현재 엔터프라이즈 SSD 마케팅의 경우 NVMe 및 고용량 SAS 드라이브가 대부분의 헤드라인을 장식하고 있습니다. 그러나 그들의 더 화려한 사촌 뒤에는 출하된 전체 SSD 장치의 대부분을 차지하고 있는 SATA SSD 전체가 안정적으로 자리 잡고 있습니다. Enterprise SATA SSD는 일반적으로 읽기 집약적인 범주와 쓰기 집약적인 범주로 세분화됩니다. 몇몇 예외적인 경우 공급업체는 모든 기반을 커버하기 위해 혼합 용도 드라이브를 제공할 수도 있습니다. 실제로 이러한 드라이브는 코어에서 모두 동일하며 주요 차이점은 오버 프로비저닝과 펌웨어입니다. 오버프로비저닝은 일반적으로 드라이브의 사용 가능한 용량 및 내구성 속성을 결정합니다. 이번 검거에서 우리는 비표준 접근 방식을 취하고 있습니다. SSD 리뷰는 일반적으로 단일 드라이브에 대한 심층 분석입니다. 이 사례에서는 Intel, Toshiba, Samsung, Micron 및 SanDisk의 주요 읽기 집약적 SSD 제품 중 XNUMX개를 나열하여 이 수익성 있는 시장 부문에서 어떻게 쌓이는지 확인했습니다.
테스트 배경 및 유사 항목
StorageReview 엔터프라이즈 테스트 랩은 실제 구축 환경과 유사한 환경에서 엔터프라이즈 스토리지 장치의 벤치마크 테스트를 수행할 수 있는 유연한 아키텍처를 제공합니다. 엔터프라이즈 테스트 랩은 다양한 서버, 네트워킹, 전력 조절 장치 및 기타 네트워크 인프라를 통합하여 실제와 같은 환경을 조성하고 리뷰 과정에서 성능을 정확하게 측정할 수 있도록 지원합니다.
저희는 연구실 환경 및 프로토콜에 대한 세부 정보를 리뷰에 포함하여 IT 전문가와 스토리지 구매 담당자가 다음과 같은 결과를 얻게 된 조건을 이해할 수 있도록 합니다. 저희 리뷰는 테스트 대상 장비 제조업체로부터 어떠한 비용도 지원받거나 감독을 받지 않습니다. StorageReview 엔터프라이즈 테스트 랩 에 대한 자세한 정보 와 네트워킹 기능에 대한 개요는 해당 페이지에서 확인할 수 있습니다.
이 리뷰에 대한 비교
- 인텔 3520 1.6TB
- 마이크론 5100 에코 1.92TB
- 삼성 PM863a 1.92TB
- SanDisk CloudSpeed Eco Gen2 1.92TB
- 도시바 HK4R 1.92TB
애플리케이션 워크로드 분석
엔터프라이즈 스토리지 장치의 성능 특성을 이해하기 위해서는 실제 운영 환경에서 발견되는 인프라 및 애플리케이션 워크로드를 모델링하는 것이 필수적입니다. 따라서 RI SSD 그룹에 대한 첫 번째 벤치마크는 SysBench를 사용한 MySQL OLTP 성능 과 시뮬레이션된 TCP-C 워크로드를 사용한 Microsoft SQL Server OLTP 성능 입니다 . 애플리케이션 워크로드의 경우, 각 드라이브에서 동일하게 구성된 가상 머신(VM)이 2~4개 실행될 예정입니다.
SQL 서버 성능
각 SQL Server VM은 100개의 vDisk(부팅용 500GB 볼륨, 데이터베이스 및 로그 파일용 16GB 볼륨)로 구성됩니다. 시스템 리소스 관점에서 각 VM을 vCPU 64개, DRAM XNUMXGB로 구성하고 LSI Logic SAS SCSI 컨트롤러를 활용했습니다. Sysbench 워크로드는 이전에 스토리지 I/O 및 용량 모두에서 플랫폼을 포화 상태로 테스트했지만 SQL 테스트는 대기 시간 성능을 찾고 있습니다.
이 테스트는 Windows Server 2012 R2 게스트 VM에서 실행되는 SQL Server 2014를 사용하며, Dell의 데이터베이스 벤치마크 팩토리(Benchmark Factory for Databases)를 통해 부하 테스트를 진행합니다. StorageReview의 Microsoft SQL Server OLTP 테스트 프로토콜은 복잡한 애플리케이션 환경에서 발생하는 활동을 시뮬레이션하는 온라인 트랜잭션 처리 벤치마크인 TPC-C(Transaction Processing Performance Council's Benchmark C)의 최신 버전을 사용합니다. TPC-C 벤치마크는 합성 성능 벤치마크보다 데이터베이스 환경에서 스토리지 인프라의 성능 강점과 병목 현상을 더 정확하게 측정합니다. 이 리뷰에 사용된 각 SQL Server VM 인스턴스는 333GB(1,500개 확장) SQL Server 데이터베이스를 사용하며, 15,000명의 가상 사용자 부하 조건에서 트랜잭션 성능과 지연 시간을 측정합니다.
