Glossaire Nutanix

Système de fichiers distribué : qu'est-ce qu'un DFS ?



Un système de fichiers distribué, ou DFS, est un système de stockage et de gestion des données qui permet aux utilisateurs ou aux applications d'accéder à des fichiers de données tels que des fichiers PDF, des documents Word, des images, des fichiers vidéo, des fichiers audio, etc., à partir d'un stockage partagé sur l'un des multiples serveurs en réseau. Avec des données partagées et stockées sur un cluster de serveurs, un DFS permet à de nombreux utilisateurs de partager des ressources de stockage et des fichiers de données sur de nombreuses machines.

Il existe deux principales raisons pour lesquelles une entreprise utiliserait un DFS : 

  • Pour stocker des données de manière permanente sur un support de stockage secondaire
  • Pour partager facilement, efficacement et en toute sécurité des informations entre les utilisateurs et les applications

En tant que sous-système du système d'exploitation de l'ordinateur, le DFS gère, organise, stocke, protège, récupère et partage des fichiers de données. Les applications ou les utilisateurs peuvent stocker ou accéder à des fichiers de données dans le système comme ils le feraient pour un fichier hébergé localement. À partir de leurs ordinateurs ou smartphones, les utilisateurs peuvent voir tous les dossiers partagés du DFS comme un chemin unique qui se ramifie dans une structure arborescente vers des fichiers stockés sur plusieurs serveurs. 

Un DFS comporte deux composants essentiels :

  • Transparence de l’emplacement – cela signifie que les utilisateurs verront un espace de noms unique pour tous les fichiers de données, quel que soit l’ordinateur qu’ils utilisent pour accéder ou stocker les fichiers. Les utilisateurs ne pourront pas savoir où le fichier a été stocké initialement et peuvent déplacer les fichiers dans les dossiers au besoin sans avoir à modifier le nom du chemin.
  • Redondance – via une fonctionnalité de réplication de fichiers, le DFS répartit les copies d'un fichier sur les nœuds du cluster, ce qui signifie que les données restent hautement disponibles, même en cas de défaillance du serveur.
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Fonctionnement des systèmes de fichiers distribués

Avec un DFS, les postes de travail et les serveurs sont mis en réseau pour créer un système de fichiers parallèle avec un cluster de nœuds de stockage. Le système est regroupé sous un seul espace de noms et pool de stockage et peut permettre un accès rapide aux données via plusieurs hôtes ou serveurs simultanément. 

Les données elles-mêmes peuvent résider sur une variété de périphériques ou de systèmes de stockage, des disques durs (HDD) aux disques SSD en passant par le cloud public. Quel que soit l’endroit où les données sont stockées, le DFS peut être configuré en tant qu’espace de noms autonome (ou indépendant), avec un seul serveur hôte, ou en tant qu’espace de noms basé sur un domaine avec plusieurs serveurs hôtes. 

Lorsqu'un utilisateur clique sur un nom de fichier pour accéder à ces données, le DFS vérifie plusieurs serveurs, selon l'emplacement de l'utilisateur, puis sert la première copie disponible du fichier dans ce groupe de serveurs. Cela évite que les serveurs ne soient trop encombrés lorsque de nombreux utilisateurs accèdent aux fichiers, et cela maintient également les données disponibles en cas de dysfonctionnement ou de panne du serveur.  

Grâce à la fonction de réplication de fichiers du DFS, toutes les modifications apportées à un fichier sont copiées dans toutes les instances de ce fichier sur les nœuds du serveur.

