PowerScale | Forstå L3-hurtigbuffer og metadatastrategier

Forstå L3-hurtigbuffer:

L3-hurtigbuffer: L3-cache er et sekundært nivå av hurtigbuffer som ligger på SSD-er, og supplerer den primære minnebufferen (L1 og L2). Den fungerer som en utkastelsesbuffer, og lagrer ofte tilgjengelige data og metadata for å forbedre leseforsinkelsen. L3-cache er mest fordelaktig for arbeidsflyter som involverer tilfeldig filtilgang. Den kan operere i en modus for bare metadata for lagringsnoder i arkivserier. Aktivering av L3-hurtigbuffer i et nodeutvalg med eksisterende data på SSD-er krever at stasjonene evakuerer dataene til HDD-er før SSD-ene kan brukes til hurtigbufring. Deaktivering av L3-hurtigbufferen er generelt en raskere operasjon.

Arbeidsflyter som drar nytte av L3-hurtigbuffer: 

• • L3-hurtigbuffer er gunstig for arbeidsflyter med følgende egenskaper:
  • Tilfeldig filtilgang: Arbeidsbelastninger som involverer hyppige lesinger av ulike, ikke-sekvensielle fildeler, kan oppnå betydelige ventetidsreduksjoner med L3-hurtigbuffer.
  • Høyt lese-til-skrive-forhold: Siden L3-hurtigbuffer primært akselererer lesing, er det arbeidsflyt med en dominerende lesekomponent som drar størst nytte av det.
  • Caching av ofte brukte "hot" data: L3-hurtigbuffer identifiserer og lagrer data som brukes ofte, automatisk, noe som forbedrer ytelsen for gjentatt tilgang.
  • Streaming og samtidig filtilgang (til en viss grad): Selv om tilfeldig tilgang ser størst fordel, kan arbeidsflyter med strømming og samtidig tilgang også oppleve noen ytelsesforbedringer med L3-hurtigbuffer.

Når skal du velge L3 Cache:

• • Når den primære ytelsesflaskehalsen er tilfeldig, leseventetid for både data og metadata.
  • For å utvide den effektive minnekapasiteten til noder uten å pådra seg kostnaden for mer RAM.
  • For arbeidsbelastninger der det i betydelig grad finnes ny lesing av data og metadata som nylig er kastet ut fra L2.
  • For noder i arkivklassen, der metadataytelse for filsystemtraversering er kritisk.
  • Når en enklere, "sett og glem" leseytelsesforbedring er ønsket uten betydelig konfigurasjonsoverhead.
    Når skal du velge metadataakselerasjon:
  • Når metadataoperasjoner (oppslag, tilgang, endringer) er den primære flaskehalsen for ytelse.
  • For arbeidsbelastninger med et høyt volum av metadata leses (metadata, lese, akselerasjon) eller både lese og skrive (metadata lese-/skriveakselerasjon).
  • I scenarier som seismisk tolkning der rask metadatatilgang er avgjørende, selv om de underliggende dataene ligger på langsommere lagring.
  • Når det kreves detaljert kontroll over hvor metadataene befinner seg.
  • Når det er nødvendig å utvide metadata, er det nødvendig å lese fordeler til noder uten lokale SSD-er (ved hjelp av GNA med metadata leseakselerasjon på andre noder).
  • Arbeidsbelastninger som hjemmeområder, arbeidsflyter med tung filopplisting og aktiviteter som krever mange sammenligninger, har ofte høy leseaktivitet for metadata. I slike tilfeller kan akselerering av metadatatilgang direkte føre til betydelig ytelsesforbedring

Forstå metadatastrategier:

Metadata Strategy: I stedet for hurtigbufring av data, kan SSD-disker konfigureres til primært å lagre og akselerere metadataoperasjoner. Denne strategien kan være nyttig for workloader med et stort volum av metadatatilgang, for eksempel mange små filer, hyppige katalogoppslag og metadataintensive jobbmotoroppgaver. OneFS støtter ulike SSD-strategier for metadata, inkludert metadatalesing og metadataskriving.

Metadata-Read: SSD-disker brukes primært til å akselerere leseoperasjoner for metadata.

Metadata-Write: SSD-disker brukes til å akselerere skriveoperasjoner for metadata. 

• Fordeler med metadatastrategi over L3-hurtigbuffer:
• Metadataakselerasjon gir mer målrettet og detaljert kontroll over hvordan SSD-er brukes til å forbedre metadataytelsen for bestemte datasett og arbeidsflyter. L3-cache er derimot et mer generelt hurtigbufringslag som fordeler et bredere spekter av arbeidsbelastninger, spesielt de med gjentatt tilfeldig lesetilgang til både data og metadata. Selv om L3-hurtigbuffer utmerker seg ved å forbedre leseytelsen for data som brukes ofte, kan en dedikert metadatastrategi gi spesifikke fordeler: 
  • Forbedret metadataytelse: For arbeidsbelastninger der metadataoperasjoner er flaskehalsen (f.eks. åpne, lukke, gi nytt navn til, vise et stort antall filer), kan dedikering av SSD-er til metadata redusere ventetiden betraktelig og forbedre den generelle gjennomstrømmingen.
  • Forbedret jobbmotorytelse: Enkelte OneFS-jobbmotoroppgaver er metadataintensive. Akselererende metadatatilgang kan føre til raskere fullføringstid for disse jobbene.
  • Forutsigbar ytelse for metadatatunge workloader: I miljøer med et konsekvent mønster med høy metadataaktivitet kan en dedikert metadatastrategi gi mer forutsigbare og vedvarende ytelsesforbedringer sammenlignet med en utkastelsesbasert hurtigbuffer.
  • Enkelte programmer og arbeidsflyter genererer et uforholdsmessig høyt antall metadataoperasjoner sammenlignet med faktiske lese- og skriveoperasjoner for data. Eksempler inkluderer arkivering av filer, administrasjon av medieressurser, elektronisk designautomatisering (EDA), programvareutviklingsmiljøer med hyppige kompileringer og genomikk-pipelines som involverer mange små filtilganger og analyser. I disse tilfellene kan ventetiden knyttet til tilgang til og manipulering av metadata bli en betydelig flaskehals for ytelse
  • Operasjoner som involverer navigering i komplekse katalogstrukturer eller oppføring av innholdet i mange kataloger, er sterkt avhengige av metadataytelse. Metadataakselerasjon sikrer at systemet raskt kan få tilgang til inodeinformasjonen og katalogoppføringene, noe som øker hastigheten på disse operasjonene betydelig sammenlignet med å stole på selv en L3-cache som kan ha kastet ut denne informasjonen på grunn av kapasitetsbegrensninger eller mindre hyppig tilgang
  • Sikkerhetskopiering, replikering og migrering: Disse datahåndteringsoppgavene involverer ofte omfattende metadataskanning og -behandling. Raskere metadatatilgang gjennom akselerasjon kan redusere tiden det tar å fullføre disse jobbene betydelig, minimere avbrudd i primære workloader og forbedre driftseffektiviteten.
  • Søk og indeksering: Når brukere eller automatiserte prosesser må søke etter bestemte filer basert på metadataattributtene sine (f.eks. navn, størrelse, endringsdato), gir akselerert tilgang til metadata raskere spørringskjøring. Dette er relevant for løsninger som MetadataIQ, som indekserer filsystemmetadata for effektiv spørring og dataoppdagelse på tvers av flere klynger
• Når bør du velge metadata: 
  • Tung katalogsurfing, fil- eller datasøkeoperasjoner, indeksering.
  • Filoperasjoner som å åpne, lukke, slette, opprette kataloger (mkdir).
  • Oppslags-, getattr- og tilgangsoperasjoner.
  • Hjemmekataloger, spesielt de med mange objekter.
  • Arbeidsflyter som involverer tung opplisting eller sammenligninger.
  • Seismisk datatolkning, der metadataaktualitet er kritisk.
  • Metadataakselerasjon kan gi betydelige ytelsesforbedringer for denne typen aktiviteter, øke gjennomstrømningen og redusere ventetiden

