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        基于云芯一號的對象加速存儲架構(gòu)和實現(xiàn)

        2019-09-25 02:44:29王界兵王文利董迪馬
        物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2019年8期
        關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)

        王界兵 王文利 董迪馬

        摘 要:云平臺中的對象存儲是一種新型存儲技術(shù),結(jié)合傳統(tǒng)文件存儲和塊存儲的優(yōu)點,向用戶提供持久的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)。對象存儲能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行快速讀、寫,支持分布式存儲。隨著云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展,現(xiàn)有的塊存儲技術(shù)已經(jīng)受到了硬件存儲資源的限制,隨之而來便是各類應(yīng)用環(huán)境的資源瓶頸問題。針對此問題,文中首先設(shè)計并研制出一款擁有自主產(chǎn)權(quán)的硬件加速卡—云芯一號(Cloud Core V1.0),然后結(jié)合開源云平臺OpenStack提出基于對象存儲組件Swift的對象存儲架構(gòu)。最后通過大量實驗驗證和性能指標(biāo)表明,在純文件壓縮/

        解壓過程中,云芯一號的速度相比傳統(tǒng)的軟件壓縮/解壓速度快近10倍,在提出的對象加速存儲架構(gòu)中大幅度縮短了云平臺中的對象存儲時間。

        關(guān)鍵詞:OpenStack;對象存儲;Swift;云芯一號;互聯(lián)網(wǎng);FPGA

        中圖分類號:TP311.5文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:2095-1302(2019)08-00-04

        0 引 言

        隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的快速發(fā)展,各類應(yīng)用和數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長,不僅對數(shù)據(jù)的大容量存儲需求越來越多[1-2],互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用種類也越來越多,如云盤、視頻點播、協(xié)作辦公等都對數(shù)據(jù)存儲有著嚴(yán)格的要求,因此數(shù)據(jù)存儲在現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)和云計算環(huán)境下,占有越來越重要的位置。在此基礎(chǔ)上,云存儲是一種基于云計算技術(shù)發(fā)展而來的服務(wù)類型,是云計算和傳統(tǒng)存儲的一種延伸和擴展[3-4],相關(guān)技術(shù)的主要目的是把傳統(tǒng)的本地存儲放在云端存儲,但給用戶帶來的是與本地存儲一樣的服務(wù)體驗。各類云存儲中,對象存儲(Object-based Storage,OS)是一種新的網(wǎng)絡(luò)存儲架構(gòu)[5],基于對象存儲技術(shù)的設(shè)備即對象存儲設(shè)備[6](Object-based Storage Device,OSD)。對象存儲綜合NAS和SAN的優(yōu)點[7-8],同時具有SAN的高速直接訪問和NAS的分布式數(shù)據(jù)共享等優(yōu)勢,可提供具有高性能、高可靠性、跨平臺以及安全的數(shù)據(jù)共享存儲體系結(jié)構(gòu)[9]。為了提高服務(wù)器等硬件設(shè)備的計算能力和數(shù)據(jù)安全性[10],一些針對性強的硬件加速設(shè)備,如FPGA等被用來對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先處理?;诖?,本文設(shè)計了一款擁有自主產(chǎn)權(quán)的硬件加速卡—云芯一號(Cloud Core V1.0),然后結(jié)合開源云平臺OpenStack提出了基于對象存儲組件Switft的對象存儲加速架構(gòu)。

        1 云芯一號

        1.1 硬件結(jié)構(gòu)

        本文設(shè)計的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的FPGA加速芯片—云芯一號如圖1所示。該芯片可以使用任何可用的12 V PCle 插槽供電。與此同時,芯片還支持8路雙工收發(fā)器,可插入x8或更大的PCle 3.0插槽。所有和芯片之間的通信都必須通過芯片上的PCle接口進(jìn)行。

        1.2 軟件架構(gòu)

        云芯一號主要由5個軟件模塊組成,包括服務(wù)助理基礎(chǔ)設(shè)施(SAI)、API層、Frontsurf服務(wù)框架(FSF)、設(shè)備專用驅(qū)動程序(DSD)、軟件庫。具體如圖2所示。

        SAI模塊主要為其他模塊提供基礎(chǔ)服務(wù),由OS抽象層(OSAL)、日志和文件解析器組成。

        對于API層而言,云芯一號提供Raw加速(原始)API對用戶的各類應(yīng)用程序進(jìn)行連接。Raw Acceleration API可以利用Cloud-Core V1.0上的所有功能,包括文件壓縮、文件加密、身份認(rèn)證、RNG和PK等。

