Windows Server 2016でのReFSファイル・システムの優位性


ReFS (Resilient File System)はWindows Server 2012で紹介されたストレージ技術で、それ以降に新機能や改善が追加されています。Hyper-V  VMホスト用としてNTFSからReFSに移行するには納得する理由が必要とするでしょう。

Hyper-VでReFSを使用することで即にスピードと効率化の2つを得ることができます。最初の方はVMチェック・ポイントはメタデータ・アップデートで行われ、Hyper-V 2016内のディスクでは非常に高速で、これは「Production Checkpoint」と呼ばれます。2番目は固定サイズのVHDやVHDXファイルをプロビジョンしたときに即に有益で、ReFSはユーザに利益をもたらします。あるMicrosoft MVPのテストではNTFSでの500 GB VHDXファイルのプロビジョニングで2441秒(約40分)係ったものが同じサイズでReFSでは13秒というレポートもあります。Hyper-V 2016でこの機能はInstant Fixed Disk Creationとして知られています。このWindows Server 2016での2つのブランドはユーザに大きな利益をもたらします。

この2つの機能はユーザのHyper-Vとクラスタ・デザインをどのように設計するか、ユーザがどのようにVM(仮想マシン)を使用し、管理し、ディプロイするかを変革します。

クラスタの設計

ストレージ・プロビジョン・プロセスの一部はReFSで実フォーマットしたボリュームです。これは非常に簡単です。ReFSはまだデフォルト・オプションではなく、フォーマット時のボリュームはNTFSです。ReFSボリュームは他のボリュームと並んでおり、そのプロパティを選択するまでは識別されません。もう一つの良いアイデアは、ボリュームを自己の文書化でネームすることです。以下の図では「REFS」は「NTFS」ボリュームと並んでいます。他の例として、例えば「REFS VM Storage」のような名前をつけることができます。 ここではReFSボリュームです。

VM(仮想マシン)の起動と管理

ReFSからのHyper-V利点として「Production Checkpoint」として知られているメタデータを更新することでディスク上のストレージ・オペレーションの実行がチェックポイントで可能となります。実行中のVM上のチェックポイントからブロックを移動すると、激しいI / Oが作成されます。ReFSが提供するメタデータ・アップデートはそれらを効率的にします。例えばマイクロソフトは稼働するVM上でチェックポイントを使用することを推奨していません。しかしWindows Server 2016では話は別になります。ユーザはいつでも「Production Checkpoint」を活用することができます。もしユーザがもっとそれを使用する必要や、共通タスクとして自動化したいならPowerShellからHyper-Vチェックポイントをコールすることもできます。

VMのディプロイ

固定サイズのVHDXドライブをほぼ即に実行できるようになりました。状況は、VMの導入だけでなく、VMの管理に関連するストレージに戻ってきました。ダイナミック・サイズが使用された時にオーバー・スブスクリプション(過剰予約)に関する2つのタイプの心配があります。物理ストレージボリューム全体とゲストVM内です。オーバーサブスクリプションを監視することは一つですが、いっぱいになると別のものになります。

次のように適切に設定されていなければ問題がおこることが想定されます。

  • 稼働するHyper-V内でのストレージ・ボリューム
  • ゲストVHDXドライバが動的に拡張するように設定されている
  • CSV / SMB3ストレージボリュームは、オーバーサブスクライブされているためにいっぱいになる

ダイナミック・ドライブ最終的にがいっぱいになる可能性があり、このボリュームに多数のVMがある場合は、その影響が大きくなる可能性があります。ゲスト・ドライバ内でストレージをフル・アロケートするためにReFS機能を活用することはこの潜在的な問題を回避することができます。ゲストオペレーティングシステムについて色々心配があります。固定サイズで、フルにHyper-VのVMを使用してホストを健全な状態で保持しましょう。

Veeam Backup & Replication Ver9.5ではこのReFS機能をフルに活用することができます。

実行結果: ReFSを使用してVeeam Bacup & Replicationで1カ月間毎日Synthetic(合成)バックアップを実行。676GBのバックアップで106GBを消費。

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