Dans notre premier segment de la revue VxRack Node, nous avons couvert les options de déploiement, une vue d'ensemble de l'interface de gestion principale et un aperçu du matériel derrière nos nœuds de performance 99.2 % Flash de VCE, la division des plates-formes convergentes d'EMC. Dans cette partie de l'examen, nous examinons les nœuds VxRack dans une configuration SAN à deux couches et leurs performances sous notre charge de travail MySQL Sysbench. Nous avons poussé ScaleIO et le matériel sous-jacent à une capacité de XNUMX % pour évaluer les performances à mesure que l'intensité de la charge de travail et l'empreinte de capacité augmentaient. Notre objectif est de mesurer le potentiel de performance des nœuds lorsqu'il s'agit de fournir des performances transactionnelles à haute vitesse, y compris le débit et la latence, sur une échelle de charge de travail toujours plus exigeante dans notre environnement virtualisé.
Dans notre premier segment de la revue VxRack Node, nous avons couvert les options de déploiement, une vue d'ensemble de l'interface de gestion principale et un aperçu du matériel derrière nos nœuds de performance 99.2 % Flash de VCE, la division des plates-formes convergentes d'EMC. Dans cette partie de l'examen, nous examinons les nœuds VxRack dans une configuration SAN à deux couches et leurs performances sous notre charge de travail MySQL Sysbench. Nous avons poussé ScaleIO et le matériel sous-jacent à une capacité de XNUMX % pour évaluer les performances à mesure que l'intensité de la charge de travail et l'empreinte de capacité augmentaient. Notre objectif est de mesurer le potentiel de performance des nœuds lorsqu'il s'agit de fournir des performances transactionnelles à haute vitesse, y compris le débit et la latence, sur une échelle de charge de travail toujours plus exigeante dans notre environnement virtualisé.
Spécifications du nœud VCE VxRack (Performance Compute All Flash PF100)
- Châssis – # de nœud : nœud 2U-4
- Processeurs par nœud : Dual Intel E5-2680 V3, 12c, 2.5 GHz
- Jeu de puces : Intel 610
- Mémoire DDR4 par nœud : 512 Go (16 x 32 Go)
- Carte réseau intégrée par nœud : deux ports Ethernet 1 Gbit/s + 1 port de gestion 10/100
- Contrôleur RAID par nœud : 1x LSI 3008
- SSD par nœud : 4.8 To (6 x 2.5 pouces 800 Go eMLC)
- SATADOM par nœud : 32 GBSLC
- Port 10 GbE par nœud : 4 ports 10 Gbit/s SFP+
- Alimentation : double alimentation AC 1600 XNUMX W en platine
- Routeur : Cisco Nexus C3164Q-40GE
Cluster de 730 à 4 nœuds MySQL virtualisé Dell PowerEdge R8
- Huit-seize processeurs Intel E5-2690 v3 pour 249 GHz en cluster (deux par nœud, 2.6 GHz, 12 cœurs, 30 Mo de cache)
- 1 à 2 To de RAM (256 Go par nœud, 16 Go x 16 DDR4, 128 Go par CPU)
- Démarrage de la carte SD (Lexar 16 Go)
- 4-8 x adaptateur Mellanox ConnectX-3 InfiniBand (vSwitch pour vMotion et réseau VM)
- 4 à 8 x HBA FC double port Emulex 16 Go
- 4 à 8 x Carte réseau Emulex 10GbE à deux ports
- VMware ESXi vSphere 6.0/Enterprise Plus 8-CPU
- Matériel de commutation 10GbE
- Ports frontaux : Commutateur Mellanox SX1036 10/40GbE
- Ports principaux : Commutateur Cisco Nexus 3164 10/40GbE
Performances de Sybench
Chaque Banc Sys La machine virtuelle est configurée avec trois vDisks, un pour le démarrage (~ 92 Go), un avec la base de données pré-construite (~ 447 Go) et le troisième pour la base de données testée (270 Go). Dans les tests précédents, nous avons alloué 400 Go au volume de la base de données (taille de la base de données de 253 Go), bien que pour regrouper des machines virtuelles supplémentaires sur le nœud VxRack, nous avons réduit cette allocation pour faire plus de place. Du point de vue des ressources système, nous avons configuré chaque machine virtuelle avec 16 vCPU, 60 Go de DRAM et exploité le contrôleur LSI Logic SAS SCSI. Les systèmes de génération de charge sont Serveurs Dell R730; nous allons de quatre à huit dans cette revue, en mettant à l'échelle les serveurs par groupe de 4 VM.
Configuration des tests Sysbench (par machine virtuelle)
- CentOS 6.3 64 bits
- Empreinte de stockage : 1 To, 800 Go utilisés
- Percona XtraDB 5.5.30-rel30.1
- Tableaux de base de données : 100
- Taille de la base de données : 10,000,000 XNUMX XNUMX
- Threads de base de données : 32
- Mémoire tampon : 24 Go
- Durée du test : 3 heures
- 2 heures de préconditionnement 32 fils
- 1 heure 32 fils
Au départ avec 4VM, les nœuds VxRack ont affiché un total de près de 4,000 XNUMX transactions, ce qui est légèrement inférieur à XIO ISE-860 Le stockage SAN est également configuré en 60 % flash et environ 4 % plus rapide qu'une configuration hybride Nutanix à 1,000 nœuds. Tous les nœuds VxRack ont effectué des performances presque égales, délivrant environ 8 860 transactions chacun. À mesure que la charge de travail augmente, ScaleIO commence vraiment à se différencier. À 6,400 VM, ScaleIO comble l'écart avec XIO ISE 12 avec des performances passant à un peu plus de 7,488 12 TPS. À 16 VM, il prend la tête de quelques centaines de 16 15 TPS. C'est là que ça devient vraiment intéressant. Nous avons testé des charges de 9,500 à 20 VM sur d'autres systèmes, mais c'est là que les performances globales se sont généralement stabilisées et ont diminué. À 12,000 VM, nous avons atteint la limite supérieure de l'endroit où le XIO peut fournir efficacement, mais ScaleIO continue, avec un gain de 13,800 %, mesurant plus de 24 28 TPS. Jusqu'à 15,641 machines virtuelles, toujours aucun signe de ralentissement, maintenant avec ScaleIO mesurant plus de 99.2 32 TPS. Quatre autres machines virtuelles ont été ajoutées au mélange, encore une fois comme un record battu, ScaleIO avance en mesurant plus de 17,300 XNUMX TPS sur XNUMX machines virtuelles. Passer à XNUMX VM ScaleIO avance sans interruption, mesurant désormais XNUMX XNUMX TPS. Une fois les limites de capacité supprimées, ScaleIO a atteint une utilisation de XNUMX % avec XNUMX VM, les performances du cluster mesurées à plus de XNUMX XNUMX TPS lorsque nous avons finalement jeté l'éponge.
Les principaux enseignements ici sont que les VxNodes ont augmenté les performances à chaque étape, perdant peu de vapeur même à pleine capacité. De nombreux autres SAN seraient tombés en panne avec un goulot d'étranglement d'E/S avant que la capacité ne soit épuisée, où la charge de travail rattrape les capacités du matériel. Au-delà d'un débit incroyable, une autre histoire intéressante se joue dans la façon dont ScaleIO a maintenu la latence de la charge de travail des applications.
Généralement, lorsque vous examinez une baie de stockage, si vous choisissez une charge de travail importante à un moment donné, vous verrez une courbe en cloche avec les performances. Les performances commenceront lentement, atteindront leur apogée quelque part au milieu, puis les performances diminueront au détriment d'une latence en augmentation rapide. Nous n'avons jamais trouvé ce point avec ScaleIO, même à 99.2 % d'utilisation de la capacité. Alors que notre charge de travail démarrait dans la plage de 4 à 8 VM, ScaleIO est passé de 32 à 39.9 ms de latence MySQL moyenne. Par rapport au X-IO ISE 860, qui mesurait respectivement 29 et 39 ms, la plate-forme VxRack avait un profil de réponse initial légèrement supérieur. Dans la gamme 12-32VM, le vent a tourné, où ScaleIO a fourni une latence MySQL incroyablement faible et plate. La différence entre 12 VM et 32 VM était d'un peu moins de 8 ms.
En nous concentrant sur les profils de latence maximale avec la vue de latence au 99e centile, ScaleIO offre l'un des meilleurs profils qu'un ingénieur d'application ou un fournisseur d'échelle Web puisse espérer. Lorsque l'intensité de la charge de travail augmente, ScaleIO garde son calme et ne laisse pas les temps de réponse maximaux des applications exploser, même à l'intensité de charge de travail la plus élevée que nous lui avons lancée. Ce que cela signifie pour les clients, c'est que même dans des conditions de pointe ou de charge anormalement élevée, la plate-forme ScaleIO est capable de garder son calme et de fournir du contenu de manière cohérente ; sans décalage.
Conclusion
Alors que nous terminons notre premier segment de performances sur le nœud VxRack d'EMC optimisé par ScaleIO, nous ne pouvons pas nous empêcher d'être choqués par le niveau de performances offert. ScaleIO a réussi à être l'une des rares plateformes à sortir du lot dans tous les domaines de notre test MySQL à l'échelle. Tout d'abord, le débit était phénoménal, battant des records par une marge incroyablement large… même à pleine capacité. Deuxièmement, la latence des applications est restée presque stable dans un environnement de test en constante augmentation. Troisièmement, même sous des charges d'application croissantes, ScaleIO a réussi à contrôler la latence maximale, ce qui est très important dans un environnement à l'échelle du Web où les fluctuations de la demande pourraient faire souffrir d'autres applications si les temps de réponse étaient trop élevés.
Bien sûr, il est facile de dire que les nœuds ScaleIO ont si bien fonctionné parce qu'ils sont entièrement Flash. Comme le montrent les chiffres, le système a facilement fait face à la charge de travail à pleine capacité, ce que très peu de baies flash peuvent faire tout en contrôlant la latence en même temps. Il convient également de noter que cette première évaluation des performances met en évidence la flexibilité de ScaleIO telle que nous l'avons identifiée dans la partie 1. Il peut être déployé en tant que SAN ou hyperconvergé sur n'importe quel équipement que vous aimez, consommé en tant que nœud VxRack dans une variété de saveurs ou en tant que la solution technique de VCE VxRack System 1000 Series.
Examen du nœud EMC VxRack : Présentation
Nœud EMC VxRack optimisé par ScaleIO : Examen des performances de SQL Server (2 couches)
Nœud EMC VxRack optimisé par ScaleIO : examen des performances synthétiques (2 couches)
Examen EMC VxRack Node Powered By ScaleIO : examen des performances synthétiques (HCI)
Nœud EMC VxRack optimisé par ScaleIO : Examen des performances de SQL Server (HCI)
Nœud EMC VxRack optimisé par ScaleIO : examen des performances VMmark (HCI)
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