        Frontsurf Service Framework(FSF)模塊的功能是為云芯一號的API層提供算法加速。在Cloud Core V1.0中,所有與芯片組無關(guān)的代碼都位于Frontsurf服務(wù)框架中。與之相反,所有與芯片組相關(guān)的代碼位于設(shè)備專用驅(qū)動程序中。另外,F(xiàn)rontsurf服務(wù)框架(FSF)模塊還管理所有使用設(shè)備特定驅(qū)動程序注冊的會話、密鑰和設(shè)備,從而使得云芯一號可以實現(xiàn)硬件加速和軟件庫操作。具體流程:FSF從API層檢索操作請求,然后將這些操作轉(zhuǎn)換為硬件命令,同時提交硬件命令給相應(yīng)的硬件,檢索命令,并將完成的操作反饋信息返回給API層。除此之外,F(xiàn)SF還管理云芯一號的負(fù)載平衡,會話上下文和密鑰池。如果部署云芯一號的硬件不可用于數(shù)據(jù)操作,則FSF與軟件庫將一起工作以提供軟件上的各種支持,例如文件軟壓縮、軟件認(rèn)證、文件軟加密和PK,完成相關(guān)的軟件操作,最大程度保障服務(wù)的正常運行。

        設(shè)備專用驅(qū)動程序(DSD)是一個與芯片組相關(guān)的功能模塊,其主要功能是為Frontsurf服務(wù)框架(FSF)提供統(tǒng)一的硬件接口,并且將每個設(shè)備的特定結(jié)構(gòu)格式轉(zhuǎn)換為與FSF相同的結(jié)構(gòu)。

        軟件庫執(zhí)行軟件中的壓縮、認(rèn)證、加密和公鑰操作等。如果云芯一號芯片發(fā)生硬件錯誤或正處于從錯誤中恢復(fù)的狀態(tài),抑或在系統(tǒng)中沒有可操作的Frontsurf設(shè)備,則軟件庫將作為設(shè)備特定的驅(qū)動程序來實現(xiàn)相關(guān)請求,通過模擬硬件完成用戶的請求。云芯一號中的軟件庫類似一個容災(zāi)模塊,在硬件設(shè)備和運行軟件方面,為其部署的運行環(huán)境提供最大限度的服務(wù)保障。

        2 OpenStack平臺中的對象存儲—Swift組件

        2010年Rackspace公司開發(fā)的高可用分布式對象存儲(Object-Storage)服務(wù)—Swift項目被共享給了OpenStack開源社區(qū),并在同年成為OpenStack的核心子項目之一,其主要作用是為OpenStack平臺中的計算組件Nova提供虛擬機鏡像的對象存儲服務(wù)。Swift的搭建無任何硬件環(huán)境的限制,可以直接搭建在較便宜的基礎(chǔ)硬件設(shè)施之上,對于磁盤冗余陣列的要求不高,即使無RAID架構(gòu)也可以提供相關(guān)服務(wù)。同時Swift在軟件層面引入了一致性散列技術(shù)和數(shù)據(jù)冗余性技術(shù),通過犧牲一定程度的存儲數(shù)據(jù)一致性來達(dá)到云平臺的高可用性和可伸縮一致性。另外Swift還支持OpenStack上的多租戶模式,支持容器和對象的讀寫操作,適合解決互聯(lián)網(wǎng)中各類應(yīng)用場景的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲問題。OpenStack平臺中的Swift 組件具體包括9個模塊,分別為代理服務(wù)(Proxy Server)、認(rèn)證服務(wù)(Authentication Server)、緩存服務(wù)(Cache Server)、賬戶服務(wù)(Account Server)、容器服務(wù)(Container Server)、對象服務(wù)(Object Server)、復(fù)制服務(wù)(Replicator)、更新服務(wù)(Updater)、審計服務(wù)(Auditor)、賬戶清理服務(wù)(Account Reaper)。

        Swift具體架構(gòu)如圖3所示。

        3 對象存儲加速架構(gòu)

        基于開源云平臺OpenStack中現(xiàn)有的對象存儲架構(gòu),本文提出了基于云芯一號芯片的對象存儲加速架構(gòu),對文件進(jìn)入存儲前進(jìn)行硬件加速預(yù)處理,包括文件的硬件壓縮和解壓,從硬件層對文件的存儲和讀取進(jìn)行全方面的加速處理,具體架構(gòu)如圖4所示。

        從圖中我們可以看出,在整個加速存儲架構(gòu)的上層,OpenStack平臺通過硬件(比如F5)或者軟件(比如HAProxy)負(fù)載均衡器將客戶端的請求按照配置分配到無狀態(tài)的Proxy Service。訪問層(Proxy Server)負(fù)責(zé)向客戶端提供REST API和無狀態(tài)的WSGI服務(wù),多個Proxy Server可以組成一個集群,將客戶端的請求轉(zhuǎn)發(fā)至某個對象存儲節(jié)點上的Account,Container或Object。

