Как узнать производительность систем хранения данных (СХД)? Существуют два подхода для ее оценки — технический и пользовательский. В первом случае производительность описывается рядом технических параметров, связанных с работой СХД. Такой подход используется в основном ИТ-специалистами. Во втором случае производительность оценивается на основании субъективных мнений пользователей относительно того, насколько быстро работает ИТ-система. Очевидно, что для реальной оценки производительности СХД этот подход не годится, но о нем не надо забывать, поскольку пользователи информационных систем видят производительность любого компонента ИТ-системы сквозь призму своих мониторов.

Итак, с точки зрения ИТ-специалиста, производительность СХД — это в первую очередь количество операций ввода-вывода в секунду (IOPS) и объем переданных мегабайтов в секунду (Мбайт/с), которые система хранения способна обеспечить при чтении и записи данных. Производительность СХД в IOPS используется для оценки нагрузки транзакционных приложений: баз данных Online Transaction Processing (OLTP), файловых хранилищ, почтовых систем и прочего. Другой технический параметр, тесно связанный с транзакционной нагрузкой, — время отклика при операциях ввода-вывода (response time). Иными словами, это время, затраченное СХД на обработку одной операции ввода-вывода и передачу ее результатов хосту.

Время отклика и раньше использовалось наряду с количеством IOPS для детального планирования конфигурации СХД. Но широкую популярность этот параметр приобрел после появления СХД, целиком построенных на базе флеш-накопителей. Основная особенность этих систем — способность обрабатывать ввод-вывод приложений со временем отклика меньше одной миллисекунды. Для ряда приложений, в частности баз данных OLTP, минимально возможное время отклика так же важно, как и IOPS.

Для оценки производительности приложений, у которых профиль нагрузки на СХД представляет собой последовательный доступ к данным, принято использовать объем передаваемых данных, выраженный в мегабайтах в секунду (Мбайт/с). Пример таких приложений — базы данных в конфигурации «хранилище данных» (Data Warehouse, DWH), приложения для обработки видеоконтента и резервного копирования.

ИЗ ЧЕГО СКЛАДЫВАЕТСЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ

Производительность ИТ-системы в целом определяется производительностью ее отдельных компонентов: приложений, операционной системы, физического или виртуального сервера, сети передачи данных между сервером и СХД и самой СХД (см. рис. 1). Любой из этих компонентов, как правило, состоит из множества отдельных подсистем, каждая из которых способна оказывать влияние на общую производительность ИТ-системы. Так, недостаток оперативной памяти в сервере даже при наличии 100 высокопроизводительных процессорных ядер может привести к заметному снижению общей производительности ИТ-системы. Или, к примеру, неверно выбранная конфигурация дисковой подсистемы СХД старшего класса будет «тормозить» всю ИТ-систему, несмотря на то что такая СХД способна выдержать очень большую нагрузку.

Рис. 1. Производительность ИТ-системы в целом определяется производительностью ее отдельных компонентов
Рис. 1. Производительность ИТ-системы в целом определяется производительностью ее отдельных компонентов

 

Очевидно, что...

Это не вся статья. Полная версия доступна только подписчикам журнала. Пожалуйста, авторизуйтесь либо оформите подписку.
Купить номер с этой статьей в PDF