如何通過(guò)基準測試挑選固態(tài)驅動(dòng)器
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一家名為Richrelevance的公司致力于幫助Sears和其他零售商定制化針對網(wǎng)絡(luò )消費者的網(wǎng)絡(luò )促銷(xiāo)和廣告。Richrelevance能夠跟蹤這些網(wǎng)絡(luò )客戶(hù)的購買(mǎi)傾向以及他們的網(wǎng)絡(luò )習慣，并分析這些數據和歸納總結目標客戶(hù)，以便電子商務(wù)網(wǎng)站可以更好地推出針對客戶(hù)個(gè)人興趣的產(chǎn)品和服務(wù)。
Richrelevance的IT和運營(yíng)高級總監Elya Kurktchi 表示：“我們利用數學(xué)模型來(lái)構建向網(wǎng)絡(luò )消費者所發(fā)出的購買(mǎi)建議，而且每天都要多次重新構建這些建議。”為了處理這些數據，Richrelevance部署了五個(gè)數據中心。這些數據中心使用惠普和戴爾的計算機來(lái)作為互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器，并使用了負載均衡器來(lái)確保工作負荷均衡分布在各個(gè)服務(wù)器上，以便達到最佳的處理效率。
Kurktchi表示：“每個(gè)數據中心的網(wǎng)絡(luò )架構都是具有高度分布性的，從而做到負載均衡，并能夠并行地處理多個(gè)服務(wù)器和磁盤(pán)上的事務(wù)，而這種能力是非常重要的。不過(guò)，我們發(fā)現，在面對消費者的服務(wù)器上（支持零售商客戶(hù)網(wǎng)站的服務(wù)器），當我們需要訪(fǎng)問(wèn)舊數據，而舊數據沒(méi)有存儲在高速緩存區中的時(shí)候，我們向客戶(hù)所發(fā)出的最終‘購買(mǎi)’建議也必須寫(xiě)入磁盤(pán)中。當我們運行數學(xué)模型，以便向客戶(hù)發(fā)送購買(mǎi)建議的時(shí)候，如果需要在這個(gè)過(guò)程中訪(fǎng)問(wèn)硬盤(pán)驅動(dòng)器，那么我們就會(huì )遇到高達100毫秒的延遲。這顯然影響了我們對客戶(hù)的響應時(shí)間。”
網(wǎng)絡(luò )零售商顯然不喜歡這種延遲，對它們來(lái)說(shuō)，響應速度非常重要。Richrelevance認為固態(tài)驅動(dòng)器（SSD）技術(shù)也許可以減少延遲時(shí)間，提高響應速度，因此該公司決定對幾個(gè)廠(chǎng)商的SSD與現有的硬盤(pán)驅動(dòng)器進(jìn)行性能基準測試。
Kurktchi表示：“SSD能夠快速地響應我們的數學(xué)模型，并將購買(mǎi)建議快速地發(fā)送到客戶(hù)那里。我們認識到我們硬盤(pán)驅動(dòng)器的讀取速度已經(jīng)成為性能瓶頸，而新一代SSD的性能非常接近我們服務(wù)器上作為高速緩存的RAM（隨即存取內存）。”
為了確認和比較SSD的性能，Richrelevance對SSD和硬盤(pán)驅動(dòng)器之間的相對性能進(jìn)行了測試。Kurktchi說(shuō)：“為了設立基準線(xiàn)，我們搜集了服務(wù)器在訪(fǎng)問(wèn)硬盤(pán)驅動(dòng)器時(shí)候的歷史數據。我們在不同的測試環(huán)境中都回放了這個(gè)基準線(xiàn)數據。”
第一個(gè)測試情境回放了基準數據，并利用一個(gè)Unix“解壓縮工具”來(lái)解壓縮一個(gè)典型的數學(xué)模型，這個(gè)數學(xué)模型會(huì )根據零售商網(wǎng)站上的客戶(hù)購買(mǎi)行為而自我完善。其他幾個(gè)測試情境使用了Unix和Java，并且都測試了快速模式和節速模式。Kurktchi表示：“我們對順序讀取性能，隨機讀取以及并行讀取性能進(jìn)行了多次測試。”
