Un número creciente de centros de datos empresariales que requerían alta capacidad de proceso de datos y baja latencia en las transacciones, confiando previamente en unidades de disco duro (HDD) en sus servidores, están experimentando cuellos de botella en el rendimiento, y están considerando las Unidades de estado sólido (SSDs) como una solución viable para aumentar el rendimiento, la funcionalidad, y la confiabilidad de sus centros de datos, y para reducir en general sus gastos de operación (OpEx).

Para comenzar a entender las diferencias entre clases de SSD tenemos que identificar los dos componentes claves de una SSD, el Procesador de almacenamiento Flash (FSP) y la memoria flash NAND no volátil utilizada para almacenar los datos.

En el mercado actual, el consumo de SSD y memoria flash NAND se divide en tres grupos principales; dispositivos de uso personal (tablets, cámaras, teléfonos celulares), clientes (netbook, notebook, ultrabook, AIO, computadoras personales tipo desktop), integrados/industriales (quiosco de juegos) e informática corporativa (HPC, servidores de centro de datos).

Sin embargo, el elegir la unidad de almacenamiento SSD correcta para los centros de datos corporativos puede ser un proceso largo y arduo de aprendizaje y de calificación de una multitud de diferentes proveedores y tipos de productos de SSD, ya que de hecho no todas las SSDs y memorias flash NAND son creadas iguales.

Las SSDs son fabricadas con el propósito de que sean fácilmente desplegables como un reemplazo o complemento de las unidades de disco duro (HDD) basadas en platos magnéticos rotatorios, y están disponibles en varios formatos diferentes, incluyendo 2,5" y variados protocolos/interfaces de comunicación incluyendo Serial ATA (SATA) y Serial Attached SCSI (SAS), para transferir datos hacia y desde la Unidad Central de Procesamiento (CPU) de un servidor.

El ser fácilmente desplegables, sin embargo, no garantiza que todas las SSDs resulten adecuadas a largo plazo para la aplicación corporativa en la que fueron desplegadas; el costo de elegir la SSD incorrecta a menudo puede suprimir cualesquier ventajas logradas inicialmente en cuanto a ahorro y rendimiento cuando las SSDs se desgasten prematuramente debido a la escritura excesiva, logren mucho menor rendimiento de escritura sostenida a lo largo de su vida útil esperada o introduzcan latencia adicional en la matriz de almacenamiento, y por lo tanto requieran un reemplazo temprano en el terreno.

En este documento hablaremos de las tres principales cualidades que distinguen una SSD de clase Enterprise de una de clase Cliente, para ser de ayuda en la realización de la adecuada decisión de compra cuando llegue el momento de reemplazar o agregar más almacenamiento a un centro de datos corporativo.

Las SSDs pueden entregar un rendimiento increíblemente elevado en lectura y escritura ante las solicitudes de datos secuenciales y aleatorias desde la CPU, mediante el uso de arquitectura multicanal y acceso en paralelo desde el FSP a los bloques de memoria flash NAND.

En un escenario típico de centro de datos que implique el procesar millones de bytes de datos de la empresa al azar, incluyendo colaboración en planos CAD, datos sísmicos para análisis (por ejemplo, Grandes conjuntos de datos) o acceso a datos de clientes en todo el mundo para operaciones bancarias (por ejemplo, OLTP), los dispositivos de almacenamiento deben resultar accesibles con la menor cantidad de latencia; pueden involucrar a un gran número de clientes que necesitan acceso a la misma pieza de datos simultáneamente, sin degradación alguna en el tiempo de respuesta.

Una aplicación cliente sólo implicará un solo usuario o acceso a la aplicación, con un delta más tolerable entre los tiempos de respuesta máximo y mínimo para las acciones del usuario o del sistema.

Las matrices de almacenamiento complejas usando SSDs (por ejemplo, almacenamiento conectado a red - NAS, almacenamiento de conexión directa - DAS o red de área de almacenamiento - SAN) también resultan afectadas por un rendimiento disparejo, y pueden causar estragos en la latencia de matrices de almacenamiento, en el rendimiento sostenido y en última instancia, en la calidad de servicio.

A diferencia de las SSDs cliente, las SSDs de clase Enterprise, tales como la unidad de estado sólido E100 de Kingston están optimizadas no solamente para entregar el máximo de rendimiento en los primeros segundos de acceso, sino que al usar un área de aprovisionamiento en exceso (OP) más grande también ofrecen un mayor rendimiento sostenido, en estado estacionario, durante períodos más prolongados. [1]

Esto garantiza que el rendimiento del arreglo de discos de almacenamiento se mantenga constante con la calidad de servicio que esperan las organizaciones durante la carga pico de tráfico.

