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Datacore durchbricht erstmals 5-Millionen-IOPS-Schallmauer

Erstmals mehr als fünf Millionen IOPS – die Ergebnisse aller Benchmarks für die Datacore-Parallel-I/O-Technologie zeigen: die Parallel-Ära ist eingeläutet (Bild: Datacore)Erstmals mehr als fünf Millionen IOPS – die Ergebnisse aller Benchmarks für die Datacore-Parallel-I/O-Technologie zeigen: die Parallel-Ära ist eingeläutet (Bild: Datacore)Bei den Benchmark-Ergebnissen rund um die Parallel-I/O-Technologie von DataCore Software geht es derzeit Schlag auf Schlag – und dieses Mal ist es ein noch deutlicherer Schlag ins Gesicht der Marktmitspieler: Mit 5.120.098,98 SPC-1 IOPS gemäß dem Storage Performance Council (SPC) wurde erstmals die 5-Millionen-IOPS-Schallmauer durchbrochen. Regelrecht düpierend für die auf die Plätze verwiesenen Verfolger: Der erzielte Wert bedeutet mehr I/O-Operationen pro Sekunde als die beiden bisher Führenden – Huawei »OceanStor 18800 V3« (3.010.007,37 SPC-1 IOPS) und Hitachi »VSP G1000« (2.004.941,89 SPC-1 IOPS) – zusammen.

Datacores Rekordergebnis wurde in einer Hyperkonvergenz-Konfiguration auf zwei Standard-Lenovo-Servern erzielt, die über Fibre-Channel mit zwölf externen Hosts verbunden waren; die Hosts waren dafür zuständig, den notwendigen I/O-Verkehr über anspruchsvolle Unternehmens-Applikationen zu generieren. Auf dieser 2-Knoten-Konfiguration arbeitete die Software-Lösung »DataCore Parallel Server«; dieser nutzt modernes Multicore-Computing, um I/O-Prozesse parallel zu verarbeiten. Und so werden Standard-Rechner in hochperformante Server verwandelt. (Anm.d.Red.: Der »DataCore Parallel Server« ist derzeit noch nicht als Einzelprodukt verfügbar; es dürfte allerdings nicht mehr lange dauern, bis er offiziell angekündigt wird.)

Beeindruckend ist indes nicht nur die IOPS-Leistung, sondern auch der Preis des zum Benchmark eingereichten Systems: Die Datacore-Lösung kam auf nur 506.525,24 US-Dollar. Damit bot Datacore ein Preis-Leistungs-Verhältnis von 0.10 US-Dollar pro SPC-1 IOPS – ein um das Siebenfache besserer Wert als die Vergleichsysteme. Für ein System auf diesem Leistungsniveau muss der Anwender üblicherweise mehr als zwei Millionen US-Dollar investieren. So kosten das Huawei-Oceanstor-System und das Hitachi-VSP-System jeweils bei über zwei Millionen US-Dollar.

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»DataCore Parallel Server« haucht Fibre-Channel-SAN wieder richtig Leben ein

Zusammenfassung der Testumgebung, die mehr als fünf Millionen IOPS erzielt (Bild/Quelle: Storage Performance Council)Zusammenfassung der Testumgebung, die mehr als fünf Millionen IOPS erzielt (Bild/Quelle: Storage Performance Council)Die durchschnittliche Antwortzeit unter Vollauslastung ist ein weiterer aussagekräftiger Indikator für den Nutzen eines Systems, insbesondere für Anwender, bei denen es darum geht, schnell große Datenmengen auszuwerten und damit einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Die Datacore-Parallel-Server-Software erreichte im Durchschnitt eine Antwortzeit von 280 Mikrosekunden (0,28 ms) während des achtstündigen SPC-1-Dauertests. Die bislang führenden Systeme von Huawei und Hitachi zeigten mit 0,92 und 0,96 Millisekunden im Schnitt dreimal langsamere Antwortzeiten.

Die Leistung ist umso beeindruckender, als sie auf einem externen System erzielt wurde, das über ein Fibre-Channel-SAN angebunden war, wo andere Produkte erheblich höhere Latenzzeiten aufwiesen. Mit seinen Partnern QLogic, Brocade und Lenovo konnte Datacore eine Konfiguration präsentieren, die eindrucksvoll unter Beweis stellte, dass moderne Fibre-Channel-SANs kein Hindernis für extrem schnelle Storage-Performance darstellen müssen.

»DataCore Parallel Server« dürfte Systeme- und Storage-Markt erst noch richtig durchschütteln

George Teixeira, CEO, Datacore Software (Bild: speicherguide.de)George Teixeira, CEO, Datacore Software (Bild: speicherguide.de)»Datacores neue Parallel-I/O-Technologie mit ihrer hohen Leistung dürfte für viele Kunden attraktiv sein, die ihre Anwendungen beschleunigen wollen, ohne Unsummen dafür ausgeben zu müssen«, sagt Steven Hill, Senior Analyst für Speichertechnologien bei 451 Research. »Wenn die Benchmark-Ergebnisse sich auch in der realen Anwendungswelt bestätigen, könnte die Datacore-Parallel-Server-Technologie sowohl den System- wie den Storage-Markt heftig in Bewegung bringen.«

Mit der Vorlage des vierten SPC-1-Benchmark komplettiert Datacore eine beeindruckende Serie von Rekordmarken in sämtlichen praxisrelevanten SPC-1-Kategorien, darunter die Gesamtdurchsatzleistung SPC-1 IOPS, die durchschnittliche Antwortzeit bei Vollauslastung sowie das Preis-Performance-Verhältnis nach SPC-1. In den intensiven, kontrollierten und dokumentierten Testverfahren wurden dem SPC-1-Gremium Single-Node-Systeme ebenso wie hochverfügbare Zwei-Knoten-Konfigurationen erfolgreich zur Prüfung vorgelegt. Die Vorlage des letzten Benchmark-Ergebnisses ist erst wenige Tage her.

Für I/O und Speicher-Architekturen bricht eine neue Ära an

»Der erzielte Rekord stellt natürlich eine hervorragende Leistung dar, aber eigentlich ist er für Datacore nur der Ausgangspunkt dafür, was mit Parallel-I/O- und Multicore-Technologie möglich ist – und hier scheint es keine Begrenzungen mehr zu geben«, sagt George Teixeira, CEO von Datacore. »Die Ergebnisse wurden schließlich auf zwei kleinen Standardrechnern erzielt! Die Flexibilität unserer Software erlaubt es, dass weitere Kerne und mehr Server-Knoten dazu gekoppelt werden, aber es war nicht unser primäres Ziel, nur eine Top-Leistungsziffer abzuliefern. Vielmehr wollten wir demonstrieren, dass für I/O und Speicher-Architekturen durch Parallel-I/O-Technologie ein neues Zeitalter angebrochen ist. Wir liefern den Beleg, dass das Moore’sche Gesetz – leicht modifiziert – auch weiterhin gilt.«

Die Software-Architektur des Datacore Parallel Server zielt auf I/O-intensive und latenzsensitive Applikationen ab. Die Technologie verwandelt Standardrechner in leistungsstarke Parallel-Storage-Server. Dabei werden eine Vielzahl von unabhängigen I/O-Streams simultan über mehrere CPU-Kerne ausgeführt, was die Abarbeitungszeit dramatisch verkürzt. So werden die von der bislang üblichen seriellen Verarbeitung gesetzten Grenzen und Engpässe beseitigt, und die Server können weit mehr Arbeiten durchführen und dabei I/O-intensive Anwendungen signifikant beschleunigen.

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