Методы проектирования сети хранения данных на базе архитектуры Fibre Channel

Авторы: Сивочка Д.О., Ларин М.А.
Опубликовано в выпуске: #9(38)/2019
DOI: 10.18698/2541-8009-2019-9-530
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Ключевые слова: сеть хранения данных (SAN), транспортный протокол передачи данных Fibre Channel, топология, отказоустойчивость, сервер, система хранения данных, SAN-коммутатор
Опубликовано: 03.10.2019

Приведена теоретическая справка об основах сетей хранения данных (storage area network, SAN) и о транспортном протоколе передачи данных Fibre Channel. Приведен сравнительный анализ существующих вариантов построения SAN на основе технологии Fibre Channel (англ. волоконный канал). Авторами предложен собственный метод, основанный на практической реализации, который является наиболее рациональным решением. На сегодняшний день SAN стремительно распространяется среди малого и среднего бизнеса в связи с развитием протокола Fibre Channel и уменьшением стоимости комплектующих, необходимых для построения SAN. Также данный тип построения вычислительного комплекса легко масштабируем. Оба этих факта подчеркивают актуальность обзора сети хранения данных. Показано, что при проектировании SAN в корпоративных организациях на базе основных топологий такие методы используют лишь частично.

Литература

[1] Диванни М., Чан Д. Наилучшие практики построения FC SAN. Field Centers for Innovation, NetApp, 2012.

[2] Hussain T.H., Marimuthu P.N., Habib S.J. Exploration of storage architectures for enterprise network. Comput. J., 2018, vol. 61, no. 2, pp. 233–247. DOI: 10.1093/comjnl/bxx054 URL: https://academic.oup.com/comjnl/article-abstract/61/2/233/3861970

[3] Уайли Дж. От хранения данных к управлению информацией. СПб., Питер, 2016.

[4] Ono T., Konishi Y., Tanimoto T., et al. A flexible direct attached storage for a data intensive application. IEICE T. Inf. Syst., 2015, no. 12, pp. 2168–2177. DOI: 10.1587/transinf.2015PAP0029 URL: https://www.jstage.jst.go.jp/article/transinf/E98.D/12/E98.D_2015PAP0029/_article

[5] Connor D. Seanodes pitching direct-attached storage virtualization. networkworld.com: веб-сайт. URL: https://www.networkworld.com/article/2287058/seanodes-pitching-direct-attached-storage-virtualization.html (дата обращения: 15.05.2019).

[6] Tate J., Beck P., Ibarra H.H., et al. Introduction to storage area networks. IBM, 2017.

[7] Bari M.F., Boutaba R., Esreves R., et al. Data center network virtualization: a survey. IEEE Commun. Surveys Tuts., 2013, vol. 15, no. 2, pp. 909–928. DOI: 10.1109/SURV.2012.090512.00043 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/6308765

[8] Kramer G. Autocorrelation function for dispersion-free fiber channels with distributed amplification. IEEE Trans. Inf. Theory, 2018, vol. 64, no. 7, pp. 5131–5155. DOI: 10.1109/TIT.2018.2791592 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8253528

[9] Telikepalli R., Drwiega T., Yan J. Storage area network extension solutions and their performance assessment. IEEE Commun. Mag., 2004, vol. 42, no. 4, pp. 56–63. DOI: 10.1109/MCOM.2004.1284930 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/1284930

[10] Uruena M., Munoz A., Hernandez J.A. Buffer design under bursty traffic with applications in FCoE storage area networks. IEEE Commun. Lett., 2013, vol. 17, no. 2, pp. 413–416. DOI: 10.1109/LCOMM.2012.122012.122313 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/6400357

[11] Xing L., Tannous M., Vokkarane V.M., et al. Reliability modeling of mesh storage area networks for internet of things. IEEE Internet Things J., 2017, vol. 4, no. 6, pp. 2047–2057. DOI: 10.1109/JIOT.2017.2749375 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8026027

[12] Beer M.I., Hassan M.F. Adaptive security architecture for protecting RESTful web services in enterprise computing environment. SOCA, 2018, vol. 12, no. 2, pp. 111–122. DOI: 10.1007/s11761-017-0221-1 URL: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11761-017-0221-1

[13] Li D., Cai Zh., Deng L., et al. IoT complex communication architecture for smart cities based on soft computing models. Soft Comput., 2019, vol. 23, no. 8, pp. 2799–2812. DOI: 10.1007/s00500-019-03827-5 URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s00500-019-03827-5

[14] Mavromoustakis C.X., Batalla J.M., Mastorakis G., et al. Socially oriented edge computing for energy awareness in IoT architectures. IEEE Commun. Mag., 2018, vol. 56, no. 7, pp. 139–145. DOI: 10.1109/MCOM.2018.1700600 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8419194

[15] Sharma P.K., Rathore S., Jeong Y.S., et al. SoftEdgeNet: SDN based energy-efficient distributed network architecture for edge computing. IEEE Commun. Mag., 2018, vol. 56, no. 12, pp. 104–111. DOI: 10.1109/MCOM.2018.1700822 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8469810