Nutanix AES: 事例によるパフォーマンス パート2

  • 19 April 2019
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本記事はn0derunnerに2018年12月18日に掲載された記事の日本語ヴァージョンです。
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大規模なデータベースの読み込みパフォーマンスを2倍まで解決する方法は?

Nutanix AOS 5.10は自律化エクステントストア(Autonomous Extent Store - AES)と呼ばれる機能を搭載しています。AESはこれまで存在していたデータローカリティを補完し、効率的にメタデータにローカリティをもたらします。巨大なデータセット(例えば 20%のホットデータを含む10TBのデータベース)において、2TBのホットデータセットに対してランダムアクセスを行った際にスループットが2倍改善するという結果を得ています。


我々の実験では故意にワーキングセットを大きくして、メタデータがキャッシュ内に収まらないようにしています。2TBを100%ランダムなアクセスパターンでまんべんなくアクセスし、2TB全てのデータにアクセスするまでにかかる時間を記録しました。同じハードウェアを利用し、AESを有効にした場合、その時間は半分になりました。チャートで確認できるとおり、スループットは期待通り2倍になっています。

AESによるメタデータのローカライゼーションがこの2倍の改善に貢献しています。AESはメタデータの殆どをノードのローカルに維持します - ですから、ネットワークを超えてデータを取得する必要がありません。加えてAESはDRAM内にメタデータをキャッシュする必要性も低減しています。これはローカルアクセスが非常に高速だからです。非常に巨大なデータセットについてはメタデータの回収がアクセス時間の大部分を締めているケースがあります。これはあらゆるストレージについて言えることです。今回我々が示したとおり、メタデータの解決のスピードアップによってスループットについて劇的な改善が行われるのです。

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パフォーマンスがよくなることはいいことだ!

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