由浪潮8控存储登顶SPC-1所想，存储系统一个长期被忽略的指标

Topics：

1. 浪潮AS5500G5 8控性能夺冠
2. 讨论长期以来被忽略的一个存储系统性能指标
3. 新指标对业务应用的意义

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浪潮AS5500G5 8控性能夺冠

日前，存储性能委员会（Storage Performance Council,简称SPC）公布了最新的SPC-1基准评测报告，浪潮存储AS5500G5以超330万IOPS（每秒读写操作的次数）、0.387ms时延的评测值，创造了8控存储产品性能的全球最高成绩。这是继16控存储性能领跑 之后，浪潮存储在8控领域再次突破，成为唯一在两大存储主流市场夺冠的厂商。

8控和16控存储是业界的主流产品，主要覆盖15K–100K美元的市场，占整体存储市场份额的60%左右。浪潮存储在这一领域的性能优势，将提升浪潮存储在主流市场的产品竞争力。

本次，浪潮存储以超大比分成功击败华为，夺冠8控性能首位，应该说，这是浪潮存储这些年苦练内功的印证。浪潮存储坚持了近二十年的技术创新和积累，这方面完全没有捷径可走，不仅在硬件设计上下苦功和创新，比如多控之间的信息同步链路，率先采用基于Optane介质的缓存层等等，更关键的是在软件层面的深层优化，比如用户态驱动，QoS，智能感知等等。

浪潮存储在8控存储赛道上具有性能和性价比双重领先优势，在同等控制器配置、同等IT建设成本下，能够支撑更多的数据并发访问，带来业务体验的升级。

SPC-1评测显示，8控存储性能前三名的评测值分别为330万、270万和160万IOPS，浪潮8控存储性能比第二名、第三名分别高出约22%和106%。同时，存储性价比（$/KIOPS）也一直是影响企业决策的重要因素，浪潮8控存储每KIOPS价格为$295.73，第二和第三名价格分别为$481.08、$445, 浪潮8控存储价格比第二名、第三名低63%和50%。

在看得见的测评成绩背后，是看不见的技术创新。本次评测中，浪潮AS5500G5相比曾问鼎“中端存储性能第一”的上一代浪潮AS5500G2，在软硬件技术上大幅升级，带来SPC-1性能翻番、延迟减半，实现8控性能全球夺冠。其中在硬件层面，AS5500G5采用全新一代硬件平台，对CPU、芯片、规格和扩展性进行全面升级，此次评测，AS5500G5前端配置4个双控节点，每控搭载英特尔新一代至强CPU、128GB缓存，后端采用全闪配置，部署1.92TB TLC SSD；在软件层面，浪潮AS5500G5基于iTurbo智能引擎技术和全闪I/O栈优化，让存储系统可根据前端应用自动匹配不同数据处理策略，进行智能的IO感知、路径选择、组织和调度，让百万级IO指令和数据块在存储系统内高速传输和流动。在每一个IOPS背后，都是这些技术在支撑。

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“综合性能指数”

大家是否还记得，之前冬瓜哥写过关于队列/延迟/并发的这篇文章。都知道IOPS越高越好，但是却少有人深刻的理解IOPS底层的生成机制。有两个因素对IOPS有加成作用，或者说，存储系统终极目标就是这两个参数：

1. 处理单个I/O耗费的时间（延迟）
2. 有多少个并发线程在处理I/O（并发）

显而易见，并发数/延迟=IOPS。当然，现实中的模型远非如此简单，现实中一般采用异构处理流水线方式处理I/O，也就是流水线中的模块处理的是不同I/O的同一个子步骤，与此相比还有同构流水线，具体见这篇文章。一个理想的提升流水线吞吐量的原则，就是将每一步的处理延迟做到相等且最小，或者将慢速处理步骤并行化。这些理论和思考详见《大话计算机》一书。

