emc培训-训练营中文h12116-mance

©2013EMC保留所利EMC确信本物在发布之日内容准确无误。本物中本物的内容按“原样”提供。EMCCorporation对本物的内容不提供的陈述或担保，明确对有特使用、或分发本物所描述的任何EMC都要有相应的证。EMC2、EMC、EMC徽标、Symmetrix、VMAX、VNX、Isilon、FASTXtremXtremIOXtremSF和XtremSW是EMCCorporation在和其他国家/地区的商标或商标。有关EMC产品名称的，请参见htEMCCorporationVMware和vSphere是VMware,Inc.在和/或其他法律辖区的商标或商标。本文提到的所有其他商标均为其各执行...............................................................................................................................闪存与磁盘大有不 目标受 白皮书内容概 背 关键概 测试工 测试计划基础知 一致的随机性 功能性 调整因素和未完成 随机 读/写混 未完成 I/O大 LUN大 LUN的数 绘图内容以及如何阅读绘 IOPS（吞吐量）和阵列饱和 一致 为测试配置阵 为测试准备阵 探讨阵列IOPS和延迟的特 基本特 预期的模式和观察结 扩展性 顺序性 LUN的数 读/写混 探讨数据效率的特 评估内联式重复数据消 后处理式重复数据消 评估实际的原始与可用 探讨一致性的特 降级的系统性 驱动器故 控制器中断和故 探讨VMwareVAAI功能的特 准备测试环 评估XCOPY功 评估WRITESAME功 评估原子测试和设置功 结 后续步 参考资 附录A–优先进行的测试矩 附录B–XtremIO配 执行如今，虚拟服务器、基于云的平台和虚拟桌面正在成为部署新基础架构的标准方式。将很多不同的应用程序整合到一套单个系统内的这种趋势，了有时被称为“I/O混合器”的效应。工作负载总体上变得高度随机，并且跨大部容量同时分布。与此同时，强大的分析正在为组织提升价值，并推动收集和分析海量数据的能力。传统系统采用旋转磁盘和缓存控制器，非常适合具有可管理工作集和顺序足整合基础架构高度随机的需求。闪存并不是新鲜事物，不过最近它们在价格和性能方面的改善，才使得人的准ASSA驱动器（S）的闪存已迅速改进，成为一款比较值得信赖的商品。供应商则迅速加以利用，但很多商家只是用SD替换了旋转磁盘。这样做并不能充分利用闪存的优势，也不能弥补此前的不足。在市场上，有些解决方案比另一些解决方案更好地发挥出闪存的性能。闪存与磁盘大有不传统的磁盘子系统经过优化，以避免随机。阵列控制器尔定律阐述的速度演变发展。20年来，U和了,00盘秒I/O数()，采CU周期和内存容量为代价，来减少对其阵列底层磁盘子系统进行的。对传统进行的测试侧重于检定阵列控制器和缓存的特性。它们是区分磁盘阵列差异的关键因素，并且在实际磁盘时，往往都会受到同一套磁盘技术的限制。机个D器SDO问模式或者数据块范围。这让现在刚刚启动的全新及改进的数据服务得以在市场上成熟起来。但是，SD的速度比写入速度要快很多。如果在同样的闪存位置重复写入数据，闪存也会磨损，其耐用性也将会降低。这了从根本上的重新思考——F)的控制器，以及应该如何测试这些设计才能突显其优势和劣势。本白皮书说明了评估FA时应考虑的重要注意事项。这些闪存阵列采用新技术来协助评估，成实践较少，而且闪存的行为模式可能比较陌生。因此，看完本篇白皮书后，读者将进一步加深了解，从而的选择。目标 白皮书一些配置AFA和准备进试的方法。接下来的四部分内容分别重点探讨了AFA在IOPS和延迟、数据效率能力、响应一致性以及在高性能级别支持虚拟基础架 背闪存是一种基本的介质技术。