Sammendrag: Når du skal velge

• • Velg en akselerasjonsstrategi for metadata (lesing/skriving av metadata hvis arbeidsbelastningen er svært partisk i forhold til operasjoner som har tilgang til eller endrer filmetadata (bla gjennom, søke etter, indeksere, opprette, slette, endre attributter).
  • Velg Les metadata for akselerasjon hvis arbeidsbelastningen hovedsakelig er leseintensiv for metadata og du vil bruke mindre SSD-kapasitet.
  • Velg lese-/skriveakselerasjon for metadata hvis arbeidsbelastningen omfatter en betydelig mengde metadataskriving, krever raskere sletting av øyeblikksbilder eller er en liten HPC-workload i fil, som EDA, drar nytte av innebygde små filer på Flash. Kontroller at du har tilstrekkelig SSD-kapasitet.
  • Vurder GNA hvis du har en blandet klynge (noder med og uten SSD-er) og må akselerere metadataavlesninger for data som befinner seg på ikke-SSD-noder på tvers av klyngen. Dette er relevant for metadataintensive arbeidsbelastninger som er spredt.
    • Globalt navneområde Acceleration (GNA): GNA er en eldre mekanisme (ment å bli erstattet av L3-cache når alle noder har SSD-er) som gjør det mulig for nodeutvalg uten SSD-er å utnytte SSD-er andre steder i klyngen ved å lagre ekstra metadataspeil på disse SSD-ene. Dette akselererer metadatalesingsoperasjoner for data som er lagret på HDD-bare utvalg. L3-cache og GNA kan eksistere samtidig i samme klynge, men opererer vanligvis på forskjellige nodegrupper.
  • Vurder L3-hurtigbuffer hvis arbeidsbelastningen din involverer betydelige tilfeldige lesinger, fordeler med utvidet hurtigbufring for et stort arbeidssett, eller trenger forbedret jobbmotorytelse, forutsatt at nodene dine har SSD-er.

Verktøy og kommandoer:

• Ytelsesovervåking – Bruk verktøy som InsightIQ, CloudIQ og MetadataIQ til å overvåke klyngetilstand, ytelsesmålinger og bruksprognoser. InsightIQ kan spore ytelsestrender, identifisere mønstre og utføre filanalyse. Det kan også bidra til å beregne når en klynge når maksimal kapasitet. CloudIQ gir innsikt i klyngeytelse. MetadataIQ forenkler dataindeksering og spørring på tvers av klynger, og kan brukes til administrasjon av datalivssyklus og forståelse av datadistribusjon.
• Det isi_cache_stats verktøyet kan bidra til å bestemme størrelsen på arbeidsdatasettet, som er relevant for dimensjonering av SSD-er for L2- og L3-hurtigbuffer. En generell regel tilsier at L2-kapasitet + L3-kapasitet bør være >= 150 % av arbeidssettets størrelse.
• MetadataIQ (OneFS 9.10+): Implementer og konfigurer MetadataIQ for å indeksere og opprette en global katalog med metadata på tvers av klynger. Bruk Kibana-dashbordet til å visualisere datadistribusjon, filantall og metadataattributter. Dette hjelper deg med å forstå sammensetningen av dataene dine og hvordan metadataene vokser. Periodiske synkroniseringer holder metadatadatabasen oppdatert
• InsightIQ gir rapporter om klyngekapasitet, inkludert total, klargjort og brukt kapasitet, slik at du kan forutsi lagringsbehov basert på historiske trender. Den kan overvåke ytelse, ventetid, IOPS og gjennomstrømning for workloader, slik at du kan oppdage potensielle flaskehalser etter hvert som dataene vokser. InsightIQs filsystemanalyserapporter kan vise antall filer og størrelsesfordeling, noe som gir deg innsikt i omfanget og sammensetningen av dataene dine, som er direkte relatert til vekst i LIN-telling.