{"id":77943,"date":"2020-02-06T12:42:57","date_gmt":"2020-02-06T17:42:57","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=77943"},"modified":"2026-02-17T10:13:21","modified_gmt":"2026-02-17T18:13:21","slug":"il-data-hub-di-pure-storage","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/it\/solutions\/il-data-hub-di-pure-storage\/","title":{"rendered":"Il Data Hub di Pure Storage"},"content":{"rendered":"<p>Oggi le architetture di analytics poggiano su infrastrutture eterogenee e tecnologie differenti, rispondono a esigenze diverse e trattano dati con modalit\u00e0 talvolta discordanti.<\/p>\n<p>Ne ho parlato nel <strong><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/it\/la-convivenza-fra-sistemi-di-analytics-tradizionali-e-moderni\/\">mio post precedente<\/a><\/strong> in cui ho ripercorso le tappe fondamentali del cambiamento a cui abbiamo assistito nel mondo della gestione e della valorizzazione del dato, trasformazione che ha portato alla sedimentazione e convivenza di silo di dati completamente separati fra di loro.<\/p>\n<p>Con questo post, invece, mi propongo di esplorare la visione di Pure sul \u201c<strong>Data Hub<\/strong>\u201d, piattaforma storage progettata da zero da Pure per accelerare la condivisione dei dati, abbattendo i tradizionali silo che si sono stratificati nel tempo.<\/p>\n<p>Quando parliamo di <a href=\"https:\/\/it.wikipedia.org\/wiki\/Data_warehouse\"><strong>Data Warehousing<\/strong><\/a> e di <a href=\"https:\/\/it.wikipedia.org\/wiki\/Big_data_analytics\"><strong>Big Data Analytics<\/strong><\/a><strong>,<\/strong> il modo con cui i dati vengono raccolti e trasformati, conservati e valorizzati presuppongono capacit\u00e0 infrastrutturali che sono fra loro molto diverse se non addirittura antitetiche.<\/p>\n<p>Con riferimento alla figura sotto, <strong>proviamo ad analizzare queste caratteristiche una ad una.<\/strong><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-77944\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic1-1024x505.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"505\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic1-1024x505.jpg 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic1-300x148.jpg 300w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic1-768x378.jpg 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic1.jpg 1234w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<ul>\n<li>Un <strong>Data Warehouse<\/strong> molto spesso \u00e8 costruito su appliance o sistemi ingegnerizzati e richiede un throughput massivo, in particolare per le letture. In generale c\u2019\u00e8 un forte accoppiamento fra le risorse di compute e quelle di storage.<\/li>\n<li>Un <strong>Data Lake<\/strong> \u00e8 costruito su cluster di server economici e consente di scalare in maniera dinamica attraverso un bilanciamento software. Scalare significa aggiungere fisicamente delle risorse al cluster senza downtime. Il Data Lake archivia dati non strutturati nella loro forma grezza. \u00c8 ottimizzato per carichi di lavoro sequenziali di grandi dimensioni in flussi di lavoro batch, ma non per altre tipologie di carichi di lavoro come il real time. L&#8217;infrastruttura \u00e8 in genere costruita su un&#8217;architettura DAS (Direct-Attached Storage), il che significa che il sistema non \u00e8 creato per far girare macchine virtuali e container. In questo mondo, i dati sono fisicamente legati alle risorse di compute e ci\u00f2 rende estremamente difficile l\u2019utilizzo di container.<\/li>\n<li>I <strong>cluster di Streaming analytics<\/strong> richiedono che tutte le risorse, in particolare lo storage, siano in grado di fornire prestazioni \u201cadattive\u201d per consentire di processare il dato indipendentemente dalle dimensioni (molto piccoli o di molto grandi) o dalla tipologia di I\/O (random o sequenziale).<\/li>\n<li>I <strong>cluster di AI<\/strong>, costruiti su decine o centinaia di GPU, richiedono che lo storage abbia performance massivamente parallele per gestire migliaia di client e potenzialmente decine di milioni di oggetti o file<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Il Data Hub<\/h2>\n<p>La promessa del \u201c<strong>Data Hub<\/strong>\u201d, sostanziato dal punto di vista tecnologico attraverso la tecnologia <strong><a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/flashblade.html\">FlashBlade<\/a>,<\/strong> \u00e8 di consolidare tutti questi silo in un\u2019unica infrastruttura storage in grado di gestire tutte le applicazioni che fanno un uso intensivo dei dati.