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What does a Block-Level Tiered Volume look like?

Last week I had a discussion with Dimitris Krekoukias on storage performance estimation and we ended up discussing Compellent technology in great detail. We talked a lot and I’ve been very verbose on the topic but I didn’t include a single image showing how actually a volume is represented in the Compellent Storage Center array so here we go, here’s a shot from a customer of mine who’s the first Italian Compellent customer (first deployed in 2008):

Compellent Tiered Volume

As you can see the statistics shows where the data for this Volume (or LUN) is located, the “Replay” space is the Snapshot space used, the “Active” space is the changed data since the last snapshot taken (this screenshot was taken a couple of minutes after the latest snapshot).

Feel free to comment and ask question about that!.

Fabio

Scale UP or Scale OUT – The Storage side

I saw an interesting discussion between Duncan Epping and others in the Virtualization Twitterverse and I was wondering how the claims of upwards scalability in the storage world are effectively true or just plain fiction.

I take, as an example, Hitachi and its USP-V: they claim that the USP-V can address 247 Petabytes of storage behind it (virtualized and internal), and that the storage can sustain 4 MILLION IOPS!. That’s pretty impressive! :-) (even if you read their SPC-1 Benchmark report and see that with their best config they can reach just 200.000 IOPS but that’s another story).

Well, it’s not so impressive actually ;-)

If you do some simple math you can clearly see that 247PB (maximum addressable space) divided by 4.000.000 IOPS (maximum IOPS achieved) give you a mere 0.01521 IOPS per GB, that’s really a NOT impressive.

So, even with the best configuration, best practices followed, best Tier 3 storage virtualized behind it you cannot squeeze the system to its maximum capabilities.

Considering that, I think that Monolithic storage is on a dead end railway, the Scale out approach is surely the way to go in the near future.

Ecco perchè Compellent ti propone meno dischi

Sono dispiaciuto di leggere post come questi.

Probabilmente, come per sua stessa ammisione, chi scrive quel blog non conosce molto bene lo storage Compellent e magari c’è bisogno di una spiegazione per capire meglio come è possibile raggiungere certi risultati.

Vorrei dire innanzitutto che non conosco l’ambiente di questa particolare trattativa/progetto, ma sono un rivenditore Compellent e lavoro ogni giorno per configurare sistemi.

Prima di tutto noi usiamo il 99mo percentile (come suggerito da Compellent) e non il 95mo. In più consideriamo 177 IOPS e non 220 IOPS per i dischi a 15000 Giri. Utilizziamo inoltre documenti Compellent interni per fare delle configurazioni adeguate. Compellent è davvero (quasi troppo) pignola nella raccolta dei dati del cliente (iops, spazio, latenze, n. di server coinvolti, tipo di carico…etc), quindi mi sembra strano quello che hai scritto.

Compellent, diversamente da NetApp, fornisce Fast Track, Data Progression e Dynamic Block Cache, queste funzionalità aiutano ad ottenere una maggiore performance con un minore impiego di risorse rispetto ai concorrenti. Utilizzandole assieme è possibile raggiungere numeri davvero impressionanti!

Seguimi in questi calcoli: 11 dischi attivi (supponendo che un cassetto con 12 dischi ne abbia uno di spare), raggiungono circa 2000 IOPS ma:

Fast Track

è la capacità di scrivere dati sulla porzione più veloce dei dischi (tracce esterne, circa il 20% dello spazio disco) e ottenere più IOPS e meno latenza.

Se puoi scrivere/leggere dati sulle tracce esterne puoi guadagnare, in pratica, qualcosa come il 15/30% di miglioramento delle performance con una notevole diminuzione della latenza dei tuoi dischi (l’effettivo vantaggio dipende dal numero di server e dalla dispersione delle scritture).

In questo caso Il nuovo totale sarebbe di 2000+20% = 2400 IOPS. ;)

Data Progression

è l’automated tiered storage (non importa cosa tu o la tua compagnia ne pensi ma, se ben implementato, permette un notevole vantaggio). Data Progression, grazie a Fast Track, può lavorare anche su un solo tipo di dischi!

Quindi puoi scrivere dati in Raid10 sulle tracce più veloci e poi farli migrare, secondo politiche e profili, verso Raid5/6 in altre parti del disco.

Con altri produttori devi scegliere in anticipo il tipo di Raid (Raid5 o 6 per risparmiare spazio, Raid10 per avere migliori performance, ma non entrambe sullo stesso volume!).

Non aumentiamo in questo modo le IOPS ma, di sicuro, non le peggioriamo per effetto della scelta di un particolare Raid.

Dynamic Block Cache

La cache di Compellent è piccola (512MB per le scritture in mirror e 3GB a controller per le letture) ma è davvero flessibile e intelligente!

Per ogni LUN puoi scegliere il comportamento della cache e la grandezza del blocco varia dinamicamente tra 2KB e 256KB, significa che il controller alloca lo spazio necessario e non uno prefissato. Nel mondo reale significa che hai più spazio e flessibilità nel gestire i flussi I/O rispetto all’utilizzo di blocchi prefissati.

Spero di aver chiarito al meglio perchè Compellent propone meno dischi dei concorrenti nella maggior parte dei casi.

     
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