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基于第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器的浪潮云海超融合壓縮和糾刪功能設(shè)計(jì)

全球TMT ? 來(lái)源:全球TMT ? 作者:全球TMT ? 2023-11-18 11:55 ? 次閱讀

浪潮云海InCloud Rail超融合一體機(jī)通過(guò)軟件定義計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)服務(wù)器的資源池化,為整個(gè)IT環(huán)境提供更高的可用性、安全性和擴(kuò)展性,能夠滿足企業(yè)對(duì)于降低成本、簡(jiǎn)化管理、提高安全性和擴(kuò)展性的需求,助力企業(yè)遷移核心業(yè)務(wù)上云,構(gòu)建企業(yè)云數(shù)據(jù)中心。

面向海量的數(shù)據(jù)處理需求,浪潮云海超融合一體機(jī)提出一種融合壓縮和糾刪功能于一體的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間優(yōu)化方案,該方案基于英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器提供的QAT加速器實(shí)現(xiàn)壓縮功能,同時(shí)使用英特爾?智能加速庫(kù)實(shí)現(xiàn)糾刪功能,可同時(shí)支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮和糾刪。在超融合一體機(jī)的海量應(yīng)用歸檔數(shù)據(jù)場(chǎng)景,它需要在應(yīng)用運(yùn)行質(zhì)量較少受影響的前提下,盡可能提升數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率。在控制成本的前提下,開(kāi)啟同時(shí)支持壓縮和糾刪特性,對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用節(jié)省存儲(chǔ)空間最高可達(dá)70.5%,且對(duì)性能的影響較低,能夠助力用戶提升數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的投資收益、釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。

浪潮云海超融合一體機(jī)分布式存儲(chǔ)InCloud dSAN

InCloud dSAN是浪潮云海超融合一體機(jī)中新一代的軟件定義存儲(chǔ)產(chǎn)品,面向用戶在私有云、大數(shù)據(jù)、高性能應(yīng)用、云原生、云邊協(xié)同等多元化的應(yīng)用場(chǎng)景。隨著Intel 新一代CPU、NVMe硬盤、RDMA智能網(wǎng)卡等高性能物理硬件普及,InCloud dSAN在系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面根據(jù)新一代物理硬件特點(diǎn)設(shè)計(jì)多種特色功能:

全異步和無(wú)鎖化的編程技術(shù),發(fā)揮CPU多核性能,:基于SPDK (Storage Performance Development Kit)高性能存儲(chǔ)開(kāi)發(fā)套件,引入Reactor、Thread、Poller三層邏輯抽象,設(shè)計(jì)輪詢、異步化、無(wú)鎖的軟件框架,從網(wǎng)絡(luò)、磁盤、管理等模塊發(fā)揮CPU多核能力。

多種鏈路傳輸技術(shù),支持多種組網(wǎng)形態(tài):設(shè)計(jì)全棧RDMA功能,從虛擬機(jī)、存儲(chǔ)協(xié)議層、副本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)層等內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)傳輸方面,支持全棧的用戶態(tài)RDMA鏈路傳輸,利用RDMA零拷貝特性降低時(shí)延。

全新的存儲(chǔ)引擎設(shè)計(jì),發(fā)揮NVMe極致性能:設(shè)計(jì)基于裸盤讀寫的全新引擎,設(shè)計(jì)元數(shù)據(jù)、日志、數(shù)據(jù)等邏輯空間,實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分配和I/O調(diào)度等邏輯。特別是針對(duì)NVMe硬盤,基于SPDK存儲(chǔ)開(kāi)發(fā)套件中的用戶態(tài)NVMe庫(kù)實(shí)現(xiàn)特有的NVMe存儲(chǔ)引擎。

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InCloud Rail一體機(jī)產(chǎn)品全景圖

浪潮云海超融合在新一代G7硬件平臺(tái)的壓縮和糾刪功能設(shè)計(jì)

