¿Cómo tomar decisiones inteligentes de inversión en flash storage?

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El almacenamiento flash es una tecnología prometedora que se desplegará en casi todos los centros de datos en la próxima década. La desventaja principal es el precio, que puede ser hasta 10 veces más caro que los discos duros.

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Una de las mejores maneras de entender sus requisitos de implementación es tener un modelo exacto que representa su almacenamiento actual con perfiles de E/S. Este modelo puede ser utilizado para probar nuevas arquitecturas, productos y enfoques. El objetivo es permitir el desarrollo de un modelo de carga de trabajo lo suficientemente realista para permitir la comparación de diferentes tecnologías, dispositivos, configuraciones y versiones incluso software /firmware que se despliegan en su infraestructura.

El primer paso para modelar efectivamente la carga de trabajo es conocer las características principales de tráfico de almacenamiento que tienen el impacto en el rendimiento potencial mayor.

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Para cualquier implementación, es fundamental entender los picos de trabajo, cargas de trabajo especializadas, tales como copias de seguridad y al final del mes patrones /año y eventos impactantes como las tormentas de inicio y cierre de sesión .

Hay tres áreas básicas a tener en cuenta al caracterizar una carga de trabajo. La primera es la descripción del tamaño, el alcance y la configuración del entorno en sí. El segundo es entender los patrones de acceso, es decir, con qué frecuencia y en qué forma se accede a los datos. El tercero es para entender los patrones de carga a través del tiempo.

Cada uno de los entornos de almacenamiento de archivo (NAS) y el bloque SAN tienen características únicas que deben ser entendidos con el fin de crear un modelo de carga de trabajo precisa.

Por ejemplo, en entornos NAS es necesario determinar número relevante de clientes y servidores, el número de clientes por servidor, la distribución de archivos de tamaño, las distribuciones de sub-directorio, profundidades de árboles, etc.

Para entornos SAN es necesario determinar el número de iniciadores físicos (HBA/NIC), el número promedio de iniciadores virtuales por iniciador físico, número medio de iniciadores virtuales activos por puerto físico, el número de unidades lógicas por HBA y los ajustes de profundidad de cola para el servidor HBA iSCSI o LUN.

Los patrones de acceso también son clave para entender con qué frecuencia y por qué medios de almacenamiento se accede.

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Es importante tener en cuenta varios casos de uso, como media, máxima y eventos de negocios especiales. La caracterización adecuada de los patrones de acceso también es diferente para archivos y almacenamiento de bloques.

Una vez que haya creado una representación exacta del modelo de carga de trabajo, el siguiente paso es definir los diferentes escenarios a evaluar. Puede comenzar por comparar directamente las cargas de trabajo idénticas dirigidas contra diferentes vendedores o diferentes configuraciones.

Por ejemplo, la mayoría de los sistemas de almacenamiento híbrido le permiten operar fuera de la cantidad de memoria flash instalada frente a los discos duros. 

Después de determinar qué productos y configuraciones va a evaluar, puede variar los patrones de acceso, patrones de carga y características del entorno. Por ejemplo, ¿qué sucede con el rendimiento durante las tormentas de log-in/boot o durante finales de situaciones días/mes? ¿Qué pasa si hay cambios de distribución de tamaño de archivo? ¿Qué pasa si el tamaño de bloque típico fue cambiado de 4KB a 8KB? ¿Qué pasa si la combinación de comandos cambia para ser más intensiva en metadatos ? ¿Cuál es el impacto de un error de caché?

Todos estos factores se puede modelar y simulados de forma automatizada que permite comparaciones directas de IOPS, el rendimiento y las latencias para cada carga de trabajo. 

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