Un goulot d’étranglement des I/O ralentit les temps de réponse ? Accélérez-les avec la technologie adaptative Parallel I/O
Principales raisons de virtualiser les serveurs :
- Consolider plusieurs charges de travail sur un serveur en utilisant ses multiples processeurs et sa grande mémoire
- Isoler les applications des modifications et des défaillances matérielles pour qu’elles fonctionnent sans heurts
problème :
Toutes les charges de travail attendent qu'un processus série effectue I/O (entrée/sortie), ce qui crée un goulot d'étranglement.
Difficultés :
- Davantage de serveurs nécessaires pour répartir la charge des I/O – moins de machines virtuelles (VM) par serveur
- Les applications s’exécutent plus lentement lorsqu’elles sont virtualisées
- Les réductions de coûts prévues ne se concrétisent pas
Pourquoi ?
Les hypervisors, les systèmes d’exploitation et la virtualisation des containers traitent les I/O en série, même si les charges de travail sont planifiées pour s’exécuter en parallèle sur plusieurs processeurs.
La solution : libérez tout le potentiel de vos serveurs grâce I/O DataCore™ Parallel I/O
Comment :Traiter les E/S en parallèle grâce à des systèmes équipés de processeurs multicœurs
Avantages :faire plus avec moins
- Le nombre de serveurs nécessaires est bien moindre (2 contre 10)*
- Les applications s'exécutent 10 fois plus vite**, même en environnement virtualisé : les tâches sont effectuées en un dixième du temps
- Les systèmes répondent plus rapidement sans avoir à ajouter de matériel
- Meilleurs taux de consolidation des charges de travail – davantage de VM par serveur
- Diminution considérable des coûts, ainsi que de la complexité
Preuve :détenteur du record du mondeen termes de performances et de rapport qualité-prix
Disponibilité du produit : la fonctionnalité « Power of Parallel I/O intégrée à l'un de nos produits :
* Les ratios dépendent du nombre de cœurs par processeur et I/O des charges de travail
** Résultats d'une enquête TechValidate menée auprès des clients de DataCore
i Rapport complet sur les performances de DataCore SANsymphony .0 selon le benchmark SPC-1
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