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NetApp artificial intelligence solutions
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Leistungsübersicht und -validierung in AWS

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Ein Kafka-Cluster mit der auf NetApp NFS montierten Speicherschicht wurde hinsichtlich seiner Leistung in der AWS-Cloud getestet. Die Benchmarking-Beispiele werden in den folgenden Abschnitten beschrieben.

Kafka in der AWS-Cloud mit NetApp Cloud Volumes ONTAP (Hochverfügbarkeitspaar und Einzelknoten)

Ein Kafka-Cluster mit NetApp Cloud Volumes ONTAP (HA-Paar) wurde hinsichtlich seiner Leistung in der AWS-Cloud getestet. Dieses Benchmarking wird in den folgenden Abschnitten beschrieben.

Architektonischer Aufbau

Die folgende Tabelle zeigt die Umgebungskonfiguration für einen Kafka-Cluster mit NAS.

Plattformkomponente Umgebungskonfiguration

Kafka 3.2.3

  • 3 x Tierpfleger – t2.small

  • 3 x Broker-Server – i3en.2xlarge

  • 1 x Grafana – c5n.2xlarge

  • 4 x Produzent/Verbraucher — c5n.2xlarge *

Betriebssystem auf allen Knoten

RHEL8.6

NetApp Cloud Volumes ONTAP Instanz

HA-Paarinstanz – m5dn.12xLarge x 2 Knoten Einzelknoteninstanz – m5dn.12xLarge x 1 Knoten

NetApp Cluster Volume ONTAP Setup

  1. Für das Cloud Volumes ONTAP HA-Paar haben wir zwei Aggregate mit jeweils drei Volumes auf jedem Aggregat auf jedem Speichercontroller erstellt. Für den einzelnen Cloud Volumes ONTAP -Knoten erstellen wir sechs Volumes in einem Aggregat.

    Dieses Bild zeigt die Eigenschaften von aggr3 und aggr22.

    Dieses Bild zeigt die Eigenschaften von aggr2.

  2. Um eine bessere Netzwerkleistung zu erzielen, haben wir Hochgeschwindigkeitsnetzwerke sowohl für das HA-Paar als auch für den einzelnen Knoten aktiviert.

    Dieses Bild zeigt, wie Hochgeschwindigkeitsnetzwerke aktiviert werden.

  3. Wir haben festgestellt, dass der ONTAP NVRAM mehr IOPS hatte, also haben wir die IOPS für das Cloud Volumes ONTAP Stammvolume auf 2350 geändert. Die Root-Volume-Festplatte in Cloud Volumes ONTAP hatte eine Größe von 47 GB. Der folgende ONTAP -Befehl gilt für das HA-Paar und der gleiche Schritt ist für den einzelnen Knoten anwendbar.

    statistics start -object vnvram -instance vnvram -counter backing_store_iops -sample-id sample_555
kafka_nfs_cvo_ha1::*> statistics show -sample-id sample_555
Object: vnvram
Instance: vnvram
Start-time: 1/18/2023 18:03:11
End-time: 1/18/2023 18:03:13
Elapsed-time: 2s
Scope: kafka_nfs_cvo_ha1-01
    Counter                                                     Value
    -------------------------------- --------------------------------
    backing_store_iops                                           1479
Object: vnvram
Instance: vnvram
Start-time: 1/18/2023 18:03:11
End-time: 1/18/2023 18:03:13
Elapsed-time: 2s
Scope: kafka_nfs_cvo_ha1-02
    Counter                                                     Value
    -------------------------------- --------------------------------
    backing_store_iops                                           1210
2 entries were displayed.
kafka_nfs_cvo_ha1::*>

    Dieses Bild zeigt, wie die Volume-Eigenschaften geändert werden.

Die folgende Abbildung zeigt die Architektur eines NAS-basierten Kafka-Clusters.

  • Berechnen. Wir haben einen Kafka-Cluster mit drei Knoten und einem Zookeeper-Ensemble mit drei Knoten verwendet, das auf dedizierten Servern ausgeführt wird. Jeder Broker verfügte über zwei NFS-Mount-Punkte zu einem einzelnen Volume auf der Cloud Volumes ONTAP Instanz über ein dediziertes LIF.

  • Überwachung. Wir haben zwei Knoten für eine Prometheus-Grafana-Kombination verwendet. Zum Generieren von Workloads haben wir einen separaten Cluster mit drei Knoten verwendet, der für diesen Kafka-Cluster produzieren und konsumieren konnte.

