Desarrollan un método de escalado más eficiente para las matrices SSD

Las matrices de almacenamiento SSD ofrecen a los usuarios una gran velocidad de acceso a los datos y a medida que se distribuyen las cargas de almacenamiento en diferentes unidades y chips de memoria se produce un desgaste, que es desigual entre los diferentes discos. Esto complica la gestión de su vida útil y el escalamiento de capacidad en las matrices de discos, para lo que se emplean sistemas de nivelación del desgaste, pero esto se complica en sistemas empleados para alimentar aplicaciones de gran consumo de datos, como big data, analítica y otros casos de uso de alto rendimiento.

En las instalaciones de centros de datos donde se aloja la información que alimenta a estas aplicaciones se utilizan métodos de escalado de última generación, como Round-Robin (RR) o FastScale, que garantizan una redistribución uniforme de los datos, pero la mayoría están diseñados para matrices de almacenamiento HDD, y no tienen en cuenta las especiales características de los discos duros SSD. Por ejemplo, ignoran la diferencia de vida útil entre los discos extendidos y los usados anteriormente, lo que genera ciertos problemas en los sistemas de almacenamiento de estado sólido.

A causa de la disparidad en la vida útil de las unidades SSD, en muchas ocasiones los discos extendidos generan operaciones de nivelación de desgas te para controlar el equilibrio de desgaste en el umbral predefinido. Esto genera un escalado ineficiente y una degradación del rendimiento de entrada y salida.

Para aportar soluciones capaces de equilibrar mejor el desgaste de los SSD en estas condiciones un equipo de investigadores del Instituto de Investigación de Sichuan, perteneciente a la Universidad Jiao Tong de Shanghai, ha desarrollado un mecanismo de nivelación de desgaste “perezoso”, denominado Lazy-WL, que permite reducir la sobrecarga de nivelación de desgaste convencional durante el proceso de escalado.

Se basa en reducir al mínimo posible la migración de nivelación de desgaste intensiva innecesaria, a través de la reducción gradual y sin problemas de la diferencia de ciclos de programación y borrado (P/E) entre los discos recién integrados y los preexistentes. Han realizado experimentos para demostrar la eficacia de este enfoque a través de simulaciones de Disksim y una implementación real a través de un clúster de Hadoop.

Según estas pruebas, Lazy-WL podría reducir las operaciones de nivelación de desgaste en hasta un 92,9% con respecto a los métodos típicos de nivelación de desgaste entre discos e intradisco. Y también proporciona una reducción máxima del 85,2% en el tiempo de respuesta, lo que según sus creadores indica que “Lazy-WL realiza una distribución de E/S equilibrada y mantiene un alto rendimiento de la matriz SSD con una alta eficiencia de escalado”.

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