基于计算存储技术的SSD正逐渐成为主流。本文将以透明压缩为例，展示如何对类似的新功能进行基准测试。
1. 什么是透明压缩？
透明压缩在某些工作负载中可以像“加速器”一样发挥作用，这似乎有些反直觉。不过，如果您了解闪存内部的运作原理，就能说得通了。
透明压缩可以在写入数据时对其进行压缩，在读取数据时再将其解压缩，而这些操作都是在SSD内部完成的，主机并不需要进行任何操作。
通过透明压缩技术减少向Flash写入的活动，可以带来以下几点好处：
- 提高随机写性能，随着持续随机写入IOPS的增加，存储设备能够在单位时间内处理更多的随机写入操作；
- 降低写入对读取的干扰，改善混合工作负载的读取尾延迟；
- 降低写入数据时所带来的写放大现象，提高耐用性，延长了SSD的使用寿命。
2. 透明压缩是如何工作的？
数据只需一定程度的可压性，在使用透明压缩功能时，就能够带来明显的性能和耐用性提升。而当压缩比超过一定阈值时（2:1及更高），数据压缩所带来的性能收益会逐渐减弱。
透明压缩的另一个好处是有效地增加了SSD的OP（over-provisioning）。市场上SSD产品容量一般分为7% OP的“读密集型”和28% OP的“写密集型”（例如3.2TB和3.84TB），它们之间只有20%的可用空间差别。因此，因此，当将“读密集型”的硬盘进行1.2:1的数据压缩时，可以将其变成“写密集型”的硬盘。
此外，通常情况下，通过使用 Huffman 编码技术，还可以进一步压缩已经经过LZ4（或 Snappy）压缩的数据，压缩比可以达到20%左右。
3. ScaleFlux 计算存储SSD的容量是多少？
如果数据可以压缩，我们就可以将多余的空间返还给主机。通过使用 NVMe Thin Provisioning功能集，我们可以设置命名空间的（Namespace）大小大于实际 SSD 的物理容量，也就是说，让主机认为命名空间的大小更大，而实际使用的物理空间不变。物理空间的利用情况将在命名空间使用字段中报告，并由主机监视。这不会影响性能的提升。举例来说，如果数据平均压缩比为2:1，那么我们可以将容量从3.84TB扩展到6.2TB，并且仍能保持28%OP的性能水平。
4. 为了获得最佳效果，需要重点关注混合读/写负载和延迟
在对带有透明压缩功能的SSD进行基准测试时，我们会选择混合读写工作负载。我们根据不同压缩级别下存储的数据的延迟和IOPS结果来评估性能，这些压缩级别介于不可压缩和约2.5:1可压缩比之间。如果数据还可以进一步压缩，那么压缩比例更高的数据应该被用于扩展存储容量。简而言之，我们在压缩率和性能之间进行权衡，以达到最佳的性价比。
比如我们有一个测试，在测试中我们会不断增加随机写的数量，同时最大化读取性能。
在图表中，ScaleFlux的曲线为红色，另一个Gen4 SSD的曲线为蓝色。实线表示“读取IOPS”，虚线表示“已实现的写入IOPS”。随着尝试写入的IOPS增加，我们的读取性能受到的影响要小得多，并且我们还可以继续线性扩展写入IOPS。
如果您的工作负载无法利用压缩技术，这时该如何评估固态硬盘的性能呢？如果数据不可压缩，则数据将绕过压缩功能，直接写入固态硬盘。这种情况下，我们与市场上领先的Gen4 NVMe SSD的性能相当。因此，数据的可压缩性只会带来额外的好处，而不会对性能造成任何负面影响。
5. 最佳测试方法
在测试ScaleFlux 计算存储SSD容量时，您可能需要下载最新版本的 nvme-cli https://github.com/linux-nvme/nvme-cli 。该版本包含了我们的最新插件，可以轻松地报告SSD上的写放大和总体压缩比(nvme sfx /dev/nvme… smart-log-add).
此外，我们的 FIO 测试环境也可以在 GitHub 上找到 https://github.com/kpmckay/fio-scripts 其中包括一些突出性能优势的测试（包括上面图表中的数据）。READ ME 中还提供了一个表格，可以将 FIO 设置与实际硬盘的压缩比进行对应。
您也可以直接点击 申请测试demo
关于ScaleFlux:
ScaleFlux成立于2014年，是大规模部署计算存储的领导者，提供企业级计算存储芯片解决方案，其硬件计算加速引擎极大优化了NVMe SSD，提升了存储的能力。有效加速应用程序并优化数据中心、企业和边缘网络的基础设施资源。