מידע על Hyperdisk Throughput

במאמר הזה מתוארים המאפיינים של Hyperdisk Throughput. ‫Hyperdisk Throughput מתאים במיוחד לעומסי עבודה של ניתוח נתונים שרגישים לעלויות, ודורשים קצב העברת נתונים של עד 2,400MiB לשנייה לכל נפח. הוא מתאים גם לעומסי עבודה שמשתמשים בקלט/פלט רציף ובבלוקים גדולים.

מידע נוסף על Hyperdisk ועל סוגים אחרים של Hyperdisk זמין במאמר מידע על Hyperdisk.

אפשר לציין קצב העברה של עד 2,400 MiB/s לנפח Hyperdisk Throughput אחד. אי אפשר להקצות רמת IOPS, אבל כל MiB/s של הקצאת משאבים לפי התפוקה שנקבעה מגיע עם 4 IOPS, עד 9,600 IOPS.
ל-Hyperdisk Throughput יש פרופיל זמן אחזור שדומה לאחסון שמבוסס על דיסק קשיח, עם זמן אחזור ממוצע של 10 עד 30 מילישניות לקריאה.

כדי ליצור נפח Hyperdisk Throughput חדש, קראו את המאמר יצירת נפח Hyperdisk.

תרחישים לדוגמה

‫Hyperdisk Throughput מתאים לתרחישי השימוש הבאים:

  • עומסי עבודה של ניתוח נתונים כמו Kafka ו-Hadoop
  • אחסון קר
  • כונני נתונים לעומסי עבודה שרגישים לעלויות

תמיכה בסדרת מכונות

אפשר להשתמש ב-Hyperdisk Throughput עם סדרות המכונות הבאות. אי אפשר להשתמש ב-Hyperdisk Throughput במכונות ללא מערכת הפעלה, חוץ ממכונות ללא מערכת הפעלה מסוג C4D ו-A4X Max.

מגבלות על צירוף נפחי Hyperdisk Throughput למכונות מהדור הרביעי

אם יוצרים נפח Hyperdisk Throughput ומצרפים אותו למכונה מהדור הרביעי, כמו C4, ‏ C4A או N4, אפשר לצרף את הנפח הזה רק למכונות אחרות מהדור הרביעי.

אם מחברים נפח Hyperdisk Throughput למכונה מהדור הראשון, השני או השלישי, אי אפשר לחבר אותו למכונה מהדור הרביעי. לעומת זאת, אי אפשר לצרף לסוגי מכונות אחרים אמצעי אחסון של Hyperdisk Throughput שצורפו למכונות מהדור הרביעי. במקרים כאלה, צריך ליצור נפח Hyperdisk Throughput חדש מנפח Hyperdisk Throughput קיים, ואז לצרף את הנפח החדש למכונה.

לדוגמה, אם מנתקים נפח Hyperdisk Throughput ממכונה מסוג C4, אי אפשר לחבר אותו למכונה מסוג G2. צריך ליצור נפח חדש של Hyperdisk Throughput.

כדי ליצור נפח חדש של Hyperdisk Throughput מנפח קיים, פועלים לפי השלבים שמפורטים במאמר שינוי הסוג, המיקום או המיקום הפיזי של דיסק, או משתמשים בפקודה gcloud compute disks convert.

מידע על ביצועים שהוקצו

אתם לא חייבים להקצות ביצועים כשאתם יוצרים נפחי Hyperdisk. אם לא תקצו ביצועים, Compute Engine ייצור את אמצעי האחסון עם ערכי ברירת מחדל שתוכלו לשנות בהמשך. לפרטים על ערכי ברירת המחדל, ראו ערכי ברירת המחדל של IOPS וקצב העברה.

אם אתם יודעים מהם צורכי הביצועים שלכם, אתם יכולים לציין את מגבלות ה-IOPS וקצב הנתונים של נפח Hyperdisk Throughput כשאתם יוצרים את הנפח, ולשנות את הערכים שהוקצו אחרי שאתם יוצרים את הנפח. אי אפשר לציין רמת IOPS או קצב העברת נתונים בלי לציין גודל.

מגבלות גודל וביצועים

המגבלות הבאות חלות על ערכי הגודל וקצב הנתונים שאפשר לציין לנפח Hyperdisk Throughput.

