储存效率,降低数据和压缩性能


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Nutanix技术营销工程师安迪·丹尼尔(Andy Daniel)最近写了一段简短的段落,以概述包括压缩在内的存储效率功能。分享您在环境中(Nutanix或其他方式)中为不同的工作负载所做的事情。

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为了优化存储容量并加速应用程序性能,Acrocolis分布式存储面料使用数据效率技术,例如重复数据删除,压缩和擦除编码。它们具有智能和适应性,在大多数情况下,几乎不需要或根本不需要微调。实际上,默认情况下,在新运输群集上默认情况下,启用了两个级别的后处理压缩。因为它们完全是软件驱动的,所以这也意味着现有客户可以通过升级AO来利用新功能和增强功能。

DSF同时提供内联和后处理压缩,以最大程度地提高容量。很多时候,客户错误地将压缩与性能降低相关联,但Nutanix并非如此。实际上,从AOS 5.0开始,无论选择哪种配置,所有随机写入都会在写入OPLOG(写缓存)之前被压缩。由于压缩的结果,增加的OPLOG空间利用可改善持续随机写入的爆发处理,并可以在更长的时间内吸收持续的随机写入。

大型和顺序的读取和写入也可以看到压缩的性能好处,因此很少有工作负载在线压缩(压缩延迟= 0)是不合适的。甚至建议用于诸如Oracle,Microsoft SQL Server和Exchange之类的层工作负载。内联压缩还提高了容量层(范围存储)内部的性能,同时最大化可用的可用存储容量。

凭借潜在的急剧性能提高以及显着提高集群有效存储容量的能力,您没有理由今天不应该对容器进行压缩!

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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."

该声明似乎是与 -

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

“压缩数据在计算上是昂贵的,而解压缩数据则较少。从这个事实中,可以遵循一个工作负载,而在数据写入的地方并经常读取,例如用户数据存储,最适合压缩。此类工作负载的示例是文件服务器,是文件服务器,存档和备份。
由于压缩数据无法进一步压缩,因此尝试这样做会消耗系统资源而无益。在具有本机压缩(例如SQL Server或Oracle数据库)的系统中,主要包括主要压缩数据(例如JPEG或MPEG)的用户数据都不应存储在压缩容器上。”

尽管这是模棱两可的,因为您可能会或可能不会在SQL上使用压缩,但是似乎有一个取回 - 压缩数据在计算上是昂贵的。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 Server,该主机是一个怪物VM占用整个节点(896GB RAM/20 VCPU),我们注意到与此主机上的争论有关CVM。这主要是我们将硬件扔给的应用程序问题,但是由于我们已经将其从使用SSD SAN的HPE环境中移开,因此我们开始注意到磁盘上越来越高的延迟,因为它已移至NUTANIX,。Nutanix建议我们启用大约6个月前进行的内联压缩,但是现在我们有一个CVM尖刺CPU,通常以100%的速度运行。我们计划为CVM提供更多的VCPU,但是我想知道我们是否要禁用内联压缩,我们会在此主机上看到CVM的争论较少吗?想法?
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有人在运行大型SQL数据仓库,Nutanix或本地SQL 2016时是否对哪种压缩有意见?就我个人而言,我喜欢在VM / SQL2016级别上启用它,因为如果您像我们一样在Nutanix环境中只有一个数据池,则必须为所有访问该存储的系统启用它吗?

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