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PMEM和存储类内存是否物有所值?性价比是关键因素

2020-02-05 12:06:10 来源 : TechTarget中国

自英特尔(Intel)和美光科技(Micron)在2015年7月推出其3D XPoint非易失性存储器以来,IT专业人员一直在谈论此类产品的性价比。对于3D XPoint最初的市场接受度,充其量只能说是冷淡。

但是随着Intel和Micron推出3D XPoint SSD(也称为存储类内存SCM)和DIMM(也称为数据中心持久性内存模块DCPMM,或简称PMEM),并且有实际的基准测试,OEM系统供应商的兴趣不断提高。尽管性能指标令人印象深刻,但没有吸引用户的兴趣。

SCM是3D XPoint的第一个部署。根据ServeTheHome网站的数据,SCM基准通常显示出非常低的延迟,并且IOPS大约是最快的NVMe闪存SSD的三分之二至三倍。而根据AnandTech称,大型数据传输基准已显示多达10倍的改进。

也许SCM最重要的性能优势是其较小的写入延迟,这对于NAND闪存而言很难实现。SCM主要用于高性能存储阵列,尽管它也可用于服务器。

性价比难题

对于很多IT专业人员而言,问题在于性价比。对于相同容量,SCM的平均价格点通常比最快的NVMe闪存SSD高出四到五倍。这意味着但从性价比来看,并没有太多价值。SCM的价值在于可从中获益的应用程序,以及该性能改进带来的 “线上”收益。

对于很多IT专业人员而言,线上收益是新概念。这是指来自来自更快响应时间和更早进入市场时间的收益-如果没有这种性能改进就不会有该收益。其中一个很好的例子是高频交易,其中延迟减少10倍可以返回数百万的收入。对于其他企业而言,延迟时间和响应时间的改善可以缩短产品上市时间,并提高市场份额,如果上市时间延迟则不会有这些收益和利润。

那么,哪些应用程序从SCM中受益比较大?那些需要较低的读写延迟和大量数据传输的应用。数据库和各种AI技术(包括机器学习、深度机器学习和神经网络)都可受益于减少的写入和读取延迟。数据仓库、大数据分析和高性能计算则可受益于更快的大数据传输。

工作原理

DCPMM或PMEM呢?在我们了解如何有效利用这项技术前,我们需要一些背景知识。

在本文撰写时PMEM仅可从Intel获得。它是基于DDR4标准的DIMM规格的3D XPoint。它包括每DCPMM128 GB到512 GB。每个CPU或插槽最多有6个DCPMM。每个DCPMM与DRAM DIMM配对。DCPMM支持需要第二代或更高级的Intel Cascade Lake处理器。

按字节为单位来看,DCPMM的成本约为DRAM的一半,但速度要慢10倍左右。两者均以字节模式写入。这里的关键区别在于数据持久性。即使断电,PMEM也可以用作永久内存。由于它基于非易失性3D XPoint技术,因此数据不应该总是持久的吗?答案是肯定的。

PMEM有两种模式:内存模式和应用程序直接模式(AppDirect)。内存模式通常会使用持久性内存,使其看起来就像是DRAM。当使用PMEM时,系统会看到更大的DRAM分配。它使用DCPMM作为主存储器,而DRAM DIMM作为快速缓冲区,用于快速存储所需数据。在性能方面,这比使用DRAM缓冲NVMe NAND闪存SSD更好。内存模式比较好的部分是它不需要更改应用程序或文件系统即可使用PMEM,它即插即用。但是,数据不被认为是持久性的。要保持持久性,需要AppDirect。

持续优势

AppDirect使DCPMM的外观、感觉和行为像RAM磁盘一样。即使关闭电源,数据仍然存在。这可以实现快速重启,从而很大程度地减少停机时间和数据丢失,尽管它本身不能启动。 AppDirect之所以吸引关系数据库是因为,当在运行内存时,它可简化原子性、一致性、隔离性和持久性要求。更大的内存大小也使在内存中几乎所有数据库的运行变得更加容易。但是与内存模式不同,AppDirect不能即插即用。它需要修改应用程序,可能还需要修改文件系统,而不是一项琐碎的任务,而且可能是一项巨大的任务。

一种知名的AppDirect部署是具有Exadata X8M的Oracle数据库。甲骨文跨融合以太网使用AppDirect进行远程直接内存访问,以整合所有DCPMM在存储服务器中,使它们对于所有数据库服务器都显示为单个持久内存池(每个机架最高27 TB)。这样做的结果令人惊讶,可提供19 µs或更短的延迟以及1600万个8K SQL读取IOPS。甲骨文以与其非永久性存储器Exadata X8相同的价格提供该产品,Exadata X8具有250 µs的延迟和657万个8K SQL读取IOPS。在相同价格下,延迟降低了10倍以上,IOPS则提高了约2.5倍。

这让我们回到最初的问题? SCM和PMEM物有所值吗? 答案是:“看具体情况。”这取决于更低的延迟、更快的响应时间和更快的大数据吞吐量是否会显着提高生产力、上市时间和业务收入。最终还取决于性价比。

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