次の方法で共有

フェールオーバー クラスタリングストレージアーキテクチャ

Windows Server フェールオーバー クラスタリングでは、クラスター化された役割の高可用性と回復性を提供するいくつかのストレージ アーキテクチャ パターンがサポートされています。 この記事では、SAN、NAS、ハイパーコンバージド、非集約記憶域スペース ダイレクト、混合トポロジなどの記憶域アーキテクチャについて説明します。

ここで説明する記憶域アーキテクチャは、コンピューティング コンポーネントと記憶域コンポーネントのスケーリング方法、およびクラスター共有ボリューム (CSV) または記憶域スペース ダイレクト (S2D) の使用方法を反映しています。 この記事では、考えられるすべてのストレージ アーキテクチャ構成や一般的でないエッジ ケースについて説明するわけではありません。

アーキテクチャの比較

Architecture ストレージの配置 スケーリング特性
SAN または NAS ストレージ コンピューティング クラスターによってネットワーク経由でアクセスされる外部共有ストレージ (SAN、NAS、または SMB 3.0 ファイル共有)。 コンピューティングとストレージは個別にスケーリングされます (ストレージを追加せずにコンピューティング ノードを追加します。ストレージの拡張はベンダー固有です)。
Hyperconverged S2D によってプールされた各クラスター ノード内のローカル ディスク。ノード間でレプリケートされるデータ。CSV はストレージを均一に表示します。 対称スケーリング — 各ノードはコンピューティングとストレージの両方を追加します。クラスターは、S2D の文書化されたノード数までサポートされています。
SAN ストレージを使用したハイパーコンバージド 同じクラスター内のローカル S2D プール (ReFS CSV) と外部 SAN ボリューム (NTFS CSV)ディスク セットは分離されたままになります。 デュアル スケーリング: ノード (コンピューティング + S2D ストレージ) を追加するか、SAN を個別に拡張します。
非集約記憶域スペース ダイレクト 個別のコンピューティング クラスターは、ネットワーク経由で個別の S2D ストレージ クラスターによって提供されるストレージにアクセスします。 コンピューティングとストレージは個別にスケーリングされます (コンピューティングノードのみを追加するか、ストレージクラスターノードのみを追加します)。
混在アーキテクチャのサポート 同じコンピューティング クラスターで使用される、非集約 SAN/NAS ストレージと S2D ベースのストレージの組み合わせ。 柔軟性— ワークロードごとに独立したスケーリング戦略と対称スケーリング戦略を組み合わせたもの。

すべてのアーキテクチャは、概要で説明されているクラスター機能 (クォーラム、正常性の監視、フェールオーバー) に依存します。 CSV の使用状況の詳細 (メタデータ同期、リダイレクトされた I/O) については、CSV の概要を参照してください。 SAN と NAS に関する考慮事項 (マルチパス、分離) については、クラスタリングのハードウェア要件を参照してください。 Scale-Out ファイル サーバーのアクティブ/アクティブ セマンティクスの概要について説明します。

SAN または NAS ストレージ

分離された SAN または NAS ストレージ (SMB 3.0 共有を含む) は、ストレージを別のファブリックに配置します。 クラスター ノードは、ネットワーク経由でストレージにアクセスします。 コンピューティングとストレージは個別にスケーリングされます。

非集約 SAN または NAS モデルの主な特性は次のとおりです。

  • VM、Scale-Out File Server データ、SQL Server (SMB 上)、およびその他のクラスター化されたアプリのフェールオーバーをサポートします。

  • SAN または NAS プラットフォームは、ストレージの可用性と回復性を提供します。 マルチパス I/O または NIC チーミングを使用して、単一障害点を排除します ( ハードウェア要件を参照)。

