对象存储系统的自动化管理技术

2017-12-04胡豆豆罗飞张园

电信科学 2017年11期

关键词：存储系统日志集群

胡豆豆，罗飞，张园

（1. 中国电信股份有限公司上海研究院，上海 200122；2. 华东理工大学，上海 200237）

对象存储系统的自动化管理技术

胡豆豆1，罗飞2，张园1

（1. 中国电信股份有限公司上海研究院，上海 200122；2. 华东理工大学，上海 200237）

物联网视频监控领域中的对象存储系统不仅轻松突破了传统存储系统SAN的性能瓶颈，而且可以实现性能与容量的线性扩展；然而，对象存储系统资源的远程管理成为困扰管理者的一个问题。针对该问题，研究能够实现对象存储集群的自动化管理的方法和相关技术，提高存储集群的使用效率。该自动化管理系统功能主要包括：集群组件的远程启动、停止、重启；运行状态监测；集群扩张和日志查看及存储等功能。基于Ceph对象存储集群，实现了面向Web应用服务平台的存储集群自动化管理系统，最终有效地对对象存储系统进行监视和管理，并能够自动化扩展集群的节点和存储容量。

对象存储；自动化；云计算

1 引言

随着互联网、Web 2.0的快速发展，Web应用创建出数百亿的小文件，上传海量的照片、视频、音乐，Facebook每天新增数十亿条内容，每天发送数千亿封邮件。据IDC统计，未来10年间数据将增长44倍，2020年全球数据将增长到 35 ZB，其中，80%为非结构化的数据，且大部分是非活跃数据[1-3]。

在物联网视频监控领域中，随着高清化、智能化的推进以及平安城市等城市公共安防的发展，面对如此庞大的数据量，仅具备PB级扩展能力的块存储和文件存储显得无能为力；人们需要一种全新的架构存储系统，这样的存储系统需要具备极高的可扩展性，能够满足人们存储视频数据时对存储容量TB到EB规模的扩展需求[4,5]。

对象存储是一种基于对象的存储设备，具备智能、自我管理能力，通过 Web服务协议（如REST、SOAP）实现对象的读写和对象资源的访问。对象存储以对象 ID 为基础，扁平化管理所有存储和桶，根据对象 ID 便可直接访问数据，解决NAS复杂的目录树结构在海量数据情况下数据查找耗时长的问题，这使得对象存储具备极强的扩展性，能够轻松实现单一名字空间内支持数百万级文件的存储。

对象存储系统的出现满足了数据归档和云服务两大需求。通过面向对象的概念构建的存储系统，能够有效地利用集群各个节点的性能，并且有效地将多个客户端请求均匀地分布到集群中的各个节点，充分地利用了对象存储集群的特性。集群管理员可以通过集群管理系统实时地监视集群各个部分的状态，也可以根据需要调整单个节点上组件的运行状态。当存储集群需要扩张时，通过自动化的管理系统也能够很快地对集群进行调整以及在各个存储节点之间进行动态的数据迁移，从而保持服务的持续可用[6]。

但随着存储资源的堆积和存储集群节点数量的不断上升，如何通过集群自动化管理系统进行高效的管理和控制成为了一个困扰企业的问题[7]。本文针对该问题，研究基于对象存储文件系统 Ceph的自动化管理系统。在Ceph存储集群上，通过构建一个Web项目，实现对Ceph集群的远程监视和控制（包括集群的常用操作、存储节点的增加和删除等）；以此来模拟如何对Ceph存储集群进行自动化管理，从而推进它的商用价值[8-10]。

2 系统方案

自动化管理的目的是帮助用户解决存储集群在运行时的远程监视、管理和控制的问题，即管理员通过浏览器随时随地以访问Web应用程序的形式来访问对象存储系统，实现对远程对象存储集群各组件的监视、控制、节点的横向扩展及收缩，进而改善集群资源的使用性能、提高利用率和降低运营成本。

