Fachartikel

Seite 2 - NVMe verändert das Rechenzentrum

NVMe und SATA im Rechenzentrum
Im Vergleich zu SATA bietet der NVMe-Standard eine bessere Bandbreite und IO-Leistung sowie geringere Latenzen. Er bietet zudem Skalierbarkeit für Hauptspeichergeräte ohne die Kosten oder Komplexität von batteriegepufferten RAID- oder HBA-Karten. Die Vorteile der Verwendung von NVMe-basiertem Speicher gegenüber SATA-basiertem Speicher beziehen sich auf eine Vielzahl von Anwendungen.

Traditionelle Datenbankanwendungen für Unternehmen
Zur Skalierung von Datenbanken und zur Vermeidung des unkontrollierten Wachstums von Servern oder schlechter Ressourcenauslastung können Microsoft SQL Server, Oracle DB und Oracle MySQL eine bis zu 12-fache NVMe-Bandbreite im Vergleich zu SATA mit Latenzreduktionen von bis zu 50 Prozent nutzen. Beispielsweise wird ein einzelner Datenbankserver mit SATA-basiertem Speicher durch I/O-Latenzen begrenzt, die die Leistung von SATA-Geräten beeinträchtigen. Das Ergebnis ist ein langsamerer Systembetrieb. Eine gängige Lösung bestand darin, entweder einen weiteren Server zu kaufen und die Arbeitslast aufzuteilen oder einen Server dem Back-End-Bestand und einen anderen der Auftragserfassung zu widmen. In beiden Fällen sind jedoch zwei Softwarelizenzen erforderlich.

NVMe-SSDs können I/O-Wartezeiten gegenüber SATA-basierten SSDs oder Festplatten um 50 Prozent reduzieren. So können beide Datenbankfunktionen auf einem einzigen Server laufen und es wird nur eine Lizenz benötigt. Eine zentrale Datenbankanwendung kann Zehntausende von Dollar kosten, und eine Vielzahl von Softwarelizenzen kann mehr als 60 Prozent der Total Cost of Ownership (TCO) und Total Operational Cost (TOC) ausmachen. NVMe bietet die Bandbreite und Leistung, die für interaktive Business-Intelligence-Anwendungen erforderlich sind, sowie die höchsten IOPS zur Unterstützung transaktionaler Operationen wie etwa der Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP).
In-Memory-Datenbanken
Apache Spark und andere In-Memory-Datenbank-Anwendungen (IMDB), die zur Datenspeicherung auf den Hauptspeicher angewiesen sind, verfügen über Speicherkomponenten, die bei Änderungen bestehen bleiben müssen, und scannen Datensätze, die normalerweise größer sind als der kombinierte Clusterspeicher. In diesem Szenario genügt die höhere Bandbreite, die jede NVMe-SSD bietet, für DRAM-Reloads und zugehörige Datenscans mit CPU-Geschwindigkeit.

Im Fall von SATA sind mehrere Laufwerke in einer RAID0-Konfiguration erforderlich, was zwischen Ausfall und Rebuild eine Herausforderung darstellt. Ein einzelner Ausfall in einem RAID0-System mit acht Laufwerken bedeutet, dass der Knoten tot ist und neu geladen werden muss; ein erneutes Laden des Knoten versetzt die betroffenen Systeme jedoch in den "degradierten" Modus oder, noch schlimmer, in den Stillstand, während der Knoten komplett neu aufgebaut wird.

IoT-Anwendungen
NVMe ist auch gut geeignet, um verschiedene Datenquellen zu aggregieren, insbesondere solche, die aus dem neueren industriellen Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) hervorgehen. Eine Fabrikhalle kann beispielsweise Tausende von Sensoren haben, die Daten tausende Male pro Sekunde in eine NoSQL-Datenbank (wie MongoDB oder Cassandra) mit Hunderten von KBytes pro Sekunde übertragen. Die erweiterte Bandbreite von NVMe ist unerlässlich, um diese Quellen in der Datenbank zu aggregieren und gleichzeitig genügend Bandbreite und IOPS zur Verfügung zu stellen, um Verknüpfungen und Analysen durchzuführen.

Auch IoT-Geräte (beispielsweise autonome Autos, Drohnen, Fabrik- und Landmaschinen sowie Überwachungskameras) sammeln große Datenmengen. Gartner geht davon aus, dass bis 2020 der durch vernetzte und autonome Autos entstehende Datenverkehr pro Fahrzeug in der Erprobung über 280 PByte erreichen kann beziehungsweise 280 Millionen GByte jedes Jahr. Die einzige Möglichkeit diese Datenflut effektiv zu bewältigen, sind On-Board-Flash-Speicher und Gateways am Straßenrand mit NVMe-Geräten. Aber selbst mit dieser Infrastruktur landen durch diese riesige autonome Flotte Daten zur Speicherung und Analyse in der Cloud, was einen Daten-Tsunami erzeugt, für dessen Bewältigung die Bandbreite, IOPS und niedrigen Latenzzeiten durch den optimierten NVMe-Stack nötig sind.

Machine-Learning
Im Bereich maschinelles Lernen lassen sich NVMe-basierte Geräte effektiv nutzen, insbesondere mit der bevorstehenden Unterstützung von Direct-Memory-Access-Erweiterungen (DMA), die es bestimmten Hardwaresubsystemen ermöglichen, unabhängig von der CPU auf den Hauptspeicher zuzugreifen. Dieser Zugriff ermöglicht es dem Rechner, nicht nur Daten schneller zu lesen, sondern auch Aufgaben höherer Priorität, wie etwa die Versorgung der Grafikprozessor-Arrays (GPUs), schneller auszuführen. SATA erreicht nur eine geringere GPU-Auslastung, da Daten von mehreren SATA-Laufwerken zum DRAM und dann über die Host-CPU in den Grafikprozessor geleitet werden. Dieser Prozess verursacht Leistungslücken, vor allem durch Datenmangel in einem GPU-Array.

Fazit
So wie wir das Kommen und Gehen vergangener Rechen- und Speicherarchitekturen erlebt haben, erleben wir jetzt eine weitere Welle der Disaggregation im Rechenzentrum. Im Gegensatz zu den Protokollen der Vergangenheit stellt NVMe jedoch eine Brücke zwischen Zentralisierung und Dezentralisierung dar und bietet bisher nicht da gewesene Flexibilität und Wahlmöglichkeiten. Bleiben Sie auf dem Laufenden, wenn NVMe sich durch die Computing-Zukunft bewegt und leistungsstarke und vielseitige Systeme ermöglicht.

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31.10.2018/ln/Anand Jayapalan, Vice President of Enterprise and Client Compute Solutions Marketing bei Western Digital

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