Nutanix 超融合平臺技術(shù)原理

1、 Nutanix 超融合平臺技術(shù)原理Nutanix身處于超融合基礎(chǔ)架構(gòu)（Hyper-Converged Infrastructure，或簡稱“HCI”）領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位，IDC數(shù)據(jù)2014年顯示，其目前的市場占有率為52%，占據(jù)了HCI市場的半壁江山。圖 IDC 年全球超融合市場在Gartner于2015年8月最新給出的集成基礎(chǔ)設(shè)施魔力象限中，Nutanix處于領(lǐng)導(dǎo)者象限，且技術(shù)前景遠(yuǎn)好于其他公司。圖4.2 Gartner全球集成系統(tǒng)市場Nutanix的創(chuàng)始人正是創(chuàng)建谷歌分布式系統(tǒng)的那些人，該公司為企業(yè)數(shù)據(jù)中心提供云環(huán)境中常見的可擴(kuò)展性、可用性、簡單性和高性能。下圖顯示了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心與谷歌數(shù)據(jù)中

2、心的外觀差異。大多數(shù)云提供商實(shí)施的是所謂的軟件定義數(shù)據(jù)中心。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，當(dāng)管理員需要更多存儲器時，便購買存儲器；當(dāng)需要更多計(jì)算能力時，便購買服務(wù)器；當(dāng)需要安全性時，便購買防火墻；諸如此類。而在軟件定義數(shù)據(jù)中心，你只有服務(wù)器：當(dāng)你需要更多存儲容量時，便調(diào)用存儲服務(wù)；當(dāng)你需要更多計(jì)算能力時，同樣的服務(wù)器便為你調(diào)出各種應(yīng)用程序；當(dāng)你需要其它基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)時，便可按照自己的需要調(diào)用和停用各種服務(wù)。因此，在軟件定義數(shù)據(jù)中心，硬件不再是至關(guān)重要的組件，數(shù)據(jù)中心的所有事項(xiàng)均在軟件層進(jìn)行控制和界定，因此能夠?qū)崿F(xiàn)前所未有的簡便性、可擴(kuò)展性和自動化。圖 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心對比谷歌數(shù)據(jù)中心Nutanix架構(gòu)和軟件定義

3、存儲Nutanix將融合基礎(chǔ)設(shè)施、橫向擴(kuò)展架構(gòu)和軟件定義存儲的各種優(yōu)勢結(jié)合在一起，可提供極佳的數(shù)據(jù)中心虛擬化體驗(yàn)，而其成本僅為傳統(tǒng)服務(wù)器和存儲器的一小部分。每一臺Nutanix服務(wù)器均包含CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、SSD或閃存、以及HDD存儲功能。Nutanix存儲控制器是一臺虛擬機(jī)，運(yùn)行于每臺服務(wù)器上，可將本地存儲轉(zhuǎn)換成為共享存儲。Nutanix完整集群中的所有可用存儲均作為單一的文件系統(tǒng)提供，稱為Nutanix分布式文件系統(tǒng)。圖 Nutanix計(jì)算存儲完整架構(gòu)盡管沒有專門的SAN或NAS，Nutanix仍然能夠無縫提供高可用性、DRS和容錯等企業(yè)虛擬化功能。為了將性能最大化，Nutanix存儲控

4、制器將特定虛擬機(jī)的所有數(shù)據(jù)保存在同一服務(wù)器上，從而將時延最小化，而將SSD閃存的優(yōu)勢最大化。圖 SEQ Figure * ARABIC 4Nutanix軟件定義型存儲控制器數(shù)據(jù)保護(hù)目前，Nutanix 平臺使用復(fù)制因子 (RF) 來確保節(jié)點(diǎn)或磁盤發(fā)生故障時數(shù)據(jù)的冗余和可用性。如“架構(gòu)設(shè)計(jì)”部分所述，OpLog 充當(dāng)一個臨時區(qū)域，將傳入的寫入吸收到低延遲的 SSD 層。將數(shù)據(jù)寫入本地 OpLog 時，在被主機(jī)確認(rèn) (Ack) 為成功寫入之前，數(shù)據(jù)將會同步復(fù)制到另外的一個或兩個 Nutanix CVM 的 OpLog 中（取決于 RF）。這將確保數(shù)據(jù)存在于至少兩個獨(dú)立的位置，且具有容錯能力。所有節(jié)