对象存储系统自动化管理的需求主要可归纳为如下几点。

（1）监视功能

包括集群当前运行状态监视、存储节点分布和状态监视、单个节点上运行的集群组件监视、集群中已添加节点的分布和运行状态监视。

（2）组件的常规操作

包括MON的重启、MDS的停止/启动、OSD的停止/启动等。

（3）存储节点动态调整

包括OSD的添加/删除。

（4）群日志的查看

包括管理员操作记录查看、集群状态日志查看、存储节点监视日志查看、单节点组件运行状态日志查看、集群节点分布和运行状态的监视日志查看。

系统采用基于 MVC 框架开发的 B/S（浏览器/服务器）模式的Web应用程序。用户可通过访问Web浏览器的方式对存储集群进行简单的控制和管理。本文系统的模型拥有较多的处理任务，将集群的监视、操作调用与实现和与数据库中日志信息的交互都放在该层来实现。只要网络连接正常，互联网用户就可以通过打开浏览器随时随地访问应用系统，从而实现对局域网内集群的所有机器的访问并进行远程管理和控制。模块划分为：集群监视模块、存储节点添加/删除模块、组件控制模块、日志存储/调用模块4个主要模块，系统功能结构如图1所示。

为了提高管理系统的用户体验，采用名为Bootstrap的 Web前端开发框架。Bootstrap是Twitter推出的一个开源的、用于前端开发的工具包。当管理员需要监视、操作或者调整集群时，需要在Web页面填写相应的表格，并提交到Web服务器进行相关操作。但是和集群相关的操作并不能在很短的时间内完成，例如：集群中各个节点是否都已启动、添加存储节点OSD等。因此当提交此类操作时，即使忽视数据在广域网中的传输和建立SSH连接的时间，都很难将操作的反馈瞬间呈现在页面上。所以，介于上述原因，本文使用了AJAX（asynchronous JavaScript XML）技术，实现了页面和Web服务器之间的异步通信。

当用户在Web页面点击提交事件处理的按钮时，视图会将该请求的相关信息传递到控制器，控制器对用户请求进行查看并作出判断，执行相应的模型操作，即对应的功能模块会创建一个SSH协议，打开Java 项目与SSH服务器的会话，通过该会话可以远程执行命令和Shell访问。本文采用了一个名为Ganymed SSH-2 for Java的包，专门用于实现SSH协议，建立SSH服务器连接，并支持SSH会话。Ganymed SSH2 for Java是一个以纯 Java的形式实现 SSH-2协议的库（支持J2SE1.4.2和5.0以上的版本）。它使得在Java项目中与 SSH 服务器建立连接，同时支持SSH的会话（远程命令执行和Shell访问），本地和远程端口交互，本地流转发、X11转发和SCP功能等。

自动化管理系统的后台除了关于 MySQL数据库的日志操作外，其余的集群控制都是远程调用集群上的脚本实现的。这些脚本均存放在存储集群的主管理节点上，所以当Ganymed SSH2 for Java与集群主管理节点建立SSH会话后，调用对应的Shell脚本即可执行所需要的管理操作。

3 系统实现

系统中Web控制页面显示的数据都是通过执行后台脚本，截取到所需的特征数据，并经过整理后呈现出来的。

图1 系统功能结构

3.1 全局状态监控

全局状态监测在终端输入ceph -s指令时可以查看集群整体的当前状态，快速地查看需要的关键信息，见表1。首先从指令ceph -s输出集群当前的通用状态信息，进而通过grep和sed的筛选和替换功能实现对集群特征数据的采集。

表1 集群整体状态

3.2 存储节点分布状态监测

Ceph是一个高可用性和高可靠性的管理硬件和软件。它不具备单点故障，并且可以为数据提供还原服务。假如系统出现故障，需要到放置组和相关的守护进程下查找问题。当Ceph集群遇到一些故障时，还可能阻止用户访问特定的对象，但可能访问其他对象。当运行时遇到故障，只需要按照步骤监测守护进程和放置组就能知道故障原因，然后排除。

