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Jaws DAYS 2014 AWS Technical Deep Dive
「I/Oを極めろ！」
I2インスタンスパフォーマンス
2014年3月15日
アマゾンデータサービスジャパン株式会社
ソリューションアーキテクト 松尾康博
パートナーソリューションアーキテクト 松本大樹

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自己紹介
• 名前
– 松尾康博
• 所属
– アマゾンデータサービスジャパン株式会社
– ソリューションアーキテクト
– ビッグデータ、HPCのお客様を担当
• 経歴等
– 1994 九州大学 計算機センターのジョブスケジューラ改良
– 2001 SI企業にて基幹系向け分散ミドルウェアの開発・導入
– 2006 Webベンチャー(CTO)
– 2009 SI企業にて仮想化基盤の研究・調査・構築・運用
– 2011 現職

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Agenda
ブロックデバイスの概要
I2 のI/O性能検証結果
エフェメラルディスクの応⽤例
1
2
3

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Agenda
ブロックデバイスの概要
I2 のI/O性能検証結果
エフェメラルディスクの応⽤例
1
2
3

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5
ところで・・・
AWS上でストレージはいくつある？
1. Simple Queue Service
2. Instance Store
3. Elastic Block Store(EBS)
4. AWS Storage Gateway
5. Amazon Simple Storage Service(S3)
6. Amazon Glacier
7. Amazon ElastiCache
8. Amazon SimpleDB
9. Amazon DynamoDB
10.Amazon Relational Database Service(RDS)
11.Amazon Redshift
12.Amazon Kinesis

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ブロックストレージのサービス
AWS上でストレージはいくつある？
1. Simple Queue Service
2. Instance Storage
3. Elastic Block Store(EBS)
4. AWS Storage Gateway
5. Amazon Simple Storage Service(S3)
6. Amazon Glacier
7. Amazon ElastiCache
8. Amazon SimpleDB
9. Amazon DynamoDB
10.Amazon Relational Database Service(RDS)
11.Amazon Redshift
12.Amazon Kinesis
EC2で利⽤可能な基本的なEC2で利⽤可能な基本的な
ブロックストレージ

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EC2からの接続方法から見たストレージ分類
EBS
Provisioned
IOPS
EBS
Provisioned
IOPS
EBS
Standard
EBS
Standard
S3 Glacier
Ephe
meral
Disk
Ephe
meral
Disk
IOPSが指定
可能なEBS
ブロックレベル
のディスク
WEB型の
オブジェクト
ストレージ
アーカイブ
専用ストレージ
EC2インスタ
ンスの一時
ディスク
揮発性 非揮発性（永続化）
コスト効果
(容量あたり)
安価高価
EC2EC2
Storage
Gateway
Storage
Gateway
選定するEC2
により起動時
にマッピング
アタッチ VTLStored
Cached
i-SCSI接続
無料！
(Instance
料⾦内に
含まれる)

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Instance Storeとは
• 特徴
– EC2の物理筐体のローカルディスク
– EC2インスタンスタイプにより、サイズと個数、
HDD/SSD、が予め決まっている。
• 利点
– 無料！無料！無料！無料！
– 任意のファイルシステムが利用可能
– ローカルディスクのため、ネットワークの影響を受
けにくい(レイテンシ・帯域)
• 注意
– インスタンスを停止(Stop)すると、データが消去さ
れる
※[重要］再起動（Reboot)では消えない。
– スナップショット機能はない
– 別のEC2に付替えができない
EC2
/dev/xvdg
/dev/xvdf
揮発性
EC2へマウント

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Ephemeral Disk の Cloudwatch 監視
• EC2に紐づいているため、EC2インスタンスのDisk Metricを確認します。
（EBSの場合は、EBSのDisk Metricを確認します。）
• 注）複数のEphemeral Diskを利用の場合は、合計値が表示されます。
（EBSの場合は、VolumeごとにMetricが分かれます。）

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EC2インスタンスタイプによる
選択可能な Instance Store
• EC2のタイプによって、選択できるInstance Storeは以下の通り。
Instance Type Instance Store Volumes
m1.small 1 x 160 GB†
m1.medium 1 x 410 GB
m1.large 2 x 420 GB (840 GB)
m1.xlarge 4 x 420 GB (1680 GB)
m2.xlarge 1 x 420 GB
m2.2xlarge 1 x 850 GB
m2.4xlarge 2 x 840 GB (1680 GB)
m3.medium 1 x 4 GB SSD
m3.large 1 x 32 GB SSD
m3.xlarge 2 x 40 GB SSD (80 GB)
m3.2xlarge 2 x 80 GB SSD (160 GB)
t1.micro
None
(use Amazon EBS volumes)
c1.medium 1 x 350 GB†
c1.xlarge 4 x 420 GB (1680 GB)
Instance Type Instance Store Volumes
c3.large 2 x 16 GB SSD (32 GB)
c3.xlarge 2 x 40 GB SSD (80 GB)
c3.2xlarge 2 x 80 GB SSD (160 GB)
c3.4xlarge 2 x 160 GB SSD (320 GB)
c3.8xlarge 2 x 320 GB SSD (640 GB)
cc2.8xlarge 4 x 840 GB (3360 GB)
cg1.4xlarge 2 x 840 GB (1680 GB)
cr1.8xlarge 2 x 120 GB SSD (240 GB)
hi1.4xlarge 2 x 1024 GB SSD (2048 GB)
hs1.8xlarge 24 x 2048 GB (49 TB)
i2.xlarge 1 x 800 GB SSD
i2.2xlarge 2 x 800 GB SSD (1600 GB)
i2.4xlarge 4 x 800 GB SSD (3200 GB)
i2.8xlarge 8 x 800 GB SSD (6400 GB)
※2014年3月15日時点

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I2 Instance での Instance Store
Size ECUs
vCPU
s
Memory
(GiB)
Instance Storage
(GiB)
EBS-
Optimized
Network
Performance
i2.xlarge 14 4 30.5 1 x 800 (SSD) Yes Moderate
i2.2xlarge 27 8 61 2 x 800 (SSD) Yes High
i2.4xlarge 53 16 122 4 x 800 (SSD) Yes High
i2.8xlarge 104 32 244 8 x 800 (SSD) - 10 Gigabit
･高I/Oを実現するインスタンスタイプ
･高速なSSD(Instance Store)を内蔵
･ネットワークも高速(最大10Gbps)
※2014年3月15日時点

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クラスタネットワーク( Placement Group)
高性能インスタンス間の通信を高速化するための機構
I2の他にC3,CG1,G2,CC2,Hi1,HS1も利⽤可能
論理クラスターを構築するネットワークの単位
１プレイスメントグループで220ノードを収容可能
アベイラビリティゾーンを跨げない
従来のEC2と比べ、約10倍の帯域と1/10のレイテンシ
帯域 最大10Gbps
HPCインスタンス間は、JumboFrameを使用
ノンブロッキング
Full bisection の帯域
Placement Group内のインスタンス間の通信帯域
は 10Gbps full bisectionのネットワーク
Full bisection bandwidthFull bisection bandwidth
http://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/placement-groups.html

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Agenda
ブロックデバイスの概要
I2 のI/O性能検証結果
エフェメラルディスクの応⽤例
1
2
3

自己紹介
保有している主なIT資格
• SAP 認定テクノロジコンサルタント (NW Oracle/UNIX)
• ORACLE MASTER Platinum (9i), Gold (10g)
• BEA WebLogic Server System Administrator認定
• HP-UXシステムエンジニア認定資格
好きなAWSサービス
• Provisioned IOPS (PIOPS)
松本 大樹 (まつもと ひろき）
パートナー ソリューション アーキテクト
簡単な経歴
• 某ハードウェアベンダーにて11年間、H/Wインフ
ラを中心にベンチマークセンターエンジニアや、
Java, Database, ERP パッケージなどの提案など
を実施

今回の検証環境今回の検証環境今回の検証環境今回の検証環境
i2インスタンスに付属するSSDのエフェメラルディスクに対して、
FIOを利用した性能測定を実施した。
複数ディスクに対してはmdadmを利用したRAIDを構成して実施。
rw=“*1”
blocksize=“*2”
direct=1
loops=1
runtime=1800
*1: "randrw randread randwrite read write“
*2: “2k 4k 8k 16k 32k 64k 128k 256k 512k 1m 2m"
i2.8xlarge
SSD x8
FIOのパラメータ

検証料金概算検証料金概算検証料金概算検証料金概算
アクセスパターン: Random read/write, Random read,
Random write, Sequential read, Sequential write
Blocksize
• 2KB, 4KB, 8KB, 16KB, 32KB, 64KB, 128KB, 256KB,
512KB, 1MB, 2MB
Disk本数: SSD 1, 2, 4, 6, 8本
多重度: 16, 24, 32, 40, 56のIO負荷プロセスを起動
各構成が数パターン
全部で 2,658 パターンを計測。

