गति या मात्रा? विषम विशेषताओं के साथ स्वचालित भंडारण प्रबंधन

एंटरप्राइज़-क्लास सॉलिड-स्टेट ड्राइव (SSDs) नई डेटा स्टोरेज तकनीकों के रूप में उभरी हैं और उच्च-प्रदर्शन प्रणालियों के डिज़ाइन में पहले से ही पूर्ण उपयोग में हैं। SSDs हार्ड ड्राइव (HDDs) की तुलना में काफी तेज हैं, लेकिन वे अधिक महंगे भी हैं। यहां और अब, उनकी भूमिका संकर भंडारण वातावरण (एसएसडी और हार्ड ड्राइव एक साथ) में भागीदारी है, और उनकी लागत अधिकांश कंपनियों के लिए उनके उपयोग के लिए पूर्ण संक्रमण को रोकती है। हम एक सीमित भंडारण वातावरण से निपटते हैं जहां SSD सबसे तेज़ और सबसे महंगे उपकरण हैं, और उच्च-क्षमता वाली हार्ड ड्राइव, इसके विपरीत, सबसे धीमी और सबसे सस्ती हैं। शब्द "हाइब्रिड" और वाक्यांश "टियरेड स्टोरेज सिस्टम" को पर्यायवाची माना जा सकता है।
हाइब्रिड स्टोरेज वातावरण में SSDs का सफलतापूर्वक उपयोग करने की कुंजी सॉफ्टवेयर है जो डेटा के प्लेसमेंट को स्वचालित रूप से प्रबंधित करता है और यह सुनिश्चित करता है कि सबसे अधिक बार उपयोग किए जाने वाले डेटा को फास्ट एसएसडी पर होस्ट किया जाता है।
Teradata Virtual Storage (TVS) को Teradata Labs द्वारा विशेष रूप से इस हाइब्रिड स्टोरेज वातावरण को प्रबंधित करने के लिए विकसित किया गया था। इस लेख में, हम टीवीएस को उसके विकास उद्देश्यों के संदर्भ में देखेंगे और इस बारे में बात करेंगे कि यह कैसे काम करता है।
यह लेख टेराडेटा फोरम 2012 सम्मेलन में मेरी रिपोर्ट के आधार पर लिखा गया था, जो नवंबर के अंत में मास्को में आयोजित किया गया था।

हाइब्रिड स्टोरेज सिस्टम की प्रभावशीलता के केंद्र में यह विचार है कि विभिन्न डेटा का उपयोग उपभोक्ताओं द्वारा विभिन्न आवृत्तियों पर किया जाता है। उदाहरण के लिए, दैनिक रिपोर्टिंग और परिचालन विश्लेषण के लिए, अंतिम दिन-सप्ताह के लिए डेटा की आवश्यकता होती है, जबकि तीन साल से अधिक पुराने डेटा तक हर दिन की आवश्यकता नहीं होती है, और केवल एक या दो संकेतक के लिए। एक्सेस फ़्रीक्वेंसी के माध्यम से डेटा लक्षण वर्णन को तापमान के रूप में आसानी से दर्शाया जा सकता है, जैसा कि स्कूल भौतिकी में समझा जाता है, लेकिन अणुओं के बजाय, डेटा ब्लॉक यहां "चलते" हैं। तो, जो डेटा मृत वजन है, उसे ठंडा कहा जाता है, और सबसे अनुरोधित डेटा को गर्म कहा जाता है।
डेटा तापमान पर आधारित नियंत्रण के तहत, हम व्यावसायिक नियमों के आधार पर सिस्टम संसाधनों को आवंटित करने की प्राथमिकता को नियंत्रित करने की क्षमता को समझते हैं, विभिन्न डेटा स्टोरेज सिस्टम की क्षमताओं का पूर्ण उपयोग करते हैं, सूचना के बढ़ते संस्करणों को ध्यान में रखते हैं।

