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Melhores práticas de unidades de manutenção de estoque de máquinas virtuais do Azure para o Azure NetApp Files

  • Artigo

Este artigo descreve as melhores práticas do Azure NetApp Files sobre as SKUs (unidades de manutenção de estoque) das máquinas virtuais do Azure, incluindo diferenças dentro e entre as SKUs.

Considerações sobre a seleção do SKU

O desempenho do armazenamento envolve mais do que a velocidade do próprio armazenamento. A velocidade e a arquitetura do processador têm muito a ver com a experiência geral de qualquer nó de computação específico. Como parte do processo de seleção de um determinado SKU, você deve considerar os seguintes fatores:

  • AMD ou Intel: por exemplo, o SAS usa uma biblioteca do kernel matemática projetada especificamente para processadores Intel. Nesse caso, os SKUs da Intel são preferenciais em relação ao SKU da AMD.
  • Cada um dos tipos de máquina F2, E_v3 e D_v3 é baseado em mais de um chipset. Ao usar Hosts Dedicados do Azure, você pode selecionar modelos específicos (Broadwell, Cascade Lake ou Skylake ao selecionar o tipo E, por exemplo). Caso contrário, a seleção do chipset é não determinística. Se você está implantando um cluster HPC e considera importante que a experiência seja consistente em todo o inventário, considere os Hosts Dedicados do Azure únicos ou SKUs de chipset único, como o E_v4 ou D_v4.
  • A variabilidade de desempenho com o NAS foi observada em testes com os SKUs baseados no Intel Broadwell e com os SKUs baseados no AMD EPYC™ 7551. Dois problemas foram observados:
    • Quando o adaptador de rede acelerado é mapeado incorretamente para um nó NUMA não ideal, o desempenho da leitura diminui significativamente. Embora o mapeamento do adaptador de rede acelerada para um nó NUMA específico seja benéfico em SKUs mais recentes, isso precisa ser considerado um requisito nos SKUs com esses chipsets (Lv2 E_v3 D_v3).
    • As máquinas virtuais em execução na Lv2 ou E_v3 ou D_v3 em execução em um chipset Broadwell são mais suscetíveis à contenção de recursos do que na execução em outros SKUs. Ao testar o uso de várias máquinas virtuais em execução em um só Host Dedicado do Azure, observou-se que a execução da carga de trabalho de armazenamento baseada em rede de uma máquina virtual diminuiu o desempenho das cargas de trabalho de armazenamento baseadas em rede em execução em uma segunda máquina virtual. A diminuição é mais evidente quando qualquer uma das máquinas virtuais no nó não teve seu adaptador de rede acelerado/nó NUMA mapeados de forma otimizada. Tenha em mente que o E_v3 e D_V3 podem cair no Haswell, no Broadwell, no Cascade Lake ou no Skylake.

Para obter o desempenho mais consistente ao selecionar máquinas virtuais, selecione SKUs com um só tipo de chipset. Os SKUs mais recentes são preferenciais em relação aos modelos mais antigos, quando disponíveis. Lembre-se de que, apesar de usar um host dedicado, é improvável prever corretamente em qual tipo de hardware as máquinas virtuais E_v3 ou D_v3 cairão. Ao usar o SKU E_v3 ou D_v3:

  • Quando uma máquina virtual é desligada, desalocada e depois religada, é provável que ela mude de host e, portanto, de modelo de hardware.
  • Quando os aplicativos são implantados em várias máquinas virtuais, espera-se que as máquinas virtuais sejam executadas em hardwares heterogêneos.

Diferenças entre os SKUs

A tabela a seguir realça as diferenças entre os SKUs. Observe, por exemplo, que o chipset do E_v3 e D_v3 subjacentes varia entre Broadwell, Cascade Lake, Skylake e também no caso da D_v3.

Família Versão Descrição Frequência (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)
Cada 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 V2 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)

Ao preparar um ambiente do SAS GRID multinós para produção, você pode notar uma variação repetida de uma hora e quinze minutos entre as execuções de análise, sem nenhuma diferença além do hardware subjacente.

SKU e plataforma de hardware Runtimes do trabalho
E32-8_v3 (Broadwell) 5,5 horas
E32-8_v3 (Cascade Lake) 4,25 horas

Nos dois conjuntos de testes, um SKU E32-8_v3 foi selecionado e o RHEL 8.3 foi usado junto com a opção de montagem nconnect=8.

Práticas recomendadas

  • Sempre que possível, selecione os SKUs E_v4, D_v4 ou mais recente, em vez do E_v3 ou do D_v3.
  • Sempre que possível, selecione o SKU Ed_v4, Dd_v4 ou mais recente, em vez do L2.

Próximas etapas