このページでは、ボリュームのパフォーマンスを測定する方法について詳しく説明します。
Fio を使用してボリュームのパフォーマンスを測定する
I/O 生成ツール Fio を使用して、ベースラインのパフォーマンスを測定します。
Fio を使用する
Fio は、コマンドライン インターフェースまたは構成ファイルで指定できるワークロードを適用します。実行中、Fio には現在のスループットと 1 秒あたりの入出力（IOPS）数を示す進行状況インジケーターが表示されます。完了すると、詳細な概要が表示されます。
Fio の結果の例
次の例は、60 秒間実行される単一スレッドの 4k ランダム書き込みジョブを示しています。これは、ベースライン レイテンシを測定するのに便利な方法です。次のコマンドでは、--directory パラメータは、マウントされた NetApp Volumes 共有があるフォルダを参照します。
$ FIO_COMMON_ARGS=--size=10g --fallocate=none --direct=1 --runtime=60 --time_based --ramp_time=5
$ fio $FIO_COMMON_ARGS --directory=/netapp --ioengine=libaio --rw=randwrite --bs=4k --iodepth=1 --name=nv
cvs: (g=0): rw=randwrite, bs=(R) 4096B-4096B, (W) 4096B-4096B, (T) 4096B-4096B, ioengine=libaio, iodepth=1
fio-3.28
Starting 1 process
cvs: Laying out IO file (1 file / 10240MiB)
Jobs: 1 (f=1): [w(1)][100.0%][w=7856KiB/s][w=1964 IOPS][eta 00m:00s]
cvs: (groupid=0, jobs=1): err= 0: pid=1891: Wed Dec 21 14:56:37 2022
write: IOPS=1999, BW=7999KiB/s (8191kB/s)(469MiB/60001msec); 0 zone resets
slat (usec): min=4, max=417, avg=12.06, stdev= 5.71
clat (usec): min=366, max=27978, avg=483.59, stdev=91.34
lat (usec): min=382, max=28001, avg=495.96, stdev=91.89
clat percentiles (usec):
| 1.00th=[ 408], 5.00th=[ 429], 10.00th=[ 437], 20.00th=[ 449],
| 30.00th=[ 461], 40.00th=[ 469], 50.00th=[ 482], 60.00th=[ 490],
| 70.00th=[ 498], 80.00th=[ 515], 90.00th=[ 529], 95.00th=[ 553],
| 99.00th=[ 611], 99.50th=[ 652], 99.90th=[ 807], 99.95th=[ 873],
| 99.99th=[ 1020]
bw ( KiB/s): min= 7408, max= 8336, per=100.00%, avg=8002.05, stdev=140.09, samples=120
iops : min= 1852, max= 2084, avg=2000.45, stdev=35.06, samples=120
lat (usec) : 500=70.67%, 750=29.17%, 1000=0.15%
lat (msec) : 2=0.01%, 4=0.01%, 50=0.01%
cpu : usr=2.04%, sys=3.25%, ctx=120561, majf=0, minf=58
IO depths : 1=100.0%, 2=0.0%, 4=0.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, >=64=0.0%
submit : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
complete : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
issued rwts: total=0,119984,0,0 short=0,0,0,0 dropped=0,0,0,0
latency : target=0, window=0, percentile=100.00%, depth=1
Run status group 0 (all jobs):
WRITE: bw=7999KiB/s (8191kB/s), 7999KiB/s-7999KiB/s (8191kB/s-8191kB/s), io=469MiB (491MB), run=60001-60001msec
パフォーマンスの結果の詳細については、次の行をご覧ください。
レイテンシ:
lat (usec): min=382, max=28001, avg=495.96, stdev=91.89平均レイテンシは 495.96 マイクロ秒（usec）、約 0.5 ms で、これは理想的なレイテンシです。
IOPS:
