存储性能黑幕
DRAM内存原理
DRAM内存原理DRAM（Dynamic Random-Access Memory）是现代计算机系统中常用的主存储器。
它具有访问速度快、容量大、成本低廉等优点，广泛应用于个人电脑、服务器、移动设备等各种计算机系统中。
DRAM内存原理涉及到电荷存储、刷新、读取和写入等多个方面的内容。
DRAM内存的工作原理可以简单地解释为电荷存储和移动。
每个DRAM存储单元由一个电容和一个存储节点组成。
电容有两个状态：有电荷和无电荷。
电容中的电荷表示存储的数据位（0或1）。
在访问数据之前，DRAM必须将每个存储单元的电荷刷新，因为电容中的电荷会逐渐减少。
刷新操作是通过访问所有存储单元并重新写入它们的数据来完成。
读取操作是DRAM内存中最常用的操作之一、读取过程分为两个步骤：首先，选择所需的存储行；然后，读取该行的数据。
DRAM通过一个行地址引线和一个列地址引线来选择存储行和列。
行地址选通后，DRAM会将选中行的所有存储单元的数据传送到一组位线上，然后通过列地址引线选择需要的列。
写入操作是将数据写入DRAM中的存储单元。
写入过程与读取过程类似，首先选择所需的存储行和列，然后将数据写入到选中的存储单元。
写入操作需要消耗能量，因为电容中的电荷需要改变。
另一个优点是DRAM内存的容量大。
DRAM芯片可以在小封装中集成大量的存储单元，从几百兆字节到几十亿字节的容量都是常见的。
这使得DRAM成为存储大量数据的理想选择。
与容量相关的一个问题是，DRAM存储单元的电荷会逐渐丢失。
这是由于电容中的电荷逐渐泄漏。
为了解决这个问题，DRAM需要定期进行刷新操作，将存储单元的电荷重新存储。
刷新操作会导致存储器性能的一些下降，因为在刷新期间无法进行读取或写入操作。
此外，DRAM内存的成本相对较低。
与其他存储器技术相比，如SRAM （Static Random-Access Memory），DRAM的生产成本更低，这使得它在大容量存储需求下更具竞争力。
分布式存储系统的常见性能问题与解决方法(八)
分布式存储系统是现代大数据应用和云计算技术的基石，然而在实际应用中，常常会遇到各种性能问题。
本文将探讨分布式存储系统的常见性能问题，并提供解决方法。
一、数据一致性问题在分布式环境下，由于网络延迟、节点故障等原因，数据的一致性难以保证。
这会导致不同节点上的数据有所偏差，进而影响应用的可靠性和准确性。
为解决数据一致性问题，可以采用以下方法：1. 强一致性机制：通过引入分布式协议和一致性算法，确保数据在各个节点之间的一致性。
例如，使用Paxos或Raft算法进行数据一致性协调。
2. 弱一致性机制：在一些场景下，强一致性的代价较高。
此时可以采用弱一致性机制，如读写分离、事务异步提交等，权衡一致性和性能。
二、数据分片不均衡问题分布式存储系统通常将数据分为多个分片存储在不同节点上，但是由于数据访问模式的不均衡或节点性能的差异，会导致数据分片不均衡的情况。
为解决数据分片不均衡问题，可以采用以下方法：1. 均衡数据访问：通过负载均衡算法，将请求均匀地分配到各个节点上，避免部分节点压力过大。
常见的负载均衡算法有随机算法、轮询算法和权重算法等。
2. 动态数据迁移：当数据分片不均衡时，可以根据实时负载情况，将部分数据从负载过重的节点迁移到负载较轻的节点上，实现动态负载均衡。
三、存储容量不足问题随着数据规模的不断增长，存储容量可能会成为分布式存储系统的瓶颈。
为解决存储容量不足的问题，可以采用以下方法：1. 压缩与去重：对存储的数据进行压缩与去重操作，节省存储空间。
常见的压缩算法有gzip、Snappy等。
2. 数据分片与分区：将数据切分成多个较小的分片，并根据业务需求进行合理的分区，可以降低每个节点的存储压力。
四、数据冗余与备份问题分布式存储系统通常会采用数据冗余和备份机制来提高数据的可靠性和容错能力。