在混合讀取模式下，一個(gè)32GB 的Ridata固態(tài)驅動(dòng)器的IOPS（每秒輸入輸出）為1211次，一個(gè)64GB的SanDisk固態(tài)驅動(dòng)器的IOPS為2163次，而Intel X25-M固態(tài)驅動(dòng)器的IOPS為9272次。在隨機寫(xiě)入模式下，Ridata固態(tài)驅動(dòng)器的SSD執行了8次寫(xiě)入，SanDisk固態(tài)驅動(dòng)器執行了12次寫(xiě)入，而Intel X25M固態(tài)驅動(dòng)器執行了7700次寫(xiě)入。
Richrelevance在測試前就希望固態(tài)驅動(dòng)器能夠帶來(lái)性能上的提升，不過(guò)Kurktchi說(shuō)測試結果讓人“眼界大開(kāi)…….我原來(lái)認為將硬盤(pán)驅動(dòng)器100毫秒的延遲時(shí)間縮短到80毫秒就很好了，結果固態(tài)驅動(dòng)器將延遲時(shí)間縮短到了16毫秒。”
Kurktchi與其同事所擔心的另一個(gè)問(wèn)題是固態(tài)驅動(dòng)器產(chǎn)品的使用壽命，以及它們的使用壽命是否符合IT資產(chǎn)的購買(mǎi)和退休周期。她說(shuō)：“我們很快就認識到不是所有的固態(tài)驅動(dòng)器都是一樣的。我們最初被幾款低價(jià)格的固態(tài)驅動(dòng)器產(chǎn)品所吸引。但是，由于這些固態(tài)驅動(dòng)器的寫(xiě)入次數比較有限，因此這種固態(tài)驅動(dòng)器在我們這里的使用時(shí)間不會(huì )超過(guò)一年。”
在耐久性測試中，Intel X25M固態(tài)驅動(dòng)器又一次脫穎而出。X25M使用了SSD“損耗均衡”算法，能夠將寫(xiě)入操作均衡分布于SSD的NAND閃存記憶體中，從而將固態(tài)驅動(dòng)器的使用壽命有效地延長(cháng)到5年——這種使用壽命正好符合IT資產(chǎn)的購買(mǎi)、退休和貶值周期。
Kurktchi說(shuō)：“我們感到很高興，我們不想用一個(gè)一年內就會(huì )報廢的產(chǎn)品。而且我們覺(jué)得那些使用壽命不到一年的固態(tài)驅動(dòng)器的控制器性能有些弱……我們看到Intel X25M 80GB固態(tài)驅動(dòng)器有先進(jìn)的損耗均衡算法，使用壽命達到5年，而且它的控制器設計也很先進(jìn)，因此我們覺(jué)得這就是我們想要的產(chǎn)品。”
Richrelevance很快將硬盤(pán)驅動(dòng)器換成Intel X25M固態(tài)驅動(dòng)器。Kurktchi表示：“這個(gè)過(guò)程很簡(jiǎn)單直接。我們購買(mǎi)固態(tài)驅動(dòng)器，將它們送到數據中心，安裝它們，然后設置新的文件系統就好了。我們執行了一系列I/O測試，以便使這些固態(tài)驅動(dòng)器和其他系統能夠更好地磨合，然后我們就可以直接使用它們了。”
Richrelevance成功部署了SSD技術(shù)，從而不需要對服務(wù)器高速緩存記憶體進(jìn)行升級，并且數學(xué)模型的性能以及Richrelevance同網(wǎng)絡(luò )消費者之間的互動(dòng)速度也提高了4到5倍。
Kurktchi表示：“對于我們以及我們的零售商客戶(hù)來(lái)說(shuō)，很重要的一點(diǎn)是，面向消費者的服務(wù)器必須能夠做出快速響應，因為在電子商務(wù)領(lǐng)域，我們向消費者所發(fā)出的購買(mǎi)建議必須及時(shí)到達消費者。我們將繼續尋找其他能夠利用SSD技術(shù)的應用程序。”
Kurktchi表示，在不遠的將來(lái)，當數據中心大量采用固態(tài)驅動(dòng)器的時(shí)候，Richrelevance數據中心的故障復原效率將更上一個(gè)臺階，因為固態(tài)驅動(dòng)器的功能一方面和RAM類(lèi)似，另一方面即使在電源切斷的時(shí)候也可以保留數據。
Kurktchi表示：“在如今的SSD市場(chǎng)上，你有多種選擇，因此你最好先了解一下這些產(chǎn)品。真正的障礙還是在控制器的設計上。要解決這種瓶頸，關(guān)鍵是固態(tài)驅動(dòng)器擁有智能的控制器，強大的處理能力和RAM，能夠將所有隨機寫(xiě)入轉譯并納入到它們所需的流中。”
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