如果仅依靠其自身，闪存做不了很多工作。企业级闪存解决方案有多种形式的组合套餐：最低延迟的闪存解决方案之一是将置于一张可以直接插进服务器的PCIe卡上。EMC®XtremSF™便是一个典型例子。服务器闪存让应用程序可以极其快速地。但此时的是，要有优秀的（例如XtremSW™Suite）来管理卡里的内容。而且，在服务器之间共享闪存的内容，需要复杂的快速的互联。下一个阶段是，将闪存包在一个可以使用标准协议在多台服务器之间共享的外部装置内。这些装置往往仅有最少的企业级功能，并且侧重基本N的低延迟。闪存装通常基于制的闪存块而构建，这些模块直接装置中，就像内存或夹层卡服务器那样。全闪存阵列可提供企业级功能，例如高可用性、精简资源调配和重复数据消除等。AFASSD构建，带有磁盘接口和热拔插托架，从而让调换故障组件的工作简便易行。EMCXtremIO™阵列基于标准硬件，采用创新的全新的算法，为应用程序提供真实的性能水平、便捷混合阵列将传统的旋转磁盘与闪存设备结合使用。这种闪存通常作为控制器缓存层次结构的延伸，而大部分的创新主要围绕如何管理各层之间数据放置而展开。EMCymetx®VMXECV®EMCIi®D为全自动分层(FAST™)的介质服务器SSD是另一种很受欢迎的选择。SSD直接连接到服务器上，然后由服务器操作系统通过RAID或者分层算法（如果可用）进行管理。EMC提供全球最全面的技术产品组合，并且深知闪存在数据中心中所处的位置。如图1所示，闪存在环境内的众多环节都起到重要作用。将这些技如今，只有EMC可以提供齐全的产品和宽广的视界，让这一切成为现实。图1闪存在数据中心中所处的本白皮书重点全闪存阵列，如图1中左数第二层代表的内容。本白皮书述及的任何和技术，均应在AFA背景下予以解读。EMC产品组合中的其他技术在其他白皮书中进行探讨，如需了解，敬请ht 关键早期闪存阵列开发的关键问题之一，是使用具有标准接口的（如SAS或者SATA），还是使用定制闪存模块，这些模块能够显示为、内存或使用定制驱动器的一些其他设备。某些开发选择利用标准化的SSD，而另一些开发则围绕为单个供应商的规格量身定制的定制闪存模块来构建。使用定制模块可以达到更高的集成度，并潜在地改善了性能和密度。不利的一面是，现在这家供应商要负责与模块相关的所有工作和创新。当整个闪存业刚刚兴起，仅有少数人了解如何最佳利用闪存介质时，这是一种非常受欢迎的方SD使用定制模块实际上就像是在进行一场博弈，而对手是整个SSD行业：在构建企业级逻辑和介质方面拥有几十年经验的公司（例如LSI、Hitachi、Marvell、 等），以及吸引了一些业内最佳工程师的SSD初创公司。使用SSD会给I/O路径增加一些延迟（与附接闪存的PCIe卡相比），但是AFA工程师能够选择同类最佳的SSD，并利用SSD业内快速的创新和持续改进的可靠性。XtremIO便是依靠这些技术娴供应商，而不是孤注一掷地去他们。因此，XtremIO的重点放在开发最丰富的堆栈，而不是去优化闪存设备硬件。闪存是一种固有的随机介质。要从旋转磁盘获得IOPS，最大的障碍在于寻道时间和旋转延迟。如果要进行随机I/O，磁盘需要首先将读的扇区。而闪存仅需指定所需地址，并直接正确的位置。这意味着，无论所需数据驻留在SSD逻辑地址空间的什么位置，时间和延迟始终都会很低。而且，无论后续请求是顺序还是随机放址，SD和闪存模块因自身性质而复杂。闪存介质处于状态，需要搭配为个U（C或载O、动电源管理。这些组件配合作用，以便解决下述概念。某些制造商在可靠性、性能和持续改进方面比其他出色得多。很多设备级别的功能也得以在阵列级别体现。有时，阵列会提升和倍增设备的功能。有时，阵列会假设设备不，或者它需要弥补设备的可能缺陷。XtemO倾向于识别值得信赖的D，且通常会依赖它们的功能。