Como o storage desagregado separa processamento e os dados

Índice:

• Como o storage desagregado separa processamento e dados?
• A evolução da infraestrutura convergente para a desagregada
• Os componentes principais em uma arquitetura desagregada
• A escalabilidade independente como principal benefício
• O impacto no desempenho e na latência
• Aplicações ideais para o armazenamento desagregado
• Os desafios e considerações na implementação
• O futuro com a infraestrutura componível

A arquitetura tradicional em datacenters frequentemente une o processamento com o armazenamento em um único servidor. Essa abordagem monolítica funcionou por muitos anos, mas hoje impõe várias limitações. Quando uma empresa precisa apenas aumentar sua capacidade para dados, ela acaba forçada a comprar mais poder computacional junto.

Esse acoplamento rígido gera um desperdício significativo em recursos e também aumenta a complexidade no gerenciamento. A escalabilidade se torna um processo caro e pouco eficiente, pois os ciclos para atualização em computação e armazenamento raramente coincidem. Muitas vezes, um dos recursos fica subutilizado.

Como resultado, as infraestruturas se tornam inflexíveis e caras para manter. O storage desagregado surge como uma resposta direta a esses desafios, pois propõe uma separação lógica e física entre os recursos computacionais e a capacidade para armazenamento.

Como o storage desagregado separa processamento e dados?

Storage desagregado é uma arquitetura que desacopla fisicamente os recursos para computação (CPU e RAM) dos recursos para armazenamento (HDDs e SSDs). Em vez de estarem confinados no mesmo chassi do servidor, os discos são agrupados em pools independentes e acessados através uma rede com alta velocidade. Assim, servidores e sistemas para armazenamento escalam separadamente.

Essa separação acontece por meio de software e protocolos de rede rápidos como NVMe over Fabrics (NVMe-oF) ou iSCSI. Um software para gerenciamento centralizado, conhecido como Software-Defined Storage (SDS), virtualiza todos os discos físicos em um único pool lógico. Os servidores, por sua vez, solicitam blocos, arquivos ou objetos a esse pool conforme a necessidade, sem qualquer conhecimento sobre a localização física dos dados.

Na prática, imagine ter uma estante para livros (armazenamento) e várias mesas para leitura (processamento) em uma biblioteca. Com a abordagem desagregada, você pode adicionar mais estantes sem precisar adicionar mais mesas, ou vice-versa. Essa flexibilidade otimiza o uso do espaço e dos recursos disponíveis, pois cada componente cresce conforme a demanda específica.

A evolução da infraestrutura convergente para a desagregada

As infraestruturas convergentes e hiperconvergentes (HCI) foram um passo importante para simplificar a TI, pois uniram computação, armazenamento e rede em um único bloco. No entanto, mesmo na HCI, a expansão ainda ocorre em nós que contêm todos os três recursos. Se você precisa apenas de mais espaço, ainda compra CPU e RAM extras com cada novo nó.

A desagregação leva esse conceito um passo adiante. Ela quebra o nó hiperconvergente e permite que cada recurso seja um módulo independente. Essa mudança foi impulsionada principalmente pela popularização das redes com 25GbE, 50GbE e 100GbE. Essas conexões ultrarrápidas reduziram a latência a um ponto em que o armazenamento externo se comporta quase como um disco local.

Portanto, a arquitetura desagregada não é uma negação da convergência, mas sim sua evolução natural. Ela mantém a simplicidade no gerenciamento via software, porém adiciona uma granularidade muito maior na escalabilidade. Algumas empresas já adotam essa abordagem para ganhar mais eficiência operacional.

Os componentes principais em uma arquitetura desagregada

Uma implementação típica com storage desagregado possui três pilares fundamentais. O primeiro são os nós computacionais, servidores sem discos internos (diskless) ou com apenas um pequeno drive para o sistema operacional. Sua única função é executar aplicações e processar informações, por isso são otimizados para CPU e memória RAM.

O segundo pilar é o pool para armazenamento, composto por JBODs (Just a Bunch of Disks) ou sistemas all-flash repletos com SSDs. Esses equipamentos são controlados por um software SDS que gerencia a alocação, a proteção com RAID ou erasure coding e os serviços para dados. Eles são projetados para alta densidade e performance em I/O.

Por fim, o terceiro componente é a malha da rede (fabric). Ela conecta os nós computacionais aos pools para armazenamento e precisa ser extremamente rápida e com baixa latência. Tecnologias como Ethernet com RDMA (Remote Direct Memory Access) ou Fibre Channel são frequentemente usadas para garantir que a comunicação não seja um gargalo.

