本ブログエントリーはPernixData社のテクノロジーエバンジェリストであるFrank Denneman氏のブログの翻訳版です。
本記事の原文はRead acceleration in a non-uniform clusterで閲覧可能です。
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最近 Luca Dell’Oca 氏が非均一なクラスタ環境においてFVPがどのように動作するか(リンク先は英語)についての素晴らしい記事を公開してくれています。このクラスタにはフラッシュリソースのあるホストとフラッシュデバイスを持たないホストが参加しています。この記事はライトアクセラレーション(書き込み高速化)について大きく取り上げており、仮想マシンがフラッシュリソースを持たないホストに移行してしまうと、書き込みのパフォーマンスが落ちてしまうということを示唆しています。
この記事でハイライトされている最初のポイントはLuca氏が何も指示しなくても自動的にWrite-BackからWrite-Throughに切り替わるということです。FVPはフラッシュデバイスがないために書き込みの高速化が出来ないということを検知します。すぐさま、FVPは書き込みポリシーをWrite-Throughに変更します。すべてが自動化されており、フラッシュリソースを持つホストへ仮想マシンが移動した際には書き込みポリシーをWrite-Backへ戻してくれます。このあたりの動作について詳しくは“Fault Tolerant Write Acceleration”の記事を参照してください。
Luca 氏が深くは追求していないもう一つのポイントは、仮想マシンがフラッシュデバイスを持たないホストへ移動されたとしても、リードアクセラレーション(読み取り高速化)が継続しているということです。これはヒットレートの計算を踏まえて考えると非常に、特にネットワーク越しのフラッシュへの読み込みを考えると、面白い振る舞いです。FVPは一つ一つあらデータブロックのヴァージョンについて追跡しており、FVPソフトウェアが動作しているホストであれば、フラッシュのリソースが利用できない状況でもフラッシュクラスタ内のあらゆるホストからデータを取得することが可能です。
仮想マシンがフラッシュクラスター内ですでに利用可能な読み取りの操作を実行した場合、FVPは以前仮想マシンがいたホストからデータを取得し、仮想マシンへ送信します。ローカルのフラッシュリソースが無いため、このデータはローカルへは保存できません、しかしながら、FVPはレイテンシを最小に保つため、データをストレージアレイ経由で取得、負荷をかけるのではなく、可能な限りフラッシュクラスタから取得します。
リモートフラッシュアクセスについて、更に詳しく知りたい場合には以下の記事を参照してください。
記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@pernixdata_netw)
