QSAN XCubeSAN 스토리지 시스템에 SSD 캐싱 구현

SSD를 기반으로 성능을 향상시키는 기술과 스토리지 시스템에 널리 사용되는 기술은 오랫동안 개발되어 왔습니다. 우선 SSD를 저장공간으로 활용한다는 점인데, 효율은 100%이지만 가격이 비싸다. 따라서 가장 인기 있는("핫") 데이터에만 SSD를 사용하는 피곤함과 캐싱 기술이 사용됩니다. 계층화는 "핫" 데이터를 장기간(일-주) 사용하는 시나리오에 적합합니다. 반면에 캐싱은 단기(분-시간) 사용을 위한 것입니다. 이 두 가지 옵션은 모두 스토리지 시스템에 구현됩니다. QSAN XCubeSAN. 이 기사에서는 두 번째 알고리즘의 구현을 살펴보겠습니다. SSD 캐싱.

SSD 캐싱 기술의 핵심은 SSD를 하드 드라이브와 컨트롤러 RAM 사이의 중간 캐시로 사용하는 것입니다. 물론 SSD의 성능은 컨트롤러 자체 캐시의 성능보다 낮지만 볼륨은 훨씬 더 높습니다. 따라서 우리는 속도와 볼륨 사이에서 어느 정도 절충안을 얻습니다.

읽기용 SSD 캐시 사용에 대한 표시:

• 쓰기 작업보다 읽기 작업이 우세합니다(데이터베이스 및 웹 애플리케이션에서 가장 일반적임).
• 하드 드라이브 어레이의 성능에 병목 현상이 존재합니다.
• 필요한 데이터의 양은 SSD 캐시 크기보다 적습니다.

읽기+쓰기 SSD 캐시 사용에 대한 표시는 혼합 유형(예: 파일 서버)이라는 작업 특성을 제외하고 동일합니다.

대부분의 스토리지 공급업체는 자사 제품에 읽기 전용 SSD 캐시를 사용합니다. 근본적인 차이점 QSAN 쓰기에도 캐시를 사용할 수 있는 기능을 제공합니다. QSAN 스토리지 시스템에서 SSD 캐싱 기능을 활성화하려면 별도의 라이센스(전자적으로 제공됨)를 구입해야 합니다.

XCubeSAN의 SSD 캐시는 물리적으로 별도의 SSD 캐시 풀 형태로 구현됩니다. 시스템에는 최대 XNUMX개가 있을 수 있습니다. 물론 각 풀은 자체 SSD 세트를 사용합니다. 그리고 이미 가상 디스크의 속성에서 캐시 풀을 사용할지 여부와 어떤 풀을 사용할지 결정합니다. I/O를 중단하지 않고도 볼륨에 대한 캐시 사용을 활성화 및 비활성화할 수 있습니다. SSD를 풀에 핫 추가하고 풀에서 제거할 수도 있습니다. SSD 풀 캐시를 생성할 때 작동할 모드(읽기 전용 또는 읽기+쓰기)를 선택해야 합니다. 물리적 조직은 이것에 달려 있습니다. 여러 개의 캐시 풀이 있을 수 있으므로 해당 기능이 다를 수 있습니다. 즉, 시스템은 읽기 및 읽기+쓰기 캐시 풀을 동시에 가질 수 있습니다.

읽기 전용 캐시 풀을 사용하는 경우 1~8개의 SSD로 구성될 수 있습니다. 디스크는 NRAID+ 구조로 결합되므로 용량과 공급업체가 동일할 필요는 없습니다. 풀의 모든 SSD는 공유됩니다. 시스템은 최대 성능을 달성하기 위해 모든 SSD 간에 들어오는 요청을 독립적으로 병렬화하려고 시도합니다. SSD 중 하나에 오류가 발생하더라도 아무런 문제가 발생하지 않습니다. 결국 캐시에는 하드 드라이브 배열에 저장된 데이터의 복사본만 포함됩니다. 단지 사용 가능한 SSD 캐시의 양이 감소할 뿐입니다(또는 한 드라이브에서 원래 SSD 캐시를 사용하는 경우 XNUMX이 됩니다).

