[db tech showcase Tokyo 2016] D13: NVMeフラッシュストレージを用いた高性能高拡張高可用なデータベースシステムの実現方法～ExpEther技術の活用～ by日本電気株式会社星野智則

NVMeフラッシュストレージを用いた
高性能・高拡張・高可用なデータベースシステム
の実現方法～ExpEther技術の活用～
2016年7月13日
日本電気株式会社
システムプラットフォーム・ビジネスユニット
IoT基盤開発本部
星野智則 <t-hoshino@cd.jp.nec.com>
【ITPF事ｰNBG-EE-160032-01】

3 © NEC Corporation 2016
自己紹介
星野智則
NEC IoT基盤開発本部
新PF企画・開発グループ
▌略歴
2001年4月
日本電気株式会社に入社し
以降NEC一筋15年
Itaniumサーバ向け
チップセットの開発
ハイエンドXeonサーバ開発
⇒ 性能評価も担当
TPC性能 WW#1達成
現在はIoT基盤開発を担当
を軸として
各種アクセラレーション商材を用いた
IoTを加速する基盤の創出がミッション
TPC協会認定監査人による監査報告書

HDDで高い性能を持つデータベースを構築するには
▌NECのTPC-C公表結果の一例 (公表日: 2008年1月21日)
1.2M tpmCの達成には
2000台以上のHDDが必要
(tpmC: １分間あたりのトランザクション実行数)

アジェンダ
 NVMeストレージとは
 IoTアクセラレーション・プラットフォーム概要
 ExpEther
 技術概要
 製品ラインナップ
 PG-Strome – GPUを用いたDB検索性能の向上
 ユースケース/導入事例
 共有NVMe SSDストレージ – ADS1000

HDD SSD
PCIe
フラッシュ NVMe
I/F SATA/SAS SATA/SAS PCIe PCIe
形状
3.5/2.5インチ 2.5インチ PCIeカード
PCIeカード
/2.5インチ
ドライバ AHCI/SCSI AHCI/SCSI プロプラ NVMe
IOPS
(4K Random Read)
100～200
1
10k~200k
100倍
100k～500k
1000倍
500k～1M
5000倍
バンド幅
(128K Seq Read)
200MB/s 1.0GB/s 3.0GB/s 4.0GB/s
レイテンシ 8ms 1ms 100us 100us
ストレージデバイスの進化
最先端のNVMe SSD 1台でHDD 5000台分のIOを処理可能

注目を集めるNVMeフラッシュストレージ
フラッシュの高速性を最大限に生かす PCIeに直結するストレージ
フラッシュストレージ向けにプロトコルを最適化し高性能・低遅延を実現した
NVMe(Non-Volatile Memory Express) をI/F規格に採用
OSが標準サポート
2.5インチSSD型も仕様化済み
PCIeカード型 2.5インチSSD型
NVMe(Non-Volatile Memory Express)フラッシュストレージの特徴
各I/Fの最大帯域 SATA ⇒ 6Gbps, SAS ⇒ 12Gbps, NVMe ⇒ 32Gbps
最大同時コマンド発行数
SATA ⇒ 32コマンド, SAS ⇒ 64コマンド, NVMe ⇒ 65,535コマンド
Windows 8.1/Windows Server2012R2以降, Linux kernel 3.1以降
にNVMeネイティブドライバが内蔵(専用ドライバのインストール不要)
PCIeカード型は挿抜が困難だったが、
2.5インチSSD型を利用することで
従来のSSD/HDDと同様のディスクベイ
を利用でき高い保守性を実現

SFF-8639 – 従来技術と高い互換性を確保
同一のコネクタでSATA/SAS/PCIe(NVMe)のすべてに対応
PCIe x4 シングルポートだけでなくPCIe x2 デュアルポートでの使用可能
出典: Enterprise SSD Form Factor Version 1.0a

IoTアクセラレーション･プラットフォーム
概要

IoTアクセラレーション･プラットフォーム
リアルタイム
フィードバック意思決定情報
IoTの進展により､多様な特徴を持つ
様々なデータが､クラウドに集約
リアルタイム解析､ディープ･ラーニング
など､データの高速処理に対する需要増
大により､GPUやFPGAなどのアクセラ
レータと高速ストレージであるNVMe
SSDを活用したソリューションが進展
多種､多数のアクセラレータを､如何に
ホモジニアスなサーバ環境で効率良く
運用するかが､クラウド･コンピュー
ティングの大きな課題に…
GPU
アクセラレータ
FPGA
NVMe SSD

