Reduxio HX550은 2U 섀시 내의 듀얼 컨트롤러 하이브리드 스토리지 어레이입니다. 이 시스템은 각 시스템에서 7.2TB 원시 데이터 풀을 생성하기 위해 2개의 800GB SSD가 있는 38.4개의 550k XNUMXTB 하드 드라이브를 프론트엔드합니다. 여기서 멈추면 HXXNUMX은 SMB 및 엔터프라이즈 시장의 요구에 부응하려는 다른 미드레인지 하이브리드 제품과 거의 같은 소리를 냅니다. 그러나 Reduxio는 이 스토리지 클래스에서 흔하지 않거나 심지어 완전히 새로운 몇 가지 고유한 트위스트를 제공한다는 점에서 훨씬 더 뛰어납니다. 그 중 가장 중요한 것은 데이터가 항상 보호되어야 한다는 Reduxio의 존재 이유입니다. Reduxio는 XNUMX초 RTO 및 RPO를 제공하는 BackDating을 제공하여 조직이 언제든지 두 번째 단위로 효과적으로 롤백할 수 있도록 함으로써 이 임무를 수행합니다. Reduxio 고객은 특히 급증하는 랜섬웨어 문제에 직면하여 모든 종류의 데이터 손실 또는 액세스 문제를 처리하는 데 이 방법론이 효과적이라는 것을 알게 되었습니다.
데이터 복구에 대한 이러한 접근 방식은 Reduxio의 모든 고유한 기능을 지원하는 스토리지 운영 체제인 TimeOS의 한 축입니다. TimeOS에는 하이브리드 어레이에서 흔히 볼 수 없는 기능인 실시간 데이터 감소 외에도 핫 데이터에 대한 완전 자동화된 실시간 적응형 계층화 활동도 포함되어 있습니다. 이 시스템은 38.4TB의 원시 용량을 제공하지만 Reduxio는 HX550을 사용하는 고객이 최대 120TB 이상의 사용 가능한 공간을 볼 수 있다고 추정합니다. Reduxio의 글로벌 중복 제거 및 압축은 인메모리 및 인라인으로 수행되며, 이는 박스 간 또는 Reduxio와 클라우드 간의 신속한 데이터 마이그레이션이 또 다른 근본적인 판매 포인트이기 때문에 구조적으로 중요합니다.
HX550은 시중의 다른 어레이와 지속적으로 차별화되기 때문에 NoRestore와 함께 자체 데이터 보호 및 이동성 기능을 제공합니다. NoRestore 기능은 기본 및 보조 스토리지 관리를 단일 플랫폼으로 결합합니다. 내장된 사본 데이터 관리는 대부분의 조직이 사본 데이터의 증가와 재해 복구 솔루션의 필요성을 처리하고 있기 때문에 중요한 기능입니다. NoRestore를 사용하면 고객이 기존 데이터 보호 도구를 제거할 수 있습니다. NoRestore는 중복 제거 및 압축된 데이터의 증분 업데이트를 다른 Reduxio 시스템, 모든 iSCSI 스토리지 또는 클라우드 스토리지일 수 있는 리포지토리로 지속적으로 전송하여 작동합니다. 데이터를 복원하기 위해 모든 Reduxio 시스템은 백그라운드에 저장된 데이터에서 볼륨을 생성할 수 있습니다. 모든 데이터가 다시 복사되기 전에 볼륨을 사용할 수 있도록 하는 기능은 회사에서 100TB를 몇 초 만에 복원한다는 대담한 주장과 함께 더 빠른 복원으로 이어집니다. Reduxio 시스템이 리포지토리를 사용하는 경우 고객은 보조 스토리지를 추가하거나 수반되는 다른 관리 없이 원스톱 쇼핑 솔루션을 얻을 수 있습니다.
