SIOS SANless clusters

SIOS SANless clusters High-availability Machine Learning monitoring

  • Home
  • Products
    • SIOS DataKeeper for Windows
    • SIOS Protection Suite for Linux
  • การทดสอบอาหารสัตว์
  • ข่าวสารและกิจกรรม
  • ทำให้เข้าใจง่ายเซิร์ฟเวอร์คลัสเตอร์
  • เรื่องราวความสำเร็จ
  • ติดต่อเรา
  • English
  • 中文 (中国)
  • 中文 (台灣)
  • 한국어
  • Bahasa Indonesia
  • ไทย

การวัดและปรับปรุงประสิทธิภาพปริมาณงานเขียนบน GCP โดยใช้ SIOS DataKeeper สำหรับ Windows

เมษายน 21, 2022 by Jason Aw Leave a Comment

การวัดและปรับปรุงประสิทธิภาพปริมาณงานเขียนบน GCP โดยใช้ SIOS DataKeeper สำหรับ Windows

พื้นหลัง

โพสต์นี้ใช้เพื่อบันทึกสิ่งที่ค้นพบของฉันใน GCP เกี่ยวกับประสิทธิภาพการเขียนไปยังดิสก์ที่กำลังจำลองแบบไปยัง GCP แต่ก่อนอื่น ข้อมูลพื้นฐานบางอย่าง ลูกค้าแสดงความกังวลว่า DataKeeper เพิ่มโอเวอร์เฮดจำนวนมากให้กับประสิทธิภาพการเขียนเมื่อทำการทดสอบด้วยมิเรอร์ซิงโครนัสระหว่าง Google Zones ในภูมิภาคเดียวกัน การทดสอบดั้งเดิมที่พวกเขาทำคือกับไฟล์บิตแมปบนไดรฟ์ C ซึ่งเป็น SSD แบบถาวร ในการกำหนดค่านี้ พวกเขากดเพียง 70 MBps เท่านั้น พวกเขาพยายามย้ายบิตแมปไปยังดิสก์ GCP สุดขีด แต่ประสิทธิภาพไม่ดีขึ้น

การย้ายบิตแมปไปยัง SSD ในเครื่อง

ฉันแนะนำให้พวกเขาย้ายบิตแมปไปยัง SSD ในเครื่อง แต่พวกเขาลังเลเพราะพวกเขาเชื่อว่าดิสก์สุดขีดที่พวกเขาใช้สำหรับบิตแมปนั้นมีเวลาแฝงและปริมาณงานที่ดีหรือดีกว่า SSD ในเครื่อง ดังนั้นพวกเขาจึงสงสัยว่ามันจะทำให้ ความแตกต่าง. นอกจากนี้ การเพิ่ม SSD ภายในไม่ใช่งานเล็กน้อย เนื่องจากจะเพิ่มได้ก็ต่อเมื่อ VM ได้รับการจัดเตรียมในตอนแรกเท่านั้น

การเลือกประเภทอินสแตนซ์

ขณะที่ฉันออกเดินทางเพื่อทำงานให้เสร็จ สิ่งแรกที่ฉันค้นพบก็คืออินสแตนซ์บางประเภทไม่รองรับ SSD ในเครื่อง ตัวอย่างเช่น E2-Standard-8 ไม่รองรับ SSD ภายใน สำหรับการทดสอบครั้งแรกของฉัน ฉันเลือกใช้อินสแตนซ์ประเภท C2-Standard-8 ซึ่งถือว่าเป็น "การเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล" ฉันแนบ SSD ถาวรขนาด 500 GB และเริ่มทำการทดสอบประสิทธิภาพการเขียน และค้นพบอย่างรวดเร็วว่าฉันสามารถเขียนดิสก์ได้เพียงประมาณ 140MBps แทนที่จะเป็นความเร็วสูงสุด 240MBps ลูกค้ายืนยันว่าเห็นแบบเดียวกัน เป็นเรื่องที่น่าสับสน แต่เราตัดสินใจดำเนินการต่อและลองใช้อินสแตนซ์ประเภทอื่น