IoT 5階層とアクセラレーション･プラットフォーム
広域ネットワーク
近距離ネットワーク
エッジコンピューティング
クラウドコンピューティング
デバイスコンピューティング
アクセラレータ･リソース･プール
NECが考えるIoTの5階モデル
CPUとIOデバイスを分離した
IO分散リソースプールシステ
ムを構築。デマンドに応じたシ
ステムを動的に構成､アクセラ
レータの稼働率を向上し､TCO
を劇的に削減。
サーバとGPUのライフサイクル
の差分吸収にも。
アクセラレータ･スケールアウト
アクセラレータFPGA
従来､GPUなど搭載の難しかっ
た小型エッジ･サーバにも､多数
のアクセラレータを増設し､高
速レスポンスを達成。例：VRアクセラレータ
従来ソフトウェアで行っていた
処理をFPGAで高速化。クラウ
ドと連携して非力なCPUでも高
速処理可能に。
データの
利活用
IoT連携
制御処理
実世界
との接点
http://jpn.nec.com/press/201511/20151
109_01.html

IoTアクセラレーション･プラットフォームを支える技術
(エクスプレス･イーサー)
既存のハードウェア､ソフトウェア (OS, ドライバ)を一切変更することなく､PCI
Expressバスを一般的なイーサネット上に拡張できるNECの独自技術
 筐体･電源等の物理的制約を受けずにコンピュータ資源をスケールアップ
サーバ
CPU
メモリ
PCI Express
ExpEther
カード
L2 Switch
標準
イーサネット
IO拡張筐体
PCIeカード
PCI Express
IOデバイス
ExpEther
エンジン
ExpEther
エンジン

ExpEtherによるIO分散システム
EE Client
USB/
VGA
KVM
CPU/
Chipset
CPU/
Chipset
Remote IO
GPU
GPU
GPU
GPU
GPU
GPU
GPUAccelerator
FPGA
NVMe
SSDNVMe
SSD
NVMe
SSD
NVMe
SSD
ExpEther
Engines
NVMe
SSDNVMe
SSD
NVMe
SSD
NVMe
SSD
ExpEther
Engines
NVMe
SSDNVMe
SSD
NVMe
SSD
NVMe
SSD
ExpEther
Engines
NVMe
SSDNVMe
SSD
NVMe
SSD
NVMe
SSD
ExpEther
Engines
ExpEther
HBA
ExpEther
HBA
ExpEther
Engine
PCIe
PCIePCIe
Ethernet
Ether
Switch
ExpEther
Engine
単純なリモートIOコンピューティングだけでなく､データセンターでのGPUや
NVMe SSDなどの利用率向上のための､リソース･プール･システムの構成が可能
USB
Ctrl
ExpEther
Engines
ExpEther
Engines
PCIe
PCIe
Sensors
Ether
Switch
リソース･プール
要求に応じてIOデバイスを任意のサーバへ接続
Ether
Switch

アクセラレータ･リソース･プールの活用例
Image Data
アクセラレーター･
リソース･プール
Image
Processing
Deep
Learning
Training
Scanning Device
Remote
GPU
Sharing
SimulationEthernet
Ethernet
Ethernet

共有NVMe SSDストレージの活用例
共有NVMe SSDストレージ
Realtime
Bigdata
Analytics
In-Mem
Database
Ethernet
Ethernet
Ethernet
NoSQL
Database
Ethernet
High-Speed
Cache
トランスコード

ExpEtherコンソーシアム - http://www.expether.org/

常識を超えた拡張
PCIe
Switch
IO
デバイス
IO
デバイス
CPU
CPU
IO
デeviceIO
デeviceIO
デバイス
IO
デeviceIO
デeviceIO
デバイス
ラック内拡張フロア内拡張
IO
デviceIO
デバイス
フロア外拡張
IO
デeviceIO
デバイス
広域拡張
イーサのネットワーク網
が､１個のPCI Express
スイッチに相当
ExpEther
エンジン
ExpEther
エンジン
ExpEther
エンジン
ExpEther
エンジン
ExpEther
エンジン
Ethernet
Switch
Ethernet
Switch
Ethernet
Switch
Ethernet
Switch
サーバラック内でのIO拡張はもちろん､2 Km離れたIOリソースとの接続を実現し
た出荷例も
 どんなに複雑なイーサネット網でも､ホストCPUからは､1個のPCIe Switchと等価
一般的なサーバ

PCI Express仕様に完全準拠
IO
Device
IO
Device
Upstream Port
(PCI Bridge)
Downstream Port
(PCI Bridge)
Downstream Port
(PCI Bridge)
Internal PCI bus
CPU
IO
Device
IO
Device
PCIe Switch
CPU
Ethernet
Switch
ExpEtherエンジン
(PCI Bridge)
(PCI Bridge)
(PCI Bridge)
イーサネット網
(CPUからは不可視)
PCI Express
PCI Express
PCI Express
PCI Express
ExpEtherはPCIeスイッチを実現する､一つのインプリ手段
ExpEtherエンジンはホストCPUからは､通常のPCI Expressスイッチとして認識さ
れ､イーサネットの部分は一切見えない
 PCI Express仕様に完全準拠しており､NECの独自インタフェースではない

グループIDによるシステム設定
Host
A D G I
Host
B J
Host
C E H
Host
F
Group#1 Group#2 Group#3 Group#4
論理見え
Host Host Host
1 2 4
A B C D E F G H I J
2 1 1 11 23 3 34
ExpEther
マネージャ
PCIe
Switch
PCIe
Switch
PCIe
Switch
PCIe
Switch
Host
Ethernet Fabric
3
複数ホストが存在するシステムでは､ExpEtherマネージャ･ソフトウェアによりグ
ループIDを設定し､個々のホスト-IO構成を管理
 IDは1~4,000まで設定可能で､それぞれタグVLANによりネットワークが分離される
 IDの動的変更も可能で､ホストからはHot-Plugによるデバイスの着脱として見える
 ExpEtherマネージャのその他の機能
• ネットワーク内のExpEtherエンジンの検出
• 接続されているIOデバイス情報の収集
• 障害検出､ロギング (デバイス障害､ネットワーク障害含む)
• 各ExpEtherエンジンへの個別設定 (暗号化､交換時の構成情報の引継ぎなど)

ExpEtherマネージャ(EEM)用ライブラリ､SDKの提供
C/C++ Library
Java Module
Java Servlet
> EEM list
IO#0 Intel
IO#1 Broadcom
IO#2 Mellanox
EEM Library / SDK
ExpEther管理ソフト
名前*
E2SV情報
E2IO一覧
説明*
Group ID 0016
名前説明
E2IO 1
MAC
11:22:33:44:55:10
MAC 11:22:33:44:55:66
左から２番目
生徒B
生徒C
11:22:33:44:55:11
11:22:33:44:55:12
電源
生徒A
11:22:33:44:55:13生徒D
11:22:33:44:55:14生徒E
生徒F 11:22:33:44:55:15
E2SV 1
接続
切断電源ON 電源OFF リセット
電源連動ON 電源連動OFF
UID-LED ON UID-LED OFF
ファイル(F) ツール(T) ヘルプ(H)
OFF
ON
ON
ON
UID-SW OFF
IO種別
IO-BOX
E2Z
NDAS
NDAS
IO-BOX
IO-BOX
E2IO 2
E2IO 3
E2IO 4
E2IO 5
E2IO 6
エラ
致命
冗長
致命
* : 編集可能です。入力後Enterを押してください。
UID-LED OFF
ACアダプタ有り無し
削除
削除
ON
ON
更新展開
接続済Host List
Host 1
Host 2
E2SV 1
E2SV 2
未接続Host List
Host 3
-
-
+
+
E2SV 3
-
E2IO 1
E2IO 2
E2IO 3
E2IO 4
E2IO 5
E2IO 6
E2IO 7
未接続IO List
+
+
-
Host 4
E2SV 4
-
-
E2IO 8
-
-
標準添付
簡易CLI
Java GUIアプリ
オリジナル管理ソフトウェア
Webアプリ
利用環境に合わせた上位ソフトウェアの開発が可能
 Windows / Linux向けのEEMライブラリを提供
3種のAPIをサポート
 REST API
 Java API
 C/C++ API
お客様で準備頂く
上位ソフトウェア
ExpEther
マネージャ