当然，这个阵列也会SD级别发生的任何“”闪存的写入操作比操作更复杂。闪存内容是一项快速且简单的操作。请求了地址和所需的数据长度后，设备U会指定单元的内容，然后将这些内容返回至请求者。而写入操作需要使用新值编程闪存单元，需要更长时间才能完成，并且通常仅在介质的较大扇区才能进行操作。如果该操作是对扇区进行部分覆写，则必须首先内容，并将内容合并到带新数据的设备内存中，然后再将其写入到一个全新的空扇区。如果没有闲置的空扇区，则设备必须首先找到并擦除一个未使用的扇区。唯一的结果便是SD每秒执行的写入操作通常仅为操作的一半或者三分之一。闪存终会磨耗损坏。对闪存扇区进行的擦除和编程操作，从本质上来说会对介质造成损害。如果长久未被写入，单元的状况终会下降。因此，DDSD都会随着使用而逐渐损坏。阵列应设计成尽量减少向闪存写入数据，其中最有效的方式之一是避免写入重复数据（内联式重复数据消除），并实施智能数据保护，尽可能减少与奇偶校验相关的写入。并非所有闪存都一样。闪存和SSD根据各自的性能和耐用性而构建和定价。单层单元(SLC)闪存在每个单元一个比特，通常每个单元写入约100,000次后便会烧坏。多层单元（MLC，也称为消费级闪存或cMLC）闪存在每个单元两个比特，通常每个单元写入约3,000次后便会烧坏。MLCSLCMLC(eMLC)闪存使用智能技术来改善速度和耐用性。它通常在写入约30,000次后损坏。留空间也是在企业级SSD中比较普遍的做法，其包含的闪存比在外阵列进试才能得出最准确的预期。用户通常期望达到80%的利用率，有时甚至期望超过80%。强烈建议使用90%满的阵列来进试。闪存转换层(F)。SD实施了一个抽象层，以闪存像磁一样工UL护闪存单元的预先擦除区域，从随时保留数据的物理单元抽取数据的逻辑位置，以及尽量减少向实际闪存写入数据的操作等。这些操作均在闪存设备上完成，但也有一些典型的类似操作在阵列级别完成。数据收集是主动闪存上空闲的预先擦除空间以优化写入操作的流程D上，并可能发生在阵列控制器级别（会图SD执行其自身的数据集功能，向于使用制造商认为更高级的控制器级别的数据收集算法）。理想情况是，在空闲期时，在进行数据收集操作。而整合的基础架构一直连续运行，可能都没有空闲期。在这样的情况下，数据收集会影响生产性能。在连续负载迫使数据收集处于活动状态的期间进试，对于准确设定可的性能预期来说至关重要。负载平衡是闪存工作的一个重要组成部分。由于重复向一个闪存单元写均衡写入通过以下方式实现：从物理地址分离逻辑，仅向已完全擦除的闪存区域写入数据，以及对已经逻辑删除或覆写的数据进行擦除物理位DL负责管理逻辑/物理抽象和后处理，以清除过时的物理位置。写入4KB的数据，但是写入数据块为256KB，那么由于物理限制，闪存设备可能需要写入256KB的数据。在阵列级别，RAID算法可能会通过添加或者升级奇偶校验的方式来放大写入。数据收集也可以通过整合 还设法在SSD上将很多较小的请求整同一个较大的写入数据块。IOSFA时锁定闪存模块或D，不允许相同的设备。最终，请求要么被延迟，要么被进行奇偶校验重建，即要求冗余组中所有剩余设备。因此，单个奇偶校验重建请求带来N1个闪存设备，中N代表冗余组中的设备数。这种动态调整称为“放大”可能会出FA实施阶段。用保的些FA和D数量B写保法商SSD期都会全速工作。在一定比例的闪存单元的写入耐用性耗尽之后，写入操作开始受到限制（放缓）。通常开始时比较缓慢，但随着单元越来越接近寿终正寝，就会有的写入操作受到限制。最终的效果就或SD的性能会随着部署产品用的逝而大幅降。如果阵列被保证了具体的使用年限，请询问供应商其性能是否会因限制原因随着时间发展而下降。测试选择正确的工具来评估AFA性能非常重要，因为这样才能获得准确的系统特性。很多性能测试工具都是围绕工作负载而构建。