Perché i carichi di lavoro moderni richiedono una latenza di archiviazione inferiore?
Man mano che i carichi di lavoro aziendali diventano sempre più ad alta intensità di dati, dall’analisi in tempo reale ai database aziendali agli ambienti virtualizzati, all’inferenza AI e alle applicazioni di intelligenza artificiale generativa, la velocità di accesso ai dati ha un impatto diretto sulla reattività dell’applicazione. Oltre a IOPS e throughput, latenza è diventata una metrica sempre più importante per valutare le moderne prestazioni di archiviazione.
La bassa latenza può influenzare direttamente le prestazioni, l’efficienza operativa e l’efficacia dei costi in tutti i settori. In settori come i servizi finanziari, l’assistenza sanitaria e la produzione, anche i ritardi di livello millisecondo possono portare a opportunità mancate, decisioni ritardate o riduzione dell’efficienza operativa. Nelle sezioni seguenti, esploriamo perché la latenza dello storage è importante e in che modo influisce sulle prestazioni complessive del sistema.
Cos’è la latenza bassa?
La latenza bassa si riferisce al breve lasso di tempo necessario a un sistema per elaborare una richiesta di accesso ai dati e restituire una risposta. In un sistema di storage, una latenza inferiore significa un accesso ai dati più rapido, consentendo alle applicazioni business-critical di recuperare i dati di cui hanno bisogno più rapidamente.
La bassa latenza è particolarmente importante per le applicazioni che richiedono l’elaborazione dei dati in tempo reale, come Infrastruttura desktop virtuale (VDI), Cloud Computing e Data Streaming.
Qual è la differenza tra IOPS, throughput e latenza?
Le prestazioni di archiviazione vengono comunemente misurate utilizzando tre metriche chiave. IOPS (operazioni di input/output al secondo) Indica quante operazioni di lettura e scrittura possono elaborare un sistema al secondo. Portata misura la quantità di dati che possono essere trasferiti entro un determinato periodo di tempo, mentre latenza misura quanto tempo ci vuole per completare una richiesta di dati individuale.
Per i carichi di lavoro che richiedono l’accesso ai dati frequenti e in tempo reale, la sola IOPS o l’elevata produttività potrebbe non essere sufficiente. La latenza eccessiva può comunque ridurre la reattività all’applicazione e influire sulle prestazioni complessive.
Perché la bassa latenza è importante per i sistemi di storage?
L’accesso rapido ai dati consente alle organizzazioni di rispondere più rapidamente e di prendere decisioni più informate. Per settori come i servizi finanziari, l’assistenza sanitaria e la produzione, la capacità di accedere e utilizzare i dati con un minimo ritardo può migliorare significativamente l’efficienza operativa.
Nei servizi finanziari, ad esempio, l’accesso a bassa latenza ai dati di mercato può influenzare il successo delle transazioni temporali. Nel settore sanitario, l’archiviazione a bassa latenza può aiutare i medici ad accedere più rapidamente alle informazioni sui pazienti, il che può essere particolarmente importante in situazioni urgenti.
Vantaggi chiave dello storage a bassa latenza
processo decisionale in tempo reale
L’archiviazione a bassa latenza consente alle organizzazioni di accedere rapidamente ai dati critici e di prendere decisioni tempestive. Nei sistemi di trading finanziario, ad esempio, una latenza inferiore consente a banche e società di investimento di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e prendere decisioni di investimento più informate.
Per i settori che dipendono dalla reattività in tempo reale, un accesso più rapido ai dati può svolgere un ruolo importante nel supportare l’elaborazione tempestiva dei dati e il processo decisionale.
Esperienza utente migliorata
Gli utenti oggi si aspettano che i servizi digitali rispondano rapidamente. Per i servizi online, le applicazioni cloud e le piattaforme di e-commerce, la bassa latenza può ridurre i tempi di risposta e migliorare le prestazioni complessive del servizio.
Che si tratti di supportare lo streaming video in tempo reale, i servizi di gioco o le videoconferenze, la latenza inferiore aiuta a fornire esperienze utente più fluide e reattive.
Maggiore efficienza operativa
Lo storage a bassa latenza può migliorare non solo il processo decisionale ma anche le operazioni aziendali complessive. Nella produzione, ad esempio, l’accesso ai dati a bassa latenza può supportare il monitoraggio e l’analisi in tempo reale per la manutenzione predittiva, aiutando le organizzazioni a identificare potenziali problemi di apparecchiature prima che portino a tempi di inattività non pianificati.
Riducendo i ritardi nell’accesso e nell’elaborazione dei dati, le aziende possono prendere decisioni operative più rapide e accurate.
Casi d’uso comuni per l’archiviazione a bassa latenza
AI e IA generativa
L’inferenza AI, la generazione aumentata di recupero (RAG) e la ricerca vettoriale richiedono un accesso continuo a modelli, dati vettoriali e basi di conoscenza aziendali. Quando le applicazioni di intelligenza artificiale devono leggere frequentemente grandi volumi di dati, l’archiviazione a bassa latenza può ridurre i tempi di attesa dei dati e migliorare la reattività generale dell’applicazione AI.
Database ed elaborazione delle transazioni online
OLTP, ERP, sistemi di transazioni finanziarie e altri carichi di lavoro ad alta transazione spesso generano grandi volumi di I/O casuali. Di conseguenza, sono altamente sensibili sia ai IOPS che alla latenza dello storage.
Virtualizzazione e cloud privato
Quando un gran numero di macchine virtuali condividono le stesse risorse di archiviazione, la latenza bassa e coerente aiuta a mantenere una reattività stabile all’applicazione e al servizio.
Imaging medico sanitario e in tempo reale
L’imaging medico, i sistemi clinici e l’analisi in tempo reale richiedono un accesso rapido e coerente a grandi volumi di dati. L’archiviazione a bassa latenza aiuta le organizzazioni sanitarie ad accedere in modo efficiente alle informazioni critiche, supportando al contempo i carichi di lavoro clinici ad alta intensità di dati.
Produzione e analisi degli spigoli
Macchine, sensori e piattaforme di analisi generano continuamente grandi quantità di dati. L’accesso rapido ai dati aiuta a supportare l’analisi in tempo reale e la manutenzione predittiva, consentendo ai produttori di rispondere più rapidamente alle modifiche operative.
Come ridurre la latenza dello storage?
La riduzione della latenza dello storage richiede più di un singolo aggiornamento hardware. Le organizzazioni devono ottimizzare i supporti di archiviazione, i percorsi dei dati, l’architettura di rete e la configurazione del carico di lavoro come parte di una strategia di archiviazione generale.
Per carichi di lavoro ad alta intensità di dati come inferenza AI, database, virtualizzazione e analisi in tempo reale, ridurre i tempi di attesa dei dati può aiutare a migliorare la reattività dell’applicazione e le prestazioni complessive del sistema.
Usa SSD NVMe e Storage All-Flash
Rispetto alle tradizionali unità disco rigido, gli SSD possono ridurre significativamente i tempi di accesso ai dati. Gli SSD NVMe sono progettati specificamente per supportare operazioni altamente parallele e accesso ai dati a bassa latenza.
per carichi di lavoro che coinvolgono grandi volumi di I/O casuali o frequenti operazioni di lettura e scrittura, adottando Storage NVMe e All-Flash Può aiutare ad aumentare gli IOP riducendo al contempo la latenza dello storage.
Queste architetture sono particolarmente adatte per database, virtualizzazione, analisi in tempo reale e applicazioni di intelligenza artificiale che richiedono un accesso rapido a set di dati di grandi dimensioni.
Ottimizza i percorsi dati e l’architettura di rete
Anche quando il sistema di storage stesso offre prestazioni elevate, una larghezza di banda di rete insufficiente, percorsi di dati inefficienti o altri colli di bottiglia dell’infrastruttura possono aumentare la latenza end-to-end.
Negli ambienti di archiviazione condivisi, le organizzazioni dovrebbero quindi valutare non solo il supporto di archiviazione, ma anche la larghezza di banda di rete, i protocolli di archiviazione e il percorso dei dati tra host e sistemi di archiviazione.
I protocolli di archiviazione ad alta velocità e di storage adeguati al carico di lavoro possono ridurre i ritardi di trasferimento dei dati e aiutare l’infrastruttura di storage a fornire il suo pieno potenziale di prestazioni.
Riduci la contesa delle risorse e i colli di bottiglia di I/O
Quando più applicazioni, macchine virtuali o host accedono contemporaneamente alle stesse risorse di archiviazione, la contesa di I/O può aumentare la latenza.
Le organizzazioni possono ridurre questo impatto allocando correttamente le risorse di archiviazione, bilanciando i carichi di lavoro e utilizzando meccanismi di memorizzazione nella cache per impedire a un piccolo numero di applicazioni ad alta richiesta di consumare risorse sproporzionate.
Per gli ambienti AI, database e virtualizzati, è anche importante guardare oltre la latenza media e valutare se le prestazioni dello storage rimangano coerenti durante i periodi di picco della domanda.
Valuta gli IOPS, il throughput e la latenza in base ai requisiti del carico di lavoro
Applicazioni diverse hanno requisiti di prestazioni di archiviazione diversi. I trasferimenti di file di grandi dimensioni, ad esempio, possono dipendere maggiormente dal throughput, mentre i database, l’inferenza AI e i carichi di lavoro con grandi volumi di I/O casuali sono spesso più sensibili alle IOP e alla latenza.
Quando si progetta un’architettura di archiviazione, le organizzazioni dovrebbero quindi evitare di fare affidamento su una singola metrica delle prestazioni. Dovrebbero invece valutare IOPS, throughput e latenza insieme in base ai requisiti effettivi del carico di lavoro Per creare un ambiente di storage che supporti meglio le prestazioni dell’applicazione.
Conclusione
Poiché i carichi di lavoro aziendali si espandono oltre i database tradizionali e la virtualizzazione per includere analisi in tempo reale, inferenza AI e intelligenza artificiale generativa, le prestazioni dello storage non riguardano più solo la capacità o la velocità di trasferimento dei dati. IOPS, throughput e latenza devono essere valutati insieme in base alle caratteristiche di ciascun carico di lavoro.
Per le organizzazioni che necessitano di un accesso rapido a grandi volumi di dati, NVMe e storage all-flash possono fornire una base di accesso ai dati più veloce e coerente. Ciò consente all’infrastruttura IT di supportare meglio la crescita continua di applicazioni ad alta intensità di dati e carichi di lavoro aziendali moderni. Le aziende possono migliorare le prestazioni, migliorare le esperienze degli utenti e raggiungere il successo a lungo termine.
