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評估讀取密集型與寫入密集型應(yīng)用場景中的SSD用例

存儲 存儲軟件
當(dāng)首次投放市場時,第一批固態(tài)硬盤(SSD)會相對快速地磨損。SSD的每個單元只有有限的寫入能力。這個被稱為磨損的問題,阻礙了SSD全面替換傳統(tǒng)的硬盤驅(qū)動器。然而,在接下來的十年中,這個問題已經(jīng)得到共識,并被逐步克服,出現(xiàn)了更多的SSD使用案例。

 IT購買者必須在讀取密集型、混合使用型和寫入密集型SSD之間進行選擇時做出正確判斷。

當(dāng)***投放市場時,***批固態(tài)硬盤(SSD)會相對快速地磨損。SSD的每個單元只有有限的寫入能力。這個被稱為磨損的問題,阻礙了SSD全面替換傳統(tǒng)的硬盤驅(qū)動器。然而,在接下來的十年中,這個問題已經(jīng)得到共識,并被逐步克服,出現(xiàn)了更多的SSD使用案例。

除了電子技術(shù)與材料領(lǐng)域的重大突破外,應(yīng)對寫入磨損的一個主要方法是加大驅(qū)動器的容量配置,將原始容量的一部分隱藏作為替換塊。例如,一款可能標(biāo)有1TB容量的驅(qū)動器,但其實際上可能具有1.5TB容量,其中隱藏了0.5TB。這種加大配置的方式間接增加了驅(qū)動器的價格。

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在內(nèi)部,驅(qū)動器不區(qū)分實際塊和替代塊。無論何時寫入數(shù)據(jù),其塊地址都將轉(zhuǎn)換為閃存中的新物理位置。因此,隨著驅(qū)動器填滿,數(shù)據(jù)會逐漸溢出到替換塊中,并且內(nèi)置的驅(qū)動器軟件會在后續(xù)恢復(fù)舊的數(shù)據(jù)塊。

替換塊的部分越大,驅(qū)動器提供的寫入磨損時間就越長。今天的市場通過磨損耐久性模式來刻畫驅(qū)動器特征。各家供應(yīng)商所用的術(shù)語有所不同,但一般來說,任何給定的SSD系列都分為讀取密集型,混合使用型和寫入密集型SSD。

讀寫密集型固態(tài)盤的區(qū)別

讀密集型驅(qū)動器使用較低水平的過度配置,并且通常也具有相對不太耐用的閃存單元,例如可以存儲多位的三級單元(TLC),但具有較低的寫入耐磨度。這些是最廉價的硬盤。

混合使用的驅(qū)動器更耐用,配置更大的替換數(shù)據(jù)塊。根據(jù)價格與容量的不同,可能會使用多級單元——每單元存儲兩位,或者TLC閃存——每單元存儲三位。寫入密集型的固態(tài)硬盤則是最昂貴的固態(tài)硬盤,可能會有大型替換數(shù)據(jù)塊池,這可能會限制硬盤的***容量。

購買者還必須兼顧驅(qū)動器的性能,在串行高級技術(shù)附件(SATA)或NVMe接口間做出選擇。在傳統(tǒng)的服務(wù)器應(yīng)用場景中,找出特定存儲集合中,應(yīng)用程序的讀/寫比例并不困難。

但是,在從HDD遷移到SSD時,應(yīng)當(dāng)相對謹(jǐn)慎。當(dāng)從150 IOPS的硬盤移動到50,000 IOPS的SSD時,應(yīng)用程序會得到顯著的加速。

所要做的是,評估每天新SSD的等效總驅(qū)動器寫入(TDW)。如果這個數(shù)字大約是每天0.1 TDWs,那么這可能是一個閱讀密集的用例。每天10TDW適合寫入密集型SSD的范圍,混合使用的驅(qū)動器位于兩者之間。

驅(qū)動器的性能是核心因素。 NVMe驅(qū)動器可以提供相同容量SATA驅(qū)動器10倍的IOPS,而更多的IOPS則意味著每天的TDW更多。

讀寫密集型SSD的使用案例

值得關(guān)注某些SSD使用案例。在讀取密集型范圍內(nèi)的有網(wǎng)絡(luò)和媒體服務(wù)器。盡管這些硬盤通常采用廉價的SATA硬盤,但SSD價格的下降將使其更具吸引力。到2018年,多核的邊緣計算處理器將會進一步發(fā)揮出讀取密集型固態(tài)硬盤在性價比方面的優(yōu)勢。

另一方面,大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫應(yīng)用的寫入密集程度更高,通常基于NVMe實現(xiàn)高性能。這需要用到混合或?qū)懭朊芗偷腟SD。假如一個數(shù)據(jù)庫中容易產(chǎn)生某些特別活躍的數(shù)據(jù),那么情況會變得更為復(fù)雜。

這時會用到寫入密集型SSD和讀取密集型SSD的組合,以應(yīng)對寫入密集型SSD上的熱點數(shù)據(jù)。市場上現(xiàn)有的自動分層數(shù)據(jù)軟件可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)在快速層和慢速層之間的切換。

一般來說,數(shù)據(jù)中心管理員可以了解其它應(yīng)用程序在I / O方面的運行情況,但他們需要更豐富的工具來衡量TDW數(shù)量,更清晰地量化驅(qū)動器使用情況。存儲分析工具變得越來越全面和強大,大部分的數(shù)據(jù)收集和分析將在三年內(nèi)實現(xiàn)完全的自動化。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: TechTarget中國
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