— Штурман, приборы!
— 36!
— Что 36?
— А что приборы?

Примерно так на сегодня выглядит большинство синтетических тестов систем хранения данных. Почему так?

До относительно недавнего времени большинство СХД были плоскими с равномерным доступом. Что это означает?

Общее доступное дисковое пространство было собрано из дисков с одинаковыми характеристиками. Например 300 дисков 15k. И производительность была одинаковой по всему пространству. С появлением технологии многоуровневого хранения, СХД стали неплоскими — производительность различается внутри одного дискового пространства. Причем не просто различается, а еще и непредсказуемо, в зависимости от алгоритмов и возможностей конкретной модели СХД.

И все было бы не так интересно, не появись гиперконвергентные системы с локализацией данных. Помимо неравномерности самого дискового пространства появляется еще и неравномерность доступа к нему — в зависимости от того, на локальных дисках узла лежит одна из копий данных или за ней необходимо обращаться по сети.

Привычные синтетические тесты резко дают маху, цифры от этих нагрузок потеряли практический смысл. Единственный способ всерьез оценить подходит ли система — это пилотная инсталляция с перенесением продуктива. Но что делать, если на перенос продуктива не дает добро безопасность или это просто слишком долго / трудоемко. Есть ли способ оценки?

Сколько я занимаюсь ИТ — столько я слышу от админов «больно жирно будет пользователям, обрежем им трафик / объем почтового ящика / файловую шару / заблокируем сайт / подставить по вкусу». И ровно столько же у меня возникает вопрос: какое ваше дело?

Давайте забудем, что мы ИТ-шники и управляем клёвыми СХД, фермами серверов, почтовыми серверами и посмотрим на всю это катавасию отстраненно. Рассмотрим коммерческую структуру.

1. Чем занимается ваша компания?

Забудьте про производство туалетной бумаги, штанов или даже авиадвигателей.

Правильный ответ: она производит деньги. Причем так, чтобы произведенных денег получалось больше, чем потраченных.

Введение

Информационная система с точки зрения пользователя хорошо определяется в ГОСТ РВ 51987 — «автоматизированная система, результатом функционирования которой является представление выходной информации для последующего использования». Если рассматривать внутреннюю структуру, то по сути любая ИС является системой реализованных в коде взаимосвязанных алгоритмов. В широком понимании тезиса Тьюринга-Черча алгоритм (а сл-но ИС) осуществляет трансформацию множества входных данных в множество выходных данных.
Можно даже сказать, что в трансформации входных данных и есть смысл существования информационной системы. Соответственно ценность ИС и всего комплекса ИС определяется через ценность входных и выходных данных.
Исходя из этого проектирование должно начинаться и брать за основу данные, подстраивая архитектуру и методы под структуру и значимость данных.

Хранимые данные
Ключевым этапом подготовки к проектированию является получение характеристик всех наборов данных, планируемых к обработке и хранению. Эти характеристики включают в себя:
— Объем данных;
— Информация о жизненном цикле данных (прирост новых данных, срок жизни, обработка устаревших данных);
— Классификация данных с т.з. влияния на основной бизнес компании (то триаде конфиденциальность, целостность, доступность) вместе с финансовыми показателями (напр. стоимость утери данных за последний час);
— География обработки данных (физическое расположение систем обработки);
— Требования регуляторов по каждому классу данных (напр. ФЗ-152, PCI DSS).