La memoria flash NAND presenta una serie de problemas inherentes asociados con la misma; los dos más importantes son una esperanza de vida finita y una tasa de errores que se presenta de forma natural.

Durante el proceso de producción de memoria flash NAND, cada bloque de memoria flash NAND es probado y caracterizado con una tasa de errores de bits en bruto (BER o RBER).

La BER define la tasa a la que se presentan errores de bits que ocurren naturalmente en la memoria flash NAND, sin el beneficio de código de corrección de errores (ECC), y los cuales el FSP corrige inmediatamente usando ECC avanzado sin interrumpir el acceso del usuario o del sistema.

La capacidad de los Procesadores de almacenamiento Flash para corregir estos errores de bits puede interpretarse por medio de la Tasa de errores de bits incorregibles (UBER), "una métrica para la tasa de corrupción de datos igual al número de errores de datos por bit observada después de aplicar cualquier método de corrección de error especificado". [2]

Como ha sido definido y estandarizado por el Comité JEDEC en 2010 mediante los documentos JESD218A:Requisitos y método de prueba de resistencia para Unidades de estado sólido (SSD) y JESD219:Cargas de trabajo de resistencia para Unidades de estado sólido (SSD), la clase Enterprise difiere en varios aspectos de la SSD de clase cliente, incluyendo pero sin limitarse a, su capacidad para soportar cargas de trabajo de escritura más pesadas, condiciones ambientales más extremas y la recuperación ante una BER mayor que la de una SSD cliente. [3] [4]

Tabla 1 - JESD218A:Requisitos y método de prueba de resistencia para Unidades de estado sólido (SSD) Copyright JEDEC. Reproducida con permiso de JEDEC.

Utilizando el requisito de UBER propuesto por JEDEC para SSD Enterprise versus SSD Cliente, se espera que una SSD de clase Enterprise experimente sólo 1 error de bit irrecuperable a una tasa de 1 error de bit cada bits 10 cuatrillones de bits (~1,11 Peta bytes), en comparación con una SSD Cliente con 1 error de bit por cada 1 cuatrillón de bits (~0,11 Peta bytes) procesados.

Los métodos de protección adicionales, incluyendo la tecnología de Matriz redundante de elementos de silicio independientes (R.A.I.S.E. ) de LSI® SandForce® puede ser implementada en SSDs de clase Enterprise mediante el uso de paridad dividida a través de los bloques de memoria flash NAND a fin de combatir las circunstancias en las que el ECC del FSP no puede recuperarse de un error de bit.

La tecnología R.A.I.S.E. ™ puede reducir con eficacia la UBER hasta 1 error de bit para cada 100 octillones de bits (10-29) o aprox. 111022302462515,66 Peta bytes procesados, y ofrece una UBER hasta casi 1 mil billones de veces menor que una SSD estándar. [5]

Para complementar la tecnología R.A.I.S.E. ™ en la SSD E100 de Kingston, también se han implementado la creación de puntos de control periódicos y un esquema de protección interna de extremo a extremo, con Verificación de redundancia cíclica (CRC), para garantizar la integridad de los datos pasando desde el huésped a través del flash y de vuelta al huésped.

En forma similar a la protección ECC mejorada contra errores de bit de una SSD de clase Enterprise, típicamente también deben contener electrónica de control, con lógica de detección de pérdida de energía equivalente al soporte en caso de falla de energía de la E100 de Kingston, para supervisar la energía entrante y proporcionar energía temporal mediante condensadores de tantalio en caso de un escenario de pérdida de energía, a fin de completar cualquier proceso de escritura pendiente emitido interna o externamente.

Toda memoria flash NAND contenida en dispositivos de almacenamiento flash experimenta degradación en su capacidad para almacenar confiablemente bits de datos, con cada ciclo de programación o borrado (P/B) de una celda de memoria flash NAND, hasta el punto en que la memoria flash NAND ya no puede almacenar datos confiablemente; en ese momento debe retirarse de la concentración de almacenamiento direccionable por parte del usuario, y la dirección lógica es desplazada a una nueva dirección física sobre la matriz de almacenamiento de memoria flash NAND.

La BER también aumenta linealmente a medida que la celda es constantemente programada o borrada, y es por esta razón que se debe implementar un complejo conjunto de técnicas de gestión en el FSP de la SSD Enterprise, a fin de gestionar la capacidad de la celda para almacenar datos confiablemente a lo largo de la vida útil de la SSD. [6]

La resistencia de P/B de una memoria flash NAND dada puede variar sustancialmente dependiendo del proceso actual de fabricación de la litografía y el tipo de memoria flash NAND producida.

