คำอธิบายเกี่ยวกับเทคโนโลยีการจัดลำดับชั้นหน่วยความจำของ Sangfor: วิธีเพิ่มหน่วยความจำเซิร์ฟเวอร์เป็นสองเท่าโดยไม่ต้องเพิ่ม DRAM?

หมายเหตุ: เนื้อหานี้จัดทำขึ้นผ่านการแปลอัตโนมัติและอาจมีความคลาดเคลื่อน สำหรับข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบันที่สุด โปรดดูที่ เวอร์ชันภาษาอังกฤษต้นฉบับ.

ในช่วงสองปีที่ผ่านมา การวางแผนหน่วยความจำระดับองค์กรได้กลายเป็นหนึ่งในปัญหาที่ยากที่สุดในการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานอย่างเงียบๆ การเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลของปริมาณงาน AI และการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของกำลังการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ไปสู่หน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (HBM) ส่งผลให้ราคา DRAM สำหรับเซิร์ฟเวอร์สูงขึ้น กว่า 170% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า โดยนักวิเคราะห์ในอุตสาหกรรมเตือนว่าอุปทานที่ตึงตัวและราคาสูงอาจคงอยู่ต่อไปอย่างน้อยจนถึงปี 2027

แต่ในสภาพแวดล้อมการผลิตจริง การใช้งานหน่วยความจำกลับบอกเล่าเรื่องราวที่แตกต่างออกไป ในแพลตฟอร์มเสมือนและแพลตฟอร์มคลาวด์ แอปพลิเคชันต่างๆ เช่น บริการที่ใช้ JVM แพลตฟอร์มมิดเดิลแวร์ บิ๊กดาต้า และแมชชีนเลิร์นนิง มักจะจองพื้นที่หน่วยความจำขนาดใหญ่ไว้ล่วงหน้า ในขณะที่มีเพียงส่วนหนึ่งของหน่วยความจำนั้นเท่านั้นที่ถูกเรียกใช้งานจริงในแต่ละช่วงเวลา ส่วนที่เหลือจะไม่ได้ใช้งานเป็นเวลานาน ทำให้สิ้นเปลืองความจุ DRAM โดยไม่ก่อให้เกิดประโยชน์ต่อประสิทธิภาพโดยตรง

ช่องว่างระหว่างหน่วยความจำที่จัดสรรไว้กับหน่วยความจำที่ใช้งานจริงนี้เองที่เป็นจุดกำเนิดของแนวทางการเพิ่มประสิทธิภาพแบบใหม่

การจัดลำดับชั้นของหน่วยความจำ นั้นสร้างขึ้นจากข้อสังเกตที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: หน่วยความจำทุกหน้าไม่ได้มีค่าเท่ากัน หากข้อมูลที่เข้าถึงบ่อย ("ข้อมูลร้อน") สามารถเก็บไว้ใน DRAM ความเร็วสูง ในขณะที่ข้อมูลที่เข้าถึงไม่บ่อย ("ข้อมูลเย็น") ถูกจัดวางไว้ในสื่อที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าและต้นทุนต่ำกว่าอย่างโปร่งใส ความจุของหน่วยความจำโดยรวมก็จะสามารถขยายได้อย่างมากโดยไม่ต้องเพิ่มต้นทุนฮาร์ดแวร์ตามสัดส่วน

อย่างไรก็ตาม แนวคิดนี้ก่อให้เกิดคำถามสำคัญสำหรับผู้ใช้งานในระดับองค์กรทันที:

• หน่วยความจำสามารถขยายเกินกว่าหน่วยความจำ DRAM ทางกายภาพได้จริงหรือไม่ โดยไม่ทำให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลง?
• ระบบสามารถระบุหน่วยความจำที่ใช้งานบ่อยและหน่วยความจำที่ใช้งานน้อยได้อย่างแม่นยำได้อย่างไร โดยไม่ทำให้ CPU ทำงานหนักเกินไป?
• เมื่อมีการเรียกใช้ข้อมูลที่ไม่ค่อยได้ใช้งานอีกครั้ง ข้อมูลนั้นจะกลับเข้าสู่หน่วยความจำความเร็วสูงได้เร็วแค่ไหน และแอปพลิเคชันจะสังเกตเห็นหรือไม่?

