Was ist NVMe?

NVMe verstehen

Das Kernstück von NVMe ist eine neue Generation von Kommunikationsschnittstellen und Treibern, die von Grund auf dafür konzipiert wurden, die Parallelität und niedrige Latenzzeiten von flash-basiertem Speicher voll auszunutzen.

Vor der NVM verwendeten SSDs oft Schnittstellen wie SATA (Serial ATA) oder SAS (Serial Attached SCSI), die ursprünglich für viel langsamere mechanische Festplattenlaufwerke (HDDs) entwickelt wurden.

Diese Schnittstellen der neuen Generation ermöglichten SSDs zwar einen Leistungsschub im Vergleich zu einem HDD-Produkt, sie wurden jedoch letztendlich zu Engpässen, wodurch das volle Potenzial des Flash-Speichers nicht ausgeschöpft werden konnte. NVMe löst dieses Problem, indem es über den PCIe-Hochgeschwindigkeitsbus eine direkte Verbindung zur CPU herstellt und so mehr direkte Datenpfade und eine deutlich höhere Bandbreite ermöglicht.

Der Unterschied zwischen NVMe und herkömmlichen Speicherprotokollen

Der Unterschied zwischen der neuen Generation von NVM und herkömmlichen Speicherprotokollen wie SATA und SAS ist sehr groß. Hauptsächlich geht es um Effizienz, Parallelität und Latenz.

Herkömmliche Protokolle, die in einer Zeit von Drehplatten und mechanischen Köpfen entwickelt wurden, enthalten Befehlsstrukturen und Overhead, die unnötig sind und die Leistung eines Flash-Speicherprodukts beeinträchtigen.

SATA unterstützt beispielsweise nur eine einzige Befehlswarteschlange mit einer Tiefe von bis zu 32 Befehlen. SAS bietet zwar Verbesserungen, aber es ist weiterhin mit älterem Gepäck ausgestattet.

NVMe hingegen wurde speziell für die Eigenschaften von nichtflüchtigem Speicher entwickelt. Es unterstützt eine deutlich größere Anzahl von Befehls-Queues - bis zu 65.535 Queues, von denen jede bis zu 65.536 Befehle aufnehmen kann.

Diese enorme Erweiterung der Warteschlangenfunktionen ermöglicht einen weitaus höheren Grad an Parallelität, sodass das System eine viel größere Anzahl an E/A-Anforderungen gleichzeitig verarbeiten kann. Für moderne Multicore-Prozessoren und anspruchsvolle Workloads, die viele simultane Datenzugriffe ermöglichen, ist dies von entscheidender Bedeutung.

Anwendungsbeispiele und Anwendungen für NVMe

Die transformativen Leistungsmerkmale interner NVMe haben dazu geführt, dass sie in verschiedenen anspruchsvollen Umgebungen wie dedizierten Servern, bei denen Geschwindigkeit, niedrige Latenz und hoher Durchsatz für das Produkt von entscheidender Bedeutung sind, weit verbreitet sind, bis hin zu transaktionalen Anwendungen wie Identity- und Access-Management .

Die Möglichkeit, den Datenzugriff deutlich zu beschleunigen, macht diese Technologie zu einer der Eckpfeiler moderner datenintensiver Anwendungen, bei denen der Preis der Festplatte kein Problem darstellt.

Optimierung von Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen

NVMe spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen der nächsten Generation, da es Speicherengpässe verringert, die die Gesamtsystemleistung beeinträchtigen können.

In Cloud-Umgebungen, ob öffentlich, privat oder hybrid, ermöglicht NVMe-basierter Speicher es Anbietern von Public Cloud-Diensten, höhere Performance-Tiers anzubieten und eine höhere Dichte virtueller Maschinen (VMs) pro physischem Server zu unterstützen.

Dies führt zu einer verbesserten Reaktionsfähigkeit der Anwendungen und einer besseren Ressourcennutzung. Für On-Premise-Rechenzentren kann die Integration von NVMe veraltete Infrastrukturen zu einem niedrigen Preis neu beleben, die Leistung kritischer Unternehmensanwendungen wie Datenbanken und ERP-Systeme steigern und effizientere Strategien für die Datenklassifizierung ermöglichen.

Durch den schnellen Datenzugriff unterstützt NVMe Unternehmen dabei, strenge Service Level Agreements (SLAs) einzuhalten und eine hervorragende Nutzererfahrung für ihre gehosteten Dienste und Anwendungen zu erzielen. Diese Technologie ist grundlegend für den Aufbau flexibler und reaktionsschneller IT-Umgebungen, die dynamische Workloads verarbeiten können.

Unterstützung von AI- und Machine Learning-Workloads

Workloads wie künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind von Natur aus datenintensiv und rechenintensiv und erfordern einen extrem schnellen Zugriff auf umfangreiche Unternehmensdatensätze.

Ein NVMe SSD-Laufwerk eignet sich hervorragend zur Unterstützung dieser anspruchsvollen KI- und ML-Workloads. Während der Trainingsphase von ML-Modellen müssen den Processing Units (GPUs oder CPUs) schnell und wiederholt große Datenmengen zugeführt werden.

Der hohe Datendurchsatz und die niedrige Latenz von NVMe reduzieren die Datenaufnahmenzeiten und I/O-Wartezeiten erheblich und beschleunigen den iterativen Modelltrainingsprozess. So können Data Scientists und Forscher schneller experimentieren und in kürzerer Zeit präzisere Modelle entwickeln.

Für AI-Inferenzen, bei denen trainierte Modelle Vorhersagen über neue Daten treffen, sorgt NVMe in ähnlicher Weise dafür, dass mit minimaler Verzögerung auf die notwendigen Daten und Modellparameter zugegriffen werden kann, was für Echtzeit-Anwendungen wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und autonome Systeme entscheidend ist.

NVMe Solid-State-Festplatten unterstützen auch die Datenvorverarbeitung und die Entwicklung von Gen-Funktionen, die oft eine intensive Datenmanipulation erfordern.

Beschleunigung von Big-Data-Analysen

Big Data Business Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse enormer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Herkömmliche Speicherlösungen stellen oft ein erhebliches Leistungshindernis dar, das die Abfragezeiten und die Berichterstellung verlangsamt.

NVMe beschleunigt Big-Data-Geschäftsanalysen, indem es die erforderliche E/A-Performance bereitstellt, um mit leistungsstarken Verarbeitungs-Engines Schritt zu halten. Unabhängig davon, ob es sich um Echtzeit-Analysen, komplexe Ad-hoc-Abfragen oder umfangreiche Batch-Verarbeitungsaufträge handelt, NVMe Solid State Drives minimieren Datenzugriffsverzögerungen.

Beispielsweise kann der Einsatz von NVMe als Cache-Schicht oder als Primärspeicher in verteilten Analytics-Plattformen wie Apache Spark oder Hadoop die Auftragsabschlusszeiten erheblich verkürzen.

Durch schnelleres Laden von Daten in Business Analytics Engines der nächsten Generation und schnelleren Abruf von Zwischenergebnissen können Unternehmen schneller Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen, was eine fundiertere Entscheidungsfindung und einen Wettbewerbsvorteil ermöglicht.

Bei der Erläuterung von „NVMe vs. SSD“ ist es wichtig, klarzustellen, dass NVMe (Non-Volatile Memory Express) eine Kommunikationsschnittstelle und ein Treiber und kein Speichertyp selbst ist. SSDs (Solid-State-Laufwerke) verwenden Flash-Speicher für die Speicherung.

