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Dopo aver eseguito il provisioning dei volumi Google Cloud Hyperdisk, l'applicazione e il sistema operativo
potrebbero richiedere l'ottimizzazione delle prestazioni per soddisfare le tue esigenze.
Nelle sezioni seguenti descriviamo alcuni elementi chiave che possono essere ottimizzati per
prestazioni migliori e come puoi applicare alcuni di questi elementi a tipi specifici
di workload.
I volumi Hyperdisk hanno una latenza più elevata rispetto ai dischi collegati localmente,
come le SSD locali, perché sono dispositivi collegati alla rete. Possono fornire un numero molto elevato di IOPS
e di throughput, ma devi assicurarti che vengano eseguite richieste I/O sufficienti in
parallelo. Il numero di richieste I/O eseguite in parallelo è chiamato profondità della coda
I/O.
Le tabelle seguenti mostrano la profondità della coda I/O consigliata per assicurarti di poter
ottenere un determinato livello di prestazioni. Le tabelle utilizzano una leggera
sovrastima della latenza tipica per mostrare consigli
prudenti. L'esempio presuppone che tu stia utilizzando una dimensione I/O di 16 KB.
IOPS desiderati
Profondità coda
500
1
1000
2
2000
4
4000
8
8000
16
16.000
32
32.000
64
64.000
128
100.000
200
200.000
400
320.000
640
Throughput desiderato (MB/s)
Profondità coda
8
1
16
2
32
4
64
8
128
16
256
32
512
64
1000
128
1200
153
Assicurati di avere CPU libere
La lettura e la scrittura nei volumi Hyperdisk richiedono cicli CPU dalla VM. Se
la tua istanza VM non dispone di CPU sufficiente, l'applicazione non potrà gestire
le IOPS descritte in precedenza. Per ottenere livelli di IOPS molto elevati e coerenti,
devi avere CPU libere per elaborare l'I/O.
Esamina le metriche relative alle prestazioni di Hyperdisk
Puoi esaminare le metriche sul rendimento del disco in
Cloud Monitoring,
la soluzione di monitoraggio integrata diGoogle Cloud. Puoi utilizzare queste metriche
per osservare le prestazioni dei dischi e di altre risorse VM sotto diversi
workload delle applicazioni.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-06-30 UTC."],[[["\u003cp\u003eHyperdisk volumes may require performance tuning after provisioning to meet specific application and operating system needs.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUtilizing a high I/O queue depth is essential for achieving the high IOPS and throughput capabilities of network-attached Hyperdisk volumes, with the recommended depth varying based on desired performance levels.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSufficient free CPU cycles on the VM are necessary to manage the high IOPS associated with Hyperdisk volumes, ensuring consistent performance.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCloud Monitoring and the console's Observability page allow you to review Hyperdisk performance metrics to observe the performance of disks and VM resources under different workloads.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["Linux Windows\n\n*** ** * ** ***\n\nAfter you provision your Google Cloud Hyperdisk volumes, your application and operating system\nmight require performance tuning to meet your performance needs.\n\nIn the following sections, we describe a few key elements that can be tuned for\nbetter performance and how you can apply some of these elements to specific\ntypes of workloads.\n\nFor an overview of how Google Cloud Hyperdisk performance works, see\n[About Hyperdisk performance](/compute/docs/disks/hyperdisk-performance).\n\nUse a high I/O queue depth\n\nHyperdisk volumes have higher latency than locally attached disks such as local\nSSDs because they are network-attached devices. They can provide very high IOPS\nand throughput, but you need to make sure that enough I/O requests are done in\nparallel. The number of I/O requests done in parallel is referred to as the *I/O\nqueue depth*.\n\nThe following tables show the recommended I/O queue depth to ensure you can\nachieve a certain performance level. The tables use a slight\noverestimate of typical latency in order to show conservative\nrecommendations. The example assumes that you are using an I/O size of 16 KB.\n\n| **Desired IOPS** | **Queue depth** |\n|------------------|-----------------|\n| 500 | 1 |\n| 1,000 | 2 |\n| 2,000 | 4 |\n| 4,000 | 8 |\n| 8,000 | 16 |\n| 16,000 | 32 |\n| 32,000 | 64 |\n| 64,000 | 128 |\n| 100,000 | 200 |\n| 200,000 | 400 |\n| 320,000 | 640 |\n\n| **Desired throughput (MB/s)** | **Queue depth** |\n|-------------------------------|-----------------|\n| 8 | 1 |\n| 16 | 2 |\n| 32 | 4 |\n| 64 | 8 |\n| 128 | 16 |\n| 256 | 32 |\n| 512 | 64 |\n| 1,000 | 128 |\n| 1,200 | 153 |\n\nEnsure you have free CPUs\n\nReading and writing to Hyperdisk volumes requires CPU cycles from your VM. If\nyour VM instance is starved for CPU, your application won't be able to manage\nthe IOPS described earlier. To achieve very high, consistent IOPS levels, you\nmust have CPUs free to process I/O.\n\nReview Hyperdisk performance metrics\n\nYou can review disk performance metrics in\n[Cloud Monitoring](https://console.cloud.google.com/monitoring),\nGoogle Cloud's integrated monitoring solution. You can use these metrics\nto observe the performance of your disks and other VM resources under different\napplication workloads.\n\nTo learn more, see\n[Reviewing disk performance metrics](/compute/docs/disks/review-disk-metrics).\n\nYou can also use the **Observability** page in the console to [view the disk\nperformance metrics](/compute/docs/disks/analyze-iops-hyperdisk#viewing-performance-metrics).\n\nWhat's next\n\n- Learn about [Hyperdisk pricing](/compute/disks-image-pricing#hyperdisk).\n- [Analyze the provisioned IOPS for Hyperdisk volumes](/compute/docs/disks/analyze-iops-hyperdisk)."]]
