{"id":54686,"date":"2020-01-01T00:00:00","date_gmt":"2019-12-31T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/5-8-mln-iops-zachem-tak-mnogo"},"modified":"2020-02-18T14:02:44","modified_gmt":"2020-02-18T11:02:44","slug":"5-8-mln-iops-zachem-tak-mnogo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/blog\/administrirovanie\/5-8-mln-iops-zachem-tak-mnogo","title":{"rendered":"5.8 milli\u00f3 IOPS: mi\u00e9rt van erre sz\u00fcks\u00e9g?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\u00dcdv, Habr! Az adathalmazok a Big Data \u00e9s a g\u00e9pi tanul\u00e1s ter\u00fclet\u00e9n exponenci\u00e1lisan n\u00f6vekv\u0151 m\u00e9rt\u00e9kben b\u0151v\u00fclnek, \u00e9s l\u00e9p\u00e9st kell tartanunk a feldolgoz\u00e1sukkal. Bejegyz\u00e9s\u00fcnk egy \u00fajabb innovat\u00edv technol\u00f3gi\u00e1r\u00f3l sz\u00f3l a nagy teljes\u00edtm\u00e9ny\u0171 sz\u00e1m\u00edt\u00e1stechnika (HPC, High Performance Computing) ter\u00e9n, amelyet a Kingston standj\u00e1n mutattak be a Supercomputing-2019<\/a><\/noindex>. Ez a Hi-End t\u00e1rol\u00f3rendszerek (SASD) alkalmaz\u00e1sa grafikusprocesszorokkal (GPU) rendelkez\u0151 szerverekben \u00e9s a GPUDirect Storage busz-technol\u00f3gia haszn\u00e1lat\u00e1val t\u00f6rt\u00e9nik. A t\u00e1rol\u00f3rendszerek \u00e9s a GPU k\u00f6z\u00f6tti k\u00f6zvetlen adatcsere, kiker\u00fclve a CPU-t, nagys\u00e1grendekkel gyors\u00edtja fel az adatok bet\u00f6lt\u00e9s\u00e9t a GPU gyors\u00edt\u00f3ba, \u00edgy a Big Data alkalmaz\u00e1sok a GPU \u00e1ltal biztos\u00edtott maxim\u00e1lis teljes\u00edtm\u00e9nnyel futnak. Ezzel p\u00e1rhuzamosan a HPC-rendszerek fejleszt\u0151it is \u00e9rdekli a legmagasabb sebess\u00e9g\u0171 bemeneti\/kimeneti teljes\u00edtm\u00e9ny\u0171 t\u00e1rol\u00f3rendszerek el\u0151nyei \u2014 mint amilyeneket a Kingston k\u00edn\u00e1l.<\/p>\n

\"5.8
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

A GPU teljes\u00edtm\u00e9nye megel\u0151zi az adatbet\u00f6lt\u00e9st <\/h2>\n

\nMi\u00f3ta 2007-ben l\u00e9trehozt\u00e1k a CUDA-t \u2014 a GPU-alap\u00fa p\u00e1rhuzamos sz\u00e1m\u00edt\u00e1sok szoftver-hardware architekt\u00far\u00e1j\u00e1t az \u00e1ltal\u00e1nos c\u00e9l\u00fa alkalmaz\u00e1sok fejleszt\u00e9s\u00e9hez, a GPU-k hardveres lehet\u0151s\u00e9gei rendk\u00edv\u00fcli m\u00f3don megn\u00f6vekedtek. Ma a GPU-k egyre sz\u00e9lesebb k\u00f6rben alkalmazz\u00e1k a HPC alkalmaz\u00e1sok ter\u00fclet\u00e9n, mint p\u00e9ld\u00e1ul a Big Data, a g\u00e9pi tanul\u00e1s (ML, machine learning) \u00e9s a m\u00e9lytanul\u00e1s (DL, deep learning). <\/p>\n