由图2可知，在集群中一个 OSD 的状态或者在这个集群中（in）或者在这个集群外（out）的；并且，它或者是运行中（up）的，或者是不运行（down）的。如果一个OSD的状态是up，它或者在集群（可以读取和写入数据）或者在out状态。如果它曾是in状态但最近被移出集群了，Ceph将会迁移配置至其他OSD 中。如果 OSD不在集群中，基于 Ceph的CRUSH算法，该OSD将不会配置在一个放置组中。如果OSD的状态是down，它也会是out状态。

图2 OSD状态转换

执行 Ceph Osd tree 指令能够确定 ceph-osd后台是否正常运行，根据控制台的输出，可以很容易地从中获取所需要的特征数据，并且有效地组织在一起，作为日志存储到日志并刷新页面中的对应部分视图。

3.3 集群节点分布监测

由于集群中的节点会逐渐增多，所以需要在Web页面上直观表示节点名称和IP地址，形式见表2。

表2 集群节点配置

为了获取集群中加入的节点IP地址和相关的Hostname，前提必须是将Hostname和IP地址写入系统文件/etc/hosts 中。

同时，管理系统能够自动化管理存储节点OSD的添加/删除操作。集群上放置的每一个对象（object）都可以根据Ceph的CRUSH算法计算出具体的存放位置。所以，当OSD发生变化时，集群也需要做相应的调整。CRUSH算法是Ceph对象存储的核心，决定了每一个对象的存放位置。当需要存放一个对象时，只需要知道对象的ID、集群架构图和存放策略，就可以计算出应该存放在哪个OSD上。因此Ceph的元数据不需要包含位置信息，每个客户端都可以自己计算出对应的OSD，大大减少了对元数据的请求。

RADOS是使用CRUSH算法的分布式对象存储，由OSD和MON组成，OSD承担数据的存储、备份以及恢复工作，MON保证集群架构图与实际情况相符。RADOS的特点之一就是数据的备份、同步以及恢复等都由OSD自发地完成。

RADOS中OSD独自管理数据的能力是建立在CRUSH算法上的，CRUSH 算法又是建立在CRUSH map（包含OSD的数量、组织结构以及存储策略）上的。因此拥有一份最新的CRUSH map，对OSD是至关重要的，否则OSD无法确定隶属同一个PG的OSD，也就无法完成数据的备份、同步等操作。

RADOS使用一个由MON组成的小集群生成最新的CRUSH map。当增/减OSD、修改OSD组织结构、修改存放策略或者发现OSD失效时，更新请求被发送到MON集群，MON生成一份新的CRUSH map。同时MON集群也对外提供CRUSH map的访问服务，其他节点可以从 MON集群中获取一份最新的CRUSH map。MON集群中采用Lease机制确保每个 MON对外提供的 CRUSH map的一致性，采用 Paxos 协议选举出一个leader，由leader负责生成新的CRUSH map。

另外，OSD 节点之间互相通信时会比较各自拥有的CRUSH map的epoch，用最新的CRUSH map替换旧的CRUSH map。当客户端要从OSD中读取对象时，如果客户端中还没有 CRUSH map：客户端首先从MON集群中读取一份最新的CRUSH map，然后计算出存放该对象的PG对应的 OSD，然后客户端与目标 OSD比较各自的CRUSH map的 epoch，同步到最新的 CRUSH map。如果客户端中已经有 CRUSH map，在和OSD通信时，如果OSD的CRUSH map版本更新，那么更新客户端的 CRUSH map。如果客户端和OSD的CRUSH map版本一致了，但都不是最新的，使用旧的CRUSH map计算出的OSD上可能没有存放要访问的对象，导致操作失败，这时客户端从mon集群读取最新的CRUSH map。

3.3.1 OSD 添加

新增一个 OSD需要分为两个部分：准备（prepare）和激活（activate）。准备步骤的指令为：ceph-deploy osd prepare ceph1：/dev/vdb，步骤如下所示：

push 配置文件到 ceph1:/etc/ceph/ceph.conf

push ceph.bootstrap-osd.keyring到ceph1:/var/lib/ ceph/bootstrap-osd/ceph.keyring

udevadm trigger –subsystem-match=block–action=add

ceph-disk-prepare –fs-type xfs –cluster ceph --/dev/vdb //创建分区、格式化等操作

激活步骤的指令为：ceph-deploy osd active ceph1:/dev/vdb，步骤如下所示：

ceph-disk-activate -mark-init upstart -mount/dev/vdb //挂载Ceph分区

initctl emit –no-wait – ceph-osd cluster=ceph id=0 //添加ID为0的OSD守护进程，并使其处于非等待状态，即添加完该osd.0后直接启动。

