Las opciones de SSD de almacenamiento computacional varían en el nivel de beneficios

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El SSD de almacenamiento computacional no parece estar avanzando por el camino que esperaban sus primeros defensores. Aunque estas empresas promovieron el uso de la arquitectura como dispositivo programable, parece que el mayor crecimiento proviene de una aplicación diferente.

Algunos de los primeros actores abandonaron el negocio, mientras que otros han sobrevivido. Mientras tanto, los dispositivos de función fija, que no son programables por el usuario, emplean con éxito la arquitectura básica del almacenamiento computacional. Ofrecen un mejor rendimiento o funciones de gran utilidad para empresas abiertas a utilizar un dispositivo de almacenamiento no estándar.

El almacenamiento computacional es una idea relativamente simple. Todos los SSD incorporan controladores. ¿Qué pasaría si los administradores usaran una parte del poder computacional de ese controlador para hacer algo más que simplemente administrar el funcionamiento interno del SSD? Los SSD pierden su enorme ancho de banda interno cada vez que se transfieren datos a través del canal de E/S del SSD. Al mover algunas funciones informáticas dentro del SSD, ese enorme ancho de banda puede ayudar a realizar operaciones ultrarrápidas.

Además, todo lo que hace internamente el SSD de almacenamiento computacional aligera la carga de trabajo del servidor y reduce el tráfico de la red. La nueva forma de SSD aporta un sólido beneficio de velocidad, pero si el sistema tiene limitaciones tanto en el ancho de banda de la red como en los recursos computacionales, dicha unidad aporta mejoras desproporcionadas.

Los dispositivos de almacenamiento computacional tienen dos usos básicos. Los usuarios pueden programar algunos dispositivos, como un servidor, para realizar cualquier función que deseen. Otros dispositivos de función fija parecen almacenamiento estándar, pero pueden descargar una tarea descrita de manera simple pero que requiere un uso intensivo de datos y que aporta importantes beneficios al host. Dichas tareas incluyen la compresión o el cifrado de vídeo.

Hay en el mercado un conjunto cada vez mayor de SSD de almacenamiento computacional de función fija.

El módulo FlashCore de IBM es la base de sus sistemas de almacenamiento, como FlashSystem 7300 o FlashSystem 9200. El módulo FlashCore de tercera generación de la compañía es un SSD con compresión y descompresión interna, tareas que el software suele realizar.

El mismo SSD también ayuda con el ransomware, ya que cifra los datos. El módulo FlashCore compara los datos antiguos en el SSD con los datos nuevos para determinar si este cifrado es exitoso. IBM dice que utiliza de forma inteligente algunos de los recursos RAID del sistema y no afecta el rendimiento.

En un enfoque diferente al problema del ransomware, Flexxon ha desarrollado un SSD que monitorea los patrones de acceso al disco mientras busca ataques de malware. Flexxon explica que puede detectar la mayoría del malware mediante un análisis de patrones de lectura/escritura sin necesidad de firmas.

Samsung ha introducido una plataforma SSD con Xilinx llamada SmartSSD que brinda la capacidad de producir varios diseños de almacenamiento computacional. Una empresa llamada Nimbix utiliza SmartSSD en su Nimbix Cloud para ejecutar consultas de Apache Spark hasta seis veces más rápido que en un SSD estándar.

Samsung ha utilizado la plataforma SmartSSD para uno de sus propios SSD para admitir la gestión de discos de valor clave. Si bien pocos podrían pensar en el almacenamiento de valores clave como almacenamiento computacional, la función está ganando popularidad y requiere el uso de inteligencia SSD interna para su administración. La compañía también ha demostrado una prueba de concepto de SSD, no basada en la plataforma SmartSSD, que incluye un sofisticado chip de red neuronal que realiza un preprocesamiento de IA.

Netint, una empresa con productos para procesamiento de video, vende su serie de SSD Codensity D400, que realizan compresión de video internamente.

