SDS很好,但处理器需“减负”!
关于软件定义存储(SDS),它是近十年来存储行业的大热门。然而这十年里,随着越来越多新兴数据服务的增加,以及存储介质和协议的快速发展,CPU的资源开销情况也在逐渐得到重视。
这一切,都要从软件定义存储依靠处理器“包办一切”的特点说起...
越来越忙的处理器
在标准的软体定义储存架构下,所有工作负载都CPU承担。这种特性通过将管理服务(控制平面)与存储介质的基础架构(数据平面)分离,很好满足了用户对性能、灵活性、可扩展性、易用性和成本效率的要求。
不过这十年来,随着有效容量的概念得到普及,越来越多的用户希望软件定义存储也有此类功能,以及数据泄露导致的安全问题愈演愈烈,存储的即时加密、解密功能也备受关注。还有越来越多的新兴数据服务需求,大幅增加了处理器的运算负担。
与此同时,原本因硬盘或基于SAS的闪存在延迟和吞吐量方面,相比基于NVMe协议的闪存有不小差距,使得CPU需要等待磁盘驱动器的I/O响应。
然而,随着基于NVMe协议的闪存普及,带来的低延迟以及I/O能力的大幅提高,从而暴露了软件定义存储CPU资源争夺的开销。
这也是为什么戴尔科技近几年的预测文章中,多次提到了“卸载”一词。比如在今年发布的《2021年服务器发展的十大趋势》一文中认为:
应用架构正在不断发展,以建立控制平面和数据平面的分离。控制平面停留在软件层,而数据平面则以处理器附加卡的形式转移到可编程硬件上,允许裸机和容器化应用与分解的基础架构软件(网络虚拟化、存储虚拟化、GPU虚拟化、安全服务)一起运行,为客户的工作负载创建基于意图的计算。
这是什么意思呢?我们来看戴尔科技发布的第五代存储新品PowerStore,是如何实现“卸载”的。
根据介绍,PowerSotre可实现不影响性能的4:1数据缩减,并且该功能“始终在线”。
可不要小看这一点,因为在PowerStore之前的大多数存储产品,这一功能或是可开关的,或是由用户自行设定最大性能占用。这么做就是为了防止数据缩减时占用大量系统资源,减少对用户业务的影响。
然而,这么做只是回避问题,并没有真正解决性能瓶颈。
因为对用户来说,速度=效益,同样的时间内能处理更多的订单或提供更多的并发服务,就意味着可以获得更大的营收。因此如果因启用数据缩减而导致性能下降,对存储应用来说是本末倒置。
那么PowerStore是如何实现这一点的呢?答案在PowerStore的每个控制器上搭载了1颗英特尔QAT芯片(QuickAssist Technology),即通过辅助处理器来帮助CPU处理数据缩减工作负载。
由此可见,通过辅助处理器来分摊CPU的工作负载,在未来的存储中会越来越多的出现。不过这招也不是PowerStore首创,十多年前的存储阵列中就有专门的I/O处理器,只是由于软件定义存储的发展,这样的工作都交给通用处理器来承担了。
而从这一点也可以看出PowerStore的划时代意义之处,作为一款统一存储,PowerStore继承了传统存储对于数据服务的诸多优势;同时其基于容器体系结构的设计,既突出了软件定义存储的理念和方向,也避免了抢占CPU资源开销的问题。
☞ 基于容器和微服务的架构可以实现存储内核运行环境与控制器操作系统的解耦,存储内核更加轻量化,占用资源更少、运行效率更高。
☞ 存储内核的开发更为敏捷,存储功能软件版本迭代速度大大增加,产品功能特性的移植也更加简单。也就是说PowerStore的进化速度会比以往的产品更快,使客户的存储平台能够始终跟上时代的脚步,并实现前所未有的灵活性。
PowerStore会在未来进一步强化软件和硬件分离的策略,既可以做传统存储阵列用户,也可以做NVMe全闪存发挥SCM性能,还可以作为一个独立的存储软件系统在服务器部署,甚至直接让应用跑在存储上。这样的思路,覆盖了传统中端存储、中端全闪存、超融合三个产品用户领域。
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