A escalabilidade independente como principal benefício

A vantagem mais evidente do armazenamento desagregado é a capacidade para escalar recursos separadamente. Se uma aplicação para análise em big data exige mais poder computacional, você pode adicionar novos servidores sem tocar no storage. Por outro lado, se o volume com dados cresce, basta expandir o pool para armazenamento.

Essa flexibilidade evita o superprovisionamento, um problema comum em arquiteturas tradicionais. Em vez de comprar recursos que talvez nunca sejam usados, as equipes de TI alocam o orçamento exatamente onde é necessário. Isso resulta em uma economia substancial, tanto no custo inicial quanto nos gastos operacionais com energia e refrigeração.

Além disso, o ciclo de vida dos equipamentos também é otimizado. Servidores e sistemas para armazenamento possuem taxas diferentes para inovação e depreciação. A desagregação permite atualizar cada componente em seu próprio ritmo, sem forçar uma substituição completa da infraestrutura apenas para adotar uma nova tecnologia em CPU ou SSD.

O impacto no desempenho e na latência

Uma preocupação comum ao separar o armazenamento do processamento é o impacto na latência. Afinal, acessar um disco pela rede é inerentemente mais lento que acessar um disco local. No entanto, os avanços nas tecnologias para redes e protocolos minimizaram essa diferença a níveis quase imperceptíveis para a maioria das aplicações.

Protocolos como o NVMe-oF foram projetados especificamente para estender o barramento PCIe através da rede. Isso permite que um servidor acesse um SSD remoto com uma latência muito próxima àquela obtida com um SSD conectado localmente. A diferença frequentemente fica na casa dos microssegundos, um atraso insignificante para muitas cargas de trabalho.

Contudo, é fundamental dimensionar a rede corretamente. Uma malha subdimensionada ou mal configurada certamente se tornará um gargalo e comprometerá o desempenho. Por isso, a escolha dos switches, cabos e interfaces de rede é tão importante quanto a escolha dos servidores e do sistema para armazenamento.

Aplicações ideais para o armazenamento desagregado

Nem toda carga de trabalho se beneficia igualmente da desagregação. Ambientes com demandas dinâmicas e imprevisíveis são os candidatos ideais. Provedores em nuvem, por exemplo, utilizam essa arquitetura para oferecer recursos computacionais e para armazenamento como serviços independentes aos seus clientes.

Plataformas para Big Data e Inteligência Artificial também são um excelente caso de uso. Nessas aplicações, a quantidade com dados pode crescer exponencialmente, enquanto a necessidade por processamento pode variar conforme os modelos são treinados e executados. A capacidade para escalar o armazenamento sem interrupção é um grande diferencial.

Outro cenário comum são os ambientes com virtualização em larga escala. A desagregação simplifica o gerenciamento de centenas ou milhares de máquinas virtuais, pois centraliza o armazenamento e facilita tarefas como migração, backup e recuperação. A alocação de LUNs ou volumes para as VMs se torna um processo muito mais ágil.

Os desafios e considerações na implementação

Apesar das vantagens, adotar um modelo desagregado exige planejamento. A complexidade inicial pode ser maior, especialmente para equipes acostumadas com sistemas tradicionais. A configuração da rede de alta velocidade e do software SDS requer conhecimento técnico específico para evitar problemas com desempenho.

A escolha do software para armazenamento definido é uma decisão crítica. Existem várias opções no mercado, tanto comerciais quanto open source, cada uma com suas próprias características, compatibilidade e curva de aprendizado. Uma escolha inadequada pode limitar a flexibilidade e o desempenho do ambiente.

Além disso, a resolução de problemas pode ser mais complexa. Quando um gargalo de performance surge, é preciso investigar a rede, os servidores e o storage para identificar a causa raiz. Ferramentas para monitoramento que oferecem uma visão unificada da infraestrutura são essenciais para gerenciar um ambiente desagregado com eficiência.

O futuro com a infraestrutura componível

O storage desagregado é um passo fundamental em direção a um conceito ainda mais amplo, a infraestrutura componível. Nesse modelo, não apenas o armazenamento é desagregado, mas também outros recursos como GPUs, FPGAs e memória persistente. Todos são tratados como pools de recursos fluidos.

Através de uma API, um administrador ou um orquestrador automatizado pode compor um servidor virtual com a quantidade exata de CPU, RAM, armazenamento e aceleradores necessários para uma aplicação específica. Quando a tarefa termina, os recursos são liberados e retornam aos seus respectivos pools, prontos para serem usados por outra aplicação.

Essa abordagem promete um nível de agilidade e eficiência sem precedentes para o datacenter. Ela transforma o hardware rígido em um serviço totalmente programável e adaptável. Para empresas que buscam a máxima otimização e automação, a infraestrutura componível é a resposta para os desafios futuros.