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Auf dieser Seite finden Sie Details dazu, wie Sie die Speicherplatzleistung prüfen.
Volume-Leistung mit Fio messen
Verwenden Sie das I/O-Generator-Tool Fio, um die Baseline-Leistung zu messen.
Fio verwenden
Fio wendet eine Arbeitslast an, die Sie über eine Befehlszeile oder eine Konfigurationsdatei angeben können. Während der Ausführung zeigt Fio eine Fortschrittsanzeige mit dem aktuellen Durchsatz und den IOPS (Ein-/Ausgabevorgänge pro Sekunde) an. Danach wird eine detaillierte Zusammenfassung angezeigt.
Beispiel für Fio-Ergebnisse
Die folgenden Beispiele zeigen einen einstufigen 4‑KB-Zufallsschreibjob, der 60 Sekunden lang ausgeführt wird. Dies ist eine nützliche Methode, um die Basislatenz zu messen. In den folgenden Befehlen verweist der Parameter --directory auf einen Ordner mit einer bereitgestellten NetApp Volumes-Freigabe:
Im vorherigen Beispiel sind durchschnittlich 2.000 IOPS zu sehen. Dieser Wert ist für einen einstufigen Job mit einer Latenz von 0,5 ms (IOPS = 1000 ms/0.5 ms = 2000) zu erwarten.
Der durchschnittliche Durchsatz beträgt 8.002 KiBp/s, was dem erwarteten Ergebnis für 2.000 IOPS mit einer Blockgröße von 4 KiB (2000 1/s * 4 KiB = 8,000 KiB/s) entspricht.
Latenz messen
Die Latenz ist ein wichtiger Messwert für die Volume-Leistung. Sie ist das Ergebnis der Client- und Serverfunktionen, der Entfernung zwischen Client und Server (Ihrem Volumen) und der Geräte dazwischen. Die Hauptkomponente des Messwerts ist die durch die Entfernung verursachte Latenz.
Sie können die IP-Adresse Ihres Volumes anpingen, um die Laufzeit zu ermitteln. Dies ist eine grobe Schätzung der Latenz.
Die Latenz wird von der Blockgröße und davon beeinflusst, ob Lese- oder Schreibvorgänge ausgeführt werden. Wir empfehlen, die folgenden Parameter zu verwenden, um die Baseline-Latenz zwischen Ihrem Client und einem Volume zu messen:
Ersetzen Sie die Parameter rw (read/write/randread/randwrite) und bs (Blockgröße) durch die für Ihre Arbeitslast geeigneten Werte. Größere Blockgrößen führen zu einer höheren Latenz, wobei Lesevorgänge schneller als Schreibvorgänge sind. Die Ergebnisse finden Sie in der Zeile lat.
IOPS messen
IOPS sind ein direktes Ergebnis der Latenz und der Gleichzeitigkeit. Verwenden Sie je nach Clienttyp einen der folgenden Tabs, um IOPS zu messen:
Ersetzen Sie die Parameter rw (read/write/randread/randwrite), bs (blocksize) und iodepth (concurrency) entsprechend Ihrer Arbeitslast. Die Ergebnisse finden Sie in Zeile iops.