ประเภทอินสแตนซ์ที่สองที่เราเลือกคือ N2-Standard-8 ด้วยอินสแตนซ์ประเภทนี้ เราจึงสามารถพุชดิสก์ให้มีความเร็วปริมาณงานสูงสุด 240 MBps เมื่อไม่ได้จำลองดิสก์ ฉันย้ายบิตแมปไปยัง SSD ในเครื่องที่ฉันได้จัดเตรียมไว้และทำซ้ำการทดสอบเดียวกันบนมิเรอร์ซิงโครนัส (DataKeeper v8.8.2) และได้รับผลลัพธ์ที่แสดงด้านล่าง

ผลลัพธ์

พารามิเตอร์การทดสอบ Diskspd 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

ข้อมูล

เขียนขนาด MB/วินาที ค่าใช้จ่ายร้อยละ MBps
64k-กระจก 240.01 0.00%
64k-NoMirror 240.02
8k-กระจก 58.87 39.18%
8k-NoMirror 96.8
4k-กระจกเงา 29.34 21.84%
4k-NoMirror 37.54

 

เขียนขนาด AvgLat ค่าใช้จ่ายเฉลี่ย
64k-กระจก 6.247 -0.02%
64k-NoMirror 6.248
8k-กระจก 3.183 39.21%
8k-NoMirror 1.935
4k-กระจกเงา 3.194 21.88%
4k-NoMirror 2.495

บทสรุป

ขนาดการเขียน 64k และ 4k ทั้งหมดมีค่าใช้จ่ายซึ่งอาจถือได้ว่า "ยอมรับได้" สำหรับการจำลองแบบซิงโครนัส ขนาดการเขียน 8k ดูเหมือนว่าจะมีค่าใช้จ่ายจำนวนมาก แม้ว่าเวลาแฝงเฉลี่ยที่ 3.183 มิลลิวินาทียังค่อนข้างต่ำ

-Dave Bermingham ผู้อำนวยการ Customer Success ทำซ้ำโดยได้รับอนุญาตจาก SIOS

Filed Under: ทำให้เข้าใจง่ายเซิร์ฟเวอร์คลัสเตอร์ Tagged With: Google Cloud Platform

การกู้คืนจากภัยพิบัติแบบมัลติคลาวด์

ตุลาคม 30, 2021 by Jason Aw Leave a Comment

การกู้คืนจากภัยพิบัติแบบมัลติคลาวด์

การกู้คืนจากภัยพิบัติแบบมัลติคลาวด์

 

หากหัวข้อนี้ฟังดูสับสน เราเข้าใจ ด้วยคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญของเรา เราหวังว่าจะบรรเทาความหวาดระแวงของคุณ – ในขณะเดียวกันก็เพิ่มข้อพิจารณาที่สำคัญบางประการสำหรับองค์กรของคุณก่อนหรือหลัง กำลังไป มัลติคลาวด์ . การวางแผนสำหรับการกู้คืนจากภัยพิบัติเป็นจุดทั่วไปของความสับสนสำหรับบริษัทต่างๆ ที่ใช้การประมวลผลแบบคลาวด์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเกี่ยวข้องกับผู้ให้บริการระบบคลาวด์หลายราย

การเก็บภาษีเพียงพอในการปกป้องข้อมูลและ การกู้คืนระบบ (DR) เมื่อข้อมูลทั้งหมดอยู่ในองค์กร แต่ทุกวันนี้บริษัทหลายแห่งมีข้อมูลภายในองค์กรเช่นเดียวกับผู้ให้บริการระบบคลาวด์หลายราย ซึ่งเป็นกลยุทธ์แบบไฮบริดที่อาจเหมาะสมทางธุรกิจ แต่สามารถสร้างความท้าทายให้กับผู้ที่ได้รับมอบหมายให้ปกป้องข้อมูลได้ ก่อนที่เราจะเจาะลึกรายละเอียด มากำหนดเงื่อนไขสำคัญกันก่อน

มัลติคลาวด์คืออะไร?

