Mengoptimalkan performa penyimpanan

Last reviewed 2023-07-14 UTC

Dokumen di Framework Arsitektur Google Cloud ini memberikan rekomendasi untuk membantu Anda mengoptimalkan performa resource penyimpanan di Google Cloud.

Cloud Storage

Bagian ini memberikan praktik terbaik untuk membantu mengoptimalkan performa operasi Cloud Storage Anda.

Menilai performa bucket

Menilai performa bucket Cloud Storage Anda menggunakan perintah gsutil perfdiag . Perintah ini menguji performa bucket yang ditentukan dengan mengirimkan serangkaian permintaan baca dan tulis yang berisi berbagai ukuran file. Anda dapat menyesuaikan pengujian agar cocok dengan pola penggunaan aplikasi. Gunakan laporan diagnostik yang dihasilkan oleh perintah untuk menetapkan ekspektasi performa dan mengidentifikasi potensi bottleneck.

Meng-cache objek yang sering diakses

Guna memperbaiki latensi baca untuk objek yang sering dan dapat diakses oleh publik, Anda dapat mengonfigurasi objek tersebut untuk di-cache. Meskipun caching dapat meningkatkan kinerja, konten usang dapat disajikan jika cache memiliki versi lama dari suatu objek.

Menskalakan permintaan secara efisien

Seiring peningkatan rasio permintaan untuk bucket, Cloud Storage secara otomatis meningkatkan kapasitas I/O untuk bucket dengan mendistribusikan beban permintaan ke beberapa server. Untuk mencapai performa optimal saat penskalaan permintaan, ikuti praktik terbaik untuk meningkatkan rasio permintaan dan mendistribusikan beban secara merata.

Mengaktifkan multithreading dan multiprocessing

Saat menggunakan gsutil untuk mengupload banyak file kecil, Anda dapat meningkatkan performa operasi menggunakan opsi -m. Opsi ini menyebabkan permintaan upload diterapkan sebagai operasi batch, paralel (yaitu, multi-thread dan multiprocessing). Gunakan opsi ini hanya jika Anda melakukan operasi melalui koneksi jaringan yang cepat. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, gunakan perintah gsutil help options guna melihat opsi command line global untuk gsutil.

Mengupload file besar sebagai komposit

Untuk mengupload file besar, Anda dapat menggunakan strategi yang disebut upload komposit paralel. Dengan strategi ini, file besar dibagi menjadi beberapa bagian, yang diupload secara paralel lalu dikomposisi ulang di cloud. Upload komposit paralel dapat lebih cepat daripada operasi upload reguler jika bandwidth jaringan dan kecepatan disk tidak menjadi faktor yang membatasi. Namun, strategi ini memiliki beberapa keterbatasan dan implikasi biaya. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Upload komposit paralel.

Persistent disk dan SSD lokal

Bagian ini memberikan praktik terbaik untuk membantu Anda mengoptimalkan performa Persistent Disk dan SSD Lokal yang terpasang ke VM Compute Engine.

Performa persistent disk dan SSD lokal bergantung pada jenis dan ukuran disk, jenis mesin VM, dan jumlah vCPU. Gunakan panduan berikut untuk mengelola performa persistent disk dan SSD lokal Anda:

Filestore

Bagian ini memberikan praktik terbaik untuk membantu mengoptimalkan performa instance Filestore Anda. Anda dapat menggunakan Filestore untuk menyediakan server file Network File System (NFS) yang terkelola sepenuhnya untuk VM Compute Engine dan cluster GKE.

  • Saat menyediakan instance Filestore, pilih tingkat layanan yang memenuhi persyaratan performa dan kapasitas workload Anda.
  • Untuk VM klien yang menjalankan workload yang tergantung pada cache, sebaiknya gunakan jenis mesin yang dapat membantu mengoptimalkan kinerja jaringan dengan instance Filestore. Untuk informasi selengkapnya, lihat Jenis mesin klien yang direkomendasikan.
  • Untuk mengoptimalkan kinerja instance Filestore untuk VM klien yang menjalankan Linux, Google merekomendasikan pengaturan khusus untuk pengaitan NFS. Untuk informasi selengkapnya, lihat Opsi pengaitan klien Linux.
  • Untuk meminimalkan latensi jaringan, sediakan instance Filestore Anda di region dan zona yang dekat dengan tempat Anda akan menggunakan instance.
  • Pantau performa instance Filestore Anda, dan siapkan peringatan menggunakan Cloud Monitoring.

Langkah selanjutnya

Tinjau praktik terbaik untuk mengoptimalkan performa resource komputasi, jaringan, database, dan analisis: