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虚拟环境的关键存储性能指标

来源：机房360

2014/9/29 10:35:02

提供高效和优化的虚拟环境的存储性能可能很难实现，因为在堆栈中，许多基础设施组件必须进行交互。但最佳的存储性能可以作为一个起点，来帮助实现在虚拟环境中作为衡量存储操作的一组指标。

本文关键字：虚拟化存储

延迟性，吞吐量和IOPS之间的关系

延迟性、IOPS和吞吐量三者之间都是密切相关的。存储系统在极低的I/O延迟条件下将能够提供较高IOPS性能。在最基本的层面上，IOPS数能够达到的仅仅是1/延迟时间，所以3毫秒（或1/0.003）的延迟等待时间转化为333 IOPS.

一个能提供高IPOS数据块的存储系统可以提供高吞吐量，其值是IOPS值乘以I/O数目大小。

当然，供应商再进行性能介绍时，往往报出非常高的数字，这是有理由的。存储阵列能够管理I/O并行或并发的工作负载，同时处理多个I/O操作。

并发是通过提供多个路径到存储系统，使用系统存储器作为高速缓存队列来实现传输的。这为我们带来了一种新的测量方法：队列深度，说明设备可以同时处理多少I/O请求。

一个单一的磁盘驱动器将有一个单或双的数据队列长度，而一个大型企业的阵列将提供一个队列深度为每LUN几十或几百，每端口，或两者的组合。

通过将多个请求进行排队，存储装置可以优化写入处理，减少了一些存储数据的物理延迟，这对于旋转磁盘的硬盘驱动器特别有效，因为头部运动可以显着减少。

工作负荷配置文件和测量

识别和记录指标提供了了解存储性能的原始数据，但任何数据的上涨，均需要考虑I/O配置模式和相关的测量条款。这是因为所有应用程序会产生不同的负载需求。

这方面的一个例子：VDI和虚拟服务器的流量是高度随机的，由于活动数据在整个数据存储或卷上存储虚拟硬盘上的随机扩散。VDI的数据大多通常是读重的（80R/20W的百分比例或更高）；这样，低的读取I/O延迟会带来显着的性能提升。

选择其中的度量数据是如何被记录也是非常重要的，以便能够提供端到端的视图，了解I/O性能。

在大型机的时代，一个单一的I/O操作，可以从开始到结束进行跟踪，显示整个过程中那一步发生了延迟。今天，I/O要复杂得多，其可以在存储装置内和主机本身内测量管理程序。

并没有绝对正确或错误测量方法；每种方法都能够给出该系统的操作透视图。从阵列中获得的值显示如何处理外部存储需求。例如，从主机获得的值能够显示数据存储如何影响单个客户机的性能，同时，来自系统管理程序的值则显示了存储网络的有效性。

两种管理程序（vSphere ESXI和Hyper-V）的共同点在于允许通过移动工作负载来优化存储性能。例如vSphere的存储DRS，依据历史测量的I/O延迟的基本数据给出虚拟机迁移的建议。同时，Hyper-V中的智能设置能够实现基于VM IOPS的计算。

我们所谈论的大部分数据信息均是基于技术的，但也有基于财务指标的，这些数据在购买相关产品和设置数据存储层时需要考虑。其中包括$/GB，是衡量每单位容量的成本。但是，随着闪存的引进，其$/GB要比旋转磁盘更高，当考应用程序的性能时，$/IOPS可以有更多有用的意义。

由于虚拟环境的随机性，延迟是在监测物理存储资源状况的关键指标。延迟性是有相关性的，无论一个系统包含一个或上百台虚拟机。

当我们查看支持多台VM的容量时，吞吐量发挥着重要的作用，因为实现规模化扩展虚拟环境需要具备相应的吞吐量方面的能力。正如上文已经讨论过的，在管理需求的高峰期，可以是一个VDI环境方面的问题，需要考察其在峰值期间的读写负载能力。

从主机的角度来看，IOPS通常用作标准的度量，因为这提供了一个抽象的观点，即不依赖于底层的硬件功能。这被看作是衡量私人和云计算虚拟基础架构的措施。

责编：李玉琴

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