HW hat Auswirkung auf SW!

Transkript

1 IBM Storage: FlashSystems Ralf Colbus Düdo, November 2013 IBM Storage Platform

2 HW hat Auswirkung auf SW! 2

3 Trends und resultierende Herausforderungen Technology Drivers Gestiegene Datenmenge Gestiegene Komplexität Gestiegene Bereitstellungs- Geschwindigkeit Social Mobile Cloud Big Data / Analytics Gestiegene Kosten 3

4 Wir stehen wieder vor einer technologischen Veränderung Confluence of Mobile, Social, Cloud, Big Data / Analytics World Wide Web Back Office Computing Client Server PC and ebusiness 60 s 80 s 90 s We are here 4

5 Storage Efficiency 5 5

6 Erfordernis für neue Storage-Ausrichtung Gestiegene Datenmenge Gestiegene Komplexität Gestiegene Bereitstellungs Geschwindigkeit Gestiegene Kosten IBM Storage Agenda: #1 Efficiency #2 All Flash #3 Cloud und SDS #4 Big-Data Ready #5 DP&R 6 6

7 7

8 8 Was ist Flash-Speicher?

9 Warum Flash? In the last 10 years CPU Speed: Performance increase 8-10x DRAM Speed: 7-9x Network Speed: 100x Bus Speed: 20x Disk speed: 1.2X 9 and everything waits.. Neee, die 25krpm Drive kommt nich..

10 Orientierung: Capacity GB Performance IO/s / K IO/s SATA ~ FC HDD 600 ~ TP SSD 250 ~ SSD 400 ~ Flash ~

11 Storage Latency = Performance Economics Die Sicht der Anwendung: I/O Time Network Time CPU Time Ok, mehr CPU: I/O Time Network Time CPU Time der grösste Engpass: I/O Time Network Time CPU Time Time Recovered Request Time 11

12 Microsecond Latency = Maximum CPU Utilization I/O Serviced by Disk 1.Issue I/O request: 2.Wait for I/O to be serviced: 3.Process I/O: ~ 100 μs ~ 5,000 μs ~ 100 μs Time to process 1 I/O request = 200 μs + 5,000 μs = 5,200 μs CPU Utilization = Wait time / Processing time = 200 / 5,200 4% Processing CPU State Waiti ng ~100 µs ~100 µs Time ~5,000 µs 1 I/O Request I/O Serviced by IBM FlashSystem 1. Issue I/O request: ~ 100 μs 2. Wait for I/O to be serviced: ~ 200 μs 3. Process I/O: ~ 100 μs Time to process 1 I/O request = 200 μs μs = 400 μs CPU Utilization = Wait time / Processing time = 200 / % Processing CPU State Waiti ng ~100 µs ~100 µs Time ~200 µs 1 I/O Request 12X Applikationwird12x besser bedient nur dadurch, dassstorage Latency 12 verbessert wird!

13 IBM Flash End-to-End Strategy Kosten / Transaktion Flash Cache Kapazität Storage Area Network Flash- Systeme Speicher- Virtualisierung SSD/Flash Kosten / GB Hybrid Arrays SAS mit hoher Leistung Leistung NL SAS mit hoher Kapazität 13

14 14 Flash-Portfolio

15 IBM FlashSystem Choices HA 15

16 Vorteil: Space- Power-Cooling- Less Failure 16

17 Vorteil: Oracle-Production mit IBM Flash RAC node IOPS total minsto complete with 4 nodes running RAC node IOPS total 1.3 minsto complete with 4 nodes running Over 9X reduction for 2 M Queries! 17 12m 15s 1m 20s

18 Yacht oder Flash? Old Way Schlechte CPU Utilisierung > Mehr CPU Mehr Server/ Infrastruktur Mehr Oracle Lizenzen! $ Flash Way Sehr hohe CPU Utilsierung > Weniger CPU Weniger Server/ Infrastruktur Keine neue Yacht für Larry! 18