  • Lagerung. Wir haben eine HA-Pair-Cloud-Volumes ONTAP Instanz mit einem auf der Instanz gemounteten 6-TB-GP3-AWS-EBS-Volume verwendet. Anschließend wurde das Volume mit einem NFS-Mount zum Kafka-Broker exportiert.

Diese Abbildung zeigt die Architektur eines NAS-basierten Kafka-Clusters.

OpenMessage Benchmarking-Konfigurationen

  1. Für eine bessere NFS-Leistung benötigen wir mehr Netzwerkverbindungen zwischen dem NFS-Server und dem NFS-Client, die mit nconnect erstellt werden können. Mounten Sie die NFS-Volumes auf den Broker-Knoten mit der Option „nconnect“, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

    [root@ip-172-30-0-121 ~]# cat /etc/fstab
UUID=eaa1f38e-de0f-4ed5-a5b5-2fa9db43bb38/xfsdefaults00
/dev/nvme1n1 /mnt/data-1 xfs defaults,noatime,nodiscard 0 0
/dev/nvme2n1 /mnt/data-2 xfs defaults,noatime,nodiscard 0 0
172.30.0.233:/kafka_aggr3_vol1 /kafka_aggr3_vol1 nfs defaults,nconnect=16 0 0
172.30.0.233:/kafka_aggr3_vol2 /kafka_aggr3_vol2 nfs defaults,nconnect=16 0 0
172.30.0.233:/kafka_aggr3_vol3 /kafka_aggr3_vol3 nfs defaults,nconnect=16 0 0
172.30.0.242:/kafka_aggr22_vol1 /kafka_aggr22_vol1 nfs defaults,nconnect=16 0 0
172.30.0.242:/kafka_aggr22_vol2 /kafka_aggr22_vol2 nfs defaults,nconnect=16 0 0
172.30.0.242:/kafka_aggr22_vol3 /kafka_aggr22_vol3 nfs defaults,nconnect=16 0 0
[root@ip-172-30-0-121 ~]# mount -a
[root@ip-172-30-0-121 ~]# df -h
Filesystem                       Size  Used Avail Use% Mounted on
devtmpfs                          31G     0   31G   0% /dev
tmpfs                             31G  249M   31G   1% /run
tmpfs                             31G     0   31G   0% /sys/fs/cgroup
/dev/nvme0n1p2                    10G  2.8G  7.2G  28% /
/dev/nvme1n1                     2.3T  248G  2.1T  11% /mnt/data-1
/dev/nvme2n1                     2.3T  245G  2.1T  11% /mnt/data-2
172.30.0.233:/kafka_aggr3_vol1   1.0T   12G 1013G   2% /kafka_aggr3_vol1
172.30.0.233:/kafka_aggr3_vol2   1.0T  5.5G 1019G   1% /kafka_aggr3_vol2
172.30.0.233:/kafka_aggr3_vol3   1.0T  8.9G 1016G   1% /kafka_aggr3_vol3
172.30.0.242:/kafka_aggr22_vol1  1.0T  7.3G 1017G   1% /kafka_aggr22_vol1
172.30.0.242:/kafka_aggr22_vol2  1.0T  6.9G 1018G   1% /kafka_aggr22_vol2
172.30.0.242:/kafka_aggr22_vol3  1.0T  5.9G 1019G   1% /kafka_aggr22_vol3
tmpfs                            6.2G     0  6.2G   0% /run/user/1000
[root@ip-172-30-0-121 ~]#

  2. Überprüfen Sie die Netzwerkverbindungen in Cloud Volumes ONTAP. Der folgende ONTAP -Befehl wird vom einzelnen Cloud Volumes ONTAP Knoten verwendet. Derselbe Schritt gilt für das Cloud Volumes ONTAP HA-Paar.

    Last login time: 1/20/2023 00:16:29
kafka_nfs_cvo_sn::> network connections active show -service nfs* -fields remote-host
node                cid        vserver              remote-host
------------------- ---------- -------------------- ------------
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762628 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762629 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762630 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762631 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762632 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762633 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762634 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762635 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762636 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762637 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762639 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762640 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762641 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762642 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762643 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762644 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762645 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762646 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762647 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762648 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762649 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762650 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762651 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762652 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762653 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762656 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762657 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762658 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762659 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762660 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762661 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762662 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762663 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762664 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762665 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762666 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762667 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762668 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762669 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762670 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762671 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762672 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.72
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762673 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762674 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762676 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.121
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762677 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762678 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
kafka_nfs_cvo_sn-01 2315762679 svm_kafka_nfs_cvo_sn 172.30.0.223
48 entries were displayed.
 
