Gérer les espaces de stockage direct dans VMM

Cet article offre une vue d’ensemble des espaces de stockage direct (S2D) et de leur déploiement dans l’infrastructure System Center - Virtual Machine Manager (VMM).

Les espaces de stockage direct (S2D) ont été introduits dans Windows Server 2016. Il regroupe les lecteurs de stockage physiques dans des pools de stockage virtuel pour fournir un stockage virtualisé. Avec le stockage virtualisé, vous pouvez :

• gérer plusieurs sources de stockage physique comme une seule entité virtuelle ;
• bénéficier d’un stockage économique, avec et sans périphériques de stockage externe ;
• regrouper différents types de stockage dans un seul pool de stockage virtuel ;
• approvisionner facilement le stockage, et étendre le stockage virtualisé à la demande en ajoutant de nouveaux disques.

Notes

VMM 2022 prend en charge l’infrastructure hyperconvergée Azure Stack (HCI, versions 20H2 et 21H2).

Comment cela fonctionne-t-il ?

S2D crée des pools de stockage, qu’il s’agisse d’un stockage attaché ou de nœuds spécifiques dans un cluster Windows Server. Le stockage peut être interne sur le nœud ou les périphériques de disque qui sont directement attachés à un seul nœud. Les lecteurs de stockage pris en charge incluent NVMe, SSD connecté via SATA ou SAS et le disque dur. Plus d’informations

• Lorsque vous activez S2D sur un cluster Windows Server, S2D détecte automatiquement le stockage éligible et l’ajoute à un pool de stockage pour le cluster.
• S2D crée également un cache de stockage intégré côté serveur pour optimiser les performances. Les lecteurs les plus rapides sont utilisés pour la mise en cache et les lecteurs restants pour la capacité. Découvrez plus en détail le cache.
• Vous créez des volumes à partir d’un pool de stockage. La création d’un volume crée le disque virtuel (espace de stockage), le partitionne et le met en forme, l’ajoute au cluster et le convertit en volume partagé de cluster (CSV).
• À l’aide de SMB 3.0, vous configurez différents niveaux de tolérance de panne pour un volume pour spécifier comment les disques virtuels sont répartis sur les disques physiques dans le pool. Vous pouvez configurer un volume sans résilience ou avec une résilience de miroir ou de parité. Plus d’informations

Déploiement convergé ou non convergé

Vous pouvez déployer un cluster exécutant S2D de deux façons :

• Déploiement hyperconvergé : le calcul Hyper-V et le stockage S2D s’exécutent sur le même cluster, sans être séparés. Cela permet une mise à l’échelle simultanée des ressources de calcul et de stockage.
• Déploiement convergé : les ressources de calcul s’exécutent sur un cluster Hyper-V. Le stockage S2D s’exécute sur un autre cluster. Vous mettez à l’échelle les clusters séparément pour une gestion plus précise.

Déploiement hyperconvergé

Voici une illustration du déploiement hyperconvergé :

Figure 1 : déploiement hyperconvergé

• Les fichiers de la machine virtuelle sont stockés sur des volumes partagés de cluster locaux.
• Les partages de fichiers et SMB ne sont pas utilisés.
• Une fois que les volumes partagés de cluster S2D sont disponibles, provisionnez-les comme vous le feriez pour tout autre déploiement Hyper-V.
• Vous mettez à l’échelle le cluster de calcul Hyper-V en même temps que son stockage S2D.

Déploiement désagrégé

Voici une illustration du déploiement désagrégé :

Figure 2 : Déploiement désagrégé

• Les partages de fichiers sont créés sur les volumes partagés de cluster d’espaces de stockage direct.
• Les machines virtuelles Hyper-V sont configurées pour stocker leurs fichiers sur le serveur de fichiers avec montée en puissance parallèle (SOFS) et accessibles à l’aide de SMB 3.0.
• Vous mettez à l’échelle les clusters Hyper-V et SOFS séparément pour une gestion plus précise. Par exemple, les nœuds de calcul peuvent être presque à pleine capacité pour de nombreuses machines virtuelles, mais les nœuds de stockage peuvent avoir une capacité de disque et d’IOPS excédentaire ; vous ajoutez donc uniquement des nœuds de calcul supplémentaires.

Étapes suivantes

Déployer un cluster S2D hyperconvergé