Table 2 – NAND flash memory types [6] [7] [8] [9]

La memoria flash NAND Multi-Level Cell (e-MLC) de clase empresarial utilizada en la SSD clase Enterprise E100 de Kingston es similar en su funcionamiento a la memoria flash NAND MLC de grado comercial, pero ofrece requisitos adicionales de detección y de calificación para lograr una mayor resistencia de P/B y una BER más baja que la MLC estándar utilizada en las SSDs de clase de cliente.

Ya que una SSD clase Enterprise debe ser capaz de soportar la pesada actividad de escritura, dentro de escenarios típicos con un servidor de centro de datos que requiera acceso a los datos durante la totalidad de las 24 horas de cada día de la semana, frente a una SSD de clase de cliente que normalmente sólo se utiliza durante 8 horas al día en la semana, la e-MLC es la combinación perfecta para SSDs con rendimiento, capacidad y resistencia elevados.

Puede resultar complejo el entender la resistencia en caso de escritura de cualquier aplicación o SSD; es por eso que el Comité JEDEC también propuso una métrica de medición de resistencia utilizando el valor de Terabytes escritos (TBW), con el fin de indicar la cantidad de datos en bruto que se pueden escribir en la SSD antes que la memoria flash NAND contenida en la SSD se convierta en un medio de almacenamiento no confiable y la unidad deba ser retirada.

Al usar los métodos de prueba de JESD218A y las cargas de trabajo de clase empresarial de JESD219 propuestos por JEDEC se facilita el interpretar un cálculo de resistencia de fabricantes de SSD a través de los TBW y el extrapolar una medida de resistencia, más comprensible, que pueda aplicarse a cualquier centro de datos.

Como se ha señalado en los documentos JESD218 y JESD219, diferentes cargas de trabajo de acuerdo a la clase de aplicación pueden sufrir también de un factor de amplificación de escritura (WAF) en un orden de magnitud mayor que las operaciones de escritura enviadas por el huésped, y llevar fácilmente a un inmanejable desgaste de la memoria flash NAND, a una BER mayor en la memoria flash NAND proveniente de excesivas operaciones de escritura a medida que pasa el tiempo, y a un rendimiento más lento proveniente de páginas no válidas que están ampliamente distribuidas en la unidad SSD. El mecanismo inmediato de compresión utilizado en la E100 de Kingston con tecnología LSI® SandForce® DuraWrite™ reduce el WAF general y amplía la resistencia nominal de la memoria flash NAND para aplicaciones en la clase Enterprise.

Mientras que el TBW es un tema importante de discusión entre SSDs clase Enterprise y clase cliente, el TBW es sólo un modelo de predicción de resistencia a nivel de la memoria flash NAND, y el tiempo medio entre fallas (MTBF) debe ser mirado como un modelo de predicción de resistencia y confiabilidad a nivel de componente, basado en la confiabilidad de los componentes utilizados en el dispositivo.

La expectativa para los componentes de una SSD clase Enterprise incluye el durar más tiempo y trabajar más duro en la gestión de los voltajes de toda la memoria flash NAND, a lo largo de la expectativa de vida con la que cuenta la unidad SSD.

El monitoreo y generación de informes S.M.A.R.T. sobre las SSDs clase Enterprise permite que el dispositivo sea fácilmente consultado antes que se produzca la falla, en cuanto a la esperanza de vida basada en el factor de amplificación de escritura actual y el nivel de desgaste. A menudo también son compatibles las advertencias predictivas sobre falla inminente para eventos de fallas tales como la pérdida de energía, los errores de bits provenientes de la interfaz física o la distribución dispareja del desgaste.

Las SSDs clase de Cliente sólo pueden ofrecer la salida mínima de S.M.A.R.T. con el fin de monitorear la SSD durante el uso estándar o en forma posterior a la falla.

Dependiendo de la clase de aplicación y la capacidad de la SSD, también puede asignarse una mayor capacidad de reserva de memoria flash NAND como capacidad excedente de aprovisionamiento en exceso (OP). La capacidad de OP está oculta al acceso por parte del usuario y del sistema operativo, y puede ser utilizada como un búfer temporal de escritura para lograr un mayor rendimiento sostenido y como un reemplazo de las celdas de memoria flash defectuosas durante la expectativa de vida de la unidad SSD, con el fin de mejorar la confiabilidad y la resistencia de la SSD.

Existen diferencias distintivas entre las SSDs clase Enterprise y cliente, que van desde la resistencia de su memoria flash NAND, a la programación y al borrado hasta sus técnicas avanzadas de administración para adecuarse a diversas cargas de trabajo de las clases de aplicaciones.

El comprender estas diferencias en la clase de aplicaciones en lo que respecta al rendimiento, confiabilidad y resistencia, puede resultar una herramienta eficaz para minimizar y gestionar el riesgo de tiempo de inactividad disruptivo en el entorno corporativo, el cual es exigente y a menudo de misión crítica.