Udostępnij za pośrednictwem

Zagadnienia dotyczące wydajności magazynu usługi Azure NetApp Files z dostępem chłodnym

  • Artykuł

Zestawy danych nie zawsze są aktywnie używane. Do 80% danych w zestawie można uznać za "chłodne", co oznacza, że nie jest obecnie używane lub nie było ostatnio dostępne. Podczas przechowywania danych w magazynie o wysokiej wydajności, takim jak Usługa Azure NetApp Files, pieniądze wydane na używaną pojemność są zasadniczo marnowane, ponieważ chłodne dane nie wymagają magazynu o wysokiej wydajności, dopóki nie będą ponownie dostępne.

Magazyn usługi Azure NetApp Files z dostępem chłodnym ma na celu zmniejszenie kosztów magazynu w chmurze na platformie Azure. Istnieją zagadnienia dotyczące wydajności w określonych przypadkach użycia, które należy wziąć pod uwagę.

Uzyskiwanie dostępu do danych przeniesionych do warstw chłodnych wiąże się z większym opóźnieniem, szczególnie w przypadku losowych operacji we/wy. W najgorszym scenariuszu wszystkie dane, do których uzyskuje się dostęp, mogą znajdować się w warstwie Chłodna, więc każde żądanie będzie musiało przeprowadzić pobieranie danych. Rzadko zdarza się, aby wszystkie dane w aktywnie używanym zestawie danych były w warstwie Chłodna, więc jest mało prawdopodobne, aby zaobserwować takie opóźnienie.

Po wybraniu domyślnych zasad pobierania dostępu chłodnego operacje odczytu we/wy są obsługiwane bezpośrednio z warstwy Chłodna i nie są ponownie wypełniane w warstwie Gorąca. Dane odczytu losowego są ponownie wypełniane w warstwie Gorąca, co zwiększa wydajność kolejnych operacji odczytu. Optymalizacje obciążeń sekwencyjnych często zmniejszają opóźnienia wynikające z pobierania w chmurze w porównaniu z losowymi operacjami odczytu i zwiększają ogólną wydajność.

W niedawnym teście przeprowadzonym przy użyciu magazynu w warstwie Standardowa z dostępem chłodnym dla usługi Azure NetApp Files uzyskano następujące wyniki.

Uwaga

Wszystkie opublikowane wyniki są przeznaczone tylko do celów referencyjnych. Wyniki nie są gwarantowane, ponieważ wydajność obciążeń produkcyjnych może się różnić ze względu na wiele czynników.

100% odczytów sekwencyjnych w warstwie Gorąca/Chłodna (pojedyncze zadanie)

W poniższym scenariuszu pojedyncze zadanie na jednej maszynie wirtualnej D32_V5 zostało użyte na woluminie 50-TiB usługi Azure NetApp Files przy użyciu warstwy wydajności Ultra. Różne rozmiary bloków były używane do testowania wydajności w warstwach Gorąca i Chłodna.

Uwaga

Maksymalna wartość dla poziomu usługi Ultra wynosi 128 MiB/s na tebibajt przydzielonej pojemności. Zwykły wolumin usługi Azure NetApp Files może zarządzać przepływnością do około 5000 miB/s.

Na poniższym wykresie przedstawiono wydajność warstwy chłodnej dla tego testu przy użyciu różnych głębokości kolejek. Maksymalna przepływność pojedynczej maszyny wirtualnej wynosiła około 400 miB/s.

Wykres przepływności warstwy chłodnej o różnych rozmiarach bloków.

Wydajność warstwy gorącej była około 2,75 razy lepsza, ograniczając się do około 1180 MiB/s.

Wykres przepływności warstwy gorącej o różnych rozmiarach bloków.

Ten wykres przedstawia równoległe porównanie wydajności warstwy Chłodna i Gorąca z rozmiarem bloku 256K.

Wykres przepływności w różnych

Co powoduje opóźnienie w warstwach Gorąca i Chłodna?

Opóźnienie w warstwie Gorąca jest czynnikiem samego systemu magazynowania, w którym zasoby systemowe są wyczerpane, gdy więcej operacji we/wy jest wysyłanych do usługi niż można obsłużyć w danym momencie. W związku z tym operacje muszą być wykonywane w kolejce do momentu ukończenia poprzednio wysłanych operacji.

Opóźnienie w warstwie Chłodna jest zwykle widoczne w przypadku operacji pobierania w chmurze: żądania za pośrednictwem sieci dla operacji we/wy do magazynu obiektów (obciążenia sekwencyjne) lub ponowne wypełnianie bloków chłodnych w warstwie Gorąca (losowe obciążenia).

Podsumowanie wyników

  • Gdy obciążenie jest sekwencyjne o 100%, przepływność warstwy chłodnej zmniejsza się o około 47% w porównaniu z warstwą gorącą (3330 MiB/s w porównaniu do 1742 MiB/s).
  • Gdy obciążenie jest losowe w 100%, przepływność warstwy chłodnej zmniejsza się o około 88% w porównaniu z warstwą gorącą (2479 MiB/s w porównaniu z 280 MiB/s).
  • Spadek wydajności dla warstwy Gorąca podczas wykonywania 100% sekwencyjnych (3330 MiB/s) i 100% losowych (2479 MiB/s) obciążeń wynosi około 25%. Spadek wydajności dla warstwy Chłodna podczas wykonywania 100% sekwencyjnych (1742 MiB/s) i 100% losowych (280 MiB/s) obciążeń wynosi około 88%.
  • Gdy obciążenie zawiera dowolną wartość procentową losowych operacji we/wy, ogólna przepływność dla warstwy Chłodna jest bliższa 100% losowych niż 100% sekwencyjnych.
  • Odczyty z warstwy chłodnej spadły o około 50% podczas przechodzenia z 100% sekwencyjnej do 80/20 sekwencyjnej/losowej mieszanki.
  • Sekwencyjne we/wy mogą korzystać z readahead pamięci podręcznej w usłudze Azure NetApp Files, których losowe we/wy nie są. Ta korzyść dla sekwencyjnych operacji we/wy pomaga zmniejszyć ogólną różnicę wydajności między warstwami Gorąca i Chłodna.

Zagadnienia i zalecenia

  • Jeśli obciążenie często zmienia wzorce dostępu w nieprzewidywalny sposób, dostęp chłodny może nie być idealny ze względu na różnice wydajności między warstwami Gorąca i Chłodna.
  • Jeśli obciążenie zawiera jakikolwiek procent losowych operacji we/wy, oczekiwania dotyczące wydajności podczas uzyskiwania dostępu do danych w warstwie Chłodna powinny być odpowiednio dostosowane.
  • Skonfiguruj okno chłodności i ustawienia pobierania dostępu chłodnego, aby dopasować je do wzorców obciążenia i zminimalizować ilość pobierania warstwy chłodnej.
  • Wydajność dostępu chłodnego może się różnić w zależności od zestawu danych i obciążenia systemu, w którym działa aplikacja. Zaleca się przeprowadzenie odpowiednich testów z zestawem danych, aby zrozumieć zmienność wydajności i uwzględnić zmienność wydajności z dostępu chłodnego.

Następne kroki