随着分布式、私有云、混合云等技术概念逐步成熟并获得越来越广泛的认可，超融合（HCI）基础设施对企业用户的吸引力也不断提高。Gartner的报告指出：超融合已经进入到生产成熟期。
“超融合”简单说就是配置相对完整的服务器，搭配虚拟化软件，构造分布式系统。分布式系统的最大好处是可以将各个服务器中的资源集中调度，减少浪费。同时，又可以尽量本地访问，相对传统的存储服务器，减少了网络压力。
为了直观展示这一特点，我们利用戴尔科技集团发布新一代VxRail软硬件的机会，构建了一套4节点超融合服务器的集群，进行了针对性的测试。
Dell VxRail拥抱全闪
VxRail是一款拥有“中国血统”的产品，由中国研发团队独立设计，整合了Dell的硬件、数据保护软件、VMware vSphere虚拟化和存储软件。
在2023年推出的VxRail 8全面支持VMware vSphere 8和vSAN 8软件，支持运行VMware分布式服务引擎（DSE）和ESA（Express Storage Architecture）技术。
在我看来，vSAN 8 ESA的主要价值点就是取消了缓存SSD的要求，更适合全闪配置，将原有OSA以“磁盘组”形式变为ESA以“存储池”的形式提供存储容量。ESA不再区分缓存盘和容量盘，无磁盘组架构，所有存储设备都有助于提高性能和总体的存储容量，每个节点的所有NVMe SSD共同构建成单层的存储池，同时存储池中任何SSD故障，则该SSD上的数据将快速重建，缩短了故障恢复的时间，提高了系统的可靠性和可用性。
ESA要求每个节点配置4个或更多的TLC SSD，并建议使用25GbE网络。VMWare认为，即使是25GbE网络，也会被vSAN 8 ESA占满，对于性能和延时要求更高的场景，推荐使用100GbE网络。实际上，根据我们此次部署的经验，ESA节点是可以在10GbE网络中运行的，但性能损失也确实较为明显。
在节点数量方面，对于RAID1、RAID5策略，建议的最低节点数量为3个，推荐4个节点起；RAID6最低节点数量为6个，推荐7个节点起。但通过ESXi主机部署见证（Witness）设备，使用2个节点也可以实现RAID1策略——这有利于降低用户部署分布式全闪的门槛。
与vSAN 8 ESA硬件配置门槛大幅提升对应的，现在VxRail的硬件底座也迎来了重大升级：VP-760和VE-660分别基于PowerEdge R760和R660服务器，支持第四代英特尔至强可扩展处理器，性能相对于上一代平台有了全面的提升，如更多的内核、更大的内存带宽、更多的PCIe接口等。
SSD支持方面，从主流的PCIe 4.0 U.2 NVMe，到新锐的EDSFF E3.S（PCIe 5.0），VP-760和VE-660均可适配，可以将存储容量、性能推到新的高度。
高性能NVMe SSD是vSAN 8 ESA的基石。TLC NVMe SSD的存储设备价格比混闪高，也高于QLC SSD，容量成本也会比传统的超融合基础设施明显增加。ESA的应对方案是利用RAID5/6为代表的纠删码（Erasure Coding）提高容量可用性（较低的冗余消耗），以及默认开启的数据压缩技术（需要消耗一些计算资源）。这两种技术的结合可以减少原始数据在存储设备上占用的空间，从而降低数据存储成本。
用已有的东西做更多的事情来降低 TCO，VxRail vSAN 8 with vSAN Express Storage Architecture™ 价值优势如下：
实测：
配置平平无奇，成绩颇有惊喜
这次针对新一代超融合基础设施的测试使用了4个Dell VxRail VE-660节点。由于“你懂”的原因，我们并没有为了刻意刷数据而使用了高配置：CPU仅是单路16核，内存容量也不大，4通道共256GB。每个节点均配置了4个NVMe SSD用于数据盘，双25GbE网卡，也不过是ESA的基本要求而已。
设备：Dell VxRail VE-660
CPU：单路Intel Xeon Gold 6444Y（16物理核，32逻辑核，3.6GHz）
内存：DDR5 4800 RDIMM 64GB ×4
系统盘：NVMe 960GB ×2
存储盘：Dell Ent NVMe CM6 RI 1.92TB ×4
系统：8.0.1 Update 1 Patch 25 (build-22088125) Kernel 8.0.1 (x86 64)
虚拟机设置：
vCPU数量：4
vDisk容量：10GB
vDisk数量：4或8
集群的存储配置策略分别验证RAID1和RAID5模式，前者理论上将消耗整个集群一半的容量作为副本。每个虚拟机分配4个以上的虚拟盘，有利于将负载更均匀地分散到物理SSD上。设置相对较小的虚拟盘容量可以让我们开启更多的虚拟机和虚拟盘，譬如32个虚拟机各8个虚拟盘就需要分配约5TB的容量。