ข้อกังวลเหล่านี้มีเหตุผล หน่วยความจำอยู่บนเส้นทางวิกฤตของประสิทธิภาพการทำงานของแอปพลิเคชัน และการเพิ่มประสิทธิภาพใดๆ ในระดับนี้จะต้องมีความแม่นยำและคาดการณ์ได้

ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกทั้งในเชิงปฏิบัติและเชิงเทคนิคเกี่ยวกับเทคโนโลยีการจัดลำดับชั้นหน่วยความจำของ Sangfor เราจะอธิบายว่าเหตุใดจึงสามารถจัดลำดับชั้นหน่วยความจำได้อย่างปลอดภัย การทำงานร่วมกันของ DRAM และ NVMe ในระดับระบบ และหลักการออกแบบใดที่ช่วยให้ผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานถูกควบคุมอย่างเข้มงวด ที่สำคัญยิ่งกว่านั้น เราจะสรุปสถานการณ์ที่การจัดลำดับชั้นหน่วยความจำให้ประโยชน์อย่างชัดเจน และสถานการณ์ที่ควรใช้ด้วยความระมัดระวัง

เป้าหมายของเราไม่ใช่การขายแนวคิดเกินจริง แต่เป็นการจัดเตรียมกรอบการทำงานที่โปร่งใสซึ่งจะช่วยให้สถาปนิกด้านไอทีและผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถพิจารณาได้ว่าการจัดลำดับชั้นหน่วยความจำนั้นเหมาะสมกับสภาพแวดล้อมของพวกเขาหรือไม่

เหตุใดความทรงจำจึงสามารถ "แบ่งระดับ" ได้?

ในด้านการเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำระดับองค์กร โซลูชันแบบดั้งเดิม เช่น การขยายหน่วยความจำ (memory ballooning), การแบ่งปันหน้าหน่วยความจำแบบโปร่งใส (transparent page sharing), การบีบอัดหน่วยความจำ (memory compression) และการจัดสรรหน่วยความจำเกินความจำเป็น (memory overcommitment) ล้วนสามารถปรับปรุงการใช้หน่วยความจำทางกายภาพและลดแรงกดดันได้ในระดับหนึ่ง อย่างไรก็ตาม การปรับปรุงนี้มีข้อจำกัด เมื่อขนาดธุรกิจเติบโตขึ้นเรื่อย ๆ จึงจำเป็นต้องมีแนวทางทางเทคโนโลยีใหม่ ๆ เพื่อขยายความจุหน่วยความจำที่มีอยู่ของระบบ

ในสภาพแวดล้อมแบบคลาวด์เนทีฟและเวอร์ชวลไลเซชัน แอปพลิเคชัน (เช่น JVM, บริการแคช และมิดเดิลแวร์) มักจะสงวนพื้นที่หน่วยความจำจำนวนมากไว้ อย่างไรก็ตาม หน่วยความจำที่ "ใช้งาน" จริงๆ ซึ่งมีการอ่านและเขียนบ่อยๆ นั้นคิดเป็นเพียงประมาณ 50% เท่านั้น ในขณะที่ส่วนที่เหลือจะอยู่ในสถานะ "เย็น" ที่มีการเข้าถึงต่ำ

จากคุณลักษณะหลักนี้เอง โซลูชันการแบ่งระดับหน่วยความจำจึงถือกำเนิดขึ้น โดยการแบ่งข้อมูลในหน่วยความจำออกเป็นระดับข้อมูลที่ใช้งานบ่อย (hot data tier) และระดับข้อมูลที่ใช้งานน้อย (cold data tier) ตามความถี่ในการเข้าถึง ทำให้เกิดกลุ่มทรัพยากรหน่วยความจำแบบรวมศูนย์โดยใช้ DRAM ทางกายภาพและ SSD NVMe ประสิทธิภาพสูง อาศัยอัลกอริทึมการจัดตารางเวลาอัจฉริยะเพื่อกำหนดเส้นทางข้อมูลที่ใช้งานบ่อยและที่ใช้งานน้อยแบบไดนามิก ทำให้เราสามารถก้าวข้ามข้อจำกัดของหน่วยความจำทางกายภาพได้โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานหลักของธุรกิจ

DRAM และ NVMe ทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาดได้อย่างไร?

