Способы повышения производительности систем хранения данных

Система хранения данных представляет собой сложный аппаратно-программный комплекс, реализующий функции надежного хранения информации (рис. 1) . Первые архитектуры таких систем стали появляться в начале 90-х годов прошлого века. Тогда элементная база уже была достаточно развита для возможности создания подобных систем.

Требования к производительности СХД постоянно растут в связи с быстрым увеличением объемов хранимой информации и потребностью в обеспечении быстрого доступа к ней [1 –3] . Создается потребность в новых решениях: в разработке новых архитектур, компонентов и более совершенных методов алгоритмов обработки данных в системах хранения. Поэтому основной целью данной публикации является анализ основных способов повышения производительности СХД для определения наиболее актуального направления исследований в этой области.

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 16-37-00153_мол_а «Исследование особенностей доступа к распределенным хранилищам данных в коммутационной сети PCI Express»).

○c М. А. Сибиряков, 2016

○c Поволжский государственный технологический университет, 2016

○c Программные системы: теория и приложения, 2016

Рис. 1. Базовая структура СХД

• 1 . Производительность систем хранения данных

Производительность любой СХД определяется параметром IOPS (числом операций ввода вывода в секунду, которое способна обработать СХД) и временем отклика системы [6, 8, 10 , 11] . Данные параметры зависят от архитектурных особенностей системы и от характеристик ее компонент.

Существует два основных способа повышения производительности СХД [2] :

• ∙    применение более быстрых систем и компонентов;

• ∙    разработка улучшенных алгоритмов обработки.

В основном производительность подобных систем повышается первым способом, за счет использования более быстрых и производительных компонентов (таких как процессоры, коммутационные структуры и др.), за счет увеличения их числа и наращивания объемов кэшпамяти [1 –3] . Причиной эт о го является получение быстрой коммерческой выгоды компаниями-разработчиками за счет модернизации и масштабирования уже существующих си ст ем. Это самый простой путь, в отличии от исследований в области разработки алгоритмов обработки, которые требуют больших затрат и большего времени на коммерческую отдачу.

• 1.1.    Кэш-память в СХД

В любых вычислительных системах память всегда являлась узким местом в плане производительности. Также и в системах хранения данных кэш-память является основным компонентом, влияющим на производительность всей системы.

Рис. 2. Тенденция роста объема кэша в ВСХД

Рассмотрим основные параметры, влияющие на производительность подсистемы кэш-памяти. Производительность кэш-памяти определяется следующим образом [5] :

T_average = T_hit + MissRate*T_miss, где T_average — среднее время доступа к памяти, T_hit — время доступа при кэш-попадании, MissRate — доля промахов при обращении к кэшпамяти, T_miss — время выборки данных из основной памяти (RAM, HDD).

Соответственно, чем меньше значение параметра T_average , тем выше производительность и эффективность работы кэш-памяти.

Для повышения скорости доступа к данным (т.е. снижения среднего времени доступа) необходимо:

∙ Уменьшение параметра MissRate . Данный параметр зависит от организации кэш-памяти (ассоциативность, размер блока), от ее объемов, алгоритмов вытеснения данных.

∙ Уменьшение параметров T_hit и T_miss . Они зависят от используемой аппаратной логики. Параметр T_hit в большей степени зависит от алгоритмов поиска данных в кэш-памяти.

При обработке больших объемов информации именно кэширование позволяет значительно увеличить скорость доступа к данным, а, следовательно, повысить производительность кэш-памяти и системы хранения данных в целом [9] .

Таблица 1. Сравнение кэш-памяти процессора и СХД

Параметры	Кэш-память процессора	Кэш-память СХД
Объем	8Кб 128Кб	До 4096 Гб
Тип памяти	1Мб Регистровая, SDRAM	DRAM
Размер строки	16, 32, 64 байта	4 Кб
(блока)	Кэш_строка ↔ П_блок	Кэш_сегмент ↔ Диск_трэк

В первую очередь это касается высокопроизводительных СХД. Они обеспечивают очень большие объемы кэш-памяти. Однако, несмотря на то, что существует тенденция наращивания объемов кэш-памяти (в современных ВСХД кэш-память достигает объема в 4 Тб, рис. 2) , существует проблема эффективного использования ее ресурсов [1, 2, 7] .

• 1.2.    Сравнение с кэш-памятью процессора

Кэш-память СХД значительно отличается от кэш-памяти процессора. Главными отличиями являются: размер кэш-памяти, тип памяти и размер блока (таблица 1) .

Для эффективного использования кэш-памяти процессора достаточно использование алгоритмов вытеснения данных (в основном используются LRU, FIFO и псевдо-LRU) [4 , 7 , 12] . В то время как для систем хранения данных необходимы более сложные методы управления кэш-памятью, поскольку кэш-память разделяется несколькими внешними хост-узлами. Требуется разграничение кэша между ними, приоритетный доступ и правильное использование структур данных для эффективной работы алгоритмов вытеснения данных. Все это реализуется с использованием индексных таблиц, эффективных алгоритмов поиска данных.

Заключение

Постоянное наращивание и масштабирование компонент не является единственным способом повышения производительности СХД. Необходимо также развивать и алгоритмы обработки данных.

С точки зрения развития архитектур СХД важным является совершенствование подсистемы кэш-памяти. Повышение эффективности работы кэш-памяти позволит увеличить производительность СХД.

Наиболее перспективными в плане исследования и разработок в этой области являются: методы управления кэш-памятью, алгоритмы замещения и поиска данных в ней.