但是这并不妨碍我们采用等效变换的方式来审视存储系统性能，可以测试出一个存储系统的等效并发度，详见这篇文章。

根据并发数/延迟=IOPS，并发数越高越好，延迟越低越好。前者是可以很容易的实现的，只需要采用高核心数CPU，以及软件的并行化优化，就可以相对较为轻松的达到目的。但是对于延迟的优化，可就是难上加难了，这就像公路，同时修两个车道把路拓宽，简单，但是想把路修成高速路，其耗费的成本就会很高，对于I/O路径，也是一样，优化I/O处理速度的一些办法包括砍掉那些附加软件功能，重写内核，采用用户态驱动绕过内核，等等，这里面哪一样都不简单。

不妨思考一下，既然这样，存储厂商为了实现高IOPS，是否可以疯狂提升并发数，而对延迟不闻不问呢？这样做IOPS确实可以上来，但是只会在压力测试的时候，通过将队列深度提升以满足这些并发线程的胃口，但是延迟并不会有降低。

在实际场景下，相当一部分应用根本不会以高并发异步I/O模式工作，这类应用发出的都是同步I/O，以至于底层队列根本压不满，存储系统的高并发度根本无用武之地，导致实际性能惨不忍睹，详见这篇文章。

那么，既然IOPS越高越好，延迟越低越好，是否可以用IOPS与Latency的比值来断定一款存储系统的真实能力呢？也不客观，因为厂商可以只优化其中一个参数来实现高比值。

冬瓜哥认为，应该用一种横向比较的比值作为性能指标。比如就拿本次登顶8控SPC1的浪潮，和排第二的华为相对比。IOPS越高越好，延迟越低越好，那就用浪潮IOPS/华为IOPS=I，浪潮延迟/华为延迟=L，然后得出I/L=1.828

1.828这个比值，可以体现出厂商在提升并发度同时优化I/O路径降低延迟方面做的工作的一个均衡价值。也可以这么理解，浪潮8控AS5500G5相比华为8控，在综合I/O性能方面为后者的1.8倍。

如果以某个标准模型性能作为参考，算出每个厂商与这个标准值的比值，就可以得出各个厂商的一个标准指数，我们不妨将这个指数称之为 “综合性能指数”。当然，这个指数只是冬瓜哥凭空一想，如果要有使用价值，可能需要更多的完善理论，比如，既然降低延迟很难而且效果很好，是不是对延迟需要有个更高的权重比例，让那些着手降低延迟方面做出突出技术的厂商得到更高的值。毕竟，延迟这个指标在多数应用中的价值更高。

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新指标对业务应用的意义

延迟对性能的影响几乎深入到各个业务场景。例如国有六大行，每天需要处理超过1亿笔交易，这些都对承载核心业务的存储系统性能提出了巨大的挑战，通常情况下，亿级规模用户对存储性能要求就要数十万级别IOPS，同时时延需要保持在1ms以下，而核心数据库和报表业务对IOPS与时延要求会更高。

再看银行数字化营销，针对于银行智能客服、智能投顾、智能风控、智能营销等智能业务场景，涉及到AI的某些特定模型，对存储系统性能要求极为苛刻，尤其是IOPS和时延性能指标。例如，在训练阶段，以大量随机小IO为主，要求存储具备极强的IO并发处理能力；在推理阶段，要求存储时延低，能快速响应。

未来以交易所、理财机构、保险机构为主的金融机构会面临巨大的IT架构压力，其中对存储系统最大的挑战就是IOPS处理能力和控制时延能力。以股票交易为例，交易途中，存储系统需要高并发接收和处理成百万乃至上千万亿的交易数据时，如果并发能力差、时延高，将导致买卖操作的卡顿，引发股民情绪波动，影响满意度，严重的会导致用户流失。

在金融领域，浪潮存储在某大行帮助客户把在线交易量提升3-5倍，在线交易时间缩短10%-30%，银行桌面系统响应时间缩短60%以上，而在AI自动驾驶领域，将模拟计算反馈时间缩短90%以上。其得益于浪潮存储系统对延迟的优化。

综上，综合性能指数对于现代互联网化的业务场景具有深刻价值。

总结：

随着各行业规模的不断扩大，智慧化转型的不断加速，数据应用于营销、决策和分析已经变得越来越重要，快速响应市场变化的能力已经成为企业的决胜因素，而作为坚实的数字化底座，智算中心数据存储性能将持续得到关注，成为转型“标配”。