캐시가 읽기 + 쓰기 작업에 사용되는 경우 콘텐츠가 드라이브 쌍에 미러링되므로(NRAID 1+ 구조가 사용됨) 풀의 SSD 수는 1의 배수여야 합니다. 캐시에는 아직 하드 드라이브에 기록되지 않은 데이터가 포함될 수 있으므로 캐시를 복제해야 합니다. 그리고 이 경우 캐시 풀에서 SSD에 오류가 발생하면 정보가 손실될 수 있습니다. NRAID XNUMX+의 경우 SSD에 오류가 발생하면 캐시가 읽기 전용 상태로 전환되고 기록되지 않은 데이터가 하드 드라이브 어레이에 덤프됩니다. 결함이 있는 SSD를 교체한 후 캐시는 원래 작동 모드로 돌아갑니다. 그런데 보안을 강화하기 위해 읽기 + 쓰기 캐시에 전용 핫 스페어를 할당할 수 있습니다.

XCubeSAN에서 SSD 캐싱 기능을 사용하는 경우 스토리지 컨트롤러의 메모리 양에 대한 여러 가지 요구 사항이 있습니다. 시스템 메모리가 많을수록 사용할 수 있는 캐시 풀도 커집니다.

SSD 캐시를 켜고 끄는 옵션만 제공하는 대부분의 스토리지 시스템 제조업체와 달리 QSAN은 더 많은 옵션을 제공합니다. 특히, 부하의 성격에 따라 캐시 작동 모드를 선택할 수 있습니다. 데이터베이스, 파일 시스템, 웹 서비스 등 해당 서비스에 가장 가까운 사전 설정된 세 가지 템플릿이 있습니다. 또한 관리자는 필수 매개변수 값을 설정하여 자신의 프로필을 생성할 수 있습니다.

• 블록 크기(캐시 블록 크기) – 1/2/4MB
• 블록을 캐시에 복사하기 위해 읽기 요청 횟수(읽기 시 채우기 임계값) – 1..4
• 캐시에 복사되도록 블록 쓰기 요청 수(쓰기 시 채우기 임계값) – 0..4

프로필은 즉시 변경할 수 있지만 물론 캐시 재설정 내용과 새로운 "워밍업"을 통해 변경할 수 있습니다.

SSD 캐시의 작동 원리를 고려하면 작업 시 주요 작업을 강조할 수 있습니다.

• 캐시에 없는 데이터 읽기
• 캐시에 데이터가 있을 때 데이터를 읽습니다.
• 읽기 캐시를 사용할 때 데이터 쓰기
• 읽기 + 쓰기 캐시를 사용할 때 데이터 쓰기.

캐시에 없는 데이터 읽기

1. 호스트의 요청이 컨트롤러에 도착합니다.
2. 요청한 항목은 SSD 캐시에 없으므로 하드 드라이브에서 읽습니다.
3. 읽은 데이터는 호스트로 전송됩니다. 동시에 이러한 블록이 "핫"한지 확인하는 검사가 수행됩니다.
4. 그렇다면 추가 사용을 위해 SSD 캐시에 복사됩니다.

캐시에 데이터가 있을 때 데이터 읽기

1. 호스트의 요청이 컨트롤러에 도착합니다.
2. 요청된 데이터는 SSD 캐시에 있으므로 거기에서 읽혀집니다.
3. 읽은 데이터는 호스트로 전송됩니다.

읽기 캐시를 사용할 때 데이터 쓰기

1. 호스트의 쓰기 요청이 컨트롤러에 도착합니다.
2. 데이터는 하드 드라이브에 기록됩니다.
3. 성공적인 녹화를 나타내는 응답이 호스트에 반환됩니다.
4. 동시에 블록이 "핫"한지 확인합니다(쓰기 시 채우기 임계값 매개변수 비교). 그렇다면 나중에 사용할 수 있도록 SSD 캐시에 복사됩니다.

읽기+쓰기 캐시를 사용할 때 데이터 쓰기

1. 호스트의 쓰기 요청이 컨트롤러에 도착합니다.
2. 데이터는 SSD 캐시에 기록됩니다.
3. 성공적인 녹화를 나타내는 응답이 호스트에 반환됩니다.
4. SSD 캐시의 데이터는 백그라운드에서 하드 드라이브에 기록됩니다.