  • גודל: 2 TiB עד 32 TiB. גודל ברירת המחדל הוא 2 TiB.
  • קצב העברת נתונים: 20 עד 2,400 MiB/s, עם ההגבלות הבאות:
    • קצב העברה מינימלי: קצב ההעברה שהוקצה צריך להיות לפחות פי 5 מגודל הנפח ב-TiB, אבל לא פחות מ-20MiB לשנייה.
    • קצב העברה מקסימלי: הקצאת משאבים לפי התפוקה שנקבעה יכולה להיות לכל היותר פי 90 מגודל הנפח ב-TiB, ועד למקסימום של 2,400MiB לשנייה. דוגמאות מופיעות במאמר מגבלות על הקצאת משאבים לפי התפוקה שנקבעה.
  • ‫IOPS: אי אפשר לציין מגבלת IOPS לנפחי Hyperdisk Throughput. במקום זאת, ה-IOPS שהוקצו תלויים בהקצאת המשאבים לפי התפוקה שנקבעה. כל נפח של Hyperdisk Throughput מוקצה עם 4‎ IOPS לכל MiB לשנייה של קצב העברת נתונים, עד למקסימום של 9,600‎ IOPS.

מגבלות על הקצאת משאבים לפי התפוקה שנקבעה

בטבלה הבאה מפורטות מגבלות קצב העברת הנתונים שאפשר להגדיר לנפחי אחסון בגדלים נפוצים. אם הגודל לא מופיע ברשימה, אפשר להשתמש בנוסחה הבאה כדי לחשב את הערכים המותרים, כאשר x הוא גודל הנפח ב-TiB:

  • קצב העברת נתונים מינימלי שניתן להגדיר: MAX (20, 5x)
  • קצב העברת נתונים מקסימלי שאפשר להגדיר: MIN (90x, 2400)
גודל (TiB) קצב העברת נתונים מינימלי (MiB לשנייה) קצב העברת נתונים מקסימלי (MiB לשנייה)
2 20 180
5 25 450
10 50 900
27 135 2,400
32 160 2,400

ערכי ברירת המחדל של הגודל, ה-IOPS וקצב הנתונים

אם לא תציינו ערך של גודל או קצב העברת נתונים כשאתם יוצרים נפח Hyperdisk Throughput,‏ Compute Engine יקצה ערכי ברירת מחדל.

גודל ברירת המחדל של נפחי Hyperdisk Throughput הוא 2 TiB.

קצב העברת הנתונים ו-IOPS שמוגדרים כברירת מחדל מבוססים על הנוסחאות הבאות, כאשר x הוא גודל אמצעי האחסון ב-TiB.

  • קצב העברת נתונים שמוגדר כברירת מחדל: MIN (90x, 2,400) MiB/s
  • ברירת המחדל של IOPS: 4t, כאשר t הוא ברירת המחדל של קצב העברת הנתונים. אי אפשר להגדיר ישירות את מגבלת ה-IOPS.

שינוי הביצועים שהוקצו או הגודל

אפשר לשנות את הגודל שהוקצה כל 6 שעות ואת קצב העברת הנתונים כל 4 שעות. במאמר שינוי הגודל והביצועים שהוקצו של נפח Hyperdisk מוסבר איך משנים את הגודל או הביצועים.

מגבלות הביצועים של Hyperdisk Throughput כשמצרפים אותו למכונה

בקטע הזה מפורטות מגבלות הביצועים של Hyperdisk Throughput. אפשר לציין קצב העברה של עד 2,400 MiB/s לנפח Hyperdisk Throughput אחד. אי אפשר להקצות רמת IOPS, אבל כל MiB/s של הקצאת משאבים לפי התפוקה שנקבעה מגיע עם 4 IOPS, עד 9,600 IOPS.

בקטע הזה מפורטים הביצועים המקסימליים שאפשר להשיג בנפחי Hyperdisk Throughput לכל מכונה נתמכת. הביצועים של נפח Hyperdisk Throughput שמחובר למכונה לא יכולים לחרוג מהמגבלות של סוג המכונה. מגבלות הביצועים משותפות גם לכל נפחי ה-Hyperdisk Throughput שמחוברים לאותו מכונה, בלי קשר לביצועים שהוקצו לכל נפח.

