우리의 VxRack 노드 검토의 첫 번째 부분, 구축 옵션, 기본 관리 인터페이스 개요, EMC의 컨버지드 플랫폼 사업부인 VCE의 올플래시 성능 노드 이면의 하드웨어에 대해 살펴보았습니다. 검토의 이 부분에서는 99.2계층 SAN 구성의 VxRack 노드와 이것이 MySQL Sysbench 워크로드에서 어떻게 수행되는지 살펴봅니다. 워크로드 집약도와 용량 공간이 증가함에 따라 성능을 평가하기 위해 ScaleIO와 기본 하드웨어를 XNUMX% 용량으로 압축했습니다. 우리의 목표는 가상화된 환경에서 끊임없이 요구되는 워크로드 규모에 걸쳐 처리량 및 대기 시간을 포함한 고속 트랜잭션 성능을 제공할 수 있는 노드의 성능 잠재력을 측정하는 것입니다.
우리의 VxRack 노드 검토의 첫 번째 부분, 구축 옵션, 기본 관리 인터페이스 개요, EMC의 컨버지드 플랫폼 사업부인 VCE의 올플래시 성능 노드 이면의 하드웨어에 대해 살펴보았습니다. 검토의 이 부분에서는 99.2계층 SAN 구성의 VxRack 노드와 이것이 MySQL Sysbench 워크로드에서 어떻게 수행되는지 살펴봅니다. 워크로드 집약도와 용량 공간이 증가함에 따라 성능을 평가하기 위해 ScaleIO와 기본 하드웨어를 XNUMX% 용량으로 압축했습니다. 우리의 목표는 가상화된 환경에서 끊임없이 요구되는 워크로드 규모에 걸쳐 처리량 및 대기 시간을 포함한 고속 트랜잭션 성능을 제공할 수 있는 노드의 성능 잠재력을 측정하는 것입니다.
VCE VxRack 노드(Performance Compute All Flash PF100) 사양
- 섀시 – 노드 수: 2U-4 노드
- 노드당 프로세서: 듀얼 Intel E5-2680 V3, 12c, 2.5GHz
- 칩셋: 인텔 610
- 노드당 DDR4 메모리: 512GB(16x 32GB)
- 노드당 내장형 NIC: 이중 1Gbps 이더넷 포트 + 1개의 10/100 관리 포트
- 노드당 RAID 컨트롤러: LSI 1 3008개
- 노드당 SSD: 4.8TB(6x 2.5인치 800GB eMLC)
- 노드당 SATADOM: 32GBSLC
- 노드당 10GbE 포트: 4x 10Gbps 포트 SFP+
- 전원 공급 장치: 듀얼 1600W 플래티넘 PSU AC
- 라우터: 시스코 넥서스 C3164Q-40GE
Dell PowerEdge R730 가상화 MySQL 4-8노드 클러스터
- 클러스터의 5GHz용 Intel E2690-3 v249 CPU 2.6개(노드당 12개, 30GHz, XNUMX코어, XNUMXMB 캐시)
- 1-2TB RAM(노드당 256GB, 16GB x 16 DDR4, CPU당 128GB)
- SD 카드 부팅(Lexar 16GB)
- 4-8 x Mellanox ConnectX-3 InfiniBand 어댑터(vMotion 및 VM 네트워크용 vSwitch)
- 4-8 x Emulex 16GB 듀얼 포트 FC HBA
- 4-8 x Emulex 10GbE 듀얼 포트 NIC
- VMware ESXi vSphere 6.0 / Enterprise Plus 8-CPU
- 10GbE 스위칭 하드웨어
- 프런트엔드 포트: Mellanox SX1036 10/40GbE 스위치
- 백엔드 포트: Cisco Nexus 3164 10/40GbE 스위치
시스벤치 성능
각각의 시스벤치 VM은 92개의 vDisk로 구성됩니다. 하나는 부팅용(~447GB), 하나는 사전 구축된 데이터베이스(~270GB), 세 번째는 테스트 중인 데이터베이스용(400GB)입니다. 이전 테스트에서는 데이터베이스 볼륨(253GB 데이터베이스 크기)에 16GB를 할당했지만 VxRack 노드에 추가 VM을 압축하기 위해 할당량을 줄여 더 많은 공간을 확보했습니다. 시스템 리소스 관점에서 각 VM을 vCPU 60개, DRAM XNUMXGB로 구성하고 LSI Logic SAS SCSI 컨트롤러를 활용했습니다. 로드 생성 시스템은 델 R730 서버; 이 검토에서는 4개에서 XNUMX개까지 다양하며 XNUMXVM 그룹당 서버를 확장합니다.
