Intel张建：优化Ceph效能的最佳实务技巧

2016年8月5日，全球开源领导厂商红帽携手ZD至顶网、Intel、云达科技共同举办的主题为“开放 融合 开源开启存储新世界”的2016年中国开源企业存储峰会在北京富力万丽酒店隆重召开。在下午峰会上，Intel亚太研发有限公司云存储技术组高级软件工程师张建先生带来题为“优化Ceph效能的最佳实务技巧”的主题演讲。

张建表示Intel一直来为Ceph进行优化效能，包括结合最新的3D Xpoint内存技术的性能加速，包括在实际应用中优化压缩，加密、硬件卸载以及RBD缓存和缓存分层的优化，通过IA优化的存储库最大限度的减少延迟。Intel还参与了很多开源项目，做了很多性能分析以及工具，针对特定应用场景的优化，通过这种方式促进Ceph的正当发展。

以下是嘉宾的演讲实录：

张建：大家好，我是来自于Intel亚太研发有限公司云存储技术组的张建，今天给大家分享一下在优化Ceph效能的最佳实务技巧。

首先我会自我介绍一下。下面我会结合背景为什么做Ceph的优化，做这个有什么意义以及怎么做。有通用的部署以及指南。然后有一些案例，包括块、对象以及密集研发过程中的工具，然后通过我一些的特殊工具能够达到什么样的程度，我欧合作在哪里以及未来的机会在哪里。最后做一下Ceph的介绍和SMMARY的介绍。

第一个介绍——Ceph  at  Intel。这些应用，其实我们在Optimize做了一些，主要是基于Intel平台。比如做Compression, Encryption hardware offloads (QAT、SOCs)。这是第一。

第二是PMStore(for 3D XPointDIMMs)。第三是RBDcaching and Cache tieringwith NVM。第四是IA optimized storage libraries to reduce latency。

第二块是做了很多性能分析以及工具，通过这种方式促进Ceph的正当发展，还有一些针对特定应用场景的优化。

接下来是一些尝试，会有管理工具，比如CDN, Cloud DVR, Video Surveillance, CephCloud Services, Analytics。

然后是基于Intel的产品，做一些开源项目，希望尽快地达成方案。

为什么要对Ceph做各种的优化？通过前面的嘉宾发言能够了解到。广大客户看中Ceph的是蔓延性。但从应用角度来看，有一些复杂的地方，比如怎么对硬件进行配置等，这些都有一些不确定性。另外，运营系统里需要对超系统本身做东西。另外在几百个参数里怎么获得我的参数，以满足我的需求。

在我们介绍的具体案例分享中，看看Intel所做的大会，吸引了400多个人参加，系统上非常好。但同时也存在一些问题，比如右边的图（图），前三个的问题在哪里？（图）第一个是Performance，第二个是code complexity。第三个是Stability。

根据这些问题，做了一些方案。这个图是Ceph的投资架构图。（见PPT图：Ceph—General  Community  Deployment  Practices）（PPT图：Available  Ceph  solution  recipes）（PPT图：Intel  solutions  for  Ceph  deployments）   

下面是具体的案例，会从这几个方向分享一下我们针对特定的传统做的各种方法。一个是Ceph  Tunings。接下来看一下Ceph  Block  performance。（见PPT图Ceph  Blocr  perfomance—Test  Results）。通过右边的图可以看到，前面的分别可以达到86%和90%的带宽，有一定的优化空间在里面。左边是Drop OSD Cache—Prepare Data (dd)—Run FIO，1.40GB Span。2.4 IOs: Sequential (W,R), Random (W, R)。3.400s  test。4.Scale RBD images –1 to 120。

（PPT图：Ceph Block Performance –Tuning effects）

基于前面做的，我们做了优化，数据…5%左右。第二个是把原来的关掉，比较明显，大概有59%。做一些red  hat。所以我们会去做一些。

接下来一块是针对对象。在这个节点我们使用了我们自己开发的工具，这种规模比较下，希望100高一点。我们做了很多。后来还有一个best 。接下来是我们做的重点是现在群。这个方面，大家可以看到没有任何性能的保留。参数设得比较高，可以看到在今天的对比下可以非常显著地提高运营系统。

当然还有很多优化空间在里面。

最后一块是基于上面的架构，为了保存数据，还是要去。所以在数据分析上，需要写一个。

这是对比（图），我们看一下对比图，我们做的，现在观察到的结果，有两倍。当然还有好多优化的地方。

最后一部分是CeTune。

第二部分是COSBench，可以到做很多应用。

最后一个VSM，这是2014年做的开源，产品化以后，OpenStack* Paris summit, designed to help lower the barrier to adopt Ceph.会提供不同的界面，The project earns a lot of interests from community, a few companies decided to adopt in production.

所以，第一点是越来越独到了。第二通过前面的案例分析可以看到，需要优化。第三ceph开辟新的领域，但还需要优化，进一步发挥出来。最后和Intel一起合作共同努力。

好，谢谢大家！