Az IOPS (Input/Output Operations Per Second) egy kulcsfontosságú mérőszám az adattárolási rendszerek teljesítményének értékelésében. Azt mutatja meg, hogy egy tárolóeszköz vagy rendszer másodpercenként hány olvasási és írási műveletet képes elvégezni. Minél magasabb az IOPS érték, annál gyorsabb és hatékonyabb az adattárolás.
Az IOPS nem csupán egy szám, hanem egy komplex mutató, melyet számos tényező befolyásol, például a tárolóeszköz típusa (HDD, SSD), a RAID konfiguráció, a használt interfész (SATA, SAS, NVMe) és a munkaterhelés jellege. Például egy SSD (Solid State Drive) jellemzően sokkal magasabb IOPS értékkel rendelkezik, mint egy hagyományos HDD (Hard Disk Drive), mivel nincs benne mozgó alkatrész, így a hozzáférési idő lényegesen rövidebb.
Az IOPS érték kritikus fontosságú a teljesítményigényes alkalmazások, például adatbázisok, virtualizációs környezetek és tranzakciós rendszerek számára.
A tényleges IOPS teljesítmény mérése speciális tesztprogramokkal történik, amelyek szimulálják a valós munkaterhelést. Ezek a tesztek feltárhatják a rendszer gyenge pontjait és segíthetnek a teljesítmény optimalizálásában. Az IOPS nem egy statikus érték; a munkaterhelés változásával, például a blokkméret növekedésével, az IOPS érték is változhat. Egy rendszer tervezésekor figyelembe kell venni a várható munkaterhelést és a szükséges IOPS értéket, hogy a rendszer megfelelően tudja kiszolgálni az alkalmazásokat.
Az IOPS definíciója: Mit mérünk valójában?
Az IOPS (Input/Output Operations Per Second) egy teljesítménymutató, amelyet a tárolóeszközök, például merevlemezek (HDD-k) és szilárdtest meghajtók (SSD-k) teljesítményének mérésére használnak. Egyszerűen fogalmazva, azt mutatja meg, hogy egy tárolóeszköz másodpercenként hány olvasási vagy írási műveletet képes elvégezni.
A magasabb IOPS érték általában jobb teljesítményt jelent. Ez különösen fontos olyan alkalmazásoknál, amelyek sok véletlenszerű olvasási és írási műveletet igényelnek, mint például adatbázisok, virtualizációs környezetek vagy tranzakciós rendszerek.
Az IOPS nem csak a tárolóeszköz sebességét méri, hanem annak a képességét is, hogy sok egyidejű kérést képes kezelni.
Az IOPS értékét számos tényező befolyásolja, többek között:
- A tárolóeszköz típusa (HDD vs. SSD)
- A tárolóeszköz interfésze (SATA, SAS, NVMe)
- A kérések mérete (nagyobb kérések kevesebb IOPS-t eredményeznek)
- Az olvasási/írási arány (az SSD-k általában jobban teljesítenek az olvasási műveletekben)
- A tárolóeszköz terheltsége
Fontos megkülönböztetni a szekvenciális és a véletlenszerű IOPS-t. A szekvenciális IOPS azt méri, hogy egy eszköz milyen gyorsan tud egy nagy, összefüggő adatblokkot olvasni vagy írni. A véletlenszerű IOPS viszont azt méri, hogy milyen gyorsan tud sok kis adatblokkot olvasni vagy írni, amelyek a tárolóeszköz különböző helyein találhatók. Az adatbázisok és a virtualizáció esetében a véletlenszerű IOPS a kritikusabb tényező.
Az IOPS mérése különböző eszközökkel és módszerekkel történhet, de az eredmények összehasonlításakor figyelembe kell venni a tesztkörülményeket. Az IOPS egy hasznos mérőszám a tároló teljesítményének értékeléséhez, de nem szabad egyetlen tényezőként tekinteni rá. A késleltetés (latency) és a sávszélesség (bandwidth) is fontos szempontok a teljes rendszer teljesítményének meghatározásakor.
IOPS és a késleltetés (latency) kapcsolata
Az IOPS, azaz a másodpercenkénti bemeneti/kimeneti műveletek száma, egy kritikus mérőszám a tárolórendszerek teljesítményének értékeléséhez. Önmagában azonban az IOPS nem ad teljes képet a felhasználói élményről, mivel a késleltetés (latency) szorosan összefügg vele.
A késleltetés azt mutatja meg, hogy mennyi idő telik el egy bemeneti/kimeneti kérés elküldése és a válasz megérkezése között. Magas IOPS érték alacsony késleltetés mellett ideális, mert azt jelzi, hogy a rendszer sok kérést gyorsan képes kezelni. Azonban egy magas IOPS érték magas késleltetéssel már kevésbé vonzó, mivel a felhasználók lassúnak érzékelhetik a rendszert, még akkor is, ha az sok műveletet végez másodpercenként.
Egy rendszer képes lehet magas IOPS-ra, de ha a késleltetés is magas, akkor a felhasználói élmény szenvedni fog.
A kapcsolatot jól szemlélteti, ha elképzelünk egy autópályát. A magas IOPS azt jelenti, hogy sok autó halad el egy adott ponton egy másodperc alatt. A késleltetés pedig az az idő, amíg egy autó eljut az autópálya elejéről a végére. Ha sok autó van (magas IOPS), de a forgalom lassú (magas késleltetés), akkor az utazás hosszú és kellemetlen lesz.
A késleltetés befolyásolja a különböző alkalmazások teljesítményét is. Például egy adatbázis-kezelő rendszer esetében a gyors válaszidők elengedhetetlenek a tranzakciók gyors feldolgozásához. Egy virtuális gép környezetben a magas késleltetés lassú alkalmazásindításhoz és általános teljesítményromláshoz vezethet.
A különböző tárolótechnológiák (pl. HDD, SSD, NVMe) különböző IOPS és késleltetési értékekkel rendelkeznek. Az SSD-k és NVMe meghajtók általában sokkal magasabb IOPS-t és alacsonyabb késleltetést kínálnak, mint a hagyományos merevlemezek, ezért gyakran ezeket választják a teljesítménykritikus alkalmazásokhoz.
A rendszertervezés során figyelembe kell venni mind az IOPS-t, mind a késleltetést, hogy a megfelelő tárolórendszert válasszuk ki az adott munkaterheléshez. A cél az, hogy a rendszer képes legyen a szükséges IOPS-t alacsony késleltetéssel biztosítani.