3.3.2 OSD 删除

删除OSD守护进程时需要根据该OSD的不同状态执行一些列的指令，从而达到有效的集群CRUSH调整，并且完成该OSD上存储对象的完整迁移，最后完全将该OSD守护进程从集群中移除。步骤如下所示：

service ceph stop osd.0 //停止该设备

ceph osd crush remove osd.0 //从CRUSH中移除与该OSD相关的数据，此时运行ceph osd tree指令可以看到该存储进程osd.0处于down状态

ceph auth del osd.0 //从认证中删除

ceph osd rm 0 //从集群中完全移除该OSD的所有数据

4 系统测试

为了完成系统测试，本文在Ubuntu12.04的虚拟机上搭建基于 Ceph的初始集群。该集群初始化规模为 3个节点，并通过ceph-deploy完成Ceph的安装。首先将 Ceph资料库添加到ceph-deploy的管理节点，然后安装ceph-deploy。注意：以不同的用户登录上节点安装ceph-deploy时不需要在命令前面添加sudo或者以root身份执行，因为远程的主机将不会执行 sudo命令。测试过程包括监视功能测试、存储节点添加/删除功能测试等。

4.1 监视功能测试

监视功能所显示当前集群的状态如图3所示，包括：mon节点的个数、所在节点、运行状态；mds节点的个数、所在节点、运行状态；OSD节点的个数、运行状态、存储容量等信息；其中，OSD存储容量已用部分13 838 MB，剩余可用部分为4 210 MB，总共的存储容量为19 021 MB。

图3 集群状态监视

集群中各存储节点状态如图4所示，显示了集群中存储节点OSD的分布情况：ID为0的OSD节点的权重为 0.019 99（1 TB大小的容量权重为1，所以0.019 9 权重说明 ID 为0的OSD存储容量大约为 20 GB左右）以及状态为 up。

图4 集群存储节点分布

集群内节点状态统计如图5所示，这里显示的节点是已经被添加到集群的，包括节点IP地址、节点名称以及该节点是否在运行中。从图5可以看到，目前只有节点IP地址为192.168.232.158、节点名为server01 的节点power栏显示的是up，即在运行中。

图5 集群内节点状态统计

4.2 存储节点添加/删除功能测试

在 server02 上添加一个 OSD 守护进程，操作和结果分别如图6和图7所示。

图6 添加OSD.1操作

图7 OSD.1添加结果

将主管理节点 server01 上面的 OSD 守护进程 osd.0 删除，操作和结果分别如图8和图9所示。

图8 删除 OSD.0 操作示意

4.3 日志查看功能测试

查看某个时间段的存储节点分布情况，结果如图10所示。

图9 删除 OSD.0的结果

图10 某时间日志查看结果

5 结束语

基于对象存储系统 Ceph，研究了一个对象存储集群的自动化管理系统。管理系统的功能主要集中在3个部分——集群状态监视、OSD 存储节点添加与删除和集群状态日志查看。以平台化方式设计，采用基于 MVC 框架进行设计和实现。用户可通过访问 Web 浏览器的方式对存储集群进行简单的控制和管理。

作为底层存储集群的管理系统，这些功能都是必备的，但还是远远不够的。要真正实现自动化的存储集群管理系统，故障排除与恢复和负载均衡优化是不可缺失的主要功能。而本系统中仅有的一些功能做得也不是非常完善，这些工作都有待在未来进行优化。

[1] 郭立, 金海, 韩宗芬. 集群系统的单一系统映像研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2003.GUO L, JIN H, HAN Z F. Research on single system image for cluster[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2003.

