HP 3PAR: Adaptive Optimization в картинках

Хотел сначала зазвать пост «Adaptive Optimization было — стало», но к сожалению «было» осталось лишь частично в памяти «3PAR System Reporter», посему будем смотреть в картинках — «стало».

Для начала определение: HP 3PAR Adaptive Optimization (AO) — это решение на основе политик, которое взаимодействует с ПО HP 3PAR System Reporter и обеспечивает градиенты уровней обслуживания (QoS) с перемещением данных в наиболее подходящие ресурсы.
Если своими словами: то AO автоматизирует процесс перемещение так называемых «горячих», «холодных» и «остывающих» областей данных на диски с более высокой, низкой и средней производительностью.

В зависимости от деятельности предприятия политика распределения данных может отличаться.

У меня типичное распределение выглядит так:

На левом графике — объем данных, на правом частота обращения.

Как видно, у нас есть порядка 400Gb (1) «холодных» данных, к которым происходит очень редкое обращение (3), справа у нас суммарно не более 200Gb  (2) «горячих» данных, обращение к которым частое (4).

Более худший вариант:

Перед применением Adaptive Optimization следует определиться с политикой доступности.

Например, если для дисков Fast class у вас стоит политика доступности — Cage (т.е. массив переживет выход из строя полки), а для NL — Magazine, то при включении тиринга между этими двумя томами суммарная доступность будет Magazine и точкой отказа будет полка или полки с NL дисками.

Если посмотреть картинку выше, то 2Tb следует увести на NL диски, но это идет в конфликт с политикой доступности. Как правило данная ситуация характерна для небольших массивов — до 6 NL полок.

После применения AO, распределение на дисках естественным образом изменилось.

Быстрые диски у меня работают в паре в SSD (Availability: Cage)

Для медленных у меня 3 слоя: SSD, ограниченный размером Fast и непосредственно NL.

На медленных машинах, также есть «горячие» области.

Что нам это дает в терминах производительности?

Мне интересны IOPs и Service Time. Параметры взяимосвязанные, но зависимость не всегда линейная.

Для быстрых (fast) дисков: в динамике снижение Service Time с 20ms до 15ms (15%), среднее повышение IOPs с 3000 до 5000 (40%).

Для медленных(NL) дисков:  снижение Service Time с 25ms до 20ms (20%), среднее повышение IOPs с 2500 до 3000 (17%).

Распределение данных позволило избавиться от «визуально тормозов» в части приложений предприятия.