5、點(diǎn)均參與 OpLog 復(fù)制以避免出現(xiàn)任何“熱節(jié)點(diǎn)”并確保擴(kuò)展時的線性性能。然后，將數(shù)據(jù)異步排出到隱式維持 RF 的盤區(qū)存儲中。之后在節(jié)點(diǎn)或磁盤出現(xiàn)故障的情況下，會將數(shù)據(jù)在群集中的所有節(jié)點(diǎn)之間重新復(fù)制以維持 RF。下面我們將展示此過程的邏輯表現(xiàn)形式的一個示例：數(shù)據(jù)位置作為一個融合的（計(jì)算+存儲）平臺，I/O 和數(shù)據(jù)位置對與 Nutanix 有關(guān)的群集和 VM 性能至關(guān)重要。如前面 I/O 路徑中所述，所有讀取/寫入 IO 均由本地控制器 VM (CVM) 提供服務(wù)，本地控制器 VM 位于鄰近常規(guī) VM 的每個虛擬機(jī)監(jiān)控程序中。在 CVM 的控制下，VM 的數(shù)據(jù)將在本地由 CVM 提供服務(wù)并且位于

6、本地磁盤中。當(dāng) VM 從一個虛擬機(jī)監(jiān)控程序節(jié)點(diǎn)移動到另一個時（或發(fā)生 HA 事件時），最新遷移的 VM 的數(shù)據(jù)將由現(xiàn)在的本地 CVM 提供服務(wù)。在讀取舊數(shù)據(jù)（存儲在現(xiàn)在的遠(yuǎn)程節(jié)點(diǎn)/CVM 上）時，I/O 將由本地 CVM 轉(zhuǎn)發(fā)到遠(yuǎn)程 CVM。所有寫入 I/O 將立即在本地出現(xiàn)。NDFS 會檢測到 I/O 從另一節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)，并在后臺將數(shù)據(jù)遷移到本地，現(xiàn)在將允許在本地為所有讀取 I/O 提供服務(wù)。為了不泛洪網(wǎng)絡(luò)，只在讀取時遷移數(shù)據(jù)。下面我們將展示數(shù)據(jù)在虛擬機(jī)監(jiān)控程序的節(jié)點(diǎn)之間移動時如何“跟隨”VM 的一個示例：可伸縮元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)是任何智能系統(tǒng)的核心，對文件系統(tǒng)或存儲陣列而言甚至更為重要。就 NDFS

7、 而言，一些關(guān)鍵結(jié)構(gòu)對于它的成功至關(guān)重要：它必須時刻保持正確（又稱“嚴(yán)格一致性”），它必須可伸縮，而且它必須能夠大規(guī)模執(zhí)行。如前面架構(gòu)部分所述，NDFS 使用“環(huán)式”結(jié)構(gòu)作為鍵值存儲，鍵值存儲將存儲重要元數(shù)據(jù)及其他平臺數(shù)據(jù)（如狀態(tài)等）。為了確保元數(shù)據(jù)的可用性和冗余，在奇數(shù)節(jié)點(diǎn)（如3、5 等）之間使用 RF。當(dāng)元數(shù)據(jù)寫入或更新時，寫入或更新的行將被寫入環(huán)中的一個節(jié)點(diǎn)，然后復(fù)制到 n 個對等節(jié)點(diǎn)中（其中 n 取決于群集大?。?。大部分節(jié)點(diǎn)必須同意，然后才能提交任何內(nèi)容，內(nèi)容的提交是使用 paxos 算法強(qiáng)制執(zhí)行的。這將確保所有作為平臺一部分存儲的數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)的嚴(yán)格一致性。下面我們將展示 4 節(jié)點(diǎn)群集