Sysbench 테스트 구성(VM당)
- 센트OS 6.3 64비트
- 스토리지 공간: 1TB, 800GB 사용
- 페르코나 XtraDB 5.5.30-rel30.1
- 데이터베이스 테이블: 100
- 데이터베이스 크기: 10,000,000
- 데이터베이스 스레드: 32
- RAM 버퍼: 24GB
- 시험 시간: 3시간
- 2시간 동안 32개 스레드 사전 조정
- 1시간 32 스레드
VxRack 노드는 4개의 VM을 사용하여 처음부터 총 거의 4,000건의 트랜잭션을 게시했습니다. XIO ISE-860 또한 SAN 스토리지는 올플래시로 구성되었으며 하이브리드 Nutanix 60노드 구성보다 약 4% 더 빠릅니다. 모든 VxRack 노드는 거의 동일하게 수행되어 각각 약 1,000개의 트랜잭션을 전달했습니다. 워크로드가 더 크게 확장됨에 따라 ScaleIO는 진정으로 차별화되기 시작합니다. 8VM에서 ScaleIO는 860TPS를 조금 넘는 성능으로 XIO ISE 6,400과의 격차를 좁힙니다. 12VM에서 7,488TPS를 측정하여 수백 대에 앞서고 있습니다. 여기가 정말 흥미로워지는 부분입니다. 우리는 다른 시스템에서 12-16VM 로드를 테스트했지만 여기에서 전체 성능이 일반적으로 평준화되고 감소했습니다. 16VM에서 우리는 XIO가 효과적으로 제공할 수 있는 상단 가장자리에 도달했지만 ScaleIO는 계속 진행하여 15TPS 이상을 측정하여 9,500% 증가를 기록했습니다. 최대 20VM까지 확장했지만 여전히 속도가 느려지는 징후는 없으며 이제 ScaleIO는 12,000TPS 이상을 측정합니다. 13,800개의 VM이 믹스에 추가되었습니다. 다시 한 번 깨진 기록처럼 ScaleIO는 24VM에서 28TPS 이상을 측정했습니다. 15,641VMs에 충돌 ScaleIO는 비트를 깨지 않고 따라가며 현재 99.2TPS를 측정합니다. 용량 제한이 제거된 ScaleIO는 32개의 VM으로 17,300%의 활용도를 달성했으며, 마침내 수건을 던졌을 때 클러스터의 성능은 XNUMXTPS 이상으로 측정되었습니다.
여기서 핵심 학습은 VxNodes가 모든 단계에서 성능을 향상시켜 전체 용량에서도 거의 힘을 잃지 않는다는 것입니다. 다른 많은 SAN은 용량이 소진되기 전에 워크로드가 하드웨어의 기능을 따라잡기 전에 I/O 병목 현상으로 쓰러졌을 것입니다. 놀라운 처리량 외에도 ScaleIO가 애플리케이션 워크로드 대기 시간을 얼마나 잘 유지했는지에 대한 또 다른 흥미로운 이야기가 있습니다.
