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Flash storage in continua evoluzione, si apre a nuovi scenari d’uso

Un paragone economico tra le varie memorie

Dell ha attualmente dei prezzi (aggiornati al dicembre 2012) pari a 20 dollari per GB per le DRAM (16 GB DIMM a 315 dollari), ed una R720 RDIMM a 348 GB per 13.000 dollari, ovvero 33 dollari a gigabyte. La memoria non ha IOPS, ed i database in memoria principale misurano oltre un milione di transazioni al secondo. La memoria è più veloce, ma per la maggior parte dei casi d’uso i colli di bottiglia causati dal network annulleranno totalmente i vantaggi di prestazioni della RAM. La RAM viene quindi 33 dollari a gigabyte, mentre nel caso delle flash costa un dollaro a GB. Lo storage flash offre capacità di accesso random, che significa che le vostre applicazioni ci mettono meno tempo ad ottimizzare i pattern delle query. L’accesso random veloce porta ad una maggior flessibilità di memoria, e consente di modificare i vostri pattern dati e le applicazioni rapidamente.

Le reti sono misurate in larghezza di banda (throughput), ma se i vostri pattern di accesso sono casuali ed è richiesta latenza bassa, ogni richiesta costituisce un pacchetto di rete individuale. Anche con i miglioramenti nell’elaborazione di rete linux, ci troviamo di fronte ad un unico core che è in grado di risolvere circa 100.000 pacchetti al secondo attraverso il core Linux. Una tale capacità è ben allineata con quella dello storage flash, ma la RAM è troppo veloce, e se non si risolvono i colli di bottiglia di rete finisce per essere sprecata. Questo limite esiste anche con reti ad alta banda, in quanto il collo di bottiglia è costituito dagli interrupt di rete. Man mano che le schede di rete multi-coda diventano sempre più usate questo limite risalterà ancora di più, e non sarà di certo evitabile passando ad un protocollo UDP, che per piccole transazioni è meno conveniente di TCP.

I dischi rigidi tradizionali creano invece un collo di bottiglia a monte della rete. Un disco a rotazione raggiunge il suo picco a circa 250 transazioni al secondo. Anche avendo una configurazione RAID 10, 24 dischi si fermerebbero a 6000 transazioni al secondo. I dischi a rotazione non hanno senso nel momento in cui si devono eseguire query e ricerche, mentre sono appropriati per sistemi di analytics batch, come ad esempio Hadoop, in cui i dati fluiscono senza operazioni di selezione. Con il flash storage, anche nel momento in cui si richiede di avere dai 10 ai 20 I/O per transazione del database, il collo di bottiglia rimane il network.

Limiti da superare per lo storage flash

L’adozione di storage flash viene frenata dai seguenti luoghi comuni, che la accompagnano da anni:

E’ troppo costosa. Costa in effetti mediamente 10 volte in più rispetto ad un disco a rotazione, ma a questo costo bisogna poi aggiungere i costi di ottimizzazione in più da sopportare, che nel caso delle flash sono contenuti grazie alle loro prestazioni.

Non tutte le flash sono di qualità. In questo caso si rende necessario un benchmark che valuti la bontà delle flash per ogni caso d’uso.

Il rischio di perdita dati è sensibile. Lo storage flash è statisticamente poco affidabile, ma quando un drive si guasta è ancora possibile leggere i dati, avendo quindi un database clusterizzato e con più copie degli stessi dati si riesce comunque a recuperare facilmente in affidabilità, e quando un drive smette di funzionare può essere sostituito. Inoltre la durabilità della tecnologia flash aumenta di anno in anno, come dimostra ad esempio l’uscita di questo anno di Intel S3700, che stando alle specifiche ufficiali sarebbe in grado di effettuare 10 riscritture al giorno su ogni drive durando per 5 anni prima di guastarsi. Con una soluzione clusterizzata, bisogna aggiornare i drive sulle macchine progressivamente, mentre il cluster è online.

La necessità di avere la velocità di database in-memory. L’opinione più diffusa è che l’unico modo per accelerare le prestazioni sia avere database in-memory. Un database ottimizzato per le flash può arrivare a milioni di transazioni al secondo, con latenze al di sotto del millisecondo.

I paragoni di mercato sono tratti da un articolo originale di Brian Bulkowski apparso su HighScalability.

 

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