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SSD(Solid State Drives) 및 CacheCade 가상 디스크 성능 측정

Summary: 이 문서에서는 "SSD 및 CacheCade™ 가상 디스크의 성능 측정"에 대한 정보를 제공합니다.

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Article Content


Instructions

CacheCade 개요

CacheCade는 Dell 공인 Enterprise SSD의 추가와 함께 PERC RAID 컨트롤러 캐시를 확장하여 호스트 기반 RAID 환경에서 데이터베이스 유형 애플리케이션 프로필에 대해 비용 효율적인 성능 확장을 제공합니다.

CacheCade는 데이터 세트 내에서 자주 액세스하는 영역을 식별하고 이 데이터를 Dell 공인 Enterprise SSD(SATA 또는 SAS)에 복사하며, 일반적인 랜덤 읽기 쿼리를 기본 HDD가 아닌 CacheCade SSD로 전달하여 응답 시간을 단축할 수 있습니다.

최대 512GB의 확장 캐시를 지원하는 CacheCade SSD는 모두 동일한 인터페이스(SATA 또는 SAS)여야 하며 RAID 어레이가 상주하는 서버 또는 스토리지 인클로저에 포함됩니다. CacheCade SSD는 RAID 어레이의 일부가 아닙니다.

CacheCade는 PERC H700/H800 1GB NV 캐시 및 PERCH710/H710P/H800 RAID 컨트롤러에 있는 표준 기능이며 이 컨트롤러에서만 사용할 수 있습니다.

CacheCade SSD는 PERC BIOS 구성 유틸리티 또는 OpenManage를 사용하여 구성할 수 있습니다.

솔리드 스테이트 드라이브를 사용하는 CacheCade
 
Dell OpenManage Server Administrator 스토리지 관리 사용자 가이드


CacheCade는 HDD(Hard Disk Drive) 기반 가상 디스크의 랜덤 읽기 성능을 개선하는 데 사용됩니다. SSD(Solid State Drive)는 솔리드 스테이트 메모리를 사용하여 영구 데이터를 저장하는 데이터 스토리지 디바이스입니다. SSD는 스토리지 디바이스에서 IOPS(I/O Performance) 및/또는 쓰기 속도(Mbps)를 크게 향상시킵니다. Dell 스토리지 컨트롤러를 사용하는 경우 SSD를 사용하여 CacheCade를 생성할 수 있습니다. CacheCade는 그런 다음 스토리지 I/O 작업의 성능을 향상시키기 위해 사용됩니다. SAS(Serial Attached SCSI) 또는 SATA(Serial Advanced Technology Attachment) SSD를 사용하여 CacheCade를 생성합니다. 
 
솔리드 스테이트 드라이브를 사용하는 CacheCade
 
Dell OpenManage Server Administrator 스토리지 관리 사용자 가이드


CacheCade는 HDD(Hard Disk Drive) 기반 가상 디스크의 랜덤 읽기 성능을 개선하는 데 사용됩니다. SSD(Solid State Drive)는 솔리드 스테이트 메모리를 사용하여 영구 데이터를 저장하는 데이터 스토리지 디바이스입니다. SSD는 스토리지 디바이스에서 IOPS(I/O Performance) 및/또는 쓰기 속도(Mbps)를 크게 향상시킵니다. Dell 스토리지 컨트롤러를 사용하는 경우 SSD를 사용하여 CacheCade를 생성할 수 있습니다. CacheCade는 그런 다음 스토리지 I/O 작업의 성능을 향상시키기 위해 사용됩니다. SAS(Serial Attached SCSI) 또는 SATA(Serial Advanced Technology Attachment) SSD를 사용하여 CacheCade를 생성합니다.
 
다음 시나리오에서 SSD로 CacheCade를 생성합니다.  
  • 최대 애플리케이션 성능 - 용량을 낭비하지 않고 더 높은 성능을 달성할 수 있도록 SSD를 사용하여 CacheCade를 생성합니다.
  • 최대 애플리케이션 성능 및 높은 용량 - CacheCade 용량과 고성능 SSD의 균형을 맞출 수 있도록 SSD를 사용하여 CacheCade를 생성합니다.
  • 높은 용량 - 추가 HDD에 빈 슬롯이 없는 경우 SSD를 사용하고 CacheCade를 생성합니다. 이렇게 하면 필요한 HDD 수가 줄어들고 애플리케이션 성능이 향상됩니다.

