Seagate：高效HDD存储，创新与未来

全文概览

在当今数据爆炸的时代，存储技术的创新变得尤为重要。本文深入探讨了Seagate在HDD存储技术方面的最新进展，特别是通过纳米级存储技术、HAMR（热辅助磁记录）和MACH-2技术等创新手段，显著提升了存储密度和系统性能。文章还详细介绍了如何通过优化数据访问和存储层级工作负载迁移，降低总拥有成本（TCO），并提高能源效率。这些技术不仅适用于大规模数据中心，也为未来的生成性AI需求提供了强有力的支持。通过本文，读者将了解到HDD存储技术的最新发展趋势及其在实际应用中的巨大潜力。

阅读收获

1. 了解HDD存储技术的最新创新，包括HAMR和MACH-2技术，如何提升存储密度和系统性能。
2. 掌握智能数据迁移策略，优化存储层级工作负载，降低总拥有成本（TCO）。
3. 认识双执行器技术的优势，在相同功耗下实现更高的带宽和IOPS。

高效 HDD 存储创新

图片展示了 Seagate 在 HDD 存储技术方面的创新，重点介绍了三大核心方向：

1. 纳米级存储技术，提升介质密度，实现更高效的存储。
2. 优化数据访问，通过机电创新和系统优化降低 TCO（总拥有成本）。
3. 大容量 HDD 解决方案，通过智能资源虚拟化简化 HDD 部署。

整体目标是提高存储效率，优化系统性能，并推动大规模存储的发展。

存储密度创新

图片重点介绍了 HAMR（热辅助磁记录） 技术如何提升 HDD 存储效率与记录密度。主要涉及：

1. 纳米级晶粒形成 和 先进材料科学，用于提高磁介质的存储能力。
2. 先进晶圆光刻 和 复杂自适应校准，确保磁头和盘片的精确写入能力。
3. HAMR 技术 利用热辅助方式，实现更高密度的数据存储。

关于 HAMR 热辅助磁记录

Western Digital 在2月12日召开投资者日会议上，同样强调了 HAMR 技术的落地前景，借助HAMR等先进技术，2024年至2030年期间，其每TB存储成本将保持比闪存低6倍的优势。在标准超大规模数据中心环境下，硬盘存储方案的TCO将比闪存存储低3.6倍。可参考阅读：

• Western Digital：聚焦HDD业务的AI存储布局

在HAMR（热辅助磁记录）技术中，磁介质的温度通常需要加热到上千摄氏度的范围，以便增强磁性材料的稳定性和可写性。

具体来说，HAMR技术的加热温度一般达到约400°C到500°C（摄氏度）。这个温度足以改变磁介质的磁性特性，使其在更高密度下进行数据记录，同时保持数据的稳定性。当磁头将热量传递给磁介质时，局部区域会被加热到这个温度，然后通过冷却过程快速记录数据。

这种加热使得数据可以被写入更小的磁粒（即更高的存储密度），而在常温下，磁介质的磁性较强，不容易改变，因此需要通过局部加热使磁介质变得更为“柔软”并可用来记录数据。

大容量存储的能耗效益

图片展示通过使用更高容量的硬盘，存储基础设施的功耗可以显著降低。随着硬盘容量的增长，每TB的功耗逐渐下降，这意味着通过采用大容量硬盘（例如采用HAMR技术的硬盘），可以在保持或提高存储容量的同时，减少能源消耗。总体上，这为数据中心和大型存储基础设施带来更高的能效和更低的运营成本。

高效数据访问

图片介绍了MACH-2技术，强调通过并行数据流的应用，能够显著提升存储系统的性能，支持更高的带宽和 IOPS（输入输出操作每秒）。该技术通过使用多执行器技术，优化了存储系统的成本、功率和密度，在提高存储密度的同时，保持高效的性能，适用于高要求的数据访问场景。

双执行器性能优势与单执行器对比

图表显示了双执行器技术相对于单执行器的显著性能优势。

通过使用双执行器，存储设备能够在相同功耗下实现约2倍的带宽，尤其在处理随机读取时表现尤为突出，适用于各种传输大小。此外，随着随机写入和顺序读取/写入传输数据量的增加，性能提升效果更为明显。在顺序性能上，SAS/NVMe接口被认为是最佳选择。

存储与内存层级工作负载TCO优化

图展示了如何通过优化工作负载在不同存储层级之间的迁移，来降低存储的总拥有成本（TCO）。具体做法包括：

• 将热的TLC-SSD工作负载迁移到更高效的NVDIMM/DRAM层。
• 将冷的TLC-SSD工作负载迁移到QLC-SSD层，以提高存储效率。
• 将热的工作负载从NL-HDD迁移到QLC-SSD以及MA-HDD，以优化存储利用率并提供更大的容量支持。

