超融合基礎架構HCI新特性

重複數據刪除和壓縮:
重複數據擦除支持REFS格式(原來僅支持NTFS),通過重擦和壓縮,SDS可以獲得高達10倍的空間使用,Windows Admin Center一鍵式啓用,多線程處理體系結構最大程度降低對性能影響,每個卷最大支持64TB,每個文件最大支持1TB。

對持久內存的原生支持:
原生支持持久內存,如Intel 傲騰內存和NVDIMM-N,可以使用持久內存作爲緩存來加速整個超融合集羣,或者使用持久內存作爲容量層來達到微秒級的低延遲,可以在PowerShell或Windows Admin Center中像管理傳統磁盤一樣管理持久內存。

小規模雙節點HCI支持
在Win 2019中,微軟增加了對雙節點超融合基礎架構的的支持進行了增強,使用RAID5+1的全新軟件彈性選項。藉助嵌套特性可以實現即時一臺服務器故障以及另一臺服務器一個磁盤驅動器故障的情況下依然保證虛擬機和應用程序的正常運行,也就意味着允許2臺服務器故障一臺,同時剩餘一臺故障一塊磁盤。

Windows Admin Center
使用全新的管理中心可以更加直觀地管理和監控S2D羣集,只需點擊幾下即可創建、打開、擴展或刪除卷。監控從整個集羣到單個SSD、HDD的IOPS和IO延遲等性能狀況。同時當前管理中心支持第三方廠商插件,例如當前已經有富士通和DataOn等公司的插件。

歷史性能數據
通過內置的歷史數據工具可以很輕鬆直觀地查看資源利用率和性能,超過50個計算、內存、網絡和存儲的基本性能計數器將自動將自動收集並存儲在羣集中長達一年時間。最重要的是,該功能無需安裝配置或啓動,其默認在後臺是啓用的。可以在Windows Admin Center或PowerShell中進行查看。

每集羣最大支持4PB
實現PB級容量:在Windows Server 2019中,S2D羣集最大可支持4PB(相當於4000TB)的原始容量,每個卷的大小限制也是原來的2倍(64TB,2016是32TB),大容量的羣集適合於媒體文件存放、備份、歸檔等場景。

鏡像加速奇偶校驗2倍提升
使用鏡像加速奇偶校驗(mirror-accelerated parity),現在可以創建一部分鏡像和一部分奇偶校驗的混合卷,類似於混合RAID-1和RAID-5/6,以便達到容量與性能均衡。在Win 2019中,由於架構優化,鏡像加速奇偶校驗的性能相對於Windows Server 2016增加了一倍多。

驅動器延遲異常檢測
通過主動監控和內置異常值檢測輕鬆識別具有異常延遲的驅動器,靈感來自於Azure的成功實踐。無論是常見的延遲或者是常見的99th百分位延遲都可以檢測出來。較慢的磁盤驅動器會在PowerShell和Windows Admin Center中自動標識爲“異常延遲“狀態。

故障轉移羣集:
Cluster Sets可以將多個可故障轉移羣集組合成爲一個Cluster Set來組成一個超大的超融合基礎架構。虛擬機通過鬆耦合的羣集組實現流動性用於平衡負載和維護。多個羣集通過一個統一的UNC路徑進行訪問。

Azure Enlightened Clusters
在Azure IaaS虛擬機中運行故障轉移羣集時,其會自動檢測並優化配置。Azure計劃維護事件的主動故障轉移和日誌記錄,以實現最高級別的可用性。無需使用羣集名稱的動態網絡名稱配置負載均衡器,從而簡化了部署。

跨域羣集遷移
故障轉移羣集現在可以動態地從一個AD域移動到另一個AD域。簡化域合併的過程,允許預先部署好集羣,然後將其運送到現場並加入域。針對乙方來說在某些場景下還是會節省很多時間的。

Cluster Hardening
在使用SMB用於CSV羣集共享卷和S2D的內部通信時現在提供證書方式以實現更加安全的平臺。允許可故障專輯羣集在不依賴NTLM的情況下啓用安全基準。

USB見證
擴展了對SMB2兼容設備文件共享的支持。是的某些交換機或路由器中的USB磁盤可以作爲仲裁卷。

集羣基礎架構
CSV Cache當前默認爲啓動狀態用於加速提升虛擬機的性能。MSDTC現在支持CSV,用以支持在S2D中部署MSDTC的工作負載,如SQL Server等。增強的邏輯,用於檢測具有自我修復的分區節點,以將節點返回到集羣成員資格。增強的集羣網絡路由檢測和自我修復功能。

羣集感知更新
羣集感知更新(CAU)現在集成到了S2D中並支持S2D的感知,驗證並確保數據在每個節點上同步完成。通過僅在必要時重新啓動來檢查只能補丁的更新,及時爲進行補丁安裝,也可以協調羣集中所有節點的重新啓動以進行計劃維護。

Hyper-V VM的持久內存支持
爲了在虛擬機中利用持久性內存(即存儲級內存,例如Intel 傲騰存儲)的高吞吐量和低延遲,現在可以將其直接投射到VM中。這有助於大幅減少數據庫事務延遲或減少故障時低內存數據庫內存數據庫的恢復時間。

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