Multi-cloud คือการใช้ผู้ให้บริการระบบคลาวด์ตั้งแต่สองรายขึ้นไปเพื่อให้บริการด้านไอทีและโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร โดยทั่วไป วิธีการแบบมัลติคลาวด์ประกอบด้วยผู้ให้บริการคลาวด์สาธารณะรายใหญ่ร่วมกัน ได้แก่ Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) และ Microsoft Azure

องค์กรเลือกบริการที่ดีที่สุดจากผู้ให้บริการระบบคลาวด์แต่ละรายโดยพิจารณาจากต้นทุน ข้อกำหนดทางเทคนิค ความพร้อมใช้งานทางภูมิศาสตร์ และปัจจัยอื่นๆ ซึ่งอาจหมายความว่าบริษัทใช้ Google Cloud สำหรับการพัฒนา/ทดสอบ ในขณะที่ใช้ AWS สำหรับการกู้คืนจากความเสียหาย และใช้ Microsoft Azure เพื่อประมวลผลข้อมูลการวิเคราะห์ธุรกิจ

Multi-cloud แตกต่างจากไฮบริดคลาวด์ซึ่งหมายถึงสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่ผสมผสานโครงสร้างพื้นฐานในสถานที่ บริการคลาวด์ส่วนตัว และระบบคลาวด์สาธารณะ

ใครใช้หลายเมฆ?

  • อุตสาหกรรมที่มีการควบคุม – หลายองค์กรดำเนินธุรกิจที่แตกต่างกันในสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่แตกต่างกัน นี่อาจเป็นกลยุทธ์โดยเจตนาในการปรับสภาพแวดล้อมไอทีให้เหมาะสมโดยพิจารณาจากจุดแข็งของผู้ให้บริการคลาวด์แต่ละรายหรือเพียงแค่ผลิตภัณฑ์ขององค์กรไอทีที่กระจายอำนาจ
  • สื่อและความบันเทิง – วงการสื่อและความบันเทิงในปัจจุบันประกอบด้วยสตูดิโอที่ค่อนข้างเล็กและเชี่ยวชาญมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งตอบสนองความต้องการด้านการผลิตเนื้อหาที่เพิ่มสูงขึ้นของผู้เล่นรายใหญ่ที่สุด เช่น Netflix และ Hulu โซลูชันมัลติคลาวด์ช่วยให้ทีมเหล่านี้ทำงานร่วมกันในโครงการเดียวกัน เข้าถึงเครื่องมือการผลิตที่ต้องการจากคลาวด์สาธารณะต่างๆ และปรับปรุงการอนุมัติโดยไม่ชักช้าที่เกี่ยวข้องกับการย้ายไฟล์สื่อขนาดใหญ่จากไซต์หนึ่งไปยังอีกไซต์หนึ่ง
  • การขนส่งและการขับขี่อัตโนมัติ – โครงการรถยนต์ที่เชื่อมต่อและขับขี่อัตโนมัติสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลจากเซ็นเซอร์ที่หลากหลาย ผู้ผลิตรถยนต์ หน่วยงานการขนส่งสาธารณะ และบริษัทแชร์รถร่วมโดยสารต่างมีแรงจูงใจที่จะใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมมัลติคลาวด์ โดยผสมผสานทั้งการเข้าถึงข้อมูลบนคลาวด์หลายตัวโดยปราศจากความเสี่ยงจากค่าใช้จ่ายด้านขาออกจำนวนมากและการถ่ายโอนที่ช้า ในขณะที่ยังคงเสรีภาพในการใช้ประโยชน์จากสิ่งที่ดีที่สุด บริการคลาวด์สาธารณะสำหรับแต่ละโครงการ
  • ภาคพลังงาน – การใช้มัลติคลาวด์สามารถช่วยลดต้นทุนที่สำคัญที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาและเจาะลึกทรัพยากรวิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถใช้การวิเคราะห์แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เพื่อระบุสถานที่ที่สมควรได้รับทรัพยากรมากขึ้นในการสำรวจน้ำมัน เพื่อวัดความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อมของโครงการใหม่ และเพื่อปรับปรุงความปลอดภัย

