存储效率,数据减少,性能与压缩

  • 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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为了优化存储容量和提高应用性能,Acropolis分布式存储Fabric使用了重复数据删除、压缩和擦除编码等数据效率技术。他们是聪明的和适应性的,在大多数情况下,需要很少或不需要微调。事实上,在新的运输集群上,默认情况下,在与冷数据分类一起启用了两个级别的后处理压缩。因为它们完全是由软件驱动的,这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。

大的顺序读写也可以从压缩中获得性能上的好处,因此很少有不适合使用inline压缩(压缩延迟= 0)的工作负载。它甚至被推荐用于一级工作负载,如Oracle、Microsoft SQL Server和Exchange。内联压缩还可以提高容量层(Extent Store)内的性能,同时最大化总可用存储容量。

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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我被这句话弄糊涂了

大的顺序读写也可以从压缩中获得性能上的好处,所以很少有不适合使用inline压缩(压缩延迟= 0)的工作负载。它甚至被推荐用于一级工作负载,如Oracle、Microsoft SQL Server和Exchange。Inline压缩还可以提高容量层(Extent Store)内的性能,同时最大化总可用存储容量。”

这一说法似乎与……直接矛盾

“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。
因为压缩的数据不能进一步压缩,所以这样做只会消耗系统资源而没有任何好处。无论是主要由本地压缩数据(如JPEG或MPEG)组成的用户数据,还是有本地压缩的系统(如SQL Server或Oracle数据库)中的数据,都不应该存储在压缩容器中。”

虽然这是模棱两可的,因为您可能会或可能不会在SQL上使用压缩,但似乎有一个好处——压缩数据在计算上是昂贵的。我最近一直在研究这个话题,因为我们有一个SQL server运行在单个主机上,这是一个庞大的VM占用了整个节点(896GB RAM/20 vCPU),我们注意到这个主机与CVM争用。这主要是我们抛出硬件的一个应用问题,但自从我们把它移出使用SSD SAN的HPE环境后,我们开始注意到,自从它移到Nutanix后,磁盘上的延迟越来越大。Nutanix建议我们启用inline压缩,这是在6个月前完成的,但现在我们有一个CVM,它的CPU峰值很高,经常运行在100%。我们计划给CVM更多的vcpu,但我想知道如果我们禁用inline compression,我们会看到更少的争用CVM在这个主机上?想法吗?
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在运行大型SQL数据仓库时,NUTANIX或Native SQL 2016,谁对哪种压缩更有意见?就个人而言,我喜欢在VM / SQL2016级别启用它,因为如果您在您的NUTANIX环境中只有一个数据池,就像我们做的那样,您必须为所有访问该存储的系统启用它?

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