席卷全球的數字 經濟 浪潮下，高效的數據存儲與處理能力已成為搶占AI時代技術高地的關鍵。基于Docker部署的MySQL，憑借其靈活的部署方式、高效的資源利用率、出色的隔離性與穩定性，正成為眾多AI應用項目的首選數據庫方案。

憶聯 D ocker + M ySQL 方案 優勢如下 ：

基于 PCIe 5.0企業級SSD，整合Namespace技術與QoS優化策略，實現存儲資源的精細化管理 。

將 ?Namespace 性能與 QoS 閾值的偏差控制在 2%? 以內 ， 在只讀及混合讀寫場景下，進一步將偏差控制在 1% 以內。

提供高效穩定、安全可靠的智能存儲管理，驅動 AI應用極致性能釋放與高效數據流轉， 是 確保企業級客戶數據服務質量的關鍵保障。

1、背景

隨著數字化轉型的加速推進，人工智能（AI）技術已成為驅動經濟社會發展的核心引擎，從智能語音交互系統到復雜的計算機視覺識別體系，AI技術正以顛覆性的力量重塑各行業發展格局。而支撐AI技術蓬勃發展的底層基石，則是強大的數據處理與存儲能力，無論是深度學習模型訓練過程中產生的海量訓練數據，還是運行階段持續產生的實時數據，都對數據存儲與管理系統提出了前所未有的挑戰。

在AI應用的數據管理環節，數據庫系統發揮著關鍵作用。作為全球使用最廣泛的開源關系型數據庫之一，MySQL憑借其開源特性、系統穩定性和運行高效性，成為眾多AI項目的首選數據庫解決方案。然而，傳統的MySQL部署模式在靈活性與資源利用效率方面存在一定局限。在此背景下，基于Docker的容器化部署技術為MySQL的應用帶來了新的解決方案。

2 . 技術簡介

Docker作為一種先進的容器化技術，能夠將MySQL數據庫及其所有依賴環境封裝為輕量化、可移植的容器單元。這種部署方式類似于構建獨立的數字應用模塊，可在不同的計算環境中快速部署和運行，顯著提升資源利用效率。由于容器之間具備良好的隔離性，有效避免了傳統部署模式中常見的環境沖突問題，尤其適用于AI項目快速迭代和多項目并行開發的應用場景，為AI應用提供了穩定、高效的數據存儲與管理支持。在Docker容器化部署MySQL的過程中，數據存儲性能的優化成為提升整體效能的關鍵一環，固態硬盤（SSD）技術的迭代革新在此扮演著舉足輕重的角色。

相較于傳統機械硬盤，SSD憑借其高速讀寫能力和低延遲特性，不僅突破了存儲I/O瓶頸，更能與Docker輕量級容器化技術深度契合——通過減少數據存取等待時間，充分釋放存儲性能潛力，為容器化部署MySQL的高效運行筑牢存儲根基。Namespace（以下簡稱NS）作為SSD技術的重要創新，進一步突破了傳統存儲模式的性能瓶頸。NS本質上是SSD的邏輯分區技術，能夠將單塊物理SSD劃分為多個獨立的虛擬存儲單元，每個單元均可進行獨立管理和配置，有效提升SSD的利用率。在此基礎上，NS技術下配置QoS（Quality of Service，服務質量）策略，能夠進一步強化存儲性能管理的精細化程度。

為驗證在NS下配置QoS對基于Docker部署的MySQL數據庫（以下簡稱Docker化MySQL）的價值，憶聯在PCIe Gen5 ESSD UH812a上展開實測。