โซลูชันการจัดลำดับชั้นหน่วยความจำของ Sangfor ใช้สถาปัตยกรรมหลักแบบ "พูลหน่วยความจำหลายระดับ + กลไกการจัดตารางเวลาอัจฉริยะ" เพื่อให้เกิดการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพสูงระหว่าง DRAM และ NVMe SSD ซึ่งช่วยให้สามารถจัดการหน่วยความจำแบบลำดับชั้นและจัดตารางเวลาแบบไดนามิกได้โดยมีค่าใช้จ่ายของระบบต่ำมาก

การออกแบบสถาปัตยกรรมหน่วยความจำแบบหลายระดับ

• ระดับ 0 (ระดับข้อมูลร้อน): DRAM ความเร็วสูงจัดการข้อมูล "ร้อน" ที่มีความถี่สูงและไวต่อความหน่วงแฝง ทำหน้าที่เป็นหลักประกันสำคัญสำหรับประสิทธิภาพทางธุรกิจ
• ระดับที่ 1 (ระดับข้อมูลเย็น): NVMe ประสิทธิภาพสูงทำหน้าที่เป็นชั้นขยายหน่วยความจำ โดยส่งข้อมูล "เย็น" ความถี่ต่ำ เพื่อให้สามารถขยายความจุหน่วยความจำได้อย่างยืดหยุ่น

การออกแบบสถาปัตยกรรมหน่วยความจำแบบหลายระดับ

เครื่องมือจัดตารางเวลาอัจฉริยะ

กลไกการจัดตารางเวลาอัจฉริยะเป็นหัวใจสำคัญของโซลูชันการจัดลำดับชั้นหน่วยความจำ โดยใช้เทคโนโลยี "การแบ่งพาร์ติชันพื้นที่แบบไดนามิก + การสุ่มตัวอย่างแบบเบาบาง" เพื่อประเมินการกระจายตัวโดยรวมของหน่วยความจำที่ใช้งานบ่อยและหน่วยความจำที่ใช้งานน้อยด้วยภาระระบบน้อยที่สุด ทำให้สามารถระบุได้อย่างแม่นยำและจัดตารางเวลาแบบไดนามิกได้

เส้นทางการเข้าถึงหน่วยความจำของ CPU

ประกอบด้วยความสามารถหลักสามประการ:

• การระบุข้อมูลร้อน/เย็นที่แม่นยำ (การกำหนดเป้าหมายที่เที่ยงตรง): ด้วยการตรวจจับความร้อนอย่างต่อเนื่อง ระบบจะสร้างแผนที่ชุดการทำงานที่ใช้งานอยู่จริงของธุรกิจแบบเรียลไทม์ โดยสามารถแยกแยะได้อย่างแม่นยำว่าข้อมูลร้อนใดที่ต้องคงอยู่ใน DRAM ความเร็วสูง และหน้าข้อมูลเย็นใดที่สามารถลดระดับได้อย่างปลอดภัย
• การย้ายหน่วยความจำอัตโนมัติ (การย้ายอย่างรวดเร็ว): ดำเนินการ "ลดระดับข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งาน" และ "เพิ่มระดับข้อมูลที่ใช้งาน" โดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยเพิ่มพื้นที่ DRAM สำหรับแอปพลิเคชันหลัก ในขณะเดียวกันก็รับประกันว่าข้อมูลที่ถูกเปิดใช้งานใหม่จะกลับไปยังระดับที่ใช้งานได้ทันที เพื่อรับประกันประสิทธิภาพการเข้าถึงที่ราบรื่น
• การตรวจสอบแบบครบวงจร (มองเห็นได้ชัดเจน): ตรวจสอบการกระจายความร้อนของหน่วยความจำ พฤติกรรมการย้ายหน้า และสถานะการเข้าถึงระดับเย็นอย่างต่อเนื่อง เพื่อสร้างความสามารถในการตรวจสอบที่ครอบคลุม ข้อมูลการตรวจสอบนี้ช่วยให้ฝ่ายปฏิบัติการด้านไอทีระบุความเสี่ยงด้านประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้น และเป็นพื้นฐานที่มั่นคงสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายและการวางแผนกำลังการผลิต

การไหลของข้อมูลร้อนและเย็นระหว่าง DRAM และ NVMe

• DRAM → NVMe (การลดระดับเพจเย็น): เมื่อระบบระบุเพจเย็นที่มีการเข้าถึงต่ำ ระบบจะเพิ่มเพจนั้นลงในคิวผู้สมัครย้ายเพจเย็น ระบบจะจัดสรรพื้นที่จัดเก็บข้อมูล NVMe เขียนข้อมูลเพจจาก DRAM ไปยัง NVMe SSD และอัปเดตการแมปหน่วยความจำแบบซิงโครนัส เมื่อย้ายเสร็จแล้ว พื้นที่ DRAM ที่เกี่ยวข้องจะถูกปล่อยว่าง เพื่อให้มั่นใจว่าหน่วยความจำความเร็วสูงจะได้รับการจัดลำดับความสำคัญสำหรับข้อมูลที่ใช้งานอยู่
• NVMe → DRAM (การเลื่อนระดับหน้าหน่วยความจำร้อน): เมื่อแอปพลิเคชันเข้าถึงหน้าหน่วยความจำที่ถูกลดระดับไปอยู่ในระดับ NVMe ที่ต่ำกว่า ระบบจะตรวจจับคำขอแบบเรียลไทม์และเริ่มกระบวนการเลื่อนระดับ โดยจะอ่านข้อมูลหน้าหน่วยความจำเป้าหมายจาก NVMe กลับไปยัง DRAM และอัปเดตการแมปหน่วยความจำแบบซิงโครนัส ทำให้ข้อมูลที่เปิดใช้งานใหม่สามารถเข้าสู่ระดับหน่วยความจำความเร็วสูงและคืนประสิทธิภาพการทำงานตามปกติได้

กลไกการย้ายข้อมูล

ซีพียูเข้าถึงหน่วยความจำแบบแบ่งระดับได้อย่างไร? ลดการสูญเสียประสิทธิภาพให้น้อยที่สุด

ความท้าทายทางเทคนิคของการจัดลำดับชั้นหน่วยความจำอยู่ที่วิธีการระบุข้อมูล จัดกำหนดการหน้าหน่วยความจำ และทำให้ซีพียูสามารถเข้าถึงหน่วยความจำได้อย่างรวดเร็วเมื่อมีการจัดลำดับชั้นแล้ว

ในสถาปัตยกรรมนี้ อุปกรณ์ NVMe ไม่ได้ถูกใช้เป็นอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิม แต่ถูกใช้เป็น หน่วยความจำแบบเย็น (Cold Memory Tier) ที่ อยู่ต่ำกว่า DRAM ดังนั้น การเข้าถึงหน่วยความจำของ CPU ทั้งหมดจึงเสร็จสิ้นผ่าน DRAM โดยเส้นทางการเข้าถึงแบ่งออกเป็นสองประเภท:

• เส้นทางที่ 1: การเข้าถึงหน้าหน่วยความจำหลัก (Hot Page Hit): CPU เริ่มการเข้าถึง → หน่วยความจำ DRAM ภายใน/ภายนอก → ส่งข้อมูลกลับ
• เส้นทางที่ 2: การเข้าถึงหน้าหน่วยความจำที่ไม่พร้อมใช้งาน (Cold Page Miss): CPU เริ่มการเข้าถึง → หน้าเป้าหมายไม่อยู่ใน DRAM hot tier → ระบบดึงหน้าหน่วยความจำจาก NVMe กลับไปยัง DRAM → CPU เข้าถึงหน้าหน่วยความจำนั้น

