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Wie kann Hypervisor-aware Storage die Performance virtueller Server verbessern?

Storage-Systeme, die sich des Hypervisors bewusst sind (Hypervisor-aware), adressieren effizient die Performance-Probleme virtueller Server.

Welche Technologien können Hypervisor-aware Storage-Systeme nutzen, um die Performance virtueller Server zu steigern?

Als die Server-Virtualisierung ins Data Center einzog und sich virtuelle Server schnell vermehrten, zeigten sich schnell Performance-Probleme bei den Storage-Systemen. Diese wurden schließlich dafür ausgelegt, den Anforderungen physischer Server gerecht zu werden. Physische Server sind 1:1 mit dem Storage verbunden und die Performance-Charakteristiken lassen sich recht gut einschätzen. Gleichzeitige Zugriffe halten sich in Grenzen. Virtuelle Server werfen diese „einfache Welt“ komplett über den Haufen. Die physischen Server hosten virtuelle Maschinen (VM) und auf diesen wiederum läuft ein buntes Allerlei an Applikationen mit unterschiedlichen Workloads. Es gibt dauernd gleichzeitige Zugriffe und die VMs und Anwendungen wetteifern ständig um Ressourcen. Dazu gehört natürlich auch das Storage und diese Systeme stoßen deshalb an ihre Grenzen. Weiterhin tun sich Administratoren schwer, die Wechselbeziehungen zwischen Applikationen und den darunterliegenden physischen Storage-Ressourcen und -Komponenten herzustellen.

Fortgeschrittene Storage-Techniken wie Thin Provisioning verschlimmern die Problematik noch. Hier teilen sich mehrere virtuelle Maschinen Storage-Blocks und das Storage-System muss eine noch größere Anzahl an IOPS liefern. Diese Performance-Schwierigkeiten zu adressieren, ist eine Zielsetzung von Systemen, die sich des Hypervisors bewusst sind. Man setzt hier auf diverse Technologien, um die Performance der virtuellen Server akzeptabel zu gestalten.

Flash: Solid-state Storage ist ohne Zweifel eine der Schlüssel-Komponenten, damit Storage-Systeme den Performance-Ansprüchen virtualisierter Umgebungen gerecht werden können. Während NAND-Flash-Technik Zehntausende an IOPS unterstützt, ist eine einzelne Festplatte auf ein paar Hundert IOPS limitiert. Um mit Festplatten-basierten Arrays die IOPS zu skalieren, müssen Sie auf Parallelisierung und eine große Anzahl an Datenträgern setzen. Sogenanntes Striping ist notwendig, damit viele Festplatten gleichzeitig Daten liefern können. NAND Flash hat gegenüber herkömmlichen Festplatten in fast allen Aspekten einen großen Vorteil, weil eine riesige Anzahl an IOPS möglich ist. In Sachen Kosten und Komplexität haben sie ebenfalls die Nase vorne, wenn es um Performance geht.

Die Anzahl an IOPS ist für VM-Storage in der Regel relevanter als Datendurchsatz, wobei die Art der Applikation auf der virtuellen Maschine einen Einfluss darauf hat. Durch den Einsatz von Solid-state Storage sehen Sie auf jeden Fall sofort eine Verbesserung. Ein offensichtliches Szenario ist der so genannte Boot Storm. Dieser tritt auf, wenn sich viele virtuelle Maschinen die gleichen physischen Storage-Blocks teilen und alle gemeinsam starten. Hier sind entsprechend IOPS gefragt. Flash-Storage ist eine der effizientesten Weisen, wie Sie das adressieren können.

Es gibt also keine Frage, dass Solid-state Storage eine Komponente von Hypervisor-aware Storage sein sollte. Allerdings müssen Sie sich bei der Evaluierung von solchen Systemen gut überlegen, wo Sie diese einsetzen. Mechanische Festplatte durch Solid-state Drives (SSDs) zu ersetzen, ist die einfachste Art, auf einem Storage-Array Flash ins Spiel zu bringen. Der Nachteil von SSDs ist, dass nur Daten davon profitieren, die sich darauf befinden. Auf einigen Storage-Systemen, die  Hypervisor-aware sind, setzt man Flash als Cache ein. Das hat den Vorteil, dass alle Applikationen davon einen Nutzen haben.

Wie viel Flash Sie einsetzen, ist ebenfalls eine Überlegung wert. Weiterhin müssen Sie sich Gedanken machen, ob Sie die Technologie nur für Lese- oder auch für Schreib-Operationen verwenden wollen. Flash können Sie in einem Server in der Regel in Form einer PCI-Express-Karte einsetzen. In diesem Fall befindet sich das Flash-Storage „in der Nähe“ zu CPU und Arbeitsspeicher des Servers. Damit reduzieren Sie wiederum die Transaktionen mit dem Storage-System, die sonst durch eine in Sachen Performance relativ eingeschränkte Schnittstelle laufen. Somit ist Flash im Server eine sehr gute Option, um der Performance unter die Arme zu greifen.

Storage Tiering: Die Anzahl der unterstützten IOPS auf einem Storage-System ist sehr wichtig. Dennoch kostet NAND Flash ungleich mehr als physische Festplatten. Die IOPS-Anforderungen fluktuieren in der Regel. Deswegen brauchen Sie einen Mechanismus, der Spitzenauslastungen bei Bedarf unterstützt. Dieser sollte aber auch die weniger teuren mechanischen Festplatten in die Rechnung aufnehmen. Somit senken Sie die Kosten von Systemen, die sich des Hypervisors bewusst sind. Diese Technik ist in Form von so genanntem Storage Tiering verfügbar. Mechanische Festplatten und Solid-state Storage ergänzen sich in diesem Fall.

Um Daten am effizientesten auf NAND Flash zu halten, gibt es zwei favorisierte Ideen. Die eine Partei der Anbieter bevorzugt Policy-basierte Datenbewegungen. Die anderen favorisieren NAND Flash als Cache, der vor den mechanischen Festplatten sitzt. Letzteres ist in der Regel weniger kompliziert. In diesem Fall ist NAND Flash einfach ein weiteres Caching-System, das sich zwischen dem DRAM-Cache und den Festplatten befindet. Man setzt dabei auf bewährte Cache-Algorithmen, um aktive Daten in der entsprechenden Tiering-Stufe zu halten.

QoS (Quality of Service): Können Storage-Administratoren die Daten anhand der Applikation und Art priorisieren, stellen sie damit sicher, dass weniger wichtige Anwendungen die kritischen nicht ausbremsen. Die Unterstützung von QoS ist ein wichtiges Element eines Hypervisor-aware Storage-Systems. Sie sollten es bei Ihren Recherchen auf die „unbedingt Notwendig“-Liste schreiben. QoS ist das Allheilmittel für ein gemeinsam genutztes Storage-System. QoS überwacht Daten und Workloads und beschützt kritische Applikationen. Sehen Sie es als Schiedsrichter, der Daten und Anwendungen mit geringer Priorität in die Schranken weist.

Über den Autor: Jacob N.Gsoedl ist freiberuflicher Autor und Geschäftsleiter für Business-Systeme.

Artikel wurde zuletzt im Juli 2014 aktualisiert

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