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-77949\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2-1024x484.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"484\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2-1024x484.jpg 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2-300x142.jpg 300w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2-768x363.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>Il concetto e l&#8217;implementazione del Data Hub prevede uno storage centrale che \u00e8 in grado di:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Condividere il dato: <\/strong>i dati devono essere accessibili da qualsiasi risorsa, sia che si tratti di macchine virtuali o container<\/li>\n<li><strong>Gestire qualsiasi tipo di dato<\/strong>, perch\u00e9 i dati non strutturati non sono prevedibili a priori: possiamo avere file di piccole dimensioni o di grossi volumi con pattern di accesso random o sequenziali, real time o batch.<\/li>\n<li><strong>Scalare in maniera orizzontale:<\/strong> il dato, per sua natura, non \u00e8 statico ma cresce. Il Data Hub \u00e8 in grado di scalare dinamicamente per rispondere a qualsiasi esigenza di calcolo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Poich\u00e9 fisicamente FlashBlade \u00e8 organizzato per blade ed ogni singola \u201clama\u201d pu\u00f2 essere aggiunta a caldo, \u00e8 possibile scalare fino a diversi petabyte in maniera molto semplice.<\/p>\n<p>Molte organizzazioni usano FlashBlade come infrastruttura per i propri progetti di analytics e AI.\u00a0Vi invito a leggere le loro storie <strong><a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/flashblade.html#customer-stories\">a questo link<\/a><\/strong>.<\/p>\n<p>Proviamo ora ad analizzare in maniera pi\u00f9 approfondita il funzionamento di FlashBlade, in particolare ci soffermiamo sulle capacit\u00e0 che sono state introdotte nel software di gestione dello storage: <strong>Purity \/\/FB<\/strong><\/p>\n<h2>La gestione in un&#8217;unica piattaforma di file e oggetti (S3)<\/h2>\n<p>Innanzitutto il Data Hub fornisce un throughput elevato nella gestione di file e oggetti, su un&#8217;unica piattaforma.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-77954\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2b-1024x559.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"559\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2b-1024x559.jpg 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2b-300x164.jpg 300w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2b-768x419.jpg 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2b.jpg 1514w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>Purity \/\/ FB dispone di un supporto nativo per file e oggetti. Da un punto di vista tecnologico:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00e8 una piattaforma unica per il supporto del protocollo di file e oggetti, contrariamente ad altre tecnologie, elimina la necessit\u00e0 di sistemi separati che spesso porta all\u2019 over-provisioning di capacity da parte clienti.<\/li>\n<li>nessun gateway. L&#8217;approccio legacy di altri vendor generalmente prevede dei gateway che stratificano protocolli aggiuntivi. I sistemi potrebbero essere stati costruiti originariamente per gestire le strutture file, e in seguito modificati per aggiungere il protocollo ad oggetti. In Purity \/\/FB, i protocolli per file e oggetti sono costruiti da zero, in modo nativo per supportare il livello di prestazioni che \u00e8 in grado di erogare.<\/li>\n<li>\u00e8 progettato per supporti Flash fin dal giorno 1. La maggior parte dei software per scale-out usano un&#8217;implementazione vecchia di decenni costruita originariamente per i dischi rotativi. Purity \/\/FB \u00e8 un software moderno di archiviazione, realizzato da zero per storage all-flash.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Ad oggi non esiste un sistema di storage che tratti file e oggetti sullo stesso piano e in un&#8217;unica piattaforma.