在超融合的應(yīng)用場(chǎng)景中,針對(duì)金融、醫(yī)療等行業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用不僅對(duì)實(shí)時(shí)讀寫、隨機(jī)I/O訪問(wèn)和大規(guī)模數(shù)據(jù)集等場(chǎng)景對(duì)存儲(chǔ)性能有極高要求,同時(shí)對(duì)于歸檔數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間也提出了新的需求,如醫(yī)療行業(yè)常見(jiàn)的PACS(Picture Archiving and Communication System)影像歸檔和通信系統(tǒng),將日常產(chǎn)生的醫(yī)學(xué)影像(包括核磁、CT、超聲等圖像)通過(guò)數(shù)字化方式海量存儲(chǔ),同時(shí)在需要時(shí)可快速調(diào)回查看,對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)歸檔和性能有較高的要求。為了應(yīng)對(duì)此場(chǎng)景,浪潮云海新一代超融合一體機(jī)的InCloud dSAN設(shè)計(jì)了新型的數(shù)據(jù)壓縮和糾刪功能,該功能集成英特爾?QAT加速器和ISA-L加速庫(kù),在原有的高性能設(shè)計(jì)方案基礎(chǔ)上滿足了極致性能和極致數(shù)據(jù)壓縮兩種需求。

壓縮和糾刪方案主要思想:將壓縮和糾刪計(jì)算放置于緩存下刷階段,可以避免在I/O訪問(wèn)過(guò)程中的壓縮和糾刪計(jì)算的性能損耗。通過(guò)智能的緩存管理,保障了熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的I/O訪問(wèn)集中在緩存層,避免在數(shù)據(jù)訪問(wèn)過(guò)程中的透寫。

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InCloud dSAN壓縮和糾刪功能設(shè)計(jì)架構(gòu)圖

數(shù)據(jù)分層管理:將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)劃分為緩存層和數(shù)據(jù)層,其中緩存層使用高性的NVMe和Sata SSD存儲(chǔ),同時(shí)在緩存層使用多副本的設(shè)計(jì),提供高性能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。數(shù)據(jù)層提供冷數(shù)據(jù)存儲(chǔ),主要由HDD硬盤存儲(chǔ),提供高容量存儲(chǔ)空間。

智能緩存管理:設(shè)計(jì)冷熱分層的智能緩存管理,高效識(shí)別熱點(diǎn)數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)。可支持針對(duì)特定的數(shù)據(jù)設(shè)置優(yōu)先級(jí),保證需要支持壓縮和糾刪的數(shù)據(jù)區(qū)域可優(yōu)先保存于緩存空間中。

數(shù)據(jù)空間高效存儲(chǔ):在緩存層中由于副本存儲(chǔ),將上層應(yīng)用的小塊IO聚合,當(dāng)數(shù)據(jù)變成冷數(shù)據(jù)下刷至存儲(chǔ)層時(shí),由于下刷采用數(shù)據(jù)對(duì)齊,可聚合成大塊的順序條帶讀寫,可以在數(shù)據(jù)層進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

壓縮和EC加速計(jì)算:在緩存層數(shù)據(jù)下刷時(shí),首先經(jīng)過(guò)QAT壓縮處理,經(jīng)過(guò)壓縮的數(shù)據(jù)調(diào)用EC計(jì)算,將糾刪和壓縮數(shù)據(jù)存放到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。

為了驗(yàn)證該方案的性能,測(cè)試數(shù)據(jù)采用在金融和醫(yī)療等行業(yè)常見(jiàn)的基礎(chǔ)Linux虛擬機(jī)鏡像、Windows系統(tǒng)的SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù),及Linux系統(tǒng)的Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用。調(diào)整QAT壓縮的等級(jí)及ISA-L的EC糾刪K/M模型,測(cè)試在不同的模型壓縮、糾刪及壓縮和糾刪后的節(jié)省空間,從測(cè)試結(jié)果分析,同時(shí)開(kāi)啟QAT和EC糾刪最大空間可以節(jié)省比例達(dá)70.5%。

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壓縮和糾刪功能空間節(jié)省對(duì)比圖

收益

充分發(fā)揮第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器內(nèi)置的英特爾?QAT加速器能力,QAT加速器對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用節(jié)省數(shù)據(jù)空間為58.4%,EC糾刪根據(jù)不同的K/M模型可計(jì)算節(jié)省空間比例,在指定特定K/M模型壓縮和糾刪功能可節(jié)省70.5%。

總結(jié)

浪潮云海InCloud Rail新一代超融合一體機(jī),依托于英特爾?QAT和ISA-L軟件加速庫(kù)技術(shù),設(shè)計(jì)可同時(shí)支持壓縮、糾刪、"壓縮和糾刪"等不同的空間節(jié)省方案,采用獨(dú)特的數(shù)據(jù)分層、智能緩存管理、軟件硬協(xié)同等設(shè)計(jì),完美解決了兼顧高性能、高數(shù)據(jù)冗余度和高存儲(chǔ)空間利用率等技術(shù)難題。

審核編輯:湯梓紅

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