डेटा की मात्रा भी मायने रखती है। यदि आप यह देखते हैं कि सिस्टम में कितना डेटा गर्म है और कितना ठंडा है, तो आपको एक विशेषता मिलती है जो एक विशेष बिंदु पर एक विशेष बिंदु पर विशिष्ट होती है। यह पता चला है कि डेटा तक पहुंच की आवृत्ति और इन आंकड़ों की मात्रा परस्पर संबंधित नहीं है, और उनके औसत (समय की अवधि में) एक साथ मूल्यों का संयोजन उस प्रणाली की एक विशेषता है जिसका हम विश्लेषण कर रहे हैं।
डेटा की मात्रा के संबंध में, यह भी ध्यान में रखा जाना चाहिए कि पिछले दस वर्षों में, प्रोसेसर पावर और I / O सबसिस्टम की शक्ति अलग-अलग बढ़ रही है। सीधे उनकी तुलना करना इस लेख का उद्देश्य नहीं है, लेकिन प्रति I / O इकाई में प्रोसेसर सेकंड की संख्या का अनुपात सालाना बदलता है, न कि एचडीडी के पक्ष में।

"एचडीडी-ओनली" सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन विकसित हो गए हैं (और विकसित कर रहे हैं) निम्नानुसार हैं:

• प्रति नोड डेटा की मात्रा बढ़ रही है;
• वृद्धि की ग्रैन्युलैरिटी काफी बड़ी है (73 जीबी - 136 जीबी - 300 जीबी ...);
• ड्राइव की संख्या के साथ, डेटा सेंटर में रैक द्वारा कब्जा कर लिया गया स्थान बढ़ रहा है;
• डेटा की टेराबाइट प्रति सीपीयू प्रदर्शन।

सीपीयू के प्रदर्शन में लगातार वृद्धि के कारण उन डिस्क की संख्या में वृद्धि हुई है जिनकी आवश्यकता है ताकि प्रोसेसर और डिस्क पर लोड एक समान हो। अधिक डिस्क - अधिक डेटा। एक तीसरा तरीका है - कुछ डिस्क और बहुत सारे डेटा। लेकिन अगर सिस्टम में बहुत सारे उपयोगकर्ता (पढ़ें - समानांतर अनुरोध) हैं, तो डिस्क की एक छोटी संख्या एक अड़चन बन जाती है। वास्तव में, एचडीडी पर डेटा तक पहुंच की गति पिछले एक दशक में बहुत अधिक नहीं बदली है, और रैंडम एक्सेस की गति एक मल्टी सबसिस्टम के लिए मल्टीसिजन लोड परिस्थितियों में एक महत्वपूर्ण विशेषता है।
इस तरह की वृद्धि उन कंपनियों और प्रणालियों के लिए काफी उपयुक्त है जिनके पास प्रति टेराबाइट की सीपीयू आवश्यकताएं कम हैं। बाकी हार्ड ड्राइव की अतिरिक्त क्षमता को स्वीकार करने के लिए बनी हुई है (अब आप 300 जीबी से कम एचडीडी नहीं पा सकते हैं, जिसके लिए टेराडाटा का अर्थ न्यूनतम मात्रा 14 टीबी प्रति नोड है)।
बाजार पर एसएसडी के आगमन ने वर्तमान में स्थिति बदल दी है। SSD अंतर ज्ञात हैं, यह फ्लैश मेमोरी है जिसमें भौतिक और विद्युत मापदंडों में HDD के समान इंटरफ़ेस है। इसके अलावा, उद्यम वर्ग की अपनी विशेषताएं हैं:

• सिंगल-लेवल सेल (एसएलसी) तकनीक का उपयोग किया जाता है, जब एक सेल में केवल एक बिट जानकारी संग्रहीत होती है;
• फैक्टरी परीक्षण चिप चयन;
• त्रुटि सुधार एल्गोरिदम;
• प्रदर्शन अनुकूलन और विश्वसनीयता नियंत्रण सॉफ्टवेयर के साथ एकीकृत नियंत्रक।