这些过渡工作负载的设计旨在降低SSD和HDD层级的热量，从而使得它们可以重新配置，以适应更大的存储容量。

智能数据迁移策略

为了在不同存储层级之间高效地迁移数据，可以采用智能的数据迁移策略。通常涉及以下内容：

• 自动数据迁移：利用存储系统的自动化功能，根据工作负载的访问模式定期将数据从热层（例如TLC-SSD）迁移到冷层（如QLC-SSD、MA-HDD）。
• 基于工作负载的迁移决策：根据实时的访问模式，使用机器学习或预测算法动态判断何时将数据迁移到适合的层级。例如，利用存储系统的监控工具，检测哪些数据访问频率降低，并将这些冷数据迁移到QLC-SSD。
• 热冷数据分离：通过分析数据的生命周期来决定数据是否需要迁移。例如，将最近访问过的数据保留在TLC-SSD或NVDIMM中，而将很久没有访问的数据迁移到QLC-SSD或MA-HDD。

驱动器与Linux设备对应关系

图展示了SAS存储设备的配置，重点是每个驱动器（Actuator）对应一个“磁盘”并与Linux设备进行映射。每个LUN管理一个文件系统，允许系统按LUN进行分配和管理。图中还提到，在这个配置中，需要特别关注故障域的管理，确保在出现硬件故障时能及时处理。

具体而言，设备列出了每个存储设备与相应的路径（如/dev/sda、/dev/sdb等）之间的关系。这有助于系统管理员在Linux系统中定位和管理存储设备。

双驱动器 – SAS/NVMe RAID集成

图展示了双驱动器HDD（Dual-Actuator HDD）在RAID架构中的集成，特别是如何在RAID5或RAID6阵列中使用LUN/NS（逻辑单元号/命名空间）。

双驱动器硬盘在LUN/NS的基础上将数据条带化，以形成RAID50或RAID60群组，从而确保具有相同的容错性和可用性。此外，每个LUN/NS具有独立的存储容量，允许更灵活的配置和高效的数据管理。

通过这种配置，RAID群组可以根据需要进行优化，确保数据的可靠性和高可用性，同时最大化存储容量的利用。

针对每个驱动器控制的存储堆栈解决方案

图展示了如何通过修改存储堆栈中的各个层来实现对每个驱动器（Actuator）进行控制。在这个过程中，应用程序被修改以调度I/O操作到两个独立的驱动器位置。通过设备映射器和Linux块设备分区，存储设备可以进行独立的分区管理。I/O调度优化通过多种算法提高整体I/O性能。

同时，该图还描述了SCSI子系统的行为，指出通常不应重新分配工作负载，并且内核和遗留问题可能限制灵活性。图中的堆栈结构展示了从存储应用程序到SCSI中层的完整存储管理流程。

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• 应用程序可以进行修改，以便在两个并行位置范围内调度I/O。
• 文件系统：（依赖内核，难度较大）
• 设备映射器目标分割底层块设备，在驱动器分割点处进行处理。
• Linux块设备分区：
  • 使用GPT创建两个独立的设备。
  • 持久性/内核依赖。
• I/O调度优化：
  • 管理命令（使用多种算法），提供命令流，优化总体I/O性能。
• SCSI子系统：
  • 通常不应该重新分配工作负载。
  • 内核和遗留问题限制了灵活性。

HDD基础技术创新要点

随着生成性AI的需求不断增加，存储和内存技术供应商正在加速基础技术的投资，特别是在面对传统技术提升已无法满足未来需求的情况下，必须采取更具进攻性的产品策略。此外，尽管未来仍有许多挑战，但如果供应商愿意适应并创新，软件架构师将能够找到解决方案以应对这些变化。

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• 传统的在遗留技术上的小幅改进已经过去，必须拥抱新的、更大胆的产品策略。
• 许多挑战仍在前方，但如果普通供应商愿意倾听并能够适应，全面的软件架构师将继续寻找解决方案。
• 存储器和数据存储供应商正在加速他们的基础技术创新投资，以跟上预期的生成性AI需求。

延伸思考

这次分享的内容就到这里了，或许以下几个问题，能够启发你更多的思考，欢迎留言，说说你的想法~

1. 在未来的数据中心中，HAMR技术如何进一步推动存储密度的提升？
2. 智能数据迁移策略在实际应用中可能面临哪些挑战？如何克服这些挑战？
3. 双执行器技术在高性能计算和大规模存储中的应用前景如何？