8、的元數(shù)據(jù)插入/更新的一個示例：擴(kuò)展時的性能也是 NDFS 元數(shù)據(jù)的另一個重要結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)的雙控制器或“主”模型不同，每個 Nutanix 節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)整個平臺元數(shù)據(jù)的一個子集。這消除了傳統(tǒng)上允許群集中所有節(jié)點(diǎn)為元數(shù)據(jù)提供服務(wù)并進(jìn)行管理的瓶頸現(xiàn)象。通過一致性哈希方案來盡量減少修改群集大小時鍵的重新分配（又稱“添加/移除節(jié)點(diǎn)”）當(dāng)群集擴(kuò)展時（例如從 4 個擴(kuò)展到 8 個節(jié)點(diǎn)），為了確?！皦K感知”和可靠性，這些節(jié)點(diǎn)將被插入整個環(huán)中的節(jié)點(diǎn)之間。下面我們將展示元數(shù)據(jù)“環(huán)”及其如何伸縮的一個示例：Shadow ClonesNutanix 分布式文件系統(tǒng)有一個稱為“影子克隆”的功能，它支持“多讀取者”場景下特定

9、虛擬磁盤或 VM 數(shù)據(jù)的分布式緩存。有關(guān)該功能的一個典型例子是，在 VDI 部署期間，許多“鏈接克隆”會將讀取請求轉(zhuǎn)發(fā)到中心主 VM 或“基準(zhǔn) VM”。在 VMware View 中，這被稱為副本磁盤，通過所有鏈接的克隆讀取，而在 XenDesktop 中，這被稱為 MCS 主 VM。這在任何可能有多個讀取者的場景（如部署服務(wù)器、存儲庫等）中也會起作用。數(shù)據(jù)或 I/O 本地化是實(shí)現(xiàn)最高 VM 性能的重要因素，也是 NDFS 的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)。借助影子克隆，NDFS 將監(jiān)控 vDisk 訪問趨勢，這與監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)本地化類似。但是，如果兩個以上遠(yuǎn)程 CVM（以及本地 CVM）發(fā)出請求，并且所有請求都是讀取

10、I/O，則 vDisk 將標(biāo)記為不可變。一旦磁盤標(biāo)記為不可變，則可通過每個向磁盤發(fā)出請求的 CVM 在本地緩存 vDisk（也稱基準(zhǔn) vDisk 的影子克?。?。如此一來，每個節(jié)點(diǎn)上的 VM 即可在本地讀取基準(zhǔn) VM 的 vDisk。對于 VDI 而言，這意味著副本磁盤可以通過每個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行緩存，所有針對基準(zhǔn)的讀取請求可以在本地獲得服務(wù)。注意：為了不泛洪網(wǎng)絡(luò)并有效利用緩存，只在讀取時遷移數(shù)據(jù)。如果基準(zhǔn) VM 已修改，將會放棄影子克隆并重新開始這一過程。影子克隆默認(rèn)為禁用狀態(tài)（在 3.5 版及之前版本中），可以使用以下 NCLI 命令啟用/禁用：ncli cluster edit-params en