체크인 작업

테스트 벤치

2대의 서버(CPU: 2 x Xeon E5-2620v3 2.4Hz / RAM: 32GB)는 파이버 채널 16G를 통해 5224개의 포트를 통해 XCubeSAN XS16D 스토리지 시스템(XNUMXGB RAM/컨트롤러)에 직접 연결됩니다.

데이터 어레이용으로 RAID16(500+0001)에 결합된 Seagate Constellation ES, ST500NM6, 5GB, SAS 15Gb/s 1개를 사용하고 캐시로 HGST Ultrastar SSD8MH.B, HUSMH800BSS8010, 200GB, SAS 100Gb/s 12개를 사용했습니다.

각 서버당 하나씩, 2개의 볼륨이 생성되었습니다.

테스트 1. 1~8개 SSD의 읽기 전용 SSD 캐시

SSD 캐시

• I/O 유형: 사용자 정의
• 캐시 블록 크기: 4MB
• 읽기 시 채우기 임계값: 1
• 쓰기 시 채우기 임계값: 0

입출력 패턴

• 도구: IOmeter V1.1.0
• 근로자: 1명
• 미해결(대기열 깊이): 128
• 액세스 사양: 4KB, 100% 읽기, 100% 무작위

이론적으로 캐시 풀에 SSD가 많을수록 성능이 높아집니다. 실제로 이것이 확인되었습니다. 볼륨 수가 적고 SSD 수가 크게 증가한 것만이 폭발적인 효과로 이어지지는 않습니다.

테스트 2. 2~8개의 SSD를 사용하는 읽기 + 쓰기 모드의 SSD 캐시

SSD 캐시

• I/O 유형: 사용자 정의
• 캐시 블록 크기: 4MB
• 읽기 시 채우기 임계값: 1
• 쓰기 시 채우기 임계값: 1

입출력 패턴

• 도구: IOmeter V1.1.0
• 근로자: 1명
• 미해결(대기열 깊이): 128
• 액세스 사양: 4KB, 100% 쓰기, 100% 무작위

동일한 결과: SSD 수가 증가함에 따라 성능이 폭발적으로 증가하고 확장됩니다.

두 테스트 모두 작업 데이터의 양이 전체 캐시 크기보다 적었습니다. 따라서 시간이 지남에 따라 모든 블록이 캐시에 복사되었습니다. 실제로 작업은 실제로 하드 드라이브에 영향을 주지 않고 SSD를 사용하여 수행되었습니다. 이러한 테스트의 목적은 SSD 수에 따라 캐시를 워밍업하고 성능을 확장하는 효과를 명확하게 입증하는 것이었습니다.

이제 지구로 돌아와 데이터의 양이 캐시 크기보다 큰 경우, 좀 더 현실적인 상황을 확인해 보겠습니다. 합리적인 시간 내에 테스트를 통과하기 위해(볼륨 크기가 증가함에 따라 캐시 "준비" 기간이 크게 증가함) 볼륨 크기를 120GB로 제한합니다.

테스트 3. 데이터베이스 에뮬레이션

SSD 캐시

• I/O 유형: 데이터베이스
• 캐시 블록 크기: 1MB
• 읽기 시 채우기 임계값: 2
• 쓰기 시 채우기 임계값: 1

입출력 패턴

• 도구: IOmeter V1.1.0
• 근로자: 1명
• 미해결(대기열 깊이): 128
• 액세스 사양: 8KB, 67% 읽기, 100% 무작위

평결

물론 분명한 결론은 SSD 캐시를 사용하여 모든 스토리지 시스템의 성능을 향상시키는 효율성이 좋다는 것입니다. 적용대상 QSAN XCubeSAN 이 설명은 완전히 적용됩니다. SSD 캐싱 기능이 완벽하게 구현되었습니다. 이는 읽기 및 읽기 + 쓰기 모드 지원, 모든 사용 시나리오에 대한 유연한 설정은 물론 시스템 전체의 전반적인 성능과 관련이 있습니다. 따라서 매우 합리적인 비용(라이센스 가격은 SSD 1~2개 가격과 비슷함)으로 전반적인 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

출처 : habr.com