简介：阿里云 ESSD 为云服务器 ECS 提供低时延、持久性和高牢靠的块存储服务，成为云厂商全闪块存储的业界标杆。存储团队推出了 ESSD Auto PL 新的云盘规格，把性能与容量解耦，提供 IO 性能按需供应两大要害个性。AutoPL 具备的灵活性和弹性能力升高了 IT 规模布局难度和因布局不当带来的危险，本文具体介绍了 Auto PL 新产品个性、揭秘背地的技术原理。
前言
作为 IaaS 最重要的外围组件之一，阿里云 ESSD 为云服务器 ECS 提供低时延、持久性和高牢靠的块存储服务，成为云厂商全闪块存储的业界标杆。随着越来越多的企业上云和外围利用上云，以及容器和 Serverless 架构的蓬勃发展，对块存储 IO 性能的弹性能力提出了新的挑战和需要。阿里云存储团队在这种背景下推出了 ESSD Auto PL 新的云盘规格，把性能与容量解耦，提供 IO 性能按需供应两大要害个性。本文联合块存储典型业务场景，介绍 Auto PL 新产品个性、揭秘背地的技术原理。
云存储的 IO 弹性需要和业务痛点
随着云原生技术的倒退，越来越多的企业基于云计算的虚拟化、弹性扩大及蓬勃发展的云原生技术的分布式框架，容器技术、编排零碎、继续交付及疾速迭代，构建起大规模、弹性扩大强、丰盛的云上分布式业务场景；新的计算状态逐渐往短周期、轻量化等方向倒退，对块存储 IO 性能弹性提出了更多需要（性能通常用 IOPS：Input/Output Operations per Second 和吞吐 BPS：Bytes per Second 来形容），以下是比拟常见的业务痛点：
- VM/ 容器批量启动：计算实例启动时，系统盘短时间内耗费大量 IOPS 和吞吐 BPS
- 业务顶峰：客户业务面临不可预期的突发场景，须要云盘以及 VM 具备短时的突发性能需求的弹性扩大能力
- 周期性工作解决：OLAP/ 批处理在可预感的工夫内周期性的提交海量工作，须要云盘具备突发的弹性扩大能力
传统的块存储产品采纳性能 / 容量耦合的产品设计，用户通过购买云盘容量获取相应的 IOPS/BPS 性能下限，通过云盘扩容同时取得磁盘容量和 IO 性能。ESSD 反对 PL0/1/2/3 多种性能的档位（PL：performance level），不同 PL 等级有不同 IO 性能下限，客户可通过云盘变配性能晋升 PL 等级，从而失去更高的 IOPS/BPS 性能下限。云原生业务充分利用云的弹性能力，业务需要上量有个较长的工夫周期，通常会预留局部存储性能余量。此外，相当局部云上业务流量存在显著的波峰波谷行为，大部分工夫处于业务低负载期，且业务高峰期和峰值难以精确预估。典型的 IO 流量突发型业务可能在肯定工夫内呈现一个或多个突发 IO 流量，突发工夫短、突发性能峰值高，常见于互联网秒杀等突发业务场景，对性能布局提出了新的挑战：如果性能配置预留过高，会造成日常资源的大量闲置节约；而如果性能预留有余，业务突发洪峰会造成业务受损。总而言之，通过云盘扩容 / 变配进行较为精准的性能布局变得十分艰难。
ESSD Auto PL
针对以上业务痛点，阿里云推出了 ESSD Auto PL 产品规格，反对性能按需配置和按需突发两个模式，反对 1000 IOPS/GB 的超高单位容量性能下限。性能按需配置次要面向可预期的周期性 IO 流量场景，用户在新建 ESSD Auto PL 时除了抉择存储容量，还可独自配置额定的 IO 性能下限，实现了 IO 性能与容量解耦。针对可预期的 IO 洪峰，用户可依据业务需要灵便调整 IO 性能，提供可预期的应答能力。
对于难以预期的突发业务洪峰，Auto PL 反对性能按需突发模式，提供最大单盘 100W IOPS，4GB/s 的极限 IO 性能，云盘依据理论性能需求主动调整，无需进行 IO 性能预测和布局，充分利用了 ESSD 分布式存储的弹性能力，彻底解决了突发流量下的性能布局问题。该性能采纳后付费模式，用户只需按理论产生超出事后配置性能的读写次数付费，保障业务稳固运行的同时，最大化节俭用户的资源配置开销。以某大型互联网电商某突发流量场景为例，该业务原来应用 ESSD PL1，性能下限为 50000 IOPS，350MB/s，在业务突发流量场景，有 2.3% 的云盘打满 PL1 性能下限影响业务，且业务峰值工夫较短，流量峰值无奈精确预估。传统的须要采纳 ESSD PL2 来满足业务突发流量，采纳 ESSD Auto PL 并开启按需突发模式，业务存储 TCO 降落 49%。
Auto PL 依然兼容了 ESSD PL1 的基准性能，规范的 Auto PL 云盘性能体现与 ESSD PL1 完全一致，实现存量客户 & 业务场景无缝切换。另外 ESSD Auto PL 在业界首次同时反对性能按需配置和性能按需突发两种性能，并且可叠加应用，用户可依据理论 IO 流量模型灵便配置。
Auto PL 技术解析
作为第一个反对性能容量解耦同时反对性能按负载弹性伸缩的云盘，ESSD Auto PL 须要解决很多技术上的挑战：比方如何疾速感知业务的负载变动，如何动静按需申请开释资源反对性能伸缩，如何疾速均衡负载调度等等。通过重复打磨，ESSD Auto PL 云盘设计了细粒度的云盘切分机制，可能让它平衡应用整个后端存储集群的资源并疾速动静调整；通过集群容量 / 性能水位实时监测和调度、多级 QoS 隔离等保障 IO 性能突发引入的流量冲击和多租户 IO 烦扰等问题。
云盘细粒度切分
ESSD Auto PL 反对最大 1000 IOPS/GB，远超 Nand SSD 单位容量的 IOPS 性能。每一块 ESSD 云盘的 LBA 地址空间会被划分为多个条带组，条带组的 IO 被分布式算法打散，别离被不同的存储节点解决，以充分利用 RDMA 网络和高性能存储能力。ESSD Auto PL 设计了细粒度的地址空间管理机制，让小容量云盘也能够充沛打散到多个存储节点，实现更大范畴的 IO 调度能力，同时大范畴的 IO 调度能力也能够升高存储集群单机热点和局部 IO 长尾提早。
多租户隔离和 IO 优先级治理
EBS 作为典型的多租户服务，突发高吞吐 / 高 IOPS 流量潜在会影响低负载租户的 IO 提早，100W IOPS IO Burst 极致性能对隔离能力提出了更高的要求。ESSD 反对实例和云盘两层 QoS，实例 QoS 提供多虚拟机之间的 IO 隔离能力，下限与用户购买实例的 vCPU 核数强相干，局部小规格实例反对存储 credit burst 能力，可累积闲时 IO quota 提供最大 30 分钟的性能突发能力；云盘 QoS 提供实例内各云盘的性能下限，与云盘规格相干。从 VM 收回的 IO 从链路上顺次通过云盘、实例两级 QoS，并进行 Burst IO 流量打标，确保在流量拥塞场景下全链路能精确辨认 Burst 流量，保障非 Burst 流量失去优先解决。针对 Burst IO 流量引起的零碎部分热点和 IO 阻塞，实现了 IO 流量 10 毫秒级别的业务负载感知和预测，再秒级别实现动静队列调度和并发度调整，联合硬件卸载的队列动静散发机制、防止在多租户场景下因为弹性晋升带来多租户间的性能烦扰。
多集群性能水位负载平衡
极致的 IO 性能弹性对性能 SLA 引入了新的挑战，特地是 IO 突发性能极限 100W IOPS 引入了更大的流量拥塞危险，为此 ESSD 设计了新的多集群性能水位负载平衡机制。新的智能平衡调度机制由集群 / 存储节点 /IO 线程多级调度组成，依据云盘性能配置，实时监控组件 IO 负载，实现集群内秒级 IO 负载平衡、分钟级别集群间流量调度，当集群 / 存储节点间流量呈现显著性能水位差别时，实时触发云盘热迁徙，解决用户大批量云盘负载同时升高的性能争抢问题。
总结
ESSD AutoPL 作为将来 ESSD 的主售产品，覆盖面积为以后所有弹性计算面对的行业和客户。AutoPL 具备的灵活性和弹性能力升高了 IT 规模布局难度和因布局不当带来的危险，将会受运维人员或 IT 资源洽购人员青眼。无论是阿里云新增客户，还是存量客户，ESSD AutoPL 都能够作为 ESSD PL1 的代替产品进行购买。AutoPL 为客户的业务突发增长提供了既经济实惠、又简略便当的应用体验，期待大家宽泛应用 AutoPL 产品，并且给咱们提贵重的反馈，帮忙咱们做得更好。咱们将持续通过技术创新来进步 ESSD 的性能和服务质量保障能力，进步用户应用体验，为客户提供永不停机的计算服务。
作者：阿里云存储 郗鉴
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