Teradata ने भंडारण उपकरणों में बदलाव के लिए कई वर्षों और प्रयास की तैयारी की, और एक वर्चुअलाइजेशन परत विकसित की जो Teradata फ़ाइल सिस्टम तार्किक फ़ाइल सिस्टम और वास्तविक उपकरणों के बीच बैठता है। परिणाम को Teradata Virtual Storage कहा जाता था।
डिजाइन में प्रमुख विशेषताओं के रूप में चुना गया था:

• स्वचालन। Teradata Labs ने DBA के लिए नए कार्य बनाने की योजना नहीं बनाई थी।
• हाइब्रिड स्टोरेज सिस्टम के भीतर उपकरणों के बीच I / O का वितरण।
• प्रदर्शन। हम हमेशा इसके बारे में सोचते हैं, इस शब्द का कोई मतलब नहीं है।

स्वचालित ऑपरेशन, एक मूलभूत आवश्यकता के रूप में, सबसे तेज़ डेटा को सबसे तेज़ डिवाइस रखने और स्थानांतरित करने की प्रक्रिया में मैनुअल हस्तक्षेप की आवश्यकता को समाप्त करना था, और इसके विपरीत। DBA के पास इस बात का ध्यान रखने के लिए कई अन्य कार्य हैं कि उपयोगकर्ता लोड प्रोफ़ाइल से मेल खाता है कि डेटा डिस्क के बीच स्थित कैसे है।
इष्टतम लोड वितरण कई कारकों से प्रभावित होता है: सिस्टम में डेटा की कुल मात्रा, प्रत्येक माध्यम की क्षमता, एक्सेस किए जा रहे डेटा का तापमान, सिस्टम में गतिविधि का वर्तमान स्तर, एक्सेस पैटर्न के परिवर्तन की दर। ये सभी संकेतक गतिशील रूप से बदलते हैं, और यह मानने का कोई मतलब नहीं है कि I / O सबसे तेज मीडिया से आएगा (जब तक कि सिस्टम का सारा डेटा उन पर फिट न हो जाए)।

टीवीएस का दर्शन I / O संचालन के संतुलित वितरण को प्राप्त करना था: भंडारण स्थान डेटा के तापमान के अनुरूप होना चाहिए। लक्ष्य निम्नानुसार परिभाषित किया गया था: I / O का कम से कम 80% सबसे तेज उपकरणों के माध्यम से जाना चाहिए, और बाकी धीमी परतों से। अग्रिम में यह जानते हुए कि धीमी परतें भी एक्सेस की जाएंगी, आपको सिस्टम में एसएसडी और एचडीडी के अनुपात पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है ताकि हार्ड ड्राइव इन शेष - संभावित - 20% का सामना कर सकें।
तेज एसएसडी पर गर्म डेटा रखने से, अधिकांश एचडीडी लोड को इसमें स्थानांतरित कर दिया जाता है। नतीजतन, हम उन और अन्य लोगों से बेहतर और सघन वितरित प्रतिक्रिया समय प्राप्त करते हैं। जैसे ही एचडीडी पर गतिविधि का स्तर बढ़ता है, डिस्क पर कतार की लंबाई बढ़ जाती है, पहुंच की गति धीमी हो जाती है या कूदता है। यह विशेष रूप से ध्यान देने योग्य है जब एक छोटे सामरिक अनुरोध, जिसे एकल I / O ऑपरेशन की आवश्यकता होती है, बड़े विश्लेषणात्मक अनुरोधों के बाद पंक्तिबद्ध होता है। SSDs में गर्म डेटा ले जाकर, हम डिस्क कतारों को कम करते हैं और अच्छी प्रतिक्रिया समय प्रदान करते हैं।

इसी समय, डिस्क और डिस्क सरणियां उनके प्रदर्शन विशेषताओं में भिन्न होती हैं। टेराडाटा लैब्स ने विभिन्न विक्रेताओं, विभिन्न पीढ़ियों और विभिन्न प्रकारों (एसएसडी / एचडीडी) के विभिन्न सरणियों की रूपरेखा तैयार करने का काम किया। परिणामस्वरूप डेटाबेस का उपयोग कॉन्फ़िगरेशन प्रक्रिया में टीवीएस द्वारा किया जाता है ताकि गति का स्तर निर्धारित किया जा सके कि किसी विशेष उपकरण या उसके भीतर का स्थान काम करता है।
विशेष रूप से, एचडीडी के अंदर इसके धीमे और तेज क्षेत्र निर्धारित होते हैं। हार्ड ड्राइव में, प्रत्येक भौतिक ड्राइव का निचला लॉजिकल ब्लॉक एड्रेस (LBA) इसके बाहरी ट्रैक्स और सबसे तेज़ प्रतिक्रिया समय के अनुरूप होता है। प्रत्येक विभाजन के लिए एक विभाजित डिस्क में काम की गति का अपना अनुमान होगा, और इसलिए उपकरणों की गति के पैमाने पर इसकी स्थिति।
Teradata DBMS में डेटा विभिन्न वर्चुअल प्रोसेसर (जिसे AMPs कहा जाता है) के बीच वितरित किया जाता है (आदर्श रूप से समान रूप से)। प्रत्येक एएमपी उपयोगकर्ता ऑब्जेक्ट (तालिका) डेटा के अपने हिस्से को संग्रहीत करता है, और केवल उसी तक इसकी पहुंच होती है। Teradata फ़ाइल संग्रहण फ़ाइल सिस्टम स्तर पर व्यक्तिगत रिकॉर्ड को डेटा ब्लॉक में वर्गीकृत किया जाता है, जो बदले में, सिलेंडरों (डेटा ब्लॉक का एक समूह लगातार डिस्क पर अनुक्रमिक) में वर्गीकृत किया जाता है। डेटा ब्लॉक में एक तालिका के सॉर्ट किए गए रिकॉर्ड होते हैं। ब्लॉक के अलग-अलग आकार होते हैं, अधिकतम - 127.5 KB, यानी 512 बाइट्स के 255 सेक्टर। एक परिपक्व प्रणाली में, डेटा औसत 96KB को अवरुद्ध करता है। फ़ाइल सिस्टम के दृष्टिकोण से, एक तालिका को सभी एएमपी पर झूठ बोलने वाले डेटा ब्लॉक के संग्रह के रूप में सोचा जा सकता है।

Teradata Virtual Storage, स्टोरेज डिवाइस की गति के तीन स्तरों की पहचान करता है: तेज, मध्यम और धीमा। रैंकिंग करते समय, सभी प्रकार के कारकों को ध्यान में रखा जाता है: डिवाइस प्रकार, रोटेशन की गति (एचडीडी के लिए), भौतिक स्थान (आंतरिक या बाहरी एचडीआर ट्रैक)। तेज़ उपकरणों के स्थान से, TVS को महत्वपूर्ण DBMS ऑब्जेक्ट्स के लिए सॉफ्ट रिज़र्व नामक भाग से अलग किया जाता है:

• स्पूल - प्रश्नों को निष्पादित करते समय मध्यवर्ती और अंतिम परिणाम वाले अस्थायी टेबल।
• वाल (लॉगिंग के बाद लिखें) - इसमें ट्रांजेक्शन लॉग एंट्रीज़ के साथ-साथ राइटअएडलॉग जर्नल एंट्रीज़ शामिल हैं, जिसका उपयोग मेमोरी में प्रोसेस किए गए डेटा ब्लॉक्स में बदलाव से होने वाले नुकसान से बचाने के लिए किया जाता है।
• डीईपीओटी - डेटा का एक छोटा क्षेत्र जो उन डेटा ब्लॉकों की डिस्क सरणी की विफलता से बचाने के लिए उपयोग किया जाता है जो "डेटा" जगह पर अपडेट किए जाते हैं जब नया डेटा सीधे मौजूदा डेटा पर लिखा जाता है।