Durchsatz messen
Der Durchsatz ist die Anzahl der IOPS multipliziert mit der Blockgröße. Verwenden Sie je nach Clienttyp einen der folgenden Tabs, um den Durchsatz zu messen:
Ersetzen Sie die Parameter rw (read/write/randread/randwrite), bs (blocksize) und iodepth (concurrency) entsprechend Ihrer Arbeitslast. Ein hoher Durchsatz ist nur mit Blockgrößen von mindestens 64 KB und hoher Parallelität möglich.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-03 (UTC)."],[],[],null,["# Verify performance\n\nThis page provides details on how to verify volume performance.\n\nMeasure volume performance using Fio\n------------------------------------\n\nUse the I/O generator tool, [Fio](https://fio.readthedocs.io/en/latest/fio_doc.html), to measure baseline\nperformance.\n\nUsing Fio\n---------\n\nFio applies a workload which you can specify through a command line interface or\na configuration file. While it runs, Fio shows a progress indicator with current\nthroughput and input and output per second (IOPS) numbers. After it ends, a\ndetailed summary displays.\n\nFio results example\n-------------------\n\nThe following examples show a single-threaded, 4k random write job running for\n60 seconds, which is a useful way to measure baseline latency. In the following\ncommands, the `--directory` parameter points to a folder with a mounted\nNetApp Volumes share: \n\n $ FIO_COMMON_ARGS=--size=10g --fallocate=none --direct=1 --runtime=60 --time_based --ramp_time=5\n $ fio $FIO_COMMON_ARGS --directory=/netapp --ioengine=libaio --rw=randwrite --bs=4k --iodepth=1 --name=nv\n cvs: (g=0): rw=randwrite, bs=(R) 4096B-4096B, (W) 4096B-4096B, (T) 4096B-4096B, ioengine=libaio, iodepth=1\n fio-3.28\n Starting 1 process\n cvs: Laying out IO file (1 file / 10240MiB)\n Jobs: 1 (f=1): [w(1)][100.0%][w=7856KiB/s][w=1964 IOPS][eta 00m:00s]\n cvs: (groupid=0, jobs=1): err= 0: pid=1891: Wed Dec 21 14:56:37 2022\n write: IOPS=1999, BW=7999KiB/s (8191kB/s)(469MiB/60001msec); 0 zone resets\n slat (usec): min=4, max=417, avg=12.06, stdev= 5.71\n clat (usec): min=366, max=27978, avg=483.59, stdev=91.34\n lat (usec): min=382, max=28001, avg=495.96, stdev=91.89\n clat percentiles (usec):\n | 1.00th=[ 408], 5.00th=[ 429], 10.00th=[ 437], 20.00th=[ 449],\n | 30.00th=[ 461], 40.00th=[ 469], 50.00th=[ 482], 60.00th=[ 490],\n | 70.00th=[ 498], 80.00th=[ 515], 90.00th=[ 529], 95.00th=[ 553],\n | 99.00th=[ 611], 99.50th=[ 652], 99.90th=[ 807], 99.95th=[ 873],\n | 99.99th=[ 1020]\n bw ( KiB/s): min= 7408, max= 8336, per=100.00%, avg=8002.05, stdev=140.09, samples=120\n iops : min= 1852, max= 2084, avg=2000.45, stdev=35.06, samples=120\n lat (usec) : 500=70.67%, 750=29.17%, 1000=0.15%\n lat (msec) : 2=0.01%, 4=0.01%, 50=0.01%\n cpu : usr=2.04%, sys=3.25%, ctx=120561, majf=0, minf=58\n IO depths : 1=100.0%, 2=0.0%, 4=0.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, \u003e=64=0.0%\n submit : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, \u003e=64=0.0%\n complete : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, \u003e=64=0.0%\n issued rwts: total=0,119984,0,0 short=0,0,0,0 dropped=0,0,0,0\n latency : target=0, window=0, percentile=100.00%, depth=1\n\n Run status group 0 (all jobs):\n WRITE: bw=7999KiB/s (8191kB/s), 7999KiB/s-7999KiB/s (8191kB/s-8191kB/s), io=469MiB (491MB), run=60001-60001msec\n\nRead the following lines for details about the performance results:\n\n- **Latency** : `lat (usec): min=382, max=28001, avg=495.96, stdev=91.89`\n\n The average latency is 495.96 microseconds (usec), roughly 0.5 ms, which is\n an ideal latency.