Sensationell niedrige 0,08 US-Dollar pro SPC-1-IOPS – Datacore lässt wesentlich teurere Systeme meilenweit hinter sich (Quelle/Grafik: Datacore/Storage Performance Council)Viele IT-Unternehmen – Server- und Storage-Systemehersteller – reichen ihre Lösungen Storage Performance Council zum sogenannten SPC-1-Benchmark ein. Landet man weit vorne, wird darüber verständlicherweise sehr gerne berichtet. Das machte jetzt auch DataCore Software, aber trotzdem liegt der Fall hier etwas anders. Das Unternehmen reichte ihre brandneue »Parallel I/O«-Software, die erst vor zwei Monaten auf der »Cloud Expo Europe« in Frankfurt vorgestellt wurde, in Verbindung mit einem handelsüblichen Lenovo-»x3650 M5«-Server ein. Die Lösung hat einen Listenpreis (inklusive drei Jahre Support) von nur 38.400 US-Dollar – und trotzdem hängte man wesentlich teurere Systeme meilenweit ab.

Der Benchmark umfasste OLTP- und lastenintensive Datenbankanwendungen, wobei das Datacore/Lenovo-System 459.290,87 SPC-1-IOPS generierte. Damit landete man bereits auf Platz neun der IOPS-Hitliste, was für einen New-Entry bereits mehr als beachtlich ist. Doch das sensationelle ist dabei das Preis-Leistungs-Verhältnis: Rechnet man die günstigen Gesamtkosten (38.400 US-Dollar) auf die IOPS um, ergeben sich gerade mal Kosten von 0,08 US-Dollar pro SPC-1-IOPS. Und in dieser Hitliste katapultierte sich Datacore damit an die Spitze. (Konkret wurden die Tests auf einem Lenovo-Server mit Intel-Xeon-E5-2600-v3-Mehrkernprozessoren mit SSD- und Disk-Ressourcen durchgeführt.)

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»Parallel I/O« für die neue Rechenzentrums-Infrastruktur

Auswahl an bekannten Storage-Systemen, die Datacore beim SPC-1-Benchmark hinter sich lässt (Quelle/Grafik: Datacore/Storage Performance Council)Verständlich, dass wir kürzlich einen sichtlich entspannten und bestens gelaunten Datacore-CEO George Teixeira in München trafen, der uns die Hintergründe etwas erklärte: »Mit dem Einzug der Mehrkernprozessoren und der Virtualisierung in die Rechenzentren kümmerten sich alle Beteiligten darum, die Applikationen und VMs so problemlos wie möglich von einem Core zum nächsten zu verschieben, oder einer VM auch mehrere Cores zuzuweisen. Der Nachteil, wie sich mittlerweile herausstellt, ist, dass immer mehr I/O-Vorgänge von Anwendungen auf demselben System ausgeführt und von diesem verarbeiten müssen. All diese VMs und Anwendungen teilen sich eine I/O-Bandbreite, weshalb es wieder zu neuen Engpässen kommt.«

Bildlich und vereinfacht gesprochen, werde beispielsweise bei einer 8-Core-CPU sieben VMs/Applikationen jeweils ein Core zugewiesen, und diese müssen sich dann die eine übriggebliebene Core für die I/Os teilen. »Das Schlüsselelement, das hier in modernen Rechenzentren fehlt, ist eine Software, die die Vorteile dieser leistungsstarken Mehrkern-Verarbeitungsleistung zugänglich machen kann«, erläutert Teixeira.

