Considérations sur les performances

Cette page vous explique comment configurer votre environnement Google Cloud Managed Lustre pour obtenir les meilleures performances.

Pour consulter les chiffres de performances spécifiques à chaque niveau de performances, consultez Niveaux de performances.

Performances après l'augmentation de la capacité

L'augmentation de la capacité de stockage d'une instance existante augmente son débit et ses IOPS maximaux, et éventuellement ses performances de métadonnées.

Les performances de débit de lecture s'améliorent progressivement à mesure que de nouvelles données sont écrites et redistribuées dans l'espace de stockage supplémentaire. Les performances du débit en écriture augmentent immédiatement.

Remarque : Les performances des métadonnées peuvent ne pas augmenter si l'augmentation de la capacité n'a pas entraîné un débit provisionné supplémentaire de 72 Gbit/s.

Utilisation élevée de la capacité

Lorsque l'utilisation de la capacité de stockage d'une instance atteint 90%, ses performances peuvent être réduites. Envisagez d'augmenter la capacité de votre instance Managed Lustre. Vous devrez peut-être demander un quota supplémentaire avant l'expansion.

Si des erreurs No space left on device s'affichent, mais que votre instance indique une capacité restante, consultez Erreurs No space left on device.

Unité de transmission maximale (MTU) du réseau VPC

Lorsque vous créez votre réseau VPC, définir la valeur de mtu (unité de transmission maximale, ou la taille du plus grand paquet IP pouvant être transmis sur ce réseau) sur la valeur maximale autorisée de 8 896 améliore les performances jusqu'à 10% par rapport à la valeur par défaut de 1 460 octets.

Vous pouvez afficher la valeur MTU actuelle de votre réseau à l'aide de la commande suivante :

gcloud compute networks describe NETWORK_NAME --format="value(mtu)"

La valeur MTU d'un réseau peut être modifiée après la création du réseau, mais il y a des points importants à prendre en compte. Pour en savoir plus, consultez Modifier la MTU d'un réseau.

Types de machines Compute Engine

Le débit du réseau peut être affecté par le type de machine que vous choisissez. En général, pour obtenir le meilleur débit :

• Augmenter le nombre de vCPU La bande passante de sortie maximale par instance est généralement de 2 Gbit/s par processeur virtuel, jusqu'au maximum du type de machine.
• Sélectionnez une série de machines compatible avec des limites d'entrée et de sortie plus élevées. Par exemple, les instances C2 avec mise en réseau Tier_1 acceptent une bande passante de sortie allant jusqu'à 100 Gbit/s. Les instances C3 avec mise en réseau Tier_1 acceptent jusqu'à 200 Gbit/s.
• Activez les performances réseau Tier_1 par VM avec des types de machines plus grands.
• Utilisez la carte d'interface réseau virtuelle Google (gVNIC). gVNIC est la seule option pour les types de machines de génération 3 et ultérieurs. gVNIC est obligatoire lorsque vous utilisez la mise en réseau Tier_1.

Pour en savoir plus, consultez Bande passante réseau.

Configuration de plusieurs cartes d'interface réseau

En utilisant la fonctionnalité multirail intégrée de Lustre, les clients peuvent répartir le trafic réseau sur plusieurs cartes d'interface réseau (multi-NIC). Cela permet d'agréger la bande passante pour saturer les instances Managed Lustre à haute capacité.

Pour configurer plusieurs cartes d'interface réseau, vous devez :

• Sélectionnez un type de machine avec plusieurs cartes d'interface réseau physiques.
• Créez un sous-réseau pour chaque carte d'interface réseau et attribuez chaque carte à son sous-réseau.
• Suivez la procédure multi-NIC lorsque vous vous connectez depuis Compute Engine ou GKE.

Vérifier l'équilibrage du trafic

Une fois que vous avez configuré plusieurs cartes d'interface réseau, vérifiez que les données sont correctement équilibrées.

Compute Engine

Vérifiez l'équilibrage des données directement sur la VM en surveillant les interfaces réseau configurées (par exemple, eth0 et eth1) à l'aide de nload tout en générant du trafic vers le backend Managed Lustre :

nload -m eth0 eth1

Dans une configuration multi-NIC réussie, les débits sortants doivent être à peu près équivalents sur toutes les interfaces configurées.

