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随着超大规模数据中心数量不断增长,其数据量也呈指数级增长;同时各种新存储介质和技术的应用,设备间的关系和网络的复杂性不断增加,给运维管理带来更多挑战。据Gartner预测,到2025年,30%的企业级存储将使用人工智能运维技术(AIOps)来进行IT硬件管理和维护,而2022年这一比例还不到3%,智能运维成为业界的趋势。对此,浪潮存储基于InView智能管理平台,通过实时的拓扑发现、感知和管理技术,推动超大规模数据中心实现智能、简单、易用的管理和运维。

一张拓扑图,为何成为影响运维的关键?

拓扑结构一般是指由点和线排列成的几何图形,存储网络拓扑结构则可以从物理拓扑和逻辑拓扑两方面来描述。物理网络拓扑是指节点之间的物理连接和互连形成的图形结构。 逻辑网络拓扑则较为抽象且更具策略性,涉及到如何部署网络、数据如何在其中移动等问题。目前比较常见物理拓扑结构分别是总线型、环型、星型、网状以及树状结构。

具体来讲,NAS、IP SAN及使用TCP/IP协议(Transmission Control Protocol/Internet Protocol,即传输控制协议/网际协议)的存储网络通常使用树状的网络拓扑结构,FC SAN存储网络(Fibre Channel Storage Area Network,即光纤通道协议存储区域网络)通常使用树状或环形网络拓扑结构。

如果能够绘制出网络拓扑图并且对其中的设备进行监控,就能大大提高问题设备的定位速度,锁定性能瓶颈的设备,降低运维难度。网络拓扑发现及感知恰恰是浪潮智能存储管理平台InView的重要特性之一。

浪潮存储:通过拓扑发现和管理,"看到"IT运行状态

浪潮智能统一存储管理平台InView通过管理网络实时收集来自存储、交换机、主机的各类信息,汇总后通过分析算法形成网络拓扑的专有数据结构,再通过界面可视化地展示存储网络的拓扑结构。

浪潮InView智能探测到的数据中心拓扑图

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