日前,存儲性能委員會(Storage Performance Council,簡稱SPC)公布了最新的SPC-1基準(zhǔn)評測報(bào)告,浪潮存儲AS5500G5以超330萬IOPS(每秒讀寫操作的次數(shù))、0.387ms時(shí)延的評測值,創(chuàng)造了8控存儲產(chǎn)品性能的全球最高成績。這是繼16控存儲性能領(lǐng)跑之后,浪潮存儲在8控領(lǐng)域再次突破,成為唯一在兩大存儲主流市場奪冠的廠商。
8控和16控存儲是業(yè)界的主流產(chǎn)品,主要覆蓋15K–100K美元的市場,占整體存儲市場份額的60%左右。浪潮存儲在這一領(lǐng)域的性能優(yōu)勢,將提升浪潮存儲在主流市場的產(chǎn)品競爭力。
本次,浪潮存儲8控性能奪冠,應(yīng)該說,這是浪潮存儲這些年苦練內(nèi)功的印證。浪潮存儲堅(jiān)持了近二十年的技術(shù)創(chuàng)新和積累,這方面完全沒有捷徑可走,不僅在硬件設(shè)計(jì)上下苦功和創(chuàng)新,比如多控之間的信息同步鏈路,率先采用基于Optane介質(zhì)的緩存層等等,更關(guān)鍵的是在軟件層面的深層優(yōu)化,比如用戶態(tài)驅(qū)動,QoS,智能感知等等。
存儲性能委員會公布最新的SPC-1基準(zhǔn)評測數(shù)據(jù)
“綜合性能指數(shù)”
大家都知道IOPS越高越好,但是卻少有人深刻的理解IOPS底層的生成機(jī)制。有兩個(gè)因素對IOPS有加成作用,或者說,存儲系統(tǒng)終極目標(biāo)就是這兩個(gè)參數(shù):
處理單個(gè)I/O耗費(fèi)的時(shí)間(延遲)有多少個(gè)并發(fā)線程在處理I/O(并發(fā))
顯而易見,并發(fā)數(shù)/延遲=IOPS。當(dāng)然,現(xiàn)實(shí)中的模型遠(yuǎn)非如此簡單,現(xiàn)實(shí)中一般采用異構(gòu)處理流水線方式處理I/O,也就是流水線中的模塊處理的是不同I/O的同一個(gè)子步驟,與此相比還有同構(gòu)流水線,。一個(gè)理想的提升流水線吞吐量的原則,就是將每一步的處理延遲做到相等且最小,或者將慢速處理步驟并行化。
浪潮存儲AS5500G5的IOPS和延時(shí)
根據(jù)并發(fā)數(shù)/延遲=IOPS,并發(fā)數(shù)越高越好,延遲越低越好。前者是可以很容易的實(shí)現(xiàn)的,只需要采用高核心數(shù)CPU,以及軟件的并行化優(yōu)化,就可以相對較為輕松的達(dá)到目的。但是對于延遲的優(yōu)化,可就是難上加難了,這就像公路,同時(shí)修兩個(gè)車道把路拓寬,簡單,但是想把路修成高速路,其耗費(fèi)的成本就會很高,對于I/O路徑,也是一樣,優(yōu)化I/O處理速度的一些辦法包括砍掉那些附加軟件功能,重寫內(nèi)核,采用用戶態(tài)驅(qū)動繞過內(nèi)核,等等,這里面哪一樣都不簡單。
不妨思考一下,既然這樣,存儲廠商為了實(shí)現(xiàn)高IOPS,是否可以瘋狂提升并發(fā)數(shù),而對延遲不聞不問呢?這樣做IOPS確實(shí)可以上來,但是只會在壓力測試的時(shí)候,通過將隊(duì)列深度提升以滿足這些并發(fā)線程的胃口,但是延遲并不會有降低。
在實(shí)際場景下,相當(dāng)一部分應(yīng)用根本不會以高并發(fā)異步I/O模式工作,這類應(yīng)用發(fā)出的都是同步I/O,以至于底層隊(duì)列根本壓不滿,存儲系統(tǒng)的高并發(fā)度根本無用武之地,導(dǎo)致實(shí)際性能慘不忍睹。
那么,既然IOPS越高越好,延遲越低越好,是否可以用IOPS與Latency的比值來斷定一款存儲系統(tǒng)的真實(shí)能力呢?也不客觀,因?yàn)閺S商可以只優(yōu)化其中一個(gè)參數(shù)來實(shí)現(xiàn)高比值。
我們認(rèn)為,應(yīng)該用一種橫向比較的比值作為性能指標(biāo)。比如就拿本次登頂8控SPC1的浪潮,和排第二的產(chǎn)品相對比。IOPS越高越好,延遲越低越好,那就用浪潮IOPS/第二名產(chǎn)品IOPS=I,浪潮延遲/第二名產(chǎn)品延遲=L,然后得出I/L=1.828