向在测系统发出I/O，IOmeter–最常用的选择。这款工具颇具，因为它有GUI，能让使用者轻松入门。但是使用IOmeter也很容易产生确的结果，并且构建O–x压缩时，该工具能够生成独特的测试数据，但是无法选择特定的重复数据消除率。这款工具属轻量级工具，可轻松编写，让每个用户都可UIO请求。BTEST–用于Linux的高性能和低开销负载。该工具没有包含全部据消除率生成非常高的多线程负载。BTEST是一种命令行工具，非常适合VDbench–已经使用多年的强大而灵活的负载。可以通过OracleTechnologyNetwork（Oracle技术网）。该工具包含为生成的I/O选VDbenchJava并且消耗负载生成客户端上的CPU。可能会需要的客户端机器。不管选择哪种工具，务必要确保阵列（即“在测系统”）则，广泛测试所做的不过是突出测试环境中的限制。这意味着，必须要有足够聚合的客户端功率，以便生成发送给阵列的高速率请求，然后测量它们的响应程度。鉴于会有各种队列点和限制，通常有必要使用多个客户端来获得足够的并行。即使只有单个强大的客户端，这种情况也很可能出现。请争取至少使用三个测试客户端，而本白皮示例是基于四个客户端的。同样，请确保将客户端连接到阵列的前端网络具有足够的带宽（端口、底板和SL）来承载必要的负载。创建一个阵列是其中瓶颈组件的测试环境，将确保可能获得有意义的结果。测试计划基础知在进入测试的详细步骤之前，先考虑一下相关背景。下述计划的目标是什么，它们与闪存和FA的性质有什么关系，为什么它们很重要？这些基础知识有助于指导进行闪存阵列测试的思路。一致的固态装置最初作为特定而推出，用于要求最为苛刻和最有价值的应用程序。这些装置通常直接连接到一小组主机上，并且专门用于单个应用程序。随着闪存市场的发展演变，这种情况也在不断改变。如今固态随处可见，被各种规模的组织广泛采用，作为一种提升其整合基础架构价值的方式。这也正是本白皮书中探讨的内容。1%论是将整合基础架构作为私有云，还是作为更加传统的IT数据中心来管理，众多不同的应用程序、部门和均使用同样的底层硬件和来满足他们的需求。大多数应用程序均已经具有重要的随机O组件。当所有这些应用程序均同时在同一个硬件上运行时，它们的请求会混一个面向基础架构的数据流。聚合的请求会变得更加随机，并且寻址到容量的更大范围。甚至诸如数据库扫描和数据仓库负载等顺序操作最终也会变得随机，因为很多独立的用户会同时运行这些请求。但实际情况不止如此。整合基础架构还需要一致且可以的性能和不间断操作。性能必须在长期内始终保持一致，且不会因老化、写满数据或者搭载不同的应用程序而降级。它必须与工作负载无关。如此这般，提供服务时就不用再担心某一特殊应用程序的工作负载，或担心添加全新应用程序是否会扰乱所有现有客户。这些基础架构需要全天候运行，无需，仅需一位骨干管理即可。它无需在周围值守，以回应难以控制的应用程序，或者手动将者RD组，工作。并且在的预计使用内始终这样工作。，和0%机（阵列具有优势的方面）。测试计划的目标是，探索阵列在压力条件下的一致性、可性和长期性能。这将突显出将其作为整合基础架构一部分而部署在生产中时，很可能会展现出来的优势和劣势。功能性评估阵列时，最关键的因素是低延迟的功能性OPSOPS基于“用该阵列”得到的测量数据，而不是“在如何演示阵列”得到的数据（也称为“”数据）须0%，并且要之前被覆盖过的SD，以反映稳定状态性能。它们必须基于接近满阵列的情形，并大型N的所有地址范围。它们必须是高负载情况下生成的混合请求，以反映操作周期。这种方法是最基本的测量方法，能够对生产中的阵列性能准确地设定预期。此外，现代阵列支持多种功能和数据服务。选择时，用户会被这些功能所吸引并考虑。这些功能可能会影响阵列的性能。