  • SMB 共有は、スループットと回復性のために SMB マルチチャネルと SMB ダイレクトの恩恵を受けることができます。

  • 独立したスケーリング: ストレージなしでコンピューティング (CPU/RAM) を追加するか、ストレージを単独で拡張します。

  • クラスターでは、最大 64 個のノードがサポートされます。

SAN または NAS でバックアップされたフェールオーバー クラスターをデプロイまたは拡張する前に、次の計画に関する考慮事項を確認してください。

  • スケーリングとパフォーマンスはベンダー固有です。 プラットフォームのガイダンスを参照してください。

  • ブロック プロトコル (ファイバー チャネル、iSCSI) のファームウェアとドライバーの整合性を維持します。 SMB のネットワーク冗長性を確保します。

  • 競合を減らすために、クライアントと管理パスからストレージ トラフィックを分離します。

  • ストレージ プラットフォームの回復性に合わせて、ネットワーク パスの可用性と冗長性を計画します。

  • クラスター ノードのみが共有リソースにアクセスできるように、ファイル共有 ACL を適用します。

ストレージのライフサイクルまたは増加がコンピューティングと異なる場合、または一元化された共有ストレージが複数のクラスターにサービスを提供する必要がある場合は、このモデルを選択します。 ストレージ クラスターのスケーリングはベンダー固有です。 ベンダーに問い合わせて、提供されているストレージ ソリューションをスケーリングする方法を理解してください。

Hyperconverged

このハイパーコンバージド構成では、記憶域スペース ダイレクトは各クラスター ノードのローカル ドライブを共有記憶域プールにプールし、ボリュームをクラスター共有ボリューム (CSV) として表示し、回復性のためにクラスター ノード間でデータをレプリケートします。 クラスター ノードを追加すると、コンピューティング (CPU と RAM) とストレージ容量が一緒に増加します。

ハイパーコンバージド モデルの主な特性:

  • 仮想マシン、Scale-Out File Server アプリケーション データ、SQL Server データベース (SMB および CSV 上)、コンテナー化されたアプリケーションなどのクラスター化されたワークロードをサポートします。

  • クラスター フェールオーバーを使用すると、VM やその他のクラスター化されたロールをクラスター内の任意のノードで移動または再起動できます。

  • ローカル NVMe、SSD、HDD デバイスはプールされ、ボリュームは均一な名前空間の CSV として公開されます。

  • データの回復性では、ミラーリング、パリティ、または入れ子になった回復性が使用され、データは他のノードにレプリケートされます。 記憶域スペース ダイレクトのフォールト トレランスの詳細については、「 フォールト トレランスとストレージ効率」を参照してください。

  • 対称スケーリング。つまり、追加された各ノードがコンピューティングとストレージの両方を提供します。

  • クラスターは、記憶域スペース ダイレクトを使用して 1 から 16 個のノードをサポートします。

  • 待機時間の短い東西ネットワークと、RDMA (RoCE または iWARP) が構成されている場合は、スループットが向上し、CPU オーバーヘッドが削減されます。

ハイパーコンバージド クラスターをデプロイまたは展開する前の計画に関する考慮事項:

  • ファームウェアとドライバーのバージョンは、ストレージ アダプターとドライブ間で一貫性を保ちます。

  • ネットワーク構成 (QoS、RDMA 優先度、フロー制御) を検証して、輻輳を回避し、予測可能な待機時間を確保します。

  • 公開されているガイダンスを使用して、パフォーマンスの推奨比率を維持することで、キャッシュレベルと容量レベル (NVMe、SSD、HDD) のサイズを設定します。

  • クラスターがドライブやノードの障害を安全に許容し、稼働率が100%近くに達しないように、再構築のための容量を確保します。

  • ドライブ、エンクロージャ、レプリケーションの正常性を積極的に監視します。

コンピューティング ホストとプールされたローカル ディスクを含む基本的なハイパーコンバージド記憶域スペース ダイレクト クラスターの図。

非集約記憶域スペース ダイレクト

非集約記憶域スペース ダイレクトは、コンピューティングと記憶域を個別のクラスターに分割します。 コンピューティング クラスター (VM、Scale-Out ファイル サーバーの役割、SQL Server データベース、コンテナー化されたアプリケーションなどのワークロードを実行している) は、SMB 3.0 経由で別の記憶域スペース ダイレクト クラスターによって提供される記憶域にアクセスします。

集約解除された記憶域スペース ダイレクト アーキテクチャの主な特性:

  • 独立したスケーリング: より多くの CPU および RAM リソース用のコンピューティング ノードのみを追加するか、容量とパフォーマンスのためにストレージ ノードのみを追加します。 増加率は分岐する可能性があります。

  • SMB または CSV ベースの共有を介して公開される場合、ハイパーコンバージド モデルと同じクラスター化ワークロードをサポートします。

  • ストレージ クラスターでは、ミラーリング、パリティ、または入れ子になった回復性が使用され、データは他のノードにレプリケートされます。 記憶域スペース ダイレクトのフォールト トレランスの詳細については、「 フォールト トレランスとストレージ効率」を参照してください。

  • メンテナンスの分離: コンピューティング ノードとは別にストレージ ノードにパッチを適用または再起動できます。

  • 複数のコンピューティング クラスターで、1 つのストレージ クラスターの共有を使用できます (容量とパフォーマンスの計画に従います)。

  • コンピューティング クラスターでは、1 から 64 個のノードがサポートされます。

  • ストレージ クラスターでは、1 から 16 個のノードがサポートされます。

  • 予測可能なパフォーマンスを得るには、クラスター間の信頼性の高い低待機時間の東西ネットワーク (必要に応じて RDMA) が必要です。

ディスアグリゲートされたストレージ スペース ダイレクトを展開または拡張する前の計画に関する考慮事項:

  • ストレージ ノード間でファームウェア、ドライバー、OS の更新頻度を調整します。 ドライバーのバージョンを混在させないようにしてください。

  • ネットワーク構成 (QoS、RDMA 優先度、フロー制御) を検証して、輻輳を回避し、予測可能な待機時間を確保します。

  • 異なる成長 (CPU、RAM、容量、IOPS) を予測し、各クラスターを個別にスケーリングするタイミングのしきい値を設定します。

  • 最小特権アクセスを適用します。 ファイル共有 ACL を使用して、コンピューティング クラスターとストレージ クラスター間の管理アクセスを、必要なクラスター ノードに制限します。

  • 独立したコンピューティングがストレージの可用性の影響を受けないように、ストレージ クラスターでドライブ、エンクロージャ、レプリケーションの正常性を事前に監視します。

次の図は、1 つのコンピューティング クラスターと 1 つのストレージ クラスターを使用した、非集約デプロイを示しています。

非集約アーキテクチャの図: 別の記憶域スペース ダイレクト クラスターにアクセスする 1 つのコンピューティング クラスター。

コンピューティング リソースをさらに追加する場合は、既存のコンピューティング クラスターに新しいノードを追加するか、新しいクラスターを追加できます。 次の図は、記憶域を追加せずに新しいクラスターを追加した場合の単純なデプロイの動作を示しています。

2 つ目のコンピューティング クラスターを追加した後の非集計モデルを示す図 (コンピューティング スケールのみ)。

コンピューティング リソースを追加せずにデータをホストするためのストレージ リソースを追加する場合は、既存のストレージ クラスターに新しいノードを追加するか、新しいクラスターを追加できます。 次の図は、CPU や RAM などのコンピューティング リソースを追加せずに新しいクラスターを追加したときの単純なデプロイの外観を示しています。

2 つ目のストレージ クラスターを追加した後の非集約モデルを示す図 (ストレージ スケールのみ)。

SAN ストレージを使用したハイパーコンバージド

Windows Server 2022 以降では、ハイパーコンバージド記憶域スペース ダイレクトと、同じフェールオーバー クラスター内の外部 SAN 記憶域を組み合わせることができます。 このアーキテクチャでは、ハイパーコンバージド記憶域スペース ダイレクト クラスター (プールされ、ReFS ベースの CSV として公開されているローカル ディスク) と、同じクラスターに提示され、NTFS ベースの CSV として追加された外部 SAN 記憶域が組み合わされます。 2 つのストレージ ソースは共存しますが、分離されたままです。

ハイパーコンバージドと SAN モデルの主な特性:

  • 共存: S2D CSV と SAN CSV は、同じフェールオーバー クラスター内で並行して動作します。

  • 厳密な分離: SAN ディスクは記憶域スペース ダイレクト プールに追加しないでください。個別に管理されます。

  • 書式設定の要件:

    • SAN ボリュームを NTFS としてフォーマットしてから、クラスター共有ボリュームに変換します。

    • 記憶域スペース ダイレクト ボリュームを ReFS として書式設定してから、クラスター共有ボリュームに変換します。

  • サポートされている SAN 接続には、ファイバー チャネル、iSCSI、iSCSI ターゲットが含まれます。

  • ワークロードの配置の柔軟性: S2D ボリュームに待機時間の影響を受けやすいワークロードまたは ReFS に最適化されたワークロード (大規模な VHDX セットやコンテナー レイヤーなど) を配置します。 特定の NTFS 機能または既存の SAN 管理ツールを必要とするワークロードを SAN ボリュームに配置します。

  • 独立した容量拡張: ハイパーコンバージド ノードを追加して、計算能力とストレージを拡張するか、SAN 容量を拡張してストレージのみを追加します。

  • 障害ドメインは異なるままです。S2D は、回復性セットを使用してドライブとノードの障害を処理します。 SAN は、独自のコントローラー、ファブリック、またはマルチパス設計を使用して可用性を処理します。

  • 記憶域スペース ダイレクト クラスターでは、1 から 16 個のノードがサポートされます。

組み合わされたハイパーコンバージドと SAN アーキテクチャを展開または拡張する前の計画に関する考慮事項:

  • SAN のスケーリングとパフォーマンスはベンダー固有です。プラットフォームのガイダンスを参照してください。

  • S2D 記憶域プールに SAN で提供されるディスクを追加しないでください。

  • ストレージ サブシステム (S2D アダプターと SAN HBA/NIC) の両方のファームウェアとドライバーのバージョンを一貫して維持します。

  • ワークロードの配置ガイドライン (高チャーンや重複除去の適合性など) を確立し、使用する CSV の種類を文書化します。

  • 容量の傾向を個別に監視する: S2D プールの使用率と SAN アレイの使用率を比較してアップグレードを予測します。

  • バックアップとディザスター リカバリーの戦略を調整する。SAN スナップショットと S2D ベースのボリューム バックアップは、さまざまなスケジュールとツールに従う場合があります。

  • パフォーマンスの分離を確認する。負荷の高い SAN I/O では、東西 S2D レプリケーション トラフィックを混雑させるべきではありません。

  • 各ストレージ プラットフォームの可用性に合わせて、SAN とネットワーク パスの可用性と冗長性を計画する必要があります。

混在アーキテクチャのサポート

Hyper-V では、同じコンピューティング クラスターで次のアーキテクチャを組み合わせることがサポートされています。

  • 分散型記憶域スペース ダイレクトを備えた Hyper-V

  • SAN を使用した分散型 Hyper-V

  • NAS を用いた Hyper-V の分解

次の図は、非集約 SAN と NAS ストレージの組み合わせを含むコンピューティング クラスターを使用したデプロイの例を示しています。

分散 SAN と NAS ストレージの組み合わせを含むコンピューティング クラスターを使用したデプロイを示す図。

ネットワーク ストレージ プロトコル

Windows Server では、次のネットワーク ファイル ストレージ プロトコルがサポートされています。

Windows Server では、次のネットワーク ブロック ストレージ プロトコルもサポートされています。

  • iSCSI

  • ファイバー チャネル

  • InfiniBand

注

最終的に、構成の詳細によって、デプロイでこれらのプロトコルがサポートされているかどうかが決まります。 たとえば、Hyper-V 仮想スイッチを使用するデプロイでは、InfiniBand はサポートされません。 ただし、仮想スイッチにバインドされていない場合は、InfiniBand デバイスをサポートできます。

Microsoft では、ネットワーク ブロック ストレージ用のインボックス ソフトウェア ベースの iSCSI イニシエーターも提供しています。

Windows Server カタログで使用可能な任意のデバイスに対してストレージ ベンダー クライアントを使用することもできます。

  • Last updated on