Megjegyezz\u00fck, hogy a kifejez\u00e9sek hasonl\u00f3s\u00e1ga ellen\u00e9re az utols\u00f3 k\u00e9t algoritmikusan elt\u00e9r\u0151 feladatot jelent. Az ML a struktur\u00e1lt adatok alapj\u00e1n tan\u00edtja meg a sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pet, m\u00edg a DL a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatt\u00f3l \u00e9rkez\u0151 v\u00e1lasz alapj\u00e1n m\u0171k\u00f6dik. Egy egyszer\u0171 p\u00e9lda seg\u00edthet meg\u00e9rteni a k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9geket. Tegy\u00fck fel, hogy a sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pnek meg kell k\u00fcl\u00f6nb\u00f6ztetnie a macsk\u00e1kr\u00f3l \u00e9s kuty\u00e1kr\u00f3l k\u00e9sz\u00fclt f\u00e9nyk\u00e9peket, amelyeket a t\u00e1rol\u00f3rendszerb\u0151l t\u00f6ltenek fel. Az ML-hez egy olyan k\u00e9pk\u00e9szletet kell biztos\u00edtani, amely sz\u00e1mos c\u00edmk\u00e9t tartalmaz, mindegyik meghat\u00e1roz egy-egy \u00e1llatjellemz\u0151t. A DL-hez elegend\u0151 sokkal t\u00f6bb k\u00e9pet felt\u00f6lteni, de ezek csup\u00e1n egyetlen c\u00edmk\u00e9vel, mint p\u00e9ld\u00e1ul \"ez egy macska\" vagy \"ez egy kutya\". A DL hasonl\u00edt arra, ahogyan a kisgyermekeket tan\u00edtj\u00e1k \u2014 egyszer\u0171en csak mutatj\u00e1k nekik a kuty\u00e1kr\u00f3l \u00e9s macsk\u00e1kr\u00f3l k\u00e9sz\u00fclt k\u00e9peket a k\u00f6nyvekben \u00e9s a val\u00f3s\u00e1gban (gyakran \u00fagy, hogy r\u00e9szletes k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9geket egy\u00e1ltal\u00e1n nem magyar\u00e1znak el), \u00e9s a gyerek agya mag\u00e1t\u00f3l kezdi el meghat\u00e1rozni az \u00e1llat t\u00edpus\u00e1t n\u00e9h\u00e1ny kritikus sz\u00e1m\u00fa hasonl\u00f3 k\u00e9p ut\u00e1n (a becsl\u00e9sek szerint ez \u00f6sszesen egy-k\u00e9t tucat bemutat\u00f3t jelent a kora gyermekkort\u00f3l). A DL algoritmusok m\u00e9g nem olyan kifinomultak: ahhoz, hogy a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zat ugyanolyan sikeresen tudjon dolgozni a k\u00e9pek azonos\u00edt\u00e1s\u00e1n, milli\u00f3kat kell beny\u00fajtani \u00e9s feldolgozni a GPU-n.<\/p>\n

A bevezet\u0151 \u00f6sszegz\u00e9se: GPU-alap\u00fa HPC-alkalmaz\u00e1sokat lehet \u00e9p\u00edteni a Big Data, ML \u00e9s DL ter\u00fclet\u00e9n, \u00e1m van egy probl\u00e9ma \u2014 az adathalmoz\u00f3k olyan nagyok, hogy az adatok t\u00e1rol\u00f3b\u00f3l GPU-ra val\u00f3 bet\u00f6lt\u00e9si ideje cs\u00f6kkenti az alkalmaz\u00e1s teljes\u00edtm\u00e9ny\u00e9t. M\u00e1s sz\u00f3val, a gyors grafikus processzorok alulhaszn\u00e1lva maradnak a m\u00e1s alrendszerekb\u0151l \u00e9rkez\u0151 lass\u00fa bemeneti\/kimeneti adatok miatt. A GPU \u00e9s a CPU\/t\u00e1rol\u00f3rendszer k\u00f6z\u00f6tti bemeneti\/kimeneti sebess\u00e9g k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9ge rendre egy nagys\u00e1grenddel is elt\u00e9rhet.<\/p>\n

Hogyan m\u0171k\u00f6dik a GPUDirect Storage technol\u00f3gia?<\/h2>\n

\nA bemeneti\/kimeneti folyamatot a CPU ellen\u0151rzi, ak\u00e1rcsak az adatbet\u00f6lt\u00e9st a t\u00e1rol\u00f3b\u00f3l a grafikus processzorokhoz a tov\u00e1bbi feldolgoz\u00e1s \u00e9rdek\u00e9ben. Ennek k\u00f6vetkezt\u00e9ben mer\u00fclt fel az ig\u00e9ny egy olyan technol\u00f3gia ir\u00e1nt, amely k\u00f6zvetlen hozz\u00e1f\u00e9r\u00e9st biztos\u00edtana a GPU \u00e9s az NVMe-meghajt\u00f3k k\u00f6z\u00f6tt, hogy gyors k\u00f6lcs\u00f6nhat\u00e1suk legyen. Az els\u0151 ilyen technol\u00f3gi\u00e1t az NVIDIA javasolta, \u00e9s GPUDirect Storage n\u00e9ven ismertette. L\u00e9nyeg\u00e9ben ez a kor\u00e1bban kifejlesztett GPUDirect RDMA (Remote Direct Memory Address) egy v\u00e1ltozata.<\/p>\n

