日前,存儲性能委員會(Storage Performance Council,簡稱SPC)公布了最新的SPC-1基準評測報告,浪潮存儲AS5500G5以超330萬IOPS(每秒讀寫操作的次數(shù))、0.387ms時延的評測值,創(chuàng)造了8控存儲產品性能的全球最高成績。這是繼16控存儲性能領跑之后,浪潮存儲在8控領域再次突破,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。浪潮存儲在這一領域的性能優(yōu)勢,將提升浪潮存儲在主流市場的產品競爭力。
本次,浪潮存儲8控性能奪冠,應該說,這是浪潮存儲這些年苦練內功的印證。浪潮存儲堅持了近二十年的技術創(chuàng)新和積累,這方面完全沒有捷徑可走,不僅在硬件設計上下苦功和創(chuàng)新,比如多控之間的信息同步鏈路,率先采用基于Optane介質的緩存層等等,更關鍵的是在軟件層面的深層優(yōu)化,比如用戶態(tài)驅動,QoS,智能感知等等。
存儲性能委員會公布最新的SPC-1基準評測數(shù)據
“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底層的生成機制。有兩個因素對IOPS有加成作用,或者說,存儲系統(tǒng)終極目標就是這兩個參數(shù):
處理單個I/O耗費的時間(延遲)有多少個并發(fā)線程在處理I/O(并發(fā))
顯而易見,并發(fā)數(shù)/延遲=IOPS。當然,現(xiàn)實中的模型遠非如此簡單,現(xiàn)實中一般采用異構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的同一個子步驟,與此相比還有同構流水線,。一個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
根據并發(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,同時修兩個車道把路拓寬,簡單,但是想把路修成高速路,其耗費的成本就會很高,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,重寫內核,采用用戶態(tài)驅動繞過內核,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確實可以上來,但是只會在壓力測試的時候,通過將隊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。
在實際場景下,相當一部分應用根本不會以高并發(fā)異步I/O模式工作,這類應用發(fā)出的都是同步I/O,以至于底層隊列根本壓不滿,存儲系統(tǒng)的高并發(fā)度根本無用武之地,導致實際性能慘不忍睹。
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)的真實能力呢?也不客觀,因為廠商可以只優(yōu)化其中一個參數(shù)來實現(xiàn)高比值。
我們認為,應該用一種橫向比較的比值作為性能指標。比如就拿本次登頂8控SPC1的浪潮,和排第二的產品相對比。IOPS越高越好,延遲越低越好,那就用浪潮IOPS/第二名產品IOPS=I,浪潮延遲/第二名產品延遲=L,然后得出I/L=1.828
1.828這個比值,可以體現(xiàn)出廠商在提升并發(fā)度同時優(yōu)化I/O路徑降低延遲方面做的工作的一個均衡價值。也可以這么理解,浪潮8控AS5500G5相比第二名8控產品,在綜合I/O性能方面為后者的1.8倍。
如果以某個標準模型性能作為參考,算出每個廠商與這個標準值的比值,就可以得出各個廠商的一個標準指數(shù),我們不妨將這個指數(shù)稱之為 “綜合性能指數(shù)”。
新指標對業(yè)務應用的意義
延遲對性能的影響幾乎深入到各個業(yè)務場景。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,同時時延需要保持在1ms以下,而核心數(shù)據庫和報表業(yè)務對IOPS與時延要求會更高。
再看銀行數(shù)字化營銷,針對于銀行智能客服、智能投顧、智能風控、智能營銷等智能業(yè)務場景,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和時延性能指標。例如,在訓練階段,以大量隨機小IO為主,要求存儲具備極強的IO并發(fā)處理能力;在推理階段,要求存儲時延低,能快速響應。
未來以交易所、理財機構、保險機構為主的金融機構會面臨巨大的IT架構壓力,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)據時,如果并發(fā)能力差、時延高,將導致買賣操作的卡頓,引發(fā)股民情緒波動,影響滿意度,嚴重的會導致用戶流失。
在金融領域,浪潮存儲在某大行幫助客戶把在線交易量提升3-5倍,在線交易時間縮短10%-30%,銀行桌面系統(tǒng)響應時間縮短60%以上,而在AI自動駕駛領域,將模擬計算反饋時間縮短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)網化的業(yè)務場景具有深刻價值。
總結:
隨著各行業(yè)規(guī)模的不斷擴大,智慧化轉型的不斷加速,數(shù)據應用于營銷、決策和分析已經變得越來越重要,快速響應市場變化的能力已經成為企業(yè)的決勝因素,而作為堅實的數(shù)字化底座,智算中心數(shù)據存儲性能將持續(xù)得到關注,成為轉型“標配”。
本文來源于:大話存儲
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