ExpEtherの特長 : サマリ
コンピュータの設置場所や筐体サイズ、電源確保等の制約を受けずに
サーバ・GPU・SSDなどのコンピュータリソースを遠隔接続可能
特
長
1
複数のサーバの拡張スロットに「ExpEtherボード」を搭載
Ethernet接続により1つのコンピュータリソースとして利用可能
特
長
2
「I/O拡張ユニット」にGPUや高速SSDといった、PCI Express準拠の
各種周辺装置を搭載し、I/O拡張を実現
特
長
3
NECの独自技術である高速・軽量暗号技術「TWINE」を活用
安全で高速なデータ転送を実現（ExpEther 40G）
特
長
4
設置場所・設置条件などの物理制約フリー
I/Oリソースの共有
柔軟な I/O拡張
セキュリティ技術（暗号化対応）

ExpEther 製品ラインナップ

▌40G ExpEther (2016年5月よりサンプル出荷､ 11月より正式出荷開始予定)
ExpEther 製品ラインナップ
▌1G/10G ExpEther (現在販売中)
 2x 1000BASE-T
 DVIx1,HDMI x1
 USB3.0 x1
 USB2.0 x3
 Headphone x1
 Microphone x1
 x1 PCI Express
 Dual 1000BASE-T
 x8 PCIe Gen2
 Dual 10G SFP+
 x16 PCIe x 1 slot
 Dual 1000BASE-T
 x16 PCIe2 x 2 slots
(full height/full length)
 Dual 10G SFP+ per slot
ExpEther HBA ExpEther Client ExpEther IO Expansion Unit
IO Interface : x8 PCI Express 3.0
Network I/F : QSFP+ x 2
Form Factor : PCI Low Profile
Slots : x16 Slot x 4
ExpEther HBA IO拡張ユニット
3U
400mm
19” Rack Size
1,000W PSU

IO拡張ユニットによるGPUの増設
x16 PCIe Slot x 4
(x8 PCIe Gen3)
GPU用
8ピン補助電源
ExpEther
Engine
NVIDIA Tesla K80を2枚実装した例
IO Expansion Unit

ExpEther ユースケース : PG-Storme

PG-Stromとは？
Storage
GPU
Query Executor
Query Optimizer
SQL Parser
Storage Manager
In-house
Application
Business
Intelligence
Reporting
SSD
PG-Strom
Extension
no schema
changes
Official
Interface
No change of SQL queries
PG-Stromは、SQLからこれと同等のGPU
で実行可能な命令バイナリを生成し、非同
期・並列実行します。
SQL構文には一切の変更はなく、既存のア
プリケーションを使い続ける事が可能です。
No schema modification
PG-StromはPostgreSQLのストレージを
As-Isで使用します。これにより、データ
の移行やクエリ修正などの必要なく、既存
のPostgreSQL環境への導入が可能です。
No patched PostgreSQL
NECの貢献により、拡張モジュールが
PostgreSQLのクエリ実行計画を一部置換
できるようインターフェースが標準化され
ました。PG-Stromはコミュニティの標準
PostgreSQLに導入する事が可能です。
no query
changes
SQLワークロードを透過的にGPUで並列・非同期実行し、
応答速度を高速化するPostgreSQL向け拡張モジュール

PG-Strom + ExpEtherによるマイクロベンチマーク
▌ Query) SELECT cat, AVG(x) FROM t0 NATURAL JOIN t1 [, ...] GROUP BY cat;
 measurement of query response time with increasing of inner relations
▌ t0: 100M rows, t1~t10: 100K rows for each, all the data was preloaded.
▌ PostgreSQL v9.5devel + PG-Strom (Sep-2015), CUDA 7.5(x86_64)
▌ CPU: Xeon E5-2640, RAM: 32GB, GPU: NVIDIA Tesla K20C (2496C, 706MHz)
51.76
71.85
94.64
125.61
160.93
204.21
15.80 15.77 18.11 22.44
33.66 40.01
10.64 13.63 16.95 21.25
32.24 38.52
0
50
100
150
200
250
2 3 4 5 6 7
QueryResponseTime[sec]
Number of tables joined
PostgreSQL PG-Strom on ExpEther PG-Strom on Physical GPU
• テーブル数の増加に対して処理時間の伸びが緩やか。
• ExpExther経由でGPUを使用する事のペナルティは極僅か。
 大量にJOIN・集計を行うバッチ処理等に期待。