19 Vorteil: TCO spectacular ; processing huge number of transactions in one day, lower response times Core Financial Transactions 5TB in 3.5 inches of rack space vs.1,300 disk for 400K IOPs, less than 1/10 th the cost Cloud Storage 75% less rack space, 90% less power, 83% faster data compression SAP Source: IBM Client Experiences 19 $7.1M $4,997,000 $420,000 $296,000 $377,000 $1,113,000 Disk Disk Over 30% Less $4.9M $3,197,000 Flash 38% Lower Software License Costs Fewer cores, lower maintenance Database, infrastructure SW 50% Higher Storage Utilization As much as 50% Lower maintenance Simplified management 17% Fewer Servers Fewer cores Fewer network connections Lower maintenance 74% Lower Environmental Costs Power / cooling, floor space 35% Lower Operational Support Costs Server / storage administration Source: Wikibon, March 2013 Höhere Utilisierung = Weniger Cores = Weniger Lizenzen

20 Infrastrukturkosten: Oracle 20TB mit 3 Jahren > $2 M

21 Half-Petabyte Flash System: 21

22 IBM Flash macht Happy Customer ure=share 22 22

23 23 Anwendungsfälle

24 Wo setzen wir Flash erfolgreich ein? Transactional/OLTP Databases: Financial, gaming, real-time billing, trading, real-time monitoring, query acceleration (DB2/Oracle), etc. Analytical applications (OLAP): Business intelligence, batch processing, ERP systems, reporting, massive data feeds, etc. Virtual Infrastructures: VDI, Consolidated virtual infrastructures, user profiles, etc. HPC/Computational Applications: Simulation, modeling, rendering, FS metadata, scratch space, video on demand, thread efficiency, GPFS etc 24

25 25 DB-Beschleuniger

26 Aktuelles RFP (Einzelhandel): Angebot: 8x XIV Capacity SAN Volume Controller 2x FlashSysteme Performance SVC Intelligenz 26

27 idealer Blueprint: Tier 0 Performance: Flash hinzufügen SVC Nodes EasyTier automatically moves frequently requested data to high speed IBM Flash Scale-out Kapazitätspool mit XIV ohne Migrations- Downtime und Hotspots EasyTier balanciert Workload- Performance RtC: Kompression on the fly Stretched-Cluster für HA statt DR! 27 IBM Flash IBM XIV Effekt: Höchste Kapazitätsausbeute Weniger Server/Infrastruktur durch Flash Weniger Management-Kosten Einfaches Deployment HA statt DR!

28 Weihnachtenosternaneinemtag: Die Nutzung von IBM FlashSystem mit einer Latenz von < 0.4ms für alle Zugriffe einer Datenbankdateien hat einen dramatischen Effekt auf die Gesamtleistung des Datenbanksystems. Das genutzte Modell errechnet eine Batch-Laufzeit von 3% der ursprünglichen Laufzeit. Die vorgeschlagene Architektur mit den RedoLog Bereichen auf den schnellen IBM FlashSystem und den restlichen Datenbereichen einer Datenbank auf XIV Storage errechnet eine Batch-Laufzeit von 25% der ursprünglichen Laufzeit. +97% +75% 28

29 Infrastruktur 120 AIX-Systeme 400 Windows-Systeme (VMware ESX) 50 SAP-Systeme 130 Oracle-Instanzen 60 MS SQL-Server 300 TB Online Speicher Dual-Fabric SAN SVC Midrange-Storage-Systeme von IBM, EMC, HDS, Fujitsu Flash-Speicher von IBM Seite 29

30 SSB-AG Stuttgart: IBM SVC Stretched Cluster FlashSysteme(2x) SAN Volume Controller Tiering 30

31 Vorgehen Ermittlung von Lösungsansätzen Beschaffung von deutlich mehr Storagesystemen -> Performancesteigerung durch den Einsatz von mehr Platten deren Kapazität aber nicht vollständig nutzbar ist Einsatz von Flash-Speicher -> Tieringkonzept am SVC Verifizierung der Lösungsansätze Marktsondierung Entscheidung für einen Testbetrieb von zwei Systemen über einen Zeitraum von 2 Monaten Violin Memory mit MLC und SLC Flash Texas Memory Systems mit SLC Flash Seite 31

