HDFS（Hadoop Distributed File System）作為通用的分布式文件系統，可以提供高可擴展、低成本、高可靠的海量數據存儲，并廣泛應用于大數據存儲和分析方向。近年來伴隨5G、物聯網、人工智能等領域的快速發展，數據量規模不斷增大，同時隨著大數據應用的多樣化發展，對數據的利用也更加成熟與深入，更大數據量以及更加靈活的數據處理場景對HDFS的數據存儲與數據讀寫吞吐提出了越來越高的要求。

為應對這些挑戰，浪潮著力研發與集成的面向分布式文件系統的智能存儲管理技術Smart Storage Management（簡稱SSM）應運而生。通過多項新技術及特性來解決存儲場景中的各類挑戰，助力大數據產品提供更加高效、智能的存儲解決方案。

概念上，智能存儲管理（SSM）被定義為面向 HDFS的智能管理架構，主要提供針對新型存儲設備、高速網絡、新計算的存儲優化與數據優化解決方案，實現端到端的數據管理服務，聚焦點可以概括為“兩核心、三場景、四技術、五特性”。

“兩大核心”SSM的核心是基于數據熱度的智能化管理來實現自動化面向存儲的全生命周期優化。在數據熱度方面，SSM通過收集文件系統操作數據與狀態信息，利用多項指標分析數據訪問模式，從文件級別定義數據熱度，針對熱度信息統籌規劃相應地優化數據管理方式。在智能決策方面，SSM建立了基于規則的智能決策體系，圍繞現有的大數據存儲模式智能地構建了實用的解決方案。

“三種場景”目前SSM在三種典型場景下表現突出，例如多存儲模式。SSM適用于數據存儲模式豐富的應用場景，可以提供更加靈活的存儲模式選擇；在數據優化上則提供了小文件合井、數據災備、數據壓縮等新功能，適用于對數據優化有需求的應用場景；智能化管理是面向大規模集群的數據管命周期的自動化管理。

“四項技術”SSM主要通過四項技術實現智能的存儲管理，主要包括通過分布式集群自治技術解決管理服務的高可用問題來實現存儲管理集群去中心化；利用分布式事件驅動技術實現面向高并發場景的輕量級計算服務與監督機制，提升管理操作執行效率與容錯性。

基于規則的智能存儲管理技術解決存儲數據量巨大、數據增量高、數據類型混雜難以管理的問題，實現數據生命周期的智能化管理；憑借數據熱度感知技術解決存儲資源利用不均、資源浪費問題，實現數據冷熱分層等。

“五種特性”面向用戶場景，SSM最終體現為五類典型的特性增強，主要包括如下：

異構存儲增強：結合智能規則管理與數據熱度感知，充分發揮異構存儲訪問效率；

糾刪碼增強：針對文件級的副本與糾刪碼、糾刪碼間快速轉換，效率提升30%；訪問路徑不變。

小文件合并增強：自動感知小文件，減緩NameNode壓力，讀性能提升一倍；

自動化數據災備：全自動跨域數據增量備份；

透明化自動壓縮：自選壓縮模式，無感知壓縮。

總體來看，智能存儲管理（SSM），以數據熱度識別及智能化的決策體系為核心，配置面向應用場景的技術優化整體方案（異構存儲增強、糾刪碼增強、小文件合并、自動化災備、透明化壓縮），自動化智能化的解決HDFS存儲面向異構介質、存儲空間及應用負載等方向的挑戰，大大提升HDFS分布式存儲的易用性及適用場景。

作為面向海量數據存儲、計算、挖掘的一站式企業級大數據解決方案，浪潮云海Insight大數據平臺采用新型技術架構可承擔企業大規模數據的采集集成、多樣存儲、規模計算以及智能分析挖掘等工作，支撐企業數據中心業務模型快速落地，助力企業信息化智能轉型。

具體來說云海Insight團隊從客戶需求出發，結合業務場景對智能存儲管理技術（SSM）進行全面的方案驗證及增強，最終在大數據平臺中將智能存儲管理技術產品化，包括智能存儲的一鍵安裝、可視化運維、基于票據的認證架構等，解決了用戶針對大數據平臺的備份災備、數據生命周期管理、小文件合并等技術的訴求，提供了更優秀的用戶體驗。

經過多方實踐驗證，面向HDFS的智能存儲管理技術能夠免去外界觸發完成數據管理并進一步細化管理粒度，實現一次規則定制即可完成數據生命周期管理的解決方案，達成效果：

冷熱數據在異構介質間的快速遷移可提升數據訪問效率2倍以上；

數據存儲在副本與糾刪間的自動快速轉換節省存儲空間超過50%；

憑借透明化的數據壓縮、小文件合并以及平臺級自動數據備份及遷移等方式可達成業務無感知，全面提升大數據平臺的智能數據管理能力。