GPU+NVMe SSDの組合せがSQLをよりインテリジェントにする
SSD-to-GPU Direct DMAを用いて不要なデータを削ぎ落す
▌GPUでI/Oを高速化するなんて事が可能なのか？
 × “I/O自体を高速化する” 事はできないが、、、
 ◎ GPUが前処理を行う事で、I/Oに付随する同期待ちを減らす
▌開発状況：Linux用ドライバを含め、年内に動作可能な試用版を公開予定
GPU SSD
CPU + RAM
PCI-E
Table
Innertables
ofJOIN
+
Make a result-
set on GPU
SSDGPU
Direct DMA
Execution of SQL on GPU
(Select, Projection, Join)
GPURAM
Data Transfer
従来の
データフロー
新しい
データフロー
ストレージから
データを読み出したら、
既にJOINや集約が
終わっていた！？
CPUの視点：

ExpEther その他ユースケース/導入事例

ユースケース：IO拡張スロットの増設
プロセッサを増設することなく､IO拡張スロットを増設
 近年のサーバはIO拡張スロットがプロセッサに直接接続されており､多数の
PCIeカードを使用する場合､(本来不要な)プロセッサも増設する必要がある
CPU#1
CPU#2
ソケット
IO拡張スロット
一般的な2Uサーバ
ネットワーク x 2
ファイバーチャネル x 2
IOの冗長構成
この3スロットを使用するには
CPU#2の増設が必要
1Uサーバにスロット増設
ExpEther HBAIO拡張ユニット
Ethernet
ExpEtherにより1Uサーバに多数の
IOカードを接続することも可能
安価なサーバでリッチなIO構成  サーバ･コストの削減

ユースケース：バーチャルリアリティ
製造現場
建設現場
医療現場
GPU
GPU
GPU
WorkStationWorkStation
Ether Switch
WorkStation
バーチャルリアリティ技術（VR）の進化により、建設現場や医療現場、製
造現場などへの適用が活発化
 解像度､ポリゴン数､テクスチャなど､処理内容に応じてGPUを動的追加
現場の既存ワークステーションへの､リモートGPU拡張
 システム構成の柔軟化と設備投資の圧縮
サーバールーム
GPU
GPU
GPU
ExpEther
Engine

メインDB
(FC SAN)
DBジャーナル
(NVMe + EE)
ユースケース : データベースの高速フェイルオーバ
インメモリ･データベース障害時の､スタンバイ･サーバへの高速データ復旧
 高性能なNVMeをDBのジャーナル･ロギング用ストレージとして利用
 サーバ障害時､NVMeの接続先をスタンバイ側に切り替えて高速にデータ復旧
既存システムへの追加で大幅なフェイルオーバ性能の向上
 データベースの高速復旧による機会損失の防止
Ethernet
FC
 FCより高速なNVMeを
DBのジャーナル格納
に利用。
 障害発生時、接続先を
切り替えるだけで、ス
タンバイ側からジャー
ナルを高速に読み出し
復旧実施。
障
害
発
生
時
に
フ
ェ
イ
ル
オ
ー
バ
障害
Activeサーバ
Standbyサーバ

導入事例：リソース･プール･システム（大阪大学様)
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
SAS JBOD
SAS JBOD
SAS JBOD
SAS Ctrl
GPUs
GPUs
TOR SW
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
SAS JBOD
SAS JBOD
SAS Ctrl
GPUs
GPUs
TOR SW
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
SAS JBOD
SAS JBOD
SAS Ctrl
GPUs
GPUs
TOR SW
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
PCoIP
K2 GRID
GPUs
GPUs
TOR SW
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
SAS JBOD
SAS JBOD
SAS Ctrl
GPUs
GPUs
TOR SW
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
Server
NIC
PCIe Flash
GPUs
GPUs
TOR SW
Server ServerServer Server
CPU
GPU
GPU
GPU
GPU
HDD
HDD
Flash
Flash
SoftwareProvisioning
Server ユーザの要求に沿ったIO構
成を持つサーバをデプロイ。
64台のサーバに､GPUを含む約70個のI/OデバイスをExpEtherで接続
 研究目的に合わせ､最適なハードウェア構成が出来るため､リソース全体を最大
限に効率的に利用することが可能
http://jpn.nec.com/press/201406/20140602_03.html

