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Dell EMC Ready Solutions for HPC BeeGFS Storage: armazenamento de alto desempenho

Summary: PowerEdge R740xd, PowerEdge R640, PowerSwitch S3048-ON, Mellanox SB7890, BeeGFS v7.1.3, HPC and AI Innovation Lab, HPC, solução de armazenamento de alto desempenho BeeGFS, IOzone, desempenho sequencial de leitura e gravação, desempenho de leitura aleatória e gravação ...

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Artigo escrito por Nirmala Sundararajan do Laboratório de inovação em IA e HPC da Dell EMC em novembro de 2019

Cause

Dell EMC Ready Solutions for HPC BeeGFS Storage: armazenamento de alto desempenho

Resolution

Sumário

  1. Introdução
  2. Arquitetura de referência da solução
  3. Configuração de hardware e software
  4. Detalhes da configuração da solução
  5. R740xd, 24 unidades NVMe, detalhes sobre mapeamento de CPU
  6. Caracterização de desempenho
  7. Conclusão e trabalhos futuros
     

Introdução

A equipe de HPC da Dell EMC anuncia com orgulho o lançamento do "Dell EMC Ready Solutions for HPC BeeGFS Storage", que é a mais recente adição ao portfólio de armazenamento de HPC. Essa solução usa servidores R740xd, cada um com 24x NVMe Intel P4600 de 1,6 TB, unidades Express Flash de uso misto e dois adaptadores Mellanox ConnectX-5 InfiniBand EDR. Nessa configuração de 24 unidades NVMe, 12 SSDs NVMe se conectam a um switch PCIe e cada switch é conectado a uma CPU por meio de uma placa de extensão PCIe x16. Além disso, cada interface IB está conectada a uma CPU. Essa configuração equilibrada com cada CPU conectada a um adaptador InfiniBand e gerenciando 12 SSDs NVMe oferece desempenho máximo, garantindo que os processadores estejam igualmente ocupados no tratamento de solicitações de E/S de e para as unidades NVMe.

O foco da solução é a E/S de alto desempenho e foi projetada como uma solução scratch de alta velocidade.  No centro da solução está o uso de SSDs NVMe de alta velocidade que oferecem largura de banda muito alta e baixa latência, removendo o agendador e enfileirando os gargalos da camada de bloco. O file system BeeGFS também é compatível com alto throughput agregado de E/S

Arquitetura de referência da solução

A Figura 1 mostra a arquitetura de referência da solução. O servidor de gerenciamento somente se conecta aos metadados e servidores de armazenamento via Ethernet. Cada servidor de armazenamento e metadados tem dois links InfiniBand e está conectado à rede privada via Ethernet. Os clients têm um link InfiniBand e estão conectados à interface privada via Ethernet.
Dell EMC Ready Solutions for HPC BeeGFS Storage — arquitetura de referência
Figura 1:  Dell EMC Ready Solutions for HPC BeeGFS Storage — arquitetura de referência

Configuração de hardware e software

As Tabelas 1 e 2 descrevem as especificações de hardware do servidor de gerenciamento e do servidor de armazenamento/metadados, respectivamente. A Tabela 3 descreve as versões de software usadas para a solução.

 

Tabela 1: configuração do PowerEdge R640 (servidor de gerenciamento)
Servidor Dell EMC PowerEdge R640
Processador 2x Intel Xeon Gold 5218 de 2,3 GHz, 16 núcleos
Memória 12x DIMMs DDR4 de 8 GB e 2.666 MT/s — 96 GB
Discos locais 6x discos rígidos SAS de 2,5", 15.000 RPM e 300 GB
Controlador RAID Controlador RAID integrado PERC H740P
Gerenciamento fora de banda iDRAC9 Enterprise com Lifecycle Controller
Fontes de alimentação Fontes de alimentação duplas de 1.100 W
Versão do BIOS 2.2.11
Sistema operacional CentOS™ 7.6
Versão do kernel 3.10.0-957.27.2.el7.x86_64

 

Tabela 2: configuração do PowerEdge R740xd (metadados e servidores de armazenamento)
Servidor Dell EMC PowerEdge R740xd
Processador 2x CPUs Intel Xeon Platinum 8268 a 2,90 GHz, 24 núcleos
Memória 12x DIMMs DDR4 de 32 GB e 2.933 MT/s — 384 GB
Placa BOSS 2x SSDs SATA M.2 de 240 GB no RAID 1 para SO
Unidades locais 24x, NVMe Dell Express Flash P4600 de 1,6 TB, 2,5" U.2
Placa EDR Mellanox 2x placas Mellanox ConnectX-5 EDR (slots 1 e 8)
Gerenciamento fora de banda iDRAC9 Enterprise com Lifecycle Controller
Fontes de alimentação Fontes de alimentação duplas de 2000 W