負荷の多重度
&
I/O Blocksize

検証条件検証条件検証条件検証条件
多重度
• 1 Disk当り16, 24, 32, 40, 56のIO負荷プロセスを起動
Blocksize
• 各負荷に対して2KB, 4KB, 8KB, 16KB, 32KB, 64KB,
128KB, 256KB, 512KB, 1MB, 2MBとブロックサイズを
変えて計測
各アクセスパターンの特性は似ていたので、ここでは
Random Read/Writeを利用して説明
I/O負荷

Random Read/Write
多重度多重度多重度多重度/Blocksize毎毎毎毎ののののMB/sec
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
2k 4k 8k 16k 32k 64k 128k 256k 512k 1m 2m
128 jobs
192 jobs
256 jobs
320 jobs
384 jobs
Blocksize 16KB辺り
からサチッって来てい
るのが分かる。
本セミナーではBlocksizeは2KB, 16KB, 128KB
を基準に説明を実施します。

Random Read/Write
多重度多重度多重度多重度/Blocksize毎毎毎毎ののののIOPS
IOPSでは分かりずらいので、ここでは省略。。
0
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
300,000
350,000
400,000
2k 4k 8k 16k 32k 64k 128k 256k 512k 1m 2m
128 jobs
192 jobs
256 jobs
320 jobs
384 jobs

Random Read/Write - 多重度毎の多重度毎の多重度毎の多重度毎のMB/sec
多重度毎に見ると
Blocksize毎に優劣が
異なる。
利用される頻度が高い
と思われる8KB, 16KB
では192jobsが最も良
い性能となっている。
本計測では、今後
192jobs(1Disk辺り24
多重)にて実施すること
とした。
1,000
1,200
1,400
1,600
1,800
2,000
2,200
2,400
2,600
2,800
3,000
4k 8k 16k 32k
128 jobs
192 jobs
256 jobs
320 jobs
384 jobs

I2 インスタンスタイプ毎
(Disk数毎)

I2 Instance Type のののの Instance Store
I2 インスタンス
• 高速なSSD(Instance Store)を内蔵
• 高いDisk I/O性能を実現
Instance
Type
ECU
s
vCP
Us
メモリ
(GiB)
Instance Storage
(GiB)
EBS-
Optimized
Network
Performance
i2.xlarge 14 4 30.5 1 x 800 (SSD) Yes Moderate
i2.2xlarge 27 8 61 2 x 800 (SSD) Yes High
i2.4xlarge 53 16 122 4 x 800 (SSD) Yes High
i2.8xlarge 104 32 244 8 x 800 (SSD) - 10 Gigabit
※2014年1月29日時点

i2 インスタンスにおけるインスタンスにおけるインスタンスにおけるインスタンスにおける
Random Read/Writeの最速構成は？の最速構成は？の最速構成は？の最速構成は？
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
1 disk 2 disk 4 disk 6 disk 8 disk
128KB - MB/sec
8xlarge
4xlarge
2xlarge
xlarge
0
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
300,000
350,000
1 disk 2 disk 4 disk 6 disk 8 disk
2KB - IOPS
8xlarge
4xlarge
2xlarge
xlarge
Blocksize = 128KB
2.58GB/sec(2,582MB/sec)
Blocksize=2KB
318,129 IOPS

i2 インスタンスにおけるインスタンスにおけるインスタンスにおけるインスタンスにおける
全てアクセスパターンでの最速構成全てアクセスパターンでの最速構成全てアクセスパターンでの最速構成全てアクセスパターンでの最速構成
Sequential Read
Blocksize = 128KB
3.71GB/sec(3,710MB/sec)
Sequential Read
Blocksize=2KB
373,786 IOPS
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
1 disk 2 disk 4 disk 6 disk 8 disk
128KB - MB/sec
8xlarge
4xlarge
2xlarge
xlarge
0
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
300,000
350,000
400,000
1 disk 2 disk 4 disk 6 disk 8 disk
2KB - IOPS
8xlarge
4xlarge
2xlarge
xlarge

スタンドアローン構成でのまとめスタンドアローン構成でのまとめスタンドアローン構成でのまとめスタンドアローン構成でのまとめ
多重度を上げると性能が上がるが、最適数があるのでほど
ほどに。
SSDのディスクを追加するたびに性能は向上する。
SSDのディスク 1本当りの性能は下記。各インスタンスタイプ
毎の平均値を算出。
# of SSD Access
Blocksize
2KB
Blocksize
128KB
SSD x 1
Random R/W 53,654 IOPS 336 MB/sec
Sequential Read 64,980 IOPS 473 MB/sec

