Unternehmensnachrichten über Sandook liefert leistungssteigerndes Management für gebündelte SSDs

Forscher der MIT und der Tufts University haben ein leistungssteigerndes Management-Schema für gemeinsam genutzte SSDs entwickelt, das Leistungsverlangsamungen durch Block-Lösch- und Schreibvorgänge sowie Garbage Collection mildert.

Dieses Schema namens Sandook trennt kurz- und langfristige leistungsbegrenzende Eigenschaften von SSDs mithilfe einer zweischichtigen Kontrollstruktur, die mit Telemetriedaten von Agentensoftware gespeist wird, die auf Speicherservern läuft.

Die Leistung von SSDs kann je nach Mischung aus Lese- und Schreibanfragen erheblich schwanken. Da Schreibvorgänge einen Block-weiten Lösch- und Überschreibungszyklus erfordern, sind sie weitaus langsamer als Lesevorgänge, und starker Schreibverkehr kann die allgemeine Leseleistung beeinträchtigen. Die Leistung kann auch je nach SDS-Einrichtung verschiedener Anbieter und sogar zwischen SSDs desselben Herstellers und derselben Charge variieren. Wenn ein SSD-Controller gelöschte Zellen innerhalb eines Blocks wiederherstellt, muss er gültige Daten kopieren, den Block löschen und ihn dem freien Pool zurückgeben – ein Prozess, der als Garbage Collection bekannt ist. Dieser Vorgang wird typischerweise unabhängig von jedem SSD-Controller verwaltet und kann zu plötzlichen, erheblichen Leistungsabfällen führen.

Die Forscher stellen sich einen Compute-Cluster vor, der aus Compute-Knoten und Speicherservern besteht. Ein zentraler Controller arbeitet innerhalb des Compute-Clusters, zusammen mit Client-Software auf Compute-Servern und Agentensoftware auf Speicherservern. Die Speicherserver verwenden Standard-SSDs von der Stange, die jeweils mit einem eigenen nativen Controller ausgestattet sind.

Der Sandook Controller pflegt ein Verzeichnis aller SSDs und hat jede einzelne profiliert, um Leistungsgrundlinien wie IOPS-Fähigkeiten zu ermitteln. Er weist einzelnen Laufwerken Lese- oder Schreibmodi zu und empfängt alle 200 ms Echtzeit-Leistungsaktualisierungen von Sandook-Agenten auf Speicherservern. Anhand dieser Daten berechnet er Lese- und Schreibgewichte, die an die globale I/O-Nachfrage des Clusters angepasst sind, und teilt diese Planungsentscheidungen mit der Sandook-Client-Software auf den Compute-Servern.

Für Lesevorgänge nutzt Sandook die bestehende Blockreplikation – die bereits für Fehlertoleranz verwendet wird –, um Leseanfragen flexibel über Replikate auf verschiedenen SSDs zu leiten. Für Schreibvorgänge verwendet es ein log-strukturiertes Design, das es ermöglicht, Schreibvorgänge an jede SSD zu richten, unabhängig von der logischen Blockplatzierung. Dieser hohe Grad an Flexibilität stellt sicher, dass Planungsrichtlinien ohne Einschränkungen angewendet werden können.

Die Sandook-Client-Software stellt Anwendungen eine Standard-Blockgeräteschnittstelle zur Verfügung und leitet I/O-Anfragen transparent an die am besten geeigneten SSDs weiter, basierend auf den Planungsregeln des Controllers. Sie empfängt auch Echtzeit-SSD-Statusinformationen von Speicherserver-Agenten und kann eine SSD während der Garbage Collection de-priorisieren. Lese- und Schreibanfragen werden dann an andere Laufwerke umgeleitet, wodurch übermäßige Tail-Latenz im gesamten Speichersystem verhindert wird.

Sandook-Agenten (1) verarbeiten Lese- und Schreibbefehle von Clients und leiten sie an die Ziel-SSDs weiter; (2) bieten hardwareunabhängige Überwachung, einschließlich periodischer Profilerstellung und Echtzeit-Statusmeldungen, zur Unterstützung der Planung des Controllers; und (3) leiten SSD-Überlastungssignale an Clients weiter, damit kurzfristige Ereignisse wie Garbage Collection lokal und sofort durch Verlagerung von I/O auf andere SSDs im Server behandelt werden können.

Der Speicher- und CPU-Overhead der Überwachung von Dutzenden von SSDs pro Speicherserver ist minimal.

Die Forscher evaluierten Sandook unter vier Workloads:

Insgesamt verbessert Sandook den rohen I/O-Durchsatz um 30–82 % im Vergleich zu bestehenden Systemen, die nur eine Quelle für Leistungsschwankungen adressieren, und behält dabei eine Tail-Latenz von unter einer Millisekunde bei. Für unveränderte Anwendungen, die einen SSD-Pool gemeinsam nutzen, verbessert sich die End-to-End-Leistung um 12–94 %.

Insbesondere liefert es im Vergleich zu früheren Systemen 1,7-mal höheren Speicher-Durchsatz, 1,12–1,94-mal höheren Anwendungs-Durchsatz, 71–88 % geringere Latenz und 23 % höhere GPU-Auslastung – ohne Bedarf an kundenspezifischer Hardware oder Anwendungsänderungen.

Das Sandook-Paper mit dem Titel „Unleashing The Potential of Datacenter SSDs by Taming Performance Variability“ ist als herunterladbares PDF verfügbar. Die Arbeit wird auf dem USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI 2026) in Renton, Washington, vom 4. bis 6. Mai vorgestellt.