在进行基准测试时，请启动将要在生产中使用的所有功能和数据服务，这一点很重要。S宣传了一系列特色功能，但是仅报告禁用了很多重要功能后的系统性能，以便达到较高的性能数据（或者报告未指定阵列配置的系统性能，而这种配置可能要比您考虑的配置高端或者昂贵得多）。或者采用与生产中完全不同的使用方式来配置和测试系统。因此，在阅读供应商发布的性能报告时，如果其中未明确说明所启用的功能或阵列的配置和测试方式，请询问详情。最终的部署决策S做出。调整因素和未完成随机正如上面所的，在评估期间，建议重点关注100%随机。如今，计算正快速朝着整合基础架构转变。对子系统而言，整合基础架构非常随机。读/写混与写入请求的比例为多少？建议进行数次读/写混合测试，其中每种请求类型分别占很大。例如：35%/65%写入、50/50和80/20。这样可以深是0%者10%，AFA序的共享阵列上不会出现这种工作负载，而多种应用程序的环境才是企业级闪存阵列专门服务的对象。另一个原因是纯工作负载会隐藏诸如信息收集和闪存锁定之类的重要FA流程，因此其会远远好于现实情况下的结果。如果测试时间充裕且拥有成测试自动化框架，也可以出于收集该数据。但是一般来说，这样的工作负载对设定FA的真实性能预期没什么用处。未完成OO)O决定：有多少负载线程正在运行，以及每个线程的队列深度。所有参考基准工具都提供控制这些选项的方式。图2说明了在在测系统环境中未完成I/O的概念。系统中有多个其他队列点，但是负载和测试旨在找出生成的未完成I/O的理想数量，即在低于指定延迟IOPS结果。每个生成负载的客户端都有大量工作线程，图2负载上的未完成收集完数据之后，OIO受控的负载便成为两个重要图表的基本要素：延迟与I/O个O？的从B至1MB。小于这个范围的情况在生产中不太可能出现。大于这个范围的字节可能仅代表闪存阵列上所部署应用程序的偶然阶段或者边缘情况。如果目标应用程序IOIO。但对多数测试矩阵而言，测试闪存阵列时一/O较小。LUN大NFAN0）。理想情况是接近阵列的全部容量。否则，可能会有很大比例的请求寻址缓存内存，从而无法代表生产中（即整合基础架构）的稳定状态性能。因此，建议划NNLUN同时多少LUN（卷）？建议测试多个LUN，并注意跨至LUN所有路径的每LUNLUN5%，阵列最终可支%18LUN使用不同的数量来。这样做是为了评估当阵列需要管理不同数量的LUN并且寻址占比不同如果目标应用程序使用很多较小的LUN，则可以考虑使用这种配置开始测试。例200LUNLUN0.5%。请将其作为预处理阵列LUN绘图内容以及如何阅读IOPS（吞吐量）和阵平均延迟与IOPS–IOPS而增加。曲线的平缓程度是性能和一致性的重要指标。延迟曲线与不同阈值的交叉点，表示在该延迟级别的预期OPS。曲线开始快速向上弯曲的点称为曲线的拐点，此时阵列接近其极限值。可以将其认作特定阵列和工作负载的红线。绘制不同工作负载或者阵列的多条曲线，让评估程序快速绘制出它们相对性能的可视对比图。图3点的曲线示例。3延迟IOPSOIO–该曲线显示了系统如何响应额外负载请求。这有点像汽车杂志中的马力与RPM图。理想的图形是有一个较长的区域，其中各个柱这个区域便是曲线的拐点，代表系统接近其极限值时未完成I/O的水平。4显示的是使用柱状条高度来代表不同OIOIOPS的图表示例。平均延OIO说明平均延迟如何随着阵列上负载的增加而增加。该图3有直接关联，但说明的是基准测试中的一个受控因子。通过该图，可深入了解阵列在达到饱和前可以的未完成I/O的数量。寻找和延迟与IOPS曲线中相同的特点，并预期其产生与图4截然相反的形状。图5显示的是使用柱状条高度来代表不同OIO值时平均延迟的图表示例。注I/O128时，延迟开始快速攀升（5）IOPS开始变得平坦（图4）。综合两者来看，这里出现一个强烈信号，即未完成I/O达到这个水平时，阵列达到饱和。