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Windows용 SIOS DataKeeper를 사용하여 GCP에서 쓰기 처리량 성능 측정 및 개선

4월 21, 2022 by Jason Aw Leave a Comment

Windows용 SIOS DataKeeper를 사용하여 GCP에서 쓰기 처리량 성능 측정 및 개선

배경

이 게시물은 GCP에 복제되는 디스크에 대한 쓰기 성능과 관련하여 GCP에서 발견한 내용을 문서화하는 데 사용됩니다. 그러나 먼저 몇 가지 배경 정보가 있습니다. 한 고객은 동일한 지역의 Google 영역 간에 동기식 미러로 테스트할 때 DataKeeper가 쓰기 성능에 엄청난 양의 오버헤드를 추가하고 있다는 우려를 표명했습니다. 그들이 수행한 원래 테스트는 영구 SSD인 C 드라이브의 비트맵 파일을 사용하는 것이었습니다. 이 구성에서는 약 70MBps만 푸시했습니다. 그들은 비트맵을 극단적인 GCP 디스크로 재배치하려고 시도했지만 성능이 향상되지 않았습니다.

비트맵을 로컬 SSD로 이동

비트맵을 로컬 SSD로 옮기자고 제안했지만 비트맵에 사용하는 익스트림 디스크의 지연 시간과 처리량이 로컬 SSD와 같거나 더 우수하다고 생각하여 주저했습니다. 차이점. 또한 로컬 SSD를 추가하는 것은 VM이 원래 프로비저닝된 경우에만 추가할 수 있기 때문에 간단한 작업이 아닙니다.

인스턴스 유형 선택

작업을 완료하기 시작하면서 가장 먼저 발견한 것은 모든 인스턴스 유형이 로컬 SSD를 지원하는 것은 아니라는 것입니다. 예를 들어 E2-Standard-8은 로컬 SSD를 지원하지 않습니다. 첫 번째 테스트에서는 "컴퓨팅 최적화"로 간주되는 C2-Standard-8 인스턴스 유형으로 결정했습니다. 500GB 영구 SSD를 연결하고 몇 가지 쓰기 성능 테스트를 실행하기 시작했고 최대 속도 240MBps가 아닌 약 140MBps에서만 디스크를 쓸 수 있다는 것을 빠르게 발견했습니다. 고객은 동일한 것을 보았다고 확인했습니다. 당혹스러웠지만 계속해서 다른 인스턴스 유형을 시도하기로 결정했습니다.

우리가 선택한 두 번째 인스턴스 유형은 N2-Standard-8입니다. 이 인스턴스 유형을 사용하면 디스크를 복제하지 않을 때 최대 처리 속도인 240MBps까지 디스크를 푸시할 수 있습니다. 비트맵을 프로비저닝한 로컬 SSD로 이동하고 동기식 미러(DataKeeper v8.8.2)에서 동일한 테스트를 반복하여 아래와 같은 결과를 얻었습니다.

결과

Diskspd 테스트 매개변수 diskspd.exe -c96G -d10 -r -w100 -t8 -o3 -b64K -Sh -LD:data.dat diskspd.exe -c96G -d10 -r -w100 -t8 -o3 -b8K -Sh -LD:data .dat diskspd.exe -c96G -d10 -r -w100 -t8 -o3 -b4K -Sh -LD:data.dat

MBps

자료

쓰기 크기 MB/초 MBps 백분율 오버헤드
64k 미러 240.01 0.00%
64k-미러 없음 240.02
8k 미러 58.87 39.18%
8k-미러 없음 96.8
4k 미러 29.34 21.84%
4k-미러 없음 37.54

 

쓰기 크기 평균 위도 평균 위도 오버헤드
64k 미러 6.247 -0.02%
64k-미러 없음 6.248
8k 미러 3.183 39.21%
8k-미러 없음 1.935
4k 미러 3.194 21.88%
4k-미러 없음 2.495

결론

64k 및 4k 쓰기 크기는 모두 동기 복제에 "허용되는" 것으로 간주될 수 있는 오버헤드를 발생시킵니다. 평균 대기 시간 3.183ms는 여전히 매우 낮지만 8k 쓰기 크기는 더 많은 오버헤드를 발생시키는 것으로 보입니다.

