服务器结构

服务器结构,第1张

服务器分塔式、机架式和刀片式这三种结构来划分服务器,服务器的外形为什么会有这样的划分呢?主要原因就是具体的应用环境不同,塔式服务器长得跟我们平时用的台式机一样,占用空间比较大,一般是一些小型企业自己使用自己维护;而机架式服务器长得就像卧着的台式机,可以一台一台的放到固定机架上,因此而得名,它可以拿去专业的服务器托管提供商那里进行托管,这样每年只需支付一定的托管费,就免去了自己管理服务器的诸多不便;而刀片服务器是近几年才比较流行的一种服务器架构,它非常薄,可以一片一片的叠放在机柜上,通过群集技术进行协同运算,能够处理大量的任务,特别适合分布式服务,如作为WEB服务器。

看完上面的简单介绍,相信各位对这3种服务器已经有个基本的认识了,下面我们就来一一细说,为大家做更详细的讲解:

什么是塔式服务器:

塔式服务器应该是大家见得最多,也最容易理解的一种服务器结构类型,因为它的外形以及结构都跟我们平时使用的立式PC差不多,当然,由于服务器的主板扩展性较强、插槽也多出一堆,所以个头比普通主板大一些,因此塔式服务器的主机机箱也比标准的ATX机箱要大,一般都会预留足够的内部空间以便日后进行硬盘和电源的冗余扩展。

由于塔式服务器的机箱比较大,服务器的配置也可以很高,冗余扩展更可以很齐备,所以它的应用范围非常广,应该说目前使用率最高的一种服务器就是塔式服务器。我们平时常说的通用服务器一般都是塔式服务器,它可以集多种常见的服务应用于一身,不管是速度应用还是存储应用都可以使用塔式服务器来解决。

就使用对象或者使用级别来说,目前常见的入门级和工作组级服务器基本上都采用这一服务器结构类型,一些部门级应用也会采用,不过由于只有一台主机,即使进行升级扩张也有个限度,所以在一些应用需求较高的企业中,单机服务器就无法满足要求了,需要多机协同工作,而塔式服务器个头太大,独立性太强,协同工作在空间占用和系统管理上都不方便,这也是塔式服务器的局限性。不过,总的来说,这类服务器的功能、性能基本上能满足大部分企业用户的要求,其成本通常也比较低,因此这类服务器还是拥有非常广泛的应用支持。

什么是机架式服务器:

作为为互联网设计的服务器模式,机架服务器是一种外观按照统一标准设计的服务器,配合机柜统一使用。可以说机架式是一种优化结构的塔式服务器,它的设计宗旨主要是为了尽可能减少服务器空间的占用,而减少空间的直接好处就是在机房托管的时候价格会便宜很多。

为什么说机架式服务器是作为为互联网设计的服务器模式?

正如大家所知,很多专业网络设备都是采用机架式的结构(多为扁平式,活像个抽屉),如交换机、路由器、硬件防火墙这些。这些设备之所以有这样一种结构类型,是因为他们都按国际机柜标准进行设计,这样大家的平面尺寸就基本统一,可把一起安装在一个大型的立式标准机柜中。这样做的好处非常明显:一方面可以使设备占用最小的空间,另一方面则便于与其它网络设备的连接和管理,同时机房内也会显得整洁、美观。

机架服务器的宽度为19英寸,高度以U为单位(1U=1.75英寸=44.45毫米),通常有1U,2U,3U,4U,5U,7U几种标准的服务器。机柜的尺寸也是采用通用的工业标准,通常从22U到42U不等;机柜内按U的高度有可拆卸的滑动拖架,用户可以根据自己服务器的标高灵活调节高度,以存放服务器、集线器、磁盘阵列柜等网络设备。服务器摆放好后,它的所有I/O线全部从机柜的后方引出(机架服务器的所有接口也在后方),统一安置在机柜的线槽中,一般贴有标号,便于管理。

现在很多互联网的网站服务器其实都是由专业机构统一托管的,网站的经营者其实只是维护网站页面,硬件和网络连接则交给托管机构负责,因此,托管机构会根据受管服务器的高度来收取费用,1U的服务器在托管时收取的费用比2U的要便宜很多,这就是为什么这种结构的服务器现在会广泛应用于互联网事业。

还有一点要说的是机架式服务器因为空间比塔式服务器大大缩小,所以这类服务器在扩展性和散热问题上受到一定的限制,配件也要经过一定的筛选,一般都无法实现太完整的设备扩张,所以单机性能就比较有限,应用范围也比较有限,只能专注于某一方面的应用,如远程存储和Web服务的提供等,但由于很多配件不能采用塔式服务器的那种普通型号,而自身又有空间小的优势,所以机架式服务器一般会比同等配置的塔式服务器贵上20-30%。至于空间小而带来的扩展性问题,也不是完全没有办法解决,由于采用机柜安装的方式,因此多添加一个主机在机柜上是件很容易的事,然后再通过服务器群集技术就可以实现处理能力的增强,如果是采用外接扩展柜的方式也能实现大规模扩展,不过由于机架式服务器单机的性能有限,所以扩展之后也是单方面的能力得到增倍,所以这类服务器只是在某一种应用种比较出色,大家就把它划为功能服务器,这种服务器针对性较强,一般无法移做它用。

什么是刀片服务器?