        在存儲層(Capacity Tier),分配到存儲節(jié)點進(jìn)行存儲的數(shù)據(jù)首先通過云芯一號芯片(Cloud Core V1.0)進(jìn)行存儲前壓縮處理,之后通過該層的其他部分進(jìn)行文件的分布式存儲。

        (1)Account Server提供Account操作的Rest API。

        (2)Container Server提供Container操作的Rest API。

        (3)Object Server 提供Object操作的Rest API。

        (4)Consistency Servers提供包括Replicators,Updaters和Auditors等后天服務(wù),用于保證Object的一致性。

        4 實驗對比

        我們完成了基于云芯一號的對象存儲加速架構(gòu)的設(shè)計和實現(xiàn),之后通過純壓縮測試對比實驗和HDFS數(shù)據(jù)存儲速度對比實驗來驗證所提出的加速存儲架構(gòu)的性能和優(yōu)越性。

        4.1 純壓縮測試

        純壓縮測試是為了對比傳統(tǒng)的基于CPU的各類HDFS軟壓縮特性和基于云芯一號芯片的硬件壓縮能力。為此測試了一組隨機大小(從最小數(shù)據(jù)(7.27 MB)到最大數(shù)據(jù)

        (100 MB)),共88 132 MB的數(shù)據(jù)集的壓縮速度,測試環(huán)境如下。

        CPU:Intel? CoreTM i5-4590 CPU@3.30 GHz。

        MEM:DDR3-1 333 MHz 64 GB。

        結(jié)果如圖5所示。

        從圖中可以看到,基于云芯一號硬件壓縮的進(jìn)程壓縮速度約為1 508.7 MB/s(>1 500 MB/s)。與此同時,將該數(shù)據(jù)集在傳統(tǒng)HDFS上的各類軟壓縮軟件上進(jìn)行了相同實驗,得到的壓縮性能對比見表1所列。

        從表格中可以清楚地看出,基于硬件加速的云芯一號芯片在同樣大小的原始文件上,無論是壓縮速度、解壓速度還是壓縮后的文件大小都占據(jù)絕對優(yōu)勢。尤其是壓縮速度和解壓速度兩個指標(biāo)更是較普通的軟件壓縮高10倍。為了更直觀地體現(xiàn)壓縮速度的差異,將測試的隨機大小文件集群的壓縮速度進(jìn)行了同一坐標(biāo)對比,如圖6所示。

        4.2 存儲速度對比測試

        完成了云芯一號芯片的純壓縮解壓測試后,我們將對比提出的對象存儲加速方案和傳統(tǒng)對象存儲方案的存儲效率。采用四組不同大小的數(shù)據(jù)集,分別為1 GB,10 GB,20 GB,50 GB,每組分別測試三次,取平均值,測試結(jié)果如圖7

        所示。

        從圖中可以看到不同大小的數(shù)據(jù)集存儲速度,存儲前通過云芯一號芯片加速后均體現(xiàn)出明顯高效的存儲效率,隨著數(shù)據(jù)集的增大,存儲時間的差異越來越大。可以預(yù)見,如果面對大額存儲數(shù)據(jù)時,云芯一號芯片的加入會極大地縮短數(shù)據(jù)存儲到Swift Storage Node中的時間,為后期的數(shù)據(jù)挖掘、分析等節(jié)約大量時間。

        另外,為了更直觀地體現(xiàn)壓縮速度的對比,我們將測試的隨機大小文件集群的壓縮速度進(jìn)行了同一坐標(biāo)對比,如圖7

        所示。從圖7中直觀地看出,基于硬件加速的云芯一號芯片的壓縮速度平均約為1 500 MB/s,而其他軟件壓縮文件速度幾乎平均在50以內(nèi)。

        5 結(jié) 語

        本文著力于傳統(tǒng)OpenStack云平臺中對象存儲的存儲效率和性能,在從存儲空間以及存儲調(diào)度上進(jìn)行優(yōu)化外,也思考從數(shù)據(jù)處理的平臺架構(gòu)和依托的硬件環(huán)境進(jìn)行創(chuàng)新。因此,我們提出了基于云芯一號硬件加速卡的對象存儲加速方案,在傳統(tǒng)的OpenStack Swift Storage Node上進(jìn)行硬件擴充和優(yōu)化,對存儲數(shù)據(jù)進(jìn)入節(jié)點前進(jìn)行壓縮預(yù)處理。通過不同環(huán)境的實驗結(jié)果對比,得出無論是在純文件壓縮上還是與傳統(tǒng)OpenStack平臺對象存儲節(jié)點中數(shù)據(jù)的存儲速度上,我們提出的方案均遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的存儲方式,為后續(xù)工作帶來更好的創(chuàng)新方向和架構(gòu)支撐。

        注:本文通訊作者為王界兵。

        參 考 文 獻(xiàn)

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