Qu'est-ce que le stockage évolutif ?

Le stockage scale-out est une architecture de stockage distribuée qui permet aux entreprises d'étendre leur capacité de stockage de manière transparente en ajoutant des nœuds supplémentaires, qu'il s'agisse de serveurs ou d'appliances, à une grappe de stockage. Contrairement au stockage scale-up, qui implique généralement l'ajout de ressources à un système unique, comme la mise à niveau des disques ou de la mémoire, le stockage scale-out se développe horizontalement, offrant ainsi une plus grande flexibilité et une évolutivité linéaire.

Chaque nœud d'un système scale-out apporte sa propre puissance de traitement, sa mémoire et sa capacité de stockage, ce qui permet au système de gérer des charges de travail accrues sans dégradation des performances. Cette approche est très utile pour les entreprises qui gèrent de gros volumes de données non structurées, telles que des fichiers multimédias, des sauvegardes, des journaux ou des données générées par des machines, et elle est largement utilisée dans les centres de données, les environnements en nuage et les scénarios de calcul à haute performance (HPC).

Fonctionnement des solutions de stockage évolutives

Les solutions de stockage évolutives distribuent les données sur plusieurs nœuds interconnectés, qui fonctionnent collectivement comme un système unifié. Lorsque davantage de capacité ou de performances sont requises, des nœuds supplémentaires peuvent être ajoutés sans perturber les opérations en cours. Ces nouveaux nœuds s'intègrent dans le cluster et participent automatiquement à la distribution des données et à l'équilibrage de la charge.

Dans une architecture scale-out, les données sont souvent gérées à l'aide de systèmes de fichiers distribués ou de plateformes de stockage d'objets, telles que Ceph, GlusterFS ou Lustre. Ces systèmes garantissent la redondance des données, la tolérance aux pannes et la haute disponibilité en répliquant ou en effaçant les données de codage sur plusieurs nœuds. Ainsi, même si un nœud tombe en panne, les données restent accessibles à partir des autres nœuds du cluster.

Ce modèle architectural permet aux entreprises de faire évoluer le stockage de manière incrémentale, en ne payant que pour les ressources dont elles ont besoin, tout en évitant les limites des systèmes de stockage monolithiques traditionnels.

Avantages et défis du stockage évolutif

Le stockage évolutif offre une approche moderne de la gestion des ensembles de données volumineux et croissants, mais il s'accompagne de sa propre série de compromis. Voici une analyse des principaux avantages et des défis potentiels.

Avantages du stockage évolutif

Le stockage évolutif permet aux entreprises de faire évoluer leur capacité de manière linéaire et efficace en ajoutant des nœuds en fonction des besoins. Ce modèle de croissance modulaire élimine la nécessité d'investissements initiaux importants, permettant aux entreprises d'étendre leur infrastructure de manière incrémentielle en fonction de la demande réelle. Il est particulièrement adapté aux environnements dont les volumes de données sont imprévisibles ou augmentent rapidement, tels que ceux générés par les charges de travail d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML).

Un autre avantage clé est la haute disponibilité intégrée de l'architecture. Les données sont distribuées et souvent répliquées sur plusieurs nœuds, ce qui garantit que les opérations du système se poursuivent de manière transparente en cas de défaillance matérielle. Ce niveau de résilience et de performance est essentiel pour les applications d'IA qui dépendent d'un accès continu à de grands ensembles de données, comme l'entraînement de modèles ou l'exécution d'inférences en temps réel. Il prend également en charge le traitement parallèle des données, un facteur essentiel pour accélérer les connaissances basées sur l'IA.

Les défis du stockage à grande échelle

Malgré leurs atouts, les solutions de stockage scale-out peuvent être complexes en termes de déploiement et de gestion. L'intégration de nœuds dans un cluster peut nécessiter une configuration minutieuse, et le maintien de performances cohérentes dans un système distribué peut s'avérer difficile, en particulier lorsque l'environnement s'agrandit et prend de l'ampleur.

Un autre élément à prendre en compte est le coût au fil du temps. Si les investissements initiaux sont faibles, les dépenses courantes peuvent s'accumuler au fur et à mesure de l'ajout de nœuds, notamment en termes d'alimentation, de refroidissement et d'infrastructure réseau. Toutefois, des technologies telles que le refroidissement liquide sont de plus en plus adoptées pour gérer la chaleur plus efficacement, ce qui permet de réduire la consommation d'énergie et d'améliorer la densité dans les environnements évolutifs. Les entreprises doivent également s'assurer que les équipes informatiques sont équipées pour gérer efficacement ces systèmes afin de maintenir la stabilité opérationnelle.

