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導讀：如果讓你將高容量存儲的數(shù)據(jù)中心的（尤其是那些與云架構(gòu)有關聯(lián)的）現(xiàn)有磁盤陣列更新?lián)Q代，大多數(shù)人面臨的問題都是成本。但是如果將來某一天成本不再是問題呢？在可預見的未來運行在數(shù)據(jù)中心的DRAM會替代傳統(tǒng)的磁盤陣列嗎？

相對于RAMCloud 磁盤和閃存的速度都已顯得力不從心

在當今的時代下，固態(tài)硬盤已成為企業(yè)中的熱門技術。但斯坦福大學的計算機科學團隊認為有更好的解決方案。他們已經(jīng)想出了可擴展且高性能的存儲方法，其被稱為RAMCloud。這種解決方案可存儲動態(tài)隨機存儲器中的所有數(shù)據(jù)。同時還可以聚合整個數(shù)據(jù)中心的內(nèi)存資源。

RAMCloud的可擴展性和性能方面表現(xiàn)使它成為高性能計算的關鍵技術。特別是數(shù)據(jù)密集型的應用程序，而此技術在計算密集型的應用程序則表現(xiàn)一般。

RAMCloud項目由斯坦福大學教授John Ousterhout發(fā)起。同時他也是Tcl腳本語言的發(fā)明者。他還是Electric Cloud公司的董事長，Electric Cloud公司成立于2002年，其主要業(yè)務是提供高性能軟件構(gòu)件工具。Ousterhout在高性能計算領域進行了深入的研究，并對分布式文件系統(tǒng)和高性能文件系統(tǒng)有所研究。簡而言之，RAMCloud是在數(shù)據(jù)中心或集群的大量服務器中匯集在內(nèi)存中所有應用程序數(shù)據(jù)的軟件平臺。RAMCloud可提供比基于磁盤存儲低100-1000倍延遲和比以往高100-1000倍的吞吐量。

研究人員相信目前的所依賴的硬盤技術將不足以應對數(shù)據(jù)密集型應用，這個趨勢正在蔓延到企業(yè)計算的各個方面。研究人員還在文章中宣布如果RAMCloud成功，它將會取代磁盤從而作為數(shù)據(jù)中心主要的存儲技術。

RAMCloud的兩個最吸引人的特性是能夠擴展到數(shù)以千計的服務器并能夠保持極低的延遲。

RAMCloud的延遲可低至5-10微秒。這比傳統(tǒng)磁盤快1000倍，比閃存要快5倍左右。研究人員表示RAMCloud的低延遲特性對于對低延遲有苛刻要求的Web的應用來說都有些顯得性能過剩。但還是應該鼓勵這種技術的發(fā)展，這會帶來巨大的性能優(yōu)勢。同時對于一些高性能計算（HPC）應用，RAMCloud的低延遲特性則顯得如魚得水。

但網(wǎng)絡延遲對RAMCloud低延遲優(yōu)勢的影響也是不可回避的問題。雖然像InfiniBand、Myrinet和Arista等高性能以太網(wǎng)廠商可實現(xiàn)跨數(shù)據(jù)中心10微秒延遲數(shù)據(jù)傳輸。但今天大多數(shù)設備采用的TCP/IP以太網(wǎng)的延遲達到了300-500微秒。網(wǎng)絡延遲方面的優(yōu)化是 RAMCloud性能最大化的關鍵因素。

至于可擴展方面，研究人員認為使用當下的商用服務器和存儲技術RAMCloud的規(guī)?？筛哌_500TB。在未來5-10年RAMCloud的成本可能會降到每GB 5美元，并且規(guī)?？蛇_到1-10PB。

圖表代表三種存儲技術在不同大小數(shù)據(jù)集和不同訪問頻率的成本（斯坦福大學計算機科學系繪制）

但在當今的市場，RAMCloud存儲成本為每GB 60美元左右。DRAM系統(tǒng)的相對于磁盤和固態(tài)存儲來說還是略顯昂貴的。DRAM存儲系統(tǒng)比傳統(tǒng)的磁盤的價格貴50-100倍，比閃存貴5-10倍。但對于高吞吐量I/O應用DRAM還是能夠體現(xiàn)其價值的。研究人員表示如果你的代碼執(zhí)行速度夠快，你就可以突破存儲數(shù)據(jù)訪問的約束。從這個角度看DRAM其實比比傳統(tǒng)硬盤價格低10-100倍。

這項技術也不可避免的面臨一些問題，包括精確的數(shù)據(jù)模型和API、如何優(yōu)化遠程調(diào)用延遲、數(shù)據(jù)持久型和可用性、集群管理、多租戶的應用、以及支持原子更新等技術還在摸索中。然而，這些都是可以解決的問題。塑

隨著數(shù)據(jù)中心的擴展建設，未來將會浮現(xiàn)出越來越多的數(shù)據(jù)密集型應用。這為RAMCloud的普及奠定了基礎?，F(xiàn)在還沒有一個RAMCloud項目變成商業(yè)產(chǎn)品的時間表。不過Ousterhout在Electric Cloud的經(jīng)驗可幫助RAMCloud盡快在商業(yè)領域中應用。

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