Nei nostri primo segmento della recensione di VxRack Node, abbiamo trattato le opzioni di implementazione, una panoramica dell'interfaccia di gestione principale e uno sguardo all'hardware dietro i nostri nodi di prestazioni all-flash di VCE, la divisione Converged Platforms di EMC. In questa parte della recensione diamo uno sguardo ai nodi VxRack in una configurazione SAN a due livelli e alle loro prestazioni sotto il nostro carico di lavoro MySQL Sysbench. Abbiamo portato ScaleIO e l'hardware sottostante al 99.2% della capacità per valutare le prestazioni man mano che l'intensità del carico di lavoro e l'impronta della capacità aumentavano. Il nostro obiettivo è misurare il potenziale prestazionale dei nodi quando si tratta di essere in grado di fornire prestazioni transazionali ad alta velocità, inclusi throughput e latenza, su una scala di carico di lavoro sempre più impegnativa nel nostro ambiente virtualizzato.
Nei nostri primo segmento della recensione di VxRack Node, abbiamo trattato le opzioni di implementazione, una panoramica dell'interfaccia di gestione principale e uno sguardo all'hardware dietro i nostri nodi di prestazioni all-flash di VCE, la divisione Converged Platforms di EMC. In questa parte della recensione diamo uno sguardo ai nodi VxRack in una configurazione SAN a due livelli e alle loro prestazioni sotto il nostro carico di lavoro MySQL Sysbench. Abbiamo portato ScaleIO e l'hardware sottostante al 99.2% della capacità per valutare le prestazioni man mano che l'intensità del carico di lavoro e l'impronta della capacità aumentavano. Il nostro obiettivo è misurare il potenziale prestazionale dei nodi quando si tratta di essere in grado di fornire prestazioni transazionali ad alta velocità, inclusi throughput e latenza, su una scala di carico di lavoro sempre più impegnativa nel nostro ambiente virtualizzato.
Specifiche del nodo VCE VxRack (Performance Compute All Flash PF100).
- Chassis – N. di nodi: nodo 2U-4
- Processori per nodo: doppio Intel E5-2680 V3, 12c, 2.5 GHz
- Chipset: Intel 610
- Memoria DDR4 per nodo: 512 GB (16x 32 GB)
- NIC incorporata per nodo: doppie porte Ethernet da 1 Gbps + 1 porta di gestione 10/100
- Controller RAID per nodo: 1x LSI 3008
- SSD per nodo: 4.8 TB (6 eMLC da 2.5 pollici e 800 GB)
- SATADOM per nodo: 32GBSLC
- Porta 10GbE per nodo: 4 porte SFP+ da 10 Gbps
- Alimentazione: doppio alimentatore CA platino da 1600 W
- Router: Cisco Nexus C3164Q-40GE
Cluster Dell PowerEdge R730 MySQL virtualizzato a 4-8 nodi
- Otto sedici CPU Intel E5-2690 v3 per 249 GHz in cluster (due per nodo, 2.6 GHz, 12 core, 30 MB di cache)
- 1-2 TB di RAM (256 GB per nodo, 16 GB x 16 DDR4, 128 GB per CPU)
- Avvio scheda SD (Lexar 16 GB)
- 4-8 adattatori Mellanox ConnectX-3 InfiniBand (vSwitch per vMotion e rete VM)
- 4-8 x HBA FC a doppia porta Emulex da 16 GB
- 4-8 x Scheda di rete Emulex 10GbE a doppia porta
- VMware ESXi vSphere 6.0 /Enterprise Plus 8 CPU
- Hardware di commutazione 10GbE
- Porte front-end: Switch Mellanox SX1036 10/40GbE
- Porte back-end: Switch Cisco Nexus 3164 10/40GbE
Prestazioni del Sysbench
Ogni banco di sistema La VM è configurata con tre vDisk, uno per l'avvio (~92 GB), uno con il database predefinito (~447 GB) e il terzo per il database in prova (270 GB). Nei test precedenti abbiamo allocato 400 GB al volume del database (dimensione del database di 253 GB), anche se per inserire VM aggiuntive nel nodo VxRack abbiamo ridotto tale allocazione per fare più spazio. Dal punto di vista delle risorse di sistema, abbiamo configurato ciascuna VM con 16 vCPU, 60 GB di DRAM e abbiamo sfruttato il controller SCSI SAS LSI Logic. I sistemi di generazione del carico lo sono Server Dell R730; in questa recensione andiamo da quattro a otto, scalando i server per gruppo di 4 VM.
