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Data ONTAP の一般的なパフォーマンス用語を教えてください。

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Public
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Category:
data-ontap-8
Specialty:
perf
Last Updated:

すべてのとおり  

に適用されます

Data ONTAP 8.x の場合

ONTAP 9.x

 

回答

  • Throughput :通信チャネルを介して送信されるデータのレート。多くの場合、帯域幅とのインター変更や混乱が発生します
    • 単位
      • Ops / 秒
      • バイト / 秒
      • MB/秒
      • GB/ 秒
  • 帯域幅:通信チャネルを介して送信できるデータの最大レート。多くの場合、データが相互に交換されたり、スループットと混同されたりします
    • 単位
      • バイト / 秒
      • MB/秒
      • GB/ 秒
  • レイテンシ - 入力またはコマンドが発行され、応答が受信されてからの合計時間
    • 単位
      • 秒(秒)
      • ミリ秒(ミリ秒)
      • マイクロ秒(米国)
  • 使用率:特定のリソースが使用されたサンプル期間の時間を測定します。使用率はパフォーマンスの有用なメトリックですが、 Data ONTAP の場合はプライマリメトリックではありません
    • 単位
      • %
  • ボトルネック:パフォーマンスに影響を与えるコンピューティングシステムの輻輳ポイントであり、環境内に複数のボトルネックが存在する可能性があります
    • ネットアップのテクニカルサポートは、全体的なレイテンシを最優先して、ボトルネックに対処しようと考えています
  • 同時実行性:コンピューティングシステムにおけるワークロードの並列化の測定
    • ワークロードに並列処理が多くなると、任意の時点で「処理中」の同時処理数が増加します
    • これにより、システムの処理効率が向上し、同時実行ワークロードが低い場合と同じレイテンシであっても、短時間でより多くの処理を完了できます
    • リトルの法則 は、安定した状態でのスループット、レイテンシ、および同時実行数の関係を示しています。直感的に簡単に見えますが、非常に優れた結果です。
      • レイテンシ– Data ONTAP によって制御されます
      • 同時実行数–クライアント / アプリケーションによって制御されます
      • 最高のスループットを実現するには、レイテンシを低減するか、同時実行数を増加させると考えられます

例:

完了までに 1 ミリ秒( ms )かかる要求を想定します。1 つのスレッドで未処理の読み取り処理または書き込み処理を 1 回実行するアプリケーションでは、 1 、 000 IOPS (要求あたり 1 、 000 ミリ秒または 1 ミリ秒)を達成する必要があります。理論的には、スレッド数が 2 倍になると、アプリケーションは 2000 IOPS を達成できるはずです。各スレッドの未処理の非同期読み取り処理または書き込み処理が 2 倍になった場合、アプリケーションでは 4000 IOPS を達成できる必要があります。実際には、タスクのスケジューリングやコンテキストの切り替えなどによるクライアントのオーバーヘッドにより、要求レートがリニアに拡張されるとは限りません。

:ここでは、クライアント側から同時実行数を増やしてスループットを最適化する例を示します。ここでは、 1 ミリ秒のレイテンシがすでに十分であり、レイテンシの観点からさらに向上する余地がないとします。

  • Randomness :順序やパターンを指定せずに、予測されない順序で実行されるワークロードを指します
  • 連続性:事前に定義された順序どおりに実行されるワークロードを指します。検出できるパターンには、順方向、逆方向、スキップ回数などがあります

sequential_vs_random

 

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