PernixData ajoute la compression à son cache en mémoire VMware

Avec la version 2.5 de FVP, sa plate-forme de cache distribué pour VMware vSphere, PernixData supporte désormais la compression des données en mémoire.

Moins de six mois après le lancement de la seconde génération de FVP, sa plate-forme d’accélération du stockage, PernixData vient de lancer FVP 2.5, une mouture qui apporte le support de la compression des données en RAM .

La plate-forme FVP est une solution de cache distribuée pour VMware vSphere qui permet d’améliorer de façon drastique les performances du stockage en s’appuyant sur des mécanismes de cache en mémoire ou de cache Flash . L’une des particularités de la technologie est qu’elle est implémentée sous la forme d’un pilote pour le noyau vSphere alors que la plupart de ses concurrentes sont mises en oeuvre sous la forme d’appliances virtuelles.

FVP permet de mettre en oeuvre un cache en mémoire<br/>distribué pour le stockage à l'échelle d'un cluster vSphereFVP permet de mettre en oeuvre un cache en mémoire
distribué pour le stockage à l'échelle d'un cluster vSphere

Support de la compression des données en mémoire

Dans la version 2.0 de FVP, PernixData avait ajouté un mécanisme de tolérance aux pannes et de protection de l’intégrité des données en mémoire baptisé DFTM (Distributed Memory Fault Tolerant). La version 2.5 améliore encore ce mécanisme en ajoutant le support de la compression de données en mémoire, un mécanisme baptisé  DFTM-Z. Selon le constructeur DFTM-Z est automatiquement activé dès que plus de 20 Go de mémoire RAM sont alloués au cache sur un nœud. La technologie  supporte jusqu'à un teraoctet de RAM par hôte dans un cluster VMware vSphere.

La technologie de cache en mémoire distribuée de PernixData s’avère particulièrement efficace pour les applications transactionnelles telles que les bases de données, les applications analytiques, ou la virtualisation des postes de travail. Surtout le logiciel optimise les performances en fonction des comportements des applications, de telle sorte que les applications qui n’ont pas besoin de recourir au cache (comme un flux de backup par exemple) ne passent même pas par le cache, ce qui permet de réduire les ressources mémoire et CPU consommées.

 

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