齊嬋穎 李育超 房 謹(jǐn) 吳海東

基于云服務(wù)提供商的云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能評(píng)測(cè)方法

齊嬋穎 李育超 房 謹(jǐn) 吳海東

云存儲(chǔ)系統(tǒng)目前應(yīng)用廣泛，但性能直接影響著云存儲(chǔ)服務(wù)的質(zhì)量，成為云用戶的一個(gè)瓶頸。而提供云存儲(chǔ)服務(wù)的兩個(gè)角色云存儲(chǔ)設(shè)備提供商和云存儲(chǔ)服務(wù)提供商都迫切希望通過改進(jìn)自己的設(shè)備和服務(wù)，進(jìn)而提供給云存儲(chǔ)用戶更高的性能。針對(duì)目前云服務(wù)提供商難以較好的定位云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能瓶頸的問題，本文提出了基于云服務(wù)提供商的云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能評(píng)測(cè)方法。該方法針對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的四個(gè)層次，從數(shù)據(jù)中心邊緣分別對(duì)其進(jìn)行評(píng)測(cè)，逐層確定性能瓶頸，為云服務(wù)提供商提供了改進(jìn)參考依據(jù)，且為云用戶選用云存儲(chǔ)系統(tǒng)提供了可靠指導(dǎo)。

云服務(wù)提供商關(guān)注的不僅是用戶對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的滿意度，還關(guān)注云存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)備的性能，追求云存儲(chǔ)系統(tǒng)服務(wù)的利益最大化。因此，云存儲(chǔ)服務(wù)提供商關(guān)注云存儲(chǔ)系統(tǒng)的各個(gè)層次。通過OpenStack Swift集群搭建了一個(gè)本地私有云存儲(chǔ)系統(tǒng)，從云服務(wù)商角度出發(fā)，針對(duì)該系統(tǒng)從各個(gè)層次進(jìn)行測(cè)試。通過對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析，找到影響云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能的重要因素，探索基于云存儲(chǔ)服務(wù)提供商的性能瓶頸，同時(shí)給存儲(chǔ)設(shè)備提供商和云存儲(chǔ)服務(wù)提供商提供了改進(jìn)方向，并為用戶選擇云存儲(chǔ)系統(tǒng)提供了參考。

云服務(wù)提供商概述

與云存儲(chǔ)系統(tǒng)密切相關(guān)的角色有3個(gè):云存儲(chǔ)設(shè)備提供商、云存儲(chǔ)服務(wù)提供商和最終用戶。云存儲(chǔ)設(shè)備提供商和云存儲(chǔ)服務(wù)提供商統(tǒng)稱為云服務(wù)提供商。

設(shè)備提供商是指為云存儲(chǔ)系統(tǒng)提供磁盤陣列、服務(wù)器等存儲(chǔ)設(shè)備的廠商，關(guān)注的云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能層次為存儲(chǔ)層和基礎(chǔ)管理層。

云存儲(chǔ)服務(wù)提供商購買服務(wù)器及存儲(chǔ)設(shè)備，搭建云存儲(chǔ)系統(tǒng)，給終端提供云存儲(chǔ)服務(wù)，關(guān)注系統(tǒng)每一部分的性能。測(cè)試位置位于數(shù)據(jù)中心內(nèi)部或者邊緣，性能數(shù)據(jù)更穩(wěn)定可信。此外，服務(wù)提供商還關(guān)注云存儲(chǔ)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能。通過分別測(cè)試CPU性能、IO性能以及網(wǎng)絡(luò)性能與用戶數(shù)量的關(guān)系，分別得出CPU、IO和網(wǎng)絡(luò)與用戶數(shù)的關(guān)系，從而依次估測(cè)在CPU性能最佳、IO性能最佳及網(wǎng)絡(luò)性能最佳時(shí)的極限負(fù)載。

設(shè)備提供商和最終用戶對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的評(píng)測(cè)是通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的，而云存儲(chǔ)服務(wù)提供商是在數(shù)據(jù)中心邊緣直接對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能進(jìn)行評(píng)測(cè)，評(píng)測(cè)結(jié)果也更接近真實(shí)性能。

研究現(xiàn)狀

云存儲(chǔ)系統(tǒng)評(píng)測(cè)是云存儲(chǔ)系統(tǒng)研究的一個(gè)重要方面，是云存儲(chǔ)系統(tǒng)研究與應(yīng)用的重要理論基礎(chǔ)和支撐技術(shù)。伴隨著云存儲(chǔ)系統(tǒng)的發(fā)展，對(duì)云存儲(chǔ)性能的研究，已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界對(duì)云存儲(chǔ)和云計(jì)算研究的一個(gè)熱點(diǎn)。