สถาปัตยกรรมการจัดลำดับชั้นของหน่วยความจำ

เนื่องจาก CPU ของเซิร์ฟเวอร์ไม่ได้เข้าถึง NVMe โดยตรง เราจะลดผลกระทบต่อประสิทธิภาพให้น้อยที่สุดได้อย่างไร? เพื่อแก้ไขข้อกังวลเกี่ยวกับประสิทธิภาพหลังการจัดระดับชั้น ระบบจึงรับประกันเสถียรภาพทางธุรกิจผ่านกลไกต่อไปนี้:

• พื้นที่แอดเดรสแบบรวมและการเข้าถึงแบบโปร่งใส: สิ่งนี้โปร่งใสต่อแอปพลิเคชันโดยสิ้นเชิง เมื่อเข้าถึงเพจร้อนใน DRAM จะเป็นการเข้าถึงโดยตรงโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมใดๆ เมื่อเข้าถึงเพจเย็นใน NVMe จะทำให้เกิดการขัดจังหวะข้อผิดพลาดของเพจ เคอร์เนลของระบบปฏิบัติการจะดึงข้อมูลจาก NVMe กลับไปยัง DRAM อย่างรวดเร็ว ทำให้ CPU สามารถเข้าถึงได้ CPU ทำงานโดยไม่รู้ว่าข้อมูลอยู่ใน DRAM หรือ NVMe เคอร์เนลจัดการทุกอย่างเอง
• การจัดตารางเวลาอัจฉริยะและการปรับโครงสร้างพื้นที่แบบไดนามิก: ระบบจะปรับโครงสร้างพื้นที่แบบไดนามิกตามผลการตรวจสอบ เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความแม่นยำและภาระงานของระบบ เมื่อพื้นที่ที่อยู่ติดกันมีรูปแบบการเข้าถึงที่คล้ายคลึงกัน ระบบจะรวมพื้นที่เหล่านั้นเข้าด้วยกันโดยอัตโนมัติเพื่อลดจำนวนวัตถุที่ต้องตรวจสอบ เมื่อตรวจพบจุดที่มีการใช้งานสูงอย่างชัดเจนภายในพื้นที่ ระบบจะแบ่งพื้นที่นั้นออกเพื่อการระบุที่ละเอียดขึ้น กลไกการปรับตัวนี้ช่วยรักษาระดับความละเอียดของการตรวจสอบให้เหมาะสมที่สุด
• NVMe ที่มีความหน่วงต่ำช่วยลดภาระการถ่ายโอนข้อมูล: ตัวควบคุม NVMe อ่านและเขียนข้อมูลไปยัง DRAM โดยตรงผ่าน PCIe โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจาก CPU ทำให้ใช้ทรัพยากรการขัดจังหวะของ CPU น้อยมาก ฮาร์ดแวร์ NVMe มีข้อดีที่สำคัญหลายประการ: ความหน่วงอยู่ที่ระหว่าง 10–100 ไมโครวินาที (ต่ำกว่า SSD/HDD SATA มาก) และแบนด์วิดท์ PCIe 4.0 NVMe สูงถึง 7 GB/วินาที ซึ่งประมาณ 1/10 ของ DRAM และสูงกว่าหน่วยเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมมาก

การจัดลำดับชั้นของหน่วยความจำช่วยลดผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานเป็นหลักผ่านการจัดการที่โปร่งใสต่อแอปพลิเคชัน การจัดตารางเวลาอัจฉริยะ และ NVMe ที่มีความหน่วงต่ำ ทำให้มั่นใจได้ว่า CPU จะทำงานบนเส้นทางความเร็วสูงเสมอ เมื่อรวมกับการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง I/O ของเคอร์เนลและการสืบทอดความสัมพันธ์ภายในของ NUMA อย่างราบรื่น ความจุหน่วยความจำโดยรวมของเซิร์ฟเวอร์จึงเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า ในขณะที่ประสิทธิภาพการทำงานลดลงจริงนั้นยังคงต่ำกว่า 10% อย่างน่าเชื่อถือ

การสาธิตสด: การจัดลำดับชั้นหน่วยความจำในการใช้งานจริง

• ก่อนการจัดลำดับชั้นหน่วยความจำ: หน่วยความจำทางกายภาพ 256G อัตราการใช้งานสูงสุด 73% จำนวนธุรกรