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出版者:机械工业出版社

作者:Steve Maxwell

出品人:

页数:361

译者:

出版时间:2000-9

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787111082279

丛书系列:

图书标签:

• Red Hat Linux
• 网络管理
• 网络工具
• 系统管理
• Linux
• 网络配置
• RHCSA
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• 服务器
• 网络

深入探究企业级存储架构与最佳实践 书籍名称： 深度解析企业级存储阵列配置与性能调优 书籍简介： 本手册聚焦于现代企业数据中心环境中，复杂存储系统的构建、维护与性能优化。它并非关于操作系统的具体命令或特定发行版的网络配置，而是深入到数据存储这一基础设施的核心层面。我们旨在为系统架构师、存储工程师以及高级系统管理员提供一套系统化、可操作的知识体系，以应对PB级数据管理带来的挑战。 本书的基石在于对不同存储技术原理的透彻理解，包括但不限于全闪存（All-Flash Array, AFA）、混合存储系统（Hybrid Storage）以及软件定义存储（Software-Defined Storage, SDS）的架构差异与应用场景。我们首先从物理层面剖析了光纤通道（FC）、iSCSI以及最新的NVMe over Fabrics（NVMe-oF）协议栈的工作机制。详细阐述了这些协议在网络层面的封装、仲裁机制以及延迟特性，这对于需要保证关键业务数据库（如Oracle RAC、SQL Server AlwaysOn）低延迟访问的工程师至关重要。 第一部分：存储架构原理与选型策略 本部分将存储系统划分为三个核心维度进行分析：集中式存储（SAN/NAS）、分布式存储（HDFS/Ceph/GlusterFS）以及超融合基础设施（HCI）。我们不会涉及Linux发行版的网络配置工具或命令行界面，而是着重于存储阵列本身的逻辑设计。例如，深入探讨了RAID技术在企业环境下的局限性，重点转向了高级的纠错编码（Erasure Coding）在分布式环境中的效率提升，以及不同层级的缓存策略（Write-back vs. Write-through）如何影响吞吐量与持久性。 针对存储选型，本书提供了一套量化的评估模型，用于衡量IOPS、延迟、吞吐量与成本效益比（Cost per usable GB）。这套模型超越了简单的供应商参数对比，它要求读者理解工作负载的随机性（Randomness）与顺序性（Sequentiality）对SSD磨损和吞吐量瓶颈的影响。我们将通过大量的案例分析，说明何时选择基于硬件的RAID控制器，何时更倾向于利用SDS的自我修复能力，从而避免在系统层面引入不必要的复杂性或单点故障。 第二部分：高级数据服务与业务连续性 数据安全与业务连续性是企业存储的首要任务。本部分将数据保护机制从传统的操作系统备份层面提升到存储硬件与虚拟化层面的集成管理。我们详尽解析了存储阵列级别的快照（Snapshots）与复制（Replication）技术。这包括同步复制（Synchronous Replication）对RPO（恢复点目标）的严格保证，以及异步复制（Asynchronous Replication）在跨地域容灾中的带宽管理与数据一致性维护。 重点章节讲解了灾难恢复（DR）策略的制定。这不是关于如何配置网络链路进行数据同步，而是关于如何设计一个高效的故障切换（Failover）与故障恢复（Failback）流程。书中详细比较了基于时间点恢复（PITR）与基于存储镜像（Mirroring）的恢复速度差异，并引入了RTO（恢复时间目标）量化模型，帮助企业根据业务关键等级来设计多级别的数据保护方案。此外，关于数据去重（Deduplication）与数据压缩（Compression）技术，本书不仅描述了它们的工作原理，更关键的是分析了它们在不同数据类型（如数据库日志与虚拟机镜像）上的实际开销与收益比。 第三部分：性能调优与故障排除的深度视角 存储性能调优是一门艺术与科学的结合。本书摈弃了笼统的性能建议，转而关注于存储栈中每一层的瓶颈分析。我们深入研究了固件层面的队列深度（Queue Depth）对SSD性能的影响，以及如何通过调整主机HBA（主机总线适配器）的参数来最大化数据吞吐量。 关于故障排除，本书的核心在于“根源分析”。当系统报告I/O延迟增加时，我们提供了一套结构化的排查流程：首先排除网络拥塞（但不涉及交换机端口配置），接着分析主机操作系统对存储请求的序列化影响，最后深入到存储阵列内部的控制器负载、缓存命中率与磁盘健康状态报告的解读。特别是针对虚拟化环境中的“邻居效应”（Noisy Neighbor Problem），本书提供了基于存储QoS（服务质量）策略的解决方案，确保关键虚拟机不会因其他虚拟机的突发负载而受到影响。 第四部分：软件定义存储（SDS）的实践与挑战 随着基础设施的敏捷化需求，SDS架构的重要性日益凸显。本部分重点分析了Ceph、ScaleIO等主流SDS解决方案的内部结构。我们详细拆解了SDS中的数据分布算法（如CRUSH Map in Ceph），以及数据块的副本创建与一致性维护机制。 本书强调，SDS的部署不仅仅是安装软件，更重要的是对底层硬件资源池的精细规划。我们提供了如何选择合适的服务器硬件以支持SDS的最佳实践，包括对CPU核心数、内存容量与直接连接磁盘（JBODs）的I/O吞吐能力的匹配建议。同时，我们也客观分析了SDS在扩展性、运维复杂性以及厂商锁定风险方面，与传统阵列系统的权衡点。 本书的目标读者是那些已经熟悉基础系统管理，渴望将数据存储提升到企业级战略高度的专业人士。阅读本书，你将获得一套管理复杂、高性能、高可靠性存储基础设施的系统化思维框架，而非一套针对特定操作系统命令的速查手册。

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