-Dave Bermingham, 고객 성공 담당 이사의 허가를 받아 복제됨 시오스

Filed Under: 서버 클러스터 단순화 Tagged With: Google Cloud Platform

멀티 클라우드 재해 복구

10월 30, 2021 by Jason Aw Leave a Comment

멀티 클라우드 재해 복구

멀티 클라우드 재해 복구

 

이 주제가 혼란스럽게 들린다면 이해합니다. 전문가의 조언을 통해 귀하의 우려를 완화하는 동시에 이전 또는 이후에 귀하의 조직에 대한 몇 가지 중요한 고려 사항을 제기할 수 있기를 바랍니다. 가고있다 멀티 클라우드 . 재해 복구 계획은 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 회사, 특히 여러 클라우드 공급자가 관련된 경우 혼동을 일으키는 일반적인 지점입니다.

데이터 보호 및 재해 복구 (DR) 모든 데이터가 온프레미스에 있는 경우. 그러나 오늘날 많은 기업이 여러 클라우드 제공업체와 함께 온프레미스 데이터를 보유하고 있습니다. 하이브리드 전략은 비즈니스에 적합할 수 있지만 데이터 보호 업무를 수행하는 사람들에게 문제를 일으킬 수 있습니다. 세부 사항을 살펴보기 전에 핵심 용어를 정의하겠습니다.

멀티 클라우드란?

멀티 클라우드는 조직의 IT 서비스 및 인프라를 제공하기 위해 둘 이상의 클라우드 공급자를 활용하는 것입니다. 멀티 클라우드 접근 방식은 일반적으로 Amazon Web Services(AWS), Google Cloud Platform(GCP) 및 Microsoft Azure와 같은 주요 퍼블릭 클라우드 제공업체의 조합으로 구성됩니다.

조직은 비용, 기술 요구 사항, 지리적 가용성 및 기타 요소를 기반으로 각 클라우드 공급자로부터 최상의 서비스를 선택합니다. 이는 회사에서 개발/테스트에 Google Cloud를 사용하고 재해 복구에 AWS를 사용하고 비즈니스 분석 데이터를 처리하는 데 Microsoft Azure를 사용한다는 것을 의미할 수 있습니다.

멀티 클라우드는 온프레미스 인프라, 프라이빗 클라우드 서비스 및 퍼블릭 클라우드가 혼합된 컴퓨팅 환경을 의미하는 하이브리드 클라우드와 다릅니다.

누가 다중 클라우드를 사용합니까?

  • 규제 산업 – 많은 조직이 서로 다른 클라우드 환경에서 서로 다른 비즈니스 운영을 실행합니다. 이는 개별 클라우드 공급자의 강점 또는 단순히 분산된 IT 조직의 제품을 기반으로 IT 환경을 최적화하는 의도적인 전략일 수 있습니다.
  • 미디어 및 엔터테인먼트 – 오늘날의 미디어 및 엔터테인먼트 환경은 Netflix 및 Hulu와 같은 대규모 플레이어의 늘어나는 콘텐츠 제작 요구 사항을 충족하는 상대적으로 작고 전문화된 스튜디오로 점점 더 많이 구성되고 있습니다. 멀티 클라우드 솔루션을 통해 이러한 팀은 동일한 프로젝트에서 함께 작업하고 다양한 퍼블릭 클라우드에서 선호하는 프로덕션 도구에 액세스하고 한 사이트에서 다른 사이트로 대용량 미디어 파일을 이동하는 것과 관련된 지연 없이 승인을 간소화할 수 있습니다.
  • 교통 및 자율주행 – 커넥티드 카 및 자율주행 프로젝트는 다양한 센서에서 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 자동차 제조업체, 대중 교통 기관 및 승차 공유 회사는 멀티 클라우드 혁신을 활용하려는 동기를 갖고 있으며, 상당한 송신 비용과 느린 전송의 위험 없이 여러 클라우드에서 데이터 액세스를 혼합하는 동시에 최적의 기능을 활용할 수 있는 자유를 유지합니다. 각 프로젝트에 대한 퍼블릭 클라우드 서비스.
  • 에너지 부문 – 다중 클라우드 채택은 리소스 검색 및 드릴링과 관련된 상당한 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.엔지니어와 데이터 과학자는 기계 학습(ML) 분석을 사용하여 석유를 탐사하고, 새로운 프로젝트의 환경 위험을 측정하고, 안전을 개선하기 위해 더 많은 리소스가 필요한 장소를 식별할 수 있습니다.