Az IOPS mérésének módszerei: Benchmarking eszközök és technikák
Az IOPS (Input/Output Operations Per Second), azaz a másodpercenkénti bemeneti/kimeneti műveletek teljesítményének mérőszáma, kritikus fontosságú a tárolórendszerek teljesítményének felmérésében. A mérésére számos benchmarking eszköz és technika áll rendelkezésre, amelyek különböző terhelési mintákat alkalmazva tesztelik a rendszert.
A benchmarking eszközök alapvetően két csoportba sorolhatók: szintetikus és valós alkalmazásokat szimuláló tesztek. A szintetikus tesztek, mint például az Iometer, a FIO (Flexible I/O Tester) vagy a Bonnie++, lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy pontosan meghatározzák a tesztelési paramétereket, mint például a blokkméretet, az olvasási/írási arányt, és a várólista mélységét. Ezáltal részletes képet kaphatunk a tárolórendszer különböző terhelési körülmények közötti viselkedéséről.
A valós alkalmazásokat szimuláló tesztek, mint például a HammerDB (adatbázis benchmark) vagy a LoadRunner, komplexebb terhelést generálnak, amely jobban tükrözi a valós felhasználói terhelést. Ezek a tesztek jellemzően adatbázis tranzakciókat, webes kéréseket vagy más alkalmazásspecifikus műveleteket szimulálnak.
A benchmarking során fontos figyelembe venni a következő tényezőket:
- Blokkméret: A kisebb blokkméretek több IOPS-t eredményezhetnek, de alacsonyabb sávszélességet. A nagyobb blokkméretek kevesebb IOPS-t eredményezhetnek, de magasabb sávszélességet.
- Olvasási/írási arány: Az olvasás-intenzív terhelés más teljesítményprofilt eredményezhet, mint az írás-intenzív terhelés.
- Várólista mélysége (Queue Depth): A várólista mélysége azt mutatja, hogy hány I/O kérés vár a feldolgozásra. A nagyobb várólista mélysége növelheti az IOPS-t, de növelheti a késleltetést is.
- Teszt időtartama: A tesztet elég hosszú ideig kell futtatni ahhoz, hogy a rendszer stabil állapotba kerüljön, és a mérési eredmények reprezentatívak legyenek.
A benchmarking eredményeket mindig a tesztkörnyezet és a terhelési paraméterek figyelembevételével kell értelmezni.
A megfelelő benchmarking eszköz kiválasztása a tesztelés céljától függ. A szintetikus tesztek ideálisak a tárolórendszer alapvető teljesítményjellemzőinek feltárására, míg a valós alkalmazásokat szimuláló tesztek a valós felhasználói terhelésre adott válaszok felmérésére alkalmasabbak.
A benchmarking technikák közé tartozik a warm-up fázis, amely során a tárolórendszert előzetesen terhelik, hogy az adatok a gyorsítótárba kerüljenek. Ezáltal a mérések a rendszer optimális teljesítményét tükrözik. Emellett fontos a baseline mérések elvégzése a rendszeren, mielőtt bármilyen változtatást eszközölnénk, hogy a változtatások hatását pontosan mérhessük.
Végül, a kapott eredmények értelmezésekor figyelembe kell venni a tárolórendszer konfigurációját, a hálózati infrastruktúrát és a szerver hardverét is, mivel ezek is befolyásolhatják a teljesítményt. A részletes dokumentáció a tesztkörnyezetről és a tesztelési paraméterekről elengedhetetlen a reprodukálható és összehasonlítható eredmények eléréséhez.
IOPS és a különböző tárolási technológiák: HDD, SSD, NVMe összehasonlítása
Az IOPS (Input/Output Operations Per Second) egy kritikus mérőszám a tárolóeszközök teljesítményének mérésére. Azt mutatja meg, hogy egy adott tárolóegység másodpercenként hány olvasási vagy írási műveletet képes végrehajtani. Minél magasabb az IOPS érték, annál gyorsabb és hatékonyabb a tároló.
A különböző tárolási technológiák, mint a HDD (merevlemez), SSD (szilárdtest meghajtó) és NVMe (Non-Volatile Memory Express) jelentősen eltérnek IOPS teljesítményükben, ami alapvetően befolyásolja a rendszerek sebességét és reakciókészségét.
A HDD-k hagyományos, mechanikus tárolóeszközök, amelyek forgó lemezeket és mozgó olvasófejeket használnak az adatok eléréséhez. Emiatt az IOPS teljesítményük jelentősen korlátozott. Egy tipikus 7200 RPM-es HDD körülbelül 75-150 IOPS-re képes. Ez a korlátozás a mozgó alkatrészekből adódik, mivel az olvasófejnek fizikailag a megfelelő helyre kell mozognia a lemezen az adatok eléréséhez. A véletlenszerű hozzáférés (random access) különösen lassú a HDD-knél.
Az SSD-k ezzel szemben flash memóriát használnak az adatok tárolására, ami kiküszöböli a mozgó alkatrészeket. Ez drasztikusan megnöveli az IOPS teljesítményt. Egy átlagos SSD több ezer IOPS-re képes, ami nagyságrendekkel jobb, mint a HDD-k. Az SSD-k gyorsabb indítási időt, alkalmazásbetöltést és általános rendszerreakciót tesznek lehetővé. A véletlenszerű hozzáférés (random access) is rendkívül gyors az SSD-knél.
Az NVMe meghajtók a legújabb generációs tárolóeszközök, amelyek a PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) buszt használják a kommunikációra, ami sokkal nagyobb sávszélességet biztosít, mint a SATA (Serial ATA) interfész, amit az SSD-k egy része használ. Az NVMe meghajtók kihasználják az SSD technológia előnyeit, és a PCIe busz adta lehetőségeket, így a legmagasabb IOPS értékeket érik el. Egy csúcskategóriás NVMe meghajtó akár több százezer IOPS-re is képes. Ez a teljesítménykülönbség különösen érezhető a nagy adatmennyiséget kezelő alkalmazásoknál, például videószerkesztésnél, adatbázis-kezelésnél és virtuális gépek futtatásánál.
Az NVMe meghajtók a leggyorsabbak, utána az SSD-k, majd a HDD-k következnek IOPS tekintetében.
