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Depois de provisionar os volumes do Google Cloud Hyperdisk, o aplicativo e o sistema operacional
podem exigir ajuste de desempenho para atender às necessidades de desempenho.
Nas seções a seguir, descrevemos alguns elementos principais que podem ser ajustados para
melhor desempenho e como aplicar alguns deles a tipos
específicos de cargas de trabalho.
Os volumes de hiperdisco têm latência maior do que os discos conectados localmente, como SSDs locais, porque são dispositivos conectados à rede. Eles podem fornecer IOPS
e capacidade muito altas, mas você precisa garantir que solicitações de E/S suficientes sejam realizadas em
paralelo. O número de solicitações de E/S feitas em paralelo é chamado de profundidade da fila de E/S.
As tabelas a seguir mostram a profundidade de fila de E/S recomendada para garantir
que você atinja um determinado nível de desempenho. As tabelas usam uma pequena
superestimação da latência típica para mostrar recomendações
conservadoras. O exemplo pressupõe que você esteja usando um tamanho de E/S de 16 KB.
IOPS desejadas
Profundidade da fila
500
1
1.000
2
2.000
4
4.000
8
8.000
16
16.000
32
32.000
64
64.000
128
100.000
200
200.000
400
320.000
640
Capacidade desejada (MB/s)
Profundidade da fila
8
1
16
2
32
4
64
8
128
16
256
32
512
64
1.000
128
1.200
153
Verifique se você tem CPUs gratuitas
A leitura e a gravação de volumes em hiperdiscos exigem ciclos de CPU da VM. Se a instância de VM tiver pouca CPU, o aplicativo não conseguirá gerenciar as IOPS descritas acima. Para atingir níveis de IOPS muito altos e consistentes, as
CPUs precisam estar livres para processar E/S.
Analisar as métricas de desempenho do hiperdisco
Faça isso no
Cloud Monitoring,
a solução de monitoramento integrada doGoogle Cloud. É possível usar essas métricas
para observar o desempenho dos discos e de outros recursos de VM em diferentes
cargas de trabalho de aplicativos.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-09-04 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,["# Optimize Hyperdisk performance\n\nLinux 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--------------------------\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\nEnsure you have free CPUs\n-------------------------\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------------------------------------\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\n- Learn about [Hyperdisk pricing](/compute/disks-image-pricing#hyperdisk).\n- [Analyze the provisioned IOPS for Hyperdisk volumes](/compute/docs/disks/analyze-iops-hyperdisk)."]]