11、able-shadow-clones=true下面的示例將展示影子克隆的工作原理及其如何實(shí)現(xiàn)分布式緩存：Elastic Dedupe Engine彈性重復(fù)數(shù)據(jù)刪除引擎是基于軟件的 NDFS 功能，可以在容量 (HDD) 和性能（SSD/內(nèi)存）層執(zhí)行重復(fù)數(shù)據(jù)刪除。在插入數(shù)據(jù)的過程中，會使用 SHA-1 哈希以 16K 的粒度為連續(xù)的數(shù)據(jù)流提取指紋。指紋只在插入數(shù)據(jù)時提取，之后則會永久性地存儲到寫入塊的元數(shù)據(jù)中。這與傳統(tǒng)方法相反，傳統(tǒng)方法是利用后臺掃描，需要重新讀取數(shù)據(jù)，而 Nutanix 直接在插入時提取指紋。對于能夠在容量層執(zhí)行重復(fù)數(shù)據(jù)刪除的重復(fù)數(shù)據(jù)，則不需要掃描或重新讀取數(shù)據(jù)，實(shí)際上可以刪除

12、重復(fù)副本。 注意：最初提取指紋時使用的是 4K 的粒度，但在測試之后，16K 在重復(fù)數(shù)據(jù)刪除和降低元數(shù)據(jù)開銷這兩方面的綜合性能最佳。完成重復(fù)數(shù)據(jù)刪除的數(shù)據(jù)保存到緩存中時，則使用 4K。下面的示例將展示彈性重復(fù)數(shù)據(jù)刪除引擎伸縮和處理本地 VM I/O 請求的方式：當(dāng)數(shù)據(jù) I/O 大小為 64K 或更大時，在插入數(shù)據(jù)時會提取指紋。SHA-1 計(jì)算利用 Intel 加速技術(shù)，這一過程僅產(chǎn)生非常小的 CPU 開銷。如果在插入數(shù)據(jù)時沒有完成指紋提?。ɡ?I/O 大小較小時），可以作為后臺進(jìn)程完成指紋提取。彈性重復(fù)數(shù)據(jù)刪除引擎不僅適用于容量磁盤層 (HDD)，而且適用于性能層（SSD/內(nèi)存）。在確定重復(fù)

13、數(shù)據(jù)后，依據(jù)相同指紋的多個副本，后臺進(jìn)程將使用 NDFS MapReduce 框架（管理者）移除重復(fù)數(shù)據(jù)。對于正被讀取的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)會保存到 NDFS 內(nèi)容緩存，這是一個多層/池緩存。對具有相同指紋的數(shù)據(jù)的任何后續(xù)請求都將直接從緩存中提取。有關(guān)內(nèi)容緩存和池結(jié)構(gòu)的詳細(xì)信息，請參閱 I/O 路徑概述中的“內(nèi)容緩存”小節(jié)，或者單擊此處。下面的示例將展示展示彈性重復(fù)數(shù)據(jù)刪除引擎如何與 NDFS I/O 路徑進(jìn)行交互：網(wǎng)絡(luò)和 I/ONutanix 平臺沒有利用任何底板來實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間通信，只依靠標(biāo)準(zhǔn) 10GbE 網(wǎng)絡(luò)。專用私有網(wǎng)絡(luò)上的虛擬機(jī)監(jiān)控程序可以處理在 Nutanix 節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的 VM 的所有存儲 I

14、/O。虛擬機(jī)監(jiān)控程序處理 I/O 請求，然后將請求轉(zhuǎn)發(fā)到本地 CVM 上的私有 IP。隨后，CVM 將使用其外部 IP，通過公有 10GbE 網(wǎng)絡(luò)對其他 Nutanix 節(jié)點(diǎn)執(zhí)行遠(yuǎn)程復(fù)制。對于所有讀取請求，大多數(shù)情況下都可以在本地完成，而不需要利用 10GbE 網(wǎng)絡(luò)。這意味著，利用公有 10GbE 網(wǎng)絡(luò)的流量只有 NDFS 遠(yuǎn)程復(fù)制流量和 VM 網(wǎng)絡(luò) I/O。但是，如果 CVM 發(fā)生故障或數(shù)據(jù)位于遠(yuǎn)程位置，CVM 會將請求轉(zhuǎn)發(fā)到群集中的其他 CVM。同時，群集范圍內(nèi)的任務(wù)（例如磁盤平衡）會在 10GbE 網(wǎng)絡(luò)上臨時生成 I/O。下面的示例將展示 VM 的 I/O 路徑如何與私有和公有 10Gb

