惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

V2EX - 技术
V2EX - 技术
P
Privacy International News Feed
Security Latest
Security Latest
H
Hacker News: Front Page
T
Tenable Blog
The Hacker News
The Hacker News
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
S
Security @ Cisco Blogs
Project Zero
Project Zero
O
OpenAI News
AI
AI
Spread Privacy
Spread Privacy
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
The Last Watchdog
The Last Watchdog
G
GRAHAM CLULEY
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Scott Helme
Scott Helme
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
NISL@THU
NISL@THU
A
Arctic Wolf
T
Threat Research - Cisco Blogs
PCI Perspectives
PCI Perspectives
N
News and Events Feed by Topic
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
罗磊的独立博客
L
LINUX DO - 最新话题
U
Unit 42
S
Security Affairs
有赞技术团队
有赞技术团队
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 【当耐特】
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
S
Schneier on Security
月光博客
月光博客
Engineering at Meta
Engineering at Meta
腾讯CDC
F
Full Disclosure
Cyberwarzone
Cyberwarzone
S
SegmentFault 最新的问题
Recorded Future
Recorded Future
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
博客园 - 司徒正美
The Cloudflare Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Методы увеличения производительности СХД
Skilline · 2026-06-17 · via Все публикации подряд на Хабре

Методы увеличения производительности СХД

Простой

6 мин

4

Какой бы быстрой ни была ваша система хранения данных, всегда хочется еще быстрее. Растет как объем хранимых данных, так и количество сервисов, работающих с ними. И все это требует скорости. Скорость становится ключевой характеристикой и порой даже объектом вожделения. Поэтому сегодня мы поговорим о некоторых способах ускорения производительности (и не только) в СХД Qsan.

В целом, способы увеличения производительности можно условно разделить на два типа:

  • "экстенсивный" подход, когда производительность растет за счет увеличения количества тех или иных компонентов;

  • "интеллектуальный" подход, когда производительность меняется благодаря дополнительным программным алгоритмам.

"Интеллектуальным" подходом является, например, применение SSD кэша или алгоритмы Auto Tiering, о чем мы ранее уже писали. В данной же статье давайте рассмотрим примеры "экстенсивного" подхода, тем более что на практике они, порой, более востребованы.

Samba Multichannel

Одним из часто используемых методов увеличения производительности является использование более одного физического соединения. В таком случае становится очевидным, что, распределив траффик между линками, мы сможем преодолеть лимит пропускной способности одного линка и в теории кратно увеличить скорость передачи данных. Обычно здесь применяют различные типы link aggregation и MPIO (который, кстати, применим также и в Fibre Channel). Однако, существует и чуть менее распространенный алгоритм распределения траффика по сетевым линкам - Samba Multichannel.

Данная технология отнюдь не является новинкой. Она появилась вместе SMB 3.0 более 10 лет назад. И сейчас поддерживается широким кругом операционных систем и NAS различных производителей. Начиная с версии FW 4.2.0 данная технология стала также доступна и в Unified СХД Qsan. Причем, поддерживается она как в одноконтроллерных NAS, так и в двухконтроллерных системах серии NXT.

При обычной работе протокола SMB при обращении к сетевой папке клиент создает единичное TCP подключение к серверу. Как понятно из названия, Samba Multichannel применима только к работе с сетевыми папками через протокол SMB. Поэтому при использовании данной технологии при обращении к сетевой папке создается сразу несколько TCP подключений с клиента на сервер. И если с обоих сторон имеется несколько физических линков, то соединения распределяются между ними. В результате появляется возможность увеличить пропускную способность между клиентом и сервером.

Разумеется, чтобы такой режим заработал, необходимо соблюсти ряд условий, а также произвести некоторую настройку.

  • Все порты на СХД и клиенте, планируемые к использованию с Samba Multichannel, должны быть в одной IP подсети;

  • В случае использования двухконтроллерной СХД, такие порты должны быть на одном и том же контроллере. Возможно использование Cluster IP, но они также должны располагаться в пределах одного контроллера;

  • Физическая скорость портов должна быть одинаковой. Если скорость будет разной, то пострадает итоговая производительность;

  • На стороне клиента Samba Multichannel должна быть включена:

    • На Windows командой "Set-SmbClientConfiguration -EnableMultiChannel $true" в Powershell;

    • На Linux (Ubuntu) командой "sudo mount -t cifs //<NAS IP>/<CIFS_share> /mnt/your_mount_point -o username=your_id,password=your_pw,vers=3.0,max_channels=2" в терминале. Здесь max_channels – это количество используемых линков;

  • На стороне СХД необходимо включить Samba Multichannel на вкладке System -> Service -> CIFS -> SMB Multi-channel.

Также не стоит забывать о некоторых особенностях/ограничениях Samba Multichannel, происходящих от самого протокола SMB 3.