参考までに、
EBSの性能は？

EBSの検証構成の検証構成の検証構成の検証構成
去年末に4000 IOPSに設定したProvisioned IOPSを
8個並べて負荷を掛けてみたので参考までに。
PIOPS
4000
PIOPS
4000
PIOPS
4000
PIOPS
4000
PIOPS
4000
PIOPS
4000
PIOPS
4000
PIOPS
4000
CC2 Instance
4000 IOPS x 8 = 32,000 IOPS

ESBの参考性能値の参考性能値の参考性能値の参考性能値
CC2.8xlarge + PIOPSx8 での検証結果での検証結果での検証結果での検証結果
Sequential Read
Blocksize = 64KB
523MB/sec
Sequential Read
Blocksize=2KB
32,011 IOPS
0
100
200
300
400
500
600
1 disk 2 disk 4 disk 6 disk 8 disk
64KB - MB/sec
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
1 disk 2 disk 4 disk 6 disk 8 disk
2KB - IOPS

EBS PIOPS vs SSD Ephemeral
当然ながら性能値の比較ではSSDの方が早い。
ただしどちらも期待した性能値が出ているのが確認できる。
EBSの永続化やスナップショット、AZ/Region間コピーなどのメリットもあ
るので、性能値以外の要件でどちらのディスクが最適かを検討する。
Disk Type Access
Blocksize
2KB
Blocksize
64KB
4000 IOPS
EBS x8
Sequential
Read
32,011 IOPS 523 MB/sec
SSD x 8
Sequential
Read
373,786 IOPS 3,484 MB/sec

DRBDの性能特性は
どうなのか？

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ネットワークミラーリングの例: DRBD
AZ-A AZ-B

DRBDを使った検証環境を使った検証環境を使った検証環境を使った検証環境
下記の様に2つのI2.8xlargeインスタンスを起動し、DRBDの
Protocol-Bとして設定した。Versionは8.3.11。
I2.8xlarge I2.8xlargeデータ転送
ネットワーク経由
アクセス
Primary Secondary
DRBD Sync方式方式方式方式 特徴特徴特徴特徴
Protocol – A 非同期シンク
Protocol – B Secondaryへの転送完了まで保障
Protocol – C 同期シンク

Standalone
vs
DRBD
(Placement Group)

Blocksize=16KB時の時の時の時のMB/sec
Random RWとRandom Writeのオーバーヘッドが非常に高
い。
同じWriteでもSequential Writeに関しては55%程度の性能
劣化だった。
Random RW Sequential
Read
Sequential
Write
Random
Read
Random
Write
Standalone
PG
55%

Blocksize=2MB時の時の時の時のMB/sec
Blocksizeが大きくなるほど、DRBDによるオーバーヘッドは
小さくなって来る。
2MBの場合はRandom RWでは60%程度の性能劣化だっ
た。
Random RW Sequential
Read
Sequential
Write
Random
Read
Random
Write
Standalone
PG
55%60% 80%

DRBD Protocol比較
(Placement Group)

DRBD Protocolとは？とは？とは？とは？
Primary, Secondary間のデータシンクの方式として
Protocol-A, B, Cの3種類がある。
I2.8xlarge I2.8xlargeデータ転送
ネットワーク経由
Primary Secondary
DRBD Sync方式方式方式方式 特徴特徴特徴特徴
Protocol – A 非同期シンク
Protocol – B Secondaryへの転送完了まで保障
Protocol – C 同期シンク

Blocksize=16KB時の時の時の時のMB/sec
Read関連の処理に関してはどのProtocolでも性能差はほとんど無い。
Sequential Writeに関してはProtocol-Cだとオーバーヘッドが目立つ。
Random RW, Random Writeに関しては性能値が小さい為かほとんど
差が見られない。
Sequential
Read
Sequential
Write
Random Read
Protocol-A
Protocol-B
Protocol-C
Random RW Random Write
Protocol-A
Protocol-B
Protocol-C
70%

Blocksize=2MB時の時の時の時のMB/sec
Blocksizeが大きくなるとDRBDによるオーバーヘッドが少な
くなってくる。
Random RW Sequential
Read
Sequential
Write
Random
Read
Random
Write
Protocol-A
Protocol-B
Protocol-C
50%
45%

