动态
存储系统的性能优化手段有哪些？在不同场景下，如何抉择性能优化手段？
存储性能优化手段可大致总结为硬件升级、调整性能负载 、调整应用复杂以及数据缓存优化。存储性能优化工作具有一定的策略性，科学的优化策略才能指导制定更加合理的存储性能优化方案。1) 通盘考虑：存储性能问题是一个查看全文
存储扩容或存储架构改造过程中，如何测试及评估是否会出现存储性能瓶颈？
首先需要定性分析，分析触发存储性能瓶颈的因素以及可能出现的性能瓶颈点；其次是定量分析，需要建立存储性能基线数据，做好性能容量管理，关注性能容量指标（评估扩容后，存储的 IOPS/GB 是否有较大变化），分析存储性能负载是否均衡查看全文
存储选型过程中，不同性能指标的区别，选型的重点是什么？
存储性能分析主要是 IOPS 、吞吐量（ Throughput ）、延时（ Latency ）这三大指标 。而存储选型过程需要贴合应用场景，对性能稳定性要求较高、响应时间敏感的场景，如一些核心交易类数据库，需要更关注存储的延时指标；对数据量增长查看全文
SAN、NAS、分布式存储等不同存储方案的性能分析对比，最佳实践有哪些？
SAN存储方案是基于存储块的集中式架构，适合用于高并发、低延时的小IO的OLTP场景，性能稳定性高，但扩展性差，大数据量的数据处理效率不高；NAS存储 方案，适配性强，管理简单， 通过以太网访问模式走 NFS/CIFS 协议，提供了广泛兼容性查看全文
各类型存储系统的性能分析和优化关注哪些方面？
1.个人看法是，存储性能就是存储对外的服务能力，SAN存储对应于存储块的读写，NAS对应于文件的创建、读写等操作，OBS对应于对象的get 、put等操作，如何评价存储性能高低，关键是看你的使用场景的性能关注点，可能是要求高并发高带查看全文
如何主动发现存储问题？
硬件方面，硬件监控、日常巡检不可或缺，由于存储冗余机制，硬件故障不一定会影响业务运行，但及时故障处理是必须的；性能方面，系统上线前，有条件时要模拟应用场景可开展性能测试，性能基线数据是后期实际运行过程中存储性能瓶颈的查看全文
超融合上分布式存储的机制问题？
数据完全打散读写的方式IO要经过网络传输时延，IO时延增加，更适合于大IO、高带宽的应用场景，如果用于IO延时要求高的场景，需要优化网络传输、磁盘读写等时延。 读优先从本节点读这种机制是通过单节点本地内存，本地SSD做读查看全文
对象存储性能监控指标有哪些？
个人的一些看法，存储性能数据本质上就是存储服务能力的一种量化，对象存储包括元数据和普通数据对象，对外提供数据对象的存储服务。那么数据对象的get、put等操作可以类比块存储的读或者写IO，IOPS，带宽，时延也就可以类比，这些查看全文
传统的san存储和分布式存储在IO上的对比？
个人的一点看法：性能离不开应用场景，比如OLTP类应用，最重要的性能指标就是延时，其次才是IOPS，存储延时低，IO响应时间就短，数据库的并发就可以比较高，否则可能出现数据库锁等待，并发性能就出现了问题，除非再去应用逻辑上去优化；而查看全文