 

Tabela 3: configuração de software (metadados e servidores de armazenamento)
BIOS 2.2.11
CPLD 1.1.3
Sistema operacional CentOS™ 7.6
Versão do kernel 3.10.0-957.el7.x86_64
iDRAC 3.34.34.34
Ferramenta de gerenciamento de sistemas Dell OpenManage Server Administrator 9.3.0-3407_A00
Mellanox OFED 4.5-1.0.1.0
SSDs NVMe QDV1DP13
*Ferramenta Intel ® Data Center  3.0.19
BeeGFS 7.1.3
Grafana 6.3.2
InfluxDB 1.7.7
Referência de desempenho IOZone 3.487
*Para atualização de gerenciamento e firmware de SSDs Intel P4600NVMe

Detalhes da configuração da solução

A arquitetura BeeGFS consiste em quatro serviços principais:
  • Serviço de gerenciamento
  • Serviço de metadados
  • Serviço de armazenamento
  • Client Services
Exceto para o client services, que é um módulo de kernel, os serviços de gerenciamento, metadados e armazenamento são processos de espaço do usuário. A Figura 2 ilustra como a arquitetura de referência do Dell EMC Ready Solutions for HPC BeeGFS Storage mapeia a arquitetura geral do file system BeeGFS.
File system BeeGFS no PowerEdge R740xd com SSDs NVMe
Figura 2:  File system BeeGFS no PowerEdge R740xd com SSDs NVMe

Serviço de gerenciamento

Cada file system ou namespace BeeGFS tem apenas um serviço de gerenciamento. O serviço de gerenciamento é o primeiro que precisa ser configurado porque, quando configuramos todos os outros serviços, eles precisam se registrar no serviço de gerenciamento.  Um PowerEdge R640 é usado como servidor de gerenciamento. Além de hospedar o serviço de gerenciamento (beegfs-mgmtd.service), ele também hospeda o serviço de monitoramento (beegfs-mon.service), que coleta estatísticas do sistema e as fornece ao usuário, usando o banco de dados de série temporal InfluxDB. Para visualização de dados, o beegfs-mon fornece painéis predefinidos do Grafana que podem ser usados de forma integrada. O servidor de gerenciamento tem 6 discos rígidos de 300 GB configurados no RAID 10 para o sistema operacional e o InfluxDB.

Serviço de metadados

O serviço de metadados é um serviço de scale-out, o que significa que pode haver muitos serviços de metadados em um file system BeeGFS. No entanto, cada serviço de metadados tem exatamente um destino de metadados para armazenar metadados.  No destino de metadados, o BeeGFS cria um arquivo de metadados por arquivo criado pelo usuário. Os metadados do BeeGFS são distribuídos por diretório. O serviço de metadados fornece as informações de fracionamento de dados aos clients e não está envolvido no acesso aos dados entre o arquivo aberto/fechado.

Um PowerEdge R740xd com 24 unidades NVMe Intel P4600 de 1,6 TB é usado para armazenamento de metadados. Como os requisitos de capacidade de armazenamento para metadados do BeeGFS são muito pequenos, em vez de usar um servidor de metadados dedicado, apenas as 12 unidades na zona NUMA 0 foram utilizadas para hospedar os Destinos de Meta Dados (MDTs), enquanto as 12 unidades restantes nos Destinos de Armazenamento (STs) da zona NUMA.

A Figura 3 mostra o servidor de metadados. As 12 unidades contidas no retângulo amarelo são os MDTs na zona NUMA 0, enquanto as 12 unidades contidas no retângulo verde são os STs na zona NUMA 1. Essa configuração não só evita problemas de NUMA, mas também fornece armazenamento de metadados suficiente para facilitar o dimensionamento da capacidade e do desempenho conforme necessário.

Servidor de metadados

Figura 3:  Servidor de metadados

A Figura 4 mostra a configuração de RAID do servidor de metadados. Ele destaca como, no servidor de metadados, as unidades na zona NUMA 0 hospedam os MDTs e as na zona NUMA 1 hospedam os dados de armazenamento, enquanto os servidores de armazenamento hospedam os STs nas duas zonas NUMA.