Az IOPS teljesítmény nem csak a tároló technológiától függ, hanem más tényezőktől is, mint például a vezérlő típusa, a firmware verziója és a rendszer konfigurációja. A valós teljesítmény nagyban függ a workload-tól (munkaterhelés), azaz attól, hogy milyen típusú olvasási és írási műveleteket végez a rendszer. Például, egy nagy fájlokkal végzett szekvenciális olvasási művelet másképp terheli a tárolót, mint a sok kis fájllal végzett véletlenszerű olvasási művelet.
A tárolóeszköz kiválasztásakor fontos figyelembe venni a felhasználási célt és a várható terhelést. Ha a sebesség és a reakciókészség kritikus fontosságú, akkor az SSD vagy NVMe a megfelelő választás. Ha a költség a legfontosabb szempont, és a teljesítmény nem annyira lényeges, akkor a HDD is jó megoldás lehet, de számolni kell a lassabb működéssel.
A merevlemezek (HDD) IOPS korlátai és befolyásoló tényezők
A merevlemezek (HDD) IOPS (input/output operations per second) teljesítménye jelentősen korlátozott a mozgó alkatrészek miatt. Míg az SSD-k (Solid State Drives) elektronikus úton végzik az adatírást és olvasást, a HDD-k fizikai mozgásra támaszkodnak, ami jelentős késleltetést okoz.
A HDD-k IOPS teljesítményét elsősorban a következő tényezők befolyásolják:
- Forgási sebesség (RPM): Minél nagyobb a lemez forgási sebessége (például 7200 RPM egy 5400 RPM-mel szemben), annál gyorsabban találja meg az olvasófej a kívánt adatot, és annál magasabb az elérhető IOPS.
- Átlagos késleltetési idő (Average Latency): Ez az az idő, amíg a lemez a megfelelő szektort a fej alá forgatja. Ez az érték fordítottan arányos a forgási sebességgel.
- Átlagos keresési idő (Average Seek Time): Ez az az idő, amíg az olvasófej a megfelelő sávra mozog a lemezen. Ez a HDD-k egyik legnagyobb szűk keresztmetszete.
- Sávsűrűség: A sávsűrűség befolyásolja az adatok elérésének sebességét. A nagyobb sávsűrűség általában jobb teljesítményt jelent.
- Cache mérete: A nagyobb cache (gyorsítótár) lehetővé teszi a gyakran használt adatok gyorsabb elérését, ami javítja az IOPS teljesítményt.
A HDD-k szekvenciális írási/olvasási teljesítménye általában magasabb, mint a véletlenszerű írási/olvasási teljesítménye. Ez azért van, mert a szekvenciális műveletek során az olvasófejnek nem kell sokat mozognia a lemezen.
A véletlenszerű írási/olvasási műveletek jelentősen csökkentik a HDD-k IOPS teljesítményét. Például egy 7200 RPM-es HDD körülbelül 75-150 IOPS-re képes, míg egy SSD több tízezer IOPS-t is elérhet.
A HDD-k IOPS korlátai miatt kritikus fontosságú a megfelelő tárolási megoldás kiválasztása az adott alkalmazás igényeinek megfelelően. Az adatbázisok, virtuális gépek és más I/O-igényes alkalmazások számára az SSD-k általában jobb választásnak bizonyulnak.
A fájlrendszer típusa is befolyásolhatja a HDD-k IOPS teljesítményét. Egyes fájlrendszerek hatékonyabban kezelik a kis fájlokat és a véletlenszerű hozzáférést, ami javíthatja az IOPS értékeket.
A HDD-k fragmentációja szintén negatívan befolyásolja az IOPS teljesítményét. A töredezett fájlok elszórtan helyezkednek el a lemezen, ami miatt az olvasófejnek többet kell mozognia, hogy elérje az összes adatot.
A RAID konfiguráció is befolyásolja az IOPS teljesítményét. Például a RAID 0 növelheti az IOPS-t az adatok több lemezre történő szétosztásával, míg a RAID 5 vagy RAID 6 a paritás számítás miatt csökkentheti azt.
A merevlemez vezérlő és a busz interfész (például SATA vagy SAS) szintén befolyásolják a maximálisan elérhető IOPS-t. A gyorsabb vezérlők és interfészek lehetővé teszik a nagyobb adatátviteli sebességet, ami javítja az IOPS teljesítményt.
Az SSD-k IOPS előnyei és hátrányai a HDD-khez képest
Az IOPS (Input/Output Operations Per Second) egy mérőszám, amely azt mutatja, hogy egy tárolóeszköz, például egy merevlemez (HDD) vagy egy SSD (Solid State Drive), másodpercenként hány olvasási és írási műveletet képes végrehajtani. Minél magasabb az IOPS érték, annál gyorsabban tud az eszköz adatokat kezelni.
Az SSD-k jelentős előnyt élveznek a HDD-kkel szemben az IOPS tekintetében. Ennek oka az SSD-k szilárdtest technológiája, amelyben nincsenek mozgó alkatrészek, míg a HDD-k forgó lemezeket és mozgó olvasófejeket használnak. Ez a mechanikai mozgás korlátozza a HDD-k sebességét és hatékonyságát.
Az SSD-k IOPS értéke nagyságrendekkel magasabb lehet, mint a HDD-ké. Egy átlagos HDD 75-200 IOPS értéket ér el, míg egy belépő szintű SSD is könnyen elérheti a 10 000 IOPS értéket, a csúcskategóriás SSD-k pedig akár a több százezer IOPS-t is meghaladhatják.
Ez a különbség drámai módon befolyásolja a rendszer általános teljesítményét, különösen az olyan feladatoknál, amelyek sok apró fájl elérését igénylik, mint például az operációs rendszer betöltése, alkalmazások indítása vagy adatbázis-kezelés.
Nézzük meg az előnyöket és hátrányokat:
- SSD-k előnyei:
- Magas IOPS: Gyorsabb adatkezelés és rövidebb válaszidők.
- Alacsony késleltetés: Az adatokhoz való hozzáférés szinte azonnali.
- Energiahatékonyság: Kevesebb energiát fogyasztanak, ami hosszabb akkumulátor-élettartamot eredményezhet laptopoknál.
- Tartósság: Ellenállóbbak a rázkódással és a vibrációval szemben, mivel nincsenek mozgó alkatrészek.
- SSD-k hátrányai:
- Magasabb költség: Az azonos tárolókapacitású SSD-k általában drágábbak, mint a HDD-k.
- Korlátozott élettartam: Az SSD-k írási ciklusainak száma korlátozott, bár a modern SSD-k élettartama általában elegendő a legtöbb felhasználó számára.
