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  • 侵權投訴

    計算型存儲: 異構計算的下一個關鍵應用

    2020-12-18 11:06 ? 次閱讀

    AWSre:Invent2019顯示AWS市場占用率達到45%,相比2018年營收增長29%。使用專用芯片構建用于加速特定場景的戰略更加清晰,除去IntelAMD的X86和NvidiaGPU,還有通過其AnnapurnaLabs部門推出的基于Arm的Graviton的定制芯片,并承諾基于Graviton2(7納米)的新型EC2實例的性能是第一代Graviton的7倍。

    早在摩爾定律失效之前,一個逐漸達成的共識就是通用處理器的算力應該專注于復雜的商業邏輯,而簡單重復的工作則由專用芯片完成更加合適。

    超算和智能網卡

    早在20年以前,基于異構計算的智能網卡就已經應用于超算(HPC)領域。從1993年開始TOP500就以每年兩次的頻率,基于Linpackbenchmark負載模型來統計地球上運行最快的超級計算集群。

    2003年,弗吉尼亞理工學院暨州立大學創建一個InfiniBand集群,在當時的TOP500排名第三;

    2009年,世界500強超級算機中,152個使用InfiniBand,并提供38.7%的算力;

    R7J7v2.png

    2020年11月,根據最新的第56版,155個使用InfiniBand,并提供40%的算力,排名前10的超算集群有8個由InfiniBand構建,更是占據了前5的4席位置。

    iqIZFz.png

    在構建高速網路時,爭論主要是把網絡功能Onload到CPU上,還是把這些功能Offload到專用硬件:

    常用Onloading,TCP/IP技術在數據包從網卡到應用程序的過程中,要經過OS,數據在主存、CPU緩存和網卡緩存之間來回復制,給服務器的CPU和主存造成負擔,也加劇網絡延遲。

    Offloading基于RDMA實現遠程內存直接訪問,將數據從本地快速移動到遠程主機應用程序的用戶空間,通過Zero-copy和Kernelbypass來實現高性能的遠程直接數據存取的目標。

    下圖可以直觀的看到兩者在訪問路徑的區別:

    VJJ3Yv.png

    當然,Offloading需要將RDMA協議固化于硬件上,所以依賴于網卡的算力是否可以滿足運行RDMA協議的開銷,這實際上就是專用芯片和網卡的結合。用更性感的說法是

    SmartNICsareanexampleofDPU(DataProcessingUnit)technology

    AWS和Nitro

    云計算催生超大規模數據中心,也同時放大通用算力的不足和異構計算的優勢。就好比研發團隊規模變大的同時必然走向專業化。AWSEC2早期由純軟(也意味著需要消耗CPU)的Xen對CPU、存儲和網絡完成虛擬化。基于這種實現方式,一個EC2實例的虛擬化管理開銷高達30%。

    2YRbqq.png

    30%相當可觀,最重要的是并沒有為客戶提供直接價值。按照WernerVogels(AWSCTO)的說法

    想為客戶顯著提高性能、安全性和敏捷性,我們必須將大部分管理程序功能遷移到專用硬件上。

    2012年,AWS開始構建Nitro系統,也正是這,登納德縮放定律(嚴格說是預測)幾乎消失:

    m2MNRf.png

    2013年,Nitro應用于C3實例,其網絡進程卸載到硬件中;

    2014年,推出了C4實例類型,將EBS存儲卸載到硬件中,并開始和AnnapurnaLabs合作;

    2015年,收購AnnapurnaLabs;

    此時,Nitro系統已經包含三個主要部分:Nitro卡、Nitro安全芯片和Nitro管理程序。主要卸載和加速IO,虛擬私有云(VPC)、彈性塊存儲(EBS)和實例存儲,從而讓用戶可以使用100%的通用算力。

    qYbQNv.png

    對客戶而言,意味更好的性能和價格,下圖可以看到基于Nitro的C5和I3.metal的延時明顯降低:

    77reim.png

    計算型存儲和數據庫

    從AWS的營收看,網絡、存儲、計算和軟件是收入的四駕馬車,數據庫毫無疑問是存儲領域的關鍵場景。隨著云計算帶來基礎環境的改變,也直接加速云原生技術的發展和成熟,程序員不會再寫出單體(Monolithic)應用,也再也不會在應用中只使用一種數據庫。還是借用WernerVogels的話

    Aonesizefitsalldatabasedoesn‘tfitanyone.

