今年9月,戴尔科技集团宣布了为非结构化数据而生的PowerScale率先引入QLC SSD。这一举措不仅为用户进一步降低全闪存储的整体TCO成本打开了空间,也是QLC进入企业级市场的重要信号。
在之前的文章里(戴尔PowerScale率先引入QLC),我们详细介绍过戴尔如何通过存储系统整体性能优化、体系架构设计、读写机制、维保等多重措施,从而打消用户普遍担心的QLC寿命问题。
不过对SSD而言,可靠性只是用户关心的其中一个问题,性能同样至关重要。搭载QLC SSD的PowerScale,实际性能表现会如何呢?
专业评测机构StorageReview对其进行了测试。
戴尔首款引入QLC的
全闪存存储
戴尔PowerScale是一款提供可扩展性、灵活性和简单性的横向扩展NAS解决方案。无论数据类型、所在的位置或数据量如何,用户的数据湖始终易于管理、易于扩展、易于保护,并且足够简单,能够应对当今和未来的严苛工作负载。
在PowerScale F900和F600全闪存型号中,戴尔新增了15TB和30TB的QLC SSD,从而带来了更多的灵活性和选择。特别是对30TB QLC SSD的支持,进一步提高了PowerScale的容量密度,并为用户降低了闪存成本。
而为了更好了解QLC SSD和TLC SSD的性能对比情况,StorageReview通过PowerScale F600,分别测试了在QLC SSD与TLC SSD下的性能表现。
PowerScale QLC SSD
性能测试
在大块顺序读写测试中,节点使用了128K的工作负载来测量读取速度。在这里,QLC SSD的性能相比TLC SSD提高了4.18%。使用512K传输大小来衡量写入性能时,QLC SSD的写入速度提高了4.56%。
而对于随机读工作负载,将传输大小降至4K,QLC SSD以0.47%的优势略微超过TLC SSD。转向纯写入工作负载并保持4K随机传输大小,TLC和QLC SSD没有显示出性能上的差异。
接下来是32K随机读和写测试。在这里,我们再次看到 PowerScale F600 节点的 TLC和QLC配置之间的微小的性能差异。
◆32K随机读,QLC SSD比TLC SSD提高了1.88%。
◆32K随机写,QLC SSD比TLC SSD提高了2.67%。
最后,StorageReview以20MB的并发吞吐量测试,来衡量传输数百万文件的读写性能。在这里,QLC SSD 的读取性能提高了1.45%,写入性能提高了2.32%。
接下来,StorageReview测试了涵盖不同应用场景的SPEC测试,包括SPEC软件构建、SPEC电子设计自动化和SPEC基因组学。
在SPEC 2020 SWB指标中,QLC SSD配置的性能下降了-2.27%。
在SPEC 2020 EDA 中,QLC SSD保持了接近的性能差距,仅下降了-1.69%。
在SPEC 2020 Genomics的测试中,QLC SSD的差距继续缩小,仅相差-1.32%。
此外,另一个与性能不完全相关,但可以衡量SSD速度的是PowerScale F600 节点在单个驱动器发生故障时重建的速度。
在这个领域,用TLC SSD测量F600节点的重建速度为681GB/小时,而QLC SSD的重建速度为720GB/小时。
总结
通过StorageReview的性能测试对比,我们能够直观看到PowerScale下的TLC SSD和QLC SSD几乎不存在性能差异,无论在大型或小型合成工作负载、并发工作负载和SPEC应用工作负载,它们的性能都非常接近,甚至在某些情况下,QLC略微超过了TLC。这也为考虑转向QLC PowerScale的用户提供一个重要参考。
而根据戴尔的内部测试数据,配备QLC SSD的 PowerScale可提供:
●与当前容量最大的节点相比,每TB所需的功耗和机架空间减少一半,效率更高。
●与当前的全闪存驱动器相比,原始集群容量高出多达2 倍。
●与当前的全闪存驱动器相比,原始节点密度高出多达2 倍。
●每TB的价格比当前的全闪存驱动器低19%。
由此可见,搭载QLC SSD的PowerScale不仅可以提供与TLC SSD相同的性能水平,同时只需要一半的功耗和一半的机架空间。
这为同时需要性能、可靠性和容量的NAS工作负载提供了最佳经济性,使其成为金融、媒体和娱乐、人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)的理想选择。
“
当TLC SSD与QLC SSD在PowerScale系统上相互比较时,我们从未见过超过5%的工作负载性能差异。这意味着就应用而言,实际上没有区别。即使在单个驱动器故障等恢复情况下,PowerScale F600 节点的重建时间也没有增加。戴尔在设计PowerScale以适应存储技术方面做得很好。
——StorageReview
”
审核编辑 :李倩
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原文标题:用上QLC的PowerScale,性能如何?
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