由 XSKY星辰天合 发布于2019-12-06
英特尔公司的调查数据显示,在一个无人驾驶汽车中,摄像头每秒生成 20-60 MB 数据,雷达每秒生成 10kB,声呐每秒 10-100kB,GPS 每秒 50 kB,激光雷达的运行速度则是每秒 10-70MB 之间…
把这些数字相加,每个无人驾驶车辆每天将生成约 4TB 数据。这意味着每辆无人驾驶汽车都将生成相当于 3000 人的数据。
随着无人驾驶,车联网等技术的发展,传统的汽车产业正在迎来新一轮的变革,汽车从生产制造到售后的全生命周期,正迈入以数据为核心的智能化时代。
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面对海量的数据生成,传统的数据基础设施在扩展性和灵活性等方面逐渐凸显不足,如何构建更加弹性灵活、低成本、高可靠的存储系统,以满足现代汽车产业上云、大数据、AI 等更多新兴工作负载的实际需求,成为迫在眉睫。
上云去
吉利控股集团(ZGH)是一家全球化企业,总部位于中国杭州。集团始建于 1986 年,于 1997 年进入汽车行业。2018 年,吉利控股集团旗下各品牌在全球累计销售汽车超 215 万辆。
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吉利控股集团旗下拥有吉利汽车、领克汽车、沃尔沃汽车、Polestar、宝腾汽车、路特斯汽车、伦敦电动汽车、远程新能源商用车、太力飞行汽车、曹操专车、荷马、盛宝银行、铭泰等众多国际知名品牌。
吉利控股集团还是沃尔沃集团第一大持股股东,戴姆勒股份公司第一大股东。目前,吉利控股集团拥有超过 120,000 名员工,公司总资产超过 3300 亿元,连续七年成为 “财富” 全球 500 强企业。
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在信息化建设方面,吉利一直走在行业前列。在基础设施构建上一方面除了利用公有云托管营销 IT 系统等业务外,另外还在总部、基地以及旗下子公司自建或租赁运营商大型数据中心,支撑集团 SAP,OA,邮件等内部运营系统以及自动驾驶等新兴业务。
过去,由于大量的 IT 资源分散在不同区域和单位,不仅一定程度上造成资源的过多冗余浪费,且在安全性、效率、成本等方面都无法达到要求;数据无法自由流动,数据孤岛的存在又制约了客户有效利用数据以及将数据资源快速转化为数据资产的目标。
为此,客户希望通过构建统一的私有云,实现 IT 资源统一管理和调度,承接企业内部各种业务的同时,可按需利用计算和存储资源,从而加快应用上线时间,降低系统成本。
底层存储作为上云的重要因素,客户在选择 VMware 作为搭建集团统一的私有云平台同时,也希望对存储设施进行革新,以适应快速、灵活的云交付模式。而过去内部大量使用的传统存储也面临着以下问题:
不同存储品牌类型多,管理工具不统一且不友好,无法做统一管理;
存储容量受限,扩展性差;
存储扩容时需投入的硬件、人力、时间成本较高,对技术人员要求更高,需要原厂支持;
存储系统维护成本高。
存储设施革新
随着企业需要面对云计算,大数据,人工智能等越来越多新兴的工作负载,存储系统的灵活性和扩展性至关重要。
IDC 对此指出,软件定义存储( SDS )具有 “敏捷,弹性,解耦,成本低” 四大价值优势,逐渐承载更多的关键应用,正在成为企业存储系统的主流选择。
吉利同样也选择了基于软件定义存储来重新配置云存储系统,并与 XSKY 达成合作。在经过前期的 POC 测试和业务对接后,XSKY SDS 目前已经进入生产环境规模化使用,存储裸容量约 2.5PB,存储节点按需分布在 7 个集群。
截止目前具体的使用:
1、块存储:支撑虚拟机 1200+,支撑的项目包括容器云平台、智能车联网项目、企业 ITSM 管理系统等;
2、对象存储:对象桶个数 100+,对象数 300 万 +,支撑的项目包括容器云平台、大数据平台、信息化办公系统等数十个信息化系统项目;
另外,客户存在着海量的非结构化数据,过去主要存储在 NAS 设备中,但是 NAS 存在着元数据瓶颈,海量并发访问 I/O 效率以及海量文件检索效率都非常低;另一方面,后期扩容困难,很难突破 10PB 级;
XSKY SDS 支持 AWS 标准 S3 接口和丰富的 API,方便业务平台开发人员接口的移植开发,还支持对象路由,提供高性能读写访问支持,分布式架构则方便随时扩容,可帮助实现从现阶段 NAS 到对象存储的转型。
3、文件存储:作为研发系统归档数据存储,裸容量 524TB,采用三副本,实际使用 100TB。
TCO减少70%
丰富的存储接口与协议支持,一套存储满足客户所有业务需求;
针对 VMware 场景的最佳优化适配;
弹性扩展,适配客户业务创新的快速响应需求,应用上线时间节省 100%;
硬件解锁,运维简便,TCO 成本减少70%;
副本等高安全等级数据保护;
从私有云到混合云提供基础架构就绪。
自动驾驶作为汽车产业未来的发展方向,也是吉利目前正在重点发力的研究领域之一。为了更好的研究无人驾驶技术,需要将大量的各类测试数据、例如车载服务器中存放的视频以及雷达数据上传至存储,以便后期数据挖掘分析使用,总体数据量预计约 50PB。
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由于这些是大量的图片、视频类的非结构化数据,且文件个数多,为了提供足够的性能以及在低成本的前提下保证可扩展性,客户同样希望采用 SDS 来支撑。
不仅如此,未来,客户还计划 SDS 在充分获得使用的前提下进一步扩展至 VDI,HPC 等关键业务系统,为吉利从一家传统的汽车制造企业向智能出行科技公司实现转型提供强大助力。