จุดปวดการกู้คืนความเสียหายแบบมัลติคลาวด์:

  • ไม่อ่านก่อนเซ็นลูกค้าอาจประสบปัญหาหากพวกเขาไม่สามารถอ่านการพิมพ์แบบละเอียดในข้อตกลงระบบคลาวด์ของตนได้ ผู้ให้บริการระบบคลาวด์มีหน้าที่รับผิดชอบโครงสร้างพื้นฐานของคอมพิวเตอร์ แต่ลูกค้ามีหน้าที่ปกป้องแอปพลิเคชันและข้อมูลของตน มีหลายสาเหตุที่ทำให้แอปพลิเคชันหยุดทำงานซึ่งไม่ครอบคลุมภายใต้ SLA ของระบบคลาวด์ ปริมาณงานที่สำคัญทางธุรกิจต้องการความพร้อมใช้งานสูงและซอฟต์แวร์ป้องกันการกู้คืนจากความเสียหายด้วย
  • การพัฒนานโยบายการป้องกันแบบรวมศูนย์ต้องสร้างนโยบายการป้องกันแบบรวมศูนย์เพื่อให้ครอบคลุมข้อมูลทั้งหมดไม่ว่าจะอยู่ที่ใด ผู้ให้บริการระบบคลาวด์แต่ละรายมีวิธีการเข้าถึง สร้าง ย้าย และจัดเก็บข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์ด้วยระดับการจัดเก็บข้อมูลที่แตกต่างกัน อาจเป็นเรื่องยุ่งยากในการสร้างแผนกู้คืนระบบที่ครอบคลุมข้อมูลข้ามระบบคลาวด์ต่างๆ
  • การรายงานนี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรับรองการปกป้องข้อมูลตามข้อตกลงระดับบริการที่ควบคุม เมื่อพิจารณาว่าผู้ใช้สามารถหมุนทรัพยากรบนคลาวด์ได้เร็วเพียงใด การตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณปกป้องทรัพยากรแต่ละอย่างอย่างเหมาะสมและระบุข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นต้องรวมเข้ากับแผน DR ของคุณอาจเป็นเรื่องยาก
  • ทดสอบแผน DR ของคุณลูกค้าต้องคัดกรองและทดสอบกลยุทธ์ DR ของตนอย่างเต็มที่ กลยุทธ์มัลติคลาวด์รวมความจำเป็นในการทดสอบ ผู้ให้บริการบางรายอาจเรียกเก็บเงินจากลูกค้าสำหรับการทดสอบ ซึ่งตอกย้ำความจำเป็นในการอ่านรายละเอียดสัญญา
  • ชุดทักษะทรัพยากร . การหาผู้เชี่ยวชาญในระบบคลาวด์เดียวอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย ด้วยมัลติคลาวด์ คุณจะต้องค้นหาความเชี่ยวชาญในแต่ละคลาวด์ หรือเฉพาะบุคคลหายากที่มีนัยสำคัญในหลายคลาวด์

เอาชนะความท้าทาย DR แบบมัลติคลาวด์

การรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ทำให้บริษัทต่างๆ ต้องพัฒนากลยุทธ์การปกป้องข้อมูลและการกู้คืนข้อมูลที่ครอบคลุมประเด็นต่างๆ มากมาย ลองถามตัวเองด้วยคำถามเชิงกลยุทธ์ต่อไปนี้:

  • คุณได้กำหนดระดับวิกฤตสำหรับแอปพลิเคชันและข้อมูลทั้งหมดหรือไม่ การหยุดทำงานไม่กี่นาทีสำหรับแอปพลิเคชันที่สำคัญจะทำให้องค์กรของคุณสูญเสียประสิทธิภาพการทำงานของผู้ใช้ปลายทาง ความพึงพอใจของลูกค้า และแรงงานด้านไอทีเป็นจำนวนเงินเท่าใด
  • การปกป้องและกู้คืนข้อมูลจะได้รับการจัดการโดยเจ้าของและผู้สร้างแอปพลิเคชันและไอทีหรือแอปพลิเคชันในรูปแบบบริการตนเองหรือไม่
  • คุณวางแผนสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลโดยใช้ตัวเลือกต่างๆ ในระบบคลาวด์และในองค์กรหรือไม่
  • คุณวางแผนที่จะกู้คืนข้อมูลอย่างไร? การกู้คืนข้อมูลไปยังเครื่องเสมือนบนคลาวด์หรือใช้อิมเมจสำรองเป็นแหล่งที่มาของการกู้คืน?

รับโซลูชัน DR แบบมัลติคลาวด์ที่เหมาะสม

กุญแจสู่ความสำเร็จในการปกป้องและกู้คืนข้อมูลในสถานการณ์มัลติคลาวด์ที่ใหญ่ที่สุดคือทำให้แน่ใจว่าคุณสามารถมองเห็นข้อมูลทั้งหมดของคุณได้ ไม่ว่าจะจัดเก็บอย่างไร เครื่องมือจากบริษัทต่างๆ ช่วยให้คุณกำหนดได้ว่าข้อมูลและแอปพลิเคชันใดควรกู้คืนในสถานการณ์ภัยพิบัติและต้องทำอย่างไร ไม่ว่าจะเป็นจากอิมเมจสำรองหรือโดยการย้ายข้อมูลไปยัง VM ที่สร้างขึ้นใหม่ในระบบคลาวด์ เป็นต้น

เครื่องมือนี้จะช่วยคุณในการเตรียมสถานการณ์การกู้คืน และที่สำคัญคือ ทดสอบมัน หากเครื่องมือนี้รวมเข้ากับเครื่องมือสำรองข้อมูลของคุณเป็นอย่างดี เครื่องมือนี้ยังช่วยให้คุณใช้ข้อมูลสำรองเป็นแหล่งข้อมูลการกู้คืนได้ แม้ว่าข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในที่ต่างๆ เช่น คลาวด์หลายเครื่อง การสัมมนาผ่านเว็บ SIOS ล่าสุดของเรากล่าวถึงประเด็นเดียวกันนี้ นาฬิกา ที่นี่ หากคุณสนใจSIOS Datakeeper ให้คุณเรียกใช้แอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อธุรกิจของคุณในสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ เช่น Amazon Web Services (AWS) , Azure , และ Google Cloud Platform โดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพ ความพร้อมใช้งานสูง หรือการป้องกันภัยพิบัติ SIOS DataKeeper มีอยู่ใน AWS Marketplace และซอฟต์แวร์ความพร้อมใช้งานสูงที่ได้รับการรับรองจาก Azure เพียงตัวเดียวสำหรับ WSFC ที่นำเสนอใน ตลาด Azure

 

สืบพันธุ์จาก SIOS

Filed Under: ทำให้เข้าใจง่ายเซิร์ฟเวอร์คลัสเตอร์ Tagged With: Google Cloud Platform, หลายเมฆ

โพสต์ล่าสุด

  • วิดีโอ: ข้อดีของ SIOS
  • การสาธิต SIOS DataKeeper สำหรับคลัสเตอร์สามโหนดใน AWS
  • การคาดการณ์ปี 2023: การทำให้เป็นประชาธิปไตยของข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนความต้องการสำหรับความพร้อมใช้งานสูง
  • ทำความเข้าใจกับความซับซ้อนของความพร้อมใช้งานสูงสำหรับแอปพลิเคชันที่สำคัญต่อธุรกิจ
  • Epicure ปกป้อง SQL Server ที่สำคัญทางธุรกิจด้วยซอฟต์แวร์ Amazon EC2 และ SIOS SANLess Clustering

กระทู้ยอดนิยม

เข้าร่วมรายชื่อผู้รับจดหมายของเรา

Copyright © 2023 · Enterprise Pro Theme on Genesis Framework · WordPress · Log in