存储效率,数据减少和压缩性能

  • 2017年5月18日
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Nutanix技术营销工程师Andy Daniel最近写了一篇简短的文章,概述了包括压缩在内的存储效率特性。在您的环境(Nutanix或其他)中,分享您为不同的工作负载所做的工作。

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为了优化存储容量并加速应用性能,雅典卫城分布式存储结构使用数据效率技术,例如重复数据删除,压缩和擦除编码。它们是智能和适应性,在大多数情况下,需要很少或没有微调。实际上,在新的运输集群上默认情况下,可以与冷数据分类结合使用两个级别的后处理后压缩。因为它们完全驱动软件,它也意味着现有客户可以通过升级AOS来利用新功能和增强功能。

DSF提供内联压缩和后处理压缩,以最大化容量。很多时候,客户错误地将压缩与性能下降联系在一起,但对于Nutanix来说,情况并非如此。事实上,从AOS 5.0开始,所有随机写操作在被写入OpLog(写缓存)之前都被内联压缩,无论选择的配置是什么。压缩所增加的Oplog空间利用率改善了对持续随机写的突发处理,并允许在更长的时间内吸收持续随机写。

大型和顺序读取和写入也会看到压缩中的性能效益,因此在内联压缩(压缩延迟= 0)不合适的工作负载很少。它甚至建议用于Tier-1工作负载,例如Oracle,Microsoft SQL Server和Exchange。内联压缩另外提高容量层(范围存储)内的性能,同时最大限度地提高可用存储容量。

有了潜在的显著性能改进和显著增加集群有效存储容量的能力,现在没有理由不启用容器压缩!

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我对这个陈述感到困惑 - -

"Large and sequential reads and writes also see a performance benefit from compression, so there are very few workloads where inline compression (compression delay = 0) isn’t appropriate. It’s even recommended for Tier-1 workloads such as Oracle, Microsoft SQL Server and Exchange. Inline compression additionally improves performance within the capacity tier (Extent Store) while maximizing total available storage capacity."

该声明似乎是直接的矛盾 - - -

“压缩最佳实践” - - https://portal.nutanix.com/#/page/docs/details?targetid=web_console_guide-prism_v4_7:sto_compression_c.html - - -

压缩数据的计算成本较高,而解压缩数据的计算成本较低。从这个事实可以得出这样的结论:数据只写入一次就经常读取的工作负载(比如用户数据存储)最适合压缩。这类工作负载的例子包括文件服务器、归档和备份。
因为无法进一步压缩压缩数据,所以试图这样做,因此不会消耗系统资源,无益。既不是具有本质压缩数据(如JPEG或MPEG)的用户数据都不应该在具有本机压缩(如SQL Server或Oracle数据库)上的系统中的数据应该存储在压缩容器上。“

虽然它是模棱两可的,因为你可能也可能不利用SQL压缩,但似乎有一个带走 - 压缩数据是计算昂贵的。我最近一直在研究这个主题,因为我们有一个在单个主机上运行的SQL服务器,它是占据整个节点(896GB RAM / 20 VCPU)的怪物VM,我们将注意到这主机的争用CVM。这主要是一个我们抛出硬件的应用程序问题,但由于我们将其移出了使用SSD SAN的HPE环境,我们开始注意到磁盘上的更高和更高的延迟,因为它已被移动到Nutanix。。Nutanix推荐我们启用内联压缩,这是大约6个月前完成的,但现在我们有一个CVM飙升CPU并经常以100%运行。我们计划为CVM提供更多VCPU,但我想知道我们是否要禁用内联压缩,我们会在这次主机上看到CVM的争用较少?想法?
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在运行大型SQL数据仓库,Nutanix或Native SQL 2016时,是否有人对哪个压缩是首选的意见?就个人而言,我喜欢它在VM / SQL2016级别启用,因为如果您的Nutanix环境中只有一个数据池,则必须为访问该存储的所有系统启用它?

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