1.828這個(gè)比值,可以體現(xiàn)出廠商在提升并發(fā)度同時(shí)優(yōu)化I/O路徑降低延遲方面做的工作的一個(gè)均衡價(jià)值。也可以這么理解,浪潮8控AS5500G5相比第二名8控產(chǎn)品,在綜合I/O性能方面為后者的1.8倍。
如果以某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模型性能作為參考,算出每個(gè)廠商與這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)值的比值,就可以得出各個(gè)廠商的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)指數(shù),我們不妨將這個(gè)指數(shù)稱之為 “綜合性能指數(shù)”。
新指標(biāo)對業(yè)務(wù)應(yīng)用的意義
延遲對性能的影響幾乎深入到各個(gè)業(yè)務(wù)場景。例如國有六大行,每天需要處理超過1億筆交易,這些都對承載核心業(yè)務(wù)的存儲系統(tǒng)性能提出了巨大的挑戰(zhàn),通常情況下,億級規(guī)模用戶對存儲性能要求就要數(shù)十萬級別IOPS,同時(shí)時(shí)延需要保持在1ms以下,而核心數(shù)據(jù)庫和報(bào)表業(yè)務(wù)對IOPS與時(shí)延要求會更高。
再看銀行數(shù)字化營銷,針對于銀行智能客服、智能投顧、智能風(fēng)控、智能營銷等智能業(yè)務(wù)場景,涉及到AI的某些特定模型,對存儲系統(tǒng)性能要求極為苛刻,尤其是IOPS和時(shí)延性能指標(biāo)。例如,在訓(xùn)練階段,以大量隨機(jī)小IO為主,要求存儲具備極強(qiáng)的IO并發(fā)處理能力;在推理階段,要求存儲時(shí)延低,能快速響應(yīng)。
未來以交易所、理財(cái)機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)為主的金融機(jī)構(gòu)會面臨巨大的IT架構(gòu)壓力,其中對存儲系統(tǒng)最大的挑戰(zhàn)就是IOPS處理能力和控制時(shí)延能力。以股票交易為例,交易途中,存儲系統(tǒng)需要高并發(fā)接收和處理成百萬乃至上千萬億的交易數(shù)據(jù)時(shí),如果并發(fā)能力差、時(shí)延高,將導(dǎo)致買賣操作的卡頓,引發(fā)股民情緒波動,影響滿意度,嚴(yán)重的會導(dǎo)致用戶流失。
在金融領(lǐng)域,浪潮存儲在某大行幫助客戶把在線交易量提升3-5倍,在線交易時(shí)間縮短10%-30%,銀行桌面系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間縮短60%以上,而在AI自動駕駛領(lǐng)域,將模擬計(jì)算反饋時(shí)間縮短90%以上。其得益于浪潮存儲系統(tǒng)對延遲的優(yōu)化。
綜上,綜合性能指數(shù)對于現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)化的業(yè)務(wù)場景具有深刻價(jià)值。
總結(jié):
隨著各行業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,智慧化轉(zhuǎn)型的不斷加速,數(shù)據(jù)應(yīng)用于營銷、決策和分析已經(jīng)變得越來越重要,快速響應(yīng)市場變化的能力已經(jīng)成為企業(yè)的決勝因素,而作為堅(jiān)實(shí)的數(shù)字化底座,智算中心數(shù)據(jù)存儲性能將持續(xù)得到關(guān)注,成為轉(zhuǎn)型“標(biāo)配”。
本文來源于:大話存儲
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