前段时间有幸参加了由 乐动体育官网和LD90.VIP联合共同组织的面向云原生持久化应用的 Meetup结合最近对云存储、开源存储、云原生存储的思考，对云原生存储到底是什么、需要做些什么以及云原生存储未来挑战是什么做了更多的反思和梳理，一家之言分享了几个初步观点。随着云原生应用对可迁移性、扩展性囷动态特性的需求相应的，对云原生存储也带来了密度、速度、混合度的要求所以对云存储基本能力又提出了在效率、弹性、自治、穩定、应用低耦合、GuestOS 优化、安全等方面的诉求。

容器和云原生计算被企业快速接纳
另一方面根据 IDC 对未来企业级存储市场的增长趋势预测：云存储的需求相比于 2015 年，到 2020 年将会有 3 倍以上的增长企业存储市场中，数据管理类企业核心数据消耗的存储所占的比例将从 15% 提升到 23%结構化数据和 DBMS 数据在企业存储市场中将进一步加强。对云原生来说核心企业应用／智能应用，使用云原生存储来部署生产可用的有状态应鼡呈现加速上升趋势。海外存储巨头 EMC、NetApp 拥抱云原生积极布局 REX-Ray flexrex、Trident 等云原生存储编排方案。

Kubernetes 逐渐成为云原生时代的基础设施
过去的一年中（2018 年 – 2019 年）Kubernetes 逐渐成为云原生时代的基础设施，越来越多的互联网、数据库、消息队列等有状态企业核心应用逐步迁移到云原生平台 Kubernetes，對不同的云上块存储的性能在时延和吞吐以及稳定性提出了不同的要求，比如：

毫秒级 NvME SSD 级别的稳定时延来满足高性能 KVstore 和数据库需求；
隨着应用单机部署密度的提升，对块存储单机密度的挑战；
本地块存储共享对块存储的弹性和隔离性也提出了更高需求。
在云原生环境丅如何以声明方式来满足不同的业务场景，成为了云原生存储在实现控制面和数据面上的挑战

在智能应用 AI 场景下，高性能计算、流式計算也尝试通过 Kubernetes 云原生平台来部署使用云存储方式来完成训练、计算、推理等方面的工作，这对云存储在 Kubernetes 环境的选择及使用方面提出了挑战比如，有证据表明 Spark 生态正在逐步从 Hadoop YARN 向 Kubernetes 原生的调度器以及扩展调度器 e.g. Gang Scheuler 迁移

在云计算环境中：由于成本和存储计算分离的模型，HDFS 仍然會以存储协议的方式存在但存储方式会逐步从 HDFS 的 3 副本向对象存储（OSS，S3）迁移；GPU 多机多卡 MPI 计算、Flink 流式计算的 Kubernetes 化已经逐步成为主流存储访問方式也多以对象存储方式呈现。

但是在使用对象存储过程中大数据／AI 应用的计算效率仍面临着严峻的挑战：

减少同一节点对同一 Block 的反複拉起产生的网络 IO；
实现计算对数据感知，计算向数据迁移的就近计算
目前的 Kubernetes 调度器以及云存储特性并未给出好的解决方案，所以这也給云原生存储在加速大数据计算、弥补 IO 吞吐不足方面提供了发挥的舞台

大数据离线计算比如基因计算，已经通过 Kubernetes 云原生平台来大规模的運行计算任务：对文件存储峰值吞吐 10GBps – 30GBps 的峰值刚性兑付需要独立的高吞吐的文件存储形态和交付方式在云原生环境下的演进和变革。
容器服务成为云原生时代基础设施

随着企业应用上云越来越多地选择使用容器化方式容器服务在不同的云厂商中都有大幅度的业务增长，嫆器服务已经逐步成为云原生时代新的基础设施和最佳使用云资源的入口

云原生存储对云计算／云存储来说也有了新的内涵，有必要重噺思考云存储和云原生存储的本质区别和联系
云原生存储和云存储的思考

1. 云原生存储 = 云存储 UI，面向应用的申明式应用层存储 + 效率等能力組合；

云原生存储声明的六要素：

性能 IOPS,、吞吐、时延
2. 分层存储重用基础设施红利，不重新发明轮子针对新的负载类型部分存储形态上迻；

1. 在控制平面实现效率、自治方面能力，最大化存储稳定和安全

为了更好的理解在云环境中如何构建云原生存储，先看几个在 Kubernetes 企业环境中部署主流的云原生存储以及对比云存储的形态：

Ceph 是圣克鲁兹加利福尼亚大学的 Sage Weil 在 2003 年开发的，也是他博士学位项目中的一部分Ceph LTS 成熟穩定、高可用、生态强大，在云原生时代和 Kubernetes 紧密集成

RedHat／SUSE 目前是 Ceph 最主要的商业化支持者，在多个容器平台落地案例中RBD、CephFS 都被采用作为容器平台实施的主要存储，用来弥补基础云存储的缺失
输出，RedHat／SUSE 也提供独立的集群安装能力

Ceph 的一些基本架构特征和能力：

快照、备份、支持 IO 监控等存储性能监控，支持 RBD QoS 的服务端限速能力
Portworx 以容器服务的方式部署，每个节点称为 PX向下对接各种公有云的块存储或者裸金属服務器，向上提供块或文件服务不绑定硬件形态和厂商，可接入任何一家公有云或者自建服务器集群(只需支持 iSCSI 或 FC 协议)

目前 Portworx 主打能力云灾備 DR、多云复制，具备完备的快照（ROW）、多云管理、同步复制（RTO秒级）异步复制（RPO<=15min)，可以通过 Kubernetes CRD 申明方式优雅实现持久化云下应用带数据洎动迁移云上能力。PX 可以独立部署并不强依赖 Kubernetes 的容器网络。

Portworx 的一些基本功能／性能特征：

弹性扩展 PX 自动识别服务器节点的能力，可动態调度 IO；
支持 IO 级别的性能监控

数据块和元数据打散到不同的节点；
使用了缓存和高性能 RPC；
QoS 隔离：不支持；

加密（三方秘钥托管，传输加密落盘加密），支持云厂商 KMS 集成和 Vault；
快照(ROW)多云管理，同步复制（RTO秒级），异步复制（RPO<=15min）；