Para aumentar a eficiência dos data centers, os dispositivos de armazenamento são frequentemente agrupados e compartilhados em rede, mas as diferenças de desempenho resultam em subutilização da capacidade. Pesquisadores do MIT desenvolveram um sistema de software chamado Sandook que pode lidar simultaneamente com três fontes principais de disparidades de desempenho, melhorando significativamente o desempenho dos dispositivos de armazenamento. Em comparação com métodos tradicionais que abordam apenas uma fonte de disparidade por vez, o novo sistema oferece um aumento de velocidade notável.
O Sandook emprega uma arquitetura de duas camadas: um controlador central responsável pela atribuição de tarefas em nível macro e controladores locais que redirecionam rapidamente os dados quando um dispositivo encontra dificuldades. O sistema pode se adaptar em tempo real a mudanças na carga de trabalho, sem a necessidade de hardware dedicado. Em testes com tarefas práticas, como treinamento de modelos de IA e compressão de imagens, o desempenho foi quase o dobro do obtido com métodos tradicionais.
Gohar Chaudhry, estudante de pós-graduação em Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) e principal autora do artigo, afirmou: "As pessoas tendem a jogar mais recursos em um problema, mas isso não é sustentável de muitas maneiras. Queremos maximizar a vida útil desses recursos caros e com alta intensidade de carbono. Com uma solução de software adaptativa, você ainda pode extrair muito desempenho do hardware existente antes de precisar substituí-lo por equipamentos novos."
O sistema Sandook é otimizado para as disparidades de desempenho em pools de unidades de estado sólido (SSDs), que podem surgir de fatores como idade do dispositivo, grau de desgaste, capacidade diferente, interferência entre operações de leitura/gravação e processos de coleta de lixo. Através de planejamento global e resposta local, o sistema pode ajustar dinamicamente as cargas de trabalho, aumentando a eficiência geral.
Os pesquisadores testaram o Sandook em um pool de 10 SSDs, avaliando quatro tarefas: execução de banco de dados, treinamento de modelos de aprendizado de máquina, compressão de imagens e armazenamento de dados do usuário. Comparado a métodos estáticos, o Sandook aumentou a taxa de transferência de cada aplicativo entre 12% e 94%, com uma melhoria geral de 23% na utilização da capacidade dos SSDs. O sistema permitiu que os SSDs atingissem 95% do seu desempenho máximo teórico, sem necessidade de atualização de hardware.
A pesquisa foi conduzida pela equipe do MIT, e o artigo será apresentado no USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI 2026), que ocorrerá de 4 a 6 de maio de 2026 em Renton, Washington. No futuro, os pesquisadores planejam integrar os protocolos SSD mais recentes e aproveitar a previsibilidade das cargas de trabalho de IA para aumentar ainda mais a eficiência.
Detalhes da publicação: Autor: Adam Zewe, Massachusetts Institute of Technology; Título: «New software may nearly double pooled SSD performance in data centers».