但是，过多的冗余数据和备份操作会导致存储系统的性能下降。
为解决数据冗余与备份问题，可以采用以下方法：1. 去除无效冗余：通过分析数据的冗余率和冗余类型，去除无效的冗余数据，提高存储效率。
存储性能的监控分析及四种优化手段
随着云计算、大数据以及新兴的区块链等技术体系的迅猛发展，数据中心的扩容建设进入高峰期，针对金融行业互联网金融、云化、容器化、分布式改造等数字化转型在金融行业不断发展，金融业务向移动、普惠、敏捷和创新方向发展，存储作为关键基础设施依然承担着非常关键的作用，越来越多的存储资源逐渐由传统存储转化为云存储。
越来越多应用运行在我们的存储服务器上，存储性能直接影响应用性能，应用需要进行持续优化，提高业务支撑能力，同时，存储也需要进行持续优化，提高对应用程序性能的支持能力，这对存储管理人员在运维过程中，利用监控数据进行存储优化的能力提出了更多要求。
一、存储性能监控和分析进入云服务时代后，站在存储的角度，集中式存储和分布式存储并存的云存储池具备了更强的云化和服务化特性，提供云存储的最终存储的形态包括集中式存储和分布式存储两种。
无论是集中式还是分布式存储，存储的监控通常关注存储的硬件和集群指标监控，硬件监控关注存储设备的物理构件有没有出现故障损坏，而性能指标监控是存储服务器服务能力的直观体现，用户可以通过性能指标了解系统的运行状态，数据中心内部的存储使用量和读写速度。
我们可以将存储监控分为存储性能监控、存储系统监控及存储设备监控。
存储性能监控方面，块存储通常监控块的读写速率、IOPS、读写延迟、磁盘使用量等；文件存储通常监控文件系统inode、读写速度、目录权限等。
分布式存储系列通过开放接口与上层云管平台集成，上层云管平台可以通过相关接口对存储系统资源（比如存储集群资源、存储池、卷等）进行监控管理。
分布式存储系统监控方面，不同的存储系统有不同的指标，包含集群基本信息监控、性能监控等。
集群基本信息监控主要查看包括集群管理服务、状态、节点信息、节点进程信息等，集群性能监控主要查看CPU利用率、内存利用率、带宽、IOPS、时延、磁盘利用率、存储池利用率统计。
存储的硬件监控通常通过存储设备自检能力可以体现，例如机头、磁盘、端口等属于易损件，我们可以通过存储的自带监控界面以及告警灯发现问题。
电脑内存数据存储原理的工作原理
电脑内存数据存储原理的工作原理电脑内存是计算机中非常重要的组成部分，它用于存储运行中的程序和数据。
本文将向您介绍电脑内存的数据存储原理和工作原理。
一、内存的分类根据存储介质的不同，内存可以分为两种类型：随机存取存储器（RAM）和只读存储器（ROM）。
1. 随机存取存储器（RAM）RAM是计算机中最常见的内存类型之一。
它可以读取和写入数据，其最大的特点是读写速度快。
RAM分为动态随机存储器（DRAM）和静态随机存储器（SRAM）两种。
DRAM的工作原理是利用电容器来存储数据。
一个位的DRAM单元由一个电容器和一个访问晶体管组成。
在读取数据时，电容器的充电状态表示0或1的二进制位。
而在写入数据时，电容器的充电状态根据新的数据进行改变。
SRAM则是利用触发器（flip-flop）存储数据。
SRAM的单元由六个晶体管组成，其中两个是用来控制读写操作的。
SRAM的读写速度比DRAM更快，但是成本更高。
2. 只读存储器（ROM）ROM是只能读取数据而不能写入数据的内存类型。
它的数据在生产过程中被写入，并且永久保存。
ROM主要用于存储计算机的固件和启动程序。
二、内存的工作原理当计算机启动时，操作系统和其他程序会加载到内存中运行。
内存工作原理可以分为三个关键步骤：读取、写入和访问。
1. 读取读取是指从内存中获取数据。
计算机通过控制总线向内存发送地址信号，内存根据这个地址信号找到存储的数据，并将其发送回计算机。
读取速度取决于内存的访问时间和传输速率。
2. 写入写入是指将数据存储到内存中。
计算机通过控制总线发送地址和数据信号，内存接收到数据信号后，将其存储在指定的地址位置。
