NVMe over Fabrics的优势是什么?-电子发烧友网

NVMe over Fabric(又名NVMe- oF)是一种新兴技术，它支持对数据中心的计算和存储进行分解。美光科技正通过与Marvell、Foxconn-Ingrasys和英伟达(NVIDIA)等关键技术合作伙伴的合作，共同解锁NVMe-oF技术可以带来的优势。我们还在开发创新技术，如异构存储器存储引擎(HSE)，这将有助于使用NVMe-oF优化对闪存的大规模访问。

NVMe-oF是什么?

NVMe- oF从字面上来看是网络上的NVMe协议的扩展，其扩展范围远远超出了目前搭载SSD的服务器。NVMe早在2011年就出现了，而fabrics扩展则在2016年首次标准化。NVMe-oF继承了NVMe的所有优点，包括轻量级和高效的命令集、多核感知和协议并行性。NVMe-oF是真正的网络无关的，因为它支持所有常见的fabrics，包括光纤通道、InfiniBand和以太网。图1比较了NVMe和NVMe- of模型，并标注出了用户可用的各种网络和网络传输选项。

图1 NVMe和NVMe-oF模型对比

从图1可以看出，有两种以太网传输选项，RoCE v2和NVMe-TCP，每一种都各有优缺点。RoCE v2延迟较低，但需要专用的支持RDMA的NIC (RNIC)；NVMe-TCP不需要专用的RNIC，但是其传输延迟和CPU使用率都更高，它使用的是标准NIC。相比之下，RoCE v2目前在市场上更为流行。

NVMe over Fabrics的优势是什么?

使用NVMe就意味着只能使用基于PCIe交换机的服务器机架。虽然这是一种完全有效的存储扩展方法，但它的范围是非常有限的。NVMe-oF则允许在数据中心范围内连接无数的存储空间。

如今，NVMe-oF已经很成熟了，许多用户接受了将全闪存阵列(AFA)连接到服务器的技术。然而，NVMe-oF的优势只有在计算和存储完全分开时才能完全发挥出来。也就是说，通过网络将一个NVMe SSD池提供给一个服务器池，这种方式允许按需提供计算和存储。计算和存储的分解提升了存储的可伸缩性和可共享性，并支持可组合性，如图2所示。

图2 计算和存储分解图

分类存储的另一个维度是存储服务(即数据保护、复制、压缩等)。存储服务可以由服务器(onload模型)管理，也可以卸载到接近实际存储的数据处理单元(DPU)。onload模型需要消耗额外的CPU周期和网络带宽，可以实现成本最小化，而卸载模型的成本较高，并且根据供应情况，可能产生瓶颈。由于onload模型的TCO(总成本)优势，大规模追求低成本存储使其附加了存储策略。

什么是EBOF、JBOF和JBOD ?

全闪存阵列有两种接入方式: 通过网络接入(EBOF)和直接连接 (JBOF)。不要混淆JBOF和JBOD(只是一堆磁盘)。JBOD通常用于在PCIe上使用NVMe扩展机架中的存储。EBOF或JBOF可以使用NVMe-oF在数据中心之间扩展存储。如图3所示，JBOF使用PCIe交换机向SSD扩展，而EBOF使用以太网交换机向SSD扩展。JBOF和EBOF都使用NVMe-oF连接回服务器。

图3 EBOF 和 JBOF对比图

除了以太网和PCIe交换之外，这两种方法的主要区别在于从NVMe到NVMe-oF的转换发生在哪里。在JBOF上，转换或桥接是在外围使用一个或多个DPU (x DPU到y SSD, x:y比率)。在EBOF上，桥接在SSD载体完成(x桥接到x SSD, 1:1的比例)。虽然JBOF有使用DPU的处理能力来运行存储服务的优势，但它确实存在一个潜在的瓶颈，并且和EBOF模型相比，带来了额外的成本，具有一些新功能。当桥与固态硬盘的比例不是1:1时，成本权衡和瓶颈问题就开始显现出来了。

使用Marvell 88SN2400和Foxconn-Ingrasys EBOF测试系统

通过与Marvell和Foxconn-Ingrasys的合作，我们一直在NVMe- oF环境中测试Micron 7300主流NVMe SSD，并在各种不同的应用程序和工作负载下进行测试。

在介绍测试结果之前，让我们先看一下Foxconn-Ingrasys EBOF和Marvell的88SN2400转换器控制器和PresteraCX 8500交换机。

Marvell的88SN2400是一款用于云和企业数据中心的SSD转换器的NVMe控制器。这与Marvell交换机相结合，本质上允许用户在NVMe和NVMe- oF之间进行转换或“桥接”。88SN2400转换器控制器是Foxconn-Ingrasys EBOF的一个关键组件，与Micron 7300 SSD一起，使高性能2U存储器达到高达73.1 GB/s的带宽和高达2000万IOPs。图4显示了Foxconn-Ingrasys EBOF，在2U机箱中有24 U.2插槽。

图4 Foxconn-Ingrasys EBOF

图5显示了带有Marvell 88SN2400转换器控制器的Foxconn-Ingrasys SSD Carrier。

图5 搭载88SN2400的Foxconn-Ingrasys U.2 Carrier

Foxconn-Ingrasys U.2 Carrier采用标准的U.2 SSD格式。U.2载波支持双以太网端口，以解决需要路径冗余的应用程序，它在驱动器侧有一个PCIe Gen3 x4用于NVMe SSD。

Marvell的88SN2400转换器控制器支持RoCE v2和NVMe-TCP传输。然而，在我们的测试中，我们关注的是RoCE v2。

如何使用NVIDIAGPUDirect存储(GDS)进行扩展?

我们一直在使用NVIDIAGPUDirect存储(GDS)在人工智能和机器学习工作负载方面进行大量工作。我们想通过将Foxconn-Ingrasys EBOF与Marvell的88SN2400转换器控制器连接到NVIDIA DGXA100系统，来了解在fabrics环境中事物是如何伸缩的。这是一个简单的gdsio (GPUDirect Storage I/O)工具测试，可以比较在NVMe-oF环境中使用和不使用GDS的带宽和延迟。

图6 DGX A100 with EBOF

在图6中，有一个装载了Micron 7300 SSD的EBOF，它使用8个计算网络端口中的6个直接连接到NVIDIA DGXA100，提供600gb /s的可用网络带宽。GDS可以让数据在对等点之间直接传输，跳过了在GDS未启用时使用的高延迟反弹缓冲区。在这个测试中，我们将SSD的全部能力(约61 GB/s)用于工作负载。未来的测试将添加一个以太网交换机，并进一步扩大EBOF的数量。

NVMe-oF如何与HSE形成规模?

Micron一直在研究一些惊人的技术，其中之一是异构内存存储引擎(HSE)。HSE是一个闪存感知的存储引擎，它提高了存储类内存(SCM)和SSD的性能。它还通过减少写放大增加了SSD的有效寿命，所有这些都在大规模部署的情况下进行。NVMe-oF是进一步扩大HSE规模的理想途径。为了验证HSE在Fabric附加存储环境下的有效性，我们使用MongoDB和YCSB (Yahoo!云服务基准)。在图7中，我们比较了使用本地Micron 7300 SSD的默认内置MongoDB存储引擎(WiredTiger)和使用Micron 7300 SSD的Micron HSE在EBOF中的性能。