本工作發表于FAST 2022。首次基于一家主要存儲供應商的近200萬個SSD的大量企業存儲系統，對生產使用中SSD的關鍵操作特性進行了大規模的現場研究。

基于本文，可以得到以下重要發現：

發現1：大多數SSD以非常慢的速度消耗PE周期。

發現2：用作緩存的SSD的主機寫力度明顯高于用作持久存儲的SSD。然而，并沒有看到更高的NAND使用率，因為他們也經歷了更低的WAF。因此，并不一定需要對緩存工作負載使用更高的持久性驅動器

發現3：不同驅動器家族和制造商的WAF差異顯著(數量級)。

發現4：避免retention問題所作的后臺工作是WAF的一個很大的原因。

發現5：磨損水平度并不完美。5%的SSD報告的擦除比率超過6，也就是說，驅動器中有些塊的磨損速度是平均塊的6倍。

發現6：AFF系統平均已經滿了43%。在生產的頭幾年，系統豐滿度增長得更快，之后增長緩慢。容量最大的系統比容量較小的系統更滿。

發現7：在研究的系統中，與SSD相關的絕大多數工作負載(94%)是讀取主導的，中位數R/W比為3.62：1，突出了基于SSD和基于HDD的系統在使用上的差異。

背景及動機

隨著SSD部署的越來越多，了解它們在實際現場的操作特性是非常重要的，特別由于它們的操作方面不同于HDD。了解操作特性有助于我們更好的了解SSD在實際大規模工作環境中的表現，同時給未來的閃存部署帶來新的思考。

操作特性方面的研究，包含SSD所經歷的寫放大水平以及它如何受到各種因素的影響;磨損水平的有效性;或者是現場設備使用它們的(PE)周期限制的速率，以及這對向耐力較低的下一代flash的過渡意味著什么。本文首次基于一家主要存儲供應商(NetApp)的近200萬個SSD的大量企業存儲系統，對生產使用中SSD的關鍵操作特性進行了大規模的現場研究。

研究問題

1、在生產系統中設備的寫入量是多少以及他們距離達到磨損極限有多近?這對未來新一代耐磨性更差的閃存來說意味著什么?

2、設備在生產系統中寫入放大程度如何?這些數字與先前的學術工作中的報告相比如何?

3、SSD在生產環境中的磨損水平如何?

4、寫放大如何受到各種因素的影響，包括FTL相關因素(例如，設備模型、固件版本、OP設置、是否支持多流寫)和工作負載因素(例如，寫入量和讀寫比率，設備是用作緩存還是持久存儲，設備在RAID中的角色是數據、奇偶校驗還是分區)?

系統描述

數據量：200萬個設備;

數據種類：三個不同的制造商，總共20個不同的系列，每個系列的劃分依賴于制造商、容量、顆粒類型等;

數據內容：使用方面的信息，如主機讀寫，總物理設備寫，以及每個驅動器的磨損水平和寫放大的信息。此外，我們的數據包含每個系統的配置，包括其所有RAID組和RAID組中每個驅動器的角色(即數據或奇偶校驗)等;

系統分類：企業系統：一種使用SSD作為HDD上的緩存層(稱為WBC)，另一種由僅閃存系統組成，稱為AFF (AllFlash結構-緩存存儲(FAS));

數據來源：NetApp Active IQ ，類似于SMART技術。

操作特征

write rate：對于盤的寫入數據的程度， write rate越大越說明運行在盤上的工作負載是寫密集型的。

WAF：寫放大。考慮其也是SSD磨損的重要原因。

wear leveling：均衡磨損。由于不同盤的固件不同，導致FTL中的均衡磨損算法差異較大，因此影響到盤的磨損。

fullness：設備豐度。指的是在整個系統在容量中真正被用到的部分。因為fullness的程度會很大程度上影響盤內 的后臺操作，尤其是均衡磨損和垃圾回收。

1. Write Rate

write rate的衡量標準是DWPD(每日全盤寫入次數)，指每日寫入的數據量能夠覆蓋全盤的次數。

分三個角度進行考慮：系統類型、盤的容量、盤的種類。

發現1：DWPD的平均值是0.36，能夠滿足現有幾乎所有盤的要求。但是7%的盤超過3，2%的盤超過10。

發現2：從主機寫的情況來看，WBC系統相比較AFF系統來說，write rate要高的多。平均值3.6X，99th%10.6 。(猜測和系統中盤的容量大小有關，因為DWPD和全盤的容量有關。而作為cache的SSD容量大小肯定低于純flash的容量)。

發現3：WBC系統的盤有一個很長的尾端分布。99th%到達40，99.9th%到達76 。說明在WBC系統中，對于SSD的耐久挑戰很大。

發現4：容量越小的盤write rate程度越高。

發現5：對于不同種類的SSD，其write rate程度相差較大。并且對于AFF和WBC系統來說，那些DWPD超過平均值的SSD種類基本相似。

2. WAF

發現1：從整體上看，WAF的分布和先前的研究有很大的不同，先前專注于金融應用服務分布在1.3、華為3D-TLC則分布在1.5。但是98.8%和96%的SSD觀察到的WAF分別大于1.3和1.5。

發現2：I-C、I-D和I-E種類的WAF比其他大多數的盤種類高一個數量級。這是為什么這三個種類的主機寫入量不大，但是卻有很高的nand使用率。但是這和工作負載關系不大，沒有跡象表明這三種類型的盤用于其他不同類型的應用。原因在于這三類盤在空閑時有大量的后臺工作。主要用于解決retention問題。但是這個問題在之前的研究中非常容易被忽視。

發現3：只比較同一個種類的SSD，WAF也存在不同的分布。

發現4：對于相同的盤類型，WBC系統的WAF明顯低于AFF系統，這表明WBC工作負載更對閃存友好。就緩存要求而言，在緩存中的應用被認為是要求最高的，而廣泛接受的最佳實踐建議對這些應用程序只使用具有最高

耐久性的驅動器。觀察表明，這可能并不總是必要的。

3. Wear Leveling

文章定義了兩個標準用來看均衡磨損是否有效：

發現1：磨損水平并不完美。中值擦除比為1.55，表明最大塊比平均塊多執行55%。5%的盤的擦除比大于6。

發現2：不同種類之間的磨損等級指標存在顯著差異。例如，I-C和I-D盤報告的磨損水平指標明顯更高(盡管與其他一些種類的年齡、容量和DWPD相似)，不同的制造商在均衡磨損方面遵循非常不同的理念：當查看擦除差度量時，看到擦除差最大的四個種類都屬于同一個制造商(即I)。

4. Fullness

發現1：平均系統的滿容量約為45%，中值也約為45%，即超過一半的存儲容量是空閑的。各系統的豐滿度分布大致一致。CDF變化點僅高于80%，即低于80%的可能性大致相等，而高于80%的值則相對不太常見。

發現2：系統的豐滿度會隨著年齡的增長而增加。但是增長速度不一致，頭兩年明顯更快。但是有一些非常年輕的系統很滿，一些舊系統很空：略高于5%的年輕系統(不到1歲)超過80%，而19%的舊系統(超過4歲)不到25%。

發現3：總容量較大的系統往往更滿：最大的系統比其他系統多1.7×(按中位數計算)。說明，購買更大容量系統的客戶確實有更大的容量需求，并且也能更好地預測他們需要多少存儲容量。

Which factors impact WAF?

因素1：FTL。在同一個種類、同樣容量的SSD盤中。固件版本FV2和版本FV3上的驅動器的WAF之間有明顯的區別。

因素2：工作負載。因為無法直接獲取工作負載的特性，因此通過五個角度特征代替：DWPD、RAID組中的角色、容量、接口、讀寫比。

因素3：DWPD。在不同的容量和驅動角色中，WAF隨著DWPD數量的增加而減少。這可能表明SSD在更高的寫力度下更有效地運行(在后臺任務和WAF方面)。這也可能意味著一些FTL背景功是恒定的，即不強烈依賴于DWPD;因此，較高的DWPD會降低這種恒定功對WAF比值的影響。

因素4：角色。不同角色盤的WAF的顯著差異。對于分區SSD的較高WAF的一個可能的解釋可能是，它們被迫處理來自具有潛在不同特征的不同工作負載的請求，因此經歷了寫模式的混合。同時需要注意，隨著數據量的增加，差距減少。表明寫力度對WAF的影響大于它的作用。

因素5：容量。高容量的主機SSD(即8TB和15TB)與相同的小容量相比，經歷更低的WAF，當主機總寫量較低時，差異更明顯。盡管如此，與960GB SSD相比，3.8TB SSD經歷的WAF略高，這表明更小容量的SSD不一定會經歷更高的WAF(即，其他因素對WAF的影響更強)。

因素6：設備接口。使用NVMe接口的盤明顯經歷更少的WAF。考慮到NVMe還是新技術，因此可能的原因在于，使用NVMe的盤會用于一些特定的應用，導致工作負載上的差別，從而體現在WAF上的不同。同樣的，多流技術、op占比也是如此。

Read/Write (R/W) Ratios

發現1：絕大多數盤，約94%，經歷的讀取多于寫取。中位數為3.6：1，95th%為61：1。這與基于HDD的系統相差很大，先前的研究均經歷寫大于讀。在華為的數據中，均為寫大于讀，MLC讀寫比在0.5左右，TLC讀寫比在0.57左右。

發現2：AFF系統中的R/W比值隨時間的推移保持相當穩定，這表明相應的工作負載的特性不會隨時間發生顯著變化。

Most Important Findings

整理一下文章所有的觀點可以得到以下重要發現：

發現1：大多數SSD以非常慢的速度消耗PE周期。

發現2：用作緩存的SSD的主機寫力度明顯高于用作持久存儲的SSD。然而，并沒有看到更高的NAND使用率，因為他們也經歷了更低的WAF。因此，并不一定需要對緩存工作負載使用更高的持久性驅動器

發現3：不同驅動器家族和制造商的WAF差異顯著(數量級)。

發現4：避免retention問題所作的后臺工作是WAF的一個很大的原因。

發現5：磨損水平度并不完美。5%的SSD報告的擦除比率超過6，也就是說，驅動器中有些塊的磨損速度是平均塊的6倍。

發現6：AFF系統平均已經滿了43%。在生產的頭幾年，系統豐滿度增長得更快，之后增長緩慢。容量最大的系統比容量較小的系統更滿。

發現7：在研究的系統中，與SSD相關的絕大多數工作負載(94%)是讀取主導的，中位數R/W比為3.62：1，突出了基于SSD和基于HDD的系統在使用上的差異。

審核編輯：湯梓紅