CacheCade 기능에는 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.  
  • 적절한 Dell 식별자가 있는 SSD만 CacheCade를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
  • SSD를 사용하여 CacheCade를 생성하는 경우 SSD 속성이 그대로 유지됩니다. 나중에 SSD를 사용하여 가상 디스크를 만들 수 있습니다.
  • CacheCade에는 SAS 드라이브 또는 SATA 드라이브가 포함될 수 있지만 둘 다 포함되지는 않습니다.
  • CacheCade의 각 SSD는 크기가 동일하지 않아도 됩니다.
  • CacheCade 크기는 다음과 같이 자동으로 계산됩니다. CacheCade 크기 = 가장 작은 SSD의 용량 * SSD의 수
  • SSD의 사용되지 않는 부분은 낭비되며 추가 CacheCade 또는 SSD 기반 가상 디스크로 사용할 수 없습니다.
  • CacheCade를 사용하는 캐시 풀의 총 용량은 512GB입니다. 512GB보다 큰 CacheCade를 생성하는 경우에도 스토리지 컨트롤러는 512GB만 사용합니다.
  • CacheCade는 1GB NVRAM 및 펌웨어 버전 7.2 이상의 Dell PERC H700 및 H800 컨트롤러, PERC H710, H710P 및 H810에서만 지원됩니다.
  • 스토리지 인클로저에서 가상 디스크 및 CacheCade를 포함하는 논리 디바이스의 총 수는 64개를 초과할 수 없습니다.

 

참고:
CacheCade 기능은 2011년 상반기부터 사용할 수 있습니다.

     

 

참고:
가상 디스크에 CacheCade를 사용하려면 HDD 기반 가상 디스크의 쓰기 및 읽기 정책을 Write Back 또는 Force Write Back으로 설정해야 하고 읽기 정책을 Read Ahead 또는 Adaptive Read Ahead로 설정해야 합니다.
 

 

관련 문서 및 백서:

성능 측정

사용자는 SSD 및 CacheCade™ 디바이스를 테스트하여 솔리드 스테이트 스토리지의 이점을 확인할 수 있는 최상의 방법을 이해하지 못할 수 있습니다. 이 문서에서는 대부분의 성능 테스트 툴에 일반적으로 적용할 수 있는 최적의 성능 사양에 대한 지침을 제공합니다. 

최적의 성능을 얻기 위해 성능 테스트 툴을 사용하는 것은 테스트 중인 디바이스의 작동 방식에 대한 사용자의 이해 수준에 따라 달라집니다. 

블록 크기: SSD 및 CacheCade 디바이스는 큰 블록이 아닌 작은 블록 크기와 함께 사용할 때 최적으로 작동합니다. I/O를 읽거나 쓸 때 활성 셀을 선택하는 프로세스는 전자적 프로세스이며 기계적 디스크와 같은 물리적 헤드 이동에 의존하지 않습니다. 즉, 솔리드 스테이트 디바이스는 소규모 블록 랜덤 I/O에 매우 빠르게 응답할 수 있으며, 기계적 디스크가 200 IOPS 이상을 달성하는 데 어려움을 겪는 반면 솔리드 스테이트 디바이스는 10,000 IOPS 이상을 달성할 수 있습니다. 

대기열 깊이: SSD는 대기열 깊이가 깊어 64개의 미결 I/O를 처리할 수 있으며, 이는 표준 SAS 디스크(일반적으로 미결 I/O 16개)보다 훨씬 많습니다. 이처럼 대기열 깊이가 깊어질수록 컨트롤러에 대한 디스크의 의존성이 줄어들어 적시에 I/O를 제공할 수 있으므로 디스크의 유연성이 크게 향상됩니다. 컨트롤러는 가능한 경우 대기열을 유지 관리할 수 있으며, 컨트롤러에서 기다릴 필요 없이 디스크를 계속 사용할 수 있습니다.

기술이 바뀌고 SSD가 더 많은 작업을 동시에 수행함에 따라 디스크 대기열 깊이가 다시 깊어질 수 있습니다. 성능 테스트 툴을 사용하여 가장 효과적인 대기열 깊이를 조사해야 하므로 때때로 대기열 깊이를 늘리면 여러 디바이스에서 더 나은 수치를 얻을 수 있습니다. 

캐시 바인딩: 성능 툴은 모든 I/O가 컨트롤러 캐시에 의해 처리된다는 점에서 캐시 바인딩이 아닌 것이 중요합니다. 이 문제는 테스트 파일 크기가 잘못 지정되어 컨트롤러 캐시에 완전히 들어갈 수 있는 경우에 발생합니다. 이 경우 I/O가 디스크에 도달하지 않고 I/O에 대해 반환되는 성능은 일반적으로 PCI 버스 속도로 제한되므로 3GB/초 이상의 잘못된 성능 수치가 관찰될 수 있습니다. 항상 컨트롤러 캐시보다 큰 테스트 파일 크기를 선택하여 캐시를 압도합니다. 
  
 
CacheCade
 
CacheCade는 쓰기 요청이 아닌 읽기 요청만 캐싱하는 데 사용되므로 표준 SSD 드라이브와 다르게 벤치마크해야 합니다. 따라서 캐시를 준비하지 않는 한 블록을 읽거나 쓰기만 하는 표준 방법론은 예상된 결과를 제공하지 않으므로 사용자가 CacheCade 솔루션을 벤치마킹하려는 경우 문제가 발생합니다.

CacheCade의 이러한 특성을 자세히 설명하려면 기계식 디스크만 읽기 캐싱되고 CacheCade가 예상되는 성능을 제공할 수 있는지 확인하기 위해 IOMeter를 실행하려는 상황을 고려합니다. IOMeter는 먼저 I/O 작업을 수행할 테스트 파일을 만듭니다. 이 파일은 타겟 스토리지에 기록되므로 CacheCade에 의해 캐싱되지 않습니다. 그런 다음 IOMeter는 파일에 대한 I/O 작업 수행을 시작하지만, 현재 캐시에 없는 것을 이미 알고 있으므로 초기 I/O 작업은 기계적 디스크에서 수행됩니다. 이러한 초기 캐시 누락(요청된 데이터를 캐시에서 사용할 수 없는 경우)은 성능 분석의 첫 번째 부분에 부정적인 영향을 미치므로 통계에서 이러한 성능 저하를 제거하기 위한 단계를 수행해야 합니다. 또한 CacheCade는 데이터 핫스팟에서만 캐싱을 구현하므로 데이터가 캐싱되기 전에 자주 액세스해야 합니다. 또한 이러한 영향을 극복하여 실제 수준에서 성능을 측정해야 합니다.

이러한 기대치를 충족하기 위해서는 테스트 파일이 캐싱될 수 있을 만큼 충분히 액세스되었는지 확인해야 합니다. 이렇게 하려면 IOMeter에서 읽기 테스트를 오랜 시간 동안 실행한 상태로 둡니다. 테스트 파일의 크기와 I/O 작업 속도(MD/초)에 따라 파일이 캐싱되는 데 걸리는 시간이 결정됩니다. 파일을 캐싱하기 전에 여러 번 읽어야 하므로 파일 크기를 MB/초 * 5의 속도로 나누어 5번 읽도록 할 수 있습니다.

예를 들어 4GB의 테스트 파일은 40MB/초 = 100초 * 5 = 500초로 읽습니다.

이 예에서는 전체 파일에 대해 5회의 읽기 작업을 수행하려면 READ 테스트를 최소 8.5분 동안 실행해야 합니다. 이 시간을 캐시 '워밍업 시간'이라고 합니다.

8.5분 이상 워밍업을 완료한 후 성능 테스트를 종료합니다. 이렇게 하면 애플리케이션을 닫은 후에도 파일이 유지되므로 CacheCade에서 데이터를 플러시하는 프로세스가 없기 때문에 IOMeter의 테스트 타겟 파일이 계속 캐싱됩니다. 그런 다음 동일한 성능 애플리케이션을 재시작하고 동일한 타겟 드라이브를 선택합니다. 이제 IOMeter가 파일을 읽기 시작하면 데이터가 이미 캐시(캐시 적중)에 있으며 성능은 최적화된 상태의 CacheCade와 비슷해야 합니다. 

키 포인트:

다른 성능 측정 툴을 실행할 때 따라야 할 몇 가지 구성 권장 사항이 있습니다. 

SSD 및 CacheCade의 경우:  

  • 블록 크기: IOPS를 측정하려면 디스크 섹터 크기와 일치하는 블록 크기를 사용합니다. 이렇게 하면 가장 많은 수의 효율적인 트랜잭션이 제공됩니다. 이 값은 4KB여야 합니다. 전체 4K 디스크 섹터를 여전히 읽고 써야 하므로 더 작은 블록 크기를 선택하는 것은 비효율적입니다. 더 큰 블록 크기를 선택해도 IOPS를 올바르게 측정할 수 없습니다. 
  • 대기열 깊이: 처리 중인 I/O("QD"라고도 함)를 최소 64개 제공합니다. 대기열 깊이를 96, 128 및 256까지 확장하고 매번 테스트를 다시 실행하여 성능이 저하되는 위치를 확인합니다.

SSD 전용의 경우:

테스트 파일 크기: 첫 번째 레벨 캐시보다 큰 테스트 파일 크기를 선택합니다. PERC H700 및 H710의 경우 512MB 또는 1GB, PERC H710p의 경우 1GB입니다. 파일 크기가 작을수록 컨트롤러가 캐시에서 모든 I/O 작업을 수행할 수 있으므로 잘못된 결과가 제공됩니다. 

CacheCade 전용의 경우:

캐시 워밍업: CacheCade는 읽기 작업만 캐싱합니다. 동일한 벤치마크를 실행하여 전체 성능 테스트를 시작하기 전에 테스트 파일에서 상당한 양의 읽기 작업을 생성하여 캐시를 워밍업합니다. 데이터 세트(테스트 파일)가 클수록 워밍업 시간이 길어집니다. Linux의 fio와 같은 일부 성능 툴은 이를 위한 램프 타임 옵션을 제공합니다. 

Article Properties


Affected Product

Servers

Last Published Date

22 Feb 2022

Version

7

Article Type

How To