагрузку с общих каналов в больших кластерах.
Расслоение хранения объединяет эти технологии. Вместо того чтобы упаковывать диски в каждый сервер, операторы создают общие пулы SSD NVMe и ZNS, соединенные через NVMe‑oF. Серверы становятся преимущественно платформами для вычислений и памяти, в то время как узлы хранения данных размещают плотную, интеллектуальную флэш-память и, в некоторых случаях, вычислительное хранилище.
Эта модель соответствует кластерам ИИ, микросервисам и аналитическим платформам, где рабочие нагрузки перемещаются чаще, чем данные. Хранилище может обновляться, расширяться или перераспределяться независимо от вычислительных узлов. Защита данных и репликация также становятся более гибкими, поскольку хранилище уже централизовано в фабрике (fabric).
Вычисления, ориентированные на данные (Data‑centric compute), — это философия проектирования, лежащая в основе этих изменений. Системы организуются вокруг потоков данных, а не вокруг отдельных серверов.
SSD ZNS обеспечивают более предсказуемую и эффективную локальную или объединенную флэш-память, NVMe‑oF подключает эту флэш-память ко многим вычислительным узлам, а вычислительное хранилище выборочно обрабатывает данные на месте, чтобы минимизировать перемещение.
Типичный стек 2026 года сочетает высокопроизводительную память и, возможно, фабрики CXL рядом с ЦП, быстрые уровни SSD NVMe и ZNS, подключенные локально или через NVMe‑oF, и объектное или файловое хранилище емкости поверх этого.
Вычислительное хранилище может находиться на уровнях производительности или емкости, обрабатывая преобразования, которые снижают нагрузку на последующие уровни. Цель состоит в том, чтобы держать данные как можно ближе к наиболее подходящему вычислительному ресурсу на каждом этапе.
Для организаций эффект проявляется в виде более быстрых аналитических заданий, более эффективных конвейеров ИИ и снижения накладных расходов на инфраструктуру на единицу обработанных данных. Меньше времени и энергии тратится на перемещение и изменение формы данных, и больше — на извлечение из них ценности.
SSD ZNS, NVMe‑oF и вычислительное хранилище являются центральными элементами эволюции серверов в 2026 году. Вместе они обеспечивают расслоение хранения и поддерживают вычисления, ориентированные на данные, смещая акцент с отдельных устройств на инфраструктуру, подключенную фабрикой и осведомленную о данных.
SSD ZNS повышают эффективность и предсказуемость флэш-памяти, NVMe‑oF превращает быстрое хранилище в общий ресурс по всему центру обработки данных, а вычислительное хранилище сокращает перемещение данных, обрабатывая информацию там, где она находится.
По мере того как эти элементы сходятся, меняются проектирование серверов, планирование обновлений и размещение рабочих нагрузок. Команды проектируют архитектуру вокруг общих пулов NVMe и интеллектуальных служб хранения, а не фиксированных локальных дисков.
В этом ландшафте SSD ZNS, NVMe‑oF, вычислительное хранилище, расслоение хранения и вычисления, ориентированные на данные, формируют целостную стратегию для создания гибких, масштабируемых серверов в 2026 году.
1. Полезны ли SSD ZNS только для больших центров обработки данных?
Нет. SSD ZNS также могут быть полезны в небольших средах, где работают приложения с интенсивной записью логов, базы данных временных рядов или современные хранилища типа «ключ-значение», где важны последовательная запись и предсказуемая задержка.
2. Может ли NVMe‑oF работать по существующей сети Ethernet, или он требует специального оборудования?
NVMe‑oF может работать по стандартному Ethernet с использованием TCP, но сетевые карты с поддержкой RDMA с низкой задержкой и каналы более высокой скорости обычно обеспечивают наилучшие результаты.
3. Заменяет ли вычислительное хранилище ЦП или ГП в сервере?
Нет. Вычислительное хранилище выгружает целевые, параллельные по данным задачи, такие как фильтрация или сжатие, в то время как ЦП и ГП по-прежнему обрабатывают сложную логику и выполнение моделей.
4. Совместимо ли расслоение хранения с облачными платформами, такими как Kubernetes?
Да. Расслоенное хранилище может обслуживать тома Kubernetes через драйверы CSI, позволяя контейнерам использовать объединенное хранилище NVMe или объектное хранилище вместо локальных дисков.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Renz Soliman