1. 方案背景和挑戰

Ceph是一個高度可擴展、高性能的開源分布式存儲系統，設計用于提供優秀的對象存儲、塊存儲和文件存儲服務。它的幾個核心特點是：

彈性擴展：Ceph能夠無縫地水平擴展存儲容量和性能，只需添加新的存儲節點即可，無需重新配置現有系統，非常適合云環境的動態需求；

自我修復：通過副本或糾刪碼技術，Ceph能夠自動檢測并修復數據損壞或丟失，保證數據的高可用性和持久性；

統一接口：Ceph提供RADOS GW（對象存儲網關）、RBD（塊設備映射）和CephFS（文件系統）三種接口，滿足不同存儲需求，且這些接口可以同時在一個集群中使用。

在Kubernetes（K8s）架構下，Ceph可以作為一個強大的存儲后端，為容器化的應用提供持久化存儲解決方案。Kubernetes通過存儲卷插件與外部存儲系統集成，Ceph正是通過這樣的插件（如RBD插件）與K8s集成，實現存儲資源的動態分配和管理。
架構如下圖所示：

在傳統方式下使用Ceph作為存儲解決方案，會遇到一些局限性和挑戰，尤其是在與現代云原生環境如Kubernetes集成時，這些問題可能會更加突出，具體表現為以下幾個方面：

RBD客戶端運行于Host，消耗計算資源：傳統部署模式下，Ceph的RBD（RADOS Block Device）客戶端運行在宿主機（Host）層面，而非直接在容器內部。這意味著所有與Ceph交互的計算任務，包括I/O請求處理、錯誤恢復等，都需要宿主機的CPU資源來完成。在高負載情況下，這些額外的計算需求可能會對宿主機的資源分配產生壓力，影響到運行在相同宿主機上的其他容器應用的性能。

使用RBD協議連接后端存儲，性能受限：RBD協議雖然成熟且穩定，但在某些場景下，其性能表現可能不盡人意，尤其是在需要大量小I/O操作或高帶寬傳輸的情況下。這是因為RBD協議在設計上更多考慮了數據的可靠性和一致性，而非極致的性能。這導致數據傳輸延遲較高，影響到依賴快速存儲響應的應用性能，如數據庫服務或大數據處理系統。

在Kubernetes架構下，無法直接利用DPU實現卸載和加速：隨著DPU（Data Processing Unit）等硬件加速技術的興起，其在數據處理、網絡和存儲任務中的加速能力備受矚目。然而，在傳統的Ceph與Kubernetes集成方案中，缺乏直接利用DPU卸載存儲相關處理的能力，導致無法充分利用DPU提供的硬件加速優勢，限制了存儲性能的進一步提升和資源的高效利用。

鑒于以上挑戰，探索和實施針對Kubernetes環境優化的Ceph部署方案，如通過專門的Ceph CSI（Container Storage Interface）插件支持DPU卸載，或是利用Ceph的其他高級功能與現代硬件加速技術緊密結合，成為了提升云原生應用存儲性能和效率的關鍵方向。

2. 方案介紹

2.1. 整體架構

本方案采用云原生架構，引入DPU作為Kubernetes集群的Node，為集群之上的容器、虛機和裸金屬實例提供存儲服務的卸載和加速。整體架構如下所示：

本方案將K8s node分為不同的角色（node-role），不同的組件分別部署在不同的node，主要包含：

Master Node上，部署csi的控制器csi-controller，用于創建volume和NVMe-oF target；

Host Node上，部署csi-node-host，配合csi-node-dpu，通過volumeattachment發現DPU掛載的NVMe盤，然后執行綁定或者格式化；裸機場景沒有這個組件；

DPU上，部署csi-node-dpu，volume-attacher和opi-bridge。opi-bridge是卡對opi-api存儲的實現，volume-attacher是對DPU存儲相關方法的封裝；csi-node-dpu 調用volume-attacher給host掛盤；

Storage上，部署Ceph和GATEWAY，GATEWAY是對SPDK封裝的一個服務，用于本地連接rbd image，暴露成NVMe-oF target。

2.2. 方案描述

本方案主要由csi-framework、opi-framework和storage三個部分組成，下面將對這三個部分進行介紹。

2.2.1. csi-framework

通過csi-framework我們能快速的接入第三方的存儲，讓第三方存儲很方便的使用DPU的能力。其包括csi-controller、csi-node-host和csi-node-dpu，主要職責是為K8s的負載提供不同的存儲能力。

2.2.1.1. csi-controller

Csi-controller以deployment的形式部署在master節點，其架構如下圖所示：

在csi-controller pod中，包含對接存儲的csi-controller容器，主要用于在對接存儲上創建卷，除此之外，為了讓對接存儲也能用nvmeof的方式，本架構也開發了對應的插件系統，由插件負責NVMe-oF target的管理。

結合K8s csi的external plugin，csi-controller主要實現以下兩類功能：

針對pvc，調用第三方的controller，創建卷，創建快照和擴容等;

