R6101双端口SSD:现代数据中心高可用性与高性能的综合解决方案
对于企业IT、云计算、人工智能和大数据等任务关键型应用场景,是否能够消除单点故障至关重要。大普微R6101双端口是一款专为满足现代数据中心严苛需求而设计的企业级PCIe Gen5 NVMe双端口固态硬盘,通过灵活配置共享或独立命名空间的能力,可以针对主动-主动(Active-Active)性能扩展或强大的主动-被动(Active-Passive)故障转移进行优化,从而最大限度地提高数据可访问性和运营效率。
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R6101双端口NVMe SSD
01 性能优势
R6101双端口采用大普微自研DP800控制器,其双端口每个端口理论带宽为7000 MB/s,两个端口合计可达14000 MB/s。通过将PCIe 5.0 x4的带宽分配到两个独立的PCIe 5.0 x2接口上,R6101允许两个不同的主机系统或单个主机内的两个独立PCIe根复合体同时访问固态硬盘充分利用R6101的读写带宽。

DapuStor R6101双端口关键规格
02 可靠性
双端口NVMe固态硬盘能为企业级存储系统提供关键的冗余性和高可用性。通过将U.2 x4 PCIe链路拆分为两个独立的x2 PCIe链路,它们允许两台存储服务器通过不同PCIe链路访问同一张NVMe SSD,从而消除了PCIe链路的单点故障。这种设计确保了即使一个路径或主机控制器发生故障,数据也能持续访问,这对于任务关键型应用至关重要。
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双端口NVMe SSD在本地PCIe连接架构中的应用
01 高可用性的配置:共享命名空间
在此配置中,DapuStor R6101的双端口用于为共享命名空间提供冗余访问。固态硬盘上的非易失性存储介质(NVM)被划分为一个或多个命名空间,这些命名空间可以由两个控制器/路径同时访问。

这种设置是实现高可用性的基础,其优势在于消除了驱动器访问层面的任何单点故障。如果一个主机路径、其相关的控制器或数据路径中的某个组件发生故障,另一个路径可以无缝接管,确保任务关键型应用的持续运行;同时其向应用程序层呈现单个命名空间,简化了数据管理。
// 机制:主动/被动和主动/主动控制器访问模型
● 主动/被动:在主动/被动设置中,一个控制器(及其路径)被指定为给定共享命名空间的主路径,而另一个控制器提供辅助路径。主机系统被告知要使用的最佳I/O操作路径。如果主路径因故障或维护而变得不可用,主机将自动故障转移到辅助路径,为存储系统提供可靠的故障转移能力。
● 主动/主动:对于需要更高性能和更好资源利用率的场景,共享命名空间可以采用主动/主动模型进行访问。在这种情况下,两个控制器可以同时处理对同一共享命名空间的I/O请求,实现真正的并行I/O处理和跨多路径的动态负载均衡。这种架构旨在随着控制器的增加而线性扩展,提供接近比例的吞吐量增益,同时通过分布式工作负载确保容错性。实施主动/主动需要复杂的协调机制来维护数据一致性,以及主机上的多路径软件来有效管理路径选择和负载分配。
// 操作系统多路径配置
● Linux:Linux操作系统通过两种主要框架为NVMe设备提供强大的多路径支持:标准设备映射器多路径(DM-Multipath)和原生NVMe多路径。这两种框架都支持非对称命名空间访问(ANA)多路径方案,这使得它们能够识别和优先选择控制器与主机之间的优化路径,从而提高性能。
原生NVMe多路径: 这种内核级功能可以通过向内核命令行添加nvme_core.multipath=Y或通过模块配置文件来启用 。由于其原生集成,它可能提供更高的性能,但与DM-Multipath相比,功能可能较少 。支持的策略包括NUMA(默认,优化多核系统中的CPU到路径亲和性)、Round-Robin(在所有路径上均匀分配I/O以提高吞吐量)和Queue-Depth(选择在途I/O数量最少的路径,以在高负载下进行负载均衡)。
DM-Multipath:该框架提供更广泛的功能、高级路径选择策略和更大的配置灵活性。它可以通过启动multipathd.service来启用,并通过etc/multipath.conf文件进行配置。
● Windows Server:Windows Server支持直接连接的NVMe驱动器的多路径功能,多路径I/O(MPIO)可以通过服务器管理器图形界面或Windows PowerShell命令行工具进行配置和管理。通用的MPIO框架支持各种负载均衡策略,如Round Robin和Least Queue Depth,这些策略将适用于双端口NVMe驱动器,以优化性能并确保高可用性。
02 高性能配置:独立命名空间
此配置通过为R6101的每个端口分配一个独立且不同的命名空间来利用其双端口。对于连接的主机系统或应用程序而言,这些命名空间中的每一个都表现为一个独立的、可单独寻址的固态硬盘,并拥有自己专用的I/O队列。这种逻辑隔离提供了更高程度的并行性,并使单个物理NVMe驱动器能够有效地同时为多个主机或应用程序提供存储资源,每个命名空间都可以独立格式化和读/写,并确保多租户或虚拟化环境中关键工作负载的可预测性能。

