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数据爆发增长时代,企业如何突破内存应用瓶颈?

互联网 diligentman 2周前 (01-12) 11次浏览
数据爆发增长时代,企业如何突破内存应用瓶颈?

 

近两年5G、大数据、云计算一直为行业热点,数字化进程不断加速,全行业数据开始爆发式增长。面对数据的迅猛增长,企业一方面享受着数据化转型带来的红利,另一方面也承担着大内存运行实的高额开支。

 

近日,在阿里云与 CSDN 联合举办的“阿里云核心竞争力”系列在线峰会第三期中,阿里云弹性计算产品专家唐湘华分享了阿里云弹性计算持久内存实例背后的技术,并结合实践案例阐述了持久内存实例在生产中的价值。

 

基于阿里云神龙架构,大幅降低单GB内存成本

 

持久内存实例构建基于英特尔® 傲腾™持久内存技术,通过将SSD性能提到准内存级别,实现了低至百纳秒级别的延时;与此同时,阿里云弹性计算将英特尔持久内存进行了虚拟化穿透,使其可以对外提供更大内存。从应用效果来看,自建的Redis数据库在持久内存型实例上可以实现50%的性价比提升,参数服务器Parameter server成本可以降低35%。

 

数据爆发增长时代,企业如何突破内存应用瓶颈?

 

此外,持久内存型的产品集成了阿里云众多核心技术的优势,底层基于阿里云神龙架构,将存储、网络和虚拟化集成在一张卡上通过硬件进行加速,在加强隔离效果的同时,全面提升了产品性能。

 

数据爆发增长时代,企业如何突破内存应用瓶颈?

 

攻克技术难点,高性价比与高性能并存

 

英特尔®傲腾™持久内存提供三个典型的配置使用模式,Memory mode、APB APP Direct mode(也叫AD mode)和storage mode。AD mode是介于memory mode与storage mode中间的一种形态,兼顾了这两种配置模式的优势点,但是也给自身的易用性上加了一层枷锁,在这种模式下,用户想要用好持久内存,是不容易的。

 

阿里云持久内存实例基于AD mode模式的特点,在虚拟化层进行了改造,攻克了这一难点,保留了内存与SSD双重特性的同时,极大的简化了AD mode下的使用门槛。作为内存可提供更高性价比,实现单GB内存性价比提升35%+;作为临时cache盘在SSD内存模式下,可实现单盘百万IOPS、读写延时400纳秒。

 

数据爆发增长时代,企业如何突破内存应用瓶颈?

 

典型实践,发挥实例优势

 

自建Redis

阿里云弹性计算部门联合英特尔团队对redis应用进行改造,针对Redis应用推出了特定系列实例规格,将复杂的redis技术难点包装到实例当中。客户只需基于实例规则,执行几行命令即可轻松完成redis应用部署,实现单GB内存TCO降低35%,提升25%性价比。

 

数据爆发增长时代,企业如何突破内存应用瓶颈?

 

参数服务器

参数服务器本质是Keyvalue的数据库,在进行大规模训练时会涉及到大量参数的读写,每一轮更新迭代都会涉及到频繁的内存读写刷新,对延时要求极高,数据只能放在内存中,不能放到SSD上。持久内存是一个完美的内存替代方案,保证性能的同时,极大降低TCO;同时还可以利用持久内存的持久存储特性实现数据秒级恢复;鉴于参数服务器所有负载都是在内容读写刷新上,持久内存实例可以通过增加内存容量配比,提升CPU利用率,实现用更少的机器即可完成训练任务的效果。

 

数据爆发增长时代,企业如何突破内存应用瓶颈?

 

存在IO瓶颈的应用

对比NVMeSSD和云盘(ESSD),在延时方面持久内存延时在400纳秒,速度对比当下最快的NVMeSSD降低了近两个数量级;在存储带宽以及IOPS性能上,单盘带宽、IOPS 提升2-4倍;根据实际MQ测试,用户不需要对应用做任何改造即可获得2-3倍响应延时的降低,以及更平稳的长尾。

 

数据爆发增长时代,企业如何突破内存应用瓶颈?

 

最佳实践,帮助企业降低80%TCO

 

国内某电商公司,原有Redis集群CPU冗余很大,内存容量存在瓶颈,在使用持久内存型实例后,通过增大内存容量配比,最终降低80%的部署预算。

 

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