Caractéristiques des systèmes de fichiers distribués

Il existe de nombreuses solutions de DFS conçues pour aider les entreprises à gérer, organiser et accéder à leurs fichiers de données, mais la plupart d'entre elles comprennent les fonctionnalités suivantes :

  • Transparence de l’accès – les utilisateurs accèdent aux fichiers comme s’ils étaient stockés localement sur leurs propres postes de travail
  • Transparence de l'emplacement – les machines hôtes n'ont pas besoin de savoir où se trouvent concrètement les données du fichier, car c'est le DFS qui s'en occupe
  • Verrouillage des fichiers – le système verrouille les fichiers en cours d'utilisation pour tous les emplacements pour empêcher deux utilisateurs de différents emplacements de modifier le même fichier en même temps.
  • Chiffrement des données en transit – le DFS protège les données en les chiffrant à mesure qu'elles se déplacent à travers le système
  • Prise en charge de plusieurs protocoles – les hôtes peuvent accéder aux fichiers par le biais d’une série de protocoles, tels que Server Message Block (SMB), Network File System (NFS) et Portable Operating System Interface (POSIX), pour n’en nommer que quelques-uns

Quels sont les avantages d'un système de fichiers distribué ?

L’avantage numéro un d’un système de fichiers distribué est qu’il permet aux utilisateurs d’accéder aux mêmes données à partir de nombreux emplacements. Il simplifie également le partage d'informations entre plusieurs zones géographiques, ce qui est extrêmement efficace. Le DFS peut éliminer complètement le besoin de copier des fichiers d’un site à un autre ou de déplacer des dossiers, des processus qui nécessitent du temps et des efforts qui seront mieux dépensés ailleurs.

Autres avantages :

  • Résilience des données – étant donné que les fichiers résident à plusieurs emplacements, une panne de serveur ne constituera pas une catastrophe
  • Efficacité du réseau – les charges de travail lourdes ne ralentiront pas le système car le DFS peut récupérer des données à partir du prochain nœud disponible
  • Accès aux informations les plus récentes – les modifications apportées aux dossiers ou fichiers partagés sont visibles et disponibles instantanément pour tous ceux qui utilisent le DFS
  • Évolutivité simple – développer le système signifie simplement ajouter plus de nœuds
    Fiabilité élevée – la perte de données devient beaucoup moins préoccupante grâce aux fichiers répliqués sur les hôtes
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Quelle est la différence entre les systèmes de fichiers distribués et le stockage objet ?

À l'instar d'un DFS, le stockage objet stocke également des informations sur de nombreux nœuds d’un cluster pour favoriser un accès rapide, résilient et efficace aux données. Ils éliminent tous les deux le « point unique de défaillance » potentiel. Mais ils se distinguent néanmoins.

Le DFS et le stockage objet sont différents à plusieurs égards, notamment :

  • La structure – au lieu de stocker des fichiers de données dans une structure hiérarchique comme le fait le DFS, le stockage objet se compose de buckets plats d’objets. 
  • L'utilisation d'API - – comme indiqué précédemment, le DFS prend en charge les protocoles de système de fichiers traditionnels, de sorte qu’il fonctionne avec presque toutes les applications. Le stockage objet recourt à une API REST, ou une API de transfert d’état de représentation, qui a été conçue pour être utilisée sur le Web, car elle repose sur des requêtes HTTP pour accéder aux données et les utiliser. Deux spécifications sont disponibles pour les applications permettant d’accéder au stockage objet : la spécification S3 développée par Amazon et l’API Openshift Swift développée par RedHat.
  • La méthode de modification – le DFS permet aux utilisateurs d'effectuer des modifications, ou d'écrire, n'importe où dans n'importe quel fichier de données. Pour effectuer des modifications dans un stockage objet, les utilisateurs doivent remplacer intégralement un objet.

Exemples de systèmes de fichiers distribués et cas d'utilisation

Lorsqu’il s’agit de trouver une solution de DFS, les choix ne manquent pas. Cela va de logiciels open-source gratuits, tels que Ceph et Hadoop DFS, à des options avec accès à distance comme AWS S3 et Microsoft Azure, en passant par des solutions propriétaires telles que Nutanix Files et Nutanix Objects

Les caractéristiques du DFS le rendent idéal pour toute une gamme de cas d’utilisation, en particulier parce qu’il est particulièrement bien adapté aux charges de travail qui nécessitent des lectures et des écritures étendues et aléatoires, et des tâches gourmandes en données, de manière générale. Cela pourrait inclure des simulations informatiques complexes, du calcul haute performance, du traitement de journaux et du machine learning.

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