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通常使用 $/TB 來比較儲存效能和成本，但工作負載的 IO 大小對提供指定輸送量所需的容量有第一筆訂單的影響。
像每個 IO 一樣停止定價存儲。當產量很重要時，IO 大小會成為真正的成本驅動因素。由於機械延遲主宰，因此，小隨機的 IO 會壓縮 HDD 的輸送量密度，因此您最終會購買額外的容量，以達到 MB/s 的目標。
在這篇兩部分部落格中，我量化了該懲罰在 HDD 上爆炸的速度，然後說明為什麼 QLC SSD 如 Micron 6600 ION SSD 與 G9 QLC NAND 是正確的選擇。
IO 大小對儲存效能的影響
在比較儲存應用的 QLC 與 HDD 成本時，IO 特性強烈決定了傳送輸送量的有效成本。為了瞭解這種效果，我們首先要檢查典型 HDD 的傳輸量密度如何因 IO 大小而異。
IO 大小和輸送量密度
輸送量密度以（MB/s）/TB 為單位，提供不依賴規模的儲存效能測量。結合延遲和傳輸速率的簡單模型，提供了 IO 大小函數的行為。真實世界的 IO 大小為對數分佈（KiB → GiB），因此 IO 大小以 log2 術語表示。
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圖 1. 假設每個 IO 大小為 100% 隨機 IO，則典型 28TB HDD 的輸送量密度曲線與 log2（IO 大小）的比較。
圖 1 顯示了典型 28TB HDD 的輸送量密度曲線。曲線為 S 型，主要是小 IO 尺寸的延遲，以及大 IO 尺寸的傳輸速率。中間點為 1.8 MiB，而對於小型 IO 大小，傳輸量會快速下降。曲線可以使用以下方法建模：
A⋅I/（B+I）
其中 A =傳輸速率、B =延遲 × 傳輸速率（中點）、I = IO 大小。
鑒於此效能曲線，下一步是確定需要多少實體容量來維持觀察到的輸送量。
IO 輸送量所需的容量
關鍵成本驅動因素是提供特定輸送量所需的容量。這可以表示為 TB/（MB/s），即輸送量密度的反轉。
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圖 2. 28TB HDD 的輸送量成本，以 TB 表示，以 IO 尺寸函數提供 1MB/s 的輸送量。
圖 2 顯示了與 28TB HDD 的 IO 尺寸相比，提供 1MB/s 輸送量的成本。功能形式為 1/log（IO 大小），因此在小型 IO 大小下，成本會快速增加。
圖 2（28TB HDD） 顯示：
- 在 1MiB IO 時，提供 1MB/s 需要 0.4TB（約為硬碟的 1.5%）。
- 在 4KiB IO 時，相同的輸送量需要 70TB（~2.5 部硬碟）。因此，4KiB IO 的容量比 1MiB IO 高出 160 倍。
這表示 4 KiB IO 的容量比 HDD 上的 1 MiB IO 高出約 160 倍。
QLC SSD 效能優勢
QLC SSD 不會遭受機械延遲，因此即使 IO 尺寸較小，其輸送量密度仍保持高。
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圖 3. 容量優化的 QLC SSD 的讀取和寫入輸送量密度。
圖 3 顯示容量優化的 QLC SSD 的讀取和寫入輸送量密度：
- 即使對於小型 IO 尺寸，讀取輸送量密度仍然很高。
- 寫入輸送量密度低於 HDD，但仍明顯優於 HDD。
- 範例：QLC 上的 64KiB 隨機寫入達到 6.7 MB/s/TB，比 HDD 上的 256MiB IO 更快。
QLC 產能成本
這些效能差異直接轉化為較低的所需容量。
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圖 4. 容量優化的 QLC SSD 的輸送量成本。
圖 4 顯示了輸送 1MB/s 所需的 TB（成本）。
- 即使寫入 4 KiB，QLC 也只需要 ~1.2 TB，比 HDD 減少約 60 倍。
- 在 1 MiB IO 和 2：1 讀取/寫入比率時，
- QLC 僅需 ~0.041 TB
- HDD 需要約 0.43 TB
結論
在小型 IO 尺寸下提升效能可大幅降低所需的容量，進而降低 QLC SSD 與 HDD 的整體成本。即使 IO 尺寸為 1MiB，QLC 也需要 1/10 的 HDD 容量來提供相同的輸送量。純粹在媒體 $/TB 上評估儲存成本會掩蓋這些影響。雖然實際工作負載的 IO 大小不同，但這些影響仍然會產生重大影響。
尋找即將發佈的部落格第二部分，我們將深入探討採用 QLC 技術的 SSD，例如 Micron 6600 ION SSD。
