记得去年在美国举行2014秋季IDF期间，存储圈内一位英文好的首席专家曾表示：在中国办的IDF上讲的内容，基本就是半年前美国讲过的那些，没啥新东西。

我觉得也有些例外的情况，那就是Intel在这半年之中发布了新产品。比如当年第一代Xeon E5——毕竟IDF上讲的都是公开的东西，像PCIe(最早叫过3GIO，还有人记得这个名字吗?)之类的规范、标准可以预热宣传，但具体产品是不能在这个场合上提前泄露的。

所以，在本届IDF之前我查看技术课程目录时，就多长了个心眼——有哪些新鲜东西?我看到了不久前正式发布的Xeon Processor D相关的课程，这款BGA封装的SoC处理器已经不再需要PCH南桥，特别适合存储控制器这样的嵌入式平台设计。然而，当我在今天下班再次刷新IDF网页时，却看不到这一节课程了??

类似消失的情况，好像还有一节ServerSAN相关的。

从去年春季IDF开始，Intel就将主办地从持续了多年的北京搬到深圳，意图也很明显——Intel近几年的战略重点在移动端，无论平板还是手机处理器，这些产品的制造集中于广东。另一方面，企业级市场Intel绝对优势，而且服务器和存储在中国市场的所占全球的比例，显然不如个人消费产品(毕竟十几亿人摆在那里)。

我无意猜测Xeon D等技术课程由于什么原因被取消，只能对此表示遗憾!毕竟它应该是本届IDF数据中心特别是存储领域为数不多的新内容。

吐槽归吐槽，技术的东西还是要写。我就给大家分享下今天看pdf资料的心得，其中也加入了我尘封多年的测试结果，作为一个花絮吧。

数据中心SSD市场分析、Intel要退出?

这张slide列出了2014年第四季度调研报告中的3项数字：服务器内配置的SSD数量——到2018年之前预计增长幅度略有放缓;平均容量上升则比较快——增幅比硬盘快，这里得益于半导体制程的发展和3D NAND闪存等技术;但数据中心级SSD的价格不断走低——2014年已经开始降到每GB 1美元以下，我觉得这个应该针对DC S3500这类出货量最大的SATA型号——也是Intel目前占优的领域，PCIe Flash还没有这么便宜。

尽管在单季度11亿美金的市场中总共占据了40%，但这两天我还是听到Intel可能要退出SSD领域的传言。是三星发起价格战了?还是美光要自己玩?

掷色子理论：队列深度与IOPS不是完全线性

这张的slide提到了“色子理论”。我想了一种比较极端的情况，如果掷2枚硬币(因为只有2个面)，那么它们不同面朝上的平均比例正好是50%。当闪存颗粒的数量为6时，并发的6个随机IO操作平均只能命中其中4个，而达不到理想中的完全并发效果。

上面这个图表只是一个理论的假设，NAND并发达到50时，IOPS就会达到单个NAND的50倍吗?

实测情况是，这条“加载曲线”在队列深度(也就是主机访问并发度)256时才达到单个NAND颗粒50倍左右的IOPS，而50队列深度实际产生的并发效果约等于32。

这里开始告诉大家“防忽悠”了，SSD厂商宣传的最高IOPS一般都是用各种极限测试方法压出来的，而更多典型应用发生在1-64队列深度这个区间。

那么以上2种SSD哪个更好呢，如果只看厂商给的spec数字应该是绿色曲线的高，而大部分实际应用中蓝色表现应该更好吧。

如上表，Hadoop、TPC-C、HPC以及ZFS文件系统写日志等产生的队列深度都不算高(10以内最多);只有TPC-H例外，甚至有相当一部分比例达到260以上。

平均延时与最大延时

队列深度增长，带来的一个副作用就是延时的上升。SSD在这方面不是明显优于硬盘吗?这并不代表在所有特定环境下SSD都能100%满足延时需求，反而由于写放大/垃圾回收带来的抖动引入了需要关注的新参数。

这里我列出一个几年前测试机械硬盘的情况，2.5寸的希捷Savvio 15K.2已经超出了人们一般的经验值——15000转硬盘180 IOPS，因为它的纯机械平均访问时间已经低于5ms(平均寻道+旋转等待)。我们可以通过队列深度(而不是短击)来将它的IOPS提高到500以上——尽管没有SSD颗粒并发度的效果好，但代价是延时以接近1倍的幅度不断翻番，实际环境中20ms以上许多应用已经无法接受了。

更多的NCQ优化硬盘寻道的原理在这里不详细讨论，留给大家思考吧，我们还是回过头来看SSD。

前面只列出了平均延时，而最大延时在许多情况下也会影响用户体验。闪存在这方面的一致性就没有硬盘好了，还记得Oracle的redo log吗?

举个例子，某SSD的IOPS稳定性很好，队列深度64时稳定在20万，但响应时间无法控制到这个水平——如右图，90%以上在1ms以内，大约99.99999%在10ms以内，但还是有极少的比例超过了10ms。

当队列深度增加到128，只有大约99.999%的I/O延时在10ms以内，这一点比64队列深度差了2个数量级。

现在回到前面那2款对比的SSD，我理解是在A表现更出色的区域，由于绿色曲线(SSD A)达到同样IOPS需要更高的队列深度，所以延时就相应更高;反之亦然。

读写混合效应：实测低于理论

真实应用下往往不是100%读或者写，而是混合访问。我们看到这款SSD在队列深度较低时写IOPS比读高，应该是写缓存的作用，一定程度上触发了NAND颗粒的并行操作。

以这个简单的公式计算混合IOPS可以吗?当然不行，因为70%的读操作要“等待”那30%的写操作按比例地完成。

这个公式应该是对的，然而实际情况就是这样吗?

答案是No，实测结果低于前面的2条曲线，大概是SSD的闪存读写操作之间有一些干扰吧。