32 Anwendungsbeispiele Unterstützung bei einer Problemlösung im TSM DLLA Prozedur (Dump Load format Load Audit) Getestete Laufzeit ohne Flash: 48 Stunden Echtlaufzeit bei der Problemlösung mit Flash: 8 Stunden Unterstützung bei der Reduzierung der Laufzeit zur Lohn-und Gehaltsabrechnung für Mitarbeiter Laufzeit ohne Flash: Laufzeit mit Flash: 2,5 Stunden 18 Minuten Seite 32

33 Proof points: Speedup in SAP ERP Batch runs and backup/restore operations with/without IBM FlashSystems Customer: Stuttgarter Straßenbahnen AG SAP service provider Database: Oracle 2h 5h 48h Servers: IBM Power Systems running on AIX Storage architecture: uses SVC stretched cluster 6min 40min 8h Seite 33

34 Fazit Wir sind vom Konzept mit Flash-Speicher am SVC überzeugt Wir werden weiterhin in diese Technologie investieren In 2012 wurden 2 weitere IBM-Flash Systeme (RamSan-810) beschafft und integriert Der Effekt ist überzeugend Die Wirtschaftlichkeit ist gegenüber alternativem Storage gegeben und darstellbar In den bisherigen 2 Jahren gab es keine Probleme bzw. Ausfälle an einem der 4 Systeme Seite 34

35 35 FlashSystems vs. SAP HANA

36 Beispiel: SAP HANA? SAP auf System p SAP HANA Migration: Platformwechsel auf x86 2 Millionen an SAP Lizenzen + Risiko Vorschlag: System p-platform weiter betreiben Maturity und Lizenzpolitik von SAP HANA abwarten Nichts ändern und durch Einsatz von Flashsystemen in bestehende Landschaft den Investement-Gap verschieben oder vermeiden! 36

37 FlashSystem mit SVC + SAP SAP production DB server ERP SCM SRM CRM BW SAP non-prod DB server Flash only pool Easy Tier pool HDD only pool ERP SCM SVC storage pools (managed disk groups) SVC nodes FlashSystem Storwize / XIV Put DB with a high IO/s per TB ratio on Flash only Put all SAP production DB on Easy Tier tiered storage Put all non-production DBs on HDD only 37 *** IBM Flash Storage for SAP landscapes ***

38 38 Datenbank Performance mit IBM SVC und Flashsystem

39 Datenbank & Business Analytics Beschleuniger 39

40 IBM Corporation

41 The Client Edwards Lifesciences is the global leader in the science of heart valves and hemodynamic monitoring The primary business application for Edwards Lifescience is JDE (MS SQL DB) The issue at Edwards: Problems with JDE BD loads / backups / restores, and system performance for the end user Customer Quote: It seemed as I was getting query results as the Enter key was coming back up!, after implantation of the FlashSystem 41

42 DB Backups and Restores Backup and Restores activities were accelerated ~5x faster. NetApp IBM FlashSystem Backup: 5 Hours 42 Minutes Restore: 6.5 Hours 1.2 Hours 42

43 Im Nebenprojekt: Oracle DB (BI) EMC VNX IBM FlashSystem Index Reorg 36:20:00 08:53:00 Tablespace (210 GB) 31:43 09:34 Adding Datafile (30GB) 05:12 01:22 Drop tablespace (240 GB) 03:47 00:47 Export DM_NA schema (232 GB) 01:49:0 00:15:01 43

44 44 Virtual Desktop Infrastructure (VDI)

45 VDI with IBM FlashSystem and VMware IBM Corporation

46 POC Testing VDI Storage Testing Architecture Testing was conducted by FOX to evaluate VDI storage solutions. The testing configuration was as follows: -4x VMware ESXi v5 Hosts, with hardware of 24 CPU cores and 128GB RAM Guest VMs were created via VMware View; with 1 vcpu and 2GB RAM, running Windows 7. -IOmeter was installed on each VM, and run at 512b IO with 70/30R/W ratio, 100% sequential transactions and a queue depth of IBM Corporation

47 POC Testing IOPS: -IBM FlashSystem produced 41% higher IOPS than Violin. -IBM FlashSystem will be able to support a greater amount of concurrent VDI desktops than Violin IBM Corporation

48 48 Key References

49 IBM Flash ist... 49

50 Smarter Storage Vielen Dank! 50