Configuração de unidades no servidor de metadados

Figura 4:  Configuração de unidades no servidor de metadados

As 12 unidades usadas para metadados são configuradas como 6x grupos de discos RAID 1 de 2 unidades, cada uma servindo como um MDT. Há 6 serviços de metadados em execução, cada um dos quais lida com um MDT. As 12 unidades de armazenamento restantes estão configuradas em 3 grupos de discos RAID 0 de 4 unidades cada. Há três serviços de armazenamento em execução na zona NUMA 1, um serviço para cada ST. O servidor que co-hospeda os metadados e os destinos de armazenamento têm 6 MDTs e 3 STs. Ele também executa 6 serviços de metadados e três serviços de armazenamento. Cada MDT é um file system ext4 baseado em uma configuração de RAID 1. Os STs são baseados no file system XFS configurado no RAID 0.
 

Serviço de armazenamento

Assim como o serviço de metadados, o serviço de armazenamento também é um serviço de scale-out. Pode haver muitas instâncias do serviço de armazenamento em um file system BeeGFS. No entanto, diferentemente do serviço de metadados, pode haver vários destinos de armazenamento por serviço de armazenamento.  O serviço de armazenamento armazena o conteúdo fracionado do arquivo do usuário, também conhecido como arquivos de dados fragmentados

A Figura 5 mostra os 5 servidores PowerEdge R740xd usados como servidores de armazenamento.
Servidores de armazenamento dedicados
Figura 5:  Servidores de armazenamento dedicados

Cada servidor de armazenamento é configurado com 6 grupos de RAID 0, cada um de 4 unidades, hospedando, assim, 6 STs por servidor (3 por zona NUMA), conforme mostrado na Figura 6 abaixo:
Configuração de unidades nos servidores de armazenamento
Figura 6:  Configuração de unidades nos servidores de armazenamento

No total, a configuração da arquitetura de referência básica hospeda 6 MDTs e 33 STs. Ter cinco servidores de armazenamento dedicados oferece uma capacidade bruta de 211 TB e uma capacidade útil de 190 TiB. A capacidade útil estimada em TiB = número de unidades x capacidade por unidade em TB x 0,99 (sobrecarga do file system) x (10^12/2^40). Isso seria ideal como uma solução intermediária com armazenamento de metadados suficiente para facilitar a adição de mais servidores de armazenamento à medida que os requisitos de capacidade aumentam.

Em vista dos seguintes fatores, uma configuração de RAID 0 foi escolhida para destinos de armazenamento em relação à configuração RAID 10.
  1. O desempenho de gravação foi medido usando o comando dd criando um arquivo de 10 GiB com tamanho de bloco de 1 MiB e E/S direta para dados. Para dispositivos RAID 0, a média foi de cerca de 5,1 GB/s para cada dispositivo, enquanto para dispositivos RAID 10, a média foi de 3,4 GB/s para cada dispositivo.
  2. Os testes de referência de desempenho do StorageBench mostraram que o throughput máximo foi de 5,5 GB/s para a configuração de RAID 0, enquanto que é de 3,4 GB/s para uma configuração RAID 10. Esses resultados são semelhantes aos obtidos usando comandos dd.
  3. O RAID 10 fornece 50% de utilização da capacidade do disco e uma redução semelhante de 50% no desempenho de gravação. O uso do RAID 10 é uma maneira dispendiosa de obter redundância de armazenamento.
  4. As unidades NVMe são caras e oferecem aumentos de velocidade que são mais utilizadas em uma configuração RAID 0
 

Client Services

O módulo de client BeeGFS precisa ser carregado em todos os hosts que precisam acessar o file system BeeGFS. Quando o client BeeGFS for carregado, ele montará os file systems definidos no arquivo /etc/beegfs/beegfs-mounts.conf em vez da abordagem usual baseado no /etc/fstab.  A adoção dessa abordagem inicia o client BeeGFS como qualquer outro serviço Linux usando o script de inicialização do serviço. Ele também permite a recompilação automática do módulo client BeeGFS após as atualizações do sistema. 

Quando o módulo client for carregado, ele montará os file systems definidos no beegfs-mounts.conf. É possível montar várias instâncias BeeGFS no mesmo client, conforme mostrado abaixo:

$ cat /etc/beegfs/beegfs-mounts.conf
/mnt/beegfs-medium /etc/beegfs/beegfs-client-medium.conf
/mnt/beegfs-small /etc/beegfs/beegfs-client-small.conf

O exemplo acima mostra dois file systems diferentes montados no mesmo client. Para a finalidade deste teste, 32 nós C6420 foram usados como clients.

