about NetApp

На днях NetApp довел до коммерческого использования и выкатил в паблик фишку, которой давно занимался на уровне исследований и перспективных разработок: Flash Accel.
Это софтовая реализация идеи создания и использования кэш-памяти во flash на стороне хост-сервера. В прошлом году я уже немного упоминал о этой штуке, в связи опубликованным Advanced Technology Group, подразделением NetApp, разрабатывающем перспективные направления и идеи, на конференции USENIX FAST’11 докладом о Project Mercury.

Вкратце о том, что это и зачем.
Если о кэшировании во flash на стороне стораджа слышали уже наверное все, и многие уже даже это успешно применяют, то вариант кэшировать обращения к данным поближе к собственно работающим с этими данными процессорам, а не на другой стороне длинного “провода”, сперва кажется еще более интересным, производительным и многообещающим. Но тут же возникает масса вопросов.
Как управлять этим кэшированием? Как обеспечить “когерентность” кэшей между хост-системой и системой хранения, и между данными в таком кэше и данными, хранимыми на дисках системы хранения? Что делать в случае миграции данных между хост-серверами, например при использовании средств High Availability и кластеризации? Наконец, как быть в случае перезагрузки или “падения” сервера с данными в его локальном кэше?

Многие вендоры систем хранения сейчас занимаются этим направлением, это и EMC, и Dell, и, конечно NetApp, в концепцию Virtual Storage Tiering (VST) которого такая схема ложится как нельзя лучше. Так что появление релиза было в даном случае вопросом времени, я уверен, что остальные вендоры быстро подтянутся.

Пока же кратко о Flash Accel, самое важное:

1. Это полностью программная реализация, поддерживающая VMware ESX и MS Windows 2003/2008, которая работает с любым сторонним продуктом, с любой flash-картой PCIe (Например от FusionIO или LSI), а также и с SSD-диском в сервере, вариантом, становящимся сейчас очень распространенным.
2. Это открытая реализация, она не ограничивает пользователя какими-то определенными вендорами flash-устройств, и не требует для своего использования какого-то железного продукта от самого NetApp. ??нтеграция с Flash Accel каких-то дополнительных сторонних продуктов это открытая “экосистема”, сейчас, например, NetApp объявил о партнерстве с FusionIO, и рядом других вендоров (LSI, Virident).
3. В настоящий момент эта фишка явственно нацелена, в первую очередь, на область систем серверной виртуализации, на интеграцию с хост-серверами виртуальных машин (например VMware vSphere: поддерживаются HA, vMotion, DRS).
4. Поддерживается до 2TB кэша flash на хост, с примерно 0,5% оверхедом по памяти для сервера.
5. В публичную доступность Flash Accel выйдет в декабре этого года.
6. Flash Accel объявлен бесплатным продуктом.

Несомненно, Flash Accel не является продуктом “сам по себе”, а будет интегрирован в общую концепцию NetApp Virtual Storage Tier (VST), вместе с Flash Cache и Flash Pool, решениями кэширования на стороне стораджа, и позволит, своим применением, еще улучшить ситуацию с latency и производительностью по IOPS для виртуальных машин.

Наверняка вы уже слышали о том, как NetApp использует flash-память в форме памяти, а не эмуляции диска (SSD), я уже не раз рассказывал о том, что такое Flash Cache (ранее PAM-II), как он работает и насколько значительное дает преимущество с точки зрения производительности. С использованием обширного кэша во flash-памяти построен также нетапповский метод Virtual Storage Tiering, по многим своим параметрам превосходящий “классический” tiering, путем физического переноса данных между разными типами дисков.

Увы, все это, про “преимущества и производительность”, лишь слова, так как “потрогать руками”, не купив, Flash Cache довольно сложно, ведь ни один из российских партнеров, как я знаю, не держит систему Flash Cache для триала и демонстраций.

Однако, есть хорошая новость – на любой системе хранения NetApp вы можете оценить эффект от работы Flash Cache даже не имея ее физически, с помощью встроенного средства, под названием PCS – Predictive Cache Statistics.

Continue reading ‘Predictive Cache Statistics (PCS)’ »