2016-11-22 22:36:12
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中存储
虚拟化存储
在虚拟环境中,延迟性对该虚拟机(VM)和台式机操作的速度有直接影响,减少等待时间意味着更高效地利用处理器和内存。

通常,适用于所有环境的三大关键存储性能指标包括:延迟性,吞吐量(或带宽)以及IOPS。

延迟性(也称为响应时间)描述完成一个I/O(输入输出)操作所需要花费的时间,其基本上反应了一个存储系统响应读写请求的速度。

其值通常以毫秒计,最快的闪存驱动器现在还不到一毫秒。在理想的情况下,延迟等待时间为零,导致应用程序读/写操作到永久存储介质可以顺利实现。但是,在物理方式情况下,每一个I/O操作都会存在一定的延迟。

对于任何存储解决方案,其目的是尽量减少延迟值。毕竟,存储通常是IT基础设施的瓶颈。更低的延迟意味着更少的等待完成I/O响应,因此导致了更快的任务执行。

在虚拟环境中,延迟性对该虚拟机(VM)和台式机操作的速度有直接影响,减少等待时间意味着更高效地利用处理器和内存。

这样一来,我们就会看到虚拟环境采用固态存储和在服务器进行I/O管理的趋势。在这里,闪存缓存硬件和软件的目的是消除数据遍历网络的需求,从而产生非常低的延迟值。

吞吐量:存储系统传输固定的数据量所需要的时间,被称为吞吐量和带宽。通常情况下,吞吐量是以兆字节每秒(Mbps)或类似的单位进行衡量的。

存储阵列和磁盘设备可以作为测量吞吐量的两个指标,用以测量持续的吞吐量和峰值吞吐量。持续吞吐量是在一段长时间内测量设备或系统的恒定的数据吞吐能力。而峰值吞吐量表示一个系统可以在短时期内所提供数据处理水平。

在VDI(虚拟桌面基础设施)环境中,峰值吞吐量水平是非常重要的:当很多用户同时登录到系统,并在同一时间启动虚拟机,可以产生巨大的I/O需求,届时,如果系统不能有效地管理,就会导致业绩不佳和延迟上升。

当在数据存储之间管理虚拟机之间的动态数据存储时,良好的吞吐量数据对于虚拟服务器环境的管理也是非常重要的。这时,能够测量吞吐量和理解需求高峰对于虚拟环境是相当关键的。

IOPS(每秒输入输出操作):IOPS是测量一个存储系统每秒能够执行的个别读/写请求的数量。这个数字相当重要的,但其与吞吐量又有微妙的不同。

在许多情况下,供应商将使用IOPS作为衡量其产品的性能的指标,但这些数字需要同时考虑在每个操作过程中传输的数据块的大小。

例如,许多小的(比如,4KB)处理需求要比大的(1MB)数据处理需求更容易。读取也是一样的,特别是随机的,而不是连续的数据集,后者通常比写入要花费更多的时间。因此,IOPS需要对亟待处理的数据块和操作的类型进行判断。

延迟性,吞吐量和IOPS之间的关系

延迟性、IOPS和吞吐量三者之间都是密切相关的。存储系统在极低的I/O延迟条件下将能够提供较高IOPS性能。在最基本的层面上,IOPS数能够达到的仅仅是1/延迟时间,所以3毫秒(或1/0.003)的延迟等待时间转化为333 IOPS。

一个能提供高IPOS数据块的存储系统可以提供高吞吐量,其值是IOPS值乘以I/O数目大小。

当然,供应商再进行性能介绍时,往往报出非常高的数字,这是有理由的。存储阵列能够管理I/O并行或并发的工作负载,同时处理多个I/O操作。

并发是通过提供多个路径到存储系统,使用系统存储器作为高速缓存队列来实现传输的。这为我们带来了一种新的测量方法:队列深度,说明设备可以同时处理多少I/O请求。

一个单一的磁盘驱动器将有一个单或双的数据队列长度,而一个大型企业的阵列将提供一个队列深度为每LUN几十或几百,每端口,或两者的组合。

通过将多个请求进行排队,存储装置可以优化写入处理,减少了一些存储数据的物理延迟,这对于旋转磁盘的硬盘驱动器特别有效,因为头部运动可以显著减少。

工作负荷配置文件和测量

识别和记录指标提供了了解存储性能的原始数据,但任何数据的上涨,均需要考虑I/O配置模式和相关的测量条款。这是因为所有应用程序会产生不同的负载需求。

这方面的一个例子:VDI和虚拟服务器的流量是高度随机的,由于活动数据在整个数据存储或卷上存储虚拟硬盘上的随机扩散。VDI的数据大多通常是读重的(80R/20W的百分比例或更高);这样,低的读取I/O延迟会带来显著的性能提升。

选择其中的度量数据是如何被记录也是非常重要的,以便能够提供端到端的视图,了解I/O性能。

在大型机的时代,一个单一的I/ O操作,可以从开始到结束进行跟踪,显示整个过程中那一步发生了延迟。今天,I/O要复杂得多,其可以在存储装置内和主机本身内测量管理程序。

并没有绝对正确或错误测量方法;每种方法都能够给出该系统的操作透视图。从阵列中获得的值显示如何处理外部存储需求。例如,从主机获得的值能够显示数据存储如何影响单个客户机的性能,同时,来自系统管理程序的值则显示了存储网络的有效性。

两种管理程序(vSphere ESXI和Hyper-V)的共同点在于允许通过移动工作负载来优化存储性能。例如vSphere的存储DRS,依据历史测量的I/ O延迟的基本数据给出虚拟机迁移的建议。同时,Hyper-V中的智能设置能够实现基于VM IOPS的计算。

我们所谈论的大部分数据信息均是基于技术的,但也有基于财务指标的,这些数据在购买相关产品和设置数据存储层时需要考虑。其中包括$/ GB,是衡量每单位容量的成本。但是,随着闪存的引进,其$/ GB要比旋转磁盘更高,当考应用程序的性能时,$/IOPS可以有更多有用的意义。

由于虚拟环境的随机性,延迟是在监测物理存储资源状况的关键指标。延迟性是有相关性的,无论一个系统包含一个或上百台虚拟机。

当我们查看支持多台VM的容量时,吞吐量发挥着重要的作用,因为实现规模化扩展虚拟环境需要具备相应的吞吐量方面的能力。正如上文已经讨论过的,在管理需求的高峰期,可以是一个VDI环境方面的问题,需要考察其在峰值期间的读写负载能力。

从主机的角度来看,IOPS通常用作标准的度量,因为这提供了一个抽象的观点,即不依赖于底层的硬件功能。这被看作是衡量私人和云计算虚拟基础架构的措施。

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