戴尔科技“猛虎下山”，直击容器持久化存储挑战

同样对存储基础设施而言，正常情况下应用要实现持久化的数据存储，则可以交给后端的存储来提供服务，按照传统模式部署在物理机环境中或虚拟机环境中处理就行，即“back-end Service”，因而云原生在最初兴起时，其实是很难看到把数据持久化应用到容器环境之中的。

但随着云原生的兴起，容器化的发展趋势可谓“势不可挡”，这样就带来了新的问题，那就是Kubernetes容器不断从最开始的“无状态”应用部署场景延伸至多种类型数据处理的业务场景，比如Devops开发运维、持续集成、大数据人工智能训练等，这对容器持久化存储就提出了更高要求。在戴尔科技集团售前系统工程部解决方案架构师林小引看来，这种全新的挑战具体表现在三个维度：

首先，从启动速度看，容器本身的特点是轻量级的，因此它的启动速度比传统物理机和虚拟机要快很多，如果说容器是以秒为单位来启动的话，那么传统处理器和虚拟机则是以分钟为单位启动，这样就出现了启动速度“不同步”和“不匹配”的问题，这就要求容器底层的存储挂载也能要够匹配容器快速启动的速度。

其次，从工作负载看，容器应用的生命周期相对传统工作负载往往更弹性、更短暂，同样这也就导致了容器的数据存储要能够支持容器这种生命周期特性。例如，企业的容器数量，需要从五个并发容器弹性伸缩到十个以上，那么底层存储也需要动态和快速的响应这样的需求，这就要求存储也必须具备动态地提供存储的能力。

最后，从扩展能力看，鉴于轻量级的特性，企业部署的容器规模通常都比较大，且是跨多节点分布式部署，因而也需要底层的存储对并发访问的支持能力要高，能够支持大量物理服务器的接入，同时自身能够支持横向扩展，以满足容器大规模的、分布式的部署要求。

不难发现，随着容器不断成熟以及应用的深入，越来越多的企业用户都希望将其应用迁移到容器之中，以完成应用的现代化改造，如典型的数据库、数据共享等等，但之前大部分的存储设备往往都不是为容器应用持久化而设计和开发的，这样造成二者的“矛盾”越演越烈，化解这种挑战俨然已“刻不容缓”。

（编辑：青岛站长网）

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