kafka_nfs_cvo_sn::>

  3. Wir verwenden folgende Kafka server.properties in allen Kafka-Brokern für das Cloud Volumes ONTAP HA-Paar. Der log.dirs Die Eigenschaft ist für jeden Broker unterschiedlich und die übrigen Eigenschaften sind für alle Broker gleich. Für Broker1 ist die log.dirs Der Wert lautet wie folgt:

    [root@ip-172-30-0-121 ~]# cat /opt/kafka/config/server.properties
broker.id=0
advertised.listeners=PLAINTEXT://172.30.0.121:9092
#log.dirs=/mnt/data-1/d1,/mnt/data-1/d2,/mnt/data-1/d3,/mnt/data-2/d1,/mnt/data-2/d2,/mnt/data-2/d3
log.dirs=/kafka_aggr3_vol1/broker1,/kafka_aggr3_vol2/broker1,/kafka_aggr3_vol3/broker1,/kafka_aggr22_vol1/broker1,/kafka_aggr22_vol2/broker1,/kafka_aggr22_vol3/broker1
zookeeper.connect=172.30.0.12:2181,172.30.0.30:2181,172.30.0.178:2181
num.network.threads=64
num.io.threads=64
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
replica.fetch.max.bytes=524288000
background.threads=20
num.replica.alter.log.dirs.threads=40
num.replica.fetchers=20
[root@ip-172-30-0-121 ~]#

    • Für Broker2 ist die log.dirs Der Eigenschaftswert lautet wie folgt:

      log.dirs=/kafka_aggr3_vol1/broker2,/kafka_aggr3_vol2/broker2,/kafka_aggr3_vol3/broker2,/kafka_aggr22_vol1/broker2,/kafka_aggr22_vol2/broker2,/kafka_aggr22_vol3/broker2

    • Für Broker3 ist die log.dirs Der Eigenschaftswert lautet wie folgt:

      log.dirs=/kafka_aggr3_vol1/broker3,/kafka_aggr3_vol2/broker3,/kafka_aggr3_vol3/broker3,/kafka_aggr22_vol1/broker3,/kafka_aggr22_vol2/broker3,/kafka_aggr22_vol3/broker3

  4. Für den einzelnen Cloud Volumes ONTAP -Knoten: Der Kafka servers.properties ist das gleiche wie für das Cloud Volumes ONTAP HA-Paar, außer der log.dirs Eigentum.

    • Für Broker1 ist die log.dirs Der Wert lautet wie folgt:

      log.dirs=/kafka_aggr2_vol1/broker1,/kafka_aggr2_vol2/broker1,/kafka_aggr2_vol3/broker1,/kafka_aggr2_vol4/broker1,/kafka_aggr2_vol5/broker1,/kafka_aggr2_vol6/broker1

    • Für Broker2 ist die log.dirs Der Wert lautet wie folgt:

      log.dirs=/kafka_aggr2_vol1/broker2,/kafka_aggr2_vol2/broker2,/kafka_aggr2_vol3/broker2,/kafka_aggr2_vol4/broker2,/kafka_aggr2_vol5/broker2,/kafka_aggr2_vol6/broker2

    • Für Broker3 ist die log.dirs Der Eigenschaftswert lautet wie folgt:

      log.dirs=/kafka_aggr2_vol1/broker3,/kafka_aggr2_vol2/broker3,/kafka_aggr2_vol3/broker3,/kafka_aggr2_vol4/broker3,/kafka_aggr2_vol5/broker3,/kafka_aggr2_vol6/broker3

  5. Die Arbeitslast im OMB ist mit den folgenden Eigenschaften konfiguriert: (/opt/benchmark/workloads/1-topic-100-partitions-1kb.yaml) .

    topics: 4
partitionsPerTopic: 100
messageSize: 32768
useRandomizedPayloads: true
randomBytesRatio: 0.5
randomizedPayloadPoolSize: 100
subscriptionsPerTopic: 1
consumerPerSubscription: 80
producersPerTopic: 40
producerRate: 1000000
consumerBacklogSizeGB: 0
testDurationMinutes: 5

    Der messageSize kann je nach Anwendungsfall unterschiedlich sein. In unserem Leistungstest haben wir 3K verwendet.

    Wir haben zwei verschiedene Treiber, Sync oder Throughput, von OMB verwendet, um die Arbeitslast auf dem Kafka-Cluster zu generieren.

    • Die für die Sync-Treibereigenschaften verwendete YAML-Datei lautet wie folgt (/opt/benchmark/driver- kafka/kafka-sync.yaml) :

      name: Kafka
driverClass: io.openmessaging.benchmark.driver.kafka.KafkaBenchmarkDriver
# Kafka client-specific configuration
replicationFactor: 3
topicConfig: |
  min.insync.replicas=2
  flush.messages=1
  flush.ms=0
commonConfig: |
  bootstrap.servers=172.30.0.121:9092,172.30.0.72:9092,172.30.0.223:9092
producerConfig: |
  acks=all
  linger.ms=1
  batch.size=1048576
consumerConfig: |
  auto.offset.reset=earliest
  enable.auto.commit=false
  max.partition.fetch.bytes=10485760

    • Die für die Durchsatztreibereigenschaften verwendete YAML-Datei lautet wie folgt (/opt/benchmark/driver- kafka/kafka-throughput.yaml) :

      name: Kafka
driverClass: io.openmessaging.benchmark.driver.kafka.KafkaBenchmarkDriver
# Kafka client-specific configuration
replicationFactor: 3
topicConfig: |
  min.insync.replicas=2
commonConfig: |
  bootstrap.servers=172.30.0.121:9092,172.30.0.72:9092,172.30.0.223:9092
  default.api.timeout.ms=1200000
  request.timeout.ms=1200000
producerConfig: |
  acks=all
  linger.ms=1
  batch.size=1048576
consumerConfig: |
  auto.offset.reset=earliest
  enable.auto.commit=false
  max.partition.fetch.bytes=10485760

Testmethodik

  1. Ein Kafka-Cluster wurde gemäß der oben beschriebenen Spezifikation mit Terraform und Ansible bereitgestellt. Terraform wird verwendet, um die Infrastruktur mithilfe von AWS-Instanzen für den Kafka-Cluster aufzubauen, und Ansible baut den Kafka-Cluster darauf auf.

  2. Mit der oben beschriebenen Workload-Konfiguration und dem Sync-Treiber wurde eine OMB-Workload ausgelöst.

    Sudo bin/benchmark –drivers driver-kafka/kafka- sync.yaml workloads/1-topic-100-partitions-1kb.yaml

  3. Mit dem Throughput-Treiber wurde eine weitere Workload mit derselben Workload-Konfiguration ausgelöst.

    sudo bin/benchmark –drivers driver-kafka/kafka-throughput.yaml workloads/1-topic-100-partitions-1kb.yaml

Beobachtung

Zum Generieren von Workloads wurden zwei verschiedene Treibertypen verwendet, um die Leistung einer auf NFS laufenden Kafka-Instanz zu vergleichen. Der Unterschied zwischen den Treibern liegt in der Log-Flush-Eigenschaft.

Für ein Cloud Volumes ONTAP HA-Paar:

  • Gesamtdurchsatz, der durchgängig vom Sync-Treiber generiert wird: ~1236 MBps.

  • Gesamtdurchsatz, der für den Durchsatztreiber generiert wurde: Spitze ~1412 MBps.

Für einen einzelnen Cloud Volumes ONTAP Knoten:

  • Gesamtdurchsatz, der durchgängig vom Sync-Treiber generiert wird: ~ 1962 MBps.

  • Gesamtdurchsatz, der vom Durchsatztreiber generiert wird: Spitze ~1660 MBps

Der Sync-Treiber kann einen konsistenten Durchsatz generieren, da Protokolle sofort auf die Festplatte geschrieben werden, während der Throughput-Treiber Durchsatzschübe generiert, da Protokolle in großen Mengen auf die Festplatte geschrieben werden.

Diese Durchsatzzahlen werden für die jeweilige AWS-Konfiguration generiert. Bei höheren Leistungsanforderungen können die Instanztypen hochskaliert und für bessere Durchsatzzahlen weiter optimiert werden. Der Gesamtdurchsatz oder die Gesamtrate ist die Kombination aus Produzenten- und Verbraucherrate.

Hier werden vier verschiedene Diagramme präsentiert. CVO-HA-Paar-Durchsatztreiber. CVO-HA-Paar-Sync-Treiber. CVO-Einzelknoten-Durchsatztreiber. CVO-Einzelknoten-Sync-Treiber.

Überprüfen Sie unbedingt den Speicherdurchsatz, wenn Sie ein Durchsatz- oder Synchronisierungstreiber-Benchmarking durchführen.

Dieses Diagramm zeigt die Leistung in Bezug auf Latenz, IOPS und Durchsatz.