这意味着NVMe命名空间是一种由控制器管理的抽象层,在比操作系统更低的层面提供真正的逻辑隔离和独立的生命周期管理。这种能力带来了强大的多租户支持、增强的安全性(例如,针对敏感数据可以按命名空间应用加密),以及直接在驱动器级别进行高度灵活的资源分配。
// 机制:通过命名空间的专用队列增加I/O并行性
此配置中性能提升的主要机制是每个独立命名空间的专用I/O队列所带来的固有并行性。由于每个命名空间都以自己的队列运行,I/O操作可以并发处理,且没有争用,从而实现比单个共享命名空间显著更高的聚合IOPS和带宽,最大化吞吐量和降低延迟。同时单个物理固态硬盘可以高效地为多个主机或应用程序提供服务,并具有独立的逻辑隔离。每个命名空间都可以独立格式化和读/写,并确保多租户或虚拟化环境中关键工作负载的可预测性能。
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双端口NVMe SSD + EBOF的NVMe-oF解决方案
01 NVMe-oF简介与解耦存储概念
NVMe-oF(NVMe over Fabrics)是一种变革性的网络存储协议,它将NVMe闪存的高性能和低延迟从本地服务器的限制扩展到共享存储环境。它通过允许NVMe命令通过各种高性能网络结构(如RDMA、TCP)传输来实现这一点。NVMe-oF的核心是解耦存储的概念,即计算资源与存储资源分离,使存储能够广泛地供多个应用程序和服务器使用。通过使应用程序能够共享一个公共存储容量池,数据可以在应用程序之间轻松共享,或者根据应用程序需求分配所需容量。这种架构是迈向软件定义数据中心的重要一步,允许存储分配给应用程序,而无需考虑其物理位置。

02 通用EBOF架构
通用EBOF(Ethernet Bunch of Flash)架构旨在将NVMe闪存的高性能扩展到共享存储环境。它通过高性能以太网结构提供NVMe固态硬盘的低延迟共享,旨在提供与本地连接NVMe固态硬盘相似的性能。
// 关键组件与连接
EBOF平台通常利用多个NVMe-oF结构桥接ASIC,并配备一个基于ARM的BMC用于平台管理。这些平台通过结构桥接设备提供多个100GbE甚至更高带宽的网络端口,这些端口可以连接到配置为RDMA over Converged Ethernet (RoCE) 或传输控制协议 (TCP) 的主机端口。RoCE连接在数据中心历来受到青睐,而TCP则提供了更高的易用性。EBOF平台提供了连接RoCE或TCP主机端口的灵活性,以实现最佳使用。
// 通用EBOF平台优势
✔ 允许多台服务器共享NVMe闪存存储,如同本地存储一般
✔ 利用低延迟结构充分利用IOPS和容量
✔ 更高效地使用大容量固态硬盘并保持低延迟
03 R6101双端口与通用EBOF的集成
R6101的U.2 15mm双端口外形尺寸使其能够完美集成到支持双Gen5x2连接的EBOF的插槽中。在逻辑层面,EBOF的结构桥接设备通过以太网将NVMe固态硬盘呈现给主机,从而抽象化了后端的PCIe总线复杂性。
// NVMe-oF 共享命名空间实现高可用性
在共享命名空间NVMe-oF方案中,R6101双端口的共享命名空间由EBOF内的多个控制器访问,并通过冗余路径呈现给主机。高可用性EBOF通常支持主动-主动控制器架构,这意味着EBOF中的控制器可以同时处理I/O请求,从而实现高可用性和双路径冗余。
R6101的双端口设计与EBOF的冗余IOM(结构桥接设备)、冗余电源和风扇相结合,共同构建了一个高度弹性的存储系统。这种组合确保了即使在单个组件故障的情况下,数据路径也能保持完整。主机端的多路径软件,如Linux的DM-Multipath或原生NVMe多路径,以及Windows的MPIO,则负责在主机层面实现无缝故障转移,确保应用程序的持续运行。这种集成提供了企业级的高可用性,消除了单点故障,并保证了任务关键型应用的持续运行。
// NVMe-oF 独立命名空间实现性能提升
独立命名空间在NVMe-oF环境中的应用,使得R6101上的独立命名空间可以通过NVMe-oF暴露,允许多个主机或应用程序访问具有专用I/O队列的独立命名空间。这种配置通过最大限度地提高跨网络结构的并行性和吞吐量来提升性能,这对于多租户或多样化工作负载尤其有益。
独立命名空间为多租户云环境或特定应用程序工作负载提供了强大的逻辑隔离,并实现了精细的安全策略(例如,按命名空间访问)。这种配置在共享存储池中提供了卓越的聚合性能、优化的资源利用率以及增强的安全性与管理能力。
随着 AI 模型规模的持续膨胀和数据复杂度的提升,对存储系统性能、可扩展性和灵活性的需求将达到前所未有的高度。双端口 NVMe SSD 和 EBOF 盘框将成为构建下一代 AI 计算基础设施的关键组件,为大模型训练提供充沛的数据流,为高性能推理提供极速响应,从而推动 AI 技术的进一步发展和广泛应用。
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深耕企业级存储,驱动技术革新
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