写入速度也取决于内存的访问时间和传输速率。
3. 访问访问是指计算机读取或写入内存中的某个特定地址的数据。
计算机通过地址总线发送地址信号，内存根据地址信号找到对应的数据，并将其返回给计算机。
访问速度也是内存性能的一个重要指标。
三、内存的运作原理计算机内存的运作原理是基于存储单元和控制单元的相互协作。
内存条的错误校验与纠正(ECC)对数据安全的重要性
内存条的错误校验与纠正（ECC）对数据安全的重要性随着信息技术的快速发展，数据的产生和存储量急剧增加。
无论是个人用户还是企业用户，数据的安全性已成为一个至关重要的问题。
而在数据存储过程中，内存条的错误校验与纠正（ECC）技术起到了至关重要的作用。
本文将从内存条错误校验与纠正技术的基本原理、功能以及对数据安全性的重要性等方面进行探讨。
首先，我们来了解一下内存条错误校验与纠正技术的基本原理。
ECC技术是一种通过添加校验码来检测和纠正内存数据错误的方法。
在内存条上，每个存储单元通常由多个存储芯片组成，而每个存储芯片又由多个存储单元组成。
当数据存储到内存中时，ECC技术会对每个存储单元中的数据进行校验，并将校验码存储在相应的内存地址中。
在数据读取过程中，ECC技术会再次对读取的数据进行校验，并与存储的校验码进行比对，以发现并纠正可能存在的错误。
其次，内存条错误校验与纠正技术具备多项功能。
首先，它能够检测单个位错误。
在数据传输过程中，即使是一位的错误也可能导致数据完全错误的结果。
ECC 技术通过校验码的比对，能够快速检测出这样的错误，并采取纠正措施。
其次，ECC技术还能够检测多位错误。
虽然多位错误相对较为罕见，但一旦发生，可能会导致数据的严重损坏。
有了ECC技术，我们可以快速发现这样的错误，并进行修复。
此外，内存条错误校验与纠正技术还能够检测未知错误。
有时，内存中的数据错误可能是由于电压干扰、辐射干扰或芯片老化等原因造成的。
ECC技术可以快速检测和纠正这些未知的错误，确保数据的可靠性和完整性。
内存条错误校验与纠正技术对数据安全性具备重要意义。
首先，它能够保证数据的可靠性。
数据错误可能会导致严重的后果，比如引起计算机系统崩溃、程序异常退出、系统数据损坏等。
而ECC技术能够及时发现和纠正内存中的错误，确保数据的准确性，从而提高系统的稳定性和可靠性。
其次，ECC技术协助保护数据的完整性。
在数据传输和存储过程中，数据的完整性能够防止数据被篡改、损坏或丢失。
也论传统存储的黄昏(一)传统存储,黄昏日落还是涅磐重生？
也论传统存储的黄昏（一）传统存储，黄昏日落还是涅磐重生？最近一段时间，存储业界大咖冬瓜哥发表了两篇文章来论述传统存储已近黄昏，并分析了新兴存储系统的潜力和挑战。
笔者非常同意冬瓜哥的观点，也就是传统存储系统的黄昏论，并且想更加深入的补充一些观点。
诚如冬瓜哥所说，传统存储厂商已近黄昏，但是黄昏的落日依然可以是很美的。
落日为什么更美？因为落日能够将其最本质的一面展现出来，让人看的更清楚，从而知道了这颗恒星的起源，将如日中天和衰老的全过程，赤裸裸的展现在人们眼前，当一个事物的本质展现的如此透彻的时候，当然是很美的。
同样，传统存储产业的价值链行将末路，暴露了整个产业的暴利模式，这就意味着传统业务模式的终结，随之而来的，就可能是整个存储产业自我颠覆之后的涅槃重生，而这个重生的机会，就隐藏在现在热炒的“软件定义存储”里面。
从现有的价值链来看，“软件定义存储”是传统存储厂商的死敌，但是置之死地而后生，传统厂商的最后一线生机也许恰恰隐藏在能否快速拥抱软件定义存储的抉择之中。
开发成本不应该是存储暴利的借口冬瓜哥开篇就列出了传统存储开发过程中需要的投入，这些投入对于一个初创的传统存储厂商来讲，是一笔很大的投入，也是他们进入主流市场的巨大门槛。
但是，这并不是存储产业维持暴利的借口，对于国际一线传统存储大厂，甚至国内的二线传统存储厂商，他们有谁不是早就研发了十年以上的呢？传统存储产品已经非常成熟，例如，EMC的VNX系列和VMAX 系列产品。
