并行I/O技术可以提高数据存储性能

超线程提供了一个机会

英特尔在其芯片中添加了超线程，以促进芯片级别的多任务处理和多租户或基于管理程序的计算。线程是一种逻辑构造，它利用骰子上的核心之间的共享资源，支持一个称为逻辑的核心．即使一个芯片上的每个物理核有多个逻辑核，这些资源也不能被应用程序、操作系统或其他应用程序非常有效地利用虚拟机监控程序．

利用多核芯片的能力，DataCore软件工程师引入了一种可行的并行I/O形式。简单地说，并行I/O使用多核芯片中的一部分逻辑核，并将它们专门用于处理I / O由芯片上的其他逻辑核心服务的所有应用程序和虚拟机(vm)产生。并行I/O技术建立了一个高效的引擎，可以处理逻辑核心业务应用程序工作负载和后端存储资源之间的多个并发读写操作。DataCore的SPC-1基准测试结果支持了其作为低成本存储性能增强器的前景，通过低成本商品存储，每SPC-1 IOPS约8美分，可产生459K IOPS。

并行I/O技术建立了一个高效的引擎，可以处理逻辑核心业务应用程序工作负载和后端存储资源之间的多个并发读写操作。

结果的兴趣来自数据存储制造商探讨如何创建自己的并行I / O产品,特别是DataCore声称其初步结果SPC只有认证的第一步发展的不断大规模加速两个I / O的每个I / O吞吐量和降低成本。

并行I/O适用于多核处理系统，这意味着它可能适用于大多数当前部署的服务器。DataCore的软件被设计为直接安装在应用服务器或管理程序主机上，它可以与服务器的应用程序和VMs一起操作。

DataCore如何并行I/O

DataCore并行I / O可以设置为自适应地使用可用的核心，或者用户可以指定逻辑核心的一部分用于I/O处理，以在服务器上创建并行I/O处理资源。提供给此资源的逻辑核的数量可以调整确保可用于谨慎应用程序处理和一般I/O服务的处理器内核之间达到适当的平衡。将来，服务可能会更细粒度，允许优先将并行I/O资源分配给特定的工作负载，以提供服务质量保证。

在并行I/O引擎的背后，数据存储基础设施本身几乎保持不变。然而，DataCore通过自己的存储虚拟化形式优化缓存、互连和存储媒体，使用过供应商的存储虚拟化的人都很熟悉这种形式SANsymphony产品．该技术可以与遗留存储基础设施和当代软件定义的存储堆栈和产品一起工作，或者两者的结合。DataCore的实现没有硬件锁定或拆装要求。

I/O加速替代方案可能不够

其他供应商开始抓住并行I/O的术语，用它来描述任意数量的加速I/O的方法．然而，大多数这些方法要么是欺骗，要么是基于昂贵的专有硬件配置。例如，一种流行的技术涉及到缓冲对DRAM或闪存的读写，从而欺骗应用程序，使其相信数据在写入发生之前已经写入目标存储设备。这种策略可能会导致速度的提高，从而提高应用程序的性能，但对于I/O吞吐量挑战，它很少是一种经济有效或可靠的解决方案。在虚拟服务器环境中，这种方法可能会与I/O混合效果相冲突。

霍华德马克斯，首席科学家
DeepStorage.net讨论了I/O搅拌机
的效果。

这促使一些公司引进技术例如日志重组，在将缓存的数据写入存储设备之前，将来自不同虚拟机的数据重新排序为更一致、更少随机的形式。这不仅增加了向目标写入数据的延迟时间，而且在存储可靠性方面引入了一个潜在的薄弱环节，可能需要在固态存储上投入大量资金，以便在重构时充当数据的临时存储库。

一些存储供应商试图通过将显式存储资源专门用于特定的工作负载来解决速度和输入的问题VVOLs等技术．基础设施配置的复杂性，以及管理基础设施所涉及的挑战，增加了人工成本，并可能增加与此类策略相关的停机时间。DataCore已经宣布对其通用vvol的支持和认证，这样用户可以获得并行的I/O性能，并且仍然可以直接从他们的VMware vSphere环境驱动他们的存储策略。

DataCore使用的软件方法易于实现，易于调整和维护，几乎不需要额外的基础设施或人员。如果它在市场上取得成功，我们可能会看到其他供应商在竞争产品中利用并行I/O技术的变体。