PMEM和存储类内存是否物有所值?

日期: 2020-01-07 作者:Marc Staimer翻译:邹铮 来源:TechTarget中国 英文

自英特尔(Intel)和美光科技(Micron)在2015年7月推出其3D XPoint非易失性存储器以来,IT专业人员一直在谈论此类产品的性价比。对于3D XPoint最初的市场接受度,充其量只能说是冷淡。

但是随着Intel和Micron推出3D XPoint SSD(也称为存储类内存SCM)和DIMM(也称为数据中心持久性内存模块DCPMM,或简称PMEM),并且有实际的基准测试,OEM系统供应商的兴趣不断提高。尽管性能指标令人印象深刻,但没有吸引用户的兴趣。

SCM是3D XPoint的第一个部署。根据ServeTheHome网站的数据,SCM基准通常显示出非常低的延迟,并且IOPS大约是最快的NVMe闪存SSD的三分之二至三倍。而根据AnandTech称,大型数据传输基准已显示多达10倍的改进。

也许SCM最重要的性能优势是其较小的写入延迟,这对于NAND闪存而言很难实现。SCM主要用于高性能存储阵列,尽管它也可用于服务器。

性价比难题

对于很多IT专业人员而言,问题在于性价比。对于相同容量,SCM的平均价格点通常比最快的NVMe闪存SSD高出四到五倍。这意味着但从性价比来看,并没有太多价值。SCM的价值在于可从中获益的应用程序,以及该性能改进带来的 “线上”收益。

对于很多IT专业人员而言,线上收益是新概念。这是指来自来自更快响应时间和更早进入市场时间的收益-如果没有这种性能改进就不会有该收益。其中一个很好的例子是高频交易,其中延迟减少10倍可以返回数百万的收入。对于其他企业而言,延迟时间和响应时间的改善可以缩短产品上市时间,并提高市场份额,如果上市时间延迟则不会有这些收益和利润。

那么,哪些应用程序从SCM中受益最大?那些需要较低的读写延迟和大量数据传输的应用。数据库和各种AI技术(包括机器学习、深度机器学习和神经网络)都可受益于减少的写入和读取延迟。数据仓库、大数据分析和高性能计算则可受益于更快的大数据传输。

工作原理

DCPMM或PMEM呢?在我们了解如何有效利用这项技术前,我们需要一些背景知识。

在本文撰写时PMEM仅可从Intel获得。它是基于DDR4标准的DIMM规格的3D XPoint。它包括每DCPMM128 GB到512 GB。每个CPU或插槽最多有6个DCPMM。每个DCPMM与DRAM DIMM配对。DCPMM支持需要第二代或更高级的Intel Cascade Lake处理器。

按字节为单位来看,DCPMM的成本约为DRAM的一半,但速度要慢10倍左右。两者均以字节模式写入。这里的关键区别在于数据持久性。即使断电,PMEM也可以用作永久内存。由于它基于非易失性3D XPoint技术,因此数据不应该总是持久的吗?答案是肯定的。

PMEM有两种模式:内存模式和应用程序直接模式(AppDirect)。内存模式通常会使用持久性内存,使其看起来就像是DRAM。当使用PMEM时,系统会看到更大的DRAM分配。它使用DCPMM作为主存储器,而DRAM DIMM作为快速缓冲区,用于快速存储所需数据。在性能方面,这比使用DRAM缓冲NVMe NAND闪存SSD更好。内存模式最好的部分是它不需要更改应用程序或文件系统即可使用PMEM,它即插即用。但是,数据不被认为是持久性的。要保持持久性,需要AppDirect。

持续优势

AppDirect使DCPMM的外观、感觉和行为像RAM磁盘一样。即使关闭电源,数据仍然存在。这可以实现快速重启,从而最大程度地减少停机时间和数据丢失,尽管它本身不能启动。 AppDirect之所以吸引关系数据库是因为,当在运行内存时,它可简化原子性、一致性、隔离性和持久性要求。更大的内存大小也使在内存中几乎所有数据库的运行变得更加容易。但是与内存模式不同,AppDirect不能即插即用。它需要修改应用程序,可能还需要修改文件系统,而不是一项琐碎的任务,而且可能是一项巨大的任务。

一种知名的AppDirect部署是具有Exadata X8M的Oracle数据库。甲骨文跨融合以太网使用AppDirect进行远程直接内存访问,以整合所有DCPMM在存储服务器中,使它们对于所有数据库服务器都显示为单个持久内存池(每个机架最高27 TB)。这样做的结果令人惊讶,可提供19 µs或更短的延迟以及1600万个8K SQL读取IOPS。甲骨文以与其非永久性存储器Exadata X8相同的价格提供该产品,Exadata X8具有250 µs的延迟和657万个8K SQL读取IOPS。在相同价格下,延迟降低了10倍以上,IOPS则提高了约2.5倍。

这让我们回到最初的问题? SCM和PMEM物有所值吗? 答案是:“看具体情况。”这取决于更低的延迟、更快的响应时间和更快的大数据吞吐量是否会显着提高生产力、上市时间和业务收入。最终还取决于性价比。

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