存储系统IOPS设计需解决的问题及服务功能

存储系统设计始终需要在三个参数间进行权衡：容量、吞吐量和IOPS。不幸的是，对于系统工程师而言，存储组件的物理限制不允许独立设置这三个参数-至少不能在硬件中设置。

这种参数关联性迫使设计人员在容量和性能之间进行选择。你需要更多的吞吐量？你可以部署更多的主轴或SSD控制器，但这会导致未使用的容量。

如果工作负载需要为微小数据集提供高I / O吞吐量，则会突显预配置IOPS与容量的难题。作为示例，在Azure反馈门户上的评论说明无法独立于Azure托管磁盘的容量来提供性能。

软件定义存储（SDS）可以解耦这些参数，通过在存储资源和组件之间放置逻辑抽象层。此外，集中式软件控制平面使云存储服务能够细粒度地提高容量，通过在存储节点和驱动器之间分布逻辑块卷和文件共享。

即使超大规模分布式存储系统都可以进行独立优化，如下所述，但由于提供它们的成本高昂且需求稀少，因此只有少数服务可以支持这种选项。

问题的根源和早期解决方案

IOPS与容量之间的关联源于旋转磁盘和硬盘磁头的机械限制，我们只有四种方法可增加IOPS：

• 更快的转速
• 更高密度磁性介质
• 更多读写头
• 更大RAM缓存

尽管SSD消除对吞吐量和I / O的机械限制，但它们还有其他限制，包括：

• 存储单元读取和写入 *** 作的速度
• NAND闪存种大型内存块，这会导致写放大和访问延迟
• 驱动控制器的吞吐量受嵌入式微控制器单元和内存缓冲区、NAND I / O和SATA接口速度的限制

这些对SSD吞吐量和IOPS设置上限，尤其是对于随机写入而言，其延迟可能是顺序写入的10倍。