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Práticas recomendadas da unidade de manutenção de estoque da máquina virtual do Azure para Arquivos NetApp do Azure

  • Artigo

Este artigo descreve as práticas recomendadas dos Arquivos NetApp do Azure sobre as unidades de manutenção de estoque (SKUs) da máquina virtual do Azure, incluindo diferenças dentro e entre SKUs.

Considerações sobre a seleção de SKU

O desempenho do armazenamento envolve mais do que a velocidade do armazenamento em si. 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 para um determinado SKU, você deve considerar os seguintes fatores:

  • AMD ou Intel: Por exemplo, o SAS usa uma biblioteca de kernel matemático projetada especificamente para processadores Intel. Neste caso, as SKUs Intel são preferidas em relação às AMD SKU.
  • Os tipos de máquina F2, E_v3 e D_v3 são baseados em mais de um chipset. Ao usar os 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 não é determinística. Se você estiver implantando um cluster HPC e uma experiência consistente em todo o inventário for importante, poderá considerar Hosts Dedicados do Azure únicos ou optar por SKUs de chipset único, como o E_v4 ou o D_v4.
  • A variabilidade de desempenho com o armazenamento conectado à rede (NAS) foi observada em testes com as SKUs baseadas em Intel Broadwell e as SKUs baseadas em AMD EPYC™ 7551. Foram observadas duas questões:
    • Quando a interface de rede acelerada é mapeada inadequadamente para um nó NUMA subótimo, o desempenho de leitura diminui significativamente. Embora o mapeamento da interface de rede acelerada para um nó NUMA específico seja benéfico em SKUs mais recentes, ele deve ser considerado um requisito em SKUs com esses chipsets (Lv2|E_v3|D_v3).
    • As máquinas virtuais executadas no Lv2 ou E_v3 ou D_v3 em execução em um chipset Broadwell são mais suscetíveis à contenção de recursos do que quando executadas em outras SKUs. Ao testar o uso de várias máquinas virtuais em execução em um único Host Dedicado do Azure, a execução da carga de trabalho de armazenamento baseada em rede a partir de uma máquina virtual diminuiu o desempenho de cargas de trabalho de armazenamento baseadas em rede executadas a partir de uma segunda máquina virtual. A diminuição é mais pronunciada quando qualquer uma das máquinas virtuais no nó não teve sua interface de rede acelerada/nó NUMA mapeada de forma ideal. Tenha em mente que os E_v3 e D_V3 podem pousar entre eles em Haswell, Broadwell, Cascade Lake ou Skylake.

Para obter o desempenho mais consistente ao selecionar máquinas virtuais, selecione entre SKUs com um único tipo de chipset – SKUs mais recentes são preferidos em relação aos modelos mais antigos, quando disponíveis. Tenha em mente que, além de usar um host dedicado, prever corretamente em qual tipo de hardware as máquinas virtuais E_v3 ou D_v3 pousam é improvável. Ao usar o E_v3 ou D_v3 SKU:

  • Quando uma máquina virtual é desativada, deslocalizada e, em seguida, ligada novamente, é provável que a máquina virtual altere os hosts e, como tal, os modelos de hardware.
  • Quando os aplicativos são implantados em várias máquinas virtuais, espere que as máquinas virtuais sejam executadas em hardware heterogêneo.

Diferenças dentro e entre SKUs

A tabela a seguir destaca as diferenças dentro e entre as SKUs. Note, por exemplo, que o chipset do E_v3 subjacente e D_v3 variar entre o Broadwell, Cascade Lake, Skylake e também no caso do D_v3.

Família Versão Description 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)
EA 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 (Lago Cascade) 2.7 (3.7)
F 2 Gen 2 Intel® Xeon® Platinum 8272CL (Skylake) 2.1 (3.8)

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

SKU e plataforma de hardware Tempos de execução do trabalho
E32-8_v3 (Broadwell) 5,5 horas
E32-8_v3 (Lago Cascade) 4.25 horas

Em ambos os conjuntos de testes, um SKU E32-8_v3 foi selecionado, e o RHEL 8.3 foi usado juntamente com a nconnect=8 opção de montagem.

Melhores práticas

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

Próximos passos