Scale flux roi&performance_acri

1
Proprietary & Confidential
2021
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第４回 ACRi ウェビナー
FPGA の活用例が分かる！ライトニングトーク大会
SSD ドライブに搭載した FPGA による SSD ドライブ容量コスト
の削減と一貫性のある安定したパフォーマンスの提供
～ ScaleFlux Computational Storage Drive FPGA コンピュートエンジンによる革新～
ScaleFlux Japan
Storage Architect
鈴木琢士

2
Low Latency
Flash Storage
Compute
Engines
ScaleFlux : コンピュテーショナルストレージの
リーディングカンパニー
▪ 多くの特許ポートフォリオ: 39 件出願中; 8 件発行
▪ NVM ストレージとアルゴリズムに関する重要な専門知識
▪ 初めてコンピュテーショナルストレジをマーケットに出荷
▪ 北米と中国に生産拠点を構える
▪ ハイパースケーラー、WEB スケール、エンタープライズ向
けに出荷実績
China
Beijing, Shanghai, Hangzhou
HQ San Jose, CA
US Incorporated Oct 2014
FMS19 Best of Show
Most Innovative Flash Memory
Customer Implementation
+ Alibaba
FMS18 Best of Show
Most Innovative Startup
Industry
Standard
Infrastructure
https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US45416319
2019
Database Big Data AI/ML IOT/Edge CDN
Data Driven Applications
2021
Gartner names
ScaleFlux one of four
Cool Vendors in
Storage and Hybrid
Infrastructure

3
内蔵型コンピュート
エンジン (FPGA)
エンタープライズ
PCIe SSD
+
コンピュテーショナルストレージドライブ (CSD 2000) とは

4
CSD で実現:
▪ 並列処理を有効に
▪ CPU, Memory, I/O のボトル
ネックを解消
その結果:
▪ 2-5 倍の実行容量
▪ 2 倍のパフォーマンス
▪ ストレージコストを半減
なぜコンピュテーショナルストレージドライブ (CSD 2000) なのか?
内蔵型コンピュート
エンジン (FPGA)
エンタープライズ
PCIe SSD
+

6
Host
透過的な圧縮と解凍によるパフォーマンス向上、寿命の延長
NAND 0
t0
t1
t2
t3
Read Data Write Data
基本コンセプト：透過的圧縮・解凍は NAND への書き込み/読み込みの量を減らす
NAND 1
…
NAND n
Shared Buffer
Without In-Line Compression
Flash
Control
t4
Host
NAND 0
t0
t1
t2
NAND 1
…
NAND n
Shared Buffer
With In-Line Compression
Compress
Decompress
Flash
Control
CSD による圧縮で同じホス
トデータをより少ない
データ量での Read/Write
を実現。 NAND ダイへア
クセス待ちを減らし、結果
として遅延の削減とより安
定した高 IOPS を可能にす
る。
またデータ圧縮により書
き込みデータ量の削減を実
現し、SSD ドライブの寿命
を延長
Front-end
w/o
Compression

7
CSD 2000: 圧縮パフォーマンス
0
50
100
150
200
250
100% Reads
0
100
200
300
400
500
600
700
より大きなブロックサイズでの R/W 混合アクセスでパフォーマンスが向上
IOPS
(k)
Better
170%
70/30
R/W
100% Writes
FIO: 4K Random R/W IOPS FIO: 16K Random R/W IOPS
230%
100%
Write
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
FIO: 8K Random R/W IOPS
100% Reads 100% Writes
200%
70/30
R/W
220%
100%
Write
220%
70/30
R/W
100% Reads 100% Writes
220%
100%
Write
2.5:1 Compressible Data, 8 jobs, 32 QD, steady state after preconditioning
2.5:1 Compressible Data, 8 jobs, 32 QD, steady state after preconditioning 2.5:1 Compressible Data, 8 jobs, 32 QD, steady state after preconditioning
IOPS
(k)
Better
IOPS
(k)
Better

8
CSD のデータ圧縮効率
https://www.usenix.org/system/files/conference/fast15/fast15-paper-li.pdf
ファイルタイプ
データ圧縮率
(元サイズ : 圧縮後サイズ)
Images, Video, Encrypted <1.2:1
Binaries, DLL, EXE 1.2:1
XML 2:1
HTML, Logs, Database 3:1+
(圧縮後サイズ/元サイズ)
Industry Research Customer Feedback
顧客タイプ
データ圧縮率
(元サイズ : 圧縮後サイズ)
Hyperscale A 3:1
Hyperscale B 4:1
Webscale 2.5:1
CSP 5:1
圧縮による 3-5 倍の容量増加効果

11
一貫性のある安定性したパフォーマンス
Application Threads
NVMe Read Disk Latency NVMe Write Disk Latency ScaleFlux Write Disk Latency
ScaleFlux Read Disk Latency
CSD 2000 はドライブにアクセスするスレッド数が増えても一貫した低遅延を実現