我们通过HCIBench运行FIO测试。先用1MB的大数据块跑顺序读，试探这个集群的吞吐量极限。经过反复测试，在8个虚拟机、每虚拟机8个盘，分配2个FIO线程的情况下，可以达到92.6GB/s的平均吞吐量，峰值吞吐量约95GB/s。
这是什么概念？
这个集群中，16个SSD的顺序读性能理论上约110GB。目前测得的吞吐量达到了理论值的88%。所以，这就是我们开头说的“尽量本地访问，减少网络压力”的意义所在。
值得一提的是：大吞吐量的操作，对CPU的性能也有很高的要求。一旦虚拟机、虚拟盘、FIO线程的总数过高，会导致CPU占用率过高，增大时延，进而拖累吞吐量。譬如，大流量测试中最大吞吐量的IO配置总数是128（IO总数=虚拟机数×虚拟盘数×FIO线程数=8×8×2=128），正好对应所有处理器物理核数量，平均读延迟仅为1.39毫秒，犹如一对一服务。
我们将同样配置的虚拟机数量翻倍至16个，IO线程数随之倍增至256，控制台中出现了处理器占用率触顶的情况，记录的平均读延迟也倍增到3.84毫秒，平均吞吐量降到约73.6GB/s。进一步将虚拟机增到32个，读延迟将高达8.69毫秒，吞吐量进一步下降到59GB/s。
数据库的数据块大小通常设置在8KB~32KB之间。典型超融合应用的数据块平均水平约20~40KB的量级。在我们测试的这个集群当中，32KB随机读访问的吞吐量效率很高，可以超过60GB/s，已经是近似于顺序读的量级。
简而言之，分布式全闪可以提供极高的吞吐量，但对CPU性能也提出了很高的要求——这是传统的超融合设备当中所没有的经验。所幸我们测试的VE-660节点仅是基本配置，还预留了充足的扩展空间。随着业务负载的提升，完全可以选配更多核数的处理器，增加处理器数量（双路），进一步增加节点数量等等。
顺序写的测试则体现了分布式全闪对网络带宽的要求。由于vSAN8 ESA的数据副本是跨节点写入的，因此，写操作的吞吐量将受限于网络端口。目前我们配置的是25GbE网络，总体的写入吞吐量也相应的被限制在了3GB/s左右的水平。RAID1策略由于过多的副本容量消耗，还导致其吞吐量明显低于RAID5策略下的同等虚拟机配置。
随机读方面，在RAID1策略下可以获得331万IOPS，对应的吞吐量约13GB/s。随机写方面，RAID5策略会有更高的IOPS，同样的虚拟机和测试配置，平均IOPS可以达到38.6万，相对的，RAID1为34.8万。
在随机写测试中，RAID 5的时延优势也显现出来。传统观念中，RAID5的写入需要跨越更多的磁盘，按说会带来更高的时延，为何在此出现了相反的测试结果？这里就必须专门分析一下vSAN 8 ESA对RAID 5/6写性能的改进。简单的说，ESA中RAID 5/6的写入被分成三个阶段：
阶段零，是主机对传输的数据进行预处理，包括压缩、去重等操作，这部分是可以在配置时进行调整的；
阶段一，数据先以RAID 1即副本的方式写入SSD上被称为“Performance Leg”的暂存区；
阶段二，经后台计算出校验数据后，一并写入到被称为“Capacity Leg”的持久化存储区域。
按照我个人的理解，这颇有些类似以前的“回写”（write-back）与“透写”（write-through），由于在第一阶段的写入完成后，就向发起请求的客户机（VM）返回写确认信息，所以RAID 5的写入不会带来额外的时延开销，我们的测试数据也证明了这一点：ESA的RAID 5拥有比RAID 1更高的存储空间利用率，还有同等的读性能、更高的写性能。
混合读写方面，我们使用了32KB数据块，70%读、30%写的比例。在纯读纯写的测试中，我们发现：这个分布式集群的纯随机读性能与随机写性能，分别与总IO数量的关系，是相反的。对于读测试，较少的虚拟机或线程数量，有利于获得较大的IOPS，这与顺序读的趋势相同；而对于写测试，较多的虚拟机和线程数量会获得更高的IOPS，但时延也会明显增加。那么，混合读写与IO数量将是什么关系呢？我们将100%读、100%写、7:3混合读写的IOPS汇集在同一个柱状图中，结论是：混合读写的性能趋势与随机写相同，较高的IO总量与IOPS正相关。这说明写操作的时延对于全局影响更大。不同的应用场景对性能的需求是有不同的侧重点的，读写可能难以两全，时延与吞吐量之间是矛盾的关系。具体到这组测试而言，重点关注混合读写的总吞吐量的话，32个虚拟机、8个虚拟盘、32个FIO线程配置的成绩较为均衡。
结语
新一代Dell VxRail的软、硬件均有了巨大提升。新的Vsan8 ESA体系架构针对NVMe SSD、DPU等高性能硬件优化，引入的单层全闪存体系简化了设备管理、提高了性能一致性和扩展弹性。参与测试的VE-660节点提供了令人印象深刻的吞吐量，并预留了充裕的扩展空间，包括更高配置的CPU、更多的SSD，甚至100GbE网络等。一体化、本土化的解决方案和领先的性能，将为混合云、边缘计算等场景注入令人惊艳的澎湃动力。