云存儲(chǔ)系統(tǒng)由存儲(chǔ)設(shè)備層、基礎(chǔ)管理層、云存儲(chǔ)服務(wù)接口層和應(yīng)用訪問層四個(gè)層次組成。目前，對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)存儲(chǔ)設(shè)備層和基礎(chǔ)管理層的性能研究比較成熟，業(yè)界有通用的性能評(píng)測(cè)基準(zhǔn)，而對(duì)云存儲(chǔ)服務(wù)接口層和用戶訪問層的研究不是很多，尚未有統(tǒng)一的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，不同云服務(wù)提供商提供的云存儲(chǔ)系統(tǒng)很難進(jìn)行橫向?qū)Ρ?，用戶也很難分辨選擇適合自己的云存儲(chǔ)系統(tǒng)。下面我們分別從云存儲(chǔ)系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)基準(zhǔn)測(cè)試研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析。

（1）存儲(chǔ)設(shè)備層測(cè)試研究

存儲(chǔ)設(shè)備層可以用現(xiàn)有的云存儲(chǔ)系統(tǒng)基準(zhǔn)測(cè)試工具進(jìn)行評(píng)測(cè)。最常用的的測(cè)試云存儲(chǔ)系統(tǒng)I/O操作性能的最常用基準(zhǔn)工具是IOMeter、IOZone。IOMeter通過模擬各種常用的負(fù)載情況對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行性能測(cè)量和評(píng)估，模擬種類包括文件服務(wù)器、工作站、在線事務(wù)處理、WEB服務(wù)器等。它是一個(gè)單一或集群系統(tǒng)的I/O子系統(tǒng)的測(cè)量及特征描述工具。IOZone主要特點(diǎn)是定義和實(shí)現(xiàn)了各種文件I/O操作，其最大的缺點(diǎn)是無法模擬Internet模式下的Web、Email和其他應(yīng)用程序的工作負(fù)載特征。

存儲(chǔ)設(shè)備層的性能評(píng)測(cè)相對(duì)成熟，可用現(xiàn)有工具進(jìn)行評(píng)測(cè)。

（2）基礎(chǔ)管理層測(cè)試研究

基礎(chǔ)管理層目前最常用的基準(zhǔn)測(cè)試工具是FSPoly和LZPack。

FSPoly通過測(cè)試存儲(chǔ)系統(tǒng)中文件系統(tǒng)的聚合帶寬及并發(fā)連接數(shù)兩項(xiàng)性能指標(biāo)，為整個(gè)系統(tǒng)的評(píng)測(cè)提供強(qiáng)有力的建議。

LZPack是我們?cè)诤Ａ看鎯?chǔ)性能測(cè)試中根據(jù)POSIX的文件接口改造IOZone開發(fā)的使其能適用于POSIX接口的測(cè)試工具，支持并行測(cè)試。通過反復(fù)執(zhí)行少數(shù)幾種系統(tǒng)操作來獲取目標(biāo)系統(tǒng)在特定操作方面的性能差異。該項(xiàng)評(píng)測(cè)主要測(cè)試的是應(yīng)用程序可見的元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)API的效率，可為評(píng)價(jià)使用該文件操作API集合的應(yīng)用程序設(shè)計(jì)者提供性能評(píng)價(jià)的依據(jù)。

（3）云存儲(chǔ)服務(wù)接口層和用戶訪問層測(cè)試研究

云存儲(chǔ)服務(wù)接口層和用戶訪問層的性能評(píng)測(cè)業(yè)界也有一些研究。YCSB（Yahoo Cloud Serving Benchmark）是Yahoo開發(fā)的面向key/value的云存儲(chǔ)系統(tǒng)評(píng)估。Postmark是一種基于特定操作的基準(zhǔn)測(cè)試工具，該工具根據(jù)Email和Netnews服務(wù)器的訪問特性定制了特殊的處理方式來模擬實(shí)際的IO操作。

目前，業(yè)界對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)各個(gè)層次的性能均有研究，但尚未有從云服務(wù)提供商角度出發(fā)的完整的性能測(cè)試，用戶很難在單一選擇云服務(wù)提供商的情況下保證性能的最優(yōu)化。由于云存儲(chǔ)系統(tǒng)需要使用計(jì)費(fèi)模式，用戶需要根據(jù)自己的使用量進(jìn)行付費(fèi)，用戶的體驗(yàn)滿意度對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的發(fā)展尤為重要，而性能直接影響著用戶的感受。因此，研究如何幫助用戶快速的從眾多的云服務(wù)提供商中做出選擇，具有很高的研究價(jià)值。

