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Data ONTAP 的常见性能术语是什么?

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Public
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0
Category:
data-ontap-8
Specialty:
perf
Last Updated:

可不使用  

适用于

  • Data ONTAP 8.x
  • ONTAP 9.x

问题解答

  • 吞吐量—通过通信通道传输的数据速率、通常与带宽相互交换或混淆
    • 单位
      • 每秒操作次数
      • 字节 / 秒
      • MB/秒
      • GB/ 秒
  • 带宽—可通过通信通道传输的最大可能数据速率、通常会与吞吐量相互交换或混淆
    • 单位
      • 字节 / 秒
      • MB/秒
      • GB/ 秒
  • 延迟—发出输入或命令后的总时间以及收到响应后的总时间
    • 单位
      • 秒(秒)
      • 毫秒(毫秒)
      • 微秒(美国)
  • 利用率—衡量给定资源在示例期间内使用的时间量;利用率是性能的有用衡量指标,但对于 Data ONTAP 而言,不应是主要衡量指标
    • 单位
      • %
  • 瓶颈—计算系统中影响性能的拥塞点、环境中可能存在多个瓶颈
    • NetApp 技术支持希望首先解决造成整体延迟的瓶颈问题
  • 并发性—计算系统中工作负载的并行度量
    • 工作负载中的并行性越高、在任何时间同步操作就越多
    • 这样,即使每个操作的延迟与低并发工作负载相同、系统也可以更高效地处理工作、并在更短的时间内完成更多操作
    • Little 的定律 显示了稳定状态下吞吐量,延迟和并发性之间的关系。虽然它看起来直观简单,但却是一个非常显著的结果:
      • Throughput = Concurrency / Latency
      • 延迟由 Data ONTAP 控制
      • 并发性由客户端 / 应用程序控制
      • 为了获得最佳吞吐量,应考虑降低延迟和 / 或增加并发性

示例:

假设完成请求需要 1 毫秒(毫秒)。如果应用程序使用一个线程并执行了一个未完成的读取或写入操作,则应达到 1000 IOPS ( 1 秒或 1000 毫秒 / 每个请求 1 毫秒)。理论上,如果线程数增加一倍,则应用程序应能够达到 2000 IOPS 。如果每个线程的未完成异步读取或写入操作加倍,则应用程序应能够达到 4000 IOPS 。实际上,由于客户端中的任务计划,上下文切换等开销,请求速率并不总是以线性方式扩展。

注意: 此示例显示了如何通过增加客户端的并发性来优化吞吐量,前提是 1 毫秒的延迟已经足够好,从延迟角度来看没有可进一步改进的空间。

  • 随机性—指以未预测的顺序执行的工作负载、无顺序或模式
  • 序列潜能—指以预定义的有序序列执行的工作负载。可以检测到许多模式:向前、向后、跳过计数

连续 VS_RANDOM

 

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