Supporting Heterogeneous Pools in a Single Ceph Storage Cluster

Meyer, Stefan; Morrison, John P.

doi:10.1109/synasc.2015.61

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“…Besides the different functionalities that they offer, they handle some patterns much better than others due to their internal design. Both of these aspect of a heterogeneous cluster configuration have been shown in our previous paper [14].…”

Section: Heterogeneous Poolssupporting

confidence: 51%

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Impact of Single Parameter Changes on Ceph Cloud Storage Performance

Meyer¹,

Morrison²

2016

SCPE

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Type of publicationArticle (peer-reviewed) Abstract. In a general purpose cloud system efficiencies are yet to be had from supporting diverse applications and their requirements within a storage system used for a private cloud. Supporting such diverse requirements poses a significant challenge in a storage system that supports fine grained configuration on a variety of parameters.This paper uses the Ceph distributed file system, and in particular its global parameters, to show how a single changed parameter can effect the performance for a range of access patterns when tested with an OpenStack cloud system.

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Section: Heterogeneous Poolssupporting

confidence: 51%

“…In our previous paper [14] we looked at the option of offering distinct storage pools using different file systems. In this paper we extend this work and look at the impact of changing a single parameter in the Ceph configuration on the performance when tested through an OpenStack cloud deployment using block storage devices.…”

Section: Motivationmentioning

confidence: 99%

Impact of Single Parameter Changes on Ceph Cloud Storage Performance

Meyer¹,

Morrison²

2016

SCPE

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“…En este caso, la extensión de jumbo frames no está habilitada para las pruebas de esta tesis. El trabajo de Meyer y Morrison Impact of single parameter changes on Ceph Cloud storage performance (Meyer, 2016) concluye que el impacto de los jumbo frames en un cluster grande es poco significativo porque la carga de la replicación se distribuye y la dependencia del ancho de banda es menor; pero cuando el cluster es chico, el ancho de banda entre los nodos es un factor limitante.…”

Section: # Ethtool -K Ens1f1unclassified

“…Vamos ahora a testear la performance de la capa RADOS y LIBRADOS. En su trabajo "Supporting Heterogeneous Pools in a Single Ceph Storage Cluster", (Meyer, 2016) los autores plantean que las aplicaciones tienen diferentes cargas de trabajo y patrones de acceso sobre el almacenamiento, y que normalmente el filesystem distribuido provee a esa variedad de aplicaciones una solución bastante homogénea y diseñada para un escenario "genérico", lo que afecta la performance en varios casos. Así, dependiendo de la aplicación, la métrica que tendría mayor importancia puede ser el throughput mientras que en otras podría ser la latencia promedio, o la latencia máxima, o una mezcla de todas.…”

Section: Radosunclassified

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Estrategias de optimización y análisis de performance en sistemas de almacenamiento distribuido

Charne¹

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La complejidad de los sistemas de almacenamiento es creciente dada la cantidad y simultaneidad de clientes conectados, los datos que son accedidos de manera concurrente, los usuarios distribuidos geográficamente, con tiempos de respuesta acotados y un volumen de información transferida que se amplía de forma exponencial. Respondiendo a estas necesidades, surgen soluciones de Almacenamiento Definido por Software (Software Defined Storage), en las que distintos dispositivos conectados a través de una red de datos forman un cluster que ofrece un conjunto de interfaces a las aplicaciones y clientes, y proveen un complejo sistema de gestión, mantenimiento y monitoreo de los distintos componentes. La tesis centra su análisis en Ceph, un sistema de almacenamiento distribuido de código abierto que corre sobre hardware genérico, diseñado para proveer escalabilidad, confiabilidad y alta performance. Se determinan metodología y métricas para el análisis de performance y se lleva adelante un procedimiento de optimización capa por capa, desde la interfaz de red y los discos, hasta las configuraciones en el cliente para lograr minimizar latencia y maximizar el througput. Finalmente, se estabece un modelo de performance a modo de "linea base", con el fin de monitorear el funcionamiento del cluster y utilizar como referencia en ajustes futuros.

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