Preparando el escenario
En los entornos de nube actuales, el almacenamiento es más que una simple infraestructura: es el motor de las aplicaciones de misión crítica. Desde la interpretación sísmica en el sector energético hasta otras cargas de trabajo científicas de alto rendimiento, las organizaciones necesitan reducir el tiempo de toma de decisiones, ya sea para identificar recursos energéticos económicamente recuperables o para acelerar otros descubrimientos científicos que requieren un uso intensivo de datos.
Es por eso que Daniel Gomes, ingeniero principal de soluciones en Qumulo especializado en cargas de trabajo de petróleo y gas, construyó un punto de referencia de rendimiento directo entre Qumulo nativo en la nube y Amazon FSx para NetApp ONTAP (FSxN)Daniel diseñó estas pruebas para reflejar las condiciones del mundo real, utilizando patrones de clientes y tamaños de conjuntos de datos que se ven comúnmente en las cargas de trabajo de interpretación de petróleo y gas.
Resultados: Qumulo superó consistentemente a FSxN en escenarios de cliente único y multicliente, especialmente a medida que aumentaba la concurrencia y la intensidad de lectura. La metodología se diseñó para capturar las condiciones características de las aplicaciones de interpretación de petróleo y gas, incluyendo, entre otras, las utilizadas por uno de los mayores proveedores globales de plataformas de interpretación sísmica y geocientífica, así como otras industrias con requisitos similares de rendimiento del sistema de archivos. El objetivo de Daniels era crear puntos de referencia fiables y repetibles que pudieran fundamentar tanto las expectativas del cliente como las decisiones técnicas.
Por qué son importantes las pruebas de referencia
Las pruebas de referencia son esenciales porque los riesgos de comportamientos desconocidos, la imprevisibilidad y los plazos de proyecto prolongados afectan directamente el tiempo de toma de decisiones en muchos de los objetivos del proyecto. La evaluación de referencia establece expectativas realistas de rendimiento, ayuda a los equipos a identificar cuellos de botella y permite una resolución de problemas más rápida. Al comparar las capacidades de Qumulo con las de NetApp en AWS, este benchmark ofrece una comparación transparente y práctica entre los dos proveedores líderes de servicios de datos no estructurados en el ecosistema de interpretación del subsuelo. Este benchmark ofrece precisamente eso: una comparación de referencia transparente y nativa de la nube de Qumulo y FSxN en AWS.
Diseño de pruebas
- Clientes: Instancias g2dn.4xlarge de Red Hat Enterprise Linux (RHEL) en AWS EC16
- Estampación: fio (v3.36) con perfiles de E/S aceptados por la industria
- Conjuntos de datos: 50 GB por prueba, lo que refleja los tamaños típicos de proyectos del sector energético (10 GB–150 GB)
- Protocolos: NFSv3 con opciones de montaje estandarizadas en ambas plataformas
- Cargas de trabajo: Lecturas/escrituras secuenciales y aleatorias en concurrencia de un solo cliente y de seis clientes
En el lado del almacenamiento:
- Qumulo: Un clúster de tres nodos con NeuralCache, NVMe y almacenamiento en caché gp3, respaldado por S3 Intelligent Tiering.
- FSxN: Sistema HA de doble controlador probado en niveles de rendimiento de 1.5, 3 y 6 GBps con caché máxima habilitada.
- 50% menos costo: El sistema Qumulo utilizado para las pruebas se vendería al por menor a un precio aproximadamente 50% menor que el de la solución FSxN.
Resultados
Principales Conclusiones
1. Qumulo crece con los clientes
A medida que aumentó la carga de clientes, el rendimiento de Qumulo creció, mientras que FSxN se estancó.
- Lectura secuencial de seis clientes (64k):
- Qumulo: 11.57 GB/s (190 XNUMX IOPS)
- FSxN (nivel de 6 GBps): 4.98 GB/s (82 XNUMX IOPS)
2. NeuralCache ofrece una ventaja consistente
Incluso cuando FSxN fue provisto con el máximo caché, la arquitectura NeuralCache de Qumulo superó en cargas de trabajo de lectura intensiva y mantuvo la simultaneidad sin complejidad.
3. Escribe: Cerca, pero Qumulo gana a gran escala
FSxN mostró fortaleza en algunas escrituras de un solo cliente, pero Qumulo tomó la delantera a medida que aumentaba la concurrencia:
- Escritura aleatoria de seis clientes (64k):
- Qumulo: 1.65 GB/s (28 XNUMX IOPS)
- FSxN (nivel de 6 GBps): 1.19 GB/s (20 XNUMX IOPS)
4. Simplicidad y Rapidez
- Despliegue: Qumulo se puso de pie en ~5 minutos frente a los ~19 minutos de FSxN
- Escalabilidad: agregar nodos Qumulo o ajustar los tipos de EC2 lleva minutos, en comparación con una hora o más para los cambios de rendimiento de FSxN
- Capacidad de administración: Qumulo se escala sin problemas en un solo espacio de nombres; FSxN requiere múltiples sistemas de archivos y máquinas virtuales de almacenamiento para igualar el rendimiento
Lo que esto significa para las empresas
Para organizaciones con cargas de trabajo exigentes y de múltiples usuarios, como aplicaciones de interpretación de petróleo y gas, Qumulo ofrece:
- Mayor rendimiento e IOPS en condiciones de concurrencia reales
- Menor complejidad operativa con una implementación y escalamiento más rápidos
- Simplicidad a prueba de futuro para equipos que gestionan un crecimiento a escala de petabytes
- Menor costo para equipos que buscan maximizar sus presupuestos
Por el contrario, FSxN requiere más ajustes manuales y todavía está por detrás de Qumulo en áreas de rendimiento críticas.
Última Palabra
Este punto de referencia en AWS muestra claramente: Qumulo es la mejor opción para cargas de trabajo de datos de archivos escalables y de alto rendimiento en la nube para la interpretación sísmica.
Ya sea que trabaje en el sector energético realizando interpretación sísmica o en cualquier otra industria donde la concurrencia y el rendimiento de lectura sean cruciales, Qumulo proporciona el rendimiento, la agilidad y la simplicidad necesarios para mantener sus aplicaciones funcionando al máximo rendimiento. Qumulo ya ha permitido migraciones a escala de petabytes desde las soluciones en la nube de NetApp a la arquitectura Cloud Native Qumulo (CNQ). Tras esta transición, las organizaciones que utilizan CNQ reportan menores costos operativos, una toma de decisiones más rápida y una mayor flexibilidad tecnológica con nuevas aplicaciones y herramientas de IA.
¿Desea ver los resultados y la metodología del benchmark completo? Contáctenos para más detalles en info@qumulo.com.