云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能評(píng)測(cè)架構(gòu)

評(píng)測(cè)需求分析

云存儲(chǔ)系統(tǒng)的存儲(chǔ)設(shè)備層和基礎(chǔ)管理層可以用成熟的基準(zhǔn)性能評(píng)測(cè)工具進(jìn)行測(cè)試，然而，目前尚未有統(tǒng)一衡量云存儲(chǔ)系統(tǒng)云存儲(chǔ)服務(wù)接口層和用戶訪問層性能的評(píng)測(cè)工具，且不同廠商提供的云存儲(chǔ)系統(tǒng)不具有可比性，用戶很難選擇對(duì)自己性價(jià)比最高的云存儲(chǔ)系統(tǒng)，對(duì)于一部分云存儲(chǔ)廠商，由于無法說服用戶自己提供的云存儲(chǔ)服務(wù)質(zhì)量最優(yōu)而失去了一部分客戶，對(duì)廠商也是一種損失。因此，如何評(píng)測(cè)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能，用戶和云服務(wù)提供商都特別關(guān)心。而不同云存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能只能通過統(tǒng)一的指標(biāo)去衡量。因此，如何針對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)確定通用的評(píng)測(cè)指標(biāo)，以及研究如何進(jìn)行不同云存儲(chǔ)系統(tǒng)的橫向指標(biāo)對(duì)比具有重要意義。

評(píng)測(cè)指標(biāo)體系研究

云存儲(chǔ)系統(tǒng)有四個(gè)層次，使用對(duì)象對(duì)性能的要求也不一樣，因此，需要探索統(tǒng)一的涵蓋云存儲(chǔ)系統(tǒng)特點(diǎn)的通用評(píng)測(cè)體系，針對(duì)該評(píng)測(cè)體系，明確具體的評(píng)測(cè)指標(biāo)，并給出評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，才可以使云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能評(píng)測(cè)有章可循。

云存儲(chǔ)系統(tǒng)評(píng)測(cè)指標(biāo)體系涵蓋了各個(gè)層次，圖1給出了性能評(píng)測(cè)指標(biāo)體系的構(gòu)成圖。

從圖可以看出，指標(biāo)體系分為三個(gè)層次。

第一層，目標(biāo)層。該層在本圖中即為性能指標(biāo)體系，表明本評(píng)測(cè)體系是針對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能進(jìn)行評(píng)測(cè)的。

第二層，系統(tǒng)層。該層根據(jù)云存儲(chǔ)系統(tǒng)從上到下的層次關(guān)系，將性能指標(biāo)體系按層次進(jìn)行了分類。

第三層，指標(biāo)層。該層給出了各子系統(tǒng)層面需要完成的測(cè)試和得到的評(píng)測(cè)指標(biāo)，可用于對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行多個(gè)層次的性能測(cè)試。

本評(píng)測(cè)體系各層的評(píng)測(cè)既可單獨(dú)實(shí)施，也可結(jié)合起來作為一個(gè)整體來評(píng)測(cè)。例如，既可以單獨(dú)評(píng)測(cè)存儲(chǔ)設(shè)備的IOPS，也可以把IOPS和數(shù)據(jù)傳輸率結(jié)合起來評(píng)測(cè)存儲(chǔ)設(shè)備的性能，進(jìn)而判斷存儲(chǔ)設(shè)備是否使當(dāng)前云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能發(fā)揮最優(yōu)。

圖1 性能評(píng)測(cè)指標(biāo)

性能指標(biāo)說明

根據(jù)性能指標(biāo)體系，可以看出，云存儲(chǔ)系統(tǒng)不同的層次有不同的指標(biāo)，各個(gè)層次主要的指標(biāo)說明如表1所示。

實(shí)驗(yàn)分析

評(píng)測(cè)環(huán)境

基于云服務(wù)提供商的云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能需要對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行整體的評(píng)測(cè)，即從存儲(chǔ)設(shè)備層、基礎(chǔ)管理層、服務(wù)接口層和用戶訪問層分別進(jìn)行評(píng)測(cè)。評(píng)測(cè)目標(biāo)如圖2所示。

針對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的四個(gè)層次，逐層提出性能評(píng)測(cè)指標(biāo)，明確每個(gè)指標(biāo)的評(píng)測(cè)對(duì)象和評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，并給出確定可行的評(píng)測(cè)思路參考。通過逐層評(píng)測(cè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)性能瓶頸，有效的給各個(gè)角色及時(shí)反饋評(píng)測(cè)效果，幫助提升性能。

我們的云存儲(chǔ)系統(tǒng)是通過在本地搭建OpenStack Swift集群來實(shí)現(xiàn)，評(píng)測(cè)環(huán)境如圖3所示。

本系統(tǒng)由三臺(tái)PC機(jī)搭建，其中PC1安裝Keystone，作為OpenStack Swift認(rèn)證服務(wù)器，PC2 和PC3并列作為代理服務(wù)器和存儲(chǔ)服務(wù)器，且可以并行擴(kuò)展，詳細(xì)配置信息如表2所示。

表2 OpenStack Swift集群詳細(xì)配置信息

表1 云存儲(chǔ)系統(tǒng)各層次性能指標(biāo)說明

圖2 評(píng)測(cè)方案

圖3 OpenStack Swift集群部署

存儲(chǔ)設(shè)備層用IOmeter測(cè)試，為了對(duì)比分析，存儲(chǔ)設(shè)備分別用A和B進(jìn)行對(duì)比測(cè)試。其中，A設(shè)備是本機(jī)自帶的，B設(shè)備是8塊大小2T的希捷硬盤組成的RAID60組成的浪潮磁盤陣列。

存儲(chǔ)設(shè)備層測(cè)試

云存儲(chǔ)系統(tǒng)的存儲(chǔ)設(shè)備層主要是由磁盤陣列、服務(wù)器硬盤等物理設(shè)備組成，測(cè)試的主要性能指標(biāo)為IOPS和數(shù)據(jù)傳輸率。

IOPS測(cè)試

IOPS是指裸盤或者磁盤陣列提供給云存儲(chǔ)系統(tǒng)的邏輯盤在單位時(shí)間內(nèi)能夠處理的IO請(qǐng)求數(shù)，分為讀和寫兩個(gè)指標(biāo)，它反映了存儲(chǔ)設(shè)備控制器的性能。存儲(chǔ)設(shè)備IOPS的大小在最底層決定了系統(tǒng)整體的IOPS能力。實(shí)驗(yàn)中數(shù)據(jù)塊大小設(shè)置為512B。

在100% Read時(shí)，IOPS測(cè)試結(jié)果如圖4所示。

單獨(dú)觀察設(shè)備A或設(shè)備B的IOPS，會(huì)發(fā)現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)配置完全相同的連續(xù)測(cè)試的9組數(shù)據(jù)中，最大峰值和最小峰值差異較大，例如設(shè)備A的第2組數(shù)據(jù)和第7組數(shù)據(jù)，相差2000多，占到了平均值的50%。出現(xiàn)這種狀況，主要與存儲(chǔ)設(shè)備使用的IO調(diào)度策略、cache命中率，以及IOmeter具體實(shí)現(xiàn)相關(guān)，而IOmeter具體實(shí)現(xiàn)模擬了用戶操作，故用多次平均值來抵消這種影響。對(duì)比設(shè)備A與設(shè)備B的IOPS平均值，顯然單就此測(cè)試項(xiàng)目來看，設(shè)備B優(yōu)于設(shè)備A。

在100% Write時(shí)，IOPS測(cè)試結(jié)果如圖5所示。

由上圖知，在順序?qū)憯?shù)據(jù)方面，設(shè)備A的IOPS明顯優(yōu)于設(shè)備B，這與設(shè)備B使用RAID60有關(guān)，RAID60的缺點(diǎn)就是寫入速度很慢。因此，當(dāng)系統(tǒng)事務(wù)類型與此測(cè)試項(xiàng)目相似時(shí)，設(shè)備A明顯優(yōu)于設(shè)備B。

綜上所述，在數(shù)據(jù)塊大小恒定512B，全部順序讀與全部順序?qū)憰r(shí)，設(shè)備A與設(shè)備B各有所長，這就需要根據(jù)系統(tǒng)的事務(wù)類型更傾向于讀操作還是寫操作來進(jìn)行判斷。

圖4 100%Read時(shí)IOPS測(cè)試

圖5 100%Write時(shí)IOPS測(cè)試結(jié)果

數(shù)據(jù)傳輸率測(cè)試

存儲(chǔ)設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸率是指裸盤或者磁盤陣列提供給云存儲(chǔ)系統(tǒng)的邏輯盤在單位時(shí)間內(nèi)能夠傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，分為讀和寫兩個(gè)指標(biāo)。存儲(chǔ)設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸率在最底層限制了系統(tǒng)整體的數(shù)據(jù)傳輸率。

