メモリとストレージの混載でOpenStackが変わる
未来の規格「NVDIMM」がOpenStackローカルストレージを画期的に変える
OpenStackのローカルストレージの選択肢は多岐にわたる。依然としてHDDが適切な場合もあればNMVe準拠のSSDのニーズもある。ベストな選択肢について考える。
OpenStackのローカルストレージは、複数のオプションから選択できる。
例えば、ITチームは一般的に、演算処理ノードの起動を高速化するためにローカルドライブを利用するが、一時的なストレージを導入する選択肢もある。この種のストレージは、基本的にインスタンスが使う一時的なストレージで密接に連携している。管理者がそのインスタンスを削除すれば、ローカルに確保したインスタンスストレージも消滅する。
大規模なOpenStack構成の場合、複数のローカルストレージシステムを使うケースも多い。例えば非常に大規模なインスタンスのグループ向けには、高性能という理由で「NVMe」（NonVolatile Memory express）を選ぶかもしれない。これは必ずしも、高額なエンタープライズ向けストレージドライブを必要としない。
OpenStackのローカルストレージでは、主にSSDとHDDのどちらを採用するかで論議になる。一般に、経済的な価格のSSDは、HDDに比べて約1000倍のIOPS（1秒あたりの入出力回数）を発揮する。この性能の差は、管理者が需要を満たさなければならないインスタンスの数が多いコンテナでは特に重要だ。
OpenStackのローカルストレージにSSDを使うデメリットは、SSDの価格がHDDと比べてまだ高い点にある。半面、消費電力が少ないことは、そうした相対的な高価格を相殺する一助になる。特に、市販の安価なハードウェアをベースとして自前のシステムを構成する場合に当てはまる。
進化を続けるOpenStack用ストレージオプション
他のストレージ向けメモリの選択肢も市場に参入しているが、OpenStackのローカルストレージではまだ十分には検証できていない。「NVDIMM」（Nonvolatile Dual In-line Memory Module）は、新世代のSSDで使うメモリ規格となる可能性がある。NVDIMM準拠のメモリは現在高額だが、最速のNVMe準拠ドライブと比べて2～4倍の速度でデータにアクセスできる。DRAM拡張ツールやキャッシュとしてのNVDIMMは、特にコンテナのサポート用として、OpenStackコミュニティーが採用する見込みがある。
NVDIMMの規格策定はSNIA（Storage Networking Industry Association）とJEDECが作業を進めている。NVDIMMの規格には現在までに3種類を用意しており、それぞれの概要についてJEDECの資料では次のように説明している。
NVDIMM-N
- メモリマップ型DRAMとして機能する。フラッシュメモリはシステムに認識されない
- アクセス手段はDRAMに対してバイトあるいはブロック単位でアクセスする
- 認識容量はDRAM DIMMに相当（1GB台から10GB台）
- レイテンシはDRAM相当（10ナノ秒台）
- バックアップ電源用大容量コンデンサーを実装
- JEDECが定義したDIMMインタフェースに対応する
NVDIMM-F
- メモリマップ型フラッシュメモリとして機能する。DRAMはシステムに認識されない
- アクセス手段は共有コマンドバッファ（例えばマウント型ドライブ）を介してNANDにブロック単位でアクセスする
- 認識容量はNAND採用SSDに相当（100GB台から1TB台）
- レイテンシはNAND相当（10マイクロ秒台）
NVDIMM-P（現在策定作業中）
- メモリマップ型フラッシュとメモリマップ型DRAMの混載モジュールとして機能する
- NVDIMM-NとNVDIMM-Fでサポートする2種類のアクセス手段に対応
- 認識容量は混載のNVMとして100GB台から1TB台
- レイテンシは混載のNVMとして100ナノ秒台
NVMeドライブはその姿が変わりつつある。プラグインM.2カードは、最大で数テラバイトの容量を実装できる。これはドライブに比べてスペースを取らないので、一部のOpenStackノード用には最適な選択肢になり得る。
ローカルドライブ向けのRAID（Redundant Array of Independent Disks）も実装形態が変わりつつある。現在はホストで実行するソフトウェアRAIDが主流だ。ほとんどのSSDは停電によるデータ損失に対する保護措置を搭載していて、それがRAIDコントローラーカードの主な利点になっている。1組のドライブを実行すれば、RAID 1にミラー保護が提供され、読み出し操作も高速化する。
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