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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, 等等....... 数据中心固态硬盘规格表通常显示在4KB 100%随机读取时的性能, 写, 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, 固态硬盘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.
乱成一团
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.
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.
那太好了, but it’s not much of an improvement for the 7500; what happens when we move to larger block sizes like 8KB and 16KB?
在8 kb, 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.
在16 kb, 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 固态硬盘.
质量与数量
Another critical performance metric for 存储 is quality of service (QoS); how long does it take for your 固态硬盘 to return a request? QoS以百分位数来衡量, 例如, 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.
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 固态硬盘是最先进的主流PCIe®Gen4数据中心固态硬盘，也是首款200+层NAND, 提供优于竞争对手的QoS和性能1.
美光7500 NVMe数据中心固态硬盘
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的主流数据中心固态硬盘, 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, 混合, 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分析师报告固态硬盘 Supplier Status_Q2/Q3，截至23年8月，3家具有竞争力的主流固态硬盘供应商的数据中心固态硬盘市场份额至少为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.微软.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.