从90年代的Clariion开始直到今天的VNX产品基本就是把标准服务器和IO扩展卡换个样子，一直到最新的VNX4代，其产品本质上根本没有什么变化。
而且其内部使用的Windows系统的底层服务，可以看出其核心软件的精细度也并不复杂到那里去。
VMAX系列相比十几年前的Symmetrix，硬件架构虽有一些变化，但现在也已经转向Intel架构，开发成本迅速降低。
所以，说传统存储系统的开发成本高，只是对新兴厂商形成的门槛，对于传统存储大厂，并不是维持高价和暴利的合理借口。
有效提升存储性能的十大方法
有效提升存储性能的十大方法本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March目前存储行业中很多公司都在开发与存储优化相关的产品和技术，既有优化主机端访问的方案，也有提升SAN存储性能的技术，这是一个很有潜力的领域。
在这里，本文将要介绍一些能够有效提升存储性能的方法，而以往我们却经常忽视它们。
首先，排除故障网络存储的应用环境是相当复杂的，各种不同的硬件和软件要能够顺利的实现互操作。
所以，导致存储系统性能不佳的最常见的原因可能是配置错误，也可能是一个或多个组件发生故障。
因此，优化存储性能的第一步就是要看看现有的存储I/O堆栈是不是有问题。
检查服务器和存储阵列的日志，看看是否有物理设备故障告警、I/O重传、路径切换以及超时等明确的提示。
再试着去逐个分析故障组件，从与线缆相关的连接组件开始。
收发端口以及线缆的问题不容易发现，但通常会严重的影响性能。
在遭受物理冲击的时候，这些东西经常会损坏，因此，在数据中心里安装、迁移或搬走设备时要特别的小心。
1. 更新固件和驱动程序厂商会不断的通过软件升级来修复产品中的bug并增加新功能。
聪明的做法是把存储网络中所有组件的驱动程序和固件都升级到最新版本，定期做，提前测试、调试和升级。
我们看到Microsoft和VMware都在积极地为其产品—Windows和vSphere的存储部分增加新的性能增强特性，但通常我们看不到太多的宣传。
比如Microsoft推出的SMB 和，可以明显的提升Windows文件共享的性能，尤其是在低带宽的网络环境中。
还有新版的VMFS和 NTFS文件系统在性能和可扩展性方面也有改善。
所以，平时要多浏览存储方面的博客和媒体，以便了解最新的相关动态。
要注意的是，并不是所有的版本升级都值得我们花费时间和精力，而且有时候升级的风险还很高。
所以，首先要确保所有相关的厂商能够支持你现有的设备及配置，并且有充分的测试，绝对不能在生产系统中使用测试版代码。
存储测试方案
存储测试方案1. 引言存储是计算机系统中非常重要的组成部分。
在现代计算机系统中，存储扮演着保存和检索数据的重要角色。
因此，对存储进行适当的测试是确保存储系统的稳定性和可靠性的关键。
本文档将介绍存储测试的目的、测试策略和测试方法，以帮助开发团队制定有效的存储测试方案。
2. 目的存储测试的主要目的是评估存储系统的功能和性能。
通过存储测试，可以发现和解决存储系统中的潜在问题，确保其在实际使用中的稳定性和可靠性。
存储测试的具体目标包括：•确保存储系统能够正确地读取和写入数据。
•评估存储系统的数据完整性和一致性。
•测试存储系统的容量和性能。
•提高存储系统的性能和扩展性。
•发现和解决存储系统中的性能瓶颈。
存储测试策略是指测试的范围、测试目标和测试方法的定义。
以下是一些常见的存储测试策略：3.1 黑盒测试黑盒测试是一种基于存储系统的输入和输出进行测试的方法。
在黑盒测试中，测试人员不考虑存储系统的内部结构和实现细节，只关注其对外部输入的响应。
通过输入不同类型和大小的数据，测试人员可以评估存储系统的功能和性能。
3.2 白盒测试白盒测试是一种基于存储系统的内部结构和实现细节进行测试的方法。
