Тестируем производительность распределенных систем хранения данных
Базы данных, системы хранения

Доклад принят в Программу конференции
Parallels

Программ-менеджер SDS-продукта Parallels Cloud Storage.
Начал работу в компании Parallels еще во время учебы в Новосибирском Государственном Университете. За годы работы в Parallels прошел путь от стажера до менеджера продуктов. С 2009 года занимался производительностью хостинговой панели - Parallels Plesk. С 2011 отвечал за производительность продуктов серверной виртуализации. С 2013 года занимаюсь развитием распределенной системы хранения данных - Parallels Cloud Storage.

Тестируем производительность распределённых систем, Александр Киров (Parallels) from Ontico

Тезисы

Software Defined Storage (SDS) – сейчас одно из самых модных направлений на рынке. В процессе работы над собственным хранилищем данных мы узнали много интересного (и ценного) об архитектурах SDS, чем и поделимся в докладе. Эти знания необходимы для правильного анализа производительности SDS, чтобы понимать, на каких уровнях работают кеши, почему “sync” – это очень дорогая операция, где могут быть ограничения, и что в действительности влияет на производительность. Подробно поговорим о самой методологии тестирования.
Стоит еще отметить, что некоторые SDS решения в погоне за производительностью забывают о главном, ради чего они используются. SDS, в первую очередь, должны НАДЕЖНО ХРАНИТЬ данные. Поэтому мы обязательно затронем тему консистентности данных и надежности их хранения.

Другие доклады секции
Базы данных, системы хранения

Tokutek
ГАИШ МГУ, «Интаро-Софт»
«Перкона» (Percona)
Tokutek
«Перкона» (Percona)
Норси-транс
EnterpriseDB
Mail.Ru Group
MongoDB