Nuta
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować się zalogować lub zmienić katalog.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
W tym artykule opisano najlepsze praktyki dotyczące jednostek magazynowych (SKU) maszyn wirtualnych Azure, w tym różnice wewnątrz jednostek SKU i pomiędzy nimi.
Zagadnienia dotyczące wyboru jednostki SKU
Wydajność magazynu obejmuje więcej niż szybkość samego magazynu. Szybkość procesora i architektura mają wiele wspólnego z ogólnym doświadczeniem z konkretnego węzła obliczeniowego. W ramach procesu wyboru dla danej jednostki SKU należy wziąć pod uwagę następujące czynniki:
- AMD lub Intel: na przykład SAS używa biblioteki jądra matematycznego zaprojektowanej specjalnie dla procesorów Intel. W takim przypadku jednostki SKU firmy Intel są preferowane w przypadku jednostek SKU AMD.
- Typy maszyn F2, E_v3 i D_v3 są oparte na więcej niż jednym mikroukładzie. W przypadku korzystania z dedykowanych hostów platformy Azure możesz wybrać określone modele (Broadwell, Cascade Lake lub Skylake podczas wybierania na przykład typu E). W przeciwnym razie wybór mikroukładu jest niedeterministyczny. Jeśli implementujesz klaster HPC i spójne doświadczenie w infrastrukturze jest ważne, możesz rozważyć użycie pojedynczych hostów dedykowanych platformy Azure lub przejść na modele SKU z jednym mikroukładem, takie jak E_v4 lub D_v4.
- Zmienność wydajności pamięci masowej podłączonej do sieci (NAS) zaobserwowano w testach zarówno modelów opartych na technologii Intel Broadwell, jak i modelów z procesorem AMD EPYC™ 7551. Zaobserwowano dwa problemy:
- Gdy przyspieszony interfejs sieciowy jest niewłaściwie mapowany na pod optymalny węzeł NUMA, wydajność odczytu znacznie się zmniejsza. Mimo że mapowanie przyspieszonego interfejsu sieciowego na określony węzeł NUMA jest korzystne dla nowszych jednostek SKU, należy rozważyć wymaganie dotyczące jednostek SKU z tymi mikroukładami (Lv2|E_v3|D_v3).
- Maszyny wirtualne działające na lv2 lub E_v3 lub D_v3 działające na mikroukładie Broadwell są bardziej podatne na rywalizację o zasoby niż w przypadku uruchamiania na innych jednostkach SKU. Podczas testowania przy użyciu wielu maszyn wirtualnych działających w ramach jednego dedykowanego hosta platformy Azure zaobserwowano, że uruchamianie obciążeń magazynu opartych na sieci z jednej maszyny wirtualnej powoduje obniżenie wydajności obciążeń magazynu opartych na sieci uruchamianych z drugiej maszyny wirtualnej. Spadek jest bardziej wyraźny, gdy którakolwiek z maszyn wirtualnych w węźle nie miała ich przyspieszonego interfejsu sieciowego/węzła NUMA optymalnie zamapowanego. Należy pamiętać, że E_v3 i D_V3 mogą między nimi wylądować na Haswell, Broadwell, Cascade Lake lub Skylake.
Aby uzyskać najbardziej spójną wydajność podczas wybierania maszyn wirtualnych, wybierz jednostki SKU z jednym typem mikroukładu — nowsze jednostki SKU są preferowane w przypadku starszych modeli, jeśli są dostępne. Należy pamiętać, że poza przypadkiem użycia dedykowanego hosta, przewidywanie, na jakim typie sprzętu znajdą się maszyny wirtualne E_v3 lub D_v3, jest mało prawdopodobne. W przypadku korzystania z jednostki SKU E_v3 lub D_v3:
- Gdy maszyna wirtualna jest wyłączona, zdegalokowana, a następnie ponownie włączona, prawdopodobnie zmieni hosty i przez to zmieniają modele sprzętowe.