在白盒测试中，测试人员可以访问存储系统的源代码，并对其进行评估。
通过分析代码和设计，测试人员可以发现和解决存储系统中的潜在问题。
3.3 性能测试性能测试是一种评估存储系统性能的方法。
通过模拟实际的负载和并发请求，测试人员可以评估存储系统的响应时间、吞吐量和并发能力。
性能测试可以帮助开发团队调整存储系统的配置和优化算法，以提高其性能和扩展性。
3.4 容量测试容量测试是一种评估存储系统容量和可扩展性的方法。
通过向存储系统中添加大量数据，测试人员可以评估其所能处理的最大数据量。
容量测试可以帮助开发团队评估存储系统的扩展性，并在需要时采取相应的措施。
存储测试的方法取决于具体的存储系统和测试策略。
以下是一些常见的存储测试方法：4.1 功能测试功能测试是一种评估存储系统功能的方法。
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存储性能黑幕：苹果和桔子怎么比较？有没有想过，厂商自己提供的存储产品性能指标数据没有任何意义？用户要准确地评估不同厂商的存储产品，还需仔细阅读文中提到的SPC-1基准测试报告……前言近年来，随着存储系统由服务器的附属变成IT系统中独立的子系统、由“外设”变成信息系统基础架构的中心，用户如何规划、设计和挑选符合自己需求的存储系统已变得越来越重要。
每个购买存储系统的用户都希望买到性能高、价格低、质量好(故障率低、可靠性高)、容量大(扩充能力强)、易于管理、售后服务好的存储产品，其中大多数用户最关心的还是存储产品的前三项指标，即性能、价格和可靠性。
具体如下:·体现存储系统性能的最主要指标是IOPS(I/Os per second)，即每秒输入输出次数;·存储产品的价格需从二个方面进行评估，如果用户对存储的主要需求是存储容量，则可由每GB存储容量的价格比较各存储厂商的产品;如果用户对存储的主要需求是存储性能，则可由每IOPS的价格比较各存储厂商的产品;·对于基于硬盘的存储系统，其可靠性MTTF(平均故障出现时间)可表示为:MTTF array=MTTF disk/存储系统中的磁盘总数其中：MTTF disk代表每块磁盘的平均故障出现时间，目前磁盘的MTTF disk最高可达1,400,000小时。
在存储系统的性能方面，很多存储厂商都为其产品公布了漂亮的IOPS指标数据:IOPS 达十几万甚至几十万;但这些厂商大都不公布测出该IOPS指标的存储系统具体配置，因此用户也就无法对该存储产品的性价比和可靠性进行评估。
很多用户在实际使用这些存储产品时却发现这些有着漂亮IOPS数值的存储产品性能很差，这是怎么回事?本文将为用户破解这个谜团!一、此IOPS非彼IOPS，要真正了解存储系统的性能还需看其SPC-1 IOPS™1、苹果和桔子怎么比较？没有统一的测试标准、环境和参数，IOPS就没有可比性这是因为IOPS测试结果与很多测试参数有关，如果各个存储厂商都按自己的标准对存储系统进行测试，那么测试出的IOPS等指标就没有任何意义，原因如下:1)随机(Random)读写的IOPS与顺序(Sequential)读写的IOPS大不一样:对于基于磁盘的存储系统，顺序读写的IOPS要远远大于随机读写的IOPS，其中100%顺序读的IOPS 又大于100%顺序写的IOPS、100%随机读的IOPS又大于100%随机写的IOPS。
下面的图表是某品牌磁盘阵列(配置12块Maxtor 250GB, 7,200RPM的磁盘，512MB Cache)的不同IOPS，就清楚地说明了这种情况：2)从上面的图表可以看出:无论是顺序还是随机读写IOPS测试，传输数据块尺寸越小，IOPS值越大。
3)对于基于磁盘的存储系统，在其它测试条件一样的情况下，磁盘数量越多，IOPS值越大(几乎呈线性增长)。
具体见下表:4)在其它测试参数和条件一样的情况下，RAID-10配置的IOPS要大于RAID-5配置的IOPS。