שיפור הביצועים באמצעות כמה אמצעי אחסון של Hyperdisk Throughput

במכונות מסוימות אפשר לחרוג מהביצועים המקסימליים של נפח Hyperdisk Throughput יחיד – ‎2,400 MiB/s. כדי להגיע למגבלות הגבוהות האלה, צריך לצרף למכונה כמה נפחי Hyperdisk Throughput.

אם מגבלת הביצועים של מכונה בטבלה הבאה חורגת מ-‎2,400 MiB/s, המכונה יכולה להגיע למגבלה הזו רק אם מחברים כמה נפחי Hyperdisk Throughput. לדוגמה, מגבלת הביצועים של מכונה מסוג a3-*-8g שמשתמשת בנפחי Hyperdisk Throughput היא ‎3,000 MiB/s. לכן, כדי להגיע לנפח של 3,000MiB/s, צריך לצרף למכונה לפחות שני נפחי Hyperdisk Throughput.

מגבלות הביצועים חלות גם על סוגי מכונות בהתאמה אישית.

סוג המכונה של המכונה הווירטואלית מספר מקסימלי של פעולות קלט/פלט לשנייה (IOPS) קצב העברת נתונים מקסימלי (MiB לשנייה)
A3 (A3+H100)
a3-*-1g 4,800 1,200
a3-*-2g 9,600 2,400
a3-*-4g 9,600 2,400
a3-*-8g 12,000 3,000
A4X Max
a4x-maxgpu-4g-metal 40,000 10,000
C3
c3-*-4 960 240
c3-*-8 3,200 800
c3-*-22 4,800 1,200
c3-*-44 7,200 1,800
c3-*-88 9,600 2,400
c3-*-176 19,200 4,800
C3D
c3d-*-4 960 240
c3d-*-8 3,200 800
c3d-*-16 4,800 1,200
c3d-*-30 7,200 1,800
c3d-*-60 9,600 2,400
c3d-*-90 9,600 2,400
c3d-*-180 9,600 2,400
c3d-*-360 9,600 2,400
C4 1
‫c4-*-21 1,600 400
‫c4-*-41 1,600 400
‫c4-*-81 3,200 800
‫c4-*-161 4,000 1,000
‫c4-*-241 4,800 1,200
‫c4-*-321 6,400 1,600
‫c4-*-481 9,600 2,400
‫c4-*-641 12,800 3,200
‫c4-*-961 20,000 5,000
‫c4-*-1441 20,000 5,000
‫c4-*-1921 40,000 10,000
‫c4-*-2881 40,000 10,000
C4A
c4a-*-1 1,600 400
c4a-*-2 3,200 800
c4a-*-4 3,200 800
c4a-*-8 4,000 1,000
c4a-*-16 6,400 1,600
c4a-*-32 9,600 2,400
c4a-*-48 13,200 3,300
c4a-*-64 17,600 4,400
c4a-*-72 20,000 5,000
c4a-*-96-metal 20,000 5,000
C4D
c4d-*-2 1,600 400
c4d-*-4 1,600 400
c4d-*-8 3,200 800
c4d-*-16 4,800 1,200
c4d-*-32 6,400 1,600
c4d-*-48 6,400 1,600
c4d-*-64 9,600 2,400
c4d-*-96 12,500 3,125
c4d-*-192 25,000 6,250
c4d-*-384 50,000 12,500
c4d-*-384-metal 40,000 10,000
C4N
c4n-*-2 3,200 800
c4n-*-4 3,200 800
c4n-*-8 6,400 1,600
c4n-*-16 11,200 2,800
c4n-*-24 12,800 3,200
c4n-*-48 25,000 6,250
c4n-*-96 40,000 10,000
c4n-*-192 80,000 20,000
G2
g2-standard-4 960 240
g2-standard-8 3,200 800
g2-standard-12 3,200 800
g2-standard-16 4,800 1,200
g2-standard-24 4,800 1,200
g2-standard-32 7,200 1,800
g2-standard-48 9,600 2,400
g2-standard-96 9,600 2,400
G4
g4-standard-6 1,600 400
g4-standard-12 3,200 800
g4-standard-24 4,800 1,200
g4-standard-48 6,400 1,600
g4-standard-96 11,200 2,800
g4-standard-192 19,200 4,800
g4-standard-384 40,000 10,000
H3
h3-standard-88 960 240
M3
m3-*-32 7,200 1,800
m3-*-64 9,600 2,400
m3-*-128 9,600 2,400
M4N 1,2
‫m4n-*-21 3,200 800
‫m4n-*-41 3,200 800
‫m4n-*-81 3,600 900
‫m4n-*-161 7,200 1,800
‫m4n-*-281 12,500 3,125
‫m4n-*-321 14,400 3,600
‫m4n-*-561 25,000 6,250
