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퓨리티 런(Purity Run) – 내부 개발자를 위한 가상머신 및 컨테이너 구동을 위한 플래시어레이(FlashArray)

오늘 퓨어스토리지는 퓨리티 런(Purity Run)을 발표했는데, 그것은 플래시어레이(FlashArray) 내의 CPU 및 메모리 등의 자원이 격리된 안전한 실행 환경입니다. 퓨리티 런(Purity Run)을 사용하면, 가상머신, 컨테이너 또는 일반 실행 파일을 통해 플래시어레이(FlashArray) 내에서 맞춤형 코드를 실행할 수 있습니다.

 

퓨어스토리지 데이터 플랫폼의 두가지 핵심 원칙은 확장성과 프로그램 가능성입니다.

퓨리티 런(Purity Run)은 고객들이 퓨어스토리지 플랫폼을 자사의 고유한 니즈에 맞게 확장시킬 수 있도록 지원합니다. 퓨리티 런(Purity Run)은 원격지의 사무실에서 여러대의 서버를 통합하는 것과 같은 간단한 경우부터, 데이터 중심의 대량 처리 연산 작업이 필요한 데이터 근처에 위치시키는 경우, 애플리케이션이 플래시어레이(FlashArray)로 통신할 수 있도록 맞춤형 프로토콜을 구현하는 것 같은 까다로운 사례까지 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

 

더 자세한 내용은 아래의 블로그 글에서 확인해보십시오.

클라우드 시대의 플래시: “올해의 소프트웨어출시 블로그 시리즈

  1. 퓨어스토리지 설립 사상 최대 규모의 혁신적인 소프트웨어 출시
  2. 퓨리티(Purity) 액티브클러스터(ActiveCluster) – 모든 운영 환경에 적용 가능한 액티브-액티브 클러스터 솔루션
  3. 진정한 스케일 아웃 스토리지, 플래시블레이드(FlashBlade) – 5배 커진 용량, 5배 향상된 퍼포먼스 
  4. 초고속 오브젝트 스토리지, 플래시블레이드(FLASHBLADE) 
  5. 퓨리티(Purity) 클라우드스냅(CloudSnap) 기능을 활용한 네이티브 퍼블릭 클라우드 통합 방안
  6. VMware VVol의 간소화 – 클라우드에 최적화된 플래시 어레이에서의 VSPHERE 가상 볼륨 구축
  7. 퓨리티 런(Purity Run) – 내부 개발자를 위한 가상머신 및 컨테이너 구동을 위한 플래시어레이(FlashArray)(이번 포스팅)
  8. 업계 혁신적인 NVMe 기술 도입, 그 이후는? 다이렉트플래시(DirectFlash) 쉘프 소개 및 NVMe/F 프리뷰
  9. 플래시어레이(FlashArray용 Windows File Services: 플래시어레이(FlashArray)에 완전한 SMB & NFS 탑재
  10. 다양한 업무 통합을 가능하게 하는 정책 기반 QoS
  11. 퓨어1 메타(Pure1 META): 셀프-드라이빙 스토리지를 가능하게 하는 퓨어스토리지의 AI 플랫폼

컴퓨트와 데이터의 코로케이션

최근 전세계의 많은 기업은 데이터로부터 신속히 가치를 확보해야 한다는 도전 과제에 직면하고 있습니다. 이 때문에 데이터 분석을 위한 분석 컴퓨트 팜(farm)을 설치하고 데이터를 스토리지 어레이에서 데이터 레이크로 이동시키는 경우가 많습니다. 퓨어스토리지는 “매우 간단한 운영”과 “가치 실현 시간 단축”의 혜택을 제공합니다.

플래시어레이(FlashArray)의 내부 I/O 지연시간은 극히 미미하여 데이터 중심의 워크로드를 구동하는데 효과적입니다. 플래시어레이(FlashArray)에 격리된 간단한 컴퓨트 프레임워크를 포함시킴으로써, 퓨어스토리지는 고객들이 어레이에서 컴퓨트 작업을 신속하게 프로그래밍하고 생산성을 확보할 수 있도록 합니다.

왜 그럴까요? 데이터가 저장되는 곳이 바로 그 프레임워크이기 때문입니다! 컨테이너/가상머신/컴퓨트 작업을 컴퓨트 호스트까지 전송하거나 데이터 레이크에 재저장하는 것보다 어레이에 직접 간단하게 스케줄링해 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.

퓨리티 런(Purity Run)은 Ubuntu Linux 가상머신의 Docker Community Edition(CE)에 선탑재되어 제공됩니다.

이는 즉석에서 데이터로 실험을 시작하고자 하는 개발자들에게 적합합니다. 퓨리티 런(Purity Run)은 Docker로 지원되는 컨테이너를 스케줄링, 구동하는 Linux 가상머신을 위해 8개의 vCPU와 16GB의 메모리를 제공합니다. 이러한 리소스는 플래시어레이(FlashArray)로부터 완전히 격리됩니다. 그렇기 때문에 컨테이너가 불량 상태가 되어도 어레이 및 어레이의 성능에 전혀 지장을 주지 않습니다.

최악의 경우, 플래시어레이(FlashArray)의 성능 및 가용성에 영향을 주지 않고 가상머신과 모든 호스트되는 컨테이너를 중단시킬 수 있습니다. 퓨리티 런(Purity Run)이 할당되지 않았거나 구동 중이 아닌 경우, CPU와 메모리 리소스는 다시 플래시어레이(FlashArray)로 환원됩니다.

컴퓨트를 데이터 근처에 위치시키는 것은 새로운 컨셉이 아닙니다. 사실상 분석 환경에서, 특히 데이터 중심의 애플리케이션에 꽤 보편적으로 사용되고 있습니다. 그러나 기업이 자체적으로 관리하는 환경에서는 이러한 컴퓨트와 데이터의 코로케이션을 실행하기 쉽지 않습니다.

이제까지 기업들은 퓨어스토리지의 NVMe 백-엔드로 지원되는 방대한 I/O 처리를 활용하기 위해 플래시어레이(FlashArray)에 탄력적인 검색 컨테이너를 직접 스케줄링하고 파일/오브젝트 같은 추가적 프로토콜 또는 애플리케이션 맞춤형 인터페이스로 플래시어레이(FlashArray)를 확장시키기까지 다양한 활용 사례에 코로케이션을 사용해 왔습니다.

 

개방형 & 확장 가능

오브젝트 스토어??? 파일 프로토콜??? 블록 스토리지 어레이인데, 도대체 무슨 말입니까? 컴퓨트 역량으로 플래시어레이(FlashArray)를 확장시키면 위에서 설명한 활용 사례에서 신속하게 결과를 도출할 수 있으며, 동일한 컴퓨트 프레임워크는 프로토콜의 확장을 지원합니다.

플래시어레이(FlashArray) 는 블록 스토리지 서비스(광채널 & iSCSI)를 지원합니다. S3 호환 오브젝트 인터페이스 또는 일부 NFS 처럼 다른 프로토콜로 액세스하기 위해 동일한 블록 스트림 데이터가 필요한 활용 사례가 있습니다. 이는 주로 개발자가 새로운 애플리케이션을 개발하고, 애플리케이션의 테스트 또는 컨텍스트를 위해 과거 데이터를 사용하길 원하는 경우 발생합니다.

새로운 서버와 스토리지를 구매해서 데이터를 새로운 오브젝트 스토어로 마이그레이션하는 대신, 원하는 오브젝트 스토어 바이너리를 퓨리티 런(Purity Run)에 직접 간단하게 설치하고 구동시킨 후, 기존 데이터의 복제본을 퓨리티 런(Purity Run)에 마운트하면 준비 완료입니다. (설치된 가상머신이 마운트될 수 있는 런타임 환경에서는 블록 장치로 표시됩니다.) 이는 사용자 관점에서 간단하고 생산적입니다. 퓨어스토리지는 이를 유연하고 확장 가능하다고 합니다.

프로토콜 확장의 또 다른 예는 파일(SMB 혹은 NFS)입니다. 블록 스토리지 위주의 환경에서 홈 디렉토리 또는 개발 및 테스트를 위한 파일 액세스가 필요하면, 고가용성과 고성능을 위해 완벽히 설정된 파일 서버가 퓨리티 런(Purity Run) 내부에서 몇 분 안에 인스턴스화될 수 있습니다. 보다 자세한 내용은 여기를 클릭하십시오. 다시 말씀 드리지만, 유연하고 확장 가능하며 매우 간단합니다.

 

수직적 통합

퓨리티 런(Purity Run)에서 Windows File Service의 탑재원리를 살펴보면, 파트너 애플리케이션으로 구성된 풍부한 에코시스템의 잠재력을 발견할 수 있습니다. 이러한 접근방법은 고객 및 파트너들에게 바로 사용할 수 있도록 수직적으로 통합된 솔루션을 생성할 수 있는 기회를 제공합니다.

그 예로는 복제 데이터 관리를 위한 Catalogic Software와 플래시어레이(FlashArray)에서 방대한 병렬 I/O를 위해 구동되는 Splunk 컬렉터 & 인덱서를 들 수 있습니다. 앞으로 몇 달 동안 파트너 앱 생태계에 대해 보다 자세한 내용을 알려 드리겠습니다.

이 플랫폼을 출시하게 되어 정말 기쁩니다.

이를 사용해 고객 여러분이 어떤 가능성을 실현할 수 있을지 기대됩니다!