- Gdy aplikacje są wdrażane na wielu maszynach wirtualnych, należy oczekiwać, że maszyny wirtualne będą działać na sprzęcie heterogenicznym.
Różnice między jednostkami SKU i między nimi
W poniższej tabeli przedstawiono różnice między jednostkami SKU i między nimi. Należy na przykład pamiętać, że mikroukłady bazowych E_v3 i D_v3 różnią się między Broadwell, Cascade Lake, Skylake oraz w przypadku D_v3.
| Rodzina | Wersja | opis | Częstotliwość (GHz) |
|---|---|---|---|
| E | Wersja 3 | Intel® Xeon® E5-2673 v4 (Broadwell) | 2.3 (3.6) |
| E | Wersja 3 | Intel® Xeon® Platinum 8272CL (Cascade Lake) | 2.6 (3.7) |
| E | Wersja 3 | Intel® Xeon® Platinum 8171M (Skylake) | 2.1 (3.8) |
| E | Wersja 4.0 | Intel® Xeon® Platinum 8272CL (Cascade Lake) | 2.6 (3.7) |
| Ea | Wersja 4.0 | AMD EPYC™ 7452 | 2.35 (3.35) |
| D | Wersja 3 | Intel® Xeon® E5-2673 v4 (Broadwell) | 2.3 (3.6) |
| D | Wersja 3 | Intel® Xeon® E5-2673 v3 (Haswell) | 2.3 (2.3) |
| D | Wersja 3 | Intel® Xeon® Platinum 8272CL (Cascade Lake) | 2.6 (3.7) |
| D | Wersja 3 | Intel® Xeon® Platinum 8171M (Skylake) | 2.1 (3.8) |
| D | Wersja 4.0 | Intel® Xeon® Platinum 8272CL (Cascade Lake) | 2.6 (3.7) |
| Da | Wersja 4.0 | AMD EPYC™ 7452 | 2.35 (3.35) |
| L | Wersja 2 | AMD EPYC™ 7551 | 2.0 (3.2) |
| F | 1 | Intel Xeon® E5-2673 v3 (Haswell) | 2.3 (2.3) |
| F | 2 | Intel® Xeon® Platinum 8168M (Cascade Lake) | 2.7 (3.7) |
| F | 2 | Gen 2 Intel® Xeon® Platinum 8272CL (Skylake) | 2.1 (3.8) |
Podczas przygotowywania środowiska SAS GRID z wieloma węzłami przeznaczonego do pracy produkcyjnej, można zauważyć powtarzalną wariancję o jedną godzinę i piętnaście minut między przebiegami analitycznymi bez innej różnicy niż podstawowy sprzęt.
| Jednostka SKU i platforma sprzętowa | Czasy uruchamiania zadania |
|---|---|
| E32-8_v3 (Broadwell) | 5.5 godz. |
| E32-8_v3 (Cascade Lake) | 4,25 godz. |
W obu zestawach testów wybrano jednostkę SKU E32-8_v3, a system RHEL 8.3 został użyty wraz z opcją montowania nconnect=8.
Najlepsze rozwiązania
- Jeśli to możliwe, wybierz E_v4, D_v4 lub nowsze, a nie jednostki SKU E_v3 lub D_v3.
- Jeśli to możliwe, wybierz Ed_v4, Dd_v4 lub nowsze, a nie jednostkę SKU L2.
Następne kroki
- Najlepsze rozwiązania dotyczące bezpośredniego we/wy systemu Linux dla usługi Azure NetApp Files
- Najlepsze praktyki dotyczące pamięci podręcznej systemu plików Linux dla Azure NetApp Files
- Najlepsze rozwiązania dotyczące instalacji systemu plików NFS w systemie Linux dla usługi Azure NetApp Files
- Najlepsze rozwiązania dotyczące współbieżności systemu Linux
- Najlepsze rozwiązania dotyczące odczytu systemu plików NFS w systemie Linux
- Testy porównawcze wydajności w systemie Linux