일반적으로 상당한 시간 투자가 필요한 다른 "즉각적인" 기능 라인을 따라 NoMigrate 기능이 있습니다. 이 기능은 Reduxio에서 Reduxio로 또는 타사 공급업체에서 Reduxio로 드래그 앤 드롭으로 거의 즉각적인 마이그레이션 기능을 약속합니다. 즉각적인 마이그레이션은 이전에 대량의 데이터를 마이그레이션한 적이 있는 사람에게는 삼키기 어려운 약처럼 보입니다. Reduxio는 소스 스토리지 시스템에 대한 호스트로 구성되어 소스 시스템에서 리소스를 가상화하고 마이그레이션할 수 있도록 함으로써 이를 해결할 수 있다고 주장합니다. 마이그레이션 중에 I/O 요청이 있는 경우 데이터가 이미 있는 것처럼 요청이 Reduxio 시스템으로 전송됩니다. 사용자가 아직 Reduxio 시스템에 도달하지 않은 데이터를 읽으려고 하면 정상적인 애플리케이션 작업에 즉시 사용할 수 있도록 해당 블록의 복사본에 우선 순위를 지정합니다.
Reduxio가 나머지 팩과 차별화하기 위해 사용하는 또 다른 흥미로운 기능은 클라우드 기반 분석 솔루션인 StorSense입니다. StorSense는 모든 Reduxio 어레이와 함께 제공되는 SaaS 솔루션으로, 문제를 찾고 해당 문제의 해결 속도를 높이기 위해 데이터를 수집 및 분석하거나 Reduxio 엔지니어가 발견한 문제를 수정할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 매우 안전하도록 설계되어 사용자가 데이터를 위험에 빠뜨리지 않고 문제를 해결할 수 있다는 사실을 알고 안심할 수 있습니다.
이러한 모든 기능은 스토리지 관리와 가장 일반적으로 연관되는 것보다 비디오 게임 콘솔과 유사한 GUI를 통해 관리됩니다. 배포가 간단하고 GUI를 통해 여러 장치를 직관적으로 지정할 수 있습니다.
이 검토를 위해 랩에 두 개의 HX550이 있지만 성능 수치는 단일 장치에서 나온 것입니다. 그러나 일부 기능에는 두 번째 어레이가 필요하며 이는 아래의 관리 연습에 나와 있습니다.
Reduxio HX550 사양:
- 폼 팩터: 2U 섀시의 듀얼 컨트롤러
- 용량: 원시 용량 38.4TB, 유효 용량 120TB 이상
- SSD: 8GB eMLC 800개
- HDD: 16x 2TB 7.2K NL-SAS
- 캐시: 256GB DDR3 ECC
- Reduxio TimeOS v3.4.1
- 네트워크 포트
- iSCSI용 4GbE SFP+ 10개
- 관리용 2GbE RJ1 45개
- 최대 6개의 가상 네트워크
- 지원되는 호스트
- 마이크로소프트 윈도우 서버 2008/2012/2016
- VMware ESXi 5.x/6.x
- XenServer 6.x/7.x
- 레드햇 리눅스 5/6/7
- 센트OS 5/6/7
- 수세 12
- 지원되는 브라우저
- Google 크롬 v41
- 모질라 파이어폭스 v38
- 인터넷 익스플로러 11
- 사파리 8 이상.
- 전원: 중복 내부 배터리 백업 장치가 있는 중복 전원
- LUN: 최대 1,000개의 LUN, 최대 LUN 크기 100TB
- 호스트: 최대 1,000개 호스트
- 프로토콜 :
- iSCSI를
- HTTP
- HTTPS
- SSHv2
- DNS
- SMTP
- 안전한 SMTP
- NTP
- 스토리지 관리:
- Reduxio 스토리지 관리자
- 리덕시오CLI
- REST API
- SNMP 트랩
- 가상 에이전트
- 기능
- NoDup
- BackDating 복제/되돌리기
- 즐겨 찾기
- 역사 정책
- 자동 일관성
- 스토어센스
- 추가 소프트웨어
- VMware vSphere용 Reduxio StorApp
- Microsoft Windows Server용 Reduxio StorKit
- OpenStack용 StorKit
- 플로커용 StorKit
설계 및 구축
Reduxio HX550은 2U 폼 팩터가 있는 스토리지 어레이입니다. 장치 전면에는 아래 드라이브에 접근하기 위해 경첩에서 열리는 눈에 띄는 베젤이 있습니다(베젤을 열려면 토크 스크루드라이버가 필요함). 그 아래에는 베이 하단에 상태 및 오류 표시등이 있는 24개의 2.5인치 드라이브가 있습니다.
장치 후면으로 이동하면 양쪽에 PCM 상태 LED, PCM 전원 스위치 및 PCM 전원 커넥터가 있는 전원 공급 장치가 있습니다. 컨트롤러 옆에는 전원 공급 장치를 교체할 수 있는 레버와 핸들이 있습니다. 가운데에는 두 개의 컨트롤러가 서로 겹쳐져 있습니다. 둘 다 하드웨어 상태 LED, 상호 연결 포트 3.0개, USB XNUMX 포트 XNUMX개, 데이터 포트 XNUMX개, 관리 포트 XNUMX개, 마이크로 HDMI 포트 XNUMX개가 있습니다.
관리 및 유용성
관리 측면에서 몇 가지 옵션이 있지만 이 검토에서는 Reduxio Storage Manager를 사용했습니다. 이 브라우저 기반 GUI는 사용이 간편하고 직관적입니다. 필요한 항목을 끌어서 놓는 방식으로 대시보드를 쉽게 사용자 지정할 수 있습니다. GUI의 각 기능을 분석하는 대신 Reduxio의 고유한 기능 중 일부를 살펴보겠습니다. 구체적으로 NoRestore 기능과 이 기능이 Sysbench 테스트에 어떻게 적용되는지 살펴볼 것입니다.
그러나 먼저 왼쪽에 경고가 있는 기본 대시보드 화면, 오른쪽에 연결된 호스트 수, 메뉴 버튼, 볼륨 및 실시간 성능 판독값이 표시됩니다.
대시보드는 중앙 목록에서 두 보기 창으로 위젯을 끌어다 놓아 사용자 정의할 수 있습니다. 이 시스템에서 경고 위젯은 왼쪽에 있고 IOPs 위젯은 오른쪽에 있습니다. 다른 위젯은 처리량, 대기 시간, 상위 IOP, 상위 처리량 및 용량입니다. 창에서 위젯을 클릭하면 UI의 상세 페이지로 이동합니다.
사용자는 계층화를 클릭하여 데이터가 계층화되는 위치와 속도를 확인할 수 있습니다.
공간 사용량 탭에는 총 공간 대비 사용 중인 공간이 표시됩니다.
관찰할 마지막 탭에서는 NoDup을 사용한 총 용량 절감을 살펴봅니다.
설정 탭에서 사용자는 원격 Reduxio 시스템, 타사 iSCSI 스토리지 또는 S3 기반 클라우드 스토리지를 추가할 수 있는 옵션이 제공됩니다.
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사용자가 원격 Reduxio 시스템을 사용하기로 선택한 경우 원격 시스템을 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 이 경우 이를 테스트할 다른 시스템이 없었습니다.
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조직과 배치 방식에 더 적합한 경우 S3 기반 클라우드 스토리지를 추가하는 옵션도 있습니다.
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벤치마크에 iSCSI가 필요하므로 XNUMX개를 추가했습니다.
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필요한 iSCSI 스토리지가 있으면 설정 탭을 통해 NoRestore를 설정할 수 있습니다. 리포지토리 하위 탭 아래에 백업을 위해 NoRestore를 구성하거나 추가 리포지토리를 추가하는 옵션이 표시됩니다.
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백업 구성을 선택하면 몇 분만 기다리면 됩니다.
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백업 구성이 완료되면 NoRestore 탭을 클릭하고 새 볼륨 하위 탭에 Sysbench가 표시되는 것을 볼 수 있습니다.
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여기에서 Sysbench 테스트의 백업 작업을 생성하고 백업을 실행하여 얼마나 빨리 복원할 수 있는지 확인합니다.
