Компьютерные сети и технологии
Привет
Пользователь:

Пароль:



[ ]
[ ]

В сети
Гостей: 5
Участников: 0
На странице: 1
Участников: 5698, Новичок: Wonfrien

Разное


Унифицированные системы хранения – EMC VNX
на Monday 01 July 2013
от список авторов
в Hardware > Cистемы хранения данных


Оптимизация хранения и доступности данных

Основа VNX – системное ПО VNX OE FILE и VNX OE BLOCK. Управление системы осуществляется с помощью ПО Unisphere. Необходимо отметить, что ПО миграции данных SAN copy теперь доступно в базовом наборе VNX, т.е. покупка отдельной лицензии не требуется. В составе VNX предлагается 5 групп (suites) дополнительного функционала: FAST suite, Security & Compliance Suite, Loval protection Suite, Remote Protection Suite, Application Protection Suite. Это значительное упрощение по сравнению со схемами лицензирования, которые были у предыдущих поколений систем хранения EMC.
В системах VNX собраны все современные технологии, позволяющие максимально повысить как эффективность хранения, так и производительность. Для повышения эффективности хранения используются три технологии: автоматическое распределение активных и неактивных данных по уровням хранения (FAST VP) файл уровневая дедупликация и компрессия LUN. Все эти методы дают возможность снизить потребности в физическом объеме до 3-х раз.



Рис. 4. Как только данные попадают в категорию активных, они автоматически перемещаются на SSD-диски.


FAST Suite
В ПО FAST Suite входит следующий функционал: FAST VP, FAST Cache, Unisphere Analyzer, Unisphere Quality of Service manager.
Технология FAST Cache позволяет перемещать активные данные на SSD-накопители в реальном времени, гарантируя для них минимальное время доступа, функционируя по сути как дополнительный кэш большого объема. Данная технология позволяет увеличить производительность системы в периоды пиковой нагрузки.
Технология FAST VP (Fully Automated Storage Tiering for Virtual Pools) позволяет организовать внутреннюю иерархию данных по уровню критичности и производительности. Данные перемещаются по 1 Гбайт (как для блочных, так и для файловых данных) между уровнями. Работает все это следующим образом: сначала система измеряет интенсивность доступа к различным данным, измеряет профиль загрузки, затем в периоды низкой активности происходит перераспределение между пулами с различными дисками: SSD, SAS, NL_SAS (рис. 5).

Кэширование в реальном времени с помощью технологии FAST Cache



Планируемая оптимизация хранения с помощью технологии FAST VP
Рис. 5. Одновременная работа в реальном времени двух технологий: FAST Cache и FAST VP позволяет оптимизировать производительность по самой низкой достижимой стоимости.


Мониторинг и настройка алгоритмов перемещения данных осуществляются с помощью Unisphere Quality of Service Manager (UQM) и Unisphere Analyzer.
Оценки, проведенные ЕМС, показывают, что в сравнении с предыдущим поколением СХД ЕМС среднего класса – СХ4 (при сопоставимой стоимости) – увеличение производительности на новой платформе VNX составляет 3 и более раз.
Например, для Microsoft SQL, VNX поддерживает в 3 раза больше пользователей и транзакций по сравнению с СХ4. Аналогично, в виртуализованных средах Oracle VNX может поддерживать более, чем в 3 раза больше пользователей и транзакций. В средах VMware View, VNX может развернуть 500 виртуальных десктопов за 8 мин в сравнении с 27 мин для СХ4 (без Flash или FAST suite). Такой большой прирост по производительности обеспечивается за счет обновленной аппаратной платформы, а также зарекомендовавших себя технологий автоматизации хранения, главным образом FAST.
Исторически, DSS-нагрузки не совсем подходили для CX4, за исключением, возможно, для CX4-960. VNX изменил это положение. Так, CX4-120 мог достигать около 750 Mбайт/с, а VNX5300 – около 3500 Mбайт/с. Стоимость сравниваемых конфигураций в этом случае (Block_only VNX5300) на 84% выше, чем CX4, однако, чтобы достигнуть производительности на базе платформы CX4, потребовалась бы модель CX4-960, которая существенно дороже, чем VNX5300 (рис. 6). Сравнительные особенности двух технологий FAST Cache и FAST VP приведены в табл. 3.



Рис. 6. Производительность платформы VNX в сравнении с платформой СХ4 при сопоставимой стоимости моделей в среднем больше в 4,5 раза.




Табл. 3. Сравнительные особенности двух технологий


"Выделение ресурсов по требованию "(Thin Provisioning)
Реальное выделение ресурсов происходит только тогда, когда новые данные физически добавляются в LUN. Это дает возможность более эффективно (от 60% до 90%) использовать свободную емкость системы.
Дедупликация и компрессия
Файлуровневая дедупликация выполняется на VNX X-Blade-сервере как фоновая и асинхронная операция после того, как данные записаны в файловую систему. Данные делятся на активные и неактивные (последние составляют примерно 80% данных всего объема). Избегается дедупликация активных данных, потому что они, вероятнее всего, будут модифицированы или удалены в коротком промежутке времени. Система выбирает данные, ориентируясь на их возраст (время последнего доступа или модификации их) и размер. Можно управлять критериями выбора файлов для дедупликации, например, по типу файла или его имени. Если утилизация X-Blade сервера превышает определенный уровень (например, 75%) процесс дедупликации прекращается, чтобы не снижать производительность продуктивных онлайновых процессов.
Как только файл идентифицирован, для дедупликации выполняются 2 действия:
компрессия, при которой используются компоненты, подобные используемым в VNX для block LUN сжатия, и сама дедупликация, при которой используются хэшинг-алгоритмы от Avamar.
Эффективность от использования дедупликации может составлять порядка 37% для нетипичного NAS-окружения. Отдельные активные файлы на VNX могут сжиматься и дедуплицироваться через стандартную CIFS-компрессию в Windows или через EMC VSI Plug-in (для NFS-хранилищ) для VMware (рис. 7).



Рис. 7. Экономия пространства от опций компрессии файуровневой дедупликации может составлять до 50%




Поиск Компьютерные сети и технологии


Copyright © 2006 - 2016
При использовании материалов сайта ссылка на xnets.ru обязательна!
Render time: 0.0907 second(s); 0.0252 of that for queries. DB queries: 29. Memory Usage: 5,048kb