實(shí)驗(yàn)中數(shù)據(jù)塊大小設(shè)置為256KB。在100% Read時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸率測(cè)試結(jié)果如圖6所示。

由上圖可見，相同環(huán)境下，對(duì)于數(shù)據(jù)塊為256KB的順序讀，不同存儲(chǔ)設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸率不同。單就此測(cè)試項(xiàng)目來看，設(shè)備A略優(yōu)于設(shè)備B。

在100% Write時(shí)，測(cè)試結(jié)果如圖7所示。

由上圖可知，相同環(huán)境下，對(duì)于數(shù)據(jù)塊為256KB的順序?qū)?，不同存?chǔ)設(shè)備讀數(shù)據(jù)傳輸率不同。單就此測(cè)試項(xiàng)目來看，設(shè)備A優(yōu)于設(shè)備B。

綜上所述，本機(jī)存儲(chǔ)設(shè)備在讀寫數(shù)據(jù)傳輸率方面都優(yōu)于外接磁盤陣列。

基礎(chǔ)管理層測(cè)試

云存儲(chǔ)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理層即狹義的文件系統(tǒng)層，主要測(cè)試元數(shù)據(jù)吞吐率。

測(cè)試環(huán)境

基礎(chǔ)管理層測(cè)試環(huán)境如圖8所示。

測(cè)試中，主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)發(fā)送測(cè)試命令到各測(cè)試節(jié)點(diǎn)，并收集結(jié)果；各個(gè)測(cè)試節(jié)點(diǎn)分別負(fù)責(zé)通過網(wǎng)絡(luò)在NFS服務(wù)器提供的掛載點(diǎn)上生成負(fù)載；而NFS服務(wù)器負(fù)責(zé)給測(cè)試節(jié)點(diǎn)提供共用的NFS掛載點(diǎn)。

元數(shù)據(jù)吞吐率測(cè)試

基礎(chǔ)管理層元數(shù)據(jù)吞吐量主要是指云存儲(chǔ)系統(tǒng)所使用的文件系統(tǒng)在單位時(shí)間內(nèi)能夠操作的元數(shù)據(jù)量。通過測(cè)試存儲(chǔ)系統(tǒng)對(duì)元數(shù)據(jù)的處理速率，進(jìn)而衡量網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)系統(tǒng)對(duì)文件或目錄操作的支持能力。測(cè)試結(jié)果如表3所示。

圖6 100%Read時(shí)數(shù)據(jù)傳輸率測(cè)試

圖7 100%Write時(shí)數(shù)據(jù)傳輸率測(cè)試

表3 元數(shù)據(jù)吞吐率測(cè)試

從表3可見，當(dāng)數(shù)據(jù)塊大小不同時(shí)，相同元數(shù)據(jù)操作每秒執(zhí)行次數(shù)相差不大。一般來說，元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體大小隨數(shù)據(jù)大小變化不大，這也決定了元數(shù)據(jù)每秒操作數(shù)隨數(shù)據(jù)塊大小變化不大。

云存儲(chǔ)服務(wù)接口層測(cè)試

云存儲(chǔ)系統(tǒng)服務(wù)接口層把各種操作封裝成API接口，由服務(wù)接口層統(tǒng)一對(duì)外提供，該層主要測(cè)試數(shù)據(jù)傳輸率。

云存儲(chǔ)服務(wù)接口層數(shù)據(jù)傳輸率通過調(diào)用上傳下載API計(jì)算出數(shù)據(jù)傳輸率，進(jìn)而推導(dǎo)出文件的讀寫性能。

本測(cè)試旨在測(cè)試Swift數(shù)據(jù)傳輸率。我們針對(duì)特定文件，分別測(cè)試不同文件大小時(shí)，調(diào)用Swift的上傳下載API，通過運(yùn)行時(shí)間計(jì)算出數(shù)據(jù)傳輸率，分析網(wǎng)絡(luò)對(duì)讀寫性能的影響。測(cè)試中，文件格式為.doc。測(cè)試結(jié)果如圖9所示。

圖8 實(shí)驗(yàn)拓?fù)鋱D

圖9 數(shù)據(jù)傳輸率測(cè)試

從圖可以看出，Swift的上傳速率與文件大小正相關(guān)。同樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，文件越大，上傳速率越大。下載速率與文件大小關(guān)系不大，同樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，下載速率變化不大，浮動(dòng)在1M左右?？梢姡W(wǎng)絡(luò)對(duì)下載有一定的影響。