멀티 클라우드 재해 복구의 문제점:

  • 서명하기 전에 읽지 마십시오.고객은 클라우드 계약의 작은 글씨를 읽지 않으면 문제에 직면할 수 있습니다. 클라우드 공급자는 컴퓨터 인프라에 대한 책임이 있지만 고객은 애플리케이션과 데이터를 보호할 책임이 있습니다. 클라우드 SLA에서 다루지 않는 애플리케이션 다운타임에는 여러 가지 이유가 있습니다. 비즈니스 크리티컬 워크로드에는 고가용성 및 재해 복구 보호 소프트웨어도 필요합니다.
  • 중앙 집중식 보호 정책 개발.데이터가 어디에 있든 모든 데이터를 포괄할 수 있는 중앙 집중식 보호 정책을 만들어야 합니다. 각 클라우드 공급자는 서로 다른 스토리지 계층을 사용하여 데이터에 액세스, 생성, 이동 및 저장하는 고유한 방법을 가지고 있습니다. 다양한 클라우드의 데이터를 포괄하는 재해 복구 계획을 수립하는 것은 번거로울 수 있습니다.
  • 보고.이는 데이터를 관리하는 서비스 수준 계약에 따라 데이터를 보호하는 데 중요합니다. 사용자가 클라우드 리소스를 얼마나 빨리 가동할 수 있는지를 고려할 때 각 리소스를 적절하게 보호하고 DR 계획에 통합해야 하는 모든 데이터를 식별하는 것이 어려울 수 있습니다.
  • DR 계획을 테스트합니다.고객은 DR 전략을 완전히 선별하고 테스트해야 합니다. 다중 클라우드 전략은 테스트의 필요성을 복잡하게 만듭니다. 일부 제공업체는 고객에게 테스트 비용을 청구할 수 있으며, 이는 계약의 작은 글씨를 읽어야 할 필요성을 강화합니다.
  • 리소스 기술 세트 . 하나의 클라우드에서 전문가를 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 멀티 클라우드를 사용하면 각 클라우드에서 전문 지식을 찾거나 여러 클라우드에서 중요성을 지닌 드문 개인을 찾아야 합니다.

멀티 클라우드 DR 과제 극복

이러한 과제를 해결하려면 기업이 수많은 문제를 다루는 데이터 보호 및 복구 전략을 개발해야 합니다. 다음과 같은 전략적 질문을 스스로에게 해보십시오.

  • 모든 애플리케이션과 데이터에 대한 중요도 수준을 정의했습니까? 중요한 애플리케이션에 대한 몇 분의 다운타임으로 인해 조직의 최종 사용자 생산성, 고객 만족도 및 IT 노동력에 얼마나 많은 비용이 발생합니까?
  • 셀프 서비스 모델에서 IT 또는 애플리케이션 소유자 및 작성자가 데이터 보호 및 복구를 처리합니까?
  • 다양한 클라우드 및 프레미스 기반 옵션을 사용하여 데이터 최적화를 계획했습니까?
  • 데이터를 어떻게 복구할 계획입니까? 데이터를 클라우드 기반 가상 머신으로 복원하거나 백업 이미지를 복구 소스로 사용하고 계십니까?

적합한 멀티 클라우드 DR 솔루션 확보

멀티 클라우드 시나리오에서 데이터 보호 및 복구 성공의 가장 큰 열쇠는 저장 방식에 관계없이 모든 데이터에 대한 가시성을 확보하는 것입니다. 기업의 도구를 사용하면 재해 시나리오에서 복구해야 하는 데이터와 애플리케이션과 복구 방법을 정의할 수 있습니다. 예를 들어 백업 이미지에서 또는 데이터를 클라우드에서 새로 생성된 VM으로 이동하는 방법으로 복구할 수 있습니다.

이 도구는 복구 시나리오를 조정하고 중요한 것은 테스트하는 데 도움이 되어야 합니다. 도구가 데이터 백업 도구와 잘 통합되면 데이터가 여러 클라우드와 같은 다른 위치에 저장되어 있더라도 백업을 복구 데이터의 소스로 사용할 수 있습니다. 가장 최근의 SIOS 웨비나에서도 이와 동일한 사항에 대해 논의합니다. 손목 시계 여기 당신이 관심이 있다면.SIOS 데이터 키퍼 다음과 같이 유연하고 확장 가능한 클라우드 환경에서 비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 아마존 웹 서비스(AWS) , 하늘빛 , 그리고 구글 클라우드 플랫폼 성능, 고가용성 또는 재해 보호를 희생하지 않고 SIOS DataKeeper는 AWS 마켓플레이스 WSFC용으로 제공되는 유일한 Azure 인증 고가용성 소프트웨어 애저 마켓플레이스.

 

에서 재생산 시오스

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