Einstellen der Bühne
In modernen Cloud-Umgebungen ist Speicher mehr als nur Infrastruktur – er ist das Herzstück unternehmenskritischer Anwendungen. Von der seismischen Interpretation im Energiesektor bis hin zu anderen wissenschaftlichen Hochleistungs-Workloads müssen Unternehmen die Zeit bis zur Entscheidungsfindung verkürzen, sei es bei der Identifizierung wirtschaftlich gewinnbarer Energieressourcen oder der Beschleunigung anderer datenintensiver wissenschaftlicher Entdeckungen.
Aus diesem Grund hat Daniel Gomes, ein Principal Solution Engineer bei Qumulo, der auf Öl- und Gas-Workloads spezialisiert ist, einen direkten Leistungsvergleich zwischen Cloud Native Qumulo und Amazon FSx für NetApp ONTAP (FSxN). Daniel hat diese Tests so konzipiert, dass sie reale Bedingungen widerspiegeln, indem er Clientmuster und Datensatzgrößen verwendet, die bei Interpretationsarbeitslasten in der Öl- und Gasindustrie häufig vorkommen.
Die Ergebnisse: Qumulo übertraf FSxN in Single-Client- und Multi-Client-Szenarien durchweg, insbesondere bei zunehmender Parallelität und Leseintensität. Die Methodik wurde entwickelt, um die typischen Bedingungen von Öl- und Gas-Interpretationsanwendungen – einschließlich, aber nicht beschränkt auf die von einem der weltweit größten Anbieter von Plattformen für Geowissenschafts- und Seismik-Interpretation – sowie anderer Branchen mit ähnlichen Anforderungen an die Dateisystemleistung zu erfassen. Daniels' Ziel war es, zuverlässige und wiederholbare Benchmarks zu erstellen, die sowohl Kundenerwartungen als auch technische Entscheidungen beeinflussen können.
Warum Basistests wichtig sind
Baseline-Tests sind unerlässlich, da die Risiken unbekannten Verhaltens, Unvorhersehbarkeit und verlängerter Projektlaufzeiten die Entscheidungszeit für viele Projektziele direkt beeinflussen. Baseline-Tests setzen realistische Leistungserwartungen, helfen Teams, Engpässe zu identifizieren und ermöglichen eine schnellere Fehlerbehebung und -behebung. Durch den Vergleich der Fähigkeiten von Qumulo mit denen von NetApp in AWS bietet dieser Benchmark einen transparenten, praxisnahen Vergleich zwischen den beiden führenden Anbietern unstrukturierter Datendienste im Ökosystem der Untergrundinterpretation. Dieser Benchmark liefert genau das – einen transparenten, Cloud-nativen Baseline-Vergleich von Qumulo und FSxN auf AWS.
Testdesign
- Clients: Red Hat Enterprise Linux (RHEL) auf AWS EC2 g4dn.16xlarge-Instanzen
- Werkzeug: fio (v3.36) mit branchenweit anerkannten E/A-Profilen
- Datensätze: 50 GB pro Test, was die typische Projektgröße im Energiesektor widerspiegelt (10 GB–150 GB)
- Protokolle: NFSv3 mit standardisierten Mount-Optionen auf beiden Plattformen
- Arbeitsbelastung: Sequentielle und zufällige Lese-/Schreibvorgänge bei gleichzeitiger Verwendung mit einem oder sechs Clients
Auf der Speicherseite:
- Qumulo: Ein Cluster mit drei Knoten mit NeuralCache, NVMe und gp3-Caching, unterstützt durch S3 Intelligent Tiering.
- FSxN: Dual-Controller-HA-System getestet mit Durchsatzstufen von 1.5, 3 und 6 GB/s und maximalem aktiviertem Cache.
- 50 % weniger Kosten: Das zum Testen verwendete Qumulo-System würde im Einzelhandel etwa 50 % weniger kosten als die FSxN-Lösung.
Ergebnisse
Hauptergebnisse
1. Qumulo wächst mit den Kunden
Mit zunehmender Clientlast verbesserte sich die Leistung von Qumulo, während FSxN stagnierte.
- Sequentielles Lesen für sechs Clients (64 KB):
- Qumulo: 11.57 GB/s (190 IOPS)
- FSxN (6 GBps-Stufe): 4.98 GB/s (82 IOPS)
2. NeuralCache bietet einen konstanten Vorteil
Selbst wenn FSxN mit maximalem Cache bereitgestellt wurde, übertraf die NeuralCache-Architektur von Qumulo die Anforderungen bei leseintensiven Workloads und hielt die Parallelität ohne Komplexität aufrecht.
3. Schreibt: Knapp, aber Qumulo gewinnt im großen Maßstab
FSxN zeigte Stärke bei einigen Single-Client-Schreibvorgängen, aber Qumulo zog mit zunehmender Parallelität davon:
- Zufälliges Schreiben mit sechs Clients (64 KB):
- Qumulo: 1.65 GB/s (28 IOPS)
- FSxN (6 GBps-Stufe): 1.19 GB/s (20 IOPS)
4. Einfachheit und Geschwindigkeit
- Bereitstellung: Qumulo war in ca. 5 Minuten einsatzbereit, FSxN benötigte dafür ca. 19 Minuten.
- Skalierung: Das Hinzufügen von Qumulo-Knoten oder das Anpassen von EC2-Typen dauert nur wenige Minuten, im Vergleich zu einer Stunde oder mehr für FSxN-Durchsatzänderungen.
- Verwaltbarkeit: Qumulo skaliert nahtlos in einem einzigen Namespace; FSxN erfordert mehrere Dateisysteme und virtuelle Speichermaschinen, um die Leistung zu erreichen
Was das für Unternehmen bedeutet
Für Unternehmen mit anspruchsvollen Mehrbenutzer-Workloads wie Öl- und Gas-Interpretationsanwendungen bietet Qumulo:
- Höherer Durchsatz und IOPS bei realer Parallelität
- Geringere Betriebskomplexität durch schnellere Bereitstellung und Skalierung
- Zukunftssichere Einfachheit für Teams, die Wachstum im Petabyte-Bereich bewältigen
- Niedrigere Kosten für Teams, die ihr Budget maximieren möchten
Im Gegensatz dazu erfordert FSxN mehr manuelles Tuning und hinkt in kritischen Leistungsbereichen immer noch hinter Qumulo her.
Final Word
Dieser Benchmark auf AWS zeigt deutlich: Qumulo ist die beste Wahl für skalierbare, hochperformante Dateidaten-Workloads in der Cloud zur seismischen Interpretation.
Ob Sie im Energiesektor mit der Interpretation seismischer Daten oder in einer anderen Branche tätig sind, in der Parallelität und Leseleistung entscheidend sind – Qumulo bietet den Durchsatz, die Agilität und die Einfachheit, die Sie brauchen, um Ihre Anwendungen auf höchstem Niveau laufen zu lassen. Qumulo hat bereits Migrationen im Petabyte-Bereich von NetApp-Cloud-Lösungen in die Cloud Native Qumulo (CNQ)-Architektur ermöglicht. Nach dieser Umstellung berichten Unternehmen, die CNQ nutzen, von niedrigeren Betriebskosten, schnelleren Entscheidungen und größerer technologischer Flexibilität mit neuen Anwendungen und KI-Tools.
Möchten Sie die vollständigen Benchmark-Ergebnisse und die Methodik sehen? Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen unter info@qumulo.com.
