本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
# Amazon EBS 吞吐量优化型 HDD 和冷 HDD 卷
Amazon EBS 提供的 HDD-backed 交易量分为以下几类：
+ 吞吐量优化型 HDD – 适用于访问频率较高的吞吐量密集型工作负载的低成本 HDD。
+ 冷 HDD – 适用于访问频率较低的工作负载的最低成本 HDD。
**Topics**
+ [每实例吞吐量限制](#throughput-limitations)
+ [吞吐量优化型 HDD 卷](#EBSVolumeTypes_st1)
+ [Cold HDD 卷](#EBSVolumeTypes_sc1)
+ [使用 HDD 卷时的性能注意事项](#EBSVolumeTypes_considerations)
+ [监控卷的突发存储桶余额](#monitoring_burstbucket-hdd)
## 每实例吞吐量限制
`st1` 和 `sc1` 卷的吞吐量始终由以下限制中较小的决定：
+ 卷的吞吐量限制
+ 实例的吞吐量限制
对于所有 Amazon EBS 卷，我们建议您选择适当 EBS-optimized的 EC2 实例以避免网络瓶颈。
## 吞吐量优化型 HDD 卷
吞吐量优化型 HDD（`st1`）卷提供低成本的磁性存储，该存储以吞吐量而不是 IOPS 定义性能。该卷类型是大型顺序工作负载（例如 Amazon EMR、ETL、数据仓库和日志处理）的理想之选。不支持可启动的 `st1` 卷。
吞吐量优化型 HDD（`st1`）卷虽然与 Cold HDD（`sc1`）卷类似，但其旨在支持*频繁*访问的数据。
**注意**
此卷类型针对涉及大型 I/O、连续的工作负载进行了优化，我们建议工作负载较小的客户随机 I/O 使用[Amazon EBS 通用型 SSD 卷](general-purpose.md)或[Amazon EBS 预调配 IOPS SSD 卷](provisioned-iops.md)。有关更多信息，请参阅 [硬盘 read/writes 上的小容量效率低下](#inefficiency)。
连接到 EBS-optimized 实例的吞吐量优化 HDD (`st1`) 卷旨在提供稳定的性能，在给定年份中 99% 的时间内至少提供预期吞吐量性能的 90%。
### 吞吐量积分和突增性能
与 `gp2` 类似，`st1` 使用突增存储桶模型提高性能。卷大小决定卷的基准吞吐量，即卷积累吞吐量积分的速度。卷大小还决定卷的突增吞吐量，即有积分可用时消耗积分的速度。较大的卷有较高的基准吞吐量和突增吞吐量。您的音量拥有的积分越多，它 I/O 在爆发等级下可以行驶的时间就越长。
下图显示 `st1` 的突增存储桶行为。
`st1` 卷的可用吞吐量受吞吐量和吞吐量积分上限的限制，由以下公式表示：
```
(Volume size) × (Credit accumulation rate per TiB) = Throughput
```
对于 1 TiB 的`st1`卷，突发吞吐量限制为 250 MiB/s，存储桶在 40 时填充积分 MiB/s，并且最多可以容纳 1 TiB-worth 个积分。
容量越大，这些限制就会线性扩展，吞吐量上限为 500。 MiB/s存储桶耗尽后，吞吐量限制为 MiB/s 每 TiB 40 的基准速率。
对于介于 0.125 TiB 到 16 TiB 之间的卷大小，基准吞吐量从 MiB/s 5 到 MiB/s 500 不等，上限为 12.5 TiB，具体如下：
```
40 MiB/s
12.5 TiB × ---------- = 500 MiB/s
1 TiB
```
突发吞吐量从 31 MiB/s 到 500 不等 MiB/s，上限为 2 TiB，如下所示：
```
250 MiB/s
2 TiB × ---------- = 500 MiB/s
1 TiB
```
下表列出了 `st1` 基准和突增吞吐量值的完整范围。
| 卷大小（TiB） | ST1 基本吞吐量 () MiB/s | ST1 突发吞吐量 () MiB/s |
| --- | --- | --- |
| 0.125 | 5 | 31 |
| 0.5 | 20 | 125 |
| 1 | 40 | 250 |
| 2 | 80 | 500 |
| 3 | 120 | 500 |
| 4 | 160 | 500 |
| 5 | 200 | 500 |
| 6 | 240 | 500 |
| 7 | 280 | 500 |
| 8 | 320 | 500 |
| 9 | 360 | 500 |
| 10 | 400 | 500 |
| 11 | 440 | 500 |
| 12 | 480 | 500 |
| 12.5 | 500 | 500 |
| 13 | 500 | 500 |
