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使用 VMware vSphere 8 和 NVIDIA BlueField DPU 加速 Redis 性能

NVIDIA英偉達(dá) ? 來(lái)源:未知 ? 2023-05-18 00:35 ? 次閱讀
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隨著網(wǎng)絡(luò)速度的提高,向現(xiàn)代分布式工作負(fù)載的轉(zhuǎn)變?cè)黾恿嘶A(chǔ)設(shè)施服務(wù)的開(kāi)銷,從而減少了為業(yè)務(wù)提供動(dòng)力的應(yīng)用程序可用的 CPU 資源。通過(guò)部署 DPU(數(shù)據(jù)處理器)來(lái)卸載和加速這些基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù),可以提供更高的性能、更低的 CPU 利用率和更高的能效。

許多現(xiàn)代工作負(fù)載都是分布式的,這意味著它們不再只適用于一臺(tái)服務(wù)器。相反,它們?cè)诙嗯_(tái)服務(wù)器上同時(shí)運(yùn)行,以實(shí)現(xiàn)更高的可擴(kuò)展性和可用性。此類工作負(fù)載包括 Web 和電子商務(wù)應(yīng)用程序,如 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)、分析、人工智能和鍵值存儲(chǔ),如 Redis。

許多公司都在 vSphere Enterprise Workload Platform(企業(yè)工作負(fù)載平臺(tái))上運(yùn)行這些分布式工作負(fù)載。隨著應(yīng)用程序的不同部分在虛擬機(jī)(VM)和主機(jī)之間進(jìn)行通信,vSphere 必須將越來(lái)越多的 CPU 資源用于管理數(shù)據(jù)移動(dòng)和基礎(chǔ)架構(gòu)工作負(fù)載,如網(wǎng)絡(luò)。

在 CPU 以外的 DPU 上運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)和安全基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù),可釋放 CPU 核心用于業(yè)務(wù)應(yīng)用程序,并顯著減少 CPU 緩存污染和上下文切換等問(wèn)題,從而打造一個(gè)高效的系統(tǒng)。

vSphere 軟件

基于 DPU 的 vSphere(以前稱為 Project Monterey)已隨 vSphere 8 一同發(fā)布。它與 NVIDIA BlueField DPU 一起,使應(yīng)用程序工作負(fù)載流量能夠通過(guò)虛擬機(jī)監(jiān)控程序(Hypervisor)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)快速路徑。在直通模式下運(yùn)行 BlueField DPU 可以將網(wǎng)絡(luò)處理卸載并隔離到 DPU。這將顯著提高應(yīng)用程序的性能。

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圖 1:vSphere 分布式服務(wù)引擎(Distributed Services Engine)架構(gòu)

為了測(cè)試這一理論,NVIDIA 和 VMware 聯(lián)合展示了在 DPU 上運(yùn)行的 vSphere 8 是如何提高可擴(kuò)展性、效率和性能的。

Redis 鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)

由于 Redis 作為多模型 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和緩存引擎而廣受歡迎,兩家公司的工程專家選擇在 NVIDIA 實(shí)驗(yàn)室中使用 BlueField DPU 在 vSphere 8 上測(cè)試 Redis。

Redis 是 Remote Dictionary Server(遠(yuǎn)程字典服務(wù)器)的縮寫,是一種快速、開(kāi)源、內(nèi)存中的鍵值數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。Redis 超越了其他 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù),可提供現(xiàn)代應(yīng)用程序所需的高級(jí)功能,包括內(nèi)置復(fù)制的各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),通過(guò) Redis Sentinel 提供高可用性的能力,以及使用 Redis 集群(Cluster)進(jìn)行自動(dòng)分區(qū)。

測(cè)試的指標(biāo)包括以下內(nèi)容:

  • 每秒處理事務(wù)量(TPS)

  • 平均應(yīng)用程序延遲

  • 網(wǎng)絡(luò)吞吐量

  • 用于網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)器 CPU 利用率

  • 能效

Redis 基準(zhǔn)測(cè)試

測(cè)試包括運(yùn)行多個(gè)工作負(fù)載,網(wǎng)絡(luò)設(shè)置使用 Geneve 疊加網(wǎng)絡(luò)(Overlay Networking)以及 VMware NSX 和 NSX 分布式防火墻。測(cè)試比較了三種網(wǎng)絡(luò)選項(xiàng):

  • 增強(qiáng)型數(shù)據(jù)路徑(Enhanced datapath- EDP)標(biāo)準(zhǔn),具有常規(guī)網(wǎng)卡,而無(wú) DPU 卸載