  • Включение Samba Multichannel не влияет на уже открытые соединения к сетевым папкам. Для активации режима необходимо подключиться к папке заново;

  • Если в процессе работы произойдет отказ одного из активных линков, работа продолжится по оставшимся путям. Однако, при восстановлении пути он не будет включен в работу до момента переподключения к сетевой папке;

  • Не рекомендуется использовать Samba Multichannel поверх соединений с Link aggregation во избежание конфликтов при распределении трафика.


Мы провели быстрый тест для того, чтобы оценить производительность при активации режима Samba Multichannel. Сервер был подключен двумя линками 10GbE к СХД, после чего был запущен fio с параметрами на cache hit (сверхмалый размер тестируемой области), когда оценивается скорость ответа СХД, а не ее дисковая подсистема.

  • Без использования Samba Multichannel производительность достигала 1.1ГБ/с;

  • С использованием Samba Multichannel производительность достигала 2.1ГБ/с.

Итог очевиден. Использование Samba Multichannel позволяет увеличить пропускную способность при доступе к CIFS папке. Поэтому для ряда сценариев использования СХД функция может оказаться весьма полезной.

QScale

Другим способом увеличения производительности является горизонтальное масштабирование. Т.е., к существующей СХД добавляется еще одна такая же. В результате мы увеличиваем количество линков, контроллеров и накопителей. Вполне очевидно, что при параллельном доступе со стороны хостов должен быть заметный выигрыш в итоговой производительности.

В СХД Qsan поддержка данного режима – QScale, будет доступна начиная с версии FW 4.2.1. На первоначальном этапе горизонтальное масштабирование можно будет применить только к файловым протоколам. Блочный доступ обещают добавить позднее с выходом новых версий FW.

Суть технологии QScale заключается в создании единого пространства имен (namespace) поверх существующих файловых томов, расположенных на СХД. Такой том – Cluster file volume – будет единым для всех систем, входящих в кластер. Содержимое кластерного тома синхронизируется между СХД посредством протокола NFS. Также в такой структуре расширяется доступное пространство хранения. Т.е., емкости файловых ресурсов отдельных СХД складываются.

С точки зрения организации доступа к данным, клиенты могут обращаться к любой СХД по ее IP. Если требуемые данные находятся на той же СХД, к которой произошло обращение, то доступ к ним организуется, по сути, локально. Если запрошенные данные хранятся на другой СХД, то запрос транслируется к ней. С записью новых данных все несколько проще. Данные записываются на ту СХД, к которой произошел доступ, при условии, что там имеется свободное место. Иначе происходит перенаправление на соседнюю систему.

Исходя из такого принципа работы QScale, производительность, которая является предметом обсуждения данной статьи, будет улучшена только в том случае, когда происходит доступ к данным с разных клиентов, запрошенные данные физически расположены на разных СХД и эти клиенты обращаются напрямую именно к СХД-владельцам. Во всех остальных случаях QScale обеспечит лишь распределение данных между системами и соответствующее удобство при доступе к этим данным.

Также нелишним будет отметить некоторые особенности/требования организации работы Qscale:

  • Поддерживается до 8 СХД в составе кластера. СХД не обязаны быть одной модели и иметь идентичную дисковую конфигурацию. Однако, для наилучшей производительности, как минимум порты ввода/вывода должны иметь одинаковую пропускную способность;

  • Каждая СХД может входить в состав только одного кластера;

  • В составе кластера только одна СХД имеет статус Primary (т.е. координирует действия других). Если Primary СХД становится недоступной, выбирается другая СХД на эту роль путем жеребьевки;

  • У всех СХД должны быть синхронизированы время (в том числе Time zone) и они должны использовать один и тот же AD/LDAP (если применимо);

  • Двухфакторная авторизация не поддерживается при работе в составе кластера;

  • Для работы QScale требуется платная лицензия, которая применяется для каждой СХД, входящей в кластер.

Для управления QScale также необходимо установить ПО Xinsight на любом PC/VM. Его роль – исключительно для настроек процесса. Т.е., при отказе Xinsight, существующие scale-out папки продолжат работать.

Хотя добавление очередной ноды может при удачном стечении обстоятельств почти линейно увеличить общую производительность, из-за синхронизации их работы при помощи NFS, логично ожидать некоторые потери относительно использования аналогичных СХД в режиме standalone. Поэтому, согласно проведенным тестами, добавление новой ноды позволяет привнести в общую копилку только ~70% ее истинной производительности. Результат провальным не назовешь. Однако, есть еще поле для деятельности у инженеров Qsan в плане улучшения алгоритмов работы QScale.

Разумеется, в рамках данной статьи были рассмотрены далеко не все возможные методы увеличения общей производительности. В арсенале Qsan для этого есть и другие технологии. Также не стоит забывать, что сама по себе СХД – это не "сферический конь в вакууме". И потому она работает в связке с прочим оборудованием и ПО. Поэтому подходить к задаче необходимо комплексно. Мы – старейший дистрибьютор Qsan в РФ, как никто другой знаем все нюансы и особенности использования данных СХД в различных сферах задач. И с радостью готовы предоставить свои опыт и знания в проектах наших заказчиков.