Cas d'utilisation du stockage évolutif

Le stockage évolutif joue un rôle essentiel dans les secteurs qui dépendent d'une infrastructure de données évolutive et à haut débit. Alors que les volumes de données ne cessent de croître, les entreprises de tous les secteurs tirent parti de cette architecture pour prendre en charge des applications gourmandes en performances, accélérer l'innovation et permettre une prise de décision en temps réel.

Le calcul accéléré dans la recherche scientifique

Dans des domaines tels que la génomique, la modélisation climatique et la physique des particules, les instituts de recherche s'appuient sur des plateformes de calcul accéléré alimentées par des GPU ou des FPGA. Ces systèmes génèrent et traitent des pétaoctets de données à des vitesses extrêmement élevées. Le stockage évolutif permet aux chercheurs d'alimenter les clusters de calcul en données en parallèle, en minimisant les goulets d'étranglement des E/S et en accélérant les délais de compréhension. La capacité de mise à l'échelle progressive permet également aux institutions d'étendre leur infrastructure au fur et à mesure de l'évolution des besoins de la recherche, sans avoir à réviser les systèmes existants.

L'IA dans les services financiers

Les entreprises financières appliquent l'intelligence artificielle à la détection des fraudes, au trading algorithmique et à la modélisation des risques, des charges de travail qui dépendent de l'accès à des ensembles de données vastes et variés. Le stockage évolutif offre le débit élevé et la faible latence nécessaires à ces applications d'intelligence artificielle dans le secteur financier, permettant l'apprentissage et l'inférence de modèles en temps réel. En outre, le stockage distribué améliore la tolérance aux pannes et la préparation à la conformité, deux éléments essentiels dans un secteur hautement réglementé qui ne peut pas se permettre de temps d'arrêt ou de perte de données.

Flux de travail dans le domaine des médias et du divertissement

Les flux de production, de post-production et de diffusion des médias impliquent des fichiers vidéo haute résolution, un montage en temps réel et une distribution globale du contenu. Le stockage évolutif offre une plateforme centralisée mais distribuée qui prend en charge la collaboration entre les équipes et les sites. Grâce à la possibilité de faire évoluer les performances et la capacité de manière indépendante, les professionnels de la création peuvent travailler avec du contenu 4K et 8K sans interruption, même si les demandes de stockage fluctuent au cours des cycles de production.

Développement d'applications cloud-natives

Les environnements de développement logiciel modernes favorisent généralement les applications conteneurisées, les microservices et les pipelines d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD). Ces architectures cloud-natives bénéficient d'un stockage évolutif car elles peuvent fournir des services de données persistants, évolutifs et résilients à des charges de travail dynamiques. Lorsque les développeurs mettent en place de nouveaux services ou font évoluer les applications horizontalement, l'infrastructure de stockage évolue avec eux de manière transparente et sans réarchitecture.

L'analyse à haute performance dans le secteur de la santé

Les prestataires de soins de santé et les instituts de recherche se tournent de plus en plus vers l'analyse des données à des fins de diagnostic, d'optimisation des soins aux patients et d'efficacité opérationnelle. Le stockage évolutif prend en charge les applications de recherche et de développement HPC en permettant l'agrégation et l'analyse à grande échelle de divers types de données, tels que les dossiers médicaux électroniques, l'imagerie médicale et les informations génomiques. Sa haute disponibilité, sa résilience des données et sa conception adaptée à la conformité en font la solution idéale pour les environnements qui exigent à la fois des performances et une stricte intégrité des données.

FAQ

• Le stockage évolutif peut-il être utilisé avec des systèmes existants ? Oui, certaines plates-formes de stockage évolutif sont conçues pour s'intégrer aux environnements informatiques existants à l'aide de protocoles standard tels que NFS, SMB ou iSCSI.
• Le stockage scale-out peut-il prendre en charge les environnements de clouds hybrides ? Oui, le stockage scale-out est bien adapté aux déploiements de clouds hybrides. Sa nature distribuée permet de stocker et d'accéder aux données dans des infrastructures sur site et en nuage, ce qui favorise la flexibilité, la portabilité des charges de travail et les stratégies de reprise après sinistre.
• Comment le stockage évolutif affecte-t-il la sécurité des données ? De nombreuses solutions de stockage évolutif proposent un chiffrement intégré, des contrôles d'accès et une intégration avec des systèmes de gestion des identités pour assurer la sécurité des données. Ces fonctionnalités permettent de garantir la protection des données en transit et au repos.