Configurazione test Sysbench (per VM)
- CentOS 6.3 a 64 bit
- Impronta di archiviazione: 1 TB, 800 GB utilizzati
- Percona XtraDB 5.5.30-rel30.1
- Tabelle del database: 100
- Dimensione del database: 10,000,000
- Discussioni del database: 32
- Memoria RAM: 24 GB
- Durata della prova: 3 ore
- 2 ore di precondizionamento di 32 thread
- 1 ora 32 thread
Usciti da 4VM, i nodi VxRack hanno registrato un totale di quasi 4,000 transazioni, un valore leggermente inferiore rispetto a XIO ISE-860 Anche lo storage SAN è configurato con all-flash e circa il 60% più veloce di una configurazione ibrida Nutanix a 4 nodi. Tutti i nodi VxRack hanno funzionato quasi allo stesso modo, fornendo circa 1,000 transazioni ciascuno. Man mano che il carico di lavoro aumenta, ScaleIO inizia davvero a differenziarsi. A 8VM ScaleIO colma il divario con XIO ISE 860 con prestazioni che salgono a poco più di 6,400 TPS. A 12VM prende il comando di poche centinaia misurando 7,488 TPS. Ecco dove diventa davvero interessante. Abbiamo testato carichi di 12-16 VM su altri sistemi, ma è stato qui che le prestazioni aggregate generalmente si sono stabilizzate e si sono ridotte gradualmente. A 16VM abbiamo raggiunto il limite superiore in cui XIO può fornire risultati efficaci, ma ScaleIO continua ad andare avanti, raggiungendo un guadagno del 15%, misurando oltre 9,500 TPS. Aumentando fino a 20 VM, ancora nessun segno di rallentamento, ora con ScaleIO che misura oltre 12,000 TPS. Altre quattro VM aggiunte al mix, ancora una volta come un record rotto ScaleIO va avanti misurando oltre 13,800 TPS a 24 VM. Passando a 28VM, ScaleIO procede senza battere ciglio, misurando ora 15,641 TPS. Rimuovendo i limiti di capacità, ScaleIO è arrivato al 99.2% di utilizzo con 32 VM, mentre le prestazioni del cluster hanno misurato oltre 17,300 TPS quando abbiamo finalmente gettato la spugna.
L'apprendimento chiave è che i VxNode hanno aumentato le prestazioni ad ogni passaggio, perdendo poco vapore anche a piena capacità. Molte altre SAN sarebbero crollate a causa di un collo di bottiglia I/O prima che la capacità si esaurisse, quando il carico di lavoro raggiungeva le capacità dell'hardware. Al di là dell'incredibile throughput, un'altra storia interessante si svolge nel modo in cui ScaleIO ha mantenuto la latenza del carico di lavoro delle applicazioni.
Generalmente quando si osserva un array di archiviazione, se si sceglie un carico di lavoro pesante ad un certo punto si vedrà una curva a campana con le prestazioni. Le prestazioni inizieranno lentamente, raggiungeranno il loro picco a metà strada, quindi si ridurranno a scapito di una latenza in rapido aumento. Non abbiamo mai trovato quel punto con ScaleIO, anche con un utilizzo della capacità del 99.2%. Quando il nostro carico di lavoro è iniziato nell'intervallo di 4-8 VM, ScaleIO è passato da 32 a 39.9 ms di latenza media MySQL. Rispetto all'X-IO ISE 860, che misurava rispettivamente 29 e 39 ms, la piattaforma VxRack aveva un profilo di risposta iniziale leggermente più elevato. Nell'intervallo 12-32VM, però, la situazione è cambiata, dove ScaleIO ha fornito una latenza MySQL incredibilmente bassa e piatta. La differenza tra 12VM e 32VM era poco meno di 8 ms.
Spostando la nostra attenzione verso i profili di latenza di picco con la visualizzazione della latenza del 99° percentile, ScaleIO offre uno dei migliori profili che un ingegnere applicativo o un fornitore su scala web possa mai sperare. Con l'aumento dell'intensità del carico di lavoro, ScaleIO mantiene la calma e non lascia che i tempi di risposta delle applicazioni di picco aumentino, anche alla massima intensità del carico di lavoro che abbiamo lanciato. Ciò significa per i clienti che, anche in condizioni di picco o di carico anormalmente elevato, la piattaforma ScaleIO è in grado di mantenere la calma e fornire contenuti in modo coerente; senza ritardo.
Conclusione
Mentre concludiamo il nostro primo segmento di prestazioni sul VxRack Node di EMC basato su ScaleIO, non possiamo fare a meno di rimanere scioccati dal livello di prestazioni offerto. ScaleIO è riuscita a essere una delle poche piattaforme a superare ogni limite in tutte le aree del nostro test MySQL in scala. Innanzitutto, la produttività è stata fenomenale, battendo i record con un margine incredibilmente ampio... anche a piena capacità. In secondo luogo, la latenza delle applicazioni è rimasta pressoché invariata in un ambiente di test in costante aumento. In terzo luogo, anche con carichi applicativi crescenti, ScaleIO è riuscito a tenere sotto controllo la latenza di picco, il che è molto importante in un ambiente su scala web in cui le oscillazioni della domanda potrebbero causare sofferenze ad altre applicazioni se i tempi di risposta diventano troppo elevati.
Certo, è facile dire che i nodi ScaleIO hanno funzionato così bene perché sono all-flash. Come mostrano i numeri, tuttavia, il sistema ha gestito facilmente il carico di lavoro a piena capacità, cosa che pochissimi flash array possono fare mantenendo allo stesso tempo sotto controllo la latenza. Vale anche la pena notare che questa prima revisione delle prestazioni evidenzia la flessibilità di ScaleIO come identificato nella parte 1. Può essere distribuito come SAN o iperconvergente su qualsiasi apparecchiatura desiderata, consumato come nodo VxRack in una varietà di versioni o come la soluzione ingegnerizzata della serie VCE VxRack System 1000.
Recensione del nodo EMC VxRack: panoramica
Nodo EMC VxRack con tecnologia ScaleIO: revisione delle prestazioni di SQL Server (a 2 livelli)
Nodo EMC VxRack con tecnologia ScaleIO: revisione sintetica delle prestazioni (a 2 livelli)
Recensione del nodo EMC VxRack con tecnologia ScaleIO: revisione delle prestazioni sintetiche (HCI)
Nodo EMC VxRack con tecnologia ScaleIO: revisione delle prestazioni di SQL Server (HCI)
Nodo EMC VxRack con tecnologia ScaleIO: revisione delle prestazioni VMmark (HCI)
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