Placement Group
vs
Multi-AZ

Blocksize=16KB時の時の時の時のMB/sec
やはり同一Placement Group内で設置した方が性能劣化は
少ない。特にSequential Writeでは顕著な差がみられた。
Sequential
Read
Sequential
Write
Random Read
PG
AZ
Random RW Random Write
PG
AZ
PG
5倍
PGが1.8倍

SR-IOV(PG)の効果

Blocksize=16KB時の時の時の時のMB/sec
SR-IOVを有効にした方が性能が向上していることが確認できる。
特にSequential Writeでは顕著に性能向上が確認できる。
問題が無ければSR-IOVを有効にすべきである。
Sequential
Read
Sequential
Write
Random
Read
SRIOV on
SRIOV off
Random RW Random
Write
SRIOV on
SRIOV off
SR-IOV
4倍
SR-IOV
1.25倍

DRBD構成でのまとめ構成でのまとめ構成でのまとめ構成でのまとめ
DRBD構成にするとネットワークを介することになるため、
SSDへのダイレクトアクセスに比べると当然性能は落ちる。
ただRead系のアクセスに関してのオーバーヘッドはほとんど
見られなかった。
Sequential WriteもRandom Writeと比較すると性能劣化も
限定的であった。
性能劣化を最小限にするためにはPlacement Groupや
SR-IOVを有効にすることが効果的であることも確認できた。

検証のまとめ
I2ならスループットもIOPSも速い！
現状、AWS上では最速の性能を発揮！
SSDのディスクを増やせば性能が向上！
冗長化をするとオーバーヘッドがあるが限定的！
次はDRBDの新しいバージョンや商用ソフトの実力
を確認したい！

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Agenda
ブロックデバイスの概要
I2 のI/O性能検証結果
エフェメラルディスクの応⽤例
1
2
3

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Instance Storageを使うべきなのは
• 消えても良い一次データの置き場として使う場合
• 高IOPS、高帯域なストレージが必要な場合
• ストレージ冗長化を自分で作りこめる場合
S3

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Instance Store の適用箇所 (シングルノード)
OSブートディスクブートディスクブートディスクブートディスク
としての利用としての利用としての利用としての利用
アプリ
データ
/mount
システム
データ
/
EBS
EC2
EBS
データ格納ディスク
としての利⽤
Ephe
meral
/tmp
データ計算用
一時ディスク
としての利⽤

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• ネットワーク冗長化
– DRBD
– ClusterPro
– DataKeeper
• 分散FS
– GlusterFS (OSS)
– OrangeFS
– Lustre
– Windows Distributed File System (DFS)
– HDFS
ストレージ冗⻑化

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分散ファイルシステムの例 GlusterFS
GlusterFS
NFS
GlusterFS
NFS
GlusterFS
NFS
GlusterFS
NFS
GlusterFS
NFS
GlusterFS
NFS
GlusterFS
NFS
GlusterFS
NFS
GlusterFS
NFS
GlusterFS
NFS
GlusterFS
AZ-A
AZ-B

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RDBMSの冗長化 (ログシッピング)
– MySQL + replication (+ MHA)
– PostgreSQL + streaming replication
– Oracle + Data Guard
– SQL Server + AlwaysOn
分散DB
– MySQL Cluster
– MongoDB
– Cassandra
– (Redshift)
DB冗⻑化

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RDBMS冗長化
トランザクションログ転送トランザクションログ転送トランザクションログ転送トランザクションログ転送
Ephe
meral
Ephe
meral
Ephe
meral
Ephe
meral
Master Slave

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MongoDB Sharded Replica sets
複数のAZに跨ってレプリカセットを配備することで高可用性を実現

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Cassandra on SSD

例えば、どっちがよい！？
Read, Writeの性能や可用性、コストなどを考慮するとトータ
ルとしてどちら良いか？
Placement Group
i2.8xlarge
DRBD
32vCPU (104ECU)
244 GB Memory
SSD 800GB x8
32vCPU (88ECU)
244 GB Memory
PIOPS 4000 IOPS/800GB x8
cr1.8xlarge
PIOPS
3年 Reserved Instance
$ 4049.4
3年 Reserved Instance
$ 5814.3
2014年3月15日時点の価格

まとめまとめまとめまとめ
SSDのエフェメラルディスクはAWS上では最速の性
能を発揮！如何に使いこなすかがキモ！
構成次第では、エフェメラルも実用に耐えれる！
更に上級を目指すAWSエンジニアはエフェメラル
ディスクも選択肢に入れて、トータルな要件を踏まえ
て最適なアーキテクトを！
SSD

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