アクセラレータ拡張Box (コンセプト)

アクセラレータ拡張Boxのコンセプト
GP Server
EE
HBA
EEE
GP Server
EE
HBA
EEE
GP Server
EE
HBA
EEE
GP Server
EE
HBA
EEE
GPU Box
GPU
GPU
GPU
GPU
GPU
Ether
Switch
40GEthernet
L2スイッチ
を内蔵
ExpEther Engines
GP Server
GPU
GPU
GP Server
GPU
GP Server
GPU
GPU
GPU
GPU
GP Server
GPU
GPU
GPU
GPU
GPU
Stand-by
GP Server
GPU
GPU
GPU
GPU
Fail
クラウド･サービス提供ベンダでは､GPUの運用効率化が課題
 高価なGPU(K40,K80クラス)を複数要求されるため､GPUを4~8枚サポートする特殊
なGPUサーバが必要となる
 一方で､常に複数GPUが使用されるとは限らず､また､サーバ故障時のフェイルオーバ
用スタンバイサーバを考慮すると､GPUの稼働率が非常に低い
GP Server
GPU
GPU
GP Server
GPU
GP Server
GPU
GPU
GPU
GPU
GPU
GP Server
GPU
GPU
GPU
GPU
必要なサーバに必要な数のGPUを接続
サーバ故障時もGPUをスタンバイ･サーバへ繋ぎかえ
GPUサービスの効率的な運用が可能

アクセラレータ拡張Box (コンセプト)
857mm
3U
440mm
 IO-Module x 6 units
• GPU Form factor version – max 12 slots
- K80 (300W) x 12pcs (3600W)
• HLFH Form factor version – max 36 slots
- PCIe Card (75W) x 36 pcs (2700W)
 PSU-Module (1200W) x 4 units
 Fan-Module x 3 units
 Switch-Module x 2 units
• 40GbE QSFP x 16 ports/unit

～ExpEther応用例～
共有NVMe SSDストレージ – ADS1000

NVMe SSDを活用する上での問題
既存のNVMeストレージの問題
PCIe直結のためSAN構成で複数のサーバ
で共有することが困難
Slots : x16 Slot x 12
SANストレージのような
使い勝手が実現できると
いいのですが…
AIC 2.5” SFF
ExpEtherを用いることで､従来ののサーバ
の限界を超える台数のNVMe SSDを接続
することが可能に!!

NVMe SSDを既存のSANのように利用するために
NoE技術を用いたストレージの特徴
ExpEtherをNVMe処理に特化し最適化
1枚のHBAから接続可能なNVMe SSDの
最大数は論理上､制限なし。
HWでのミラーリングの実現
ストレージと同様の保守性
米国のApeiron社がExpEtherの応用例の
1つとしてNVMeストレージ向けに最適化した
NoE (NVMe over Ethernet)プロトコルを開発
2U
NECがApeiron社の技術パートナー
となり、NoEストレージ筐体ADS1000
プラットフォームを開発/生産
Apeiron Data Systems
http://apeirondata.com/
創業: 2013年1月
所在: Folsom, CA

NoE (NVMe over Ethernet) 技術概要
NoEプロトコル詳細
NVMeプロトコルをEthernetパケットにカプセル化
標準Ethernet L2パケットに準拠し汎用L2スイッチを利用可能
カプセル化にかかるオーバヘッドは22バイトのみの軽量プロトコル
Ethernet L2ヘッダ(18byte) + NoEヘッダ(4byte)
Local Routing
Header
8B
標準IBペイロード
ICRC
4B
Global Routing
Header
40B
Base
Transport Hdr
12B
NVMe
Cap 1
NVMe
Cap n
VCRC
2B
Extended
Xport Hdrs
4, 8, 16, or 28B
iDATA
16B† + Cmd/Data Optional in some
configurations
42B ~
> 112B
Overhead
4B
NVMe Capsule
Ether
Type
Ethernet L2
Header
12B 2B
NoE
Header
4B
標準Ethernetフレームペイロード
FCS
4B
PCIe
TLP 1
PCIe
TLP n
22B Fixed
Overhead
NoEフレーム構造
NVMe over Fabrics(Infiniband)フレーム構造例
NoEを用いることで追加となるレイテンシは3us以下
類似技術(NVMe over Fabric)の1/3以下を実現