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실행되는 동안 백업에 대해 원하는 데이터 보호를 설정하고 설정할 수 있습니다. 이 경우 연속 복제를 선택했습니다. 여기에는 데이터 보호 그룹의 이름을 지정하고 백업 날짜를 설정하는 옵션도 있습니다.
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사용자는 여기에서 백업 상태를 쉽게 확인할 수도 있습니다. GUI는 보호된 총 데이터, 사용된 공간, 경고, 데이터 전송 중지 기능 및 다른 전송 검색 기능과 같은 정보를 제공합니다.
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NoRestore의 또 다른 흥미로운 기능은 사용자에게 데이터 전송 창을 볼 수 있는 기능을 제공한다는 것입니다. 사용자는 검색 범위를 좁힐 요일과 시간을 선택하거나 넓은 그물을 던져 무엇을 잡는지 볼 수 있습니다.
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애플리케이션 워크로드 분석
Reduxio HX550에 대한 애플리케이션 워크로드 벤치마크는 SysBench를 통한 MySQL OLTP 성능과 시뮬레이션된 TPC-C 워크로드를 사용한 Microsoft SQL Server OLTP 성능으로 구성됩니다. 각 시나리오에서 어레이는 이중 드라이브 중복으로 구성되었습니다. 테스트 플랫폼은 VMware ESXi 730를 실행하는 6.5대의 Dell PowerEdge R9100 서버로 구성되었으며 백본으로 9000 MTU 점보 프레임이 있는 Dell EMC Networking ZXNUMX 스위치를 활용했습니다.
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. 이전에 Sysbench 워크로드가 스토리지 I/O 및 용량 모두에서 플랫폼을 포화 상태로 만들었지만 SQL 테스트는 대기 시간 성능을 찾고 있습니다.
이 테스트는 Windows Server 2014 R2012 게스트 VM에서 실행되는 SQL Server 2를 사용하며 Quest의 Benchmark Factory for Databases에서 스트레스를 받습니다. 이 벤치마크의 기존 사용은 로컬 또는 공유 스토리지에서 대규모 3,000개 규모의 데이터베이스를 테스트하는 것이었지만, 이 반복에서는 Reduxio HX1,500(컨트롤러당 550개의 VM)에 XNUMX개의 XNUMX개 규모 데이터베이스를 고르게 분산시키는 데 중점을 둡니다.
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 팩토리 LoadGen 장비
- Dell PowerEdge R730 가상화 SQL 4노드 클러스터
- 클러스터의 5GHz용 Intel E2690-3 v249 CPU 2.6개(노드당 12개, 30GHz, XNUMX코어, XNUMXMB 캐시)
- 1TB RAM(노드당 256GB, 16GB x 16 DDR4, CPU당 128GB)
- Emulex 4GB 듀얼 포트 FC HBA 16개
- Mellanox ConnectX-4 rNDC 4GbE 듀얼 포트 NIC 25개
- VMware ESXi vSphere 6.5/엔터프라이즈 플러스 8-CPU
SQL Server의 경우 하나에 2개의 VM과 다른 하나에 4개의 VM으로 두 세트의 테스트를 실행했습니다. 4 VM SQL Server는 12,351.9 TPS에서 3,085 TPS 범위의 개별 VM으로 3,089 TPS의 총 점수를 기록할 수 있었습니다. 2 VM SQL Server는 6,240.1 TPS에서 3,119.7 TPS 범위의 개별 VM으로 3,120.5 TPS의 총 점수를 기록할 수 있었습니다.
평균 지연 시간으로 전환하면 4개의 VM 벤치마크에서 총 지연 시간은 115.75ms이며 개별 VM의 범위는 114ms~119ms입니다. 2 VM 벤치마크는 65ms에서 64ms 범위의 개별 VM에서 66ms의 집계 점수로 훨씬 더 나은 결과를 보였습니다.
