Categories
Wraz z szybkim rozwojem zastosowań AI i HPC (High-Performance Computing), wolumeny dane oraz gęstość obliczeniowa stale rosną. Niezależnie od tego, czy chodzi o trenowanie dużych modeli językowych, symulacje zmian klimatu czy przetwarzanie sekwencji genetycznych, te obciążenia w dużym stopniu polegają na szybkim i stabilnym dostępie do dane. Jeśli systemy Pamięć masowa nie nadążą za GPU i algorytmami, staną się krytycznymi wąskimi gardłami zarówno dla wydajności, jak i efektywności kosztowej.
Podobnie scenariusze takie jak edycja film w 4K/8K, VDI, firmowe Wirtualizacja oraz usługi chmurowe również wymagają od systemów Pamięć masowa większej stabilności i możliwości przetwarzania w czasie rzeczywistym. Aby sprostać tym wyzwaniom, architektury All-Flash oraz technologia iSCSI + RDMA stają się coraz częstszym wyborem. Jednak aby w pełni wykorzystać ich potencjał, kluczowe jest ciągłe optymalizowanie warstwy programowej systemu Pamięć masowa.
Kolejny krok w optymalizacji architektury Pamięć masowa: kluczowa rola warstwy programowej
QNAP konsekwentnie koncentruje się na maksymalnym wykorzystaniu potencjału zasobów bazowych w systemie operacyjnym QuTS hero. System ten zawiera szereg kluczowych rozwiązań zwiększających wydajność i jest stale udoskonalany na wielu poziomach, aby sprostać zmieniającym się wymaganiom obliczeniowym i Pamięć masowa.
Jednak poprawa wydajności oprogramowania to ciągły proces, zwłaszcza że postęp sprzętowy stale otwiera nowe możliwości głębszej optymalizacji. Dzięki analizie systemu zespół QNAP zidentyfikował dwa kluczowe obszary na poziomie systemowym jako punkty wyjścia do dalszej optymalizacji:
1. Zwiększanie wydajności dla obliczeń wielordzeniowych i równoległych
Wraz ze wzrostem liczby rdzeni procesorów systemy zyskują większe możliwości przetwarzania równoległego. Wprowadzając model wielowątkowy do większej liczby modułów roboczych i mechanizmów rozdzielania zadań, stale analizując charakterystyki obciążenia i strategie alokacji wątków w procesie przetwarzania oraz optymalizując powiązania wątków i mechanizmy przetwarzania równoległego, wydajność wielordzeniowa może być w pełni wykorzystana w praktycznych zastosowaniach.
2. Ciągłe doskonalenie pamięci iWydajność podsystemu I/O
Chociaż wydajność procesorów szybko rośnie, projektowanie kanałów I/O nadal odgrywa kluczową rolę w optymalizacji efektywności I/O. Poprzez ciągłą analizę wąskich gardeł w ścieżkach dostępu do dane i wdrażanie niezbędnych usprawnień projektowych, można jeszcze bardziej zwiększyć wydajność transmisji, zapewniając spójne działanie całego systemu i osiągnięcie maksymalnej efektywności.
Budowanie wydajnych kanałów dane: integracja iSCSI i ZFS w praktyce
W odpowiedzi na wspomniane wąskie gardła zespół QNAP przeprowadził dogłębną optymalizację kluczowych kanałów dane. Stosujemy zintegrowane podejście projektowe od stosu sieciowego, przez warstwę transportową iSCSI, po system plików backendowy (z ZFS jako rdzeniem), aby usprawnić każdy etap przepływu dane i osiągnąć rzeczywiście wysoką prędkość transmisji.
WprowadzenieZero-Copy: Redukcja migracji dane i uwolnienie wydajności
We współczesnych architekturach systemowych integracja oprogramowania pomiędzy warstwą protokołu komunikacyjnego a warstwą systemu plików jest kluczowa dla osiągnięcia wydajnej wymiany dane i Pamięć masowa. QuTS hero umożliwia transfer Zero-Copy dane ze stosu sieciowego do warstwy iSCSI, a następnie do warstwy systemu plików, eliminując wielokrotne kopiowanie dane pomiędzy głównymi modułami podczas transmisji. Znacząco redukuje to obciążenie CPU i zwiększa efektywność transferu dane.
To nie tylko zmniejsza zużycie przepustowości pamięci, ale także obniża opóźnienia, co jest szczególnie korzystne dla obciążeń I/O o wysokiej częstotliwości, takich jak AI, HPC i platformy Wirtualizacja. Taka zintegrowana konstrukcja przekształca iSCSI z tradycyjnego protokołu Pamięć masowa w kluczowy element wysokowydajnej ścieżki dane.
Równoległe rozdzielenie: Przekształcenie przepływu przetwarzania dane w iSCSI
Tradycyjnie moduł iSCSI obsługuje odbiór pakietów, analizę poleceń, migrację dane i transmisję odpowiedzi w sposób sekwencyjny. Gdy polecenia i dane są przetwarzane liniowo, łatwo może dojść do wąskich gardeł. Aby zwiększyć responsywność w rzeczywistych zastosowaniach, architekturę przeprojektowano poprzez rozdzielenie zadań i równoległość.
Oddzielamy harmonogramowanie przetwarzania dane i analizę poleceń, aby działały równolegle, zmniejszając tym samym wzajemne blokowanie się etapów przetwarzania. Jednocześnie wprowadzenie koncepcji Lock Splitting Pomoc pozwala uniknąć konfliktów zasobów spowodowanych globalnymi blokadami, co dodatkowo redukuje narzut synchronizacji i koszty migracji dane w przetwarzaniu równoległym, umożliwiając ostatecznie wysokowydajne usługi iSCSI.
Współpraca międzywarstwowa: Integracja wydajności iSCSI i ZFS
We współczesnych systemach Pamięć masowa synergia wydajnościowa pomiędzy modułem transportowym iSCSI a systemem plików ZFS jest kluczowa dla ogólnej wydajności I/O. Dzięki skoordynowanym strategiom harmonogramowania wątków oba mogą działać niezależnie bez zakłóceń w warunkach wysokiej współbieżności, co dodatkowo poprawia efektywność wykorzystania zasobów wielordzeniowych oraz płynność przetwarzania dane.
Podsumowanie: Praktyki programowe odblokowujące potencjał sprzętu
Po optymalizacji zaobserwowaliśmy znaczące wzrosty wydajności w wielu symulowanych scenariuszach testowych, szczególnie przy losowych obciążeniach I/O, z zauważalną poprawą ogólnej responsywności systemu i efektywności przetwarzania. W niektórych przypadkach testowych zaobserwowaliśmy nawet do około 50% wzrostu wydajności, co potwierdza skuteczność optymalizacji systemu w określonych scenariuszach zastosowań.
Wyniki te potwierdzają, że skoordynowane optymalizacje QNAP w kluczowych modułach, takich jak iSCSI, ZFS i logika harmonogramowania, skutecznie odblokowują potencjał systemu do przetwarzania wielordzeniowego i wysokowydajnych architektur Pamięć masowa. Zwiększa to ogólną efektywność transmisji dane i ścieżek Pamięć masowa, zapewniając stabilne i niezawodne podstawy techniczne oraz wydajność dla obliczeń wysokiej gęstości i zastosowań Wirtualizacja. Pokazuje to również zaangażowanie QNAP w ciągłą optymalizację doświadczenia produktu i zwiększanie możliwości obsługi kluczowych aplikacji.
W przyszłości będziemy nadal inwestować w ulepszanie architektury i optymalizację wydajności, aby zapewnić stabilną, przewidywalną i skalowalną platformę Pamięć masowa dla różnych scenariuszy użycia o różnej skali i typach obciążeń.