SQL Server 테스트 구성(VM당)
- 윈도우 서버 2012 R2
- 스토리지 공간: 600GB 할당, 500GB 사용
- SQL 서버 2014
- 데이터베이스 크기: 1,500 규모
- 가상 클라이언트 로드: 15,000
- RAM 버퍼: 48GB
- 시험 시간: 3시간
- 2.5시간 전처리
- 30분 샘플 기간
SQL Server OLTP 벤치마크 팩터리 호스트
- 슈퍼마이크로 슈퍼서버 2028U-TNR4T+
- 듀얼 Intel E5-2699 v3 CPU(2.3GHz, 18코어, 45MB 캐시)
- 768GB RAM(32GB x 24 DDR4, CPU당 384GB)
- 7.2 CentOS에
- 슈퍼마이크로 AOC-S3008L-L8i HBA
SQL Server TPC-C 워크로드에서 트랜잭션 성능을 살펴보면 각각 4 및 863TPS로 선두에 있는 Toshiba HK6,245.7R 및 Samsung PM6,224a부터 3520TPS로 뒤처지는 Intel 3,796.7에 이르기까지 엄청난 성능 차이를 볼 수 있습니다.
SQL Server의 평균 대기 시간을 조사하면 드라이브 간의 차이가 훨씬 더 극적으로 나타납니다. 다시 Toshiba HK4R과 Samsung PM863a가 61ms와 78ms로 선두를 달리고 있으며, Micron 5100 ECO는 973ms, SanDisk CloudSpeed Eco Gen2는 1,151ms, 마지막으로 Intel 3520은 3,161ms로 정점을 찍었습니다.
시스벤치 성능
다음 애플리케이션 벤치마크는 SysBench를 사용하여 측정한 Percona MySQL OLTP 데이터베이스 입니다 . 이 테스트는 평균 TPS(초당 트랜잭션 수), 평균 지연 시간 및 평균 99번째 백분위수 지연 시간을 측정합니다.
각 Sysbench VM은 부팅용(~92GB), 사전 구축된 데이터베이스용(~447GB), 그리고 테스트 대상 데이터베이스용(270GB)의 세 개의 vDisk로 구성됩니다. 시스템 리소스 측면에서, 각 VM에는 16개의 vCPU, 60GB의 DRAM이 할당되었으며 LSI Logic SAS SCSI 컨트롤러를 활용했습니다.
Sysbench 테스트 구성(VM당)
- 센트OS 6.3 64비트
- 페르코나 XtraDB 5.5.30-rel30.1
- 데이터베이스 테이블: 100
- 데이터베이스 크기: 10,000,000
- 데이터베이스 스레드: 32
- RAM 버퍼: 24GB
- 시험 시간: 3시간
- 2시간 동안 32개 스레드 사전 조정
- 1시간 32 스레드
시스벤치 OLTP 호스트
- 슈퍼마이크로 슈퍼서버 2028U-TNR4T+
- 듀얼 Intel E5-2699 v3 CPU(2.3GHz, 18코어, 45MB 캐시)
- 768GB RAM(32GB x 24 DDR4, CPU당 384GB)
- 7.2 CentOS에
- 슈퍼마이크로 AOC-S3008L-L8i HBA
초당 평균 트랜잭션 메트릭에서 우리는 읽기 집약적인 그룹의 드라이브 간에 또 다른 큰 스프레드를 볼 수 있습니다. Toshiba HK4R이 총 1,787.4TPS로 무리를 이끌고 Micron 5100 ECO가 1,092.7TPS로 그룹을 뒤따릅니다. 다시 한 번 삼성이 2위 자리에 근접했고, 그 뒤를 이어 실적이 크게 퍼졌습니다.
다양한 읽기 집약적 SATA SSD 사이의 평균 대기 시간을 비교하면 Toshiba HK71.7R에서 평균 4ms, Samsung PM72.3a에서 863ms, SanDisk CloudSpeed Eco Gen78에서 2ms, Intel 109.9에서 3520ms, 마이크론 117 에코.
99번째 백분위수에서 미묘한 변화가 있었습니다. Samsung PM863a가 134ms로 가장 일관된 대기 시간 확산으로 선두를 차지한 반면 Intel 3520은 233.4ms로 그룹을 뒤졌습니다.
엔터프라이즈 종합 워크로드 분석
플래시 드라이브의 성능은 워크로드에 따라 달라지므로, fio 합성 벤치마크 의 정확성을 보장하기 위해서는 각 벤치마크를 수행하기 전에 플래시 스토리지를 사전 조건화해야 합니다. 비교 대상 드라이브들은 모두 16개의 스레드와 스레드당 16개의 대기열로 구성된 높은 부하 상태에서 안정적인 상태로 사전 조건화됩니다.
사전 조건화 및 기본 정상 상태 테스트:
- 처리량(읽기+쓰기 IOPS 집계)
- 평균 대기 시간(읽기+쓰기 대기 시간을 함께 평균화)
- 최대 대기 시간(최대 읽기 또는 쓰기 대기 시간)
- 대기 시간 표준 편차(함께 평균화된 읽기+쓰기 표준 편차)
사전 조건이 완료되면 각 장치는 여러 스레드/대기열 깊이 프로필에서 일정 간격으로 테스트되어 사용량이 적은 경우와 사용량이 많은 경우의 성능을 보여줍니다. RI SATA SSD에 대한 당사의 합성 워크로드 분석은 하나의 프로필, 즉 8K 70/30 혼합 무작위 워크로드에 초점을 맞춥니다. 합성 워크로드는 프로덕션 워크로드에서 볼 수 있는 활동을 100% 나타내지 않으며 어떤 면에서는 부정확하게 묘사된다는 점을 고려하는 것이 중요합니다. 현실 세계에서 발생하지 않을 시나리오의 드라이브.
- 8k
- 70% 읽기/30% 쓰기
FIO 호스트
- 슈퍼마이크로 슈퍼서버 2028U-TNR4T+
- 듀얼 Intel E5-2699 v3 CPU(2.3GHz, 18코어, 45MB 캐시)
- 768GB RAM(32GB x 24 DDR4, CPU당 384GB)
- 7.2 CentOS에
- 슈퍼마이크로 AOC-S3008L-L8i HBA
8k 벤치마크는 읽기 작업 70%와 쓰기 작업 30%의 비율을 사용합니다. 처리량 테스트에서 Micron 5100 Eco는 선두에서 시작하여 테스트 내내 이 선두를 유지할 수 있었습니다. Micron 5100 Eco는 46,137 IOPS로 정점을 찍었고 전체적으로 Samsung PM863에 크게 뒤지지 않았습니다.
평균 대기 시간을 살펴보면 Micron 5100 Eco는 전체 벤치마크에서 막상막하로 달려온 Samsung PM863에 의해 간신히 삐걱거리는 최저 대기 시간을 가졌습니다.
최대 대기 시간은 Samsung PM863이 모든 드라이브 중 가장 낮은 대기 시간으로 XNUMX위를 차지했지만 SanDisk와 이리저리 거래되었습니다.
표준 편차로 다시 한 번 Samsung과 Micron이 XNUMX위 자리를 놓고 경쟁했습니다. 차트에서 보기는 어렵지만 삼성은 대부분의 테스트에서 대기 시간이 가장 낮았고 마지막에는 Micron보다 약간 뒤처졌습니다.
맺음말
SATA 엔터프라이즈 SSD 시장은 SATA 드라이브를 효과적으로 관리하고 조직이 기대하는 스토리지 서비스를 제공할 수 있는 소프트웨어 정의 스토리지 및 HCI 배포 덕분에 번창하고 있습니다. 예를 들어 VMware vSAN은 배포 시 대부분의 SSD가 SATA 드라이브인 캐시 기반 접근 방식을 취합니다. 데이터 감소 기술(압축, 중복 제거) 덕분에 1.92TB SATA SSD(Intel의 경우 1.6TB)는 저비용 프로파일을 유지하면서 2~5배의 유효 용량을 제공할 수 있습니다. 이러한 보다 유연한 스토리지 시스템의 폭발적인 증가는 확실히 전체 SATA SSD 범주에 좋은 징조입니다.
시장 동향은 지금이 기업용 SSD 스토리지, 읽기 집약적인 SATA 드라이브 중에서 가장 달성 가능한 범주를 살펴볼 수 있는 완벽한 시기입니다. 흥미롭게도 이러한 드라이브 중 일부는 약간 오래되었고 일부는 다른 용량 포인트 전략을 취했지만 모두 오늘날 시장에 나와 있으며 이 범주의 각 공급업체에서 제공하는 최고의 제품입니다. 테스트에서 결과는 꽤 분명했습니다. Toshiba와 Samsung이 애플리케이션 성능 측면에서 선두를 달리고 있으며 Toshiba가 5100위를 차지했습니다. 합성 워크로드에서는 Micron 863 ECO가 Samsung PM4a와 Toshiba HKXNUMXR을 제치고 XNUMX위를 차지했습니다. 하지만 이러한 결과가 애플리케이션 테스트로 이어지지는 않았습니다.
결국 Toshiba가 선두를 달리고 있으며 Samsung이 뒤를 바짝 추격하고 있습니다. 고객의 실제 질문은 가격 책정에 관한 것입니다. 다른 320개 드라이브, 특히 인텔은 성능이 좋지 않을 뿐만 아니라 다른 공급업체가 제공하는 XNUMXGB 용량을 환불하지 않는 것을 추천할 방법을 찾기가 어렵습니다.
아마존