| 14 | 500 | 500 |
| 15 | 500 | 500 |
| 16 | 500 | 500 |
下图绘制了表值：
**注意**
如果创建吞吐量优化型 HDD（`st1`）卷的快照，则在快照处理过程中，性能可能会降低，最坏情况下会降低到卷的基准值。
有关使用 CloudWatch 指标和警报监控突发存储桶余额的信息，请参阅[监控卷的突发存储桶余额](#monitoring_burstbucket-hdd)。
## Cold HDD 卷
Cold HDD（`sc1`）卷提供低成本的磁性存储，该存储以吞吐量而不是 IOPS 定义性能。`st1` 的吞吐量限制比 `sc1` 更低，是大型顺序冷数据工作负载的绝佳选择。如果您需要频繁访问数据并且希望节约成本，`sc1` 提供价格低廉的块存储。不支持可启动的 `sc1` 卷。
Cold HDD（`sc1`）卷虽然与吞吐量优化型 HDD（`st1`）卷类似，但其旨在支持*不频繁*访问的数据。
**注意**
此卷类型针对涉及大型 I/O、连续的工作负载进行了优化，我们建议工作负载较小的客户随机 I/O 使用[Amazon EBS 通用型 SSD 卷](general-purpose.md)或[Amazon EBS 预调配 IOPS SSD 卷](provisioned-iops.md)。有关更多信息，请参阅 [硬盘 read/writes 上的小容量效率低下](#inefficiency)。
连接到 EBS-optimized 实例的 Cold HDD (`sc1`) 卷旨在提供稳定的性能，在给定年份中 99% 的时间里，至少可提供预期吞吐量性能的 90%。
### 吞吐量积分和突增性能
与 `gp2` 类似，`sc1` 使用突增存储桶模型提高性能。卷大小决定卷的基准吞吐量，即卷积累吞吐量积分的速度。卷大小还决定卷的突增吞吐量，即有积分可用时消耗积分的速度。较大的卷有较高的基准吞吐量和突增吞吐量。您的音量拥有的积分越多，它 I/O 在爆发等级下可以行驶的时间就越长。
`sc1` 卷的可用吞吐量受吞吐量和吞吐量积分上限的限制，由以下公式表示：
```
(Volume size) × (Credit accumulation rate per TiB) = Throughput
```
对于 1 TiB 的`sc1`卷，突发吞吐量限制为 80 MiB/s，存储桶在 12 时填充积分 MiB/s，并且最多可以容纳 1 TiB-worth 个积分。
容量越大，这些限制就会线性扩展，吞吐量上限为 250。 MiB/s存储桶耗尽后，吞吐量限制为 MiB/s 每 TiB 12 的基准速率。
对于介于 0.125 TiB 到 16 TiB 之间的卷大小，基准吞吐量从 MiB/s 1.5 到最大 MiB/s 192 不等，在 16 TiB 时达到的基准吞吐量如下：
```
12 MiB/s
16 TiB × ---------- = 192 MiB/s
1 TiB
```
突发吞吐量从 10 MiB/s 到 250 不等 MiB/s，上限为 3.125 TiB，如下所示：
```
80 MiB/s
3.125 TiB × ----------- = 250 MiB/s
1 TiB
```
下表列出了 `sc1` 基准和突增吞吐量值的完整范围：
| 卷大小（TiB） | SC1 基本吞吐量 () MiB/s | SC1 突发吞吐量 () MiB/s |
| --- | --- | --- |
| 0.125 | 1.5 | 10 |
| 0.5 | 6 | 40 |
| 1 | 12 | 80 |
| 2 | 24 | 160 |
| 3 | 36 | 240 |
| 3.125 | 37.5 | 250 |
| 4 | 48 | 250 |
| 5 | 60 | 250 |
| 6 | 72 | 250 |
| 7 | 84 | 250 |
| 8 | 96 | 250 |
| 9 | 108 | 250 |
| 10 | 120 | 250 |
| 11 | 132 | 250 |
| 12 | 144 | 250 |
| 13 | 156 | 250 |
| 14 | 168 | 250 |
| 15 | 180 | 250 |
| 16 | 192 | 250 |
下图绘制了表值：
**注意**
如果创建 Cold HDD（`sc1`）卷的快照，则在快照处理过程中，性能可能会降低，最坏情况下会降低到卷的基准值。
有关使用 CloudWatch 指标和警报监控突发存储桶余额的信息，请参阅[监控卷的突发存储桶余额](#monitoring_burstbucket-hdd)。
## 使用 HDD 卷时的性能注意事项
为了使用 HDD 卷获得最优的吞吐量结果，请根据以下注意事项计划您的工作负载。