对于企业和网络信息提供商来说,无限增长的数据必须集中存储和处理,于是未来的网络发展呈现出集中计算的趋势。集中管理模式与现有的分散管理模式,对服务器提出了新的要求:节约空间、便于集中管理、易于扩展和提供不间断的服务,成为对下一代服务器的新要求。

作为网络重要组成部分的服务器来说,性能已不仅仅是评价服务器的唯一指标了,用户更关心的是符合自己实际需要的产品。目前服务器集群已经在市场上得以广泛应用,而新一代机架式服务器也开始进入市场,为用户提供了更多的选择。但是随着网络向更深层面发展,下一代服务器将会是BladeServer(刀片服务器)。

刀片服务器是一种HAHD(HighAvailabilityHighDensity,高可用高密度)的低成本服务器平台,是专门为特殊应用行业和高密度计算机环境设计的。其中每一块"刀片"实际上就是一块系统主板。它们可以通过本地硬盘启动自己的操作系统,如WindowsNT/2000、Linux、Solaris等等,类似于一个个独立的服务器。在这种模式下,每一个主板运行自己的系统,服务于指定的不同用户群,相互之间没有关联。不过可以用系统软件将这些主板集合成一个服务器集群。在集群模式下,所有的主板可以连接起来提供高速的网络环境,可以共享资源,为相同的用户群服务。在集群中插入新的"刀片",就可以提高整体性能。而由于每块"刀片"都是热插拔的,所以,系统可以轻松地进行替换,并且将维护时间减少到最小。值得一提的是,系统配置可以通过一套智能KVM和9个或10个带硬盘的CPU板来实现。CPU可以配置成为不同的子系统。一个机架中的服务器可以通过新型的智能KVM转换板共享一套光驱、软驱、键盘、显示器和鼠标,以访问多台服务器,从而便于进行升级、维护和访问服务器上的文件。

克服服务器集群的缺点

作为一种实现负载均衡的技术,服务器集群可以有效地提高服务的稳定性和/或核心网络服务的性能,还可以提供冗余和容错功能。理论上,服务器集群可以扩展到无限数量的服务器。无疑,服务器集群和RAID镜像技术的诞生为计算机和数据池的Internet应用提供了一个新的解决方案,其成本远远低于传统的高端专用服务器。

但是,服务器集群的集成能力低,管理这样的集群使很多IDC都非常头疼。尤其是集群扩展的需求越来越大,维护这些服务器的工作量简直不可想像,包括服务器之间的内部连接和摆放空间的要求。这些物理因素都限制了集群的扩展。“高密度服务器”--BladeServer的出现适时地解决了这样的问题。高密度服务器内置了监视器和管理工具软件,可以几十个甚至上百个地堆放在一起。配置一台高密度服务器就可以解决一台到一百台服务器的管理问题。如果需要增加或者删除集群中的服务器,只要插入或拔出一个CPU板即可。就这个意义上来说,BladeServer从根本上克服了服务器集群的缺点。

颉贵琴 胡晓琴

(甘肃省国土资源信息中心)

摘要 为推进我国地质资料信息服务集群化产业化工作,更大更好地发挥地质资料信息的价值,本文针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题,基于现有系统的存储架构,设计了一种大数据下的地质资料信息存储架构,以便于我国地质资料信息服务集群化产业化工作能够适应大数据时代的数据存储。

关键词 大数据 地质资料 存储 NoSQL 双数据库

0 引言

新中国成立60多年来,我国形成了海量的地质资料信息,为国民经济和社会发展提供了重要支撑。但在地质资料管理方面长期存在资料信息分散、综合研究不够、数字化信息化程度不高、服务渠道不畅、服务能力不强等问题,使地质资料信息的巨大潜在价值未能得到充分发挥。为进一步提高地质工作服务国民经济和社会发展的能力,充分发挥地质资料信息的服务功能,扩大服务领域,国土资源部根据国内外地质工作的先进经验,做出了全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署。

