Модули Deckhouse Kubernetes Platform, позволяющие создавать платформы хранения и обработки данных
Deckhouse Data Orchestration
Готовое решение для построения платформы хранения и обработки данных
Deckhouse Data Orchestration предоставляет готовую инфраструктуру для построения любых хранилищ как гиперконвергентного типа, так и с полностью разделёнными слоями хранения и обработки данных, подходящих для реализации любых задач OLTP (DBaaS) и OLAP (Lakehouse). Архитектура решения рассчитана на гибридные и распределённые среды и работает «из коробки» в любом кластере Deckhouse Kubernetes Platform (DKP)
Снижение капитальных и операционных затрат, оптимизация совокупной стоимости владения (TCO)
Гибкое масштабирование, независимость ресурсов и эффективное использование существующей инфраструктуры
Быстрое развёртывание кластеров по готовым шаблонам архитектур под конкретные бизнес-задачи
Основные компоненты и возможности
Унифицированное решение для создания хранилищ любой сложности
Deckhouse Data Orchestration позволяет запускать хранилища и вычисления в любом кластере Deckhouse. Решение включает встроенные механизмы автоматизации (бэкапы, IAM, мониторинг) и поддерживает установку собственных дистрибутивов ПО хранения и обработки данных
Архитектурное разделенние Storage и Compute
Масштабирование становится ещё более гибким, обеспечивает независимость ресурсов и позволяет эффективнее использовать существующее оборудование
Единый слой хранения в любом окружении
Слой хранения объединяет сторонние СХД, SDS и локальные диски в общий слой, разделенный на 3 уровня, и работает в любых кластерах Deckhouse. Он масштабируется горизонтально и упрощает репликацию данных и реализацию гибридных сценариев
Встроенный MetaStore и поддержка Lakehouse
Сервис MetaStore встроен в платформу и работает «из коробки», обеспечивая управление метаданными в архитектуре Lakehouse
ИИ-агенты, упрощающие эксплуатацию сервисов
Встроенные ИИ-агенты анализируют поведение и работу сервисов, рекомендуют настройки, подсказывают оптимальные конфигурации и могут прогнозировать потенциальные сбои на основе собранных данных
Шаблоны архитектур под задачи бизнеса
Готовые развёртываемые шаблоны покрывают типовые задачи — от аналитических хранилищ до antifraud-платформ, CRM и отчётности
Сценарии использования Deckhouse Data Orchestration
Обеспечение работы корпоративных приложений
- Риски, связанные с отказоустойчивостью бизнес-критичных ИТ-систем (CBS, ERP, CRM и др.), снижаются при переходе на инфраструктуру с единым управлением
- Скорость вывода новых продуктов и сервисов увеличивается с улучшением технических характеристик ключевых ИТ-систем
- Операционные затраты сокращаются за счёт автоматизации управления и обслуживания
Аналитические хранилища
- Капитальные затраты сокращаются при более эффективном использовании имеющегося оборудования в аналитических хранилищах для ключевых процессов — кредитный конвейер, antifraud и др.
- Экономическая эффективность растёт при ускорении расчёта ключевой отчётности: BI, регуляторной и маркетинговой (campaign performance)
- Оптимизируется TCO хранилищ при разделении слоёв хранения и вычислений и частичном размещении данных в публичных облаках
Искусственный интеллект
- Размещение части ИИ-вычислений с дорогих GPU на более дешевые CPU/RAM помогает снизить затраты на ИИ-инфраструктуру
- Затраты на разработку ИИ-сервисов снижаются при использовании готовых векторных хранилищ с встроенным поиском и feature store, доступных как сервис и не требующих сопровождения
Как устроен Deckhouse Data Orchestration
Managed Services
Storage
Входные данные: Postgres, Kafka, Spark и другие сервисы создаются по единому сценарию с предсказуемым поведением и одинаковым интерфейсом
Managed Service Class: шаблон от администратора избавляет от ошибок, ограничивает неправильные конфигурации и позволяет разработчикам запускать сервисы без участия команды эксплуатации
Обработка данных: пользовательская конфигурация проверяется по правилам администратора и сохраняется в системе при успешной валидации
Синхронизация состояния: контроллер сравнивает описанное состояние с реальным и синхронизирует их, отражая статус в Conditions
Возможности: «из коробки» доступны мониторинг, IAM, снапшоты, встроенное TLS и управление хранилищем
Поддержка любых типов хранилищ с единым слоем управления: Storage работает с локальными, реплицируемыми и распределёнными томами в блочном и файловом режиме. Управление осуществляется через единый слой, без выделенных storage-узлов, с полной автоматизацией операций
Гиперконвергентная архитектура: диски вычислительных нод используются как хранилище, без выделенных storage-узлов. Это упрощает архитектуру и повышает утилизацию ресурсов
Отказоустойчивость и производительность: платформа сохраняет работоспособность при сбоях узлов и дисков, а также восстанавливает данные даже при отказе управляющего слоя, что повышает надёжность инфраструктуры
Гибкое масштабирование и миграция без простоя: хранилище поддерживает онлайн-масштабирование, создание снапшотов «на лету» и миграцию данных между узлами без остановки сервисов, а также поддерживает работу с файлами, превышающими размер одного физического диска
Интеграция с внешними хранилищами: поддерживается подключение к внешним СХД с аппаратными снапшотами и подключением по iSCSI/FC
Для кого
CTO
Обеспечивает масштабируемую архитектуру с независимым развитием Storage и Compute, снижая TCO, упрощая разработку и ускоряя запуск продуктов за счёт встроенных сервисов, декларативного управления и принципов Platform Engineering
CDO
Позволяет запускать DWH, ML и стриминг-решения в любых кластерах без препятствий со стороны инфраструктуры, ускоряя реализацию сценариев за счёт шаблонов и автоматизации
CIO
Снижает CAPEX и OPEX благодаря унифицированной архитектуре на базе Kubernetes, легко вписывается в утверждённый стек и обеспечивает централизованное self-service управление инфраструктурой, упрощая сопровождение и обслуживание