NoEシステム概要
x8 PCI Express
NoE HBA（サーバに搭載するPCIeカード）
#0 #1 #2
Quad NoE
FPGA#0
Apeiron
Storage
Cont#4
NVMe
SSD#1
2
NVMe
SSD#1
3
NVMe
SSD#1
4
NVMe
SSD#1
5
PowerPC
(Enclosure
Management)
Apeiron
Storage
Cont#5
#31#30
NVMe
SSD#2
0
NVMe
SSD#2
1
NVMe
SSD#22
NVMe
SSD#23
40G Ehternet Switch
36ports x 40G Ethernet
40G Ethernet
Switch
#0 #1 #2
Apeiron
Storage
Cont#0
Apeiron
Storage
Cont#1
NVMe
SSD#0
NVMe
SSD#1
NVMe
SSD#2
NVMe
SSD#3
Enclosure
Manager
Apeiron
Storage
Cont#2
#15#14
NVMe
SSD#8
NVMe
SSD#9
NVMe
SSD#10
NVMe
SSD#11
ADS1000
（NVMe SSDを24台搭載できる2Uストレージ筐体）
NoE HBA
NVMeプロトコルを
Etherパケットにカプセル化
NVMeプロトコル
カプセル化を解除
QSFP#1
QSFP#0
40Gb Ether
Ether
L2
Packet
標準Ethernet L2パケットに準拠

ストレージ筐体 ADS1000
▐ NVMe over Ethernet ストレージ筐体
▐ 軽量プロトコルによる､低遅延､高性能
▐ 業界標準のコンポーネントと技術を採用
▐ 外部Ethernet Switchレスで筐体増設可能
2U
最大容量
(SSD 1.6TB to 8TB)
38 ~ 192TB
レイテンシ
100us以下
(含むSSD内部遅延)
プロトコル遅延 3us以下(往復)
リード継続時
バンド幅
72 GB/s
(NVMeドライブの限界値)
ランダム4Kリード時
IOPS
17.8M IOPS
(NVMeドライブの限界値)
ADS1000 IOモジュール
 ADS1000には
IOモジュールを２枚搭載
 各IOモジュールは
ASCを３個搭載
(ASC: Aeprion Storage Controller)
 NoEプロトコルは
ASC HWで高速処理
Apeiron Storage
Controller (ASC)
40Gb Ethernet
Switch Fabric
Apeiron storage
Management
16ports of 40Gb/s
QSFP+copper/optical

性能比較 – DAS vs ADS1000

製品発表と市場での反響
2016/3/26に製品発表英国の大手ITニュースサイトに掲載
「フラッシュストレージのゴジラだ」
出典: http://www.theregister.co.uk
/2016/03/29/apeirons_godzilla_of_flash_arrays/

第三者機関による動作検証 / 東芝社製SSDの採用
第三者機関のESGによる動作検証完了
東芝社製など有力SSDベンダーとの
技術パートナー提携を拡充中
出典: Apeiron社プレスリリース
出典: Apeiron社プレスリリース
関連セッション: 株式会社東芝様
 7/13(水) 15:00-15:50 Room B
Storage Class Memory Solution
for Big Data applications
講師: ScaleMP, Inc. Benzi Galili様
 7/14(木) 11:00-11:50 Room B
超高速NoSQLデータベースと
超高速SSDの融合
講師: Aerospike Inc. 田村俊明様
株式会社東芝星野純一様

まとめ
 「無限の彼方に」using NVMe !!
 NVMeの活用には一工夫が必要
 Database高速化にアクセラレーションデバイスの活用
今後Databaseの高速化にはNVMe SSDの活用は必須
ExpEtherやNoEのような技術との組み合わせで
従来のSANのような使い勝手を実現
ストレージ技術だけではなく
GPUやFPGAなどを用いた
クエリー処理高速化も
今後注視が必要

ご清聴ありがとうございました!!

[db tech showcase Tokyo 2016] D13: NVMeフラッシュストレージを用いた高性能高拡張高可用なデータベースシステムの実現方法～ExpEther技術の活用～ by日本電気株式会社星野智則

[db tech showcase Tokyo 2016] D13: NVMeフラッシュストレージを用いた高性能高拡張高可用なデータベースシステムの実現方法 ～ExpEther技術の活用～ by日本電気株式会社 星野 智則

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