- HDD-k előnyei:
- Alacsonyabb költség: Azonos tárolókapacitás mellett olcsóbbak, mint az SSD-k.
- Nagyobb tárolókapacitás: Könnyebben elérhetőek nagy tárolókapacitással (pl. több TB).
- HDD-k hátrányai:
- Alacsony IOPS: Lassabb adatkezelés és hosszabb válaszidők.
- Magasabb késleltetés: Az adatokhoz való hozzáférés időigényesebb.
- Magasabb energiafogyasztás: Több energiát fogyasztanak, ami rövidebb akkumulátor-élettartamot eredményezhet laptopoknál.
- Érzékenység: Könnyebben sérülnek a rázkódástól és a vibrációtól.
Bár az SSD-k ára folyamatosan csökken, és a technológia fejlődik, a HDD-k továbbra is fontos szerepet töltenek be ott, ahol a nagy tárolókapacitás alacsony költségen a prioritás. Azonban a teljesítmény szempontjából az SSD-k IOPS előnye egyértelműen érezhető a felhasználói élményben.
NVMe technológia: Az IOPS új dimenziói
Az IOPS, azaz input/output operations per second, egy kulcsfontosságú mérőszám a tárolóeszközök teljesítményének értékelésében. Azt mutatja meg, hogy egy tárolóegység másodpercenként hány olvasási vagy írási műveletet képes elvégezni. A hagyományos merevlemezekhez (HDD) képest az NVMe (Non-Volatile Memory Express) technológia jelentősen megnövelte az elérhető IOPS értékeket, új dimenziókat nyitva a tárolási teljesítmény terén.
Az NVMe protokoll a PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) buszrendszert használja, ami sokkal nagyobb sávszélességet és alacsonyabb késleltetést biztosít a hagyományos SATA interfészekhez képest. Ez a közvetlenebb kapcsolat lehetővé teszi, hogy az NVMe meghajtók sokkal gyorsabban kommunikáljanak a processzorral, ami nagymértékben javítja az IOPS értékeket.
Míg a HDD-k általában néhány száz IOPS-ra képesek, az NVMe SSD-k (Solid State Drive) több százezer, sőt akár több millió IOPS-ot is elérhetnek. Ez óriási különbséget jelent a valós felhasználási körülmények között, különösen olyan feladatoknál, mint a nagy adatbázisok kezelése, a virtuális gépek futtatása vagy a videószerkesztés.
A magasabb IOPS érték nem csak a gyorsabb adatátvitelt jelenti, hanem a rendszer általános válaszidejének javulását is. Az NVMe meghajtók használata jelentősen csökkenti a várakozási időt, ami érezhetően gyorsabbá teszi a programok betöltését, a fájlok megnyitását és a rendszerindítást.
Az NVMe technológia forradalmasította a tárolási teljesítményt, lehetővé téve, hogy az alkalmazások gyorsabban és hatékonyabban férjenek hozzá az adatokhoz.
Az NVMe meghajtók alacsonyabb késleltetése szintén kulcsfontosságú tényező a magas IOPS értékek elérésében. A kisebb késleltetés azt jelenti, hogy a meghajtó gyorsabban tud reagálni az olvasási és írási kérésekre, ami javítja a rendszer általános teljesítményét.
Az NVMe technológia elterjedésével a tárolási teljesítmény már nem szűk keresztmetszet a legtöbb felhasználási területen. Az NVMe SSD-k lehetővé teszik, hogy a processzor és a memória teljes potenciálját kihasználjuk, ami jelentősen felgyorsítja a munkavégzést és javítja a felhasználói élményt.
A tárolórendszerek IOPS specifikációi: Hogyan értelmezzük a gyártói adatokat?
Az IOPS (Input/Output Operations Per Second) egy teljesítménymutató, amely azt méri, hogy egy tárolórendszer (például merevlemez, SSD, vagy egy teljes storage tömb) másodpercenként hány olvasási és írási műveletet képes elvégezni. Minél magasabb az IOPS érték, annál gyorsabb a tárolórendszer, és annál jobban teljesít a terhelés alatt.
A gyártók által megadott IOPS specifikációkat azonban kritikusan kell kezelni. Ezek az adatok gyakran laboratóriumi körülmények között, ideális feltételek mellett kerülnek mérésre, amelyek nem feltétlenül tükrözik a valós használati forgatókönyveket. Például, a gyártók gyakran szekvenciális olvasási/írási mintákat használnak a méréshez, ami magasabb IOPS értékeket eredményez, mint a véletlenszerű (random) olvasási/írási minták, amelyek a legtöbb valós alkalmazásban előfordulnak.
Az IOPS értékét számos tényező befolyásolja, beleértve:
- A tárolóeszköz típusa (HDD, SSD, NVMe)
- A vezérlő típusa
- A használt RAID konfiguráció
- A blokkméret
- A munkaterhelés típusa (olvasás/írás arány, véletlenszerű/szekvenciális)
A gyártói specifikációk önmagukban nem elegendőek a tárolórendszer teljesítményének megítéléséhez.
A valós teljesítményt a munkaterhelés szimulációjával lehet a legjobban tesztelni. Ez magában foglalja a tipikus alkalmazások által generált olvasási/írási minták és terhelések reprodukálását. Fontos figyelembe venni az alkalmazás késleltetési igényeit is. Az IOPS önmagában nem ad teljes képet, ha a válaszidő (latency) túl magas.
A gyártók által közölt IOPS adatok összehasonlításakor győződjünk meg arról, hogy azonos blokkméretet és munkaterhelést használtak a méréshez. Kis blokkméretek (pl. 4KB) esetén a tárolórendszer több műveletet képes elvégezni másodpercenként, mint nagy blokkméretek (pl. 64KB) esetén. Az olvasási/írási arány is jelentősen befolyásolja az IOPS értéket, mivel az írási műveletek általában több erőforrást igényelnek, mint az olvasási műveletek.
Végül, ne feledjük, hogy az IOPS csak egy a sok közül, ami a tárolórendszer teljesítményét befolyásolja. Más tényezők, mint például a sávszélesség és a késleltetés, szintén fontosak a felhasználói élmény szempontjából.