‫m4n-*-641 28,800 7,200
‫m4n-*-1121 40,000 10,000
m4n-*-2241,2 80,000 20,000
N2
n2-*-2 800 200
n2-*-4 960 240
סוגי N2 בהתאמה אישית עם 6 מעבדי vCPU 960 240
n2-*-8 3,200 800
סוגי N2 בהתאמה אישית עם 10 עד 14 מעבדי vCPU 3,200 800
n2-*-16 4,800 1,200
סוגי N2 בהתאמה אישית עם 18 עד 30 מעבדי vCPU 4,800 1,200
n2-*-32 7,200 1,800
סוגי N2 בהתאמה אישית עם 36 עד 44 מעבדי vCPU 7,200 1,800
n2-*-48 9,600 2,400
סוגי N2 בהתאמה אישית עם 52 עד 60 מעבדי vCPU 9,600 2,400
n2-*-64 12,000 3,000
סוגי N2 בהתאמה אישית עם 68 עד 76 מעבדי vCPU 12,000 3,000
n2-*-80 12,000 3,000
n2-*-96 12,000 3,000
n2-*-128 9,600 2,400
N2D
n2d-*-2 800 200
n2d-*-4 960 240
n2d-*-8 3,200 800
n2d-*-16 4,800 1,200
n2d-*-32 7,200 1,800
n2d-*-48 9,600 2,400
n2d-*-64 9,600 2,400
n2d-*-80 9,600 2,400
n2d-*-96 9,600 2,400
n2d-*-128 9,600 2,400
n2d-*-224 9,600 2,400
N4
n4-*-2 960 240
n4-*-4 960 240
סוגי N4 בהתאמה אישית עם 6 יחידות vCPU 960 240
n4-*-8 1,920 480
סוגי N4 בהתאמה אישית עם 10 עד 14 מעבדי vCPU 1,920 480
n4-*-16 4,800 1,200
סוגי N4 בהתאמה אישית עם 18 עד 30 מעבדי vCPU 4,800 1,200
n4-*-32 6,400 1,600
סוגי N4 בהתאמה אישית עם 34 עד 46 מעבדי vCPU 6,400 1,600
n4-*-48 9,600 2,400
סוגי N4 בהתאמה אישית עם 50 עד 62 מעבדי vCPU 9,600 2,400
n4-*-64 9,600 2,400
סוגי N4 בהתאמה אישית עם 66 עד 78 מעבדי vCPU 9,600 2,400
n4-*-80 9,600 2,400
N4A
n4a-*-1 960 240
n4a-*-2 960 240
סוגי מכונות N4A בהתאמה אישית עם 3 מעבדי vCPU 960 240
n4a-*-4 960 240
סוגי N4A בהתאמה אישית עם 5 עד 7 מעבדי vCPU 960 240
n4a-*-8 1,920 480
סוגי N4A בהתאמה אישית עם 9 עד 15 מעבדי vCPU 1,920 480
n4a-*-16 4,800 1,200
סוגי N4A בהתאמה אישית עם 17 עד 31 מעבדי vCPU 4,800 1,200
n4a-*-32 6,400 1,600
סוגי N4A בהתאמה אישית עם 33 עד 47 מעבדי vCPU 6,400 1,600
n4a-*-48 9,600 2,400
סוגי N4A בהתאמה אישית עם 49 עד 63 מעבדי vCPU 9,600 2,400
n4a-*-64 9,600 2,400
N4D
n4d-*-2 960 240
n4d-*-4 960 240
n4d-*-8 1,920 480
n4d-*-16 4,800 1,200
n4d-*-32 6,400 1,600
n4d-*-48 9,600 2,400
n4d-*-64 9,600 2,400
n4d-*-80 9,600 2,400
n4d-*-96 9,600 2,400
T2D
t2d-*-1 800 200
t2d-*-2 800 200
t2d-*-4 960 240
t2d-*-8 3,200 800
t2d-*-16 4,800 1,200
t2d-*-32 7,200 1,800
t2d-*-48 9,600 2,400
t2d-*-60 9,600 2,400
X5
x5-*-688-metal 80,000 20,000
x5-*-1376-metal 80,000 20,000
x5-*-2064-metal 80,000 20,000
Z3
z3-*-8 3,200 800
z3-*-14 3,200 800
z3-*-16 3,200 800
z3-*-22 4,800 1,200
z3-*-32 4,800 1,200
z3-*-44 7,200 1,800
z3-*-88 9,600 2,400
z3-*-176 9,600 2,400
Z4D 1
‫z4d-*-81 3,200 800
‫z4d-*-161 4,800 1,200
‫z4d-*-321 8,400 2,100
‫z4d-*-481 12,800 3,200
‫z4d-*-641 16,800 4,200
‫z4d-*-961 25,000 6,250
‫z4d-*-1921 50,000 12,500
z4d-*-3841,2 100,000 25,000
z4d-*-384-metal1,2 100,000 25,000
Z4M 1
‫z4m-*-161 6,400 1,600
‫z4m-*-321 8,400 2,100
‫z4m-*-481 12,500 3,125
z4m-*-1921,2 50,000 12,500
z4m-*-192-metal1,2 50,000 12,500

