华中科大冯丹教授：加速数据中心向Diskless架构演进，近数据处理新型盘框技术创新发力

（ 文/章鹰）“我们把计算中心分为三大块，计算、传输和存储。但是当前数据中心存算分离不彻底，导致计算和存储分别还有大量的冗余空间。比如计算器、存储服务器都有配置相应的硬盘，通过计算服务器的硬盘做缓存，将存储域的数据拉到计算这块进行处理，导致我们配备最大容量的配置，导致存储资源的浪费；另外一方面，采用通用的算力进行处理，使得IO的处理在计算域这一侧采用CPU来做网络和读写的操作，需要消耗30%的算力，而在存储域采用通用CPU做控制器，使得性能降低20%。”华中科技大学计算机科学与技术学院院长冯丹表示点出当前数据中心存储领域的痛点问题。


图：华中科技大学计算机科学与技术学院院长 冯丹

4月20日，在中国深圳举办的华为分析师大会分论坛上，长江学者特聘教授、华中科技大学计算机科学与技术学院院长冯丹对数据中心Diskless架构及近数据处理发展趋势做出了权威解读。

冯丹指出，传统存算融合架构下，企业通常采用应用与本地盘耦合的服务器一体化架构，存在存力效率低、无效数据迁移、资源浪费等典型问题。表现为：一、数据从盘到计算域CPU,需要8次以上数据搬迁，无效搬迁带来了网络和算力资源的浪费；二、在存算融合的上千节点大规模集群中，算力、容量空间配比无法均衡，扩容时需要额外迁移数据，不仅带来现有业务风险，还会浪费投资；三、数据爆发增长，面向结构化数据的数据缩减策略不完全适用于非结构化场景。

国际调研机构IDC的数据显示，2025年数据量将达到175ZB，积累的数据量90%主要来自于近两年，大部分数据来自金融、基因、分子、动力、IoT等等，从结构化到非结构化大量数据的产生，使得对容量、成本的压力越来越大。但是传统的面向结构化数据的数据压缩方法，可以使压缩比达到3:1，但是对于非结构化数据，压缩比小于2，甚至是无效的。如何在存储域实现对于用户来说，透明的、高效、自适应的数据缩减算法也成为一个难题。

随着算力多样化、高性能网络和存储介质的发展，数据中心架构从以CPU中心朝着以数据为中心的Diskless架构演进。Diskless架构下，单一CPU算力发展到GPU、DPU、XPU等多样算力，算力效率得以充分发挥；网络从IP、NOF发展到高通量的CXL，为算力和存力等硬件解耦奠定了基础；存力也从传统HDD到SSD，性能、功耗实现全面提升。在Intel、华为、KIOXIA、阿里云等业界芯片、存储、云和互联网厂商的积极推进下，Diskless架构借助专用DPU/IPU等数据处理芯片和OceanDisk等专用存储模块，进一步提升数据处理和存储的效能，充分调动数据中心资源。

冯丹教授表示，资源池化共享的Diskless架构应具备以下关键技术：

1、网存协同，DPU硬件卸载加速，数据高效协同处理。通过DPU等专有数据处理模块，使服务器CPU全为应用服务，基础设施与应用任务解耦，将VirtIO、NVMe-oF等CPU计算效率低任务转移到DPU的专用加速器执行，实现资源弹性扩展。

2、数控分离+IO直通，实现控制流与IO流分离，IO直通到存储介质，进一步提升存储效率。通过数控分离，可达到极致IO访问时延，通过存储域IO读写数据流与IO控制处理的分离，使得读写IO直通到存储介质中，减少IO处理路径，降低处理复杂度，极大提升存储域访问性能。计算域则可以借助DPUbypassCPU，减少数据拷贝开销，提升IO访问性能。

3、盘控协同，盘芯片与控制器芯片配合，提升集成度，达到最佳成本和能耗。盘控协同技术的关键是要实现高性能、低成本的大盘，通过硬件对盘控系统内的算法进行加速，比如利用FPGA实现FTL/DIF/在线压缩/加密/EC/GC等硬化，提升性能；盘内和框内的各类驱动和缓存层合一，实现盘框一体，构建极致成本和能耗的大盘存储。

4、算子卸载，EC、数据缩减等算法通过硬件卸载到存储端，实现近数据处理。通过计算语义的卸载，存储直出语义接口，主机侧软件栈打薄，减少80%的IO交互次数，实现对整系统

的CPU和网络带宽节省。同时，在大数据/数据仓库场景，可以利用引擎的下推接口，下推谓词和投影等运算操作到存储资源池，减少无效数据的搬移。

华为去年发布的OceanDisk智能盘框产品，是一个标准的大存力新型盘框产品。OceanDisk通过NoF+高速网络连接Diskless服务器，实现计算和存储独立弹性扩展，帮助客户提高资源利用率，机柜空间和设备功耗分别降低40%；内置FlashLink®智能盘框协同算法等软硬结合技术，带来最大250万IOPS，50GB/s带宽的高性能；依托华为多年存储研发实力，OceanDisk智能盘框提供硬盘亚健康管理、智能慢盘优化等技术，保持大规模数据中心10万级硬盘的性能稳定，大幅降低运维难度。OceanDisk作为业界首个面向Diskless架构的新型盘框，将以高性能、高可靠、绿色集约重新定义下一代云和互联网数据中心存储架构。

冯丹教授表示：“从技术趋势来看，高性能异构算力、高速网络、大存力新型盘框、算子卸载等技术的发展，带来了数据中心架构的变革，加速了以CPU为中心的耦合架构走向彻底存算分离、资源池化共享的以数据为中心的Diskless架构，这种架构进一步简化了数据中心基础设施构建，能够实现存力和算力资源的集约高效发展，已经成为大规模数据中心发展的重要技术趋势。”

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