Najlepsze rozwiązania dotyczące jednostki magazynowej maszyny wirtualnej platformy Azure dla usługi Azure NetApp Files

Artykuł
10/19/2024

W tym artykule opisano najlepsze rozwiązania dotyczące jednostek SKU (SKU) maszyn wirtualnych platformy Azure, w tym różnice między jednostkami SKU i między nimi.

Zagadnienia dotyczące wyboru jednostki SKU

Wydajność magazynu obejmuje więcej niż szybkość samego magazynu. Szybkość procesora i architektura mają wiele wspólnego z ogólnym środowiskiem z dowolnego konkretnego węzła obliczeniowego. W ramach procesu wyboru dla danej jednostki SKU należy wziąć pod uwagę następujące czynniki:

AMD lub Intel: na przykład sygnatura dostępu współdzielonego używa biblioteki jądra matematycznego zaprojektowanej specjalnie dla procesorów Intel. W takim przypadku jednostki SKU firmy Intel są preferowane w przypadku jednostek SKU AMD.
Typy maszyn F2, E_v3 i D_v3 są oparte na więcej niż jednym mikroukładzie. W przypadku korzystania z dedykowanych hostów platformy Azure możesz wybrać określone modele (Broadwell, Cascade Lake lub Skylake podczas wybierania na przykład typu E). W przeciwnym razie wybór mikroukładu nie jest nieokreślony. Jeśli wdrażasz klaster HPC i spójne środowisko w spisie jest ważne, możesz rozważyć użycie pojedynczych hostów dedykowanych platformy Azure lub przejść z jednostkami SKU z jednym mikroukładem, takimi jak E_v4 lub D_v4.
Zmienność wydajności z magazynem dołączonym do sieci (NAS) zaobserwowano podczas testowania zarówno jednostek SKU opartych na technologii Intel Broadwell, jak i jednostek SKU z procesorem AMD EPYC™ 7551. Zaobserwowano dwa problemy:
- Gdy przyspieszony interfejs sieciowy jest niewłaściwie mapowany na pod optymalny węzeł NUMA, wydajność odczytu znacznie się zmniejsza. Mimo że mapowanie przyspieszonego interfejsu sieciowego na określony węzeł NUMA jest korzystne dla nowszych jednostek SKU, należy rozważyć wymaganie dotyczące jednostek SKU z tymi mikroukładami (Lv2|E_v3|D_v3).
- Maszyny wirtualne działające na lv2 lub E_v3 lub D_v3 działające na mikroukładie Broadwell są bardziej podatne na rywalizację o zasoby niż w przypadku uruchamiania na innych jednostkach SKU. Podczas testowania przy użyciu wielu maszyn wirtualnych działających w ramach jednego dedykowanego hosta platformy Azure zaobserwowano obniżenie wydajności obciążeń magazynu opartych na sieci z drugiej maszyny wirtualnej. Spadek jest bardziej wyraźny, gdy którakolwiek z maszyn wirtualnych w węźle nie miała ich przyspieszonego interfejsu sieciowego/węzła NUMA optymalnie zamapowanego. Należy pamiętać, że E_v3 i D_V3 mogą między nimi wylądować na Haswell, Broadwell, Cascade Lake lub Skylake.

Aby uzyskać najbardziej spójną wydajność podczas wybierania maszyn wirtualnych, wybierz jednostki SKU z jednym typem mikroukładu — nowsze jednostki SKU są preferowane w przypadku starszych modeli, jeśli są dostępne. Należy pamiętać, że oprócz używania dedykowanego hosta przewidywanie prawidłowego typu sprzętu E_v3 lub D_v3 maszyn wirtualnych jest mało prawdopodobne. W przypadku korzystania z jednostki SKU E_v3 lub D_v3:

Gdy maszyna wirtualna jest wyłączona, cofnięto przydział, a następnie ponownie jest włączona, maszyna wirtualna prawdopodobnie zmieni hosty i jako takie modele sprzętowe.
Gdy aplikacje są wdrażane na wielu maszynach wirtualnych, należy oczekiwać, że maszyny wirtualne będą działać na heterogenicznym sprzęcie.

Różnice między jednostkami SKU i między nimi

W poniższej tabeli przedstawiono różnice między jednostkami SKU i między nimi. Należy na przykład pamiętać, że mikroukład bazowych E_v3 i D_v3 różnią się między broadwell, cascade Lake, Skylake, a także w przypadku D_v3.

Rodzina	Wersja	opis	Częstotliwość (GHz)
E	V3	Intel® Xeon® E5-2673 v4 (Broadwell)	2.3 (3.6)
E	V3	Intel® Xeon® Platinum 8272CL (Cascade Lake)	2.6 (3.7)
E	V3	Intel® Xeon® Platinum 8171M (Skylake)	2.1 (3.8)
E	V4	Intel® Xeon® Platinum 8272CL (Cascade Lake)	2.6 (3.7)
Szt.	V4	AMD EPYC™ 7452	2.35 (3.35)
D	V3	Intel® Xeon® E5-2673 v4 (Broadwell)	2.3 (3.6)
D	V3	Intel® Xeon® E5-2673 v3 (Haswell)	2.3 (2.3)
D	V3	Intel® Xeon® Platinum 8272CL (Cascade Lake)	2.6 (3.7)
D	V3	Intel® Xeon® Platinum 8171M (Skylake)	2.1 (3.8)
D	V4	Intel® Xeon® Platinum 8272CL (Cascade Lake)	2.6 (3.7)
Da	V4	AMD EPYC™ 7452	2.35 (3.35)
L	Wersja 2	AMD EPYC™ 7551	2.0 (3.2)
F	1	Intel Xeon® E5-2673 v3 (Haswell)	2.3 (2.3)
F	2	Intel® Xeon® Platinum 8168M (Cascade Lake)	2.7 (3.7)
F	2	Gen 2 Intel® Xeon® Platinum 8272CL (Skylake)	2.1 (3.8)

Podczas przygotowywania środowiska SAS GRID z wieloma węzłami do środowiska produkcyjnego można zauważyć powtarzalną jedną godzinę i piętnaście minut wariancję między przebiegami analizy bez innej różnicy niż podstawowy sprzęt.

Jednostka SKU i platforma sprzętowa	Czasy uruchamiania zadania
E32-8_v3 (Broadwell)	5.5 godz.
E32-8_v3 (Cascade Lake)	4,25 godz.

W obu zestawach testów wybrano jednostkę SKU E32-8_v3, a system RHEL 8.3 został użyty wraz z opcją nconnect=8 instalacji.