  • 具有部分 DPU 卸載的 EDP 標(biāo)準(zhǔn)(默認(rèn)模式)

  • EDP 標(biāo)準(zhǔn),具有完全 DPU 卸載和加速

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圖 2:在 vSphere 上測(cè)試 Redis 的服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)置

DPU 卸載并隔離網(wǎng)絡(luò)處理,通過(guò)使用 DPU 上的加速器和緩存實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)處理。這可以釋放主機(jī)上的緩存以用于應(yīng)用程序邏輯,從而在吞吐量和延遲方面顯著提升了應(yīng)用程序性能。有兩種使用 DPU 的方法:

  • 加速模式(Accelerated mode):在不丟失 vSphere 所支持的工作負(fù)載移動(dòng)服務(wù)的情況下,通過(guò)實(shí)現(xiàn)類似 SR-IOV 的高網(wǎng)絡(luò)性能來(lái)獲得最佳結(jié)果。

  • 默認(rèn)模式(Default mode):為網(wǎng)絡(luò)處理提供基于 DPU 的卸載和加速,但也會(huì)在主機(jī)上產(chǎn)生一些 CPU 開(kāi)銷。它不會(huì)釋放如 UPTv2 模式那么多的核心。

基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果

針對(duì)白皮書進(jìn)行的測(cè)試在 NSX 上使用了網(wǎng)絡(luò)加速,并使用了四層分布式防火墻的重疊網(wǎng)絡(luò)。在 80 個(gè) Redis 實(shí)例中使用完全 DPU 加速(具有 UPTv2 的 EDP 標(biāo)準(zhǔn))實(shí)現(xiàn)了近 2000 萬(wàn)的 TPS。

在默認(rèn) DPU 卸載模式下,我們也實(shí)現(xiàn)了其中的很大一部分(1774 萬(wàn) TPS)。使用標(biāo)準(zhǔn)的 ConnectX-5 網(wǎng)卡,在沒(méi)有任何 DPU 卸載或加速的情況下,我們?cè)趦H運(yùn)行 30 個(gè) Redis 實(shí)例的情況下達(dá)到了 1275 萬(wàn) TPS 左右的峰值。

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圖 3:DPU 卸載并加速以提高 TPS

我們還觀察到,與使用普通網(wǎng)卡相比,使用 DPU 卸載和 DPU 完全加速時(shí),應(yīng)用程序延遲顯著降低。與使用普通網(wǎng)卡相比,使用 DPU 卸載和加速 VMware ESXi 網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)更低的延遲。隨著 Redis 實(shí)例數(shù)量的增加,DPU 的延遲優(yōu)勢(shì)更加顯著。

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圖 4:與使用普通網(wǎng)卡相比,將 DPU 與 VMware ESXi 結(jié)合使用可降低延遲

在吞吐量和帶寬方面,我們發(fā)現(xiàn)使用 DPU 卸載時(shí),吞吐量高于標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)卡。DPU 完全加速顯示了最高吞吐量。由于 CPU 核心無(wú)法再處理任何額外的網(wǎng)絡(luò)任務(wù),標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)卡的吞吐量穩(wěn)定在 30 個(gè)實(shí)例。隨著 Redis 實(shí)例數(shù)量的增加,DPU 卸載和完全加速模式繼續(xù)提高吞吐量。

DPU 的功耗對(duì)于 10 至 30 個(gè)實(shí)例略低,對(duì)于 40 至 80 個(gè)實(shí)例略高。然而,服務(wù)器使用 DPU 完成了相當(dāng)多的工作,從而提高了能效。

使用 DPU 卸載仍然會(huì)消耗一些 x86 處理周期,但消耗得要小得多,因?yàn)椴糠志W(wǎng)絡(luò)處理已從 CPU 轉(zhuǎn)移到了 DPU。這樣可以大幅提高能效。當(dāng)使用重疊網(wǎng)絡(luò)和 EDP 標(biāo)準(zhǔn)時(shí),與普通網(wǎng)卡相比,完全 DPU 加速在每百萬(wàn) TPS 使用的功耗減少了 6% - 40% 。

通過(guò)減少 ESXi 網(wǎng)絡(luò)所需的 CPU 核心數(shù)量,DPU 可以釋放這些核心以運(yùn)行更多的虛擬機(jī)和應(yīng)用程序。這使得更多的工作負(fù)載可以在相同數(shù)量的服務(wù)器上運(yùn)行。您還可以使用更少的服務(wù)器來(lái)支持相同工作負(fù)載,而這些工作負(fù)載以前是在沒(méi)有 DPU 卸載的情況下運(yùn)行的。