目前,全国各省地质资料馆都在有条不紊地对本省成果、原始和实物地质资料进行清理,并对其中重要地质资料进行数字化和存储工作。然而,由于我国地质资源丰富,经过几十年的积累,已经形成了海量的地质资料,数据量早已经超过了几百太字节(TB)。在进行地质资料信息服务集群化工作中,随着共享数据量的不断增大,传统的数据存储方式和管理系统必然会展现出存储和检索方面的不足以及系统管理方面的缺陷。为了解决该问题,需要设计更加先进的数据存储架构来实现海量地质资料的存储。

而大数据(Big Data)作为近年来在云计算领域中出现的一种新型数据,科技工作者在不断的研究中,设计了适合大数据存储管理的非关系型数据库NoSQL进行大数据的存储和管理。本文将针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题,利用大数据存储管理模式的思想,提出一种海量地质资料存储架构,改进现有系统存储架构,以便于我国全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作。

1 工作现状

1.1 国内外地质资料信息的存储现状

在美国,主要有两大地质资料公共服务平台,分别是地球科学信息中心(ESIC)、地球资源观测和科学中心(EROS),其目的是通过为社会和政府提供更加便利、快速的地质信息服务。20世纪90年代初,澳大利亚出台了国家地球科学填图协议,采用先进的科学方法和技术进行数据存储,从而形成了第二代澳大利亚陆地地质图。

目前,我国地质资料信息服务集群化产业化工作刚刚起步,虽然国土资源部信息中心已经开发了地质资料信息集群化共享服务平台,并倡导各地方用户使用该系统。但由于各个地方早期的工作背景不一致,因此各地方所使用的存储系统也不尽相同,主要有Access、SQL Server、Oracle、MySQL等系统。本文以国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台的存储系统MySQL为例说明。该系统是基于关系数据库管理系统MySQL的一套分布式存储检索系统。该系统的部署使得我国地质资料信息服务集群化产业化工作取得了重大进展,同时也为我国建立标准统一的地质资料信息共享服务平台和互联互通的网络服务体系奠定了坚实的基础。然而,该系统的研发并没有考虑到地质资料信息进一步集群化以及在未来地质资料信息进入大数据时代的信息共享和存储管理问题,也没有给出明确的解决方案。

1.2 大数据的存储架构介绍

大数据是近年在云计算领域中出现的一种新型数据,具有数据量大、数据结构不固定、类型多样、查询分析复杂等特点。传统关系型数据库管理系统在数据存储规模、检索效率等方面已不再适合大数据存储。NoSQL(Not Only SQL)是与关系数据库相对的一类数据库的总称。这些数据库放弃了对关系数据库的支持,转而采用灵活的、分布式的数据存储方式管理数据,从而可以满足大数据存储和处理的需求。NoSQL基于非关系型数据存储的设计理念,以键值对进行存储,采用的数据字的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,且每个元组可以根据自己的需要增加一些自己的键值对,可以减少一些检索时间和存储空间。目前,应用广泛的 NoSQL 数据库有 Google BigTable、HBase、MongoDB、Neo4 j、Infinite Graph等。

2 大数据下的地质资料信息存储架构设计

根据国土资源部做出的全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署,国土资源部倡导全国地质资料馆使用国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台,实现地质资料信息的存储和共享。该系统采用了数据库管理系统MySQL作为数据存储系统。

为了与现有系统和现有的工作进行对接,并为将来地质资料进入大数据时代后的存储工作做准备,本文设计了一种能用于海量地质资料信息存储并且兼容MySQL的分布式的数据存储架构(图1)。

整个系统可以根据不同的用户等级分为不同的用户管理层,由于图幅限制,在图1 中仅仅展示了3级:国家级管理层(即共享服务平台用户层)、省级管理层以及市级管理层(可根据实际需要延伸至县级)。

每级管理层的每个用户可以单独管理一个服务器。如国土资源部信息中心可以单独管理一个服务器;甘肃省国土资源信息中心可以单独管理一个服务器,陕西省国土资源信息中心可以单独管理一个服务器;甘肃的若干个市级国土资源局可以根据需要分别管理各自的服务器。

在服务器上分别安装两套数据库管理系统,一套是原有的MySQL数据库管理系统,另一套是为大数据存储而配备的NoSQL型数据库管理系统。在服务器上还专门开发一个数据库管理器中间件,用于进行用户层和数据库的通信以及两套数据库之间的通信。

由于各个管理层都各自维护自己的数据库和数据。当用户需要进行数据存储时,他所影响的数据库仅仅是本地数据库,存储效率较高;当用户需要从多个数据库读取数据时,顶层的共享服务平台会根据用户需求进行任务分解,将任务分发给下层的管理层进行数据库读取,由于各个数据库并行读取,从而提高了数据库读取效率。