I/O-Bandbreite fast beliebig jeder Applikation zuweisbar

Die Zusammenfassung der SPC-1-Benchmark-Ergebnisse von ESG Lab verweisen nicht nur auf die IOPS, sondern auch auf die beeindruckende Response-Time (Quelle: ESG Lab)Doch die hat jetzt Datacore mir ihrer Parallel-I/O-Software parat. »Egal, welche Applikation über unserer Software läuft und wie viel IOPS sie braucht – wir weisen ihr die entsprechende I/O-Bandbreite zu«, erklärt Teixeira. »Mehrkern-Prozessoren in Kombination mit dem flexiblen Zuweisen von IOPS – das ist jetzt der Game-Changer.«

Die Software ist Teil des PSP-4-Updates (Produkt-Service-Pack) für Datacores Kernprodukt »SANsymphony-V10«. Teixeira deutete uns gegenüber an, dass die Parallel-I/O-Software möglicherweise als eigenständiges Produkt auf den Markt kommen könnte, um die modernen Rechenzentrums-Infrastrukturen besser zu adressieren. »Datacore Parallel Server« lautet dafür schon jetzt der interne Projektname. Möglicher offizieller Ankündigungstermin: Mitte/Ende zweites Quartal – dieses Jahr!

Nächste Datacore-Benchmark-Testergebnisse noch mal um den Faktor 3 besser?

George Teixeira, CEO, Datacore SoftwareVorher soll es aber noch weitere SPC-Benchmark-Veröffentlichungen für Hochverfügbarkeitskonfigurationen in Mehrkernarchitekturen und zukunftsweisende I/O-Verarbeitung innerhalb und außerhalb von Servern geben. »Wir fangen jetzt erst an, das volle Potenzial unserer I/O-Architektur zu demonstrieren«, freut sich Teixeira. Er deutet an, dass die nächsten Benchmark-Ergebnisse voraussichtlich noch mal um den Faktor 3 besser werden. Ein möglicher Ankündigungstermin dafür könnte die CeBIT in zwei Monaten sein.

Um die jetzigen SPC1-Benchmark-Ergebnisse besser einordnen zu können: Sie bedeuten eine Verbesserung von über 300 Prozent zum alten Rekord von 0,24 US-Dollar, gehalten von Infortrend »EonStor DS 3024B1«. Bei der Lenovo-Datacore-Lösung handelt es sich übrigens um ein hyperkonvergentes Komplettsystem. Lediglich Datacore und IBM haben bislang eine solche Hyper-converged-Lösung, die Applikationen und Storage zusammen in einem Komplettsystem enthält, dem SPC-1-Test unterzogen. Der »IBM Power 780«-Server verarbeitete dabei 780.081,02 SPC-1 IOPS für Gesamtkosten von 3.557.709 US-Dollar, was ein Ergebnis von 4,56 US-Dollar pro SPC-1-IOPS ergibt – noch mal zur Erinnerung: Datacore kommt nur auf 0,08 US-Dollar pro SPC-1-IOPS. Der Vergleich ist frappierend.

Datacore fordert jetzt Nutanix und Simplivity heraus

Teixeira wird deshalb richtig mutig: »Wir rufen andere Anbieter wie Nutanix oder SimpliVity dazu auf, ebenso SPC-1-Benchmarks zu veröffentlichen, um sie unseren Ergebnissen gegenüberzustellen. Kunden können dann die implizierten Kosten vergleichen. Es wurde viel darüber spekuliert, wie diese Systeme bei hohen I/O-Lasten durch geschäftskritische Unternehmensanwendungen funktionieren. Der offengelegte SPC-1-Prozess würde einen objektiven Vergleich vor einer Kaufentscheidung erlauben.«

Teixeira räumt übrigens ein, dass die Idee für die Teilnahme am SPC-1-Benchmark von Lenovo stammte: »Lenovo hat uns ursprünglich dazu motiviert, den SPC-1-Benchmark zu absolvieren, um unter Beweis zu stellen, dass wir die volle Leistungsfähigkeit ihrer Multi-Core-Server nutzen können und damit diffusen Performance-Behauptungen im Hyperkonvergenz-Umfeld entgegentreten. Schnell wurde klar, dass wir mit Parallel I/O eine echte ‚Rakete’ besitzen.«

Stefan von Dreusche von Datacore erläutert »Parallel I/O« auf der »Cloud Expo Europe im Video-Interview mit speicherguide.de