26 октября 2017 года «Рэйдикс» и партнеры проведут очередной форум ПРОSTOR —технологическую конференцию по вопросам хранения и обработки данных. Первая конференция состоялась в Москве в 2015, в этому году ПРОSTOR пройдет в технопарке «Сколково». Ожидается насыщенная техническая программа и самый широкий диапазон участников – министр связи Н.А. Никифоров, эксперты из Broadcom, HGST (Western Digital), Mellanox, Panasonic, SanDisk (Western Digital), инновационные стартапы и многие другие.

В последнее время новостные ленты заполонили статьи о машинном обучении (ML; Machine Learning) и глубинном обучении (Deep Learning).

Действительно, за несколько лет исследователи существенно продвинулись в этом направлении – и, что важнее, общество стало готово к новым технологиям.

К сожалению, спекулируя на популярной теме машинного обучения, многие сосредоточились на совершенно ненужных человечеству областях его применения: генерации текстов и сценариев для безумных фильмов, написании картин в стиле известных художников и т.д. Часть подобных статей и вовсе скатывается до панических настроений вроде «скоро мы все останемся без работы».

RAIDIX — программная СХД или SDS (Software Defined Storage), которая позволяет строить на базе стандартного серверного оборудования надежные, производительные и отказоустойчивые хранилища данных.

В данной статье мы хотим рассказать о том какие требования к железу предъявляет RAIDIX, описать варианты развертывания нашего SDS, привести примеры аппаратных конфигураций СХД на базе RAIDIX и возможные сферы их применения.

Для кодов, описанных в предыдущей статье про восстановление данных, предполагалась постановка задачи, при которой минимизируется количество дисков, необходимых при операции восстановления. В [2] обсуждается применение сетевого кодирования к задачам хранения данных, получившее значительное внимание исследователей в последние годы. Здесь рассматривается не оптимизация количества дисков, необходимых для восстановления данных, а минимизация возникающего при этом сетевого трафика.

Предположим, что система хранения состоит из n узлов. Рассмотрим файл, состоящий из B символов поля GF(q), который кодируется в nα символов над GF(q) и распределяется по узлам, так, что каждый узел хранит α символов. Код построен таким образом, что данные могут быть целиком восстановлены по информации с k узлов. При этом для восстановления данных одного узла достаточно получить β ≤ α информации с d узлов [1,2], см. рис. 1. Величина γ = dβ называется диапазоном восстановления (repair bandwidth).

В предыдущей статье мы говорили об особенностях организации ИТ-инфраструктуры и подсистемы хранения данных для видеонаблюдения и пришли к выводу, что в крупных проектах для организации хранилища видеоархива целесообразно использовать СХД (системы хранения данных).

В данной публикации обсудим проблему выбора СХД для видеонаблюдения, преимущества хранилищ на базе RAIDIX и примеры их реальных внедрений.

Рынок систем видеонаблюдения (сейчас стали использовать модный термин Video Surveillance) развивается быстро и очень технологичен. Крутизна современных систем видеонаблюдения определяется не только мощью видеокамер и функциональностью ПО, но и ИТ-инфраструктурой, которая будет всё это добро обслуживать.

Конечно, речь не идет о небольших инсталляциях на пару десятков камер, где можно обойтись одним компом, простым сервером или NVR-ом и, естественно, рассматриваются только IP-решения, аналоговое видеонаблюдение осталось в прошлом.

Когда дело касается сотен и даже тысяч видеокамер одним сервером или готовым решением из коробки обойтись не получится, особенно если необходимы дополнительные функции, связанные с видеоаналитикой (обнаружение, слежение, распознавание), интеграцией с кассовыми решениями, интеграцией в комплексные системы безопасности (СКУД, ОПС). В таком случае оптимальным решением является использование специализированного ПО для видеонаблюдения – VMS (Video Management Software), которое предусматривает возможность масштабирования и поддержки большого количества IP-камер, а также все необходимые для проекта функции и возможности.

В современном мире наблюдается экспоненциальный рост объемов данных. Перед вендорами СХД возникает целый ряд задач, связанных с колоссальными объемами информации. Среди них — защита пользовательских данных от потери и максимально быстрое восстановление данных в случае выхода из строя сервера или диска.

В этой статье мы проведем небольшой обзор наиболее популярных протоколов, которые используются для построения сетей хранения данных (SAN). Также рассмотрим перспективы развития и использования отдельных протоколов, опираясь на общедоступные роудмапы производителей.

Одним из способов улучшения производительности и уменьшения латентности в системах хранения данных (СХД) является использование алгоритмов, анализирующих входящих трафик.

С одной стороны, кажется, что запросы к СХД сильно зависят от пользователя и, соответственно, мало предсказуемы, но на деле это не так.

Утро практически любого человека одинаково: мы просыпаемся, одеваемся, умываемся, завтракаем, едем на работу. Рабочий день же, в зависимости от профессии, у всех разный. Также и загрузка СХД изо дня в день одинакова, а вот рабочий день зависит от того, где используется СХД и какая у неё типичная нагрузка (workload).

Для того, чтобы нагляднее представить наши идеи, мы воспользовались образами персонажей из детских рассказов о Николая Носова. В данной статье основными действующими лицами выступят Незнайка (случайное чтение) и Знайка (последовательное чтение).

Многие помнят публикацию о «Рэйдикс» на Хабре «Как разработчики сидели в Петербурге и тихо ели грибы», в которой партнеры кратко изложили историю появления нашего продукта. Поэтому в первой статье своего Хаброблога мы бы хотели погрузиться в математические основы технологий RAIDIX.