京东云李道兵：对象存储的新挑战

在新的SSD模型上面会不会有新的问题呢？这是一个1U 1PB的SSD存储服务器。这里面带来一个大的问题。每个SSD能提供500MB/s的吞吐，30个SSD提供15GB/s的吞吐，网卡的瓶颈可以用filter来解决，我们从磁盘读取了15GB/s 的数据，但不用向网卡吐那么多数据，只把需要的数据吐出去。但15GB/s远超过CPU的处理能力，即使是顶尖的E5双路CPU也不能满足需求，更何况这样的CPU实在是太贵了。有没有可能我们把计算能力进一步下沉，下沉到SSD里面去呢，SSD为了实现自己的调度算法，自带了计算芯片，我们能不能在芯片里做一些简单的处理，比如过滤、汇总等，这样Filter过程完全不用CPU参与，直接在SSD里就做完了，在新的SSD架构里面这个事情是非常有需求的一件事情。而且，我们也能得到额外的好处，比如半结构化数据可压缩性很强，这套框架也可以用于数据压缩，可以进一步在不影响使用的情况提高存储密度，同时不增加CPU的负担。从这个角度上讲，可以说是两端计算，对半结构化数据，我们拼命把计算往两边迁移，其中一侧我们往下推，推到服务器，再推到磁盘，推到SSD里面自己完成计算。另外一端，我们把汇总出来的数据往另外一侧推，类似spark这类的集中式计算引擎，这种对半结构化数据filter模型就比较方便，能够达到未来半结构化数据计算的需求。对于对象存储你需要做的改变也不太多，需要一套新的支持查询的API，一套查询语法规范（类似于SQL），还有就是对Spark等程序进行改造来支持这个规范。

我觉得对象存储在未来几年的蓬勃发展肯定没有问题，而且其中富媒体作用是主力，但是半结构化数据也会慢慢成长起来，慢慢逐步的可能会成为新的主流的数据存储需求，通过两端计算模型，能够更好的利用半结构化数据和存储的过程优势，把半结构化数据的价值充分发挥出来。我想讲的就是这些，谢谢大家！

（编辑：核心网）

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