इन वस्तुओं के साथ गति समग्र प्रणाली के प्रदर्शन के लिए महत्वपूर्ण है, इसलिए हम हमेशा उन्हें उच्च गति वाले मीडिया पर संग्रहीत करते हैं।
भंडारण उपकरणों के नरम आरक्षित, तेज, मध्यम और धीमे क्षेत्रों के बीच की सीमाओं को डीबीएमएस के प्रत्येक प्लेटफॉर्म और रिलीज के लिए फिर से परिभाषित किया गया है।

कॉन्फ़िगरेशन प्रक्रिया के दौरान, विभिन्न गति के उपकरणों के उपकरणों और वर्गों को समान रूप से एएमपी के बीच वितरित किया जाता है ताकि सभी को समान प्रदर्शन मिले। सिस्टम के संचालन के दौरान, टीवीएस इन उपकरणों के बीच डेटा के वितरण को नियंत्रित करता है, अर्थात, डेटा के पुनर्वितरण के माध्यम से प्रदर्शन में वृद्धि हासिल की जाती है।
लगातार निगरानी और प्रशासक कार्रवाई की आवश्यकता के लिए हाइब्रिड स्टोरेज वातावरण को मैन्युअल रूप से प्रबंधित करना एक बोझिल और समय लेने वाला कार्य होगा। टीवीएस के मामले में, हम पूरी तरह से स्वचालित सेवा के साथ काम कर रहे हैं।
जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, Teradata Virtual Storage अपने तापमान के आधार पर डेटा को स्वचालित रूप से वितरित करता है। प्रत्येक डेटा ब्लॉक तक पहुंच की आवृत्ति टीवीएस द्वारा निगरानी की जाती है और सिलेंडर स्तर पर एकत्र किए गए डेटा तापमान के रूप में संग्रहीत की जाती है (अर्थात, एक ही सिलेंडर के सभी ब्लॉकों का तापमान हमेशा समान होगा)। यहां तापमान सिस्टम के अंदर एक सापेक्ष मूल्य है।
टीवीएस समय-समय पर सिस्टम में सभी सिलेंडरों के लिए तापमान सेटिंग्स कम कर देता है। सबसे पहले, जब रिकॉर्डिंग करते हैं, तो सिस्टम के लिए सिलेंडर तापमान हमेशा औसत रहता है, लेकिन समय के साथ, पुराने डेटा को नए डेटा की तुलना में कम बार एक्सेस किया जाता है, और इस सिद्धांत को उम्र बढ़ने की प्रक्रिया में व्यक्त किया जाता है। सक्रिय होने पर, सिस्टम में सभी सिलेंडरों का तापमान समान रूप से घट जाता है।