min= 1852, max= 2084, avg=2000.45, stdev=35.06, samples=120上の例では、平均 2,000 IOPS を示しています。この値は、0.5 ミリ秒のレイテンシ（
IOPS = 1000 ms/0.5 ms = 2000）のシングルスレッド ジョブで想定されます。スループット:
bw ( KiB/s): min= 7408, max=8336, per=100.00%, avg=8002.05, stdev=140.09スループットの平均は 8, 002 KiBps です。これは、ブロックサイズが 4 KiB の 2,000 IOPS の予想結果です（
2000 1/s * 4 KiB = 8,000 KiB/s）。
レイテンシを測定する
レイテンシは、ボリューム パフォーマンスの基本的な指標です。これは、クライアントとサーバーの機能、クライアントとサーバー（ボリューム）間の距離、その間の機器によって異なります。この指標の主なコンポーネントは、距離に起因するレイテンシです。
ボリュームの IP に ping を実行して、往復時間を取得できます。これはレイテンシのおおよその推定値です。
レイテンシは、ブロックサイズと、読み取りオペレーションと書き込みオペレーションのどちらを実行しているかによって影響を受けます。クライアントとボリューム間のベースライン レイテンシを測定するには、次のパラメータを使用することをおすすめします。
Linux
fio --directory=/netapp \ --ioengine=libaio \ --rw=randwrite \ --bs=4k --iodepth=1 \ --size=10g \ --fallocate=none \ --direct=1 \ --runtime=60 \ --time_based \ --ramp_time=5 \ --name=latency
Windows
fio --directory=Z\:\ --ioengine=windowsaio --thread --rw=randwrite --bs=4k --iodepth=1 --size=10g --fallocate=none --direct=1 --runtime=60 --time_based --ramp_time=5 --name=latency
パラメータ rw（read/write/randread/randwrite）と bs（ブロックサイズ）をワークロードに合わせて置き換えます。ブロックサイズが大きいほどレイテンシが高くなります。読み取りは書き込みよりも高速です。結果は lat 行に表示されます。
IOPS を測定する
IOPS は、レイテンシと同時実行の直接的な結果です。クライアントのタイプに応じて、次のいずれかのタブを使用して IOPS を測定します。
Linux
fio --directory=/netapp \ --ioengine=libaio \ --rw=randread \ --bs=4k \ --iodepth=32 \ --size=10g \ --fallocate=none \ --direct=1 \ --runtime=60 \ --time_based \ --ramp_time=5 \ --name=iops
Windows
fio --directory=Z\:\ --ioengine=windowsaio --thread --rw=randread --bs=4k --iodepth=32 --size=10g --fallocate=none --direct=1 --runtime=60 --time_based --ramp_time=5 --numjobs=16 --name=iops
ワークロードに合わせて、パラメータ rw（read/write/randread/randwrite）、bs（blocksize）、iodepth（concurrency）を置き換えます。結果は iops 行に表示されます。
スループットを測定する
スループットは IOPS にブロックサイズを掛けた値です。クライアントのタイプに応じて、次のいずれかのタブを使用してスループットを測定します。
Linux
fio --directory=/netapp \ --ioengine=libaio \ --rw=read \ --bs=64k \ --iodepth=32 \ --size=10g \ --fallocate=none \ --direct=1 \ --runtime=60 \ --time_based \ --ramp_time=5 \ --numjobs=16 \ --name=throughput
Windows
fio --directory=Z\:\ --ioengine=windowsaio --thread --rw=read --bs=64k --iodepth=32 --size=10g --fallocate=none --direct=1 --runtime=60 --time_based --ramp_time=5 --numjobs=16 --name=throughput
ワークロードに合わせて、パラメータ rw（read/write/randread/randwrite）、bs（blocksize）、iodepth（concurrency）を置き換えます。高いスループットを実現できるのは、64,000 以上のブロックサイズと高い同時実行性を使用した場合のみです。
次のステップ
パフォーマンス ベンチマークを確認する。