圖1：基于Docker 部署的MySQL場景系統架構示意圖

3 . Docker化MySQL 解決方案測試 配置及步驟

3 .1 硬件環境 配置

類型

硬件配置

服務器

Intel? Xeon? Gold 6430 3.4GHz 32cores *2

內存：256GB

存儲控制器：支持RAID 1（系統盤）

系統盤： 480GB SATA SSD

網卡：1*2端口1GE

數據盤

UH812a 7.68TB

3 .2 軟件環境 配置

類型

型號

備注

操作系統

CentOS

內核5.4.290

容器

Docker

開源

數據庫

MySQL

開源

數據庫壓測

sysbench

開源

IO壓測

FIO

開源

盤側IO統計

IOSTAT

OS自帶

CPU利用

MPSTAT

OS自帶

3 .3 測試步驟

在測試節點完成 Docker 等相關測試環境的部署；

將測試盤劃分成多個獨立的NS，以實現資源的有效隔離；

針對每個 NS 分別啟動對應的 Docker 鏡像，并下發測試任務，同時監控物理盤的IO使用情況，在測試進程中合理配置 QoS 策略；

收集測試過程中產生的各項數據，為后續深入的性能分析與評估提供數據支撐。

4 . ?Docker化MySQL 解決方案 測試關鍵結果

實測時，將SSD劃分成4個NS，每個NS分別啟動MySQL容器，同時執行數據庫只讀/只寫/混合讀寫操作，30分鐘后配置QoS，繼續執行操作，并記錄數據。

4 .1 只讀 場景： U H812 a ? N S 下 Qo S 功能 精細化 流控 表現亮眼

圖2：UH812a在MySQL只讀場景下的IOPS實測對比

圖3：UH812a在MySQL只讀場景下的帶寬實測對比

在對只讀場景開展測試時，我們將NS下的IOPS QoS閾值設定為7000，帶寬QoS閾值設定為95MB/s。測試數據顯示，UH812a在每個NS下的只讀IOPS及帶寬實測性能表現極為穩定，與QoS閾值的差距均控制在1%以內。其中，IOPS實測值與QoS閾值的最大偏差僅為0.26%，帶寬實測值與QoS閾值的最大差距也僅為0.53% 。這一結果充分證明，在Docker化MySQL的只讀場景下，UH812a的NS技術能夠精準執行QoS設置，實現精細化流控。

4 .2 只 寫 場景： U H812 a ? N S 下 Qo S 功能 為高負載業務 筑牢 存儲 保障防線

圖4：UH812a在MySQL只寫場景下的IOPS實測對比

圖5：UH812a在MySQL只寫場景下的帶寬實測對比

在只寫場景下，當IOPS的QoS閾值設置為8000，帶寬的QoS閾值設置到140MB/s時，UH812a依舊展現出強大的流控實力。在IOPS性能方面，其與QoS閾值的最大差距僅為0.28%；在帶寬性能上，最大差距也不過1.86%。由此可見，基于Docker化MySQL環境，UH812a NS技術下的QoS功能執行穩定且高效，整體性能波動范圍牢牢控制在2%以內，為高負載業務提供堅實保障。

4 .3 混合 讀寫 場景： U H812 a ? N S 下 Qo S 功能 實現資源高效管控與性能強力保障

圖6：UH812a在MySQL混合讀寫場景下的IOPS實測對比

圖7：UH812a在MySQL混合讀寫場景下的帶寬實測對比

在更為復雜的混合讀寫場景驗證中，我們將IOPS的QoS閾值配置為37000，帶寬QoS閾值配置為700MB/s。通過實測可見，UH812a在混合讀寫性能方面，與QoS閾值的差距均小于1%。其中，IOPS與QoS閾值的最高波動僅為0.23%，帶寬與QoS閾值的最高波動也僅有0.29% 。這意味著在復雜的混合讀寫工作負載下，UH812a依然能夠精準落實性能QoS設置，實現卓越的資源管控與性能保障。

4 .4 測試結論

實測表明，在容器化 MySQL 環境中，無論是只讀、只寫還是混合讀寫場景，UH812a 的 NS 技術均能精準執行 QoS 設置，提供高效穩定的性能表現，有力支撐企業數據存儲與處理需求。

5 . 基于 Docker化My SQL 的數據流控方案，高效提 升 存儲利用效率，顯著降低T CO

? ? ? ? ?? 彈性資源定制 ：根據AI項目需求分配專屬存儲單元，高優先級項目（如深度學習模型訓練）可獨享高容量、高性能NS，通過QoS鎖定帶寬和I/O資源，保障數據讀寫效率；實時類AI應用則憑借NS的低延遲特性與QoS保障，實現數據微秒級響應，加速業務決策。

數據安全隔離 ：不同項目數據存儲于獨立NS，支持動態調整資源配額，避免資源爭搶，確保關鍵任務穩定運行。

智能運維提效 ：簡化數據全生命周期管理，管理員通過NS快速完成數據分類、備份恢復等操作，配合Docker容器與QoS動態調控，顯著降低運維復雜度，釋放人力成本。

成本優化保障 ：資源按需分配與動態調度，避免硬件資源浪費，在保障性能前提下，幫助客戶降低存儲基礎設施投入與運維成本，降低整體TCO。

6 . 結語

在數字經濟蓬勃發展的時代浪潮中，憶聯以行業領先的創新力及卓越的產品力成為推動數據生態革新的重要力量。從AI應用場景的拓展，到數據庫部署模式的創新，憶聯SSD始終以高效存儲為核心，為各類前沿應用提供堅實支撐，加速數據價值釋放。

面向未來，隨著技術的持續演進與融合，憶聯將繼續深耕存儲領域，以更智能、更可靠的存儲解決方案，賦能AI應用邁向新高度，為數字世界的創新發展注入持久動力，開啟數據存儲與智能應用協同發展的全新篇章。