### **比较吞吐量优化型 HDD 和 Cold HDD**
`st1` 和 `sc1` 存储桶大小因卷大小而异，满的存储桶包含充足的令牌用于完整卷扫描。不过，因为每实例和每卷的吞吐量限制，更大的 `st1` 和 `sc1` 卷需要更长的时间完成卷扫描。附加到较小实例的卷被限制在每实例吞吐量上，而不是 `st1` 或 `sc1` 吞吐量限制。
两者`st1``sc1`都是为在 99% 的时间内实现突发吞吐量的 90% 的性能一致性而设计的。 Non-compliant 周期分布大致均匀，目标是每小时预期总吞吐量的 99%。
一般来说，扫描时间可由此公式表示：
```
Volume size
------------ = Scan time
Throughput
```
例如，考虑到性能一致性保证和其他优化，拥有 5 TiB 卷的 `st1` 客户预计在 2.91 到 3.27 小时内完成整卷扫描。
+ 最佳扫描时间
```
5 TiB 5 TiB
----------- = ------------------ = 10,486 seconds = 2.91 hours
500 MiB/s 0.00047684 TiB/s
```
+ 最长扫描时间
```
2.91 hours
-------------- = 3.27 hours
(0.90)(0.99) <-- From expected performance of 90% of burst 99% of the time
```
同样，拥有 5 TiB 卷的 `sc1` 客户预计在 5.83 到 6.54 小时内完成整卷扫描。
+ 最佳扫描时间
```
5 TiB 5 TiB
----------- = ------------------- = 20972 seconds = 5.83 hours
250 MiB/s 0.000238418 TiB/s
```
+ 最长扫描时间
```
5.83 hours
-------------- = 6.54 hours
(0.90)(0.99)
```
下表列出了不同大小卷的理想扫描时间，假设存储桶是满的并且有充足的实例吞吐量。
| 卷大小（TiB） | 带突增的 ST1 扫描时间（小时）\* | 带突增的 SC1 扫描时间（小时）\* |
| --- | --- | --- |
| 1 | 1.17 | 3.64 |
| 2 | 1.17 | 3.64 |
| 3 | 1.75 | 3.64 |
| 4 | 2.33 | 4.66 |
| 5 | 2.91 | 5.83 |
| 6 | 3.50 | 6.99 |
| 7 | 4.08 | 8.16 |
| 8 | 4.66 | 9.32 |
| 9 | 5.24 | 10.49 |
| 10 | 5.83 | 11.65 |
| 11 | 6.41 | 12.82 |
| 12 | 6.99 | 13.98 |
| 13 | 7.57 | 15.15 |
| 14 | 8.16 | 16.31 |
| 15 | 8.74 | 17.48 |
| 16 | 9.32 | 18.64 |
\* 这些扫描时间假设在执行 1 MiB 的连续扫描时，平均队列深度（四舍五入到最接近的整数）为 4 或更多。 I/O
因此，如果您的工作负载以吞吐量为导向，需要快速完成扫描（最多 500 个 MiB/s），或者每天需要进行几次全量扫描，请使用。`st1`如果您正在进行成本优化，您的数据访问频率相对较低，并且不需要超过 250 MiB/s 的扫描性能，则使用。`sc1`
### 硬盘 read/writes 上的小容量效率低下
`st1`和`sc1`卷的性能模型针对顺序进行了优化 I/Os，有利于高吞吐量工作负载，为混合 IOPS 和吞吐量的工作负载提供可接受的性能，不鼓励使用随机规模较小的工作负载。 I/O
例如，1 MiB 或更少的 I/O 请求算作 1 MiB 的积分。 I/O 但是，如果它们 I/Os 是连续的，则它们会合并为1 MiB的 I/O 区块，并且仅计为1 MiB积分。 I/O
## 监控卷的突发存储桶余额
您可以使用亚马逊上提供的 Amazon EBS `BurstBalance` 指标监控`st1`和`sc1`卷的突发存储桶级别。 CloudWatch此指标显示 `st1` 和 `sc1` 在突增存储桶中剩余的吞吐量积分。有关`BurstBalance`指标和其他相关指标的更多信息 I/O，请参阅[Amazon EBS I/O 特征和监控](ebs-io-characteristics.md)。 CloudWatch 还允许您设置警报，当该`BurstBalance`值降至一定水平时会通知您。有关更多信息，请参阅[创建 CloudWatch 警报](https://docs.amazonaws.cn/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html)。