如何協助克服 5 大工作負載限制?透過較多的 RAM 提升效率

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相信 IT 人士都十分清楚,只要伺服器的運作效能變差、變慢,或是電力、冷卻成本過高,都將引來使用者客訴或是長官質疑。而在最近一項針對超過 350 位 IT 決策者的 Spiceworks 調查中,47% 提到他們計畫在明年新增更多伺服器記憶體,即使他們有一半的伺服器已使用最大的已安裝記憶體容量在執行。

這個結果並不令人意外,因為記憶體有助於克服五項最迫切的工作負載限制(預算有限、非預期或無法預測的工作負載要求、樓面空間有限、使用者數量快速成長、電力和冷卻成本過高)。光有足夠的 RAM,我們確實可以執行應用程式,但如果能擁有最大的已安裝記憶體容量則可讓我們使用較少的伺服器及較低的總持有成本 (TCO) 來完成更多工作。這就是為何 IT 專業人士多數選擇妥善運用其所管理的 50% 的伺服器數量、且用這些伺服器來裝載更多記憶體的原因。千萬別讓 CPU 運行時所需的記憶體耗盡了。請確切了解工作負載,如果是關於 CPU 或記憶體,就以更少的成本、使用較多的 RAM,而非使用較多的伺服器來提升效率。

伺服器記憶體可以是個充足或不充足的元件。如果我們的工作負載所需的記憶體容量足夠,根本不會考量到 RAM,因為我們會將注意力放在其他問題上。但是,當記憶體不足時,DRAM 是用來傳送資料給 CPU,此時的伺服器及組織生產力會變得非常緩慢,在這個時候,以補充較多、充足的記憶體,來提升 CPU 利用率及效率,是最有效果且最具經濟效益的方式。當完全使用 CPU 時,我們就可使用較少伺服器完成更多工作,且由於較少伺服器可降低電力、冷卻及軟體授權成本,同步減少了成本並克服工作負載的限制。

記憶體就像是 CPU 的燃料一樣,只要數量足夠,就沒問題了。但在擁有足夠的 RAM 與實際改善工作負載效率之間還有著顯著的差異。我們必須考量成本因素與可靠度,利用較多、符合效能需求與高穩定性的記憶體,來提升工作負載效能。

更多的RAM 能夠協助克服 5 大伺服器工作負載限制:

  1. 預算有限:若要將逐漸減少的預算發揮最大效用,通常就要比較購置成本與總持有成本 (TCO)。由於記憶體是用來支援處理核心,增加記憶體有助於提升 CPU 效率及利用率,轉而降低伺服器的 TCO,這是使 CPU 更有效率且更具生產力的方法之一,也可讓伺服器獲得更高效能,無須添購新伺服器且僅需使用較少伺服器即可完成更多工作。仔細來看,較多記憶體可提供系統更多最快的資源,來將資料送到 CPU。而資料越快送到 CPU,便花費越少時間在閒置、耗電,以及幾乎無法運作的作業上。由於記憶體較接近 CPU,將資料從 DRAM 送到 CPU 比從儲存端送到 CPU 花費更少時間。例如,硬碟將資料送到 CPU 通常要數毫秒,而企業級 SSD 將資料送到 CPU 則為數微秒。這絕對是大幅的進步,但比起可在數毫微秒(有延遲時間,當然越短越好)內將資料送到 CPU 的 DRAM 仍有較長的延遲時間。當我們考慮到每天有上百萬個指示等待處理器執行,透過記憶體能將資料傳送給 CPU 進而帶來大幅度的效能差異。時間就是金錢,更多記憶體能為我們的 CPU 投資提供最佳的報酬率。
  2. 非預期或無法預測的工作負載要求:較多 RAM 有助於減少服務品質差異,因為它能為虛擬化應用程式提供額外的資源,以存放及使用作用中的資料 (存在於記憶體中)。由於無法預測的工作負載尖峰會快速耗盡可用的記憶體,系統會倉促拼湊來尋找可用的資源、效能會變得低落,且通常會造成磁碟振盪。較多記憶體可解決這個問題,為應用程式提供更高彈性,以滿足可能達到尖峰起起落落的工作負載。
  3. 樓面空間有限:使用 5 部記憶體加大的伺服器來向上升級,以完成 10 部記憶體半滿或老舊伺服器的工作負載,完美運用有限的建物空間並減少電力、冷卻及軟體授權成本(省很大)。
  4. 使用者數量快速成長:為因應更多的使用者,需要更多 RAM 來維持服務品質並取得系統彈性,提升處理能力,以處理因使用者數量突然增加而無法預測的工作負載。
  5. 電力和冷卻成本過高:雖然在伺服器中滿載記憶體會使總耗電量上升,但若使用多部未滿載的伺服器來提供相同等級的效能,其所消耗的總能源量通常會更高。從工作負載的角度而言,較多 DRAM 有助於伺服器以最高效率的方式使用電力(傳送資訊及運行CPU)。此外,使用較少的實體伺服器,能降低總能源成本(電力及冷卻成本)。

較多伺服器記憶體降低 TCO 6 種方法:

  • 支援處理核心以提升 CPU 效率及利用率
  • 協助避免磁碟振盪和 CPU 運行時所需的記憶體耗盡
  • 當使用者數量快速增加時,維持更一致的服務品質
  • 將虛擬化應用程式的非預期服務差異降到最低
  • 可使用較少伺服器完成更多工作
  • 使用較少伺服器來減少電力、冷卻及軟體授權成本

圖表:5 個最大工作負載限制的調查結果

消息及資料來源:Micron Technology, Inc

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