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Optane memory:打开英特尔最新技术的窗口
现在Optane产品已经上市，用于存储和处理的快速存储的未来看起来很光明。但是Optane是否会与英特尔所宣称的一样呢?
当英特尔最初宣布3 d XPoint架构基于Optane内存技术,供应商谈论“1000 x flash的性能,”结束写耐力问题”1000 x flash生活”,“10 x DRAM的密度”和一种方式发挥新一层的记忆,足够快,有效延长DRAM而持久。
在很大程度上，现实已经出现，其中一些说法已被缓和，至少在短期内是这样。英特尔及其合作伙伴美光(Micron)最近宣布将其速度预期大幅降低至flash的4倍。虽然这仍然是一个重大的收获，但与最初的声明相比还有很长的路要走。
这是因为系统设计的现实已经迎头赶上了技术。英特尔公司称Optane，美光公司称QuantX，3 d XPoint是一种相变存储器(PCM)技术，通过电子方式将单元从高电阻状态切换到低电阻状态。这两款产品使用了相同的存储核心模具，由英特尔-美光闪存技术公司在犹他州的工厂生产。
PCM本质上是一个使用NOR寻址方案的单元的字节寻址存储系统。字节寻址能力是存储的圣杯，原因很简单，它消除了传统的文件I/O操作，这种操作消耗了数千个CPU指令，并删除了至少4 KB的块，用单个的、直接寄存器到内存的CPU指令代替它。如果英特尔能够做到这一点，“1000倍的性能”将是非常现实的。
需要对核心系统进行更改
系统不是为持久化内存而设计的，不能像当前动态RAM (DRAM)那样使用。x86硬件和操作系统的主要变化是必需的，从以不同的方式处理机器检查错误到将持久内存与非持久内存分离。在标准x86服务器中，仅以软故障方式处理单个位错误(就像我们处理ssd一样)是很棘手的。只有安腾(Itanium)在英特尔(Intel)服务器cpu上的性能接近这一点。
3D XPoint被英特尔公司称为Optane，被美光公司称为QuantX，是一种相变存储技术，通过电子方式将电池从高电阻状态切换到低电阻状态。
还需要进行其他重大改革。其中包括允许声明持久内存的编译器，以及可以将该内存构建到应用程序中的链接编辑器。应用程序本身需要重写以消除文件I/O，并使用单个指令和向量操作。这是对一个系统如何组成的大规模重新评估。
这样的更改正在进行中，因为提高服务器性能的机会太好了，不容错过。不过，它们不会在2017年到来，特别是考虑到英特尔对基于optane架构的长期计划。
第一个真正的Optane内存产品是SSD。它将运行在4倍的闪存，尽管我猜测，在面对一些具有数百万IOPS性能的新硬盘时，这种吹嘘将会削弱。这些将在年底到达，交付的价格溢价多少降低了兴奋因素。
美光宣称其性能优于英特尔，可能是因为其不同的控制器设计和驱动程序代码。在2018年，性能将是一个跨越式的游戏，但请记住，英特尔设计硬件、软件和许多开发人员使用的编译器，因此他们有战略优势。
英特尔的目标不仅是实现字节可寻址，而且还增加了Optane ssd和后续Optane的直接共享非易失性双列直连内存模块(nvdimm))，通过将它们连接到NVM Express fabric来跨服务器集群。
有了这个背景，我们可以和Optane内存的影响(和QuantX,扩展)的实际用例。
内存扩展
这似乎是一个简单的概念。其想法是使用Optane内存将DRAM的表观大小从1tb扩展到10tb或20tb。想想这对服务器上的容器数量能做什么。缓存可能能够掩盖Optane相对于DRAM较慢的速度，同时也有很多关于数据压缩的讨论。
压缩是一种节省空间的方法，但它也减少了传输时间和所需的网络带宽。虽然对写入Optane的数据进行压缩需要大量计算，最好将其作为后台作业处理，但数据解压速度很快，特别是使用图形处理单元或现场可编程门阵列辅助。总的来说，压缩将提供一个实质性的系统性能提升。
持续的DRAM
当我们试图将持久性融入其中时，生活就变得复杂起来。这意味着Optane内存的文件I/O视图在字节可寻址性发挥作用之前是短期的。这个价值640亿美元的问题是，我们能利用这种持久性做些什么。
首先，重启可能非常快。我带领一个设计团队为美国潜艇提供战斗系统集群。重启功能本身就足够了使用NVDIMM的原因因为在一秒钟内从电源故障中恢复将是一个生死攸关的问题。
数据库(包括Memcached这样的便笺簿)可以充分利用快速持久内存。有了正确的NVDIMM架构，写入可以被聚合，就像NVDIMM供应商Diablo Technologies正在做的那样，而不会有掉电时数据丢失的风险。这将使使用内部scratchpad数据库成为应用程序设计的一个重要方面。
内存数据库(如Oracle)也是如此。Optane nvdimm将允许更大、更有效的数据库。但是，想象一下，如果Optane存储设备都在一个fabric上。这样就可以在多个设备上复制数据完整性的副本，从而形成一个非常健壮但速度极快的系统。
压缩存储大数据
处理大数据的一个挑战是广域网和局域网的网络瓶颈。有了解压缩的帮助，CPU可以在网络带宽上增加5倍或10倍的力，但这意味着每个服务器中有非常大的内存空间来保存压缩原语的副本。这就是Optane巨大的容量是一种可行的技术．
高性能计算
我们都知道高性能计算(HPC)应用程序，如石油和天然气分析，是计算量大的应用程序，但它们也需要大量的存储I/O。
云服务提供商也提供实例存储，Optane可能会成为一个游戏规则改变者，由于更快的访问速度，它可以全面提升实例性能。
我清楚地记得和一位国家实验室主任的谈话，他抱怨说，一项工作可能会运行一个小时，但随后需要另一个小时来下载数据和加载下一个数据集。压缩也可以应用于这些工作负载，尽管数据结构可能会在各个映射上改变压缩比。
尽管如此，高性能计算在很大程度上依赖于内存，因此廉价的内存乘法器在许多应用程序中非常有用。
云
乍一看，无状态云似乎是Optane内存最不可能胜出的地方。低垂的果实可能是作为一个内存扩展，利用每个内存的容量。云服务提供商也提供实例存储，其中Optane能改变游戏规则吗由于更快的访问速度，实例性能得到了全面提升。
在这些用例之外，混合云需要大量存储映像，特别是虚拟桌面基础设施用例。Optane符合敏捷容器提供的速度需求，因此，我们可以期待云服务提供商和企业对Optane产生极大的兴趣。
Hyper-converged基础设施
Optane内存非常适合超融合基础设施模型，即使没有字节寻址能力和直接fabric连接能力。对于最初的4kb -block- i /O模型，集群持久空间的能力可以很好地工作。我个人的观点是，NVDIMM和Optane很可能会成为这些系统中的主要内存层。
Optane有一些严重的竞争．例如，三星正在积极寻找替代方案，而3D闪存密度将提供并行访问，有效地将闪存性能提升到Optane范围。无论发生什么，消费者都是赢家。
