Was bedeutet die Leistungsgröße IOPS bei Speichergeräten?

Wenn Sie die Einführung von Speicherlösungen in Erwägung ziehen, werden Sie häufig auf den Begriff “IOPS” auf den Webseiten und in den Katalogen von Speicheranbietern stoßen. Beispielsweise finden Sie auf der Webseite der NetApp All-Flash-Array-Serie AFF800 die Angabe, dass sie auf bis zu „4.000.000 IOPS skalierbar“ ist.

Wenn Sie einen Ihrer Ingenieure nach IOPS fragen, könnten Sie als Antwort erhalten: „IOPS steht für 'Input/Output Operations Per Second' und bezieht sich auf die Anzahl der Input- und Output-Operationen, die pro Sekunde verarbeitet werden können.“

Obwohl dies eine grundlegende Erklärung ist, ist sie nicht sehr detailliert. Es bleibt unklar, wie IOPS die Speicherleistung beeinflusst.

In diesem Artikel möchten wir Ihnen daher einen detaillierteren Einblick in das Thema IOPS geben. Für diejenigen, die genau verstehen möchten, wie diese Leistungsgröße die Produktwahl beeinflusst, bietet dieser Beitrag wertvolle Einblicke.

Das Akronym 'IO' in IOPS steht für Input und Output. Was bedeuten diese Begriffe genau?

Einfach ausgedrückt beziehen sich diese auf die Datenoperationen „Schreiben“ und „Lesen“.

Input bedeutet in diesem Kontext „Dateneingabe“, also das Schreiben von Daten von einem Systemserver auf einen Speicher. Output bedeutet „Datenausgabe“, also das Lesen von Daten aus einem Speicher, wenn ein Systemserver auf diese zugreift oder sie auf einen anderen Speicher überträgt.

Dabei müssen mehrere Aspekte beachtet werden:

Zum einen beziehen sich Input und Output nur auf die einzelnen Aktionen des Schreibens und Lesens, nicht aber auf den gesamten Prozess. Wenn Daten von einem Server auf einen Speicher geschrieben und später von dort wieder gelesen werden, besteht dieser Prozess aus zwei getrennten I/O-Operationen - einmal Input, einmal Output.

Darüber hinaus sind Input- und Output-Daten streng voneinander zu unterscheiden. Unter Input-Daten versteht man ausschließlich Daten, die in einen Speicher hineingeschrieben werden. Als Output-Daten bezeichnet man demgegenüber nur solche Daten, die von einem Speicher ausgelesen werden.

Diese begrifflichen Unterscheidungen sind wichtig, um IOPS als Metrik für E/A-Leistungen (Eingabe und Ausgabe) einzuordnen und korrekt zu verstehen. Nur wenn Input und Output klar definiert sind, lässt sich anhand der IOPS-Zahl die Leistungsfähigkeit eines Speichersystem für Schreib- und Leseanfragen angemessen bewerten.

Jetzt, da wir die Bedeutung von Input und Output kennen, lassen Sie uns noch einmal genau definieren, was IOPS bedeutet.

IOPS misst die Anzahl der Ein-/Ausgaben, die ein Speichersystem pro Sekunde verarbeiten kann. Hierbei werden typischerweise nur einzelne sequentielle Lese- und Schreiboperationen gezählt, da diese für die meisten Workloads ausschlaggebend sind.

Komplexere, zufällige Zugriffsmuster fließen in die IOPS-Berechnung in der Regel nicht mit ein, da ihre Latenz und Bandbreite stärker variieren. Dennoch geben IOPS auf sequentielle Operationen bereits einen guten Anhaltspunkt für die grundlegende E/A-Leistungsfähigkeit.

Je niedriger die durchschnittliche Latenz eines Systems bei Lese- und Schreibvorgängen ist, desto höher sind in der Regel auch die erreichbaren IOPS-Werte. Bei einer Latenz von 1 Mikrosekunde könnten theoretisch bis zu 1 Million IOPS (1.000 kIOPS) erzielt werden. In der Praxis hängen die tatsächlichen IOPS-Werte jedoch auch von weiteren Faktoren wie der Workload-Verteilung, dem Caching-Verhalten und der parallelen Ausführung von Operationen ab.

Für datenintensive Anwendungen wie Online-Transaktions-Datenbanken ist eine IOPS-Rate von mehreren zehntausend nötig, um eine reibungslose Verarbeitung auf Enterprise-Niveau zu ermöglichen.

Disk-Drives, oder HDDs, sind mechanisch und erreichen bei einer Umdrehungsgeschwindigkeit von 15.000 RPM maximal etwa 210 IOPS. Allerdings haben sie den Vorteil, vergleichsweise günstig in der Anschaffung zu sein und große Datenmengen aufnehmen zu können. Deshalb werden sie häufig als Massenspeicher in Servern oder Backup-Lösungen eingesetzt.