價(jià)值主張

基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果表明,與未啟用 DPU 的主機(jī)相比,啟用 BlueField DPU 的主機(jī)可以實(shí)現(xiàn)更好的事務(wù)延遲,同時(shí)使用的 CPU 核心數(shù)量也減少了 20% 。啟用 DPU 的主機(jī)將吞吐量提高了 30% 以上,事務(wù)延遲減少了 25% 以上。

DPU 完全加速還提高了能效,使每次事務(wù)的功耗減少了 35%,每瓦特的性能提高了 50%。該基準(zhǔn)測(cè)試證明,在 BlueField DPU 上運(yùn)行 vSphere 分布式服務(wù)引擎可以使數(shù)據(jù)中心將 Redis 服務(wù)器的數(shù)量減少 14 - 18%。

最大限度地提高投資回報(bào)率

由于在 DPU 加速(UPTv2)模式下保存了 CPU 核心,而在 DPU 卸載(默認(rèn))模式下保存了較少的 CPU 核心,因此您可以減少 4 - 15 個(gè) CPU 核心來(lái)支持相同的 Redis 工作負(fù)載。假設(shè)每個(gè) ESX 主機(jī)的工作負(fù)載為 30 – 80 個(gè) Redis 實(shí)例,這能夠?qū)⒎?wù)器數(shù)量減少 14 – 18%。購(gòu)買更少的服務(wù)器和支付更少的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施可以節(jié)省資本性支出。此外,還可節(jié)省了運(yùn)營(yíng)性支出,因?yàn)榉?wù)器數(shù)量的減少會(huì)消耗更少的電力,以及相關(guān)的配電和冷卻電力也會(huì)減少。

對(duì)于最初需要 1 萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器的基于 vSphere 的 Redis 部署,一個(gè)簡(jiǎn)單的 TCO 分析可以看出,如果 BlueField DPU 完全加速模式將所需的服務(wù)器數(shù)量減少 14 - 18% ,則將在 3 年內(nèi)節(jié)省 830 萬(wàn)至 1060 萬(wàn)美元。其中大約一半來(lái)自于節(jié)省的資本性支出(減少服務(wù)器),一半來(lái)自于節(jié)省運(yùn)營(yíng)性支出(減少電力消耗以及相關(guān)的冷卻和配電成本降低)。

如果您僅部署少量 ESX 主機(jī),Redis 服務(wù)器仍然可以從提高的應(yīng)用程序性能中獲益。隨著應(yīng)用程序需求的增長(zhǎng),加速的服務(wù)器可能會(huì)推遲購(gòu)買或升級(jí)服務(wù)器,從而避免未來(lái)的成本。

這些特定的結(jié)果和成本節(jié)省僅適用于使用 25G DPU 的情況,因?yàn)槲覀兪艿皆诖颂帨y(cè)試的最大規(guī)模下加速模式下 DPU 的線速限制。

使用 VMware VSphere 8 和

NVIDIA BlueField DPU 加速 Redis 性能

Accelerating Redis performance using VMware vSphere 8 and NVIDIA BlueField DPU(使用 VMware vSphere 8 和 NVIDIA BlueField DPU 加速 Redis 性能)白皮書記錄了測(cè)試和結(jié)果。該白皮書揭示了如何使用 vSphere 與 BlueField DPU 的硬件加速網(wǎng)絡(luò)卸載來(lái)顯著提高應(yīng)用程序性能,提供更高的吞吐量,并實(shí)現(xiàn)更快的響應(yīng)時(shí)間。

它還展示了卸載到 DPU 如何釋放服務(wù)器 CPU 核心來(lái)運(yùn)行應(yīng)用程序并提高運(yùn)營(yíng)效率。DPU 卸載和加速還降低了每個(gè)應(yīng)用程序事務(wù)的耗電量,從而提高數(shù)據(jù)中心的效率,并通過(guò)降低耗電量顯著節(jié)省成本。

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圖 5:提高主機(jī)服務(wù)器的能效

通過(guò) NVIDIA LaunchPad

在 BlueField DPU 上體驗(yàn) VMware

為了體驗(yàn) BlueField DPU 的優(yōu)勢(shì),NVIDIA 提供了 LaunchPad,這是一個(gè)非常適合展示優(yōu)勢(shì)的演示區(qū)。您可以申請(qǐng)測(cè)試在 vSphere 和 BlueField 上運(yùn)行的各種應(yīng)用程序和庫(kù),而無(wú)需在數(shù)據(jù)中心購(gòu)買和部署硬件。

