СХД или SDS: практическое руководство по выбору для ИТ-специалистов

Введение

Два способа хранения данных

При выборе архитектуры хранения ИТ-специалистам необходимо принять стратегическое решение: использовать традиционную систему хранения данных (СХД) или программно-определяемое хранилище (Software-Defined Storage, SDS). Ведь от этого напрямую зависят и доступность и надежность хранения данных, производительность, гибкость и масштабируемость ИТ-инфраструктуры, безопасность и соответствие требованиям регуляторов, а также совокупная стоимость владения хранилищем.

СХД (Система хранения данных) – это комплексное программно-аппаратное решение, где вычислительные ресурсы, дисковые массивы, сетевые интерфейсы и система управления поставляются как единый продукт. Это «монолитная» архитектура, где программное обеспечение тесно связано с конкретным оборудованием, обычно от одного вендора. 

Если вы не знакомы с терминологией современных СХД, рекомендуем прочитать эту статью.

SDS (Программно-определяемое хранилище) – это архитектурный подход, при котором функции управления хранением данных отделены от физических устройств. Программный слой объединяет аппаратные ресурсы (часто стандартные серверы x86/x86-64 с накопителями) и предоставляет сервисы хранения через единый интерфейс управления.

Основные характеристики:

• СХД: предсказуемая производительность, высокая степень оптимизации «железа» и ПО, централизованное управление, часто включает встроенные функции защиты (моментальные снимки, репликация).

• SDS: абстракция от оборудования, горизонтальная масштабируемость, возможность использования типового оборудования, гибкость в развертывании (в т.ч. в гибридных облаках).

Давайте проведем детальное сравнение двух способов хранения данных по ключевым критериям выбора.

Сравнительный анализ: СХД или SDS

1. Гибкость

• СХД: ограничена рамками выбранной модели и вендора (vendor lock-in). Добавление новых функций (например, поддержка протокола S3) часто требует покупки лицензий или даже апгрейда аппаратной части. Конфигурация дисков (тип, соотношение) обычно фиксирована на этапе покупки.

• SDS: максимальная гибкость. Вы можете выбрать любое совместимое оборудование, смешивать типы накопителей (SSD, NVMe, HDD) в рамках одного кластера, подключать различные системы хранения. Легко адаптируется под меняющиеся требования: можно начать с малого и наращивать только нужные сервисы (файловое, блочное, объектное хранилище) поверх единого пула.

2. Требования к ресурсам и производительность

• СХД: высокооптимизированная система. Вендор гарантирует производительность для заявленных рабочих нагрузок, так как контролирует весь стек – от прошивки дисков до логики работы контроллеров. Ресурсы (процессор, память, кэш) выделены исключительно для задач хранения.

• SDS: производительность зависит от качества подобранного оборудования и корректности настройки. Требует выделения вычислительных ресурсов серверов (CPU, RAM) для работы программного слоя, что приводит к дополнительным расходам. Однако на современном мощном «железе» и с оптимизированным ПО (например, с использованием NVMe-oF) можно достичь производительности СХД корпоративного уровня.

3. Сопровождение и обслуживание

• СХД: единая точка входа – вендор предоставляет техническую поддержку по всему стеку. Процедуры обновления ПО, замены компонентов и диагностики хорошо отработаны и централизованы. Минус – зависимость от скорости и качества обратной связи вендора и стоимость поддержки.

• SDS: поддержка может быть раздельной: оборудование обслуживает один поставщик, ПО – другой, или всё вместе – сервис-партнер. Это требует более высокой квалификации штатных специалистов для интеграции, обновлений и глубокой диагностики проблем. Однако дает большую свободу действий и возможность независимого управления и настройки.

4. Масштабируемость

• СХД: вертикальное масштабирование (Scale-Up). Для увеличения емкости или производительности обычно добавляются дисковые полки или контроллеры/блейды в пределах одной системы. Есть физические и лицензионные ограничения на максимальный размер.

• SDS: горизонтальное масштабирование (Scale-Out). Масштабирование путем добавления стандартных узлов (серверов) в кластер. Емкость и производительность растут линейно. Это более экономичный и гибкий путь для растущих объемов данных.

5. Совокупная стоимость владения (TCO)

• СХД: высокие первоначальные капитальные затраты (CapEx). Затраты на эксплуатацию (OpEx) включают дорогостоящую поддержку и обновления. Однако TCO может быть конкурентным за счет оптимизации ресурсов, надежности и меньших требований к персоналу.

• SDS: ниже CapEx на старте, особенно при использовании стандартного оборудования. OpEx может быть выше из-за затрат на квалифицированный персонал. В долгосрочной перспективе, при масштабировани, и экономия на оборудовании может быть значительной. Важно учитывать стоимость лицензий на ПО.

6. Привязка к вендору (Vendor Lock-in)

• СХД: высокая степень привязки. Миграция данных на платформу другого вендора – сложный, дорогой процесс, связанный с рисками потери данных и метаданных. Экосистема (инструменты управления, интеграции) также замкнута.

