您的应用程序运行在什么读写混合状态下? 块大小? 在运行人工智能训练的数据中心，这些简单的问题有着极其复杂的答案, 关系型和NoSQL数据库, 虚拟化/容器化堆栈, and so on. 数据中心SSD规格表通常显示在4KB 100%随机读取时的性能, write, 队列深度(QD)为256，顺序读写为128KB，为70/30. 但是在16KB 80/20下会发生什么呢? 当您的应用程序在驱动器上没有达到256队列深度时会发生什么? 最重要的是, SSD厂商如何比较更现实的块大小和延迟?
在这篇博客中，我们将看看美光公司的新款7500 NVMe™固态硬盘的性能数据，这是我们制造的一款主流硬盘，在现实世界的性能处于最前沿. 我们将检查4KB的混合工作负载性能, 8KB, 和16KB块大小，并在16KB块大小的80/20工作负载中潜入6x9的QoS延迟. 我们将把性能数据与美光的上一代主流NVMe固态硬盘以及两款数据中心竞争对手NVMe固态硬盘进行比较.
结果证明，美光制造的7500不仅达到了最大规格表4KB的数字, 但要在当今数据中心常见的混合工作负载类型(读/写混合和块大小)中名列前茅.
All Mixed Up
让我们检查队列深度为32的4KB随机工作负载, 表示驱动器在正常压力水平下工作. 它们的范围从50%读/ 50%写的写重到90%读/ 10%写的读密集.
Figure 1
在这里，我们看到美光7500固态硬盘的性能略优于上一代，明显优于两个竞争对手.That’s great, but it’s not much of an improvement for the 7500; what happens when we move to larger block sizes like 8KB and 16KB?
Figure 2
At 8KB, 7500与上一代相比，取得了明显的领先优势，在竞争中也遥遥领先.
Figure 3
At 16KB, 这一差距进一步扩大，并明确将7500定位为适用于混合工作负载的同类最佳主流NVMe SSD.质量与数量
Another critical performance metric for storage is quality of service (QoS); how long does it take for your SSD to return a request? QoS以百分位数来衡量, for example, 99%的延迟(1毫秒)意味着1%的IOs运行时间超过1毫秒. 在拥有数千个驱动器的大型数据中心中，每秒推送数百万个IOs, 6x9的延迟变得至关重要.
网上交易处理, 推荐引擎, 实时分析, 人工智能, 内容分发和金融交易是受益于低延迟的工作负载的示例. 不仅适用于超大规模企业，也适用于运行数据库的传统企业数据中心. 两者都必须向客户交付服务水平协议(sla)——毫秒很重要.
让我们来检查一个80%读/ 20%写的工作负载，它具有16KB的IOs，队列深度从1到32.
Figure 4
该图显示了6x9在y轴上的读取延迟和在x轴上的IOPS. 性能越高，y轴越低，x轴越右. 该线上的每个点表示从1到32的队列深度. 我们将图上的最大延迟设置为4ms，以提高比较的分辨率. 这切断了竞争者B的QD32度量(8ms).这里我们可以看到，从美光的上一代到7500,6x9的延迟显著减少. 我们还看到，7500现在在每个队列深度上都击败了以前的同类最佳驱动器.
竞争对手B的延迟略低于QD8，但这是性能低得多的表现. 在QD8之上，竞争者B看到QoS延迟急剧增加.
现实世界的主流NVMe
美光7500 SSD是最先进的主流PCIe®Gen4数据中心SSD，也是首款200+层NAND, 提供优于竞争对手的QoS和性能1.
创建一个新类别的sub-1毫秒驱动器
美光7500 NVMe固态硬盘是第一款采用200+层NAND的主流数据中心SSD, 这项领先的技术有助于在广泛的混合工作负载和IO大小上提供出色的性能和QoS.
美光制造的7500固态硬盘采用了世界上最先进的232层NAND, 并将其与我们先进的控制器和固件相结合，以提供令人难以置信的结果.
美光7500固态硬盘满足了业界领先的QoS需求.9999% (6x9s) 4K读密集型4K工作负载延迟低于1毫秒，同时提供超过100万IOPS.
美光7500也有一些共同点, mixed, 随机工作负载，帮助驱动器提高流行数据库的性能, 包括甲骨文, MySQL, RocksDB, 和Microsoft SQL Server. 所有数据库都是多线程的, 这意味着多个队列要出去等待最慢的操作，然后才能交付结果. 这就是一致的延迟对用户产生巨大影响的地方.
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附加信息:
注1:对于gen4u.2/U.根据Forward Insights分析师报告SSD Supplier Status_Q2/Q3，截至23年8月，3家具有竞争力的主流SSD供应商的数据中心SSD市场份额至少为10%.
注意2:队列深度(QD)是每个目标每个线程的未完成I/O请求数. 在这种情况下，qd128被用作跨竞争驱动器的通用可比QD. 例如，微软通常使用QD 128进行基准性能分析，并以更高的IOPS强调被测系统CPU, 更多信息请访问:http://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/disks-benchmarks
注3:所有结果均来自美光数据中心工作负载工程(DCWE)实验室的内部测试.
