Hiperconvergencia con almacenamiento local

Clústeres de cloud privado con almacenamiento local NVMe: IOPS máximas sin SAN

Para bases de datos, analytics y cargas de I/O intensivo donde la latencia de almacenamiento importa de verdad. Clústeres hiperconvergentes con NVMe local y Ceph o ZFS, sin la complejidad ni el coste de una SAN centralizada.

NVMe local + Ceph/ZFSSin SAN ni cuellos de botellaEscalado horizontal
Tecnologías
CephNVMe localvSANZFS
Latencias de microsegundos con NVMe U.2 o E1.S
Sin fabric de almacenamiento dedicado ni switch FC
Replicación Ceph sin punto único de fallo
Escalado lineal: más nodos = más IOPS y capacidad
Capacidades

El rendimiento de un array all-flash, sin la factura del array

Los clústeres hiperconvergentes con almacenamiento local eliminan el cuello de botella de la red de almacenamiento y ponen las IOPS donde las necesitan las VMs.

NVMe local: latencia mínima

Discos NVMe U.2 o E1.S montados directamente en los nodos del clúster. El tráfico de I/O no sale del PCIe del host, lo que elimina la latencia de la red de almacenamiento y los cuellos de botella de un fabric FC o iSCSI compartido.

Ceph distribuido sobre los nodos de cómputo

Desplegamos Ceph OSD directamente sobre los NVMe de cada nodo. Replicación 2× o 3× configurable por pool, tolerancia a fallos de disco, nodo y rack, y un plano de datos que escala linealmente con el número de nodos.

ZFS para I/O secuencial y snapshots

Para cargas que priorizan lecturas secuenciales grandes (analytics, backups de BBDD), ZFS en RAID-Z2 sobre NVMe ofrece un rendimiento predecible y snapshots de coste cero que no degradan el rendimiento en producción.

vSAN para entornos VMware

Si la plataforma de virtualización es VMware, desplegamos vSAN all-flash sobre los NVMe locales. Las políticas de almacenamiento por VM permiten ajustar el número de fallos tolerados y el rendimiento a nivel individual sin cambiar la arquitectura.

Ideal para BBDD y cargas de I/O intensivo

PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Kafka, Elasticsearch y cualquier carga que haga escrituras aleatorias frecuentes se beneficia de la baja latencia de NVMe local. Trabajamos contigo para dimensionar los parámetros de I/O de la BBDD sobre la nueva arquitectura.

Monitorización de rendimiento con alertas de saturación

Instrumentamos Ceph y ZFS con métricas de IOPS, latencia por percentil (p99, p999) y capacidad. Las alertas se disparan antes de que la saturación impacte a las aplicaciones, no cuando ya hay incidencia.

Arquitectura

Cómo se reparten los datos entre nodos

Cómo reparte Ceph los datos entre los nodos de un clúster Proxmox Tres nodos Proxmox que aportan a la vez cómputo y almacenamiento. Cada disco es un OSD y cada nodo ejecuta un monitor, en número impar para que haya quorum. Un mismo objeto se guarda tres veces, una por nodo, sobre una red dedicada y rápida. Con size igual a 3 y min_size igual a 2, la escritura se confirma en las tres réplicas antes de dar el visto bueno: por eso la replicación es síncrona y el failover no pierde los últimos cambios. 1 Red dedicada de Ceph · 10 GbE o más, separada del tráfico de VMs 2 3 Nodo 1 MON obj OSD OSD 1 OSD = 1 disco Nodo 2 MON OSD obj OSD 1 OSD = 1 disco Nodo 3 MON OSD OSD obj 1 OSD = 1 disco el mismo objeto, en tres nodos distintos size = 3 · min_size = 2: la escritura se confirma en las tres réplicas antes de dar OK. Replicación síncrona, así que el failover no pierde los últimos cambios.
Cómo reparte Ceph los datos entre los nodos de un clúster Proxmox Tres nodos Proxmox que aportan a la vez cómputo y almacenamiento. Cada disco es un OSD y cada nodo ejecuta un monitor, en número impar para que haya quorum. Un mismo objeto se guarda tres veces, una por nodo, sobre una red dedicada y rápida. Con size igual a 3 y min_size igual a 2, la escritura se confirma en las tres réplicas antes de dar el visto bueno: por eso la replicación es síncrona y el failover no pierde los últimos cambios. 1 Red dedicada de Ceph 10 GbE o más, sin tráfico de VMs 2 Nodo 1 MON obj OSD OSD Nodo 2 MON OSD obj OSD Nodo 3 MON OSD OSD obj 3 1 OSD = 1 disco. El mismo objeto, replicado en los tres nodos. size = 3 · min_size = 2: la escritura se confirma en las tres réplicas antes de dar OK. Síncrono: el failover no pierde nada.
El mismo objeto guardado tres veces, una por nodo. La replicación es síncrona, así que un nodo caído no se lleva los últimos cambios.
<200 µs
Latencia de escritura con NVMe local
>500K
IOPS por nodo en clústeres all-flash
3→N
Nodos escalables sin rediseño
24/7
Monitorización y soporte operativo
Preguntas frecuentes

Resolvemos tus dudas

¿En qué se diferencia el almacenamiento local NVMe de una SAN tradicional?

Una SAN centralizada añade latencia de red (FC o iSCSI) entre el servidor y el disco. Con NVMe local, el acceso al disco va directo por PCIe del propio servidor: latencias de 50-200 µs frente a los 500-2000 µs típicos de una SAN iSCSI. La contra es que el almacenamiento no es independiente del servidor, por lo que la alta disponibilidad requiere replicación a nivel de capa de datos (Ceph, vSAN, ZFS send/receive).

¿Cómo se garantiza la disponibilidad si falla un nodo con los discos?

Ceph y vSAN replican los datos entre nodos (mínimo 3×). Si un nodo completo falla, los datos siguen accesibles desde las réplicas en los nodos supervivientes. El clúster pasa a modo degradado y reequilibra los datos en cuanto el nodo se repara o se sustituye, sin intervención manual y sin pérdida de datos si se usan 3 réplicas.

¿Qué cargas se benefician más de esta arquitectura?

Bases de datos OLTP (PostgreSQL, MySQL, SQL Server), sistemas de mensajería (Kafka, RabbitMQ), motores de búsqueda (Elasticsearch, OpenSearch) y pipelines de datos con escrituras frecuentes. También entornos de desarrollo con decenas de VMs que hacen I/O simultáneo y se ven penalizadas por la contención en una SAN compartida.

¿Puedo ampliar la capacidad sin interrumpir las cargas en producción?

Sí. Tanto Ceph como vSAN permiten añadir nodos o discos al clúster y rebalancear los datos en segundo plano sin downtime. El proceso se planifica para que el rebalanceo ocurra en horas valle y minimice el impacto en el rendimiento de producción.

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