लेकिन यह मॉड्यूल के काम का केवल एक हिस्सा है, जो माइग्रेटर नाम रखता है। जैसा कि आप अनुमान लगा सकते हैं, माइग्रेटर सिलेंडर के तापमान के मूल्य का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करता है कि इसे एक अलग गति से भंडारण उपकरण में स्थानांतरित किया जाना चाहिए या नहीं। प्रत्येक एएमपी पर, माइग्रेटर सिलेंडरों को "अनुचित तरीके से" रखे जाने का आदेश देता है। जिनके पास गर्म डेटा होता है, लेकिन एक धीमी गति से मध्यम पर झूठ बोलते हैं, उन्हें कतार की शुरुआत में रखा जाता है। तेजी से मीडिया पर दिखाई देने वाला ठंडा डेटा दूसरा तरीका है। उन्हें स्थानांतरित करने से कोई तात्कालिक लाभ नहीं होगा, और केवल तभी जब तेज माध्यम पर जगह खत्म हो जाती है, माइग्रेटर इसे ठंडा डेटा से छुटकारा देना शुरू कर देता है।
उदाहरण के लिए, पहले कुछ समय पर विभिन्न तापमानों के ब्लॉक मनमाने मीडिया पर स्थित होते हैं। धीरे-धीरे, माइग्रेटर के काम के साथ, तस्वीर बदल जाती है: गर्म ब्लॉक तेज वाहक, ठंडे वाले से मध्यम आकार के वाहक को गर्म, गर्म करने के लिए पलायन करते हैं।
टीवीएस प्रक्रियाएं प्रत्येक नोड पर चलती हैं। प्रवासी कतार से चुनता है और प्रत्येक AMP पर हर 5 मिनट में एक सिलेंडर का औसत माइग्रेशन करता है, और प्रति नोड दो से अधिक समानांतर माइग्रेशन नहीं करता है। यह तब तक जारी रहता है जब तक कि कतार समाप्त नहीं हो जाती। इस दर पर, सिलेंडर प्रणाली में कार्यरत सभी लोगों का लगभग 10% एक सप्ताह में पलायन कर सकता है। ऐसा लगता है कि सिस्टम पर लोड, जो इस मोड में लगभग 2% CPU और I / O है, डिवाइसों को डेटा के उच्च-गुणवत्ता वाले वितरण के लिए स्वीकार्य भुगतान से अधिक है।
जबकि सिलेंडर माइग्रेट हो रहा है, इसे लिखना संभव नहीं है, और कांसेप्ट भी सही है।
TVS एक अन्य माइग्रेशन मोड का भी समर्थन करता है जिसे ऑप्टिमाइज़ेशन कहा जाता है। इस मोड में, माइग्रेटर सबसे तेज़ संभव डेटा माइग्रेशन के लिए सभी उपलब्ध सिस्टम संसाधनों का उपयोग करता है, और लगभग 10% डेटा लगभग 8 घंटे में माइग्रेट कर सकता है। स्वाभाविक रूप से, हम औद्योगिक प्रणाली पर किसी भी आवेदन के बारे में बात नहीं कर रहे हैं, लेकिन कभी-कभी यह उपयोगी है।
जब डेटा के साथ सिस्टम का भरना 95% से अधिक हो जाता है, तो माइग्रेटर अपना काम करना बंद कर देगा।
ऊपर वर्णित ऑपरेशन के दो मोड के अलावा, एक और मोड है - एसिंक्रोनस माइग्रेशन, जो नियमित माइग्रेशन मोड की तुलना में अक्सर कम शुरू होता है - जब सॉफ्ट रिजर्व में मुक्त स्थान, तेज या मध्यम गति वाले माध्यम पर, अपनी क्षमता का 10% तक गिर जाता है । इस मोड का उद्देश्य ताजा गर्म डेटा pies के लिए एक त्वरित माध्यम पर स्थान खाली करना है। इस मोड में, माइग्रेटर तब तक काम करेगा जब तक कि 10% सीमा नहीं हो जाती है या जब तक "गलत तरीके से रखे गए" सिलेंडर नहीं होते हैं, अर्थात, इस मोड में गर्म डेटा तेजी से वाहक, और गर्म - मध्यम लोगों को नहीं छोड़ता है।
टीवीएस नियंत्रण की दिलचस्प विशेषताओं में से एक तथाकथित प्रारंभिक डेटा तापमान है। डिफ़ॉल्ट रूप से, इसे सिस्टम पैरामीटर में सेट किया जाता है, लेकिन क्वेरी बैंड सत्र संपत्ति (यह एक पाठ स्ट्रिंग है) और टीवीस्टैम्पिस कीवर्ड का उपयोग करके, आप इन सेटिंग्स को इस सत्र द्वारा लोड किए गए डेटा के लिए बदल सकते हैं।

एक उदाहरण के लिए, आइए Teradata द्वारा आपूर्ति की जाने वाली प्रमुख प्रणालियों में से एक के लिए कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों को देखें - Active EDW 6690। डिस्क के बारे में इसकी विशेषताएं इस प्रकार हैं:

• 400 जीबी एसएसडी के 15 - 20 टुकड़े;
• गर्म डेटा की मात्रा: 1.6 - 2.2 टीबी;
• 60 - 160 टुकड़े 300 या 600 जीबी एचडीडी;
• गर्म और ठंडे डेटा की मात्रा: 4.9 - 26 टीबी;
• 174 ड्राइव प्रति नोड तक।

केवल 2.5 "फॉर्म फैक्टर डिस्क का उपयोग किया जाता है, एसएसडी और एचडीडी एक ही डिस्क सरणी में स्थित हैं। इसके अलावा, सिस्टम में डिस्क को एक बार में स्थापित करने की आवश्यकता नहीं है, आप उन्हें बाद में जोड़ सकते हैं।
जब नई प्रणाली बस जीना शुरू कर रही है, तो तापमान द्वारा डेटा के वितरण की भविष्यवाणी करना असंभव है। लेकिन मौजूदा प्रणालियों के लिए, टेराडाटा डेटा के वास्तविक तापमान का आकलन करता है। इस तरह के मूल्यांकन की प्रक्रिया में, प्रत्येक नोड के लिए डेटा की इष्टतम मात्रा और इसमें एसएसडी की अनुशंसित हिस्सेदारी निर्धारित की जाती है।
मूल्यांकन के लिए, एक डेटा संग्रह उपकरण का उपयोग किया जाता है (उपयोगिता को IOCNT कहा जाता है)। उपयोगिता ग्राहक की मौजूदा प्रणाली के कई नोड्स पर स्थापित है और गर्म और ठंडे डेटा के अनुपात पर जानकारी एकत्र करती है। माप की त्रुटि को कम करने के लिए, उपयोगिता कई एएमपी से जुड़ती है और चयनित समय अवधि के लिए डेटा तक पहुंचने की वास्तविक गतिविधि के बारे में जानकारी एकत्र करती है।

जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, प्रत्येक प्रणाली के लिए डेटा तापमान वितरण अलग है। लेकिन हम कुछ स्थिर मामलों में अंतर कर सकते हैं जब सिस्टम में डेटा का औसत तापमान उच्च या निम्न होता है, और संतुलित कॉन्फ़िगरेशन के लिए विकल्प प्रदान करता है।
यदि सिस्टम में डेटा का औसत तापमान अधिक है, तो तेज वाहक की क्षमता धीमी गति की क्षमता के बराबर होनी चाहिए। सिस्टम में HDD का एक हिस्सा SSD के साथ बदल दिया जाता है, और इस तरह के सिस्टम के कॉन्फ़िगरेशन में प्रति नोड कम टेराबाइट होते हैं, संभवतः कम डिस्क, लेकिन डेटा की टेराबाइट प्रति उपलब्ध प्रोसेसर शक्ति बड़ी होती है।
अन्यथा, जब सिस्टम में डेटा का एक बड़ा अनुपात शायद ही कभी उपयोग किया जाता है, तो हम बुनियादी संचालन और महत्वपूर्ण वस्तुओं के लिए I / O को गति देने के लिए SSD की एक छोटी संख्या के साथ उच्च क्षमता वाले HDD को पूरक करते हैं। इसी समय, डेटा की टेराबाइट प्रति प्रोसेसर शक्ति का अनुपात लगभग आधार से मेल खाता है।

अंत में, मैं आपको टेराडाटा व्यूपॉइंट एडमिनिस्ट्रेशन टूल से टीवीएस मॉनिटर पोर्टलेट का एक उदाहरण स्क्रीनशॉट देता हूं। पोर्टलेट आपको डेटा तापमान के आंकड़ों और विभिन्न गति के उपकरणों की भीड़ की डिग्री को ट्रैक करने की अनुमति देता है। व्यवस्थापक यह देख सकता है कि डेटा अब कैसे वितरित किया जाता है, डेटा माइग्रेशन की वर्तमान आवश्यकता का आकलन करें, और यह भी अध्ययन करें कि वितरण अतीत में कैसे बदल गया है।