15、E 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交互：CVM Autopathing對于 NDFS，可靠性和靈活性即使不是最重要的部分，也是一個關(guān)鍵部分。作為一個分布式系統(tǒng)，NDFS 的作用是處理組件、服務(wù)和 CVM 故障。本節(jié)將介紹如何處理 CVM 故障（未來的更新中將介紹如何處理組件故障）。CVM 故障包括用戶關(guān)閉 CVM 電源、CVM 滾動升級或可能導(dǎo)致 CVM 發(fā)生故障的任何事件。NDFS 有一個稱為“自動尋路”的功能，當(dāng)本地 CVM 不可用時，則由另一個 CVM 透明地處理 I/O。虛擬機(jī)監(jiān)控程序和 CVM 使用私有 網(wǎng)絡(luò)在專用 vSwitch 上進(jìn)行通信（前文已有詳細(xì)說明）。這意味著，對于所有存儲 I/O，這一過程發(fā)

16、生在 CVM 的內(nèi)部 IP 地址上 ()。CVM 的外部 IP 地址用于遠(yuǎn)程復(fù)制和 CVM 通信。下面的示例將展示此過程：如果本地 CVM 發(fā)生故障，之前由本地 CVM 托管的本地 地址將不可用。NDFS 將自動檢測到這一中斷，并通過 10GbE 將這些 I/O 重定向到群集中的另一個 CVM。重新路由過程對主機(jī)上運(yùn)行的虛擬機(jī)監(jiān)控程序和 VM 都是透明的。這意味著，即使 CVM 電源已經(jīng)關(guān)閉，VM 仍然能夠繼續(xù)為 NDFS 執(zhí)行 I/O。NDFS 也能夠自我修復(fù)，這意味著它將檢測到 CVM 已經(jīng)關(guān)閉電源，并將自動重新啟動或開啟本地 CVM 電源。一旦本地 CVM 恢復(fù)并可用，流量將無縫地回傳并

17、由本地 CVM 提供服務(wù)。下面我們將展示故障 CVM 的這一過程的圖形表示：磁盤平衡NDFS 采用極其動態(tài)的平臺設(shè)計(jì)，可以處理各種工作負(fù)載，并且一個群集可以混合使用多種異類節(jié)點(diǎn)：計(jì)算密集型（3050 等）和存儲密集型（60X0 等）?；旌鲜褂镁哂休^大存儲容量的節(jié)點(diǎn)時，必須確保數(shù)據(jù)均勻分布。NDFS 擁有一個稱為“磁盤平衡”的本機(jī)功能，該功能用于確保數(shù)據(jù)在整個群集中均勻分布。磁盤平衡控制節(jié)點(diǎn)對其本地存儲容量的利用率，并與 NDFS ILM 集成。其目的是，一旦利用率達(dá)到一定閾值，就讓節(jié)點(diǎn)之間的利用率保持均勻。下面的示例將展示處于“不平衡”狀態(tài)的混合群集 (3050 + 6050) ：磁盤平衡利用

18、 NDFS 管理者框架，作為預(yù)定進(jìn)程運(yùn)行，并在超過閾值時運(yùn)行（例如本地節(jié)點(diǎn)容量利用率 n %）。如果數(shù)據(jù)不平衡，管理者將確定需要移動的數(shù)據(jù)，并將任務(wù)分布到群集中的各個節(jié)點(diǎn)。如果節(jié)點(diǎn)類型是同類（例如 3050），利用率應(yīng)特別均勻。但是，如果某個節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的某些 VM 寫入的數(shù)據(jù)多于其他節(jié)點(diǎn)，則每個節(jié)點(diǎn)的容量利用率會有所傾斜。在這種情況下，磁盤平衡會開始運(yùn)行，并將該節(jié)點(diǎn)上的最冷數(shù)據(jù)移動到群集中的其他節(jié)點(diǎn)。如果節(jié)點(diǎn)類型是異類（例如 3050 + 6020/50/70），或者某個節(jié)點(diǎn)用于“僅限存儲”模式（不運(yùn)行任何 VM），則可能需要移動數(shù)據(jù)。下面的示例將展示運(yùn)行磁盤平衡后處于“平衡”狀態(tài)的混合群集：