\"5.8
\nJensen Huang, az NVIDIA vez\u00e9rigazgat\u00f3ja a GPUDirect Storage-t a GPUDirect RDMA egy v\u00e1ltozatak\u00e9nt mutatja be a SC-19 ki\u00e1ll\u00edt\u00e1son. Forr\u00e1s: NVIDIA<\/i><\/p>\n

A GPUDirect RDMA \u00e9s a GPUDirect Storage k\u00f6z\u00f6tti k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9g az eszk\u00f6z\u00f6k k\u00f6z\u00f6tt rejlik, amelyek k\u00f6z\u00f6tt a c\u00edmz\u00e9s t\u00f6rt\u00e9nik. A GPUDirect RDMA technol\u00f3gia arra lett optimaliz\u00e1lva, hogy k\u00f6zvetlen\u00fcl az ethernet interf\u00e9sz k\u00e1rtya (NIC) \u00e9s a GPU mem\u00f3ria k\u00f6z\u00f6tt mozgassa az adatokat, m\u00edg a GPUDirect Storage k\u00f6zvetlen adat\u00e1tviteli utat biztos\u00edt a helyi vagy t\u00e1voli t\u00e1rol\u00f3k, p\u00e9ld\u00e1ul NVMe vagy NVMe Fabric (NVMe-oF) \u00e9s a GPU mem\u00f3ria k\u00f6z\u00f6tt.<\/p>\n

Mindk\u00e9t v\u00e1ltozat, a GPUDirect RDMA \u00e9s a GPUDirect Storage, elker\u00fcli az adatokat a CPU mem\u00f3ria pufferein kereszt\u00fcl mozgatni, \u00e9s lehet\u0151v\u00e9 teszi a k\u00f6zvetlen mem\u00f3ria hozz\u00e1f\u00e9r\u00e9si mechanizmus (DMA) sz\u00e1m\u00e1ra, hogy az adatokat k\u00f6zvetlen\u00fcl a h\u00e1l\u00f3zati k\u00e1rty\u00e1r\u00f3l vagy a t\u00e1rol\u00f3b\u00f3l a GPU mem\u00f3ri\u00e1j\u00e1ba vagy onnan ki mozgatja \u2013 mindezt an\u00e9lk\u00fcl, hogy a k\u00f6zponti processzort megterheln\u00e9. A GPUDirect Storage eset\u00e9ben a t\u00e1rol\u00f3 elhelyezked\u00e9se nem sz\u00e1m\u00edt: lehet bels\u0151 NVME-meghajt\u00f3 a GPU egys\u00e9gben, \u00e1llv\u00e1nyban vagy h\u00e1l\u00f3zaton kereszt\u00fcl csatlakozva, mint NVMe-oF. <\/p>\n

\"5.8
\nA GPUDirect Storage m\u0171k\u00f6d\u00e9si s\u00e9m\u00e1ja. Forr\u00e1s: NVIDIA<\/i><\/p>\n

A hi-end NVMe t\u00e1rol\u00f3k n\u00e9pszer\u0171ek a HPC alkalmaz\u00e1sok piac\u00e1n.<\/h2>\n

\nMeg\u00e9rtve, hogy a GPUDirect Storage megjelen\u00e9s\u00e9vel a nagy \u00fcgyfelek figyelme a GPU teljes\u00edtm\u00e9ny\u00e9vel megegyez\u0151 I\/O sebess\u00e9ggel rendelkez\u0151 t\u00e1rol\u00f3rendszerek fel\u00e9 fog ir\u00e1nyulni, a SC-19 ki\u00e1ll\u00edt\u00e1son a Kingston bemutatott egy dem\u00f3 rendszert, amely NVMe-meghajt\u00f3kon alapul\u00f3 t\u00e1rol\u00f3b\u00f3l \u00e9s GPU egys\u00e9gb\u0151l \u00e1llt, amelyben m\u00e1sodpercenk\u00e9nt ezer m\u0171holdas k\u00e9pet elemeztek. Egy ilyen NVMe alap\u00fa t\u00e1rol\u00f3r\u00f3l, amely 10 DC1000M U.2 NVMe meghajt\u00f3b\u00f3l \u00e1ll, m\u00e1r \u00edrtunk. a szupersz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pek ki\u00e1ll\u00edt\u00e1s\u00e1r\u00f3l k\u00e9sz\u00fclt riportban.<\/a><\/noindex>. <\/p>\n