針對pod（本質上volumeattachment，簡稱va），兩種連接模式，AIO和NVMe-oF（因為opi目前只支持這兩種）。如果是NVMe-oF，則調用不同的plugin在GATEWAY上創建NVMe-oF target；相關的target參數會持久化到va的status，此時va的狀態變為attached=true。

2.2.1.2. csi-node

Csi-node以daemonset的形式，部署在所有節點，其架構如下圖所示：

在csi-node的架構中，沒有整合第三方的csi-node，是因為第三方csi-node往往是針對非DPU的場景，所以在本框架中，也是使用插件系統，對接不同的第三方存儲。插件系統主要用于直連存儲，比如通過RBD或者ISCSI，會在本地生成一個塊設備，最后把這個塊設備再以AIO的方式掛載到PCIE上；如果是使用本框架的NVMe-oF的方式，由csi-node-dpu負責從va獲取對應的連接信息，連接NVMe-oF target。

Csi-node按node角色分為csi-node-dpu、csi-node-host和csi-node-default，不同角色的csi-node功能不同，下面分別加以說明：

csi-node-dpu需要處理host和DPU側的掛盤請求，待csi-node-dpu根據不同的連接模式(AIO或者NVMe-oF)，連接遠程存儲；在pf或者vf上掛載磁盤后，會把掛盤的信息添加到va的annotation；

csi-node-host就能根據va的annotation找到掛載的disk，進行下一步操作；

csi-node-default 也就是默認的工作模式，同非DPU場景的csi-node工作方式。

2.2.2. opi-framework

主要用來兼容不同卡的功能，對上提供統一的接口；通過opi-framework，我們能將第三方存儲快速對接到其他DPU。不同DPU通過opi-bridge對接到opi框架，再由volume-attacher提供opi框架沒有的功能，其架構如下圖所示：

Opi-framewark包括volume-attacher、opi-yusur-bridge、opi-nvidia-bridge和SPDK，提供存儲卸載和加速能力。

volume-attacher是bridge之上的一層封裝，其主要作用有三個：

參數計算，比如掛載那個vf，使用那個nsid等；同時保證相同的盤，掛載到相同的掛載點；

因為opi-bridge和SPDK都沒有數據持久化，所以一旦opi-bridge或者SPDK重啟之后，需要volume-attacher進行數據恢復

從上我們知道，opi框架提供的能力有限，比如backend，只支持AIO和NVMe-oF；一旦要使用其他的bdev，比如lvol，此時就沒法通過opi-bridge操作，所以volume-attacher還封裝了對底層SPDK的操作。

opi-bridge是對opi標準的實現，不同的卡會有不同的bridge，存儲方面主要包括對接SPDK的三類接口（frontendmiddleendbackend）。

SPDK是卡上的服務，除了原生SPDK的功能外，主要作用是在pf或者vf上掛載bdev。

2.2.3. storage

除了第三方或者開源的存儲系統之外，還提供一個GATEWAY，GATEWAY的能力就是在靠近存儲的地方（所以往往和存儲系統部署在一起），把卷通過NVMe-oF target的方法是暴露出去；同時支持NVMe-oF multipath實現高可用。

3. 方案測試結果

3.1. Pod掛盤

首先創建pvc，然后在pod的volumes中以Block或者Filesystem的方式使用pvc，關鍵參數如下所示：

##pvc-xxx.yaml 關鍵參數 storageClassName: class-ceph ## 通過不同的storageclass，使用AIO或者nvmeof的方式

創建后，相關資源信息如下：

HOST側，使用nvme list和nvme list-subsys可查看對應的disk和system，如下圖所示：

DPU側，使用rpc.py查看對應的bdev，nvme_ns, nvme_ctrl

查看對應的bdev，如下所示：

GATEWAY側，使用rpc.py查看nvme_subsystem，bdev

查看對應的bdev，如下所示：

3.2. 性能對比

本方案基于單節點ceph創建單副本存儲池，在以下測試場景與傳統ceph方案進行對比：

AIO：DPU上通過RBD協議連接存儲，然后把/dev/rbd0通過AIO給到Host；

Host-RBD：測試節點上用RBD 協議連接存儲，也是傳統ceph方案的方式；

LOCAL-RBD：存儲節點上用RBD協議連接存儲，用于對比Host-RBD；

Host-NVMe-CLI/TCP：測試節點上通過NVMe-CLI以NVMe/TCP的方式連接存儲上的GATEWAY，用來對比卸載模式的性能；

Host-NVMe-CLI/RDMA：測試節點上通過NVMe-CLI以NVMe/RDMA方式連接存儲上的GATEWAY，用來對比卸載模式的性能；

NVMe/TCP：DPU上直接TCP協議連接GATEWAY，是本方案的一種連接方式；

NVMe/RDMA：DPU上直接通過RDMA協議連接GATEWAY，是本方案的一種連接方式。

測試不同blocksize下的隨機讀寫指標包括iops，吞吐，延遲和Host CPU消耗。

3.2.1. 存儲IOPS

測試結果如下：

從上圖我們可以得出以下結論：

AIO性能最差，是因為AIO是通過DPU里面librbd連接存儲，受限于DPU的資源；

LOCAL-RBD的性能較Host-RBD低，是因為本地測試時，內核RBD模塊與osd存在資源競爭，導致ceph-osd的CPU上不去，在950%左右，但是在Host-RBD測試時ceph-osd的CPU在1050%左右；

