스테이지 설정
오늘날의 클라우드 환경에서 스토리지는 단순한 인프라를 넘어 미션 크리티컬 애플리케이션의 핵심입니다. 에너지 분야의 지진 해석부터 기타 고성능 과학 워크로드에 이르기까지, 기업은 경제적으로 회수 가능한 에너지 자원을 파악하거나 데이터 집약적인 과학적 발견을 가속화하는 등 의사결정 시간을 단축해야 합니다.
이것이 바로 석유 및 가스 워크로드를 전문으로 하는 Qumulo의 수석 솔루션 엔지니어인 Daniel Gomes가 Cloud Native Qumulo와 직접 비교 성능 벤치마크를 구성한 이유입니다. NetApp ONTAP용 Amazon FSx(FSxN)다니엘은 석유 및 가스 해석 작업에서 흔히 볼 수 있는 클라이언트 패턴과 데이터 세트 크기를 사용하여 실제 상황을 반영하도록 이러한 테스트를 설계했습니다.
결과: Qumulo는 단일 클라이언트 및 다중 클라이언트 시나리오에서 FSxN보다 지속적으로 우수한 성능을 보였으며, 특히 동시성과 읽기 집약도가 증가함에 따라 더욱 그러했습니다. 이 방법론은 석유 및 가스 해석 애플리케이션(세계 최대 규모의 지구과학 및 지진 해석 플랫폼 공급업체 중 하나에서 사용하는 애플리케이션을 포함하되 이에 국한되지 않음)과 유사한 파일 시스템 성능 요구 사항을 가진 다른 산업의 특성을 파악하도록 설계되었습니다. Daniels의 목표는 고객 기대치와 기술적 의사 결정 모두에 도움이 되는 안정적이고 반복 가능한 벤치마크를 만드는 것이었습니다.
기준 테스트가 중요한 이유
기준선 테스트는 알려지지 않은 동작, 예측 불가능성, 그리고 프로젝트 일정 연장으로 인한 위험 요소가 여러 프로젝트 목표의 의사 결정 시간에 직접적인 영향을 미치기 때문에 필수적입니다. 기준선 설정은 성능에 대한 현실적인 기대치를 설정하고, 팀이 병목 현상을 정확히 파악하도록 지원하며, 문제 해결 속도를 높여줍니다. AWS에서 Qumulo의 기능을 NetApp과 비교함으로써, 이 벤치마크는 지하 해석 생태계에서 비정형 데이터 서비스를 제공하는 두 선도 기업 간의 투명하고 실질적인 비교를 제공합니다. 이 벤치마크는 바로 이러한 비교를 제공합니다. AWS에서 Qumulo와 FSxN의 투명하고 클라우드 네이티브적인 기준선 비교를 제공하는 것입니다.
테스트 설계
- 클라이언트 : AWS EC2 g4dn.16xlarge 인스턴스의 Red Hat Enterprise Linux(RHEL)
- 압형: 업계에서 승인한 I/O 프로필을 갖춘 fio(v3.36)
- 데이터 세트 : 테스트당 50GB는 일반적인 에너지 부문 프로젝트 크기(10GB~150GB)를 반영합니다.
- 프로토콜 : 두 플랫폼 모두에서 표준화된 마운트 옵션이 있는 NFSv3
- 작업량: 단일 클라이언트 및 6개 클라이언트 동시성에서 순차적 및 무작위 읽기/쓰기
저장 측면에서:
- 쿠물로: S3 Intelligent Tiering으로 지원되는 NeuralCache, NVMe 및 gp3 캐싱을 갖춘 XNUMX노드 클러스터입니다.
- FSxN: 최대 캐시가 활성화된 1.5, 3, 6GBps 처리량 계층에서 듀얼 컨트롤러 HA 시스템을 테스트했습니다.
- 50% 비용 절감: 테스트에 사용된 Qumulo 시스템은 FSxN 솔루션 가격보다 약 50% 저렴하게 판매됩니다.
결과
중요한 발견들
1. Qumulo는 클라이언트와 함께 확장됩니다.
클라이언트 부하가 증가함에 따라 Qumulo의 성능은 향상되었지만 FSxN은 정체되었습니다.
- 64개 클라이언트 순차 읽기(XNUMXk):
- Qumulo: 11.57GB/s(190K IOPS)
- FSxN(6GBps 계층): 4.98GB/s(82K IOPS)
2. NeuralCache는 일관된 이점을 제공합니다.
FSxN에 최대 캐시가 프로비저닝된 경우에도 Qumulo의 NeuralCache 아키텍처는 읽기 작업이 많은 작업 부하에서 우수한 성능을 보였고 복잡하지 않으면서도 동시성을 유지했습니다.
3. 쓰기: 근접하지만 Qumulo가 규모 면에서 승리
FSxN은 일부 단일 클라이언트 쓰기에서 강점을 보였지만, 동시성이 증가함에 따라 Qumulo가 앞서 나갔습니다.
- 64개 클라이언트 임의 쓰기(XNUMXk):
- Qumulo: 1.65GB/s(28K IOPS)
- FSxN(6GBps 계층): 1.19GB/s(20K IOPS)
4. 단순성과 속도
- 배포: Qumulo는 약 5분 만에 완료되었고 FSxN은 약 19분 만에 완료되었습니다.
- 확장: Qumulo 노드를 추가하거나 EC2 유형을 조정하는 데는 몇 분이 걸리는 반면 FSxN 처리량 변경에는 XNUMX시간 이상이 걸립니다.
- 관리 용이성: Qumulo는 단일 네임스페이스에서 원활하게 확장됩니다. FSxN은 성능을 맞추기 위해 여러 파일 시스템과 스토리지 가상 머신이 필요합니다.
이것이 기업에 의미하는 바
석유 및 가스 해석 애플리케이션과 같이 까다롭고 다중 사용자 작업 부하가 큰 조직의 경우 Qumulo는 다음을 제공합니다.
- 실제 동시성에서 더 높은 처리량과 IOPS
- 더 빠른 배포 및 확장으로 운영 복잡성 감소
- 페타바이트 규모의 성장을 관리하는 팀을 위한 미래 지향적 단순성
- 예산을 최대한 활용하려는 팀의 비용 절감
이와 대조적으로 FSxN은 수동 튜닝이 더 많이 필요하고 중요한 성능 영역에서 Qumulo보다 여전히 뒤처집니다.
마지막 말
AWS의 이 벤치마크는 Qumulo가 지진 해석을 위한 클라우드에서 확장 가능하고 고성능의 파일 데이터 워크로드를 처리하는 데 가장 적합한 선택임을 명확히 보여줍니다.
에너지 분야에서 지진 해석을 수행하든, 동시성과 읽기 성능이 중요한 산업 분야에서든 Qumulo는 애플리케이션이 최고 수준으로 실행되는 데 필요한 처리량, 민첩성, 그리고 단순성을 제공합니다. Qumulo는 이미 NetApp 클라우드 솔루션에서 클라우드 네이티브 Qumulo(CNQ) 아키텍처로 페타바이트 규모의 마이그레이션을 지원했습니다. CNQ를 사용하는 기업들은 이러한 전환을 통해 운영 비용 절감, 의사 결정 속도 향상, 그리고 새로운 애플리케이션과 AI 툴을 통한 향상된 기술 유연성을 경험했다고 보고합니다.
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