19、在有些情況下，客戶可能需要以“僅限存儲”狀態(tài)運(yùn)行某些節(jié)點(diǎn)，CVM 只在主要用于批量存儲容量的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。下面的示例將展示混合群集中的僅限存儲節(jié)點(diǎn)，磁盤平衡將數(shù)據(jù)從活動 VM 節(jié)點(diǎn)移動到該節(jié)點(diǎn)：軟件定義的控制器架構(gòu)如上所述（可能有無數(shù)次），Nutanix 平臺是基于軟件的解決方案，以“捆綁式的軟件+硬件設(shè)備”進(jìn)行銷售?？刂破?VM 是絕大多數(shù) Nutanix 軟件和邏輯所在的地方，它的設(shè)計(jì)初衷是一個可擴(kuò)展的且可插拔的體系架構(gòu)。通過軟件定義且不依賴任何硬件卸載或構(gòu)造的一個重要優(yōu)勢在于可擴(kuò)展性。與任何產(chǎn)品生命周期一樣，它經(jīng)常會推出改進(jìn)功能和新功能。由于不依賴任何自定義 ASIC/FPGA 或硬件功能

20、，Nutanix 可以通過簡單的軟件更新來開發(fā)并部署這些新功能。這意味著，通過升級 Nutanix 軟件的當(dāng)前版本，即可部署新功能（如重復(fù)數(shù)據(jù)刪除）。這樣還可以在傳統(tǒng)硬件型號上部署較新的功能。例如，在早期的硬件平臺（例如 2400）上，運(yùn)行一個使用舊版 Nutanix 軟件的工作負(fù)載。當(dāng)前運(yùn)行的軟件版本不提供重復(fù)數(shù)據(jù)刪除功能，而此功能對工作負(fù)載大有益處。為了獲得這些功能，您在工作負(fù)載運(yùn)行過程中對 Nutanix 軟件版本執(zhí)行滾動升級，現(xiàn)在便擁有了重復(fù)數(shù)據(jù)刪除功能。整個過程就是這樣簡單。與添加功能類似，在 NDFS 中創(chuàng)建新“適配器”或接口是另一個重要功能。當(dāng)產(chǎn)品首次發(fā)貨時，它只支持來自虛擬機(jī)監(jiān)

21、控程序的 I/O 使用 iSCSI，而現(xiàn)在則包括 NFS 和 SMB。未來將能夠?yàn)楦鞣N工作負(fù)載和虛擬機(jī)監(jiān)控程序（HDFS 等）創(chuàng)建新適配器。同樣，通過軟件更新即可完成部署。這與幾乎所有傳統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)相反，因?yàn)橥ǔ１仨毶売布蛸徺I軟件，才能獲得“最前沿最優(yōu)秀”的功能。Nutanix 則不同，因?yàn)樗泄δ芏荚谲浖胁渴穑鼈兛梢栽谌魏斡布脚_、任何虛擬機(jī)監(jiān)控程序上運(yùn)行，并且通過簡單的軟件升級即可完成部署。下面我們將展示軟件定義的控制器框架的邏輯表現(xiàn)形式：存儲分層與優(yōu)先級上文中的“磁盤平衡”一節(jié)討論了 Nutanix 群集中的所有節(jié)點(diǎn)之間如何共用存儲容量，以及如何使用 ILM 將熱數(shù)據(jù)保存到本地。類