    從AWS提供的數據庫服務也應證了一點(國內的云計算巨頭也類似)。

    E3i6nm.png

    不同的數據庫針對不同的場景,比如Airbnb使用Aurora替代MySQL,Snapchat使用DynamoDB承載起最大的寫負載,麥當勞將ElastiCache應用于低延時高吞吐的工作負載,旅游網站expedia.com使用ElasticSearch實時優化產品價格。當然,對于存儲介質,更快速和更大容量的需求普遍存在。從下面數據庫的工程實踐看,壓縮是實現這一目標的共識:

    DB-EnginesDBMS數據壓縮特性

    DBMS

    是否支持數據壓縮

    Oracle

    MySQL

    MicrosoftSQLServer

    PostgreSQL

    MongoDB

    IBMDb2

    Elasticsearch

    Redis

    SQLite

    Cassandra

    壓縮率依賴于數據本身,1948年由美國數學家克勞德·香農(ClaudeShannon)在經典論文《通信的數學理論》中首先提出信息熵,理想情況下,不管是什么樣內容的數據,只要具有同樣的概率分布,就會得到同樣的壓縮率。

    在實現時,常常要在壓縮吞吐,解壓吞吐,和犧牲壓縮率之間做取舍,這也是產生諸多壓縮算法的原因。下圖是基于Silesiacompressioncorpus不同壓縮算法之間的差異。

    CompressorName

    Ratio

    CompressionDecompress

    zstd1.4.5-1

    2.884

    500MB/S

    1660MB/S

    zlib1.2.11-1

    2.743

    90MB/S400MB/S

    brotli1.0.7-0

    2.703

    400MB/S450MB/S

    zstd1.4.5--fast=1

    2.434

    570MB/S2200MB/S

    zstd1.4.5--fast=3

    2.312

    640MB/S2300MB/S

    quicklz1.5.0-1

    2.238

    560MB/S710MB/S

    zstd1.4.5--fast=5

    2.178

    700MB/S2420MB/S

    lzo1x2.10-1

    2.106

    690MB/S820MB/S

    lz41.9.2

    2.101

    740MB/S4530MB/S

    lzf3.6-1

    2.077

    410MB/S860MB/S

    snappy1.1.8

    2.073

    560MB/S1790MB/S

    從一個常見的場景出發,應用多次寫入壓縮率各不相同的數據,邏輯寫入量為36KB,如下圖所示:

    muaqqq.png

    按照前面所示的壓縮率,最理想的情況是壓縮后占用15.2KB。

    rqYfm2.png

    但現有的空間管理實踐會占用更多的物理空間,首先寫入時需要按照文件系統頁對齊寫入(假設4KB),占用物理空間為48KB,數據存儲分布如下圖所示:

    Q7FrAb.png

    iyYfu2.png

    但因為壓縮后數據依然需要按照文件系統頁大小(4KB)對齊,數據存儲分布如下圖所示:

    mqem2u.png

    所以實際占用的物理空間是36KB離預期的壓縮率相去甚遠。

    uQJfeu.png

    為進一步提升壓縮效率,通常會進一步壓實(compaction)空間,壓實后數據存儲分布如下:

    iMZ7be.png

    這時占用的物理空間是16KB,才接近15.2KB。

    可見在工程實踐時,要想在應用場景中獲得可觀的壓縮收益,僅關注數據結構和壓縮算法是不夠的,還要考慮壓實(Compaction)效率,如果還要兼顧算力消耗、IO延時和代碼復雜度等指標,工程難度將指數級提升。