\"5.8
\nA 10 DC1000M U.2 NVMe meghajt\u00f3n alapul\u00f3 t\u00e1rol\u00f3 m\u00e9lt\u00f3 kieg\u00e9sz\u00edt\u00e9se a grafikus gyors\u00edt\u00f3kkal ell\u00e1tott szervernek. Forr\u00e1s: Kingston<\/i><\/p>\n

Ez a t\u00e1rol\u00f3 1U vagy ann\u00e1l nagyobb rack egys\u00e9gk\u00e9nt k\u00e9sz\u00fcl, \u00e9s sk\u00e1l\u00e1zhat\u00f3 a DC1000M U.2 NVMe meghajt\u00f3k sz\u00e1m\u00e1nak f\u00fcggv\u00e9ny\u00e9ben, ahol minden meghajt\u00f3 kapacit\u00e1sa 3.84-7.68 TB. A DC1000M az els\u0151 U.2 form\u00e1tum\u00fa NVMe SSD modell a Kingston adatk\u00f6zponti meghajt\u00f3i k\u00f6z\u00f6tt. Tart\u00f3ss\u00e1gi indexe (DWPD, Drive writes per day) lehet\u0151v\u00e9 teszi, hogy a meghajt\u00f3 teljes kapacit\u00e1s\u00e1t naponta egyszer \u00e1t\u00edrja a garanci\u00e1lis id\u0151szak alatt. <\/p>\n

A fio v3.13 teszt alatt az Ubuntu 18.04.3 LTS oper\u00e1ci\u00f3s rendszeren, Linux kernel 5.0.0-31-generic, a ki\u00e1ll\u00edt\u00e1si minta t\u00e1rol\u00f3 5.8 milli\u00f3 IOPS olvas\u00e1si sebess\u00e9get (Sustained Read) \u00e9s 23.8 Gbit\/s tart\u00f3s s\u00e1vsz\u00e9less\u00e9get (Sustained Bandwidth) mutatott.<\/p>\n

Ari\u00e9l P\u00e9rez, az SSD \u00fczlet\u00e1g vezet\u0151je a Kingstonn\u00e1l, \u00edgy jellemezte az \u00faj t\u00e1rol\u00f3kat: \u201eK\u00e9szen \u00e1llunk a k\u00f6vetkez\u0151 gener\u00e1ci\u00f3s szerverek U.2 NVMe SSD megold\u00e1saival val\u00f3 ell\u00e1t\u00e1s\u00e1ra, hogy megsz\u00fcntess\u00fck a hagyom\u00e1nyosan a t\u00e1rol\u00f3rendszerhez kapcsol\u00f3d\u00f3 adat\u00e1tviteli sz\u0171k keresztmetszeteket. Az NVMe SSD meghajt\u00f3k \u00e9s pr\u00e9mium Server Premier DRAM mem\u00f3ri\u00e1nk kombin\u00e1ci\u00f3ja teszi a Kingstont az ipar egyik leg\u00e1tfog\u00f3bb megold\u00e1ssz\u00e1ll\u00edt\u00f3v\u00e1 az adatfeldolgoz\u00e1s ter\u00e9n.\u201d<\/p>\n

\"5.8
\nA gfio v3.13 teszt 23,8 Gbit\/s s\u00e1vsz\u00e9less\u00e9get mutatott ki egy DC1000M U.2 NVMe meghajt\u00f3kon alapul\u00f3 bemutat\u00f3 t\u00e1rol\u00f3n\u00e1l. Forr\u00e1s: Kingston<\/i><\/p>\n

Hogyan n\u00e9z ki egy tipikus rendszer HPC alkalmaz\u00e1sokhoz, ahol a GPUDirect Storage vagy annak hasonl\u00f3 technol\u00f3gi\u00e1ja van megval\u00f3s\u00edtva? Ez egy architekt\u00fara, amely a funkcion\u00e1lis blokkok fizik\u00e1lis elv\u00e1laszt\u00e1s\u00e1n alapul a keretben: egy-k\u00e9t egys\u00e9g a mem\u00f3ri\u00e1nak, m\u00e9g n\u00e9h\u00e1ny a GPU \u00e9s CPU sz\u00e1m\u00edt\u00e1si csom\u00f3pontoknak, \u00e9s egy vagy t\u00f6bb egys\u00e9g a t\u00e1rol\u00f3knak.<\/p>\n