22、似的概念適用于磁盤分層，其中群集的 SSD 和 HDD 層屬于群集范圍，NDFS ILM 負(fù)責(zé)觸發(fā)數(shù)據(jù)移動事件。對于本地節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的 VM 生成的所有 I/O，本地節(jié)點(diǎn)的 SSD 層始終是優(yōu)先級最高的層，但是群集的所有 SSD 資源可用于群集內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn)。SSD 層將始終提供最高性能，它也是混合陣列需要管理的一個重要事項(xiàng)?？梢园凑找韵略瓌t在較高級別上劃分層優(yōu)先級：特定類型的資源（例如 SSD、HDD 等）實(shí)現(xiàn)共用，形成群集范圍內(nèi)的存儲層。這意味著，群集內(nèi)的任何節(jié)點(diǎn)都可以利用整個層容量，無論是否位于本地。下面我們將展示共用分層的一個高級示例：一個常見的問題是，如果本地節(jié)點(diǎn)的 SSD 滿了將會出現(xiàn)

23、什么情況？正如“磁盤平衡”一節(jié)所述，一個重要概念是盡量讓磁盤層內(nèi)的設(shè)備利用率保持均勻。如果某個本地節(jié)點(diǎn)的 SSD 利用率很高，磁盤平衡將開始起作用，將本地 SSD 上的最冷數(shù)據(jù)移動到群集中的其他 SSD。這樣可以釋放本地 SSD 上的空間，以便讓本地節(jié)點(diǎn)寫入到本地 SSD，而不是通過網(wǎng)絡(luò)。值得一提的是，所有 CVM 和 SSD 都可用于此遠(yuǎn)程 I/O，以消除任何潛在的瓶頸，并修復(fù)通過網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行 I/O 的某些問題。另一種情況是，當(dāng)整體層利用率超過特定閾值 curator_tier_usage_ilm_threshold_percent (Default=75) 時，NDFS ILM 將開始起作用

24、并作為管理者工作的一部分，將數(shù)據(jù)從 SSD 層向下遷移到 HDD 層。這將使利用率保持在上述閾值范圍內(nèi)，或者釋放以下數(shù)量的空間 curator_tier_free_up_percent_by_ilm (Default=15)，取兩者中較大者。需要向下遷移的數(shù)據(jù)使用最后一次訪問時間進(jìn)行選擇。如果 SSD 層利用率為 95%，則 SSD 層中 20% 的數(shù)據(jù)將移動到 HDD 層 (95% 75%)。但是，如果利用率為 80%，按照最少的層釋放數(shù)量，只有 15% 的數(shù)據(jù)會移動到 HDD 層。ntnx-bible-how-it-works-18.png(141.76 KB, 下載次數(shù): 0) HYPE

25、RLINK http:/nutanix.club/forum.php?mod=attachment&aid=MTg4fDFmMjM0OGM1fDE0ODU3NjUzMDZ8MjE0MHwzMQ%3D%3D¬humb=yes 下載附件保存到相冊2015-8-30 22:47 上傳NDFS ILM 將持續(xù)監(jiān)控 I/O 模式并按需要（向下/向上）遷移數(shù)據(jù)，同時還會將最熱數(shù)據(jù)保存在本地，而不論其在哪一層?？捎眯杂蚩捎眯杂颍ㄒ卜Q節(jié)點(diǎn)/塊/機(jī)架感知）是分布式系統(tǒng)在確定組件和數(shù)據(jù)位置時所遵循的一個關(guān)鍵結(jié)構(gòu)。NDFS 當(dāng)前具有節(jié)點(diǎn)和塊感知功能，但隨著群集大小不斷增加，將增加機(jī)架感知功能。Nutanix 用“塊”指代包含一個、兩個或四個服務(wù)器“節(jié)點(diǎn)”的機(jī)架。注意：要激活塊感知，必須使用 3