시스벤치 성능
각 Sysbench VM은 부팅용(~92GB), 사전 구축된 데이터베이스용(~447GB), 그리고 테스트 대상 데이터베이스용(270GB) 등 세 개의 vDisk로 구성됩니다. 시스템 리소스 측면에서 각 VM에는 16개의 vCPU, 60GB의 DRAM이 할당되었으며 LSI Logic SAS SCSI 컨트롤러를 활용했습니다. 부하 생성 시스템은 Dell R730 서버입니다.
Dell PowerEdge R730 가상화 MySQL 4노드 클러스터
- Dell PowerEdge R730 가상화 SQL 4노드 클러스터
- 클러스터의 5GHz용 Intel E2690-3 v249 CPU 2.6개(노드당 12개, 30GHz, XNUMX코어, XNUMXMB 캐시)
- 1TB RAM(노드당 256GB, 16GB x 16 DDR4, CPU당 128GB)
- Emulex 4GB 듀얼 포트 FC HBA 16개
- Mellanox ConnectX-4 rNDC 4GbE 듀얼 포트 NIC 25개
- VMware ESXi vSphere 6.5/엔터프라이즈 플러스 8-CPU
Sysbench 테스트 구성(VM당)
- 센트OS 6.3 64비트
- 스토리지 공간: 1TB, 800GB 사용
- 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
Sysbench 벤치마크에서 VM 4개와 VM 8개로 VM 세트를 실행했습니다. 트랜잭션 성능의 경우 8VM은 2,472.3 TPS를, 4VM은 2,031.9 TPS를 제공했습니다.
Sysbench 워크로드의 평균 대기 시간을 살펴보면 8VM은 103.55ms, 4VM은 63ms를 제공했습니다.
최악의 경우 99번째 백분위수 대기 시간 측정에서 8VM은 228ms에 도달했고 4VM은 150ms에 도달했습니다.
VDBench 워크로드 분석
스토리지 어레이를 벤치마킹할 때는 애플리케이션 테스트가 가장 좋고 합성 테스트가 두 번째입니다. 실제 워크로드를 완벽하게 나타내지는 못하지만 합성 테스트는 경쟁 솔루션 간의 비교를 쉽게 수행할 수 있는 반복성 요소로 스토리지 장치의 기준선을 만드는 데 도움이 됩니다. 이러한 워크로드는 "포 코너" 테스트, 일반적인 데이터베이스 전송 크기 테스트에서 다양한 VDI 환경의 추적 캡처에 이르기까지 다양한 테스트 프로필을 제공합니다. 이러한 모든 테스트는 스크립팅 엔진과 함께 공통 vdBench 워크로드 생성기를 활용하여 대규모 컴퓨팅 테스트 클러스터에서 결과를 자동화하고 캡처합니다. 이를 통해 플래시 어레이 및 개별 저장 장치를 포함한 광범위한 저장 장치에서 동일한 작업 부하를 반복할 수 있습니다. 어레이 측면에서는 Dell PowerEdge R730 서버 클러스터를 사용합니다.
프로필 :
- 4K 임의 읽기: 100% 읽기, 128 스레드, 0-120% iorate
- 4K 임의 쓰기: 100% 쓰기, 64 스레드, 0-120% iorate
- 64K 순차 읽기: 100% 읽기, 16 스레드, 0-120% iorate
- 64K 순차 쓰기: 100% 쓰기, 8개 스레드, 0-120% 속도
- 합성 데이터베이스: SQL 및 Oracle
- VDI 전체 클론 및 연결된 클론 추적
최대 읽기 성능을 살펴보면 Reduxio HX550은 1 IOPS에서 6,202ms 미만으로 시작하여 약 30K IOPS까지 밀리초 미만의 대기 시간을 유지할 수 있었습니다. 65,177ms의 대기 시간에서 63 IOPS로 정점을 찍었습니다.
4K 최대 쓰기 성능을 살펴보면 HX550은 약 19K IOPS까지 밀리초 미만의 지연 시간 성능을 보였고 지연 시간이 27,708ms인 74 IOPS에서 최고를 기록했습니다.