IOPS és a RAID konfigurációk: A teljesítmény befolyásolása
Az IOPS (Input/Output Operations Per Second) egy kulcsfontosságú mérőszám a tárolórendszerek teljesítményének mérésére. A RAID (Redundant Array of Independent Disks) konfigurációk jelentősen befolyásolják az elérhető IOPS értéket, ami közvetlen hatással van az alkalmazások sebességére és válaszkészségére. Különböző RAID szintek különböző módon kezelik az adatokat és a paritást, ami eltérő teljesítményjellemzőkhöz vezet.
Például, a RAID 0 (striping) növeli az IOPS-t azáltal, hogy az adatokat több lemezre osztja szét. Ez azt jelenti, hogy több lemez tud párhuzamosan olvasni és írni, ami magasabb IOPS értéket eredményez. Ugyanakkor a RAID 0 nem kínál redundanciát, így egy lemez meghibásodása adatvesztéshez vezet.
Ezzel szemben a RAID 1 (mirroring) adatokat tükröz két vagy több lemezre. Az olvasási IOPS növekedhet, mivel az adatok bármelyik lemezről olvashatók. Az írási IOPS azonban alacsonyabb lehet, mivel minden írási műveletet meg kell ismételni minden tükrözött lemezen. A RAID 1 viszont magas szintű redundanciát biztosít.
A RAID 5 egy elterjedt megoldás, amely stripingot és paritást használ. Az adatok több lemezre vannak szétszórva, a paritás információ pedig egy külön lemezen tárolódik. Az olvasási IOPS hasonló a RAID 0-hoz, de az írási IOPS alacsonyabb, mivel a paritást minden íráskor frissíteni kell. A paritás lehetővé teszi az adatok helyreállítását egy lemez meghibásodása esetén.
A RAID konfiguráció kiválasztásakor figyelembe kell venni az alkalmazás igényeit. A magas IOPS igényű alkalmazások, mint például az adatbázisok, profitálhatnak a RAID 0 vagy a RAID 10 konfigurációkból. A redundanciát igénylő alkalmazások számára a RAID 1, RAID 5 vagy RAID 6 lehet a megfelelő választás.
A RAID 10 (vagy RAID 1+0) kombinálja a RAID 1 és a RAID 0 előnyeit. Az adatokat tükrözi, majd a tükrözött adatokat szétcsíkozza több lemezre. Ez magas IOPS-t és redundanciát eredményez, de a tárolókapacitás fele a redundanciára van fordítva. A RAID 10 az egyik legjobb választás a teljesítmény- és megbízhatóság-igényes alkalmazásokhoz.
A RAID 6 hasonló a RAID 5-höz, de két paritás lemezt használ, ami még nagyobb redundanciát biztosít. Az írási IOPS azonban alacsonyabb lehet, mint a RAID 5-nél a két paritás számítás miatt.
A RAID szintek közötti választás kompromisszumot jelent a teljesítmény, a redundancia és a költség között. A megfelelő RAID konfiguráció kiválasztása elengedhetetlen a tárolórendszer optimális teljesítményének és megbízhatóságának biztosításához. A lemezek száma, típusa és a vezérlő hardver is befolyásolja az elérhető IOPS értéket.
A virtuális gépek (VM) IOPS igényei és optimalizálása
A virtuális gépek (VM) teljesítménye nagymértékben függ az IOPS-tól (input/output operations per second), ami a tárolórendszer által másodpercenként végrehajtott olvasási és írási műveletek számát jelöli. Egy VM számára a szükséges IOPS mennyisége változó, és számos tényezőtől függ, beleértve a futtatott alkalmazás típusát, a felhasználók számát és az adatbázis méretét.
Például, egy adatbázis-szerver VM-nek sokkal több IOPS-ra lehet szüksége, mint egy egyszerű webkiszolgálónak. Az adatbázisok intenzíven használják a tárolót az adatok olvasásához és írásához, míg a webkiszolgálók főként statikus tartalmat szolgálnak ki. A nem megfelelő IOPS-szám teljesítménybeli szűk keresztmetszetet okozhat, lassítva az alkalmazások válaszidejét és negatívan befolyásolva a felhasználói élményt.
Az IOPS igények optimalizálása érdekében több stratégia is alkalmazható:
- Gyorsabb tároló használata: SSD-k (Solid State Drives) sokkal magasabb IOPS-t képesek biztosítani, mint a hagyományos HDD-k (Hard Disk Drives).
- Adatok cache-elése: A gyakran használt adatok memóriában történő tárolása csökkenti a tárolórendszer terhelését.
- Adatok optimalizálása: A tárolt adatok hatékonyabb szervezése és tömörítése csökkentheti az olvasási és írási műveletek számát.
- A VM megfelelő méretezése: A VM-nek elegendő erőforrással (CPU, memória) kell rendelkeznie ahhoz, hogy hatékonyan kezelje az I/O műveleteket.
A megfelelő IOPS biztosítása kritikus fontosságú a virtuális gépek optimális teljesítménye szempontjából.
A VM IOPS igényeinek felmérése általában teljesítményfigyelő eszközökkel történik. Ezek az eszközök nyomon követik a tárolórendszer terhelését és azonosítják a szűk keresztmetszeteket. A kapott adatok alapján lehet optimalizálni a tároló konfigurációját vagy áttelepíteni a VM-et egy erőforrás-bővebb tárolóra.
Az alkalmazások teljesítményének javítása érdekében érdemes megfontolni a dedikált IOPS biztosítását a kritikus VM-ek számára. Ezzel garantálható, hogy a VM mindig rendelkezésre álljon a szükséges I/O erőforrásokkal, függetlenül a többi VM terhelésétől.
Az adatbázisok IOPS igényei és optimalizálása
Az adatbázisok teljesítményének egyik legkritikusabb mérőszáma az IOPS (Input/Output Operations Per Second), ami azt mutatja meg, hogy a tárolórendszer másodpercenként hány olvasási és írási műveletet képes elvégezni. Magasabb IOPS érték jobb teljesítményt jelent, különösen az olyan adatbázis-műveletek esetében, mint a lekérdezések, indexépítés és tranzakciók feldolgozása.
Az adatbázisok IOPS igénye nagymértékben függ az alkalmazás jellegétől és a terhelés mértékétől. Például egy OLTP (Online Transaction Processing) rendszer, ahol sok rövid, gyors tranzakció zajlik (pl. banki tranzakciók), sokkal magasabb IOPS-t igényel, mint egy OLAP (Online Analytical Processing) rendszer, ahol komplex lekérdezések futnak nagy adathalmazokon.
