說說離我們生活較近的案例，在我們日常生活中，很容易發(fā)現自己的使用習慣、消費習慣、生活喜好很容易被大數據抓取，用于用戶畫像、商品推薦等業(yè)務，這些業(yè)務的背后都可能有Redis存儲的支持。作為內存數據庫，Redis 依賴高內存容量，這樣才能愜意地享受比固態(tài)盤更高的數據吞吐帶寬，以及更低的數據處理延時。
英特爾?傲騰?持久內存可在每個CPU的內存總線上提供高達 3TB 的內存容量，同時性能接近 DRAM。與第二代英特爾?至強?可擴展處理器搭配使用，提供比前幾代處理器更出色的單位內核性能和內存容量，這些因素均有利于 Redis 的部署，并且體現在具體數據中。
來看數據測試，兩套配置幾乎完全相同的服務器系統(tǒng)，區(qū)別在于一臺使用英特爾?傲騰?持久內存，另一臺使用傳統(tǒng)內存，測試下來，兩系統(tǒng)提供的性能和虛擬機密度類似，延遲均小于 1 毫秒。但采用英特爾?傲騰?持久內存的系統(tǒng)，每個虛機可以降低 20% 成本，同時還能滿足所有虛擬機 SLA 要求。這是針對單機同內存容量的狀況的成本分析。
在 Redis 服務器集群中使用英特爾?傲騰?持久內存，成本可以降低高達 40%，而且由于單臺服務器搭載內存更多，因此服務器節(jié)點更少，無論是基礎設施的運維，還是數據的管理，都更加方便。
英特爾?傲騰?持久內存加速阿里Mars系統(tǒng)
在一次測試中，阿里的Mars分布式內存計算框架利用英特爾?傲騰?持久內存，取得了很不錯的性能加成。如下圖所示，當需要處理的數據集超過了主存承載能力之后，溢出后的數據被放置在傲騰?存儲器而不是之前的NVMe硬盤中，隨著數據量溢出主存，傲騰?方案的性能會有顯著提升。
Mars是一個基于張量的統(tǒng)一分布式計算框架，突破了現有大數據計算引擎以關系代數為主的計算模型，將分布式技術引入科學計算和數值計算領域，極大地擴展了科學計算的計算規(guī)模和效率。目前Mars已經實現了70%的Numpy常見接口，用戶只需要通過import Mars就可以將已經編寫好的基于Numpy的代碼移植到Mars中。
Mars會將張量自動在各個維度上切分成小的chunk來分布式處理從而提升并行性，以便于將小顆粒任務派發(fā)到GPU，或者網絡遠端的其它集群節(jié)點上并行計算。
舉例來講，對于張量矩陣乘法，Mars會生成如下圖所示的chunk級別執(zhí)行圖。在執(zhí)行過程中，會有大量的中間過程，這些過程生成大量的數據會占用寶貴的主存資源。
每個chunk執(zhí)行完畢之后，結果數據會被放置在shared memory中，當share memory中數據過多時，Mars會啟動spill溢出控制機制，將溢出的數據轉移到下層更大容量的存儲器中。
經過評估，阿里發(fā)現使用英特爾?傲騰?持久內存來作為主存的下一層存儲器，無論是在性能上還是TCO上，相比直接用NVMe盤作為下層，都非常符合Mars系統(tǒng)的預期。
英特爾?傲騰?持久內存提供128GB、256GB和512GB容量，遠高于目前最大容量僅限于每DIMM 128GB的可用SDRAM DIMM，而且與傳統(tǒng)DRAM DIMM相比，英特爾?傲騰?持久內存的每GB成本更低。英特爾?傲騰?持久內存通過內存總線直接連接到處理器，在基于App Direct（簡稱AD）模式下，應用程序可以完全繞過操作系統(tǒng)，不需要設備驅動程序、系統(tǒng)調用、中斷和上下文切換，就可以從用戶空間直接訪問英特爾?傲騰?持久內存上的數據。下圖所示為采用NVMe閃存盤、NVMe傲騰?盤和英特爾?傲騰?持久內存的訪問延遲對比。
總體而言，使用英特爾?傲騰?持久內存，解決了Mars科學計算中因數據溢出傳到硬盤，導致I/O開銷增大，計算性能降低的問題。通過測試，驗證了在TCO成本相當的情況下，使用英特爾?傲騰?持久內存能夠有效提升Mars科學計算性能。
傲騰?固態(tài)盤加速Ceph分布式存儲系統(tǒng)
Ceph是最常見的塊和對象存儲后端解決方案。作為一款開源的分布式存儲軟件解決方案，它在分布式、可靠性、易擴展、并發(fā)性能的優(yōu)勢越來越被行業(yè)作為專業(yè)存儲高性能解決方案。隨著云服務以及產業(yè)互聯網升級對存儲性能要求越來越高，英特爾?傲騰?固態(tài)盤可以在IOPS和延遲方面助力客戶產業(yè)升級，并且其高壽命的優(yōu)勢幫助企業(yè)降低維護成本。
在 Ceph分布式存儲方案中，使用英特爾?傲騰?固態(tài)盤作為緩存盤為RocksDB、 WAL、OSD緩存提速，低延遲加速負載間的傳輸響應，并配合英特爾?CAS緩存加速軟件進一步增強系統(tǒng)性能和可靠度。
在以成本和性能為導向的前提下，如何以較低成本實現最大性能的發(fā)揮？針對Ceph架構中的熱數據和溫數據進行優(yōu)化，英特爾?傲騰?固態(tài)盤+英特爾?QLC 3DNAND 方案（O+Q方案），通過傲騰?解決小的隨機I/O，QLC來解決容量問題，實現性能瓶頸的突破。
綜上所述，傲騰?對于企業(yè)級應用具有非常明顯的加速效果，作為下一代固態(tài)介質的排頭兵，Intel傲騰?近幾年逐步擴大生態(tài)，在企業(yè)級應用加速場景先顯現出了優(yōu)良的效果。