Der Vergleich erfolgt daher in der Regel zwischen NVMe-SSDs und SSDs, die ältere Schnittstellen wie SATA (Serial ATA) verwenden. Das Verständnis ihrer Unterschiede ist der Schlüssel zur Auswahl des richtigen Massenspeichers für spezifische Anforderungen:

• Leistungsvergleich: NVMe SSDs bieten eine deutlich höhere Leistung, deutlich höhere Lese-/Schreibgeschwindigkeiten (oft 3- bis 7-mal schneller oder mehr), deutlich höhere IOPS (Input/Output Operations Per Second) und deutlich geringere Latenzzeiten im Vergleich zu SATA SSDs. Dies ist auf die direkte PCIe-Verbindung und das optimierte Protokoll von NVMe für Flash-Speicher zurückzuführen.
   
• Kosten- und Anwendungsfallunterschiede: NVMe SSDs verursachen in der Regel höhere Kosten pro Gigabyte als SATA SSDs. Daher wird NVMe in der Regel für leistungskritische Anwendungen wie High-End-Spiele, Videobearbeitung, KI/ML-Workloads und Unternehmensserver bevorzugt, während SATA SSDs eine kostengünstigere Lösung für allgemeine Datenverarbeitung, ältere Systeme oder Massenspeicher bieten, bei denen maximale Geschwindigkeit nicht das Hauptaugenmerk ist.

Entscheiden Sie sich für eine NVMe Solid-State-Festplatte für Express und High Performance anstelle einer SATA SSD, wenn Ihr Unternehmens-Workload und Anwendungsfall die geringstmögliche Latenz und den höchsten Durchsatz erfordert, wie z. B. für die professionelle Erstellung von Inhalten, intensive Datenbankoperationen, anspruchsvolle Analysen oder Wettkampf-Gaming. Ihr System unterstützt die NVMe-Schnittstelle, und der Leistungsgewinn rechtfertigt die in der Regel höheren Investitionen.

FAQ: Häufig gestellte Fragen

Ist NVMe besser als SSD?

NVMe ist ein Protokoll, das von einigen Hochleistungs-SSDs verwendet wird. Eine NVMe SSD ist also eine Art SSD. Im Vergleich zu älteren SSDs, die Protokolle wie SATA verwenden, bieten NVMe-SSDs dank direkter PCIe-Verbindung zur CPU und einem Protokoll, das speziell für Flash-Speicher in der Enterprise-Umgebung entwickelt wurde, eine deutlich bessere Leistung.

Ist NVMe mit M.2 SSD identisch?

Nein, das sind verschiedene Dinge. M.2 ist ein physischer Formfaktor (die Form und Größe des Laufwerks, wie ein kleiner Stick - in diesem Fall SFF, oder kleiner Formfaktor). Eine SFF M.2 SSD kann entweder das Hochgeschwindigkeits-NVMe-Protokoll oder das ältere, langsamere SATA-Protokoll verwenden. Während also viele NVMe-Laufwerke den SFF M.2-Formfaktor verwenden, sind nicht alle M.2-Laufwerke NVMe.

Was macht NVMe schneller als herkömmliche Festplatten?

NVMe-Festplatten unterscheiden sich grundlegend von herkömmlichen Festplatten. NVMe SSDs verwenden Solid-State-Flash-Speicher (keine beweglichen Teile) und stellen über den schnellen PCIe-Bus eine Verbindung mit einem effizienten Kommunikationsprotokoll her. Festplatten sind auf sich drehende Magnetplatten und mechanische Schreib-/Leseköpfe angewiesen, die von Natur aus viel langsamer sind und eine höhere Latenz aufweisen. Sie sind jedoch preisintensiver, da HDD einen niedrigen Preis bietet.

Wie hoch ist die Geschwindigkeit von NVMe im Vergleich zu RAM?

RAM (Random Access Memory) ist immer noch erheblich schneller als NVMe-Speicher. RAM ist für den Zugriff mit extrem niedriger Latenz konzipiert, um Daten zu nutzen, die aktuell von der CPU verwendet werden. Während NVMe eine erhebliche Geschwindigkeitsverbesserung gegenüber älteren Speichern wie HDDs und SATA SSDs bietet, dient es als persistenter Speicher und entspricht nicht den nahezu augenblicklichen Zugriffsgeschwindigkeiten von flüchtigem System-RAM.