5延迟与未完一致一个小时）5LUN或者线程的延迟统计信息。–XY的延迟测量点。理想的图表将显示平均延迟的平滑线。使用这些图表了解各种被评估阵列的相对性能一致性。图6显示的是其中一种图表的示例。在这个特定示例中，阵列经过一些预处理，并随着时间发展而显示出更高的平均延迟。65秒平均延迟与时延迟直方图–绘制平均延迟测量值的直方图。这是在一个熟悉的图表里总结阵列行为的另式。要对比多个阵列，可使用不同的颜色叠加它们的直方图，或者将它们并列显示即可。图7显示的是其中一种图表的示例。7延迟直方为测试配置阵评估流程的第一步是安装和配置受测阵列。每个阵列的实际流程各不相同。通用原则是遵循供应商的最佳实践，只要这些最佳实践可以让结果合理对比即可。如果最佳实践让阵列按不同方式配置，则请注意不同之处，并在评估阶段加以考虑。例如，如果将一个阵列的“原始与可用”容量比配置为%，而另一个配%，那么请务必在评估和最后的决策阶段考虑这些因素。请确保将数据保护级别设置为N+2冗余（或者同等设置），以确保如果阵列支持跨多个控制器的高可用性，请确保根据最佳实践来进行(FC)iSCSI之间进行选择，请为测试选择FC。在客户端和阵列之间配置多条路径。请确根据阵列供应商的最佳实践来配置客户端的HBA调整参数和多条路径。AFAHBA的默认设置BIOS设置。对两种选项都进行设置，有助于在评估期间收集到准确–U（有时是其他芯片组），以节省耗电。一般来说，这是个很出色的功能，但是进行基准测试时，速度波动会导致错误的测量数据。测试期间关闭电源管理，并将客户端机器配置为始终全速运行。在BIOS中，找到“BIOS设置”→“C状态”–设为“禁用”（即使闲置“BIOS设置”→“C1E”–设为“禁用”（CPUC1状态以其最大频率运行“主BIOS设置”→“C状态限制”–设为“c1”（CPU闲C0需要的电–默认情况下，很多客户端（尤其是旧机器）都配置的是触发频率为10毫秒的事件计时器。但试图测量发生频率通常不足1毫秒的闪存阵列事件时，这种配置还不够精细。新的机器配备了高精度事件计时器(HPET)，有时需要在BIOS和操作系统中进行启用。请确保HPET处于活动状态，并可用于基准测试应用程序。注意LUN模型。如何LUN与用于阵列体系结构中的高可用性(HA)和扩展模型相关。请参阅图8，以查看如今使用的各种选择。AFA与磁盘阵列类似，均可以提供主动/、双主动、主动/主动和N向主动HA模型。此外，阵列可以部署一个纵向扩展、聚合或者完全横向扩展的模型，用于系统扩展。为特定LUN提供的路径和性能，会根据这些模型而变化。端口的最佳实践也这样。配置启动器，让其通过每个阵列模型可使用的尽可能多的控制器和路径来LUN。图8高可用性模一般来说，如果某能出现在纸质手册上，请确保在测试中将其启用。如果供应商提供了调整客户端和交换机的最佳实践建议，那么请将这些最佳实践用于测试中。这样才能真实反映在生产中的性能。如果供应商之间的最佳实践分歧较大，可能有必要一次仅测试一个供应商的做法，并在进行下一次测试阶段之前，更改客户端上的参数。在测试时务必启用所有的数据服务，这一点很重要。如果阵列围绕闪存和高级数据服务而设计，则启用这些服务应该几乎不会导致性能下降，甚至可能会改善报告的性能。但那些翻新闪存、沿用旧设计的阵列，性能将显著降低。仅使SD作负载时出现性能异常。这样将导致整体性能（和闪存耐用性）下降，因为阵列会向磁发送端IO。翻新的体系结构也取决于阵列控制器缓存中容纳/O。在如今实时共享和虚拟化的数据中心中，完全随机的工作负载更为普遍。面对完全随机的工作负载时，翻新的体系结构往往高延迟和控性IOPS时，这些劣势便会来。为测试准备阵部写满，不再包含空/“写入悬崖”。同样的，闪存阵列和SSD总是需要将新的数据放置在一个空闲位置（有时称为生产期间的性能要高。