LaunchPad 包括多個(gè)精心策劃的實(shí)驗(yàn),可以引導(dǎo)您完成在多個(gè)用例中運(yùn)行的部署和性能基準(zhǔn)測(cè)試,包括使用 BlueField DPU 的 vSphere 上的 Redis。

本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)您逐步完成在 vSphere 8 環(huán)境中安裝、配置和部署 Redis 的過(guò)程。您可以通過(guò)本實(shí)驗(yàn)比較有 BlueField DPU 加速和沒(méi)有 BlueField DPU 加速的 Redis 測(cè)試,以驗(yàn)證性能提升。

LaunchPad 為開(kāi)發(fā)者、設(shè)計(jì)師和 IT 專業(yè)人員提供了快速訪問(wèn)所需硬件和工具的機(jī)會(huì),以熟悉新技術(shù)并確定他們?nèi)绾螐?DPU 加速中受益。企業(yè)團(tuán)隊(duì)可以使用 LaunchPad 加速創(chuàng)建和部署現(xiàn)代數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用程序。在 LaunchPad 上進(jìn)行快速測(cè)試和原型設(shè)計(jì)后,可以為其生產(chǎn)工作流部署相同的完整堆棧。

總結(jié)

DPU 已經(jīng)廣泛部署在超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心中,以處理基礎(chǔ)設(shè)施功能,并為創(chuàng)收工作負(fù)載釋放 CPU 資源。每個(gè)安裝了 vSphere 分布式服務(wù)引擎和 BlueField DPU 的節(jié)點(diǎn)都可以使用 DPU 卸載來(lái)提高性能。它為企業(yè)提供了一個(gè)有效的解決方案,以解決新工作負(fù)載給服務(wù)器帶來(lái)的壓力。


NVIDIA 與 VMware 及 NVIDIA LaunchPad 實(shí)驗(yàn)室的測(cè)試結(jié)果顯示,在 VMware 服務(wù)器中添加 DPU 可以降低 TCO,同時(shí)改善整體工作負(fù)載處理。將基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)程卸載到 DPU,可在 CPU 和基礎(chǔ)設(shè)施之間增加隔離,從而提高整體安全性。

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NVIDIA BlueField DPU 往期內(nèi)容 借助 NVIDIA DPU 和 NVIDIA DOCA 為人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)中心帶來(lái)變革
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白皮書發(fā)布 | 看 NVIDIA BlueField DPU 如何讓數(shù)據(jù)中心變得更加環(huán)保


原文標(biāo)題:使用 VMware vSphere 8 和 NVIDIA BlueField DPU 加速 Redis 性能

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    【經(jīng)驗(yàn)分享】在Omni3576上編譯<b class='flag-5'>Redis</b>-8.0.2源碼,并安裝及<b class='flag-5'>性能</b>測(cè)試

    【幸狐Omni3576邊緣計(jì)算套件試用體驗(yàn)】Redis最新8.0.2版本源碼安裝及性能測(cè)試

    本文首先介紹Redis是什么,然后介紹如何在Omni3576上編譯Redis-8.0.2源碼,以及從源碼編譯、安裝Redis,最后介紹如何在Omni3576上運(yùn)行Redis
    發(fā)表于 06-03 01:28

    第三屆NVIDIA DPU黑客松開(kāi)啟報(bào)名

    碰撞的絕佳機(jī)會(huì)。本次競(jìng)賽采用開(kāi)放式主題,參與者將通過(guò) NVIDIA DOCA 軟件框架構(gòu)建創(chuàng)新的加速應(yīng)用程序,充分挖掘 NVIDIA BlueField
    的頭像 發(fā)表于 05-27 10:16 ?901次閱讀

    NVIDIA加速的Apache Spark助力企業(yè)節(jié)省大量成本

    隨著 NVIDIA 推出 Aether 項(xiàng)目,通過(guò)采用 NVIDIA 加速的 Apache Spark 企業(yè)得以自動(dòng)加速其數(shù)據(jù)中心規(guī)模的分析工作負(fù)載,從而節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元。
    的頭像 發(fā)表于 03-25 15:09 ?1165次閱讀
    <b class='flag-5'>NVIDIA</b><b class='flag-5'>加速</b>的Apache Spark助力企業(yè)節(jié)省大量成本