‫1 מציע גם ביצועים במצב יציב. מידע נוסף זמין במאמר מגבלות הביצועים של סוגי מכונות עם ביצועים במצב יציב.
2 ביצועי הדיסק של סוג המכונה הזה מבוססים על 2 כרטיסי רשת פיזיים לכל מכונה. ‫Compute Engine ממפה באופן אוטומטי דיסקים מצורפים לכרטיס רשת פיזי, בסדר סיבובי מאוזן.

הגנה מפני אסונות לנפחי Hyperdisk Throughput

אתם יכולים לגבות נפח של Hyperdisk Throughput באמצעות תמונות מצב רגילות. תמונות מצב מגבות את הנתונים בנפח Hyperdisk Throughput בנקודת זמן מסוימת.

רפליקציה בין אזורים (zone)

אמצעי האחסון של Hyperdisk Throughput הם תמיד אזוריים, ואי אפשר לשכפל אותם לאזור אחר. כדי לשכפל נתונים לאזור אחר באותו מחוז, צריך להשתמש בנפחי Hyperdisk Balanced High Availability.

זמינות אזורית של Hyperdisk Throughput

‫Hyperdisk Throughput זמין בכל האזורים.

מאגרי אחסון של Hyperdisk Throughput

אתם יכולים להשתמש ב-Hyperdisk Throughput Storage Pools כדי לפשט את התכנון, להימנע מהקצאת יתר של נפח אחסון ולהפחית את העלויות. במאגרי Hyperdisk Throughput Storage Pool אתם יכולים לרכוש נפח אחסון ב-Hyperdisk Throughput בכמות גדולה. מידע נוסף זמין במאמר מידע על מאגרי אחסון ב-Hyperdisk.

תמחור

החיוב הוא על הגודל הכולל שהוקצה ועל קצב הנתונים של נפחי Hyperdisk Throughput, עד שמוחקים אותם. אתם מחויבים גם אם אמצעי האחסון לא מחובר לאף מכונה, או אם המכונה מושעית או נעצרת. למידע נוסף, ראו תמחור דיסקים.

מגבלות

  • אמצעי האחסון של Hyperdisk Throughput הם אזוריים, ואפשר לגשת אליהם רק מהאזור שבו הם נוצרו.
  • אי אפשר ליצור תמונת מכונה מנפח Hyperdisk Throughput.
  • אי אפשר ליצור קובץ snapshot מיידי מנפח Hyperdisk Throughput.
  • אי אפשר להשתמש בנפחי Hyperdisk Throughput כדיסקי אתחול.
  • אפשר לשנות את הגודל של נפח Hyperdisk Throughput כל 6 שעות. אפשר לשנות את קצב העברת הנתונים כל 4 שעות.
  • כדי להשתמש ב-Hyperdisk Throughput עם מכונות N4,‏ C4 או C4A, קראו את המאמר מגבלות על צירוף נפחי Hyperdisk Throughput למכונות N4,‏ C4 או C4A.

המאמרים הבאים