    針對這個場景,支持透明壓縮的計算型存儲CSD2000,將壓縮解壓縮算法offload到盤內FPGA,使計算更靠近數據存儲的地方(“in-situcomputing”),進一步縮短數據路徑,從而提升數據處理的效率。

    對比“軟”壓縮(基于CPU)和硬壓縮(基于FPGA)兩者的收益并不復雜,下面以MySQL為例,將MySQL頁壓縮,MySQL表壓縮和CSD2000透明壓縮三者進行對比,采用TPC-C和TPC-E數據集和負載模型,以壓縮率和數據庫性能(TPS和時延)為指標衡量壓縮效率。

    先看壓縮率,計算型存儲CSD2000提供更高的壓縮率,幾乎是MySQL自帶壓縮的2倍以上,如下所示:

    VBNbum.png

    再看性能,使用sysbench測試1/4/16/64/256/512并發下性能表現,可以觀察到(如下圖所示):

    ≥64并發時,CSD2000QPS/TPS平均提高~5倍,最高提高~12倍,99%平均時延降低68%以上;

    《64并發時,CSD2000QPS/TPS普遍高于普通NVMeSSD20%~50%,99%平均時延降低8%~45%;

    說明:為了便于對比,以普通NVMeSSD指標為基線做歸一化。

    zyQ7ji.png

    QVZrmu.png

    MarkCallaghan(FacebookDistinguishedEngineer)曾經吐槽在數據庫中實現透明頁壓縮并應用在生產環境,工程實現過于復雜,難怪JensAxboe(Linux內核代碼主要貢獻者之一,FIO和IO_URING的作者)建議他把這些工作丟給計算型存儲公司ScaleFlux。而從計算型存儲帶來的壓縮及性能(詳見:可計算存儲:數據壓縮和數據庫計算下推)收益來看已經超額完成任務。

    uIzYN3.png

    計算型存儲和文件系統

    壓縮同時減少數據寫入量(NandWritten)和寫放大(WriteAmplification),但實際的情況會更復雜一些,大多數情況下數據庫運行在文件系統之上。

    yMvaY3.png

    以日志型文件系統ext4為例,設計以下測試驗證日志寫入量與數據庫數據寫入量的比例及透明壓縮對于減少寫入量的收益:

    選用MySQL和MariaDB;

    200GB數據集;

    3種負載模型:Insert/Update-Index/Update-Non-Index;

    兩種數據訪問方式:熱點集中(Non-uniformKeyDistribution)和全隨機(UniformKeyDistribution);

    最終測試結果如下:

    因為文件系統的WAL(WriteAheadLog)機制,加上日志的稀疏結構,日志寫入量占整體寫入量20%~90%,可見文件系統日志寫入量可能大于上層應用(數據庫)的數據寫入量;

    透明壓縮對于減少數據庫數據量的寫入效果明顯,對于減少日志系統寫入量的效果更加顯著,全部測試場景減少日志寫入量約4~5倍;

    說明:以普通NVMeSSD指標為基線做歸一化,直方圖面積越小,數據寫入量越少。

    ieMbi2.png

    EjANRf.png

    人類的智慧注定都要在山頂相遇

    亞馬遜經常談論單向(one-way)和雙向(two-way)門決策。雙向門決策容易逆轉,例如A/Btest,這類決策可以快速采取行動,即使失敗,成本也不高。單向門決策大多數時候不可撤銷,必須”大膽假設,小心求證“。Nitro顯而易見是一個單向(one-way)門決策,即便是2012年開始,AWS也花了足足7年時間才完整落地。