图1 大数据下的地质资料信息存储架构框图

2.1 用户管理层

用户管理层根据权限范围,分为多层(本文以3层为例)。

位于顶层的国家级管理层(共享服务平台用户层)负责用户访问权限的分配、与其直接关联的数据库的访问、下级管理层任务的分配等工作。

用户访问权限的分配是指为访问本共享服务平台的个人用户和单位用户分配数据的使用权限、安全性的设计等。

与其直接关联的数据库访问是指直接存储在其本地数据库上的数据的访问。在该数据库中不仅要存储所需要的地质资料,还要存储注册用户信息等数据。

下级管理层任务分配是指如果用户需要访问多个下层数据库,用户只需要输入查询这几个下层数据库的命令,而如何查找下层数据库则由该功能来完成。例如某用户要查找甘肃、陕西、上海、北京的铁矿分布图,则用户只需要输入这几个地方及铁矿等查询条件,系统将自动把各个省的数据库查询任务分派到下级管理层。

同理,位于下层的省级管理层和市级管理层除了没有用户访问权限功能外,其余功能与国家级管理层是相同的。各层之间的数据库通过互联网相互连接成分布式的数据库系统。

2.2 MySQL和NoSQL的融合

MySQL是关系型数据库,它支持SQL查询语言,而NoSQL是非关系型数据库,它不支持SQL查询语言。用户要想透明地访问这两套数据库,必须要设计数据库管理器中间件,作为用户访问数据库的统一入口和两套数据库管理系统的通信平台。本文所设计的数据库管理器简单模型如图2所示。

图2 数据库管理器模型

服务器管理器通过用户程序接口与应用程序进行通讯,通过MySQL数据库接口与MySQL服务器通讯,通过NoSQL数据库接口与NoSQL数据库接口通讯。当应用程序接口接收到一条数据库访问命令之后,交由数据库访问命令解析器进行命令解析,从而形成MySQL访问命令或者NoSQL访问命令,通过相应的数据库接口访问数据库;数据库返回访问结果后经过汇总,由应用程序接口返回给应用程序。

两套数据库可以通过双数据库通信协议进行相互的通信和互访。此通信协议的建立便于地质工作人员将已经存入MySQL数据库的不适合结构化存储的数据转存到NoSQL数据库中,从而便于系统的升级和优化。

2.3 系统的存储和检索模式

在本存储框架设计中,系统采用分布式网络存储模式,即采用可扩展的存储结构,利用分散在全国各地的多台独立的服务器进行数据存储。这种方式不仅分担了服务器的存储压力,提高了系统的可靠性和可用性,还易于进行系统扩展。另外,由于地质资料信息存储的特殊性,各地方用户的数据存储工作基本都是在本地服务器进行,很少通过网络进行远程存储,所以数据存储效率较高。

在一台数据库服务器上安装有MySQL和NoSQL型两套数据库管理系统,分别用于存储地质资料信息中的结构化数据和非结构化数据。其中,NoSQL型数据库作为主数据库,用于存储一部分结构化数据和全部的非结构化数据;而MySQL数据库作为辅助数据库,用于存储一部分结构化的数据,以及旧系统中已经存储的数据。使用两套数据库不仅可以存储结构化数据而且还可以适用于大数据时代地质资料信息的存储,因此系统具有很好的适应性和灵活性。

2.4 安全性设计

地质资料信息是国家的机密,地质工作人员必须要保证它的安全。地质资料信息进入数字化时代之后,地质资料常常在计算机以及网络上进行传输,地质资料信息的安全传输和保存更是地质工作人员必须关注和解决的问题。在本存储架构的设计中设计的安全问题主要有数据库存储安全、数据传输安全、数据访问安全等问题。

数据库设计时采用多边安全模型和多级安全模型阻止数据库中信息和数据的泄露来提高数据库的安全性能,以保障地质信息在数据库中的存储安全;当用户登录系统访问数据库时,必须进行用户甄别和实名认证,这主要是对用户的身份进行有效的识别,防止非法用户访问数据库;在对地质资料进行网络传输时,应该首先将数据进行加密,然后再进行网络传输,以防止地质信息在传输过程中被窃取。

3 结语

提高地质资料数字化信息化水平,是国外地质工作强国的普遍做法。为推进我国地质资料信息服务集群化产业化工作,本文针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题,利用大数据存储管理模式的思想,基于现有系统的存储架构,设计了一种大数据下的地质资料信息存储架构,以便于我国地质资料信息服务集群化产业化工作能够适应大数据时代的数据存储。该存储架构的设计只涉及了简单模型的构建,具体详细复杂的功能设计和软件实现还需要在进一步的研究工作中完成。

参考文献

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[2]吴广君,王树鹏,陈明,等.海量结构化数据存储检索系统[J].计算机研究与发展,2012,49(Suppl):1~5.

[3]黄 ,易晓东,李姗姗,等.面向高性能计算机的海量数据处理平台实现与评测[J].计算机研究与发展,2012,49(Suppl):357~361.


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