\n- **IOPS** : `min= 1852, max= 2084, avg=2000.45, stdev=35.06, samples=120`\n\n The preceding example shows an average of 2,000 IOPS. That value is\n expected for a single-threaded job with 0.5 ms latency (`IOPS = 1000 ms/0.5 ms = 2000`).\n- **Throughput** : `bw ( KiB/s): min= 7408, max=8336, per=100.00%, avg=8002.05, stdev=140.09`\n\n The throughput average is 8002 KiBps, which is the expected result for 2,000\n IOPS with a block size of 4 KiB (`2000 1/s * 4 KiB = 8,000 KiB/s`).\n\n### Measure latency\n\nLatency is a fundamental metric for volume performance. It's a result of client\nand server capabilities, the distance between client and server (your volume),\nand equipment in between. The main component of the metric is distance-induced\nlatency.\n\nYou can ping the IP of your volume to get the round-trip time, which is a rough\nestimate of your latency.\n\nLatency is affected by the block size and whether you are doing read or write\noperations. We recommend that you use the following parameters to measure the\nbaseline latency between your client and a volume: \n\n### Linux\n\n```bash\nfio --directory=/netapp \\\n --ioengine=libaio \\\n --rw=randwrite \\\n --bs=4k --iodepth=1 \\\n --size=10g \\\n --fallocate=none \\\n --direct=1 \\\n --runtime=60 \\\n --time_based \\\n --ramp_time=5 \\\n --name=latency\n```\n\n### Windows\n\n```bash\nfio --directory=Z\\:\\\n--ioengine=windowsaio\n--thread\n--rw=randwrite\n--bs=4k\n--iodepth=1\n--size=10g\n--fallocate=none\n--direct=1\n--runtime=60\n--time_based\n--ramp_time=5\n--name=latency\n```\n\nReplace the parameters `rw` (read/write/randread/randwrite) and `bs` (block size)\nto fit your workload. Larger block sizes result in higher latency, where reads\nare faster than writes. The results can be found in the `lat` row.\n\n### Measure IOPS\n\nIOPS are a direct result of the latency and concurrency. Use one of the\nfollowing tabs based on your client type to measure IOPS: \n\n### Linux\n\n```bash\nfio --directory=/netapp \\\n--ioengine=libaio \\\n--rw=randread \\\n--bs=4k \\\n--iodepth=32 \\\n--size=10g \\\n--fallocate=none \\\n--direct=1 \\\n--runtime=60 \\\n--time_based \\\n--ramp_time=5 \\\n--name=iops\n```\n\n### Windows\n\n```bash\nfio --directory=Z\\:\\\n--ioengine=windowsaio\n--thread\n--rw=randread\n--bs=4k\n--iodepth=32\n--size=10g\n--fallocate=none\n--direct=1\n--runtime=60\n--time_based\n--ramp_time=5\n--numjobs=16\n--name=iops\n```\n\nReplace the parameters `rw` (read/write/randread/randwrite), `bs` (blocksize),\nand `iodepth` (concurrency) to fit your workload. The results can be found in\nthe `iops` row.\n\n### Measure throughput\n\nThroughput is IOPS multiplied by blocksize. Use one of the following tabs based\non your client type to measure throughput: \n\n### Linux\n\n```bash\nfio --directory=/netapp \\\n--ioengine=libaio \\\n--rw=read \\\n--bs=64k \\\n--iodepth=32 \\\n--size=10g \\\n--fallocate=none \\\n--direct=1 \\\n--runtime=60 \\\n--time_based \\\n--ramp_time=5 \\\n--numjobs=16 \\\n--name=throughput\n```\n\n### Windows\n\n```bash\nfio --directory=Z\\:\\\n--ioengine=windowsaio\n--thread\n--rw=read\n--bs=64k\n--iodepth=32\n--size=10g\n--fallocate=none\n--direct=1\n--runtime=60\n--time_based\n--ramp_time=5\n--numjobs=16\n--name=throughput\n```\n\nReplace the parameters `rw` (read/write/randread/randwrite), `bs` (blocksize),\nand `iodepth` (concurrency) to fit your workload. You can only achieve high\nthroughput using block sizes 64k or larger and high concurrency.\n\nWhat's next\n-----------\n\nReview [performance benchmarks](/netapp/volumes/docs/performance/performance-benchmarks)."]]