<\/strong> Tuttavia, come si pu\u00f2 vedere nei risultati del benchmark, sia per le prestazioni in lettura che in scrittura, c&#8217;\u00e8 poca differenza se il protocollo \u00e8 file o oggetti. In altre parole, si ottengono le migliori prestazioni indipendentemente dal protocollo che si desidera usare.<\/p>\n<h2>Vera scalabilit\u00e0 orizzontale<\/h2>\n<p>La seconda caratteristica del data-hub \u00e8 di avere una architettura nativa di scale-out.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-77959\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2c-1024x563.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"563\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2c-1024x563.jpg 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2c-300x165.jpg 300w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2c-768x422.jpg 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic2c.jpg 1524w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p><strong>Scale-out o scalabilit\u00e0 orizzontale significa la possibilit\u00e0 di aggiungere un nuovo nodo ad un sistema: aumentare non solo lo spazio complessivo, ma anche le prestazioni usufruendo della potenza di calcolo che ogni nodo aggiunge al sistema.<\/strong> Inoltre, un eventuale problema a un singolo nodo non porta ad un blocco dell\u2019intero sistema, dato che i nodi sopravvissuti possiedono copie dei dati e possono erogarli ai server al posto del nodo bloccato.<\/p>\n<p>Purity \/\/ FB \u00e8 costruito in modo univoco su un database di coppie chiave-valore ampiamente distribuito. Questa architettura moderna \u00e8 al centro di FlashBlade ed \u00e8 ci\u00f2 che consente di scalare senza limiti. Tre caratteristiche architetturali chiave abbiamo infatti:<\/p>\n<ul>\n<li>Distribuisce tutto. I sistemi legacy utilizzano federazione di nodi, pool, coppie, cache e metadata server. Purity \/\/ FB \u00e8 scale-out nel suo core, offrendo semplicit\u00e0 senza compromessi<\/li>\n<li>Ha funzionalit\u00e0 di self-healing e self-tuning dinamiche, al fine di fornire prestazioni e resilienza mentre i sistemi legacy richiedono un costante retuning per le prestazioni. Con la resilienza N + 2, FlashBlade continuer\u00e0 a funzionare mentre il sistema si cura in caso di guasto in qualsiasi risorsa.<\/li>\n<li>Ha un database core unificato. Purity \/\/ FB \u00e8 costruito su una tecnologia moderna di database di metadati distribuiti, eliminando gli hotspot di prestazioni che si trovano nei sistemi legacy. Non ha limiti nel numero di oggetti.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le architetture di calcolo distribuita sono una delle aree di ricerca pi\u00f9 impegnative nel campo dell&#8217;informatica. La capacit\u00e0 di fornire scala lineare \u00e8 estremamente difficile. Ma Purity \/\/ FB \u00e8 in grado di crescere linearmente man mano che si aggiungono pi\u00f9 risorse, da 15 blade fino a 75 blade, da 15 GB\/s prestazioni di lettura a 75 GB\/s<\/p>\n<h2>La garanzia di prestazioni adattive<\/h2>\n<p>La terza funzione essenziale in un data hub \u00e8 di fornire prestazioni adattive.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-77964\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic3-1024x565.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"565\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic3-1024x565.jpg 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic3-300x165.jpg 300w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic3-768x423.jpg 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic3.jpg 1520w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>I dati non strutturati sono dati imprevedibili. I dati arrivano in tutte le forme e dimensioni e sono accessibili in modi non prevedibili a priori. E questo, oggi, rappresenta una sfida significativa per le piattaforme di storage. Tuttavia, con il motore di metadata a blocchi variabili e il bilanciamento del carico, Purity \/\/ FB \u00e8 progettato per fornire questa funzionalit\u00e0 estremamente importante.<\/p>\n<p>Ecco le tre qualit\u00e0 che consentono a Purity \/\/ FB di offrire prestazioni multidimensionali.<\/p>\n<ul>\n<li>Dimensione variabile del blocco. I software meno recenti utilizzano dimensioni di blocco fisse, lasciando molta efficienza sul tavolo. Purity \/\/ FB adatta le dimensioni del blocco a ciascun oggetto per massimizzare l&#8217;efficienza e la capacit\u00e0.<\/li>\n<li>Architettura messa a punto per tutti i tipi di carico. Le soluzioni esistenti spesso ottimizzano per un sottoinsieme di I \/ O, come i file sequenziali di grandi dimensioni. Purity \/\/ FB \u00e8 progettato in modo nativo per fornire prestazioni per tutti i dati.<\/li>\n<li>Architettura che distribuisce client e dati su TUTTE le risorse. Nessuna risorsa, nessun percorso dati, nessun server metadati \u00e8 mai il collo di bottiglia.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Per guardare un singolo punto di vista, la tecnologia a blocchi variabili offre un&#8217;enorme efficienza.<\/p>\n<p>Confrontiamo con un sistema legacy di scale-out che ha una dimensione di blocco fissa. Se abbiamo tantissimi file da 1KB e la dimensione fissa del blocco \u00e8 4KB abbiamo un\u2019inefficienza di 3KB per ciascun file. Con FlashBlade la sua tecnologia a blocchi variabili memorizzer\u00e0 esattamente 1 KB.<\/p>\n<p>Nel grafico un esempio di come aumenta la capacit\u00e0 in termini di multipli al diminuire della dimensione del singolo file o oggetto.<\/p>\n<h2>Massivamente parallelo<\/h2>\n<p>Infine, la quarta caratteristica essenziale in un hub di dati \u00e8 di essere massivamente parallelo.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-77969\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic4-1024x544.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"544\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic4-1024x544.jpg 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic4-300x159.jpg 300w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic4-768x408.jpg 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic4.jpg 1520w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>Non viviamo pi\u00f9 in un mondo seriale. Viviamo in un mondo parallelo, e l&#8217;intelligenza artificiale si fonda su meccanismi di elaborazione parallela.<\/p>\n<p>Il software di archiviazione legacy \u00e8 stato tradizionalmente costruito nel corso di molti anni, su protocolli seriali e dischi meccanici. Strati di gateway e inefficienze sono stati aggiunti per supportare gli SSD. I dati vengono inviati attraverso un canale molto sottile.<\/p>\n<p>Purity \/\/ FB \u00e8 progettato da zero per il flash, con un&#8217;architettura di metadati scalabile in grado di gestire miliardi di file e oggetti offrendo prestazioni senza precedenti. Il software parla con ogni chip flash, utilizzando un percorso di dati estremamente parallelo per accelerare l&#8217;accesso ai dati per le applicazioni odierne a uso intensivo di dati. Niente pi\u00f9 protocolli seriali.<\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><strong>I benefici di FlashBlade<\/strong><\/p>\n<p>Ci sono diversi benefici dall\u2019utilizzo di una architettura di Data Hub come quella di FlashBlade.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-77974\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic5-1024x429.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"429\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic5-1024x429.jpg 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic5-300x126.jpg 300w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic5-768x322.jpg 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/pic5.jpg 1736w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>Li analizzer\u00f2 in un post successivo ma ci terrei a sottolineare uno dei pi\u00f9 importanti: la possibilit\u00e0 di far crescere in maniera indipendente le risorse di compute da quelle di storage, elemento che d\u00e0 una estrema flessibilit\u00e0, specie nelle infrastrutture moderne di analytics.<\/p>\n<p>Vi invito a scaricare il <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/content\/dam\/purestorage\/pdf\/datasheets\/Pure_Storage_FlashBlade_Datasheet_05.pdf\">datasheet su FlashBlade<\/a> e ad approfondirne la conoscenza sulla <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/flashblade.html\">pagina principale<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Oggi le architetture di analytics poggiano su infrastrutture eterogenee e tecnologie differenti, rispondono a esigenze diverse e trattano dati con modalit\u00e0 talvolta discordanti. 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