ScaleIO与XtremSW Cache如何集成呢?

在ScaleIO上, XtremSW Cache主要有两种部署方式:

把XtremSW Cache在每台server的内部用作cache - 在ScaleIO Data Server(SDS)下做cache. 这个和传统的SAN世界中的VNX Fast cache或VMAX cache的概念差不多.
把XtremSW Cache用在应用程序端作cache - 在ScaleIO Data Client(SDC)下做cache. 这个在概念上与数据中心里的server side caching差不多.

Caching inside each server (caching below the SDS)

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这么配置的优势如下:

数据一致性更佳: 对于数据共享要求较高的应用程序来说, 数据一致性至关重要. 如果有一片数据被一台Applicaiton Host改掉了, 与此同时这环境中的另一台host正在修改共享存储上的相同的这一片数据. 这种情形会导致数据毁坏和各种各样的不一致. 把XtremCache放在SDS下面, 我们就可以在不冒这种风险的前提下进行加速了, 如此就获得了一致性.
不存在冷缓存(cold cache): 由于缓存是在存储端而不是应用程序端进行的,缓存是不会被应用程序主机的failover所影响. 所以, 也就不会有冷缓存需要"预热"(warm up)的时间了, 所以性能也就更加稳定. 有很多环境中failover是的确会发生的, 不光是由于出错(failure),(可以被认为是较少发生的情况), 还有主要是为了负载均衡做的failover. 在ScaleIO控制的节点集群中, 这就很有关系了, 因为scaleIO中的计算资源被赋予计算任务是很有弹性的.
缓存会有更好的利用率: 通过把缓存部署在每个节点的SDS之下, 我们生成了一个很大的共享的缓存层, 从而cluster中的所有的应用程序都可以使用cache了. 比如说你有20个节点, 有20个不同的应用程序, 有20块350GB的XtremCache卡. 你一共有7 TB的flash 缓存. 有些应用程序缓存会用的多一些, 有些由于需求少,所以比较少的缓存就可以满足它了 - 这都跟应用程序的数据集的大小有关. 通过在每台server中设置缓存, 你得到了一个7 TB的flash cache可以被动态的分派给需要的用户. 所以, 对于活跃的需要消耗上TB的缓存的应用程序, 这可以极大地提高缓存的命中率和整体性能.

Application side caching (caching above the SDC)

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缓存仅被部署在某台applicaiton server下, 如此配置的优势如下:

性能: 如果环境对于磁盘延迟非常敏感(零点几毫秒的提高就能明显的体现出来), 那么这种部署方式就比较合适了, 因为数据比较靠近应用, 缓存并不会消耗网络带宽.
部署考虑: 这种部署的颗粒度更细. 如果仅有某几个应用需要加速, 那么部署XtremCache专门加速某几台虚机就可以了. 而且这里也没有前面提到的一致性问题.
数据一致: 缓存卡的软件必须支持对data corruption的保护, XtremCache是有原生支持的(支持Oracle RAC, 和active / passive clusters 诸如MSCS, VCS 或 native Linux clustering).

总之, 要么Xtrem卡部署在SDS之下, 要么部署在SDC之上. 部署在SDS之下, ScaleIO是知晓Xtrem卡的存在的; 部署在SDC之上, 那么这就跟ScaleIO没啥关系了, 没有ScaleIO的时候怎么样, 还是怎么样.