GKE

Vérifiez que le trafic réseau de votre charge de travail est équilibré sur plusieurs cartes d'interface réseau en déployant un pod de débogage réseau temporaire sur le nœud où votre charge de travail est planifiée :

1. Identifiez le nœud sur lequel votre charge de travail est planifiée :

   kubectl get pod POD_NAME -o wide
   

   Remplacez POD_NAME par le nom de votre pod. Dans le résultat de la commande, notez le nom dans la colonne NODE.

2. Lancez le débogueur réseau sur ce nœud :

   kubectl run multi-nic-debug --rm -i --tty --image=nicolaka/netshoot \
     --overrides='{"spec": {"hostNetwork": true, "nodeSelector": {"kubernetes.io/hostname": "NODE_NAME"}, "tolerations": [{"key": "nvidia.com/gpu", "operator": "Exists", "effect": "NoSchedule"}]}}' \
     -- /bin/bash -c "apk update && apk add nload && nload -m eth0 eth1"
   

   Remplacez NODE_NAME par le nom du nœud de l'étape précédente.

3. Dans le résultat, analysez les débits binaires de la colonne Sortant pour eth0 et eth1. Si la configuration réussit, les débits sont à peu près équivalents. Le résultat ressemble à ce qui suit :

   Device eth0 [10.1.0.50] (1/2):
   ==========================================================================
   Incoming:                               Outgoing:
   Curr: 1.63 MBit/s                       Curr: 1.46 GBit/s
   Avg: 1.60 MBit/s                        Avg: 1.44 GBit/s
   Min: 1.40 MBit/s                        Min: 1.25 GBit/s
   Max: 1.64 MBit/s                        Max: 1.47 GBit/s
   Ttl: 590.94 GByte                       Ttl: 405.19 GByte
   
   Device eth1 [172.16.15.5] (2/2):
   ==========================================================================
   Incoming:                               Outgoing:
   Curr: 1.64 MBit/s                       Curr: 1.47 GBit/s
   Avg: 1.62 MBit/s                        Avg: 1.44 GBit/s
   Min: 1.42 MBit/s                        Min: 1.26 GBit/s
   Max: 1.66 MBit/s                        Max: 1.47 GBit/s
   Ttl: 587.68 GByte                       Ttl: 406.36 GByte
   

4. Quittez le débogueur en appuyant sur Ctrl+C.

Mesurer les performances d'un seul client

Remarque : Si vous mesurez les performances d'un seul client à l'aide d'un type de machine Compute Engine puissant (par exemple, c4-standard-192 avec la mise en réseau Tier_1 (qui accepte une bande passante de sortie réseau pouvant atteindre 200 Gbit/s), vous ne pourrez peut-être pas utiliser toute la bande passante réseau si vous utilisez également une petite instance Managed Lustre. Une configuration à si petite échelle n'est pas courante dans les charges de travail réelles. Bien qu'il soit possible de configurer le client Compute Engine pour obtenir de meilleures performances, il est recommandé d'utiliser une instance Lustre gérée suffisamment grande pour fournir au moins deux fois plus de débit que la bande passante de sortie réseau du client Compute Engine.

Pour tester les performances de lecture et d'écriture à partir d'un seul client Compute Engine, utilisez l'outil en ligne de commande fio (Flexible I/O tester).

1. Installez fio :

   Rocky 8

   sudo dnf install fio -y
   

   Ubuntu 20.04 et 22.04

   sudo apt update
   sudo install fio
   

2. Exécutez la commande suivante :

   fio --ioengine=libaio --filesize=32G --ramp_time=2s \
   --runtime=5m --numjobs=16 --direct=1 --verify=0 --randrepeat=0 \
   --group_reporting --directory=/lustre --buffer_compress_percentage=50 \
   --name=read --blocksize=1m --iodepth=64 --readwrite=read
   

L'exécution du test prend environ cinq minutes. Une fois l'opération terminée, les résultats s'affichent. Selon votre configuration, vous pouvez vous attendre à un débit allant jusqu'à la vitesse réseau maximale de votre VM et à des milliers d'IOPS par Tio.