    在異構計算領域,頭部云計算廠已經達成共識,相關產品也加速推出,包括支持計算下推的阿里云PolarDB(詳見:可計算存儲:數據壓縮和數據庫計算下推),以及AWSre:Invent2020再次提到的基于AUQA(AdvancedQueryAccelerator)節點加速的Redshift。

    風物長宜放眼量,人類的智慧注定都要在山頂相遇。

    責任編輯:haq

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    浪潮存儲推出明星存儲產品,進一步強化自身核心競爭力

    隨著各種新技術的發展,新應用也開始快速滲透到各行各業。在新時代,對數據的海量、實時、多元、多云等需求....
    的頭像 火花 發表于 01-14 11:37 ? 137次 閱讀
    浪潮存儲推出明星存儲產品,進一步強化自身核心競爭力

    全智能錄播系統的組成及應用分析

    伴隨著網絡錄播系統在學校的大量使用,學校面臨解決課堂場景的全方位錄制和直播問題,由于每次上課都需要有....
    發表于 01-14 11:15 ? 73次 閱讀
    全智能錄播系統的組成及應用分析

    AI三巨頭爭霸,“第一股”花落誰家?

    2006年,高中還沒畢業的印奇被清華大學相中,入選該校計算機科學實驗班。該班由世界著名計算機科學家姚....
    的頭像 我快閉嘴 發表于 01-14 10:25 ? 483次 閱讀
    AI三巨頭爭霸,“第一股”花落誰家?

    基于TI DSP器件和MSP430在生物特征識別中的應用研究

    通過當前領先的數字信息技術與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等高科技手段的密切結合,利用人體所....
    發表于 01-14 10:14 ? 265次 閱讀
    基于TI DSP器件和MSP430在生物特征識別中的應用研究

    Rocket MQ存儲與Kafka存儲對比分析

    Kafka單機超過64個隊列/分區,Load會發生明顯的飆高現象,隊列越多,load越高,發送消息響....
    發表于 01-14 10:13 ? 86次 閱讀
    Rocket MQ存儲與Kafka存儲對比分析

    基于嵌入式處理器S3C4510B和μCLinux實現電子交警系統的設計

    近年來智能交通系統發展迅速,它力圖把先進的信息技術、通信技術、計算機技術、電子控制技術等高新技術有效....
    的頭像 電子設計 發表于 01-14 09:41 ? 595次 閱讀
    基于嵌入式處理器S3C4510B和μCLinux實現電子交警系統的設計

    C語言中的位域是什么?

    位域是什么? 有些數據在存儲時并不需要占用一個完整的字節,只需要占用一個或幾個二進制位即可。例如開關....
    的頭像 玩轉單片機 發表于 01-13 16:23 ? 157次 閱讀
    C語言中的位域是什么?

    高精度溫濕度模塊HTW-211的特點及應用

    物聯網時代提供給人們高品質和舒適的生活,智慧城市和智能家居等方案為提高人們的生活品質應運而生。而傳感....
    的頭像 牽手一起夢 發表于 01-13 15:17 ? 194次 閱讀
    高精度溫濕度模塊HTW-211的特點及應用

    IPFS技術與區塊鏈數據存儲融合成為代表技術

    互聯網時代,數據已經成為了企業的核心資產,大數據時代的數據被稱為未來的“石油”。而區塊鏈的分布式存儲....
    的頭像 存儲D1net 發表于 01-13 15:04 ? 233次 閱讀
    IPFS技術與區塊鏈數據存儲融合成為代表技術

    恒溫恒濕箱LHS-150SC產品特點的簡單介紹

    恒溫恒濕箱LHS-150SC產品特點: ● 全新無氟設計,使你始終走在健康生活的前沿。 ● 采用鏡面....
    發表于 01-13 13:16 ? 44次 閱讀
    恒溫恒濕箱LHS-150SC產品特點的簡單介紹

    亞馬遜敦促法官不要恢復對Parler的網絡托管服務

    1月13日上午消息,據報道,亞馬遜最近敦促法官不要下令讓該公司恢復對Parler的網絡托管服務,理由....
    的頭像 電子魔法師 發表于 01-13 11:34 ? 349次 閱讀
    亞馬遜敦促法官不要恢復對Parler的網絡托管服務

    亞馬遜云服務(AWS)是如何成為全球云計算一哥的?