用戶訪問層測(cè)試

云存儲(chǔ)系統(tǒng)的用戶訪問層對(duì)外提供典型應(yīng)用服務(wù)，其性能通過測(cè)試不同文件類型、不同文件大小、不同時(shí)間點(diǎn)下目標(biāo)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的典型應(yīng)用的性能來測(cè)試。

典型應(yīng)用性能測(cè)試通過控制變量法測(cè)試，通過設(shè)計(jì)不同的變量變化來測(cè)試不同文件類型、不同文件大小以及不同時(shí)間點(diǎn)對(duì)目標(biāo)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能影響，從而尋找性能瓶頸。

不同文件類型測(cè)試

固定文件大小，變化文件類型，測(cè)試文件類型對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能的影響。實(shí)驗(yàn)中，文件大小設(shè)定為1286KB，針對(duì)不同文件類型，分別調(diào)用上傳下載API，運(yùn)行200次，用分段統(tǒng)計(jì)的方式，分別對(duì)比前25次、前50次等的平均值，測(cè)試結(jié)果如圖10和圖11所示。

從圖中可以看出，文件格式對(duì)讀寫性能有一定影響，其中寫性能高于讀性能。對(duì)于寫性能，文本文檔的速率小于圖形圖像和壓縮文本的速率。其中文本文件和視頻文件的上傳速率低于1M，而圖形圖像和壓縮包的上傳速率大于1M。對(duì)于讀性能，整個(gè)讀過程比較穩(wěn)定，文本文檔及圖形圖像的速率都遠(yuǎn)低于視頻文件的速率，且所有的下載速率都低于1M。

不同文件大小測(cè)試

固定文件類型，變化文件大小，測(cè)試文件大小對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能的影響。實(shí)驗(yàn)中，文件類型選用doc，文件大小依次增大，分別調(diào)用上傳下載API，運(yùn)行200次，用分段統(tǒng)計(jì)的方式，分別對(duì)比前25次、前50次等的平均值，

測(cè)試結(jié)果如圖上12和圖13所示。

圖10 文件類型VS上傳速率

圖11 文件類型VS下載速率

圖12 文件大小VS上傳速率

圖13 文件類型VS下載速率

從圖可以看出，文件大小對(duì)寫性能有較大影響。文件越大，寫性能越高，文件大小與寫速率成正比。文件大小對(duì)讀性能影響不大，小文件讀性能也可以很高，大文件讀性能也可以不高，一般讀性能在一個(gè)范圍浮動(dòng)。

不同時(shí)間點(diǎn)測(cè)試

圖14 不同時(shí)間VS上傳速率

圖15 不同時(shí)間VS下載速率

固定文件類型和文件大小，測(cè)試不同時(shí)間點(diǎn)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能，從而判斷網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能的影響。實(shí)驗(yàn)中，文件類型選用doc，文件大小設(shè)定為16MB，測(cè)試結(jié)果如圖14和圖15所示。

從圖可以看出，不同時(shí)間點(diǎn)的讀寫性能有一定的差異，但在一定范圍內(nèi)浮動(dòng)。其中，寫性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于從云端讀性能，寫性能在8M左右浮動(dòng)，讀性能在1M左右浮動(dòng)。

結(jié)束語

本文分析了云服務(wù)提供商的特點(diǎn)，搭建了OpenStack Swift本地云存儲(chǔ)系統(tǒng)，并從云服務(wù)商角度出發(fā)，針對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的四個(gè)層次分別在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行了測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，云存儲(chǔ)系統(tǒng)的各個(gè)層次都存在影響性能的因素，這些瓶頸為云存儲(chǔ)設(shè)備提供商和云存儲(chǔ)服務(wù)提供商提供了改進(jìn)參考依據(jù)。此外，用戶可以根據(jù)自己的需求橫向?qū)Ρ炔煌拼鎯?chǔ)系統(tǒng)的性能，根據(jù)自己的側(cè)重點(diǎn)選取最適合的云存儲(chǔ)系統(tǒng)。

齊嬋穎 李育超 房 謹(jǐn) 吳海東

中國飛行試驗(yàn)研究院

齊嬋穎（1990-）女，陜西西安人，碩士研究生，助理工程師，主要研究方向：數(shù)據(jù)管理。

10.3969/j.issn.1001-8972.2015.07.001