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全球顶尖！深信服 aStor 统一存储高分登榜 SPECstorage® EDA 测试
近日，深信服正式宣布 aStor 统一存储全面升级——以软件定义存储架构，统一承载各类业务、统一治理全域数据、统一存储任意规模数据。
对此，不少用户关心：统一承载如此多的业务后，块、文件、对象还能各自保持高性能吗？性能会被拉平吗？
答案很明确，不仅不会被拉平，甚至还做到了全球顶尖。
以文件高性能为例，根据全球权威第三方测试机构 SPEC（标准性能评估组织）公布的最新一轮 SPECstorage® Solution 2020 EDA_BLENDED 基准测试结果，深信服 aStor 统一存储 F8000 系列在 EDA 工作负载测试中表现卓越：
2 节点集群实现 2500 个 Job Sets，总吞吐量 18.2GB/s；
4 节点集群实现 5000 个 Job Sets，总吞吐量 36.3GB/s，性能呈线性增长。
凭借这一成绩，深信服成为国内唯一一家仅用 2 节点/4 节点通用硬件形态就实现全球性能领先的厂商。
全球最严苛的性能试金石
SPEC 成立于 1988 年，由斯坦福大学、清华大学、微软、英特尔、IBM 等全球顶尖学府、研究机构及 IT 企业共同发起的，是业界公认的第三方非营利性能评测组织。该组织致力于建立、维护和认证计算机系统标准化基准评测套件，构建公平、透明、可复现的性能衡量体系，其测试结果长期被金融、通信、能源等关键行业作为 IT 基础设施选型的重要参考依据。
SPECstorage® Solution 2020 是面向企业级存储系统的新一代标准性能评测基准，模拟 AI 图像处理、EDA、基因组管道、软件构建等多种真实的工作负载场景，以最严苛的评测模型评估存储系统在高并发、低延迟和高吞吐量下的表现。
其中，EDA 工作负载，因涵盖芯片设计前端逻辑综合与后端物理实现的全流程，对存储 I/O 的响应能力和数据一致性要求极高，被全球半导体行业视为衡量存储性能的试金石。如果存储系统能在 EDA 极限负载下经受住考验，说明其底层架构具备足够的性能和稳定性。
通用硬件「硬刚」超高端集群
不同于友商使用 8 节点、12 节点的超高端硬件设备参与测试，深信服 aStor 统一存储仅凭借 2 节点/4 节点通用硬件的单节点平均性能，就超越了 NetApp 等以文件高性能著称的国际知名品牌。
在满足时延极限要求的情况下，Job Sets 数值越大，代表存储性能越高。以性能前六结果折算，友商 2 节点性能的平均水平均为 1555 个 Job Sets、11.24GB/s 吞吐量。深信服 2 节点达到 2500 个 Job Sets、18.2GB/s 吞吐量，较友商折算均值分别高出 61% 和 62%。
这一成绩不仅说明深信服 aStor 统一存储创新开放的架构设计在综合性价比上的绝对领先优势，也体现出其优异的线性扩展能力：从 2 节点扩展到 4 节点，容量翻倍，性能同步翻倍。在真实业务场景中，该架构已在众多行业中稳定支撑起数十 PB 级海量数据的平滑演进与极致承载。
更重要的是，这一成绩还证明统一存储在 EDA 工作负载下能保持高性能与低时延，具备将高性能、低时延能力泛化到多业务场景的底座实力。
创新架构，释放极致性能
不止文件高性能，深信服 aStor 统一存储还具备极致的块、对象性能。在实际业务场景中，单台统一存储设备即可实现小文件 40 万 OPS、大文件 120GB/s 读写、对象 40GB/s 读写、块存储 IOPS 达 100 万的卓越性能，为高并发、高吞吐场景提供兼具性能与性价比的理想选择。
面向 AI 与云原生时代，深信服 aStor 统一存储基于软件定义存储架构，统一承载各类业务、统一治理全域数据、统一存储任意规模数据。方案提供全闪与混闪两种形态，既可以按业务需求独立部署，也可以协同构建冷热数据分层架构，兼顾高性能访问与海量数据经济存储，帮助用户从容应对传统业务与 AI 新业务共存的复杂挑战。
除 EDA 场景外，面向 AI 训练、医学影像、媒体采编、核心业务数据库等多业务高负载场景，统一存储预置了丰富的性能模板，用户一键选择即可获得最佳配置，彻底告别繁琐的手动调优。
目前，统一存储已在高端制造、生物医疗、高校科研、金融及各类数智化创新业务中广泛规模化落地，持续稳定承载各行业 PB 级生产环境与业务系统，经受住多元真实业务场景的严苛考验。
此次 SPECstorage® EDA 测试成绩，不仅是深信服 aStor 统一存储具有全球技术竞争力的有力佐证，更为行业提供了全新选型思路：企业无需投入高昂成本采购超高端硬件，依托标准化通用设备也可获得世界级顶尖存储性能。
未来，深信服将持续深耕软件定义存储技术创新，不断打磨软硬件协同优化能力，以高性价比、高性能、高可靠的存储产品，助力千行百业高效释放数据价值，加速数智化转型升级。
来源：互联网
