PowerScale 実機を用いたパフォーマンス確認

1. ファイルアクセス遅延

ファイルアクセスが遅い場合、以下のように様々な問題が考えられます。

PowerScale実機を用いたパフォーマンス確認

2. パフォーマンスツールを用いた調査のポイント

ファイルアクセスの有無で、パフォーマンス状況がどのように変化するのか、サンプルを用い説明します。

PowerScale実機を用いたパフォーマンス確認:検証イメージ

2-1. 特定の端末の抽出-InsightIQ

2-1. 特定の端末の抽出-InsightIQ

2-2. 特定の端末の抽出-DataIQ

2-2 特定の端末の抽出-DataIQ

2-3. CPU使用率

2-3. CPU使用率

2-4. Disk Busy率

2-4. Disk Busy率

2-5. ネットワークスループット

2-5. ネットワークスループット

2-6. キャッシュヒット率

2-6. キャッシュヒット率

2-7. 検証

PowerScale H500(ミッドレンジ)、A200(アーカイブ)それぞれのモデルに対し、クライアントから同様のアクセスを行い、ストレージへの負荷の比較について説明します。

2-7. 検証イメージ:試験1

2-7. 検証イメージ:試験2

2-8. 検証結果

数十GBのファイルを複数端末で書き込んだ場合のA200とH500での性能差を実際に検証しました。

試験1 試験2
A200
最大 3.5Gbps
平均 1.7Gbps
H500
最大 8.0Gbps
平均 2.0Gbps


以降では、 A200とH500のスループット値の差について、InsightIQ、DataIQを用いて調査を行っていきます。

2-9. CPU使用率-InsightIQ

2-9. CPU使用率-InsightIQ

2-10. CPU使用率-DataIQ

2-10. CPU使用率-DataIQ

2-11. Disk Busy率-InsightIQ

2-11. Disk Busy率-InsightIQ

2-12. Disk Busy率-DataIQ

2-12. Disk Busy率-DataIQ

2-13. ネットワークスループット-InsightIQ

2-13. ネットワークスループット-InsightIQ

2-14. ネットワークスループット-DataIQ

2-14. ネットワークスループット-DataIQ

2-15. キャッシュヒット率-InsightIQ

2-15. キャッシュヒット率-InsightIQ

2-16. キャッシュヒット率-DataIQ

2-16. キャッシュヒット率-DataIQ

3. 結論

今回のPowerScale実機を用いたパフォーマンス確認については、以下の通りとなります。
A200 大量のファイルアクセスによってCPU使用率が100%に上昇した。
CPUボトルネックによりネットワークスループットが上昇せず、性能限界に達していることが確認できたため、ノード追加によりCPU負荷を分散し、性能を改善する必要がある。
H500 今回の試験では性能限界に達していなかった

上記結果により、A200とH500のネットワークスループットに差が出ていることが判断できます。

詳細については、弊社までお問い合わせください。

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