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大家知道，现在CPU的能力和I/O的能力差距越来越大。
因为I/O的处理是串行的，这就造成CPU经常需要等待I/O完成，整体系统的性能很难做上去。
为了解决I/O瓶颈，主流的方法都是采用更快的介质，比如SSD；或者采用更快的管道，比如NVMe。这种方法虽然解决了一部分问题，但只从这个方向解决是不够的。
如果I/O处理可以并行就好了。这样让CPU无需等待，可以处理更多的工作。
并行计算大约在1980年代进入商用领域的，当时很多初创公司包括Thinking Machines, Sequent, Pyramid, Encore, MasPar和nCUBE把这个概念扩展到I/O并行处理。 但是，它们的编程太复杂了，因此到了2001年，这些公司都失败或者被收购了。IO并行处理技术进入冬眠期。
但今天，多核CPU已经成熟，并行计算比早期的MPP系统架构简单和成本低廉得多。DataCore软件公司，其从最初被收购的MPP初创公司Encore Computer演变而来，针对多核CPU环境，推出了并行I/O技术，大大提高了存储的性能，并且在最新的SPC-1性价比测试中打破世界纪录，取得了优异的成绩。
西瓜哥查了一下，现在SPC-1性价比的TOP10是这9家，华为也只是第8的位置。
其中冠军就是DataCore，居然每个IOPS只需要8美分，只有第二名Infotrend的1/3，是华为的全闪存阵列Dorado 2100G2的1/7。
我们看一下，其IOPS的值也不低，超过45万IOPS了，虽然没有进入TOP10，但已经很不错了。
而且，时延也很低啊，远小于1ms，曲线非常漂亮。
当然，和其他大部分厂商一样，数据保护方式是镜像方式。还有一点，只使用了一半配置容量，使用率低了一些。估计是害怕容量用得太满，SSD会发生垃圾收集影响性能吧。
具体测试的配置如下，就是一台联想的服务器，配置16块的SSD和8块高速15KSAS盘。也就是类似一个单控的阵列，有单点故障，而且扩展性很差，其可靠性和扩展性是不如传统存储的。不过，令人意外的是没有采用全闪存，而是一个混和的配置。
这是具体的配置，我们看到服务器采用了14核的CPU，核数越多，估计其并行I/O技术就能更加发挥作用。
这个是具体的价格信息，大家可以评估一下价格是否有水分，要看折扣后的价格。
虽然DataCore这次测试更多是一个理论的值，由于只有一台服务器，可靠性无法和磁盘阵列来比较，但其采用混合配置，测得如此高的性能，可见其在并行I/O技术方面确实有一些独特之处。中国的信核科技其创始人也出自DataCore，产品定位也一样，不知是否也有类似的并行I/O技术？其他的存储厂商，特别是SDS厂商，不知道是否也可以借鉴这个思路提升存储的性能？并行I/O，原理上好像很简单，但估计实现起来有一定的难度，否则DataCore也不会大肆宣传，而且也是在其最新的第10版本才支持的。
DataCore也支持集群，应该测试最少两个节点的集群配置，这样典型配置更有说服力一些。这个纯粹为了追求性价比的配置，在现实生活中参考意义不大。不过，确实可以体现出其并行I/O技术在性能提升方面的优势。至于这个技术是否重新会进入主流市场，还得看市场的表现。
摘自：高端存储知识