    亞馬遜云服務(AWS)是如何成為全球云計算老大的,它做云有沒有一套可借鑒的方法論?
    的頭像 我快閉嘴 發表于 01-13 11:32 ? 698次 閱讀
    亞馬遜云服務(AWS)是如何成為全球云計算一哥的?

    中國電子信息工程科技發展十四大趨勢

    1月5日,中國工程院信息與電子工程學部、中國信息與電子工程科技發展戰略研究中心發布“中國電子信息工程....
    的頭像 傳感器技術 發表于 01-13 11:29 ? 461次 閱讀
    中國電子信息工程科技發展十四大趨勢

    簡易型恒溫恒濕箱的簡單產品描述

    產品描述 恒溫恒濕箱LHS-150SC產品特點: ●?全新無氟設計,使你始終走在健康生活的前沿。 ●....
    發表于 01-13 10:07 ? 36次 閱讀
    簡易型恒溫恒濕箱的簡單產品描述

    長春光機所第二屆科普講解比賽圓滿落下帷幕

    1月6日,由長光科普協會主辦的長春光機所第二屆科普講解比賽于研發大廈西側報告廳圓滿落下帷幕。黨委辦公....
    的頭像 中科院長春光機所 發表于 01-13 09:57 ? 256次 閱讀
    長春光機所第二屆科普講解比賽圓滿落下帷幕

    什么是計算機視覺看了就知道

    什么是計算機視覺
    發表于 01-11 07:47 ? 0次 閱讀
    什么是計算機視覺看了就知道

    存儲級內存取代NAND閃存的可能性分析

    存儲級內存(SCM)取代NAND閃存的可能性分析 ...
    發表于 01-05 06:23 ? 0次 閱讀
    存儲級內存取代NAND閃存的可能性分析

    教程 NAS網絡存儲中建立iSCSI 增加電腦硬盤存儲空間

    iSCSI Target 可以輕松管理iSCSI服務,iSCSI Target 是一個網絡磁盤空間,可以被iSCSI 服務器或NAS 存儲設...
    發表于 12-30 18:12 ? 202次 閱讀
    教程 NAS網絡存儲中建立iSCSI 增加電腦硬盤存儲空間

    利用計算機仿真實現噪聲或雜波平均電平的監測系統設計

    目標檢測判決準則及恒虛警檢測原理   ...
    發表于 12-23 06:23 ? 0次 閱讀
    利用計算機仿真實現噪聲或雜波平均電平的監測系統設計

    S7-200SMART不能與計算機通信的原因及解決辦法

      在Windows 7操作系統下,STEP 7-Micro/WIN SMART不能與S7-200 SMART通信。運行“PING 192.168.2.1(...
    發表于 12-22 16:14 ? 303次 閱讀
    S7-200SMART不能與計算機通信的原因及解決辦法

    抵消計算機疊代預測的辦法

    發表于 12-21 09:02 ? 606次 閱讀
    抵消計算機疊代預測的辦法

    什么是NaN?

    什么是NaN 會返回NaN的運算
    發表于 12-17 06:13 ? 0次 閱讀
    什么是NaN?

    計算機視覺領域的關鍵技術/典型算法模型/通信工程領域的應用方案

    本文首先總結了計算機視覺領域的重要關鍵技術以及典型算法模型,隨后介紹了這些技術在通信工程領域內設備安裝、施工驗收、三維測...
    發表于 12-03 13:58 ? 101次 閱讀
    計算機視覺領域的關鍵技術/典型算法模型/通信工程領域的應用方案
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