[2] 孙乔, 邓卜侨, 王志强, 等. 一种基于分布式服务器集群的可扩展负载均衡策略技术[J]. 电信科学, 2017, 33(9):190-196.SUN Q, DENG B Q, WANG Z Q, et al. A scalable load balancing strategy based on distributed server cluster[J]. Telecommunications Science, 2017, 33(9): 190-196.

[3] 邬延辉, 陈征, 龚松春. 一个集群文件系统的虚拟化支持平台研究与实现[J]. 电信科学, 2012, 28(9): 34-37.WU Y H, CHEN Z, GONG S C. Research and implementation of virtual platform on cluster file system[J]. Telecommunications Science, 2012, 28(9): 34-37.

[4] 兰超, 张勇, 邢春晓. 面向复杂数据的对象存储系统[J]. 计算机科学与探索, 2014, 8(2): 128.LAN C, ZHANG Y, XING C X. Elastic object store system for complex data[J]. Journal of Frontiers of Computer Science &Technology, 2014, 8(2): 128.

[5] 蒋多元, 陈海雄. 云数据中心集群间网络性能优化的探讨[J].电信科学, 2015, 31(5): 138-142.JIANG D Y, CHEN H X. Discussion of inter-cluster network performance optimization in cloud data center[J]. Telecommunications Science, 2015, 31(5): 138-142.

[6] WEIL S A, POLLACK K T, BRANDT S A, et al. Dynamic metadata management for petabyte-scale file systems[C]//2004 ACM/IEEE Conference on Supercomputing (SC’04), November 6-12, 2004, Tucson, AZ, USA. New York: ACM Press,2004.

[7] XIN Q, MILLER E L, SCHWARZ T J E. Evaluation of distributed recovery in large-scale storage systems[C]//IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing(HPDC), June 4-6, 2004, Honolulu, Hawaii, USA. New Jersey: IEEE Press, 2004.

[8] 藤本和久, 细谷睦, 岛田健太郎, 等. 集群型存储系统及其管理方法: CN200410045333.2[P]. 2004-05-20.FUJIMOTO W, SAGO M, SHIMADA K, et al. Cluster storage system and its management method: CN200410045333.2[P].2004-05-20.

[9] 胡学庆. 集群环境下海量数据存储管理技术的研究[D]. 大庆: 东北石油大学, 2010.HU X Q. Research on massive data storage management technology in cluster environment[D]. Daqing: Northeast Petroleum University, 2010.

[10] 黄昌华, 康慕宁, 韩朴杰. Hyper_v 虚拟机集群管理系统的设计与实现[J]. 计算机与现代化, 2013(4): 166-170.HUANG C H, KANG M N, HAN P J. Design and implementation of integrated management system for cluster of Hyper_v virtualMachine[J]. Computer and Modernization, 2013(4):166-170.

Automatic management technology of object storage systems

HU Doudou1, LUO Fei2, ZHANG Yuan1
1. Shanghai Research Institute of China Telecom Co., Ltd., Shanghai 200122, China 2. East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China

The object storage system not only breaks the bottleneck of the traditional SAN storage system, but also achieves the expansion of performance and capacity linearly in video monitoring field. However, the remote management for the resources of the object storage system has become a problem for managers. Aiming at this problem,the method and related technology of automatic management of object storage cluster was studied, so as to improve the efficiency of storage cluster. The functions of the automatic management system included remote lauching, stopping and resetting of cluster components, monitoring of running status, cluster expansion and log viewing and storage.Based on Ceph object storage cluster, the automated management system for Web application service platform was achieved, monitoring and management was realized effectively ultimately, and the nodes of the cluster and the storage capacity were expanded automatically.

object storage, automation, cloud computing

TP315

10.11959/j.issn.1000−0801.2017306

2017−09−30；

2017−11−10

胡豆豆（1985−），男，现就职于中国电信股份有限公司上海研究院，主要从事视频监控系统智能、云存储方向产品开发及研究工作。参与多项工业和信息化部物联网专项、“863”计划等科研项目工作，累计发表专利4项，发布ITU-T视频监控类国际标准2项，2013年获得上海市科学技术进步奖二等奖。