NVMe/TCP的性能較Host-NVMe-CLI/TCP和Host-NVMe-CLI/RDMA稍高，是因為兩者的路徑不一樣，有可能是DPU的SPDK服務帶來的加速效果；

NVMe/RDMA與NVMe/TCP基本持平，是因為瓶頸在ceph，這個會基于裸盤給出結論

NVMe/RDMA，NVMe/TCP，Host-NVMe-CLI/TCP和Host-NVMe-CLI/RDMA，高于Host-RBD，是因為GATEWAY的加速作用，能把ceph-osd的CPU進一步提高到1150%左右。

隨機讀iops如下圖所示：

如上圖所示，可以得出如下結論：

NVMe/TCP的性能與Host-NVMe-CLI/TCP基本持平，好于Host-RBD；

NVMe/RDMA的性能較NVMe/TCP的稍低，有可能是在隨機讀場景下RDMA協議的損耗導致。

3.2.2. 存儲延遲

測試結果如下：

如上圖所示，可以得出如下結論：

RDMA的延遲要好于TCP；

HOST-RBD好于其他非本地場景，是因為整體io路徑較其他的短。

隨機讀場景下的延遲，如下所示：

3.2.3. CPU消耗

測試結果如下：

如上圖所示，可以得出如下結論：

基于傳統的Ceph解決方案，消耗Host CPU在400%-600%之間，其資源消耗在內核模塊RBD；

使用Host-NVMe-CLI/TCP的方式，消耗Host CPU在70%-200%之間， 其資源消耗在內核模塊NVMe/TCP；

使用Host-NVMe-CLI/RDMA的方式，其資源消耗和卸載模式相當；

基于DPU的ceph解決方案，NVMe/TCP和NVMe/RDMA的Host CPU消耗很低。

隨機讀場景下的資源消耗，如下所示：

4. 總結

4.1. 方案優勢

基于DPU（Data Processing Unit）的Ceph存儲解決方案，為云原生存儲領域帶來了顯著的資源優化，在性能上也有一定改善，具體優勢體現在以下幾個方面：

1. 資源效率大幅提升：通過將Ceph的控制面和數據面操作下沉至DPU處理，顯著減輕了宿主機（Host）的資源消耗。測試結果顯示，在并行度為8的場景下，blocksize為4KB時，宿主機CPU資源的使用率明顯下降，從502%的消耗，降低到了僅45%，這意味著在實際應用場景中，將大大節省了寶貴的CPU資源，讓這些資源能夠被應用服務更高效地利用。

2. 性能保持與優化：在對比分析中，基于DPU的Ceph解決方案不僅保持了與傳統Ceph部署在性能上的競爭力，而且還展示了顯著的提升潛力。通過對比使用Host-NVMe-CLI（分別通過TCP和RDMA協議）、NVMe/TCP和NVMe/RDMA的傳統Ceph性能數據，發現基于DPU的方案并未降低原有的Ceph性能表現，反而在某些指標上有所增強。特別是當直接對比基于Host的RBD訪問、NVMe/TCP和NVMe/RDMA的性能時，DPU方案展現出了超越這些傳統訪問方式的性能提升，這表明DPU不僅有效卸載了存儲處理任務，還通過其硬件加速特性提升了存儲I/O性能。

3. 填補Kubernetes生態空白：在Kubernetes（K8s）生態系統中，雖然有多種存儲解決方案和插件，但之前缺乏針對DPU優化的存儲卸載和加速服務。這一自研的基于DPU的Ceph解決方案，填補了這一技術空白，為Kubernetes環境下的應用提供了更高效、低延遲的存儲支持。通過集成DPU加速能力，不僅增強了云原生應用的存儲性能，還為用戶提供了更多選擇和優化存儲配置的靈活性，有助于提升整個云平臺的運行效率和成本效益。

綜上所述，基于DPU的Ceph存儲解決方案通過自研的Kubernetes組件、引入DPU深度優化存儲處理流程，顯著降低了宿主機資源消耗，保持甚至提升了存儲性能，同時為Kubernetes生態引入了創新的存儲加速服務，是面向未來云原生架構的重要技術進步。

本方案來自于中科馭數軟件研發團隊，團隊核心由一群在云計算、數據中心架構、高性能計算領域深耕多年的業界資深架構師和技術專家組成，不僅擁有豐富的實戰經驗，還對行業趨勢具備敏銳的洞察力，該團隊致力于探索、設計、開發、推廣可落地的高性能云計算解決方案，幫助最終客戶加速數字化轉型，提升業務效能，同時降低運營成本。

審核編輯 黃宇