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  • 2009 年 2 月 17 日
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Linux : ハードウエアRAID vs ソフトウエアRAID

昔は、SCSIならAdaptecの2015や2010。IDEならiodataのdelta2あたりをつかっておけば、いざっていうときは、RAIDカードを撤去してマザー直指しで復旧作業が出来ました。

しかし、昨今のHardware RAID カードは、メーカー独自フォーマットが主流となってしまいました。その影響で、サーバメンテナンス業者は、

  • ＲＡＩＤカードが壊れると、そのハードディスクは、マザーに直接指しても全く読めないハードディスクになってしまう。
  • ＲＡＩＤカードが製造中止になるとかなりまずい。
  • 緊急時に別マシンで複製したりバックアップからリカバリーしたりするにも常に同じＲＡＩＤカード環境がないと作業が出来ない。

というリスクが伴います。

それでは、LinuxのSoftwareRAIDにしたら?という話になります。

ハードウエアRAID vs ソフトウエアRAID。

この論議を机上論で行うとハードウエアＲＡＩＤに軍配があがるのですが、実際の泥臭い現場の状況からすると、ハードウエアＲＡＩＤは結構痛い目に会うことが多いのは事実だと思います。これまで１４年間。数百台のサーバを作り最後まで看取ってきましたが、ハードウエアＲＡＩＤのホットスワップで得た恩恵の回数と、ＲＡＩＤカードを使った事によるトラブルに巻き込まれた回数とあまり変わらないように思います。やはりシステムの摂理として、シンプルなのが一番で、複雑になればなるほど事故も増加します。

そこで、システムが冗長化になっていれば、ホットスワップが出来ないＳｏｆｔｗａｒｅＲＡＩＤの方がメリットが多いのではないか？という切り口から、いまさらながら、ハードウエアRAID vs ソフトウエアRAIDのスピードテストを行ってみました。速度さえトントンであれば、この際、ハードウエアRAIDを捨てるのも現場的にはありかと思ったからです。

結果は、以下の通り。弊社ではこれを機会に冗長化してあるシステムにおいて、ハードウエアＲＡＩＤはやめる事にしようと思います。

■測定環境

マザーボード Super X5DPR-8G2+
CPU Intel(R) Xeon(TM) CPU 2.40GHz x 2
メモリ 2GB
ハードウエア RAIDカード 3ware 8006-2LP
ハードディスク ST31000333AS x 2
OS CentOS 4
データベース PostgreSQL 8.1

■ 測定結果

以下SW=Software RAID, HW=Hardware RAID。水色が勝者。

▼bonnie++

○アクセス速度

Sequential Output Sequential Input Random Sequential Create Random Create
Per Chr Block Rewrite Per Chr Block Seeks Create Read Delete Create Read Delete
K/sec K/sec K/sec K/sec K/sec /sec /sec /sec /sec /sec /sec /sec
SW 29738 76693 28425 26180 63601 387.5 33087 211403 35711 34286 273394 35336
SW(-n 256) 29221 76877 28401 26384 62070 377.2 19978 200433 509 11538 252888 266
HW 27081 57677 22943 25966 56936 379.2 29879 N/A N/A N/A N/A 32170
HW(-n 256) 27983 56850 23303 24297 54209 352.6 19401 194718 715 11494 246347 377

○CPU使用率

Sequential Output Sequential Input Random Sequential Create Random Create
Per Chr Block Rewrite Per Chr Block Seeks Create Read Delete Create Read Delete
%CP %CP %CP %CP %CP %CP %CP %CP %CP %CP %CP %CP
SW 97 44 11 78 10 1 97 100 100 99 100 100
SW(-n 256) 95 45 11 79 10 1 70 100 2 40 99 1
HW 89 32 9 75 10 1 90 N/A N/A N/A N/A 98
HW(-n 256) 91 31 9 70 9 1 70 99 2 41 99 1

▼pgbench

○条件

transaction type: TPC-B (sort of)
scaling factor: 100
number of clients: 50
number of transactions per client: 200
number of transactions actually processed: 10000/10000

○結果

SW 123.03785 tps
HW 95.591599 tps