Számos tényező befolyásolhatja az adatbázis IOPS igényét, beleértve:
- Az adatbázis mérete: Minél nagyobb az adatbázis, annál több I/O műveletre van szükség az adatok eléréséhez.
- A lekérdezések komplexitása: Összetett lekérdezések több I/O műveletet generálnak.
- A tranzakciók gyakorisága: Gyakori tranzakciók nagy terhelést rónak a tárolórendszerre.
- Az indexek használata: Az indexek felgyorsíthatják a lekérdezéseket, de karbantartásuk is I/O műveleteket igényel.
- A gyorsítótárazás hatékonysága: A hatékony gyorsítótárazás csökkentheti a tárolórendszerre nehezedő terhelést.
Az adatbázisok IOPS igényének optimalizálása kulcsfontosságú a jó teljesítmény eléréséhez. Számos technika alkalmazható erre a célra:
- Indexek optimalizálása: A felesleges indexek eltávolítása és a meglévő indexek finomhangolása csökkentheti az I/O terhelést.
- Lekérdezések optimalizálása: A lekérdezések hatékonyabb megírása csökkentheti a szükséges I/O műveletek számát.
- Gyorsítótárazás használata: A gyakran használt adatok gyorsítótárazása csökkentheti a tárolórendszerre nehezedő terhelést.
- Adattároló rendszer optimalizálása: A megfelelő adattároló rendszer kiválasztása (pl. SSD helyett HDD) jelentősen befolyásolhatja az IOPS-t.
- Adatbázis szerkezet optimalizálása: Az adattáblák megfelelő felosztása és a redundancia csökkentése javíthatja a teljesítményt.
A megfelelő IOPS biztosítása az adatbázis számára elengedhetetlen a gyors és megbízható működéshez. A teljesítmény figyelése és a folyamatos optimalizálás kulcsfontosságú a hosszú távú sikerhez.
Az IOPS mérése speciális szoftverekkel történik, amelyek szimulálják a valós terhelést és mérik a tárolórendszer válaszidejét. Ezek az eszközök segítenek azonosítani a szűk keresztmetszeteket és meghatározni a szükséges optimalizálási lépéseket.
A virtuális környezetekben különösen fontos figyelmet fordítani az IOPS-ra, mivel a virtuális gépek osztoznak a fizikai tárolórendszer erőforrásain. A megfelelő erőforrás-elosztás és a tárolórendszer konfigurációja kritikus a jó teljesítmény eléréséhez.
Az IOPS monitorozása és elemzése: Teljesítmény problémák feltárása
Az IOPS (Input/Output Operations Per Second) monitorozása és elemzése elengedhetetlen a tárolórendszerek teljesítményének megértéséhez és a lehetséges problémák feltárásához. Az IOPS azt mutatja meg, hogy egy tároló eszköz másodpercenként hány olvasási vagy írási műveletet képes elvégezni. Ha az IOPS értékek alacsonyak, az teljesítményproblémákra utalhat, amelyek negatívan befolyásolják az alkalmazások válaszidejét és a felhasználói élményt.
A megfelelő IOPS monitorozáshoz különböző eszközök és technikák állnak rendelkezésre. A legtöbb operációs rendszer és virtualizációs platform beépített eszközöket kínál a tárolóeszközök teljesítményének figyelésére. Emellett léteznek speciális tárolómonitorozó szoftverek is, amelyek részletesebb információkat nyújtanak az IOPS értékekről, a késleltetésről és más fontos metrikákról.
Az IOPS elemzése során figyelembe kell venni a munkaterhelés jellegét is. A különböző alkalmazások eltérő IOPS igényekkel rendelkeznek. Például egy adatbázis-kezelő rendszer (DBMS) sokkal magasabb IOPS-t igényelhet, mint egy fájlszerver. A munkaterhelés ismerete segít abban, hogy reális elvárásokat támasszunk a tárolórendszerrel szemben, és azonosítsuk a potenciális szűk keresztmetszeteket.
Az alacsony IOPS értékek gyakran a tárolóeszközök túlterheltségére, a nem megfelelő konfigurációra vagy a hardveres problémákra vezethetők vissza.
A teljesítményproblémák feltárásához érdemes összehasonlítani a mért IOPS értékeket a tárolóeszközök specifikációival. Ha a mért értékek jelentősen elmaradnak a specifikációkban szereplő értékektől, az valamilyen problémára utalhat. Ezenkívül fontos figyelni az IOPS ingadozásait is. A hirtelen csökkenések vagy kiugrások a teljesítményben instabilitást jelezhetnek.
Amennyiben teljesítményproblémákat azonosítunk, a következő lépés a probléma okának feltárása. Ez magában foglalhatja a tárolórendszer konfigurációjának ellenőrzését, a hardveres komponensek állapotának vizsgálatát és a munkaterhelés elemzését. A problémák megoldására különböző módszerek állnak rendelkezésre, például a tárolóeszközök cseréje gyorsabbakra, a tárolórendszer konfigurációjának optimalizálása vagy a munkaterhelés elosztása több tárolóeszköz között.
Az IOPS monitorozása nem egyszeri feladat, hanem folyamatos tevékenység kell, hogy legyen. A rendszeres monitorozás segít abban, hogy időben észrevegyük a teljesítményproblémákat, és megelőzzük a komolyabb incidenseket. A monitorozási adatok alapján lehetőségünk van a tárolórendszerünk optimalizálására és a jövőbeli igényekhez való igazítására.
Az IOPS növelésének lehetőségei: Optimalizálási technikák
Az IOPS (Input/Output Operations Per Second) növelése kritikus fontosságú a nagy teljesítményű rendszerek számára. Számos optimalizálási technika létezik, amelyekkel javíthatjuk a tárolórendszer hatékonyságát és növelhetjük az elérhető IOPS értékét.
Az egyik legfontosabb technika a gyorsabb tárolóeszközök használata. A hagyományos HDD-k helyett SSD-k (Solid State Drives) alkalmazása drasztikusan növelheti az IOPS-t, mivel az SSD-k sokkal gyorsabban képesek olvasni és írni az adatokat. Ez különösen igaz a véletlenszerű olvasási és írási műveleteknél, ahol az SSD-k jelentős előnyt élveznek.
A RAID (Redundant Array of Independent Disks) konfigurációk megfelelő használata szintén kulcsfontosságú. Például, a RAID 10 (tükrözés és csíkozás kombinációja) magas IOPS-t biztosít, mivel az adatok párhuzamosan íródnak több lemezre. Ugyanakkor a RAID 5 vagy RAID 6 kevésbé hatékony az írási műveletek során a paritás számítás miatt.
