首發(fā)內(nèi)存分層，實(shí)現(xiàn)數(shù)倍內(nèi)存超分！浪潮云海InCloud Rail V8.0 全新特性來襲

數(shù)據(jù)中心超融合與虛擬化應(yīng)用過程中，內(nèi)存不足往往成為限制虛擬機(jī)密度提升的關(guān)鍵，浪潮云海InCloud Rail V8.0全新發(fā)布內(nèi)存超分特性，通過內(nèi)存池化技術(shù)將DRAM內(nèi)存分層互聯(lián)，深度融合，突破內(nèi)存分層算法協(xié)同技術(shù)，構(gòu)建統(tǒng)一內(nèi)存資源池，實(shí)現(xiàn)數(shù)倍于物理內(nèi)存的超分能力。在提高單機(jī)虛擬機(jī)密度的同時(shí)，顯著降低了整體成本。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天，文旅、電商、物流等行業(yè)普遍面臨潮汐業(yè)務(wù)內(nèi)存困境。為了應(yīng)對(duì)短期流量高峰，企業(yè)不得不采購成本高昂且利用率較低的DRAM內(nèi)存。同時(shí)，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的Redis、消息隊(duì)列等高緩存類應(yīng)用，受制于服務(wù)器硬件結(jié)構(gòu)，無法滿足高內(nèi)存容量需求。

內(nèi)存池化和智能分層

傳統(tǒng)虛擬化場景通過靜態(tài)的方式為虛擬機(jī)分配內(nèi)存，不同工作負(fù)載的虛擬機(jī)內(nèi)存利用率不均衡，導(dǎo)致服務(wù)器內(nèi)存利用率整體偏低。對(duì)于池化后的內(nèi)存訪問，需要?jiǎng)討B(tài)處理熱點(diǎn)和非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)在不同區(qū)域的分布。

浪潮云海InCloud Rail自研內(nèi)存冷熱數(shù)據(jù)智能分層技術(shù)，動(dòng)態(tài)、高效地執(zhí)行內(nèi)存分布。通過智能分層，InCloud Rail內(nèi)核層以虛擬機(jī)為單位，精細(xì)化管理內(nèi)存數(shù)據(jù)在不同區(qū)域的分布，通過并發(fā)讀寫優(yōu)化機(jī)制，可充分釋放新型區(qū)域間不同的讀寫能力，顯著降低了內(nèi)存訪問延遲并提升吞吐量。

在提升單機(jī)虛擬機(jī)密度的同時(shí)，既保證了關(guān)鍵業(yè)務(wù)虛擬機(jī)的性能，又最大化提高內(nèi)存利用率，為企業(yè)構(gòu)建可持續(xù)進(jìn)化的內(nèi)存資源池奠定基礎(chǔ)。

圖1：內(nèi)存超分配置頁面

圖2：多倍內(nèi)存超分實(shí)測(cè)效果

「實(shí)測(cè)數(shù)據(jù) 」

1.以redis-benchmark模型實(shí)測(cè)多倍內(nèi)存超分的場景，通過智能分層技術(shù)將內(nèi)存冷數(shù)據(jù)分布在冷內(nèi)存區(qū)，在虛擬機(jī)內(nèi)存滿負(fù)載狀況下運(yùn)行，寫性能損失低于10%，讀性能損失低于15%;

2.相比于傳統(tǒng)的運(yùn)行10臺(tái)32G內(nèi)存的虛擬機(jī)，通過內(nèi)存超分，運(yùn)行100臺(tái)32GB內(nèi)存的虛擬機(jī)，雖然單臺(tái)虛擬機(jī)的QPS性能有所下降，但運(yùn)行更多虛擬機(jī)后的總體QPS性能可提升46%。

應(yīng)用場景：VDI云桌面內(nèi)存超分企業(yè)TCO直降70%

通過內(nèi)存池化與智能分層技術(shù)支撐的內(nèi)存超分方案，可廣泛應(yīng)用于VDI桌面、開發(fā)/測(cè)試等多租戶云計(jì)算環(huán)境和配置冗余內(nèi)存應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰場景，助力企業(yè)降低總擁有成本(TCO)。

以某大型集團(tuán)企業(yè)為例，其通過浪潮云海超融合V8.0構(gòu)建的VDI云桌面平臺(tái)，支撐了行政管理、銷售服務(wù)、教育培訓(xùn)等部門的輕量辦公需求。用戶日常使用瀏覽器訪問、Office文檔處理、郵件收發(fā)及遠(yuǎn)程會(huì)議等場景，實(shí)際內(nèi)存占用僅需2-4GB，但傳統(tǒng)方案需為每桌面分配8-16GB冗余內(nèi)存。

借助新一代內(nèi)存超分技術(shù)，有效實(shí)現(xiàn)5倍甚至更大比例的內(nèi)存超分，單臺(tái)256GB物理服務(wù)器可支撐運(yùn)行160+臺(tái)輕量辦公桌面(4C8G)，成本可節(jié)省70%以上。

數(shù)倍內(nèi)存超分有效提升了私有云數(shù)據(jù)中心低效的CPU利用率，提升了虛擬機(jī)密度。在同等預(yù)算下，InCloud Rail V8.0帶來更優(yōu)的基礎(chǔ)設(shè)施超融合平臺(tái)，在高壓力內(nèi)存場景下，保證系統(tǒng)不宕機(jī)，性能不損失，為云底座提供更高密度的計(jì)算、存儲(chǔ)融合平臺(tái)產(chǎn)品。

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