R740xd, 24 unidades NVMe, detalhes sobre mapeamento de CPU


Na configuração 24x NVMe do servidor PowerEdge R740xd, há duas placas bridge NVMe x16 alimentando o switch PCIe no backplane que executa fan-out e alimenta as unidades (as unidades são x4) na parte frontal, conforme mostrado na Figura 7 abaixo:

R740xd, 24x NVMe Detalhes sobre o mapeamento da CPU
Figura 7:  R740xd, 24x unidades NVMe, detalhes sobre mapeamento de CPU

No acesso não uniforme à memória (NUMA), a memória do sistema é dividida em zonas chamadas nós, que são alocadas para CPUs ou soquetes. O acesso à memória local de uma CPU é mais rápido do que a memória conectada a CPUs remotas no sistema. Um aplicativo com thread normalmente funciona melhor quando os threads estão acessando a memória no mesmo nó com NUMA. O impacto sobre o desempenho das falhas de NUMA é significativo, geralmente começando com um impacto de desempenho de 10% ou mais. Para melhorar o desempenho, os serviços são configurados para usar zonas NUMA específicas a fim de evitar o uso desnecessário de links entre soquetes UPI, reduzindo assim a latência. Cada zona NUMA gerencia 12 unidades e usa uma das duas interfaces InfiniBand EDR nos servidores. Essa separação de NUMA é alcançada configurando manualmente o balanceamento de NUMA criando arquivos de unidade do sistema personalizados e configurando o multihoming. Portanto, o balanceamento automático de NUMA é desativado, conforme mostrado abaixo:

# cat /proc/sys/kernel/numa_balancing
0

A Figura 8 mostra o ambiente de testes em que as conexões InfiniBand com a zona NUMA são destacadas.  Cada servidor tem dois links de IP e o tráfego por meio da zona NUMA 0 é tratado pela interface IB0, enquanto o tráfego por meio da zona NUMA 1 é tratado pela interface IB1.
Configuração do ambiente de teste
Figura 8:  Configuração do ambiente de teste
 

Caracterização de desempenho

Esta seção apresenta uma avaliação de desempenho que ajuda a caracterizar a solução de armazenamento de alto desempenho Dell EMC Ready Solution for HPC BeeGFS. Para obter mais detalhes e atualizações, procure um white paper oficial que será publicado mais tarde. O desempenho do sistema foi avaliado usando a referência de desempenho IOzone. A solução foi testada para verificar o throughput sequencial de leitura e gravação e a IOPS de leitura e gravação aleatórias. A Tabela 4 descreve a configuração dos servidores C6420 que foram usados como clients BeeGFS para os estudos de desempenho apresentados neste blog.
 
Tabela 4: configuração de client
Clients 32 nós de computação do Dell EMC PowerEdge C6420
BIOS 2.2.9
Processador 2 CPUs Intel Xeon Gold 6148 a 2,40 GHz com 20 núcleos por processador
Memória  12x DIMMs DDR4 de 16 GB e 2.666 MT/s — 192 GB
Placa BOSS 2x unidades de inicialização M.2 de 120 GB no RAID 1 para SO
Sistema operacional Servidor Linux Red Hat Enterprise versão 7.6
Versão do kernel 3.10.0-957.el7.x86_64
Interconexão 1x Placa Mellanox ConnectX-4 EDR
Versão do OFED 4.5-1.0.1.0

Leituras e gravações sequenciais N-N

Para avaliar as leituras e gravações sequenciais, a referência de desempenho IOzone foi usada no modo de leitura e gravação sequenciais. Esses testes foram realizados com várias contagens de threads, começando por 1 thread e aumentando em potências de 2, até 1024 threads. A cada contagem de thread foi gerado um número idêntico de arquivos, pois esse teste funciona em um arquivo por thread ou caso de N clients para N arquivo (N-N). Os processos foram distribuídos em 32 nós de client físicos em um rodízio ou modo cíclico para que as solicitações sejam distribuídas igualmente e haja balanceamento de carga. O tamanho do arquivo agregado de 8 TB foi selecionado, que foi dividido igualmente entre o número de threads dentro de qualquer teste determinado. O tamanho do arquivo agregado foi escolhido grande o suficiente para minimizar os efeitos de caching de servidores, bem como nos clients BeeGFS. O IOzone foi executado em um modo combinado de gravação e leitura (-i 0, -i 1) para permitir a coordenação dos limites entre as operações. Para esses testes e resultados, usamos um tamanho de registro de 1 MiB para cada execução. Os comandos usados para testes sequenciais N-N são fornecidos abaixo:

Leituras e gravações sequenciais: iozone -i 0 -i 1 -c -e -w -r 1m -I -s $Size -t $Thread -+n -+m /path/to/threadlist

Os caches do sistema operacional também foram descartados ou limpos nos nós do client entre iterações, bem como entre testes de leitura e gravação executando o comando:

# sync & echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches

A contagem padrão de faixas para BeeGFS é 4. No entanto, o tamanho do fragmento e o número de destinos por arquivo podem ser configurados por diretório. Em todos esses testes, o tamanho da fração BeeGFS foi escolhido para ser de 2 MB e a contagem de faixas foi escolhida para ser 3, pois temos três destinos por zona NUMA, conforme mostrado abaixo:

$ beegfs-ctl --getentryinfo --mount=/mnt/beegfs /mnt/beegfs/benchmark --verbose
EntryID: 0-5D9BA1BC-1
ParentID: root
Metadata node: node001-numa0-4 [ID: 4]
Stripe pattern details:
+ Type: RAID0
+ Chunksize: 2M
+ Number of storage targets: desired: 3

+ Storage Pool: 1 (Default)
Inode hash path: 7/5E/0-5D9BA1BC-1

As páginas enormes transparentes foram desativadas e as seguintes opções de ajuste estão em vigor nos servidores de armazenamento e metadados:

  • vm.dirty_background_ratio = 5 
  • vm.dirty_ratio = 20 
  • vm.min_free_kbytes = 262144 
  • vm.vfs_cache_pressure = 50
  • vm.zone_reclaim_mode = 2 
  • kernel.numa_balancing = 0

Além das opções acima, foram usadas as seguintes opções de ajuste do BeeGFS: 

  • O parâmetro tuneTargetChooser foi definido como "roundrobin" no arquivo de configuração de metadados 
  • O parâmetro tuneNumWorkers foi definido como 24 para metadados e 32 para armazenamento 
  • O parâmetro connMaxInternodeNum foi definido como 32 para metadados, 12 para armazenamento e 24 para clients

Tamanho do arquivo agregado IOzone de 8 TB sequencial
Figura 9:  Tamanho do arquivo agregado IOzone de 8 TB sequencial


Na Figura 9, vemos que o pico de desempenho de leitura é de 132 GB/s a 1.024 threads e o pico de gravação é de 121 GB/s a 256 threads. Cada unidade pode fornecer desempenho de leitura de pico de 3,2 GB/s e desempenho de gravação de pico de 1,3 GB/s, o que permite um pico teórico de 422 GB/s para leituras e 172 GB/s para gravações. No entanto, aqui a rede é o fator limitante. Temos um total de 11 links InfiniBand EDR para os servidores de armazenamento na configuração. Cada link pode fornecer um desempenho de pico teórico de 12,4 GB/s, o que permite um desempenho de pico teórico de 136,4 GB/s. O pico de desempenho de leitura e gravação alcançado é de 97% e 89%, respectivamente, do desempenho de pico teórico.

O desempenho de thread único observado é de cerca de 3 GB/s para gravação e cerca de 3 GB/s para leitura. Observamos que o desempenho de gravação é dimensionado linearmente, atinge picos de 256 threads e, em seguida, começa a diminuir. Em contagens de threads inferiores, o desempenho de leitura e gravação é o mesmo. Porque, até 8 threads, temos 8 clients gravando 8 arquivos em 24 destinos, o que significa que nem todos os destinos de armazenamento estão sendo totalmente utilizados. Temos 33 destinos de armazenamento no sistema e, portanto, pelo menos 11 threads são necessários para utilizar totalmente todos os servidores. O desempenho de leitura registra um aumento linear constante com o aumento no número de threads simultâneos, e observamos um desempenho quase semelhante em 512 e 1024 threads.

Também observamos que o desempenho de leitura é menor do que as gravações para contagens de threads de 16 a 128 e, em seguida, o desempenho de leitura começa a ser dimensionado. Isso ocorre porque, embora uma operação de leitura PCIe seja uma operação não publicada, exigindo uma solicitação e uma conclusão, uma operação de gravação PCIe é uma operação do tipo disparar e esquecer. Depois que o pacote de camada de transação é entregue à camada de link de dados, a operação é concluída. Uma operação de gravação é uma operação "publicada" que consiste apenas em uma solicitação.

O throughput de leitura geralmente é menor do que o throughput de gravação, pois as leituras exigem duas transações em vez de uma única gravação para o mesmo volume de dados. O PCI Express usa um modelo de transação dividida para leituras. A transação de leitura inclui as seguintes etapas:

  • O solicitante envia uma solicitação de leitura de memória (MRR).
  • O concluinte envia a confirmação ao MRR.
  • O concluinte retorna uma conclusão com dados.

O throughput de leitura depende do atraso entre o tempo em que a solicitação de leitura é emitida e o tempo que o concluinte leva para devolver os dados. No entanto, quando o aplicativo emite um número suficiente de solicitações de leitura para cobrir esse atraso, o throughput é maximizado. Esse é o motivo pelo qual, embora o desempenho de leitura seja menor que o das gravações de 16 threads para 128 threads, medimos um maior throughput quando o número de solicitações aumenta.  Um throughput menor é medido quando o solicitante aguarda a conclusão antes da emissão de solicitações subsequentes. Um throughput maior é registrado quando várias solicitações são emitidas para amortizar o atraso após a devolução dos primeiros dados.


Leituras e gravações aleatórias N-N

Para avaliar o desempenho de E/S aleatório, o IOzone foi usado no modo aleatório. Foram realizados testes com contagens de threads a partir de 4 até 1.024 threads. A opção de E/S direta (-I) foi usada para executar o IOzone para que todas as operações ignorem o cache do buffer e acessem diretamente o disco. A contagem de faixa do BeeGFS de 3 e o tamanho de faixa de 2 MB foram usados. Um tamanho de solicitação de 4 KiB foi usado no IOzone. A performance é avaliada em operações de E/S por segundo (IOPS). Os caches do sistema operacional foram ignorados entre as execuções nos servidores BeeGFS, assim como os clients BeeGFS. O comando usado para executar as gravações e leituras aleatórias é fornecido abaixo:

Leituras e gravações aleatórias: iozone -i 2 -w -c -O -I -r 4K -s $Size -t $Thread -+n -+m /path/to/threadlist


Desempenho de leitura e gravação aleatória usando a zona de E/S com tamanho de arquivo agregado de 8 TB
Figura 10:  Desempenho de leitura e gravação aleatórias usando IOzone com tamanho de arquivo agregado de 8 TB

O pico de gravações aleatórias é de cerca de 3,6 milhões de IOPS a 512 threads e o pico de leituras aleatórias cerca de 3,5 milhões de IOPS a 1.024 threads, conforme mostrado na Figura 10. O desempenho de leitura e gravação mostra um desempenho mais alto quando há um número maior de solicitações de E/S. Isso ocorre porque o padrão NVMe suporta até 64 mil filas de E/S e até 64 mil comandos por fila. Esse grande pool de filas NVMe oferece níveis mais altos de paralelismo de E/S e, portanto, observamos IOPS superior a 3 milhões.


Conclusão e trabalhos futuros

Este blog anuncia o lançamento da solução de armazenamento BeeGFS de alto desempenho da Dell EMC e destaca suas características de desempenho. A solução tem um pico de desempenho sequencial de leitura e gravação de cerca de 132 GB/s e cerca de 121 GB/s, respectivamente, e o pico de gravações aleatórias é de cerca de 3,6 milhões de IOPS e leituras aleatórias cerca de 3,5 milhões de IOPS.

Este blog faz parte da "Solução de armazenamento BeeGFS", que foi projetada com foco no espaço transitório com alto desempenho. Fique ligado na Parte 2 da série de blogs que descreverá como a solução pode ser dimensionada aumentando o número de servidores para aumentar o desempenho e a capacidade. A parte 3 da série de blogs discutirá recursos adicionais do BeeGFS e destacará o uso do "StorageBench", a referência de desempenho de destinos de armazenamento integrado do BeeGFS.

Como parte das próximas etapas, publicaremos um white paper posteriormente com o desempenho dos metadados e o desempenho de IOR de N threads para 1 arquivo e com detalhes adicionais sobre considerações de design, ajuste e configuração.


Referências

[1] Documentação do BeeGFS:  https://www.beegfs.io/wiki/
[2] Como conectar duas interfaces na mesma sub-rede:  https://access.redhat.com/solutions/30564

Affected Products

PowerSwitch S3048-ON, Mellanox SB7800 Series, PowerEdge R640, PowerEdge R740XD
Article Properties
Article Number: 000130963
Article Type: Solution
Last Modified: 25 Mar 2024
Version:  7
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