Az operációs rendszer és az adatbázis optimalizálása is hozzájárulhat az IOPS növeléséhez. A cache méretének növelése lehetővé teszi, hogy a gyakran használt adatok a memóriában tárolódjanak, csökkentve a tárolórendszerhez való hozzáférés szükségességét. Emellett a hatékonyabb adatbázis lekérdezések írása és az indexek helyes használata is csökkentheti az I/O terhelést.
A read/write arány figyelembe vétele elengedhetetlen az optimális tárolórendszer kiválasztásához és konfigurálásához. Például, egy olvasás-intenzív alkalmazás profitálhat a gyors olvasási teljesítményű SSD-kből, míg egy írás-intenzív alkalmazás számára a RAID 10 lehet a jobb választás.
Végül, a defragmentáció és a tárolórendszer karbantartása is fontos a hosszú távú teljesítmény biztosításához. A töredezett fájlok lassabb olvasást eredményezhetnek, ezért a rendszeres defragmentáció segíthet optimalizálni a tárolórendszer teljesítményét.
Az IOPS és a felhőalapú tárolás (cloud storage): Szempontok és kihívások
A felhőalapú tárolás esetében az IOPS (input/output operations per second) kulcsfontosságú teljesítménymutató. Jelzi, hogy egy adott tárolórendszer másodpercenként hány olvasási és írási műveletet képes elvégezni. Minél magasabb az IOPS érték, annál gyorsabb és hatékonyabb a tárolórendszer.
A felhőben a különböző tárolási megoldások (például SSD, HDD, hibrid megoldások) eltérő IOPS teljesítményt nyújtanak. Az alkalmazás igényeinek megfelelő tárolótípus kiválasztása kritikus fontosságú. Egy adatbázis-intenzív alkalmazás például sokkal több IOPS-t igényel, mint egy egyszerű fájlmegosztó szolgáltatás.
A felhőszolgáltatók gyakran kínálnak különböző szolgáltatási szinteket (Service Level Agreements – SLA), amelyek meghatározott IOPS garanciát tartalmaznak. Ezek az SLA-k befolyásolják a szolgáltatás árát, így a költségek optimalizálása érdekében fontos a megfelelő szint kiválasztása.
A felhőalapú tárolás IOPS teljesítménye nem csak a tároló típusától függ, hanem a hálózati kapcsolat sebességétől és a virtuális gép konfigurációjától is.
A IOPS mérése és monitorozása a felhőben elengedhetetlen a problémák azonosításához és a teljesítmény optimalizálásához. A legtöbb felhőszolgáltató analitikai eszközöket biztosít, amelyekkel valós időben követhető az IOPS használat.
Néhány kihívás, amivel szembesülhetünk:
- Versengő erőforrások: Több virtuális gép osztozhat ugyanazon a tárolóinfrastruktúrán, ami befolyásolhatja az IOPS teljesítményt.
- Hálózati késleltetés: A hálózati késleltetés csökkentheti az elérhető IOPS-t, különösen távoli régiókban.
- Tároló kapacitás: A tároló kapacitásának növelése nem feltétlenül jár együtt az IOPS növekedésével.
A felhőben a skálázhatóság fontos szempont. Az alkalmazás igényeinek növekedésével a tároló IOPS teljesítményének is skálázhatónak kell lennie. A felhőszolgáltatók általában rugalmas skálázási lehetőségeket kínálnak, de a skálázás hatékonysága az alkalmazás architektúrájától is függ.
IOPS tervezés: Hogyan becsüljük meg a szükséges IOPS értéket?
Az IOPS tervezés kritikus fontosságú a megfelelő teljesítményű tárolórendszer kiválasztásához. A szükséges IOPS érték becslése több tényezőtől függ, beleértve az alkalmazás típusát, a felhasználók számát és a várt terhelést.
Az első lépés az alkalmazás IOPS igényének felmérése. Például, egy adatbázis rendszer sokkal több IOPS-t igényel, mint egy fájlszerver. Használhatunk teljesítményfigyelő eszközöket a meglévő rendszereken, hogy valós adatok alapján becsüljük meg a jövőbeli igényeket.
A felhasználók számának növekedése egyenes arányban növeli az IOPS igényt. Minél több felhasználó fér hozzá a rendszerhez egyidejűleg, annál több olvasási és írási műveletre van szükség. Ezért a felhasználói létszám növekedését figyelembe kell venni a tervezés során.
A munkaidő és a csúcsidőszakok jelentősen befolyásolják az IOPS igényt. A csúcsidőszakokban a rendszerre nehezedő terhelés sokszorosa lehet a normál időszakoknak. Ezért elengedhetetlen a csúcsidőszakok IOPS igényének pontos becslése, hogy a rendszer ilyenkor is megfelelően működjön.
A tervezés során érdemes biztonsági ráhagyást is alkalmazni. Azaz, a becsült IOPS értékhez hozzá kell adni egy bizonyos százalékot (például 20-30%), hogy a rendszer a váratlan terhelésekkel is megbirkózzon.
A tárolórendszer típusának (SSD, HDD) figyelembe vétele is kulcsfontosságú. Az SSD-k lényegesen magasabb IOPS értékeket képesek kezelni, mint a HDD-k. A választás az alkalmazás teljesítményigényétől és a költségvetéstől függ.
Végül, a cache mérete és hatékonysága is jelentősen befolyásolja az IOPS igényt. Egy jól konfigurált cache csökkentheti a tárolórendszerre nehezedő terhelést, mivel a gyakran használt adatok a gyorsítótárban tárolódnak.
IOPS és a QOS (Quality of Service) szerepe a tárolásban
Az IOPS (Input/Output Operations Per Second) egy kulcsfontosságú mérőszám a tárolórendszerek teljesítményének mérésére. Azt mutatja meg, hogy egy tárolóeszköz másodpercenként hány olvasási és írási műveletet képes elvégezni. Minél magasabb az IOPS érték, annál gyorsabb és hatékonyabb a tárolórendszer.
A Quality of Service (QoS) a tárolásban arra szolgál, hogy a különböző alkalmazások és felhasználók eltérő teljesítményigényeit kielégítse. A QoS lehetővé teszi, hogy prioritást állítsunk be bizonyos alkalmazások számára, biztosítva számukra a szükséges IOPS-ot és a minimális késleltetést. Például egy adatbázis-szerver számára magasabb IOPS-t rendelhetünk, mint egy fájlszervernek, mivel az adatbázis-szerver kritikusabb a teljesítmény szempontjából.
