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看一看焱融云YRCloudFile新版本解锁了哪些功能

近日,焱融云发布了YRCloudFile 5.0.5版本。在YRCloudFile 5.0.5版本中,继续增强了对容器存储的支持,同时在存储引擎层增加了对磁盘裸设备的支持,从而进一步提升YRCloudFile的读写性能。

随着Kubernetes容器编排平台的逐步成熟,金融、电信运营商、大型制造业企业等客户在感受到容器平台给DevOps、云原生应用、微服务架构等带来的众多变革和便利之后,开始逐步将业务系统向容器平台迁移。和这个大趋势相伴的,是越来越多的有状态业务和中间件、甚至大数据、AI应用也需要容器平台上运行,从而带来了对容器持久化存储的需求。容器存储技术,作为Gartner 2018年存储技术成熟度曲线新出现的技术,意味着Gartner也开始关注和认可这个技术带来的革新和机会。焱融云早在Gartner发布这个数据之前就已经敏锐捕捉到这一技术趋势和市场需求,开始着力布局和研发YRCloudFile产品,在经过数次产品迭代后,5.0.5版本的发布,又带来了数个容器存储的新功能。

几大功能更新:

1. 跨数据中心部署,本地优先读
当前,使用容器平台的大多是中大型企业和互联网企业,许多客户有同城多数据中心或异地数据中心的基础环境,进而提出了容器平台跨数据中心部署的需求,随之而来的是容器存储跨数据中心的需求。

YRCloudFile 5.0.5支持用户在跨两个地理位置不超过70公里的数据中心部署容器存储平台,并支持持久化容器在非故障场景下,优先从本数据中心读取数据。

此外,用户可以通过使用不同的storageclass,选择将数据放置在跨数据中心的存储池或单个数据中心的存储池。本功能详见《这次我们又引领了潮流——容器存储双活》(链接)。

2. 大量PV场景下,PV IO 压力的跟踪和定位
容器云平台与基于虚拟机的传统云平台有一个很大的不同,在容器云平台中,由于业务和中间件业务变成了使用独立的Pod来运行,整个容器云平台上运行的Pod数量是传统平台虚拟机的数十甚至上百倍,如何跟踪、监控、定位IO压力大的PV成为了容器云平台用户的挑战。
YRCloudFile的一个运营商客户,在容器平台内为众多Pod创建了大量PV,快速、准确地定位IO压力大的PV对优化业务、保障系统稳定运行具有重要意义。
3. 通过Prometheus提供YRCloudFile集群的监控数据
Prometheus作为Cloud Native Computing Foundation(CNCF)中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes,现在已经成为Kubernetes主流的监控系统。
YRCloudFile 5.0.5提供了自定义的Prometheus exporter,Prometheus server可以定时从exporter中获取YRCloudFile的集群状态和使用量等metrics,并可以通过Grafana或其它工具对数据进行展示, 实现了用户通过统一平台即可对YRCloudFile容器存储进行监控和展示的目的。
4. PV内海量文件场景下,快速返回PV容量使用量监控数据
YRCloudFile的一个实际客户,在单个PV中存放了超过2000万个文件,为了使Prometheus监控PV使用量的统计能够快速返回,5.0.5版本优化了底层存储的元数据服务,将响应速度提升了近20倍,同时极大降低了监控对元数据集群的压力。
5. PV、PVC、Pod关系的呈现
在YRCloudFile 5.0.5版本中,用户可以在YRCloudFile的用户界面即可清楚地了解到连接的Kubernetes平台中有哪些Pod、PV、PVC使用了YRCloudFile的容器存储服务,并提供了Pod、PV使用量、PVC关联关系、PV热点分析等可视化功能。
6. Raw Disk Storage Engine
在之前的版本中,YRCloudFile存储引擎需要借助底层文件系统对数据进行放置、读写管理,在5.0.5版本中,YRCloudFile推出了Raw Disk Storage Engine,使数据的放置、读写不再依赖文件系统,意味着YRCloudFile直接管理物理磁盘设备。由此带来了YRCloudFile读写性能、数据安全性、磁盘利用率、磁盘寿命的进一步提升。
7. 镜像仓库Harbor的支持
在YRCloudFile 5.0.5版本中,YRCloudFile平台直接提供企业级Harbor服务集成,客户可以将容器平台镜像存储在YRCloudFile平台内,既保证了数据的可靠性,同时也可以利用存储的特性进行多并发的容器镜像快速读取。
与此同时,焱融云研发团队在本版本中还带来了数据恢复、监控事件等方面的改进,改善了用户界面、命令行等用户体验。接下来,焱融云仍将借助现有客户的反馈,结合对Kubernetes及容器存储的理解和前瞻性视野,为用户带来更全面的容器存储支持。

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