En el ámbito de uso general, algunos dispositivos están programados de manera similar a un servidor estándar para realizar la manipulación de datos personalizada que el cliente desea. Estos son más bien el tipo de SSD de almacenamiento computacional que la mayoría de los usuarios conocen. La Storage Networking Industry Association (SNIA) ha estandarizado estos dispositivos en tres tipos básicos:

Algunas empresas fueron las primeras líderes en este mercado y dedicaron esfuerzos significativos para fomentar la adopción del almacenamiento computacional SSD de uso general.

ScaleFlux produce dos unidades de almacenamiento computacional: ambas programables, el Dispositivo de almacenamiento computacional 3000 y el CSD 2000. El proveedor posiciona estos productos como los únicos SSD PCIe que ofrecen compresión y descompresión de rutas de datos, al mismo tiempo que funcionan como unidades computacionales de uso general. dispositivos de almacenamiento.

El diseño inicial de la empresa, el CSD 2000, se basa en un conjunto de puertas programables en campo. Este enfoque le dio a la empresa un tiempo de comercialización más rápido que si usara un circuito integrado de aplicación específica (ASIC), pero le impone un costo algo mayor. El CSD 3000 más nuevo utiliza un ASIC propietario. La empresa cuenta con el gigante chino de Internet Alibaba como uno de sus principales clientes. Sus dispositivos también se han demostrado en los sistemas Ampere Computing.

NGD, anteriormente Next Generation Devices, también fue uno de los primeros fabricantes de unidades de almacenamiento computacional. Su línea Newport utilizó un ASIC integrado y núcleos Arm para procesar los datos almacenados dentro de la unidad.

NGD también fue uno de los primeros impulsores de los estándares de almacenamiento computacional de SNIA, y dedicó considerable energía a este esfuerzo. Pero, durante el año pasado, los fundadores de la empresa se fueron.

Eideticom produce un procesador de almacenamiento computacional con varios factores de forma (U.2, tarjeta complementaria PCIe y factor de forma SSD para centros de datos y empresas) de los socios AMD y BittWare. El dispositivo se conecta a SSD NVMe locales para crear una matriz administrada con capacidades informáticas.

El procesador Eideticom se implementó en el Laboratorio Nacional de Los Álamos, sede de la supercomputadora Trinity, donde la organización lo utilizó como motor de compresión para reducir los costos de almacenamiento en un 50 % y el consumo de energía en un 60 % en comparación con el sistema original.

NVXL surgió de uno de los primeros fabricantes de SSD, BiTMICRO, para producir unidades de almacenamiento computacional. NVXL parece haber desaparecido sin haber presentado nunca ningún producto. Su sitio web y el sitio de BiTMICRO han sido desactivados.

Todos los SSD anteriores eran intercambiables. Los compradores de SSD están acostumbrados a mirar SSD de muchos proveedores y elegir el que ofrece el mejor rendimiento por el precio. Esta capacidad se pierde con el almacenamiento computacional.

Los organismos de normalización de la industria, incluido el SNIA, han trabajado mucho para resolver este problema y crear normas que aporten un nivel de conformidad al mercado. Aún así, el enfoque de cada proveedor es lo suficientemente diferente como para que la intercambiabilidad aún esté lejos, lo que limita el uso de esta tecnología a aplicaciones que son menos sensibles a ser de origen único.

La necesidad de revisar el software para aprovechar el producto es otro problema que a menudo obstaculiza la aceptación del almacenamiento computacional SSD en el mercado. El almacenamiento computacional produce mejoras en el rendimiento. Sin embargo, las mejoras requieren desenredar software probado para convertir ciertas partes del código para que le ordenen al dispositivo que haga el trabajo en lugar del servidor. Esto añade dificultad e impide que los dispositivos utilicen programas estándar disponibles en el mercado. La modificación del código también abre la puerta a nuevos errores, que pocas empresas están dispuestas a correr.

Parece que el almacenamiento computacional seguirá funcionando bien en dispositivos de función fija, mientras que los dispositivos de almacenamiento computacional de uso general experimentarán una aceptación considerablemente más lenta.