A QoS beállításával elkerülhetjük, hogy egyetlen alkalmazás leterhelje a teljes tárolórendszert, és ezzel negatívan befolyásolja a többi alkalmazás teljesítményét. A QoS szabályok definíciója során megadhatjuk a minimális és maximális IOPS értékeket, a késleltetési küszöböket és a sávszélesség-korlátozásokat.
A helytelenül konfigurált QoS akár kontraproduktív is lehet. Ha túl szigorú korlátozásokat vezetünk be, az akadályozhatja az alkalmazások normál működését. Ezért fontos a megfelelő tervezés és tesztelés a QoS bevezetése előtt.
A megfelelő IOPS érték biztosítása kulcsfontosságú a QoS szempontjából, mivel ez garantálja, hogy az egyes alkalmazások a számukra szükséges teljesítményt kapják, elkerülve a szűk keresztmetszeteket és a teljesítménycsökkenést.
Számos tényező befolyásolja a tárolórendszerek IOPS értékét, beleértve a tárolóeszköz típusát (pl. SSD vagy HDD), a RAID konfigurációt, a hálózati infrastruktúrát és a vezérlő szoftvert. A leggyorsabb tárolóeszközök, mint például az NVMe SSD-k, jelentősen magasabb IOPS-ot képesek elérni, mint a hagyományos merevlemezek.
A QoS implementálása különböző módokon történhet, például a tárolórendszer saját beépített funkcióival, vagy harmadik féltől származó szoftverekkel. A monitorozó eszközök segítségével folyamatosan nyomon követhetjük a tárolórendszer teljesítményét és a QoS szabályok hatékonyságát.
IOPS a nagyvállalati környezetben: Skálázhatóság és megbízhatóság
A nagyvállalati környezetben az IOPS (Input/Output Operations Per Second) kritikus mérőszám a tárolórendszerek teljesítményének megítéléséhez. Minél magasabb az IOPS érték, annál több olvasási és írási műveletet képes a rendszer másodpercenként elvégezni, ami közvetlenül befolyásolja az alkalmazások sebességét és a felhasználói élményt.
A skálázhatóság szempontjából az IOPS tervezése kulcsfontosságú. Egy növekvő vállalat számára a tárolórendszernek képesnek kell lennie a megnövekedett terhelés kezelésére anélkül, hogy a teljesítmény romlana. Ez nem csak a hardveres kapacitás növelését jelenti, hanem a tárolóarchitektúra optimalizálását is, beleértve a gyorsabb tárolók (pl. SSD-k) használatát és az intelligens adatelhelyezési stratégiákat.
A megbízhatóság szorosan összefügg az IOPS-szel. Ha egy rendszer a maximális IOPS-értékének közelében üzemel, az növeli a túlterhelés kockázatát, ami lassuláshoz, adatvesztéshez vagy akár rendszerleálláshoz is vezethet. Ezért elengedhetetlen a tárolórendszer folyamatos monitorozása és a teljesítményproblémák proaktív kezelése.
A virtuális gépek (VM-ek) esetében az IOPS különösen fontos tényező. Minden VM egyedi I/O igényekkel rendelkezik, és a tárolórendszernek képesnek kell lennie a VM-ek közötti IOPS-elosztás optimalizálására a maximális teljesítmény és a tisztességes erőforrás-elosztás érdekében.
A nem megfelelő IOPS tervezés és menedzsment komoly pénzügyi veszteségeket okozhat a vállalkozásoknak, például a leállások miatti kieső bevétel formájában.
Számos technológia létezik az IOPS növelésére és a tárolórendszer megbízhatóságának javítására. Ezek közé tartozik a tárolóvirtualizáció, a caching, a tiering és az adatok deduplikációja. Ezek a technológiák segítenek optimalizálni az adatok tárolását és elérését, ami végső soron javítja az IOPS-teljesítményt és a rendszer általános megbízhatóságát.
IOPS és a Big Data: Az adatok gyors feldolgozásának kulcsa
A IOPS (Input/Output Operations Per Second) az adattárolási rendszerek teljesítményének egyik legfontosabb mérőszáma. Azt mutatja meg, hogy egy adott tárolóegység (például merevlemez, SSD, vagy egy teljes tárolórendszer) másodpercenként hány olvasási és írási műveletet képes végrehajtani. A Big Data korában, ahol hatalmas mennyiségű adatot kell gyorsan feldolgozni és elemezni, az IOPS kiemelkedő jelentőséggel bír.
A Big Data alkalmazások, mint például az adatbányászat, gépi tanulás és valós idejű analitika, rendkívül IOPS-igényesek. Ezek az alkalmazások gyakran végeznek nagyszámú, kis méretű olvasási és írási műveletet a tárolt adatokon. Ha a tárolórendszer nem képes lépést tartani ezzel az igénnyel, az komoly teljesítménybeli szűk keresztmetszetet okozhat, ami jelentősen lelassíthatja az adatok feldolgozását.
Minél magasabb egy tárolórendszer IOPS értéke, annál gyorsabban képes az adatokat kezelni, ami kritikus fontosságú a Big Data alkalmazások hatékony működéséhez.
Az IOPS-ot befolyásoló tényezők közé tartozik a tárolóegység típusa (SSD-k általában sokkal magasabb IOPS-ot kínálnak, mint a hagyományos merevlemezek), a RAID konfiguráció, a cache mérete és a hálózat sebessége. A Big Data rendszerek tervezésekor ezért kulcsfontosságú a megfelelő tárolórendszer kiválasztása, amely képes a szükséges IOPS-ot biztosítani a várható terhelés mellett. A helytelenül megtervezett tárolórendszer komoly költségekkel járhat, mind a teljesítmény csökkenése, mind a későbbi bővítések szempontjából.
A Big Data környezetben gyakran használnak elosztott tárolórendszereket, amelyek több tárolóegységet kombinálnak egyetlen logikai egésszé. Ezek a rendszerek képesek a terhelést elosztani a különböző tárolóegységek között, így növelve az elérhető IOPS-ot és javítva a teljesítményt. Emellett fontos a megfelelő adatstruktúrák és algoritmusok használata is, amelyek minimalizálják az IO műveletek számát.