• SDS: низкая степень привязки, особенно при использовании ПО с поддержкой разнородного серверного оборудования. Данные и политики управления абстрагированы, что упрощает потенциальную миграцию или смену аппаратной платформы.

СХД и SDS: сравнение

Какие показатели производительности важны при сравнении СХД и SDS

Как мы отметили выше, традиционные системы хранения данных (СХД) и программно-определяемые хранилища (SDS) предлагают принципиально разные подходы, и их сравнение требует не только анализа стоимости или гибкости, но и объективной оценки производительности. Однако «производительность» — понятие многогранное. Чтобы принять взвешенное решение, важно понимать, какие именно метрики сравнивать, и как они проявляются в реальных сценариях эксплуатации. Ниже перечислены Топ 5 показателей производительности:

• IOPS (Input/Output Operations Per Second) — количество операций ввода-вывода в секунду — ключевая метрика для оценки отзывчивости системы при работе с множеством небольших запросов (например, в онлайн-транзакционных базах данных).
• Пропускная способность (Throughput) — объем данных, который система может передать за единицу времени (МБ/с или ГБ/с). Важна при работе с большими файлами, резервным копированием или потоковой обработкой.
• Задержка (Latency) — время от запроса до получения ответа. Особенно важна для критичных приложений, где каждая миллисекунда на счету.
• Эффективность использования ресурсов (CPU/RAM) — насколько сильно хранилище «нагружает» вычислительные ресурсы сервера.
• Эффективность хранения данных — насколько хорошо система уменьшает объём физически хранимых данных за счёт сжатия, дедупликации и тонкого выделения (thin provisioning).

Основные метрики

 

 

Как тестировать

Тестируйте производительность в реальных сценариях: используйте утилиты FIO или VDBench для симуляции смешанных нагрузок (например, 70% чтения / 30% записи). Учитывайте рост данных со временем — тесты должны включать «старение» данных и повторные циклы записи. Не забывайте про сетевые условия: в SDS-средах сеть часто становится узким местом. Проверяйте поведение под пиковой нагрузкой, а не только в штатном режиме.

Примеры и сценарии использования

Когда выбирать традиционную СХД:

• Критичные для бизнеса системы (Tier-1): базы данных SAP HANA, Oracle RAC, кластерные конфигурации для PostgreSQL, где критичны предсказуемое время задержки и высокая скорость IOPS.

• Унифицированные хранилища для филиалов: предлагаемые на рынке решения – это «коробки», которые спроектированы для стабильной работы при минимальном вмешательстве ИТ-персонала.

• Среда с дефицитом ИТ-кадров: когда нет экспертизы для сборки и тонкой настройки SDS.

Когда выбирать SDS:

• Большие данные и аналитика: хранилища для Hadoop, Splunk, где нужно недорогое хранение с линейным масштабированием.

• Гибридное и частное облако: фундамент для платформ виртуализации и контейнеризации.

• Резервные копии и архив: построение масштабируемого объектного хранилища для холодных данных.

• Современные веб-приложения: разработка приложений с микросервисной архитектурой, которым требуется гибкое S3-совместимое хранилище.

Современные тренды в хранении данных

• Конвергенция и гиперконвергенция (HCI): подход SDS стал основой для HCI, где вычислительные ресурсы, хранение и сетевая инфраструктура объединены в единые программно-определяемые узлы. Это упрощает развертывание и управление.
• Хранение для контейнеров: появление контейнерно-ориентированных решений, которые предоставляют сервисы данных (моментальные снимки, клоны) напрямую в среде Kubernetes.
• Выделенные среды для AI/ML: развитие высокопроизводительных SDS-систем, оптимизированных под процессы машинного обучения (параллельный доступ к данным, низкая задержка).
• NVMe over Fabrics (NVMe-oF): технология, которая делает удаленный доступ к накопителям NVMe практически равным по скорости локальному. Это позволяет создавать высокопроизводительные, разъединенные горизонтально масштабируемые архитектуры хранения.
• Умное управление данными с помощью AI: вендоры внедряют системы на базе AI для прогнозной аналитики, автоматического устранения аномалий и оптимизации размещения данных между разными типами носителей (от NVMe до QLC SSD и облака).

Заключение

Не «или-или», а «где и что»

Выбор между СХД и SDS – не поиск абсолютного победителя, а определение правильного инструмента для бизнес-задач.

Выбирайте традиционную СХД, если вам нужна гарантированная производительность для критичных рабочих нагрузок, вы хотите минимизировать операционные риски и имеете стабильные, предсказуемые требования к системе.

Выбирайте SDS, когда важны гибкость, возможность горизотального масштабирования и независимость от производителя оборудования, а в вашей команде есть экспертиза для реализации и поддержки такой инфраструктуры.

Современная стратегия многих компаний – гибридный подход. Критичные для бизнеса базы данных живут на мощной all-flash СХД, виртуальные машины – на гиперконвергенной платформе, а огромные массивы неструктурированных данных для аналитики – в масштабируемом программно-определяемом объектном хранилище. Ключ к успеху – четкое понимание требований приложений и построение на их основе сбалансированной и экономичной архитектуры хранения данных.