A GPUDirect Storage bejelent\u00e9s\u00e9vel \u00e9s m\u00e1s GPU besz\u00e1ll\u00edt\u00f3kn\u00e1l hasonl\u00f3 technol\u00f3gi\u00e1k v\u00e1rhat\u00f3 megjelen\u00e9s\u00e9vel a Kingston sz\u00e1m\u00e1ra n\u0151 a kereslet az HPC alkalmaz\u00e1sokhoz tervezett t\u00e1rol\u00f3k ir\u00e1nt. A m\u00e9rce a t\u00e1rol\u00f3b\u00f3l val\u00f3 adatolvas\u00e1si sebess\u00e9g lesz, amely \u00f6sszehasonl\u00edthat\u00f3 a 40 vagy 100 Gbit\/s-os h\u00e1l\u00f3zati k\u00e1rty\u00e1k s\u00e1vsz\u00e9less\u00e9g\u00e9vel, amikor az adat a GPU-val rendelkez\u0151 sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9phez \u00e9rkezik. \u00cdgy az ultra-gyors t\u00e1rol\u00f3k, bele\u00e9rtve a k\u00fcls\u0151 NVMe-t a Fabric-en kereszt\u00fcl, az egzotikumb\u00f3l mainstream\u00e9 v\u00e1lnak az HPC alkalmaz\u00e1sok sz\u00e1m\u00e1ra. A tudom\u00e1nyos kutat\u00e1s \u00e9s p\u00e9nz\u00fcgyi sz\u00e1m\u00edt\u00e1sok mellett sok m\u00e1s gyakorlati ter\u00fcleten is alkalmaz\u00e1sra tal\u00e1lhatnak, p\u00e9ld\u00e1ul a Safe City szint\u0171 nagyv\u00e1rosi biztons\u00e1gi rendszerekben vagy k\u00f6zleked\u00e9si megfigyel\u0151 k\u00f6zpontokban, ahol a HD k\u00e9pek milli\u00f3inak m\u00e1sodpercbeli azonos\u00edt\u00e1s\u00e1ra \u00e9s felismer\u00e9s\u00e9re van sz\u00fcks\u00e9g,\u201d \u2013 m\u00e9ltatta a cs\u00facs t\u00e1rol\u00f3k piaci szegmens\u00e9t.<\/p>\n

Tov\u00e1bbi inform\u00e1ci\u00f3 a Kingston term\u00e9keir\u0151l itt tal\u00e1lhat\u00f3: hivatalos oldalon<\/a><\/noindex> a c\u00e9ggel.
\n
Forr\u00e1s: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442 \u0425\u0430\u0431\u0440! \u041d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f Big Data \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0442\u0443\u0442 \u0438 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u0441\u043f\u0435\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041d\u0430\u0448 \u043f\u043e\u0441\u0442 \u043e \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u043d\u043e\u0432\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 (HPC, High Performance Computing), \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0435\u043d\u0434\u0435 Kingston \u043d\u0430 Supercomputing-2019. \u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 Hi-End \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0421\u0425\u0414) \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430\u0445 \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 (GPU) \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0435\u0439 \u0448\u0438\u043d\u044b GPUDirect […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-54686","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd475,8 milli\u00f3 IOPS: mi\u00e9rt van sz\u00fcks\u00e9g ennyire?","description":"Hell\u00f3 Habr! A Big Data \u00e9s a g\u00e9pi tanul\u00e1s adathalmaza exponenci\u00e1lisan n\u00f6vekszik, \u00e9s ki kell haszn\u00e1lni azokat.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/blog\/administrirovanie\/5-8-mln-iops-zachem-tak-mnogo","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"hu_HU","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd475.8 \u043c\u043b\u043d IOPS: \u0437\u0430\u0447\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e? | ProHoster","og:description":"\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442 \u0425\u0430\u0431\u0440! \u041d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f Big Data \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0442\u0443\u0442 \u0438 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u0441\u043f\u0435\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/blog\/administrirovanie\/5-8-mln-iops-zachem-tak-mnogo","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2019-12-31T21:00:00+00:00","article:modified_time":"2020-02-18T11:02:44+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"54686","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2026-01-24 12:22:25","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-02-28 20:00:11","updated":"2026-01-24 12:22:25","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/54686","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=54686"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/54686\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=54686"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=54686"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=54686"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}