具体见下表与上表的比较:5)在其它测试参数和条件一样的情况下，在同样的RAID级别配置下，IOPS值随磁盘中数据量的增加而下降。
具体见下图:综上所述，在同等情况下，100%顺序读、100%顺序写、100%随机读、100%随机写这四种IOPS中，100%顺序读的IOPS最高。
因此很多厂商公布的那些非常高的IOPS数据实际上是将被测存储系统配置了尽量多的小容量、高转速磁盘且每个磁盘装载数据量不多、设置为RAID-10时测出的100%顺序读(Sequential Read)IOPS的最大值。
而且很多厂商在公布上述100%顺序读(Sequential Read)IOPS时还隐去了“100%顺序读”字样，笼统地称为IOPS，还不透露被测存储系统的具体配置。
但多数用户实际使用的环境既有顺序读写、也有随机读写操作;传输数据块尺寸大小都有;为了有效利用存储系统的存储容量，很多用户都采用RAID-5，而且尽量使用大容量磁盘来减少磁盘数量，以少占存储系统的宝贵槽位空间。
因此，上述测试环境得到的100%顺序读(Sequential Read)IOPS指标完全不能代表该存储产品在用户实际应用环境下的性能。
这就是厂商公布的IOPS很高，而产品在用户实际使用环境中性能却很差的原因。
那么是否有权威的存储性能基准测试呢？2、关于SPC和SPC-1 IOPS™SPC的全称是Storage Performance Council(即:存储性能理事会)，它的成员由几乎全部的国外存储厂商和部分大学、研究机构组成，SPC是一个非赢利的组织，其使命是定义、标准化存储系统的基准测试，并提升存储系统基准测试的知名度、扩展其影响，使之成为计算机行业最具权威性的存储性能测试结果，使计算机用户可以不受现存混乱的各种存储性能测试结果的影响(如:很多厂商使用IOMeter或IOGEN等测试工具，按自己的标准，如“Read Cache Hits IOPs”、“Large Block Sequential Bandwidth”等测试IOPS，也不公布被测存储系统的配置细节，使IOPS没有可比性，用户根据其IOPS对存储产品进行评估非常困难)。
目前，SPC的SPC-1基准测试主要是针对随机I/O应用环境的，SPC-2基准测试主要是针对顺序I/O应用环境的。
其中SPC-1基准测试按下表的读写比例，以不同的数据块尺寸产生I/O数据流对存储系统进行测试，使SPC-1基准测试很好地模拟了OLTP、数据库和SPC公布的SPC-1基准测试报告详细地描述了被测存储产品的配置、价格清单及测试的系统结构图和被测存储产品的以下各项指标在SPC-1基准测试中的测试结果: · SPC-1 IOPS™ (Maximum Throughput:每秒输入输出次数的最大值)· SPC-1 LRT™(Average Response Time at the low level of demand:平均响应时间) · SPC-1 Price-Performance($/ SPC-1 IOPS™:每SPC-1 IOPS™的价格)· Storage Total Price(被测存储系统的总价)· Storage Total Capacity· Data Protection Level:RAID1 or RAID5通过SPC-1基准测试报告，用户可以非常清楚地了解被测存储产品的各方面细节，使用户可较容易地评估和比较各个厂商存储产品的性能、价格、性价比及容量、可靠性等。
专家提示:要评估和比较不同厂商的存储产品，就要看这些存储产品的SPC-1基准测试报告。
查询各存储厂商的SPC-1基准测试报告，可访问/results。
二、苹果是天然红还是上了色素:SPC-1 IOPS™仍可被“加工”出高数值，用户需小心、仔细研读SPC-1基准测试报告SPC-1基准测试虽然规定了严格的顺序和随机读写比例和数据块尺寸以及在何种磁盘负载情况下取值，但没有规定被测存储产品使用多少个磁盘，也没有规定被测存储产品设置何种RAID级别。