일반적으로 스토리지 어레이를 살펴볼 때 어느 시점에서 과중한 워크로드를 선택하면 성능과 함께 종형 곡선을 보게 됩니다. 성능은 느리게 시작하여 중간 어딘가에서 정점에 도달한 다음 대기 시간이 급격히 증가하면서 성능이 저하됩니다. ScaleIO에서는 99.2%의 용량 활용률에서도 해당 지점을 찾지 못했습니다. 4-8 VM 범위에서 워크로드가 시작되면서 ScaleIO는 평균 MySQL 지연 시간이 32ms에서 39.9ms로 증가했습니다. 각각 860ms와 29ms를 측정한 X-IO ISE 39과 비교할 때 VxRack 플랫폼은 초기 응답 프로파일이 약간 더 높았습니다. 12-32VM 범위에서 상황이 바뀌었지만 ScaleIO는 믿을 수 없을 정도로 낮고 균일한 MySQL 대기 시간을 제공했습니다. 12VM과 32VM의 차이는 8ms 미만이었습니다.
ScaleIO는 99번째 백분위수 대기 시간 보기를 통해 최대 대기 시간 프로파일에 초점을 맞추면서 애플리케이션 엔지니어 또는 웹 스케일 공급자가 기대할 수 있는 최고의 프로파일 중 하나를 제공합니다. 워크로드 강도가 높아지는 상황에서도 ScaleIO는 침착함을 유지하고 최고 수준의 워크로드 강도에서도 최고 애플리케이션 응답 시간이 늘어나지 않도록 합니다. 이것이 고객에게 의미하는 바는 최대 또는 비정상적으로 높은 부하 조건에서도 ScaleIO 플랫폼이 냉각 상태를 유지하고 지속적으로 콘텐츠를 제공할 수 있다는 것입니다. 지체없이.
결론
ScaleIO로 구동되는 EMC의 VxRack 노드에서 첫 번째 성능 부문을 마무리하면서 제공되는 성능 수준에 충격을 받지 않을 수 없습니다. ScaleIO는 확장된 MySQL 테스트의 모든 영역에서 이를 성공적으로 수행한 몇 안 되는 플랫폼 중 하나였습니다. 첫째, 처리량은 경이로웠고 거의 최대 용량에서도 엄청나게 큰 차이로 기록을 경신했습니다. 둘째, 응용 프로그램 대기 시간은 계속 증가하는 테스트 환경에서 거의 일정하게 유지되었습니다. 셋째, 애플리케이션 부하가 증가하는 상황에서도 ScaleIO는 최대 대기 시간을 유지했습니다. 이는 응답 시간이 너무 길어지면 수요 변동으로 인해 다른 애플리케이션에 문제가 발생할 수 있는 웹 스케일 환경에서 매우 중요합니다.
물론, ScaleIO 노드는 올플래시이기 때문에 잘 작동했다고 쉽게 말할 수 있습니다. 그러나 숫자에서 알 수 있듯이 시스템은 최대 용량으로 워크로드를 쉽게 처리했으며, 동시에 대기 시간을 억제하면서 플래시 어레이가 할 수 있는 작업은 거의 없었습니다. 이 첫 번째 성능 리뷰에서는 1부에서 확인한 ScaleIO의 유연성을 강조한다는 점도 주목할 가치가 있습니다. ScaleIO는 원하는 모든 장비에 SAN 또는 하이퍼 컨버지드로 배포할 수 있으며 다양한 종류의 VxRack 노드로 사용하거나 VCE VxRack System 1000 시리즈의 엔지니어링 솔루션.
EMC VxRack 노드 검토: 개요
ScaleIO 기반 EMC VxRack 노드: SQL Server 성능 검토(2계층)
ScaleIO 기반 EMC VxRack 노드: 합성 성능 검토(2계층)
EMC VxRack Node Powered By ScaleIO 검토: 합성 성능 검토(HCI)
ScaleIO 기반 EMC VxRack 노드: SQL Server Performance Review(HCI)
ScaleIO 기반 EMC VxRack 노드: VMmark Performance Review(HCI)
