Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Программный или аппаратный RAID: что лучше в 2023 году?

10, май 2023  —  Выбор наилучшего варианта RAID (программного или аппаратного) — непростая задача, поскольку он зависит от типа приложения, его рабочей нагрузки и конфигурации оборудования.

В современных установках хранения на основе дисков NVMe аппаратный RAID не подходит. Даже новейшие аппаратные RAID-карты, доступные на рынке, борются с производительностью. Несмотря на то, что они достигли некоторых улучшений в скорости чтения с ограниченным количеством SSD, аппаратные RAID-карты по-прежнему не могут обеспечить достойную производительность записи из-за ограниченных возможностей их ASIC. С твердотельными накопителями PCIe Gen.4 NVMe, обеспечивающими более 1 млн операций ввода-вывода в секунду на диск, всего 3–4 диска могут полностью загрузить адаптер HW RAID. Кроме того, производительность во время восстановления диска остается далекой от оптимальной.

sn1.png

Комбинация аппаратного ускорителя вычисления контрольной суммы и программной реализации может рассматриваться как решение вышеупомянутой проблемы ASIC IOPS, но приводит к дополнительным задержкам, что особенно критично для приложений со случайной нагрузкой. Более того, как аппаратные RAID-адаптеры, так и аппаратные ускорители контрольных сумм занимают слоты PCIe, количество которых на серверах NVMe ограничено.

sn2.png

С другой стороны, варианты программного RAID могут повысить гибкость, надежность и производительность. Одно и то же программное обеспечение можно использовать для работы с локальными устройствами по всем протоколам (SATA, SAS, NVMe и даже USB), с сетевыми блочными хранилищами, такими как FC или iSCSI, или с новыми целями NVMeoF. Однако у программного RAID плохая репутация, так как он потребляет много ресурсов хоста.

sn3.png

Но не все программные RAID одинаковы. Заметным исключением здесь является xiRAID от Xinnor, который был разработан с нуля для поддержки высокого уровня параллелизма NVMe SSD и для минимизации нагрузки на ресурсы хоста.

sn4.png

xiRAID основан на относительно редко используемой функции современных процессоров x86 под названием AVX (Advanced Vector eXtensions) и имеет архитектуру без блокировки, которая помогает равномерно распределять вычисления по всем доступным ядрам ЦП. С xiRAID только 2% рабочей нагрузки ЦП тратится на вычисление контрольной суммы. Кроме того, xiRAID не потребляет системную оперативную память благодаря своей реализации без кэша. По этой причине нет необходимости использовать сторонний аппаратный разгрузчик, который только увеличивает стоимость, увеличивает энергопотребление и приводит к увеличению задержки.

sn5.png

Компания Xinnor описала другие преимущества и недостатки как программных, так и аппаратных RAID-массивов в своем блоге здесь . Вы также можете прочитать статьи о загрузке процессора xiRAID как для случайных, так и для последовательных рабочих нагрузок.

Программный и аппаратный RAID

Загрузка ЦП xiRAID (случайная)

Загрузка процессора xiRAID (последовательно)

Если вам нужна дополнительная информация о самом xiRAID, вы можете найти ее здесь или связаться с Xinnor по адресу request@xinnor.io.

Публикации по теме
Центры обработки данных
 
Новости Xinnor

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.