64K 피크 읽기로 전환하면 HX550은 1ms(정확히 1.45ms) 이상에서 시작하여 9,590ms 대기 시간에서 667.1 IOPS 또는 49MB/s로 정점에 도달했습니다.
64K 순차 피크 쓰기의 경우 HX550은 약 2K IOPS까지 밀리초 미만의 지연 시간 성능을 제공하며 지연 시간이 6,334ms인 경우 최대 444.8 IOPS 또는 40MB/s입니다.
SQL 워크로드에서 Reduxio HX550은 1ms 이상에서 시작하여 지연 시간이 15,066ms인 63 IOPS에서 정점에 도달했습니다.
SQL 90-10 워크로드는 다시 한 번 HX550이 1ms(2.62 IOPS에서 1,903ms) 이상에서 시작한 다음 20,141ms 대기 시간과 함께 45 IOPS에서 피크를 보였습니다.
SQL 80-20은 HX550이 1,898 IOPS 및 2.58ms 대기 시간에서 시작하여 19,764 IOPS 및 52ms 대기 시간에서 피크를 보였습니다.
Oracle 워크로드에서 Reduxio HX550은 다시 1ms 이상에서 시작하여 2,897ms에서 1.78 IOPS를 기록했고 지연 시간이 31,422ms인 40 IOPS에서 정점에 도달했습니다.
Oracle 90-10에서 HX550은 대기 시간 2,397ms의 2.1 IOPS에서 시작하여 대기 시간 25,512ms의 21 IOPS에서 정점에 도달했습니다.
Oracle 80-20에서 HX550은 대기 시간 2,399ms의 2.07 IOPS에서 시작하여 대기 시간 25,097ms의 22.6 IOPS에서 정점에 도달했습니다.
VDI 전체 복제로 전환한 부팅 테스트에서는 Reduxio HX550이 다시 1ms 이상에서 시작하고 대기 시간이 21,575ms인 41 IOPS에서 정점에 도달하는 것으로 나타났습니다.
VDI Full Clone 초기 로그인은 1ms 미만으로 시작되었지만 약 2K IOPS에서 밀리초 미만의 성능이 중단되었습니다. 지연 시간은 16,226ms로 57 IOPS로 정점을 찍었습니다.
VDI 전체 클론 월요일 로그인은 대기 시간 1,503ms의 4.9 IOPS에서 시작하여 최고 13,225 IOPS 및 대기 시간 39ms로 정점을 찍었습니다.
VDI Linked Clone으로 넘어가서 HX550에 대한 부팅 테스트는 1,496 IOPS 및 2ms 대기 시간에서 시작하여 16,731ms 대기 시간으로 21 IOPS에서 정점에 도달했습니다.
초기 로그인 성능을 측정하는 Linked Clone VDI 프로필에서 HX550은 1,401 IOPS에서 시작하여 1.3ms의 지연 시간과 13,047ms의 지연 시간으로 최대 19.5 IOPS를 보였습니다.
VDI 연결된 클론 월요일 로그인 성능을 살펴보는 마지막 프로필에서 HX550이 다시 한 번 1ms(1,302ms 대기 시간의 2.8 IOPS) 이상에서 시작하여 12,187ms 대기 시간의 27 IOPS에서 정점에 도달하는 것을 확인했습니다.
맺음말
Reduxio HX550은 2U, 미드레인지, 하이브리드 스토리지 어레이입니다. 이 어레이는 38.4개의 18RPM HDD와 7200개의 SSD를 조합하여 최대 6TB의 원시 스토리지를 가질 수 있습니다. 이것은 HX550이 시중의 다른 어레이와 닮지 않는 부분입니다. HX550에는 여러 기능이 포함되어 있어 나머지 필드와 차별화됩니다. 운영 체제인 TimeOS를 활용하는 이 어레이는 자동 계층화와 함께 제공되므로 핫 데이터는 더 빠른 스토리지 미디어로, 콜드 데이터는 더 비용 효율적인 스토리지 미디어로 이동할 수 있습니다. HX550은 BackDating이라는 프로세스를 사용하여 초 단위 롤백 세분성을 허용하여 데이터 손실을 크게 방지할 수 있습니다. 어레이에는 사용자가 즉시 액세스할 수 있는 방식으로 데이터를 이동하여 거의 즉각적인 복원 및 마이그레이션을 허용하는 두 가지 "즉시" 기능인 NoRestore 및 NoMigrate가 있습니다. 또한 HX550에는 사용자가 문제에 능동적으로 대응할 수 있도록 지원하는 분석 SaaS 솔루션이 함께 제공됩니다(또는 Reduxio 엔지니어가 문제를 일으키기 전에 문제에 원격으로 대응할 수 있음).
성능 측면에서 애플리케이션 워크로드 분석(SQL Server 및 Sysbench 포함)과 VDBench 워크로드 분석을 모두 실행했습니다. SQL의 경우 Reduxio HX550은 12,351.9VM의 경우 총 TPS 점수 4, 6,240.1VM의 경우 2을 달성할 수 있었습니다. SQL 대기 시간의 경우 HX550은 65VM의 경우 2ms, 115.8VM의 경우 4ms의 집계 점수를 기록했습니다. Sysbench는 HX550이 2,472 TPS, 평균 대기 시간 103.6ms, 228.4VM의 경우 8ms 최악의 시나리오 대기 시간, 2,032VM의 경우 4 TPS, 평균 대기 시간 63ms, 최악의 시나리오 대기 시간의 경우 150.1ms를 나타냈습니다. VDBench 워크로드의 경우 Reduxio HX550 성능이 부진했습니다. 밀리초 미만의 대기 시간 성능은 매우 미미하거나 없었으며 모든 테스트는 엄청난 대기 시간 스파이크로 종료되었습니다. 1ms 미만에서 시작된 테스트는 4K 읽기, 64K 읽기 및 VDI 전체 클론 초기 로그인의 세 가지뿐이었습니다. 가장 높은 점수는 4K IOPS의 65K 읽기에서 나타났지만 대기 시간도 63ms였습니다. 실제로 VDI LC 부팅의 경우 최저 피크 대기 시간은 19.5ms였습니다.
Reduxio HX550이 엔터프라이즈 스토리지 어레이(예: 기본 스토리지 및 백업 기능 혼합)에 대한 생각 방식을 재구성한다는 데는 의심의 여지가 없지만 기능 세트에는 상당한 오버헤드가 필요하므로 가격 대비 성능 비율이 불균형합니다. 잠재 고객은 비슷한 가격의 플래시 어레이에서 볼 수 있는 더 높은 성능을 요구하지 않으면서 Reduxio의 RPO/RTO와 배포 및 관리의 단순성에서 큰 가치를 확인해야 합니다. 확실히 HX550은 쉽습니다. 소규모 환경에서는 기본 및 백업 어레이를 현대적이고 약간 날카로운 인터페이스로 효과적으로 대체할 수 있습니다. 또한 랜섬웨어와 같은 것으로부터 쉽게 복구할 수 있다는 점은 매우 설득력 있는 이야기입니다. 그러나 보다 표준적인 스토리지 어레이, 백업 어플라이언스 및 적절한 소프트웨어 아키텍처 또는 컨버지드 솔루션을 구성할 시간과 인력이 있다면 실질적으로 더 나은 성능 프로필의 이점을 누릴 수 있습니다. Reduxio를 평가할 때 백업 및 복구 기능이 가치를 더하고 소규모 IT 조직의 경우 시스템을 쉽게 배포하고 관리할 수 있다는 것이 분명합니다. 이것이 조직에 필요한 것이라면; 결국 Reduxio 가치 제안은 시스템에 충분한 성능이 있는지 여부에 대한 간단한 질문으로 바뀝니다.
히프 라인
Reduxio HX550 하이브리드 어레이는 거의 즉각적인 복구와 간단한 배포 및 관리 모델을 제공합니다. 이러한 기능은 성능에 영향을 미칩니다. Reduxio에 대한 모든 평가는 애플리케이션 응답성이 수용 가능한지 확인해야 합니다.
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