将不再被的位置进行回收，从而可以用于新的写入，这样的流程便是上述的数据收集。它会对阵列性能产生不利影响，而且通要获得有意义的结果，首先需要准备阵列，即多次覆盖所有闪存单元。这常常称为“预处理”重要，因为如果有很多空闲空间，意味着阵列无需为传入数据努力寻找新空间。80%满，可以得到最佳的资产利用率。建议测试90%满的阵列：总会有阵列持有的数据比目标利用率水平还高的情况出现。TRIM的环境下，这种情况尤其容易出现，因为阵列将最终填满所有逻辑调配空间。使用精简资源调配，意味着分配的物理空间将全部被填满。最后，准备AFA需要使用能够生成不可压缩的唯一数据的工具。之前提到的所有工具准备阵列的最简单办法是在预处理期间创建多个LUN，然后删除一些LUN，20LUNLUN5%。例如，根据最佳实践配置阵8,000GB20LUN，每个LUN400GB。将这些LUN至用于测试的主机（测试客户端）。对于预处理，最有效的LUN。这样的话，每个主机负责预处理可寻址存LUNLUN发送少量的I/O，以确保它们可以。使用不可压缩的唯一数据覆盖每个LUN三次，以此来预处理阵列。在的LUN400GBLUN1,200GB块（64KB）LUN使用一个线程/流I/O32。某些工具还带有允许明确设定写入量的参数（例如，VDbench的maxdata=nnn）。这个选项让停止预处理流程变得非常简单。如果工具没有此功能，请稳定I/OLUN都至少被覆LUN三次？为什么不是向所有容量只写入一次就算完成呢？写入多次的原因是闪存阵列具有保留的容量（有时称为“性能保留”）。SSD也具有保留容量。这些保留的容量（有时可多达容量的40%）均需次，并且数据收集机制在SSD/模块级别以及系统级别均已处于主动工预处理也是验证阵列真实可用容量的最佳阶段。如果阵列声称自己具有10TB可用容量，那么请使用该值来设置最大数据参数或者运行时间。如果阵列在预处理完成前便用完了所有空间，则报告的容量确。某些阵列会为元数据和RAID预分配开销，而另一些阵列则按需分配开销，并在最开始报预处理完成后，删除两个LUN，10%的阵列空间。在之前的示例8,000GB400GBLUN后，阵列中余下7,200GB18LUN800GB(10%)。要完成此步骤，可取消LUN至主机的，并使用阵列UI删除它们。只只要预处理完成，并10%的空间，请立即按下一部分中所述开始测试。避免让阵列闲置并给数据收集留出时间擦除可用空间，是很重要的。部署在整合基础架构中之后，阵列很少再闲置，并且数据收集需要能够在用户上述方法与行业内所用的基准测试把戏形成了鲜明对比。某些供应商使用几乎全空的阵列来发布基准。它们仅寻址到可用容量的一小部分，以最大化控制器缓存的优势。识破这种伎俩的一个线索，就是以“应用程序工作集相对型N和满阵列来解释。探讨阵列IOPS和延迟的本部分重点的是阵列的特性。本部分围绕一些用于评估阵列性能的阶基本测试参值模100%随LUNLUN5%，且已使用不可压缩的唯18LUN10的可用读/写混合 I/OLUN的数量未完成I/O未完成I/O1测试矩如果环境的准确性能已知，则请使用那些值替代表1中的值。例如，如果应用程序的读/写混合实际为73%/27%写入，则使用这些值代替建议的80%/20%值。测试矩阵是一个建议的起始点，可以进行自定义以满足特定需求。将负载设置为写入不可压缩的唯一数据，以确保向底层写满数据。对于精心设计的重复数据消除系统，这种情况代表的性能，因为这种情况会为SSD带来最大量的数据I/O。将每个测试实例运行足够长时间，以便获得稳定状态的OS。根据行0行0重要，因为多个线程可能要花些时间才能全部运行起来，而且新的工作负载也可能要花些时间才能使用缓存和模式匹配算法来推动旧的工作负载。编写测试，让测试一个接一个进行。这样可以防止阵列闲置太久，并让数据收集算法有时间来回