Im Gegensatz dazu verwenden Flash-Speicher, wie SSDs, elektronische Chips zur Datenspeicherung und erreichen deutlich höhere IOPS-Werte, oft über 50.000, was sie erheblich leistungsfähiger macht als HDDs. Dafür sind sie in der Anschaffung teurer. Ihr Vorteil liegt in der hohen Geschwindigkeit, weshalb sie sich besonders für Einsatzbereiche mit hohen Lese-/Schreibanforderungen wie Betriebssysteme oder Datenbankserver eignen.

Insgesamt bieten HDDs und SSDs jeweils spezifische Vor- und Nachteile in Bezug auf Kosten, Kapazität und Leistung.

Ein Beispiel: Das NetApp AFF kann bis zu 4 Millionen IOPS erreichen, was die Herausforderungen von Performance-Engpässen effektiv eliminiert.

Hohe IOPS-Werte verbessern nicht nur die Systemleistung, sondern auch die Produktivität, indem sie schnelle Datenzugriffe und Verarbeitung ermöglichen. Dies reduziert die Betriebskosten, da weniger Speicherkapazität für dieselbe Leistung benötigt wird, was auch die Kosten für Einrichtung und Energie senkt.

Schnelle Speichermedien wie SSDs ermöglichen Anwendungen eine raschere Beantwortung von Anfragen. Dadurch wird die User Experience in verschiedenen Szenarien verbessert. Beispielsweise kann eine virtuelle Desktop-Infrastruktur (VDI) bei guter IOPS-Leistung Bedienfehler vermeiden und Endanwender zufriedenstellen. Auch Datenbanken, die auf Transaktionsverarbeitung ausgelegt sind, profitieren von geringeren Latenzen, da weniger Nutzer auf eine Antwort warten müssen.

Durch kürzere Verarbeitungszeiten lassen sich Arbeitsabläufe beschleunigen. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter verbringen weniger Zeit im Leerlauf und können ihre Kapazitäten für produktivere Tätigkeiten nutzen. So verbessert die Speicherleistung indirekt die Produktivität einer Organisation.

Zusätzlich ist der Platzbedarf geringer, da weniger redundante Daten auf langsameren Medien vorgehalten werden müssen. So kann beispielsweise durch den Einsatz von All-Flash-Arrays der physische Speicherplatz reduziert werden. Dies schenkt beträchtliche Einsparungen bei Anschaffung, Kühlung, Strom und Wartung der Infrastruktur.

Auch in Rechenzentren führen Flash-Speicher zu einer höheren Konsolidierungs- und Auslastungsrate der Server, da Anwendungen sich Mittel wie CPU, RAM und IOPS besser teilen können. So können Betreiber mit der gleichen Hardware-Investition eine größere Workload bewältigen.

Der Stromverbrauch verteilt sich bei Flash-Systemen zudem auf mehr Nutzlast. HDD-Systeme müssen die Rotationsmechanik bewegen, was viel Energie frisst, vor allem wenn sie nur Teil der Daten lesen. Flash hingegen liest selektiv nur die benötigten Datenblöcke aus.

Insgesamt führen schnellere Speicherlösungen also zu einer Steigerung der Ressourceneffizienz. Neben der Performance-Verbesserung für Anwender sparen Unternehmen so Betriebskosten in Form von geringerem Platz- und Energiebedarf. Die Amortisationszeiten für den Einsatz leistungsstarker Flash-Arrays werden immer kürzer, sodass sich die Anschaffung für viele Workloads durch die niedrigeren Folgekosten bereits nach 1-2 Jahren rechnet.

IOPS ist ein entscheidender Leistungsindikator für Speichersysteme. Bei der Auswahl von Speicherprodukten ist es jedoch wichtig, die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendungen zu berücksichtigen und Produkte entsprechend zu testen.

Die richtige Speicherlösung hängt vom individuellen Workload und den Geschäftszielen eines jeden Unternehmens ab. Flash-Speicher bieten in vielen Fällen klare Vorteile in Bezug auf Performance und Effizienz. Bevor Sie sich jedoch für ein Flash-Array entscheiden, sollten Sie dessen Fähigkeiten genau testen und Ihre konkreten IOPS-Anforderungen ermitteln.

Auch hybride Lösungen aus Flash und HDD können eine optimale Balance schaffen. Vertrauen Sie auf die Expertise Ihres Storage-Anbieters, um die für Sie ideale Konfiguration zu finden. Nur so können Sie die volle Leistungsfähigkeit Ihrer Infrastruktur ausschöpfen und Ihre Digitale Transformation vorantreiben. Der Einsatz der richtigen Speichertechnologie ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für effiziente und produktive IT-Systeme in der modernen, datengetriebenen Arbeitswelt.

Dieser Artikel wurde ursprünglich bis August 2023 im Storage Channel veröffentlicht und hier für Sie neu aufgelegt.