13
lower LATENCY
38%
Latency Reduction
Sysbench Read-Write
CSD 2000 の価値 : MySQL
パフォーマンス、レイテンシー、TCO を削減
reduce TCO
50%
Savings on Flash Cost
Data Path Compression &
Decompression
increase TPS
1.5x
Transactions per Second
Sysbench OLTP Write
▪ Sysbench (MySQL 5.7.25, InnoDB)
▪ 50M records, 64 Threads
▪ 1hr Test run
▪ Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2667 v4
@ 3.20GHz, 256GB DRAM
increase TPS
~2x
Flash Lifetime
Halved DB Writes
for Table Updates

14
reduce TCO
75%
Lower Flash Storage Cost
Sysbench TPC-C
boost TPS
35%
Increase in Transactions
Sysbench TPC-C, Fill Factor 75
✓ Enables compression in PostgreSQL
✓ Eliminates the trade-off between
Cost & Performance from Fill Factor
CSD 2000 の価値 : PostgreSQL
コストを削減しながらパフォーマンスを向上
▪ Sysbench TPC-C 1.1.0 (PostgreSQL
10.10)
▪ Table_count=8,table_size = 1M
▪ Database-size=1.4TB (compressed
to 341GB@FF100, 364GB@FF75
on CSD 2000
▪ 64 Threads
▪ Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2667 v4
@ 3.20GHz, 256GB DRAM
▪ CentOS Linux release 7.5.1804

15
reduce LATENCY
98%
Better Quality of Service
ACT 5.2 Read Latency Profile
boost TPS
1.5x
Transactions per Second
ACT 5.2 Read-Write Pressure
lower TCO
~50%
Savings on $/User GB
Data Path Compression
CSD 2000 の価値 : Aerospike
一貫した低レイテンシーと、圧縮により実ストレージ容量を増やす
▪ Aerospike Certification Tool (ACT)
Large (128K) block reads and writes and small
(1.5K) block reads, simulating standard real-
time Aerospike Database data read/write and
defragmentation loads
▪ 24 hour test, 2:1 compressible data
▪ Intel(R) Xeon(R) Gold 6126 CPU @ 2.60GHz,
256GB DRAM
▪ CentOS 7.5 3.10.0-862/957, ACT Version: 5.2

16
ScaleFlux CSD 2000 – Features Overview
Form Factors
U.2 (2.5”, 15mm)
AIC (Add-in Card), HHHL
Storage Stack
Low-Latency Block Storage Variable-Length Mapping FTL & FM,
Compatible with all Linux-Based Local Filesystems
Compute
Transparent GZIP Compression/Decompression
DB Query Acceleration
Enterprise Reliability Flash RAID, LDPC Error Correction, Power-Loss Protection, Temperature/Power Throttling
Advanced Data Mgt Atomic Writes, Workload Tuning
Capacities (TB) 16TB+ Effective User Capacity with Data Path Compression (4TB & 8TB Raw 3D TLC)
Turnkey Accelerated Apps
ALL APPLICATIONS (in-line compression/decompression)
Database queries (MyRocks)

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▪ PCI Express Generation 3, 4 lanes
• Add-in-Card (AIC, HHHL サイズ), U.2 (2.5 インチ, 15mm)
▪ Intel または AMD 64 bit CPU
• 複数の CSD 搭載時は 1 CSD あたり 4 物理コアを推奨
▪ 1 ドライブ時 32 GB RAM
• 追加ドライブ毎に 4GB～の追加 RAM
▪ Redhat 系 (RHEL, CentOS)と Ubuntu をサポート
▪ LVM RAID に対応
• どの RAID レベルにおいてもパフォーマンスと容量効率を提供
• HW RAID はサポートしておりません
※ システム起動ディスクにはご利用いただけません
搭載するサーバーのシステム要件

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その他公開情報
How Can Databases Capitalize on Computational Storage? - Tong Zhang JB Baker - Percona Live ONLINE - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=Ve96N_oIEhg
ScaleFlux - YouTube
https://www.youtube.com/channel/UCAIYc-hln53AaxElmPOFo3g/videos
ScaleFlux Computational Storage
https://scaleflux.com/videos.html
ScaleFlux: Posts | LinkedIn
https://www.linkedin.com/company/scaleflux/posts/?feedView=all
ScaleFlux Japan: Posts | LinkedIn
https://www.linkedin.com/showcase/scaleflux-japan/posts/?feedView=all
JICAN: Posts | LinkedIn
https://www.linkedin.com/company/jican/posts/?feedView=all

CSD 2000 を無料でご評価いただけます！
お問合せ
jpn-sales@scaleflux.com

Thank You
97 East Brokaw Road, Suite 260
San Jose, CA 95112
www.scaleflux.com #compute2data

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