好在存储性能理事会(SPC)要求测试报告必须详细地列出被测存储系统的配置和价格，这使用户得以了解其中的奥妙，可以作出正确的评估和判断。
从前面我们已经了解到RAID-1的IOPS要比RAID-5的IOPS高;而且IOPS值随存储系统中磁盘数量的增加而线性增长。
因此，虽然现实环境中大多数用户都采用RAID-5，但各存储厂商在进行SPC-1基准测试时都选择了RAID-1设置;为了得到高数值的SPC-1 IOPS™，各厂商还尽量增加被测存储系统的磁盘数量，因为增加磁盘数量就等于增加IOPS;同时为防止因增加磁盘数量而过大幅度地增加被测存储系统的总价格，以至于过多拉高每SPC-1 IOPS™的价格，故各厂商都尽量使用小容量、高转速的磁盘:如36.4GB甚至18.2GB 的磁盘。
目前，SPC-1 IOPS™超过10万的共有4种存储产品，下表是所谓存储性能理事会“100K SPC-1 IOPS™ 俱乐部”的4钟存储产品的SPC-1基准测试报告要点对比，我们来看看其中的奥妙：从上表可以看到，前三种SPC-1 IOPS™达100K的存储产品进行SPC-1基准测试时，全部采用RAID-1设置;并使用400个以上的小容量、高转速的磁盘来实现高SPC-1 IOPS™，但它却导致该存储系统的可靠性大幅度地降低;而且对于用户来讲，如果真需要32TB的存储容量，用户会使用220块146GB的磁盘或110块293GB的磁盘来实现，而不会去用448块73GB的磁盘或960块36GB的磁盘去实现。
这样一来，用户如果购买标着SPC-1 IOPS™达100K的32TB存储系统，实际SPC-1 IOPS™却只有100K的1/2到1/10;如果用户再为了提高存储容量的利用率而采用RAID-5设置，那么所购存储系统的SPC-1 IOPS™则会更低了!第四种SPC-1 IOPS™达100K的存储产品是个例外，因为它是采用SDRAM作为存储介质的固态存储产品(Solid State Disk)，其高性能、高IOPS™是与身俱来的，其SPC-1 LRT™(平均响应时间)也是SPC网站公布的所有存储产品中最低的。
但令人惊奇的是固态存储产品(Solid State Disk)的SPC-1 Price-Performance(每SPC-1 IOPS™的价格)居然是SPC网站公布的所有存储产品中最低的，达US$1.50/SPC-1 IOPS™。
三、如何快速利用SPC-1基准测试报告评估自己的存储系统既然某存储产品测试的SPC-1 IOPS™值与用户实际购买的该产品SPC-1 IOPS™值有差别，那么用户如何估算自己所购买的存储产品的实际SPC-1 IOPS™值呢?SPC网站(/results)上公布了大多数存储厂商的存储产品的SPC-1基准测试报告，通过查询这些报告中的SPC-1 IOPS™值和测试报告中所描述的被测存储产品的磁盘总数，用户就可以根据下列公式快速估算你所采购配置的某一存储产品实际性能和可靠性:·实际性能(实际SPC-1 IOPS™)= [实际采购存储系统的磁盘数/ 测试报告中被测系统的磁盘数] X 测试报告的SPC-1 IOPS™·可靠性:MTTFarray=MTTFdisk / 实际采购存储系统的磁盘数四、来自SPC-1基准测试报告的意外结论固态存储产品(Solid State Disk)在人们的心目中一直是极其昂贵的。
虽然专家研究和媒体分析都说存储的未来是固态盘代替硬盘，但由于在目前每GB固态存储产品(Solid State Disk)的价格是基于磁盘的存储系统每GB价格的几十倍至上百倍，因此固态存储产品(Solid State Disk)一直用于金融、电信等领域的在线关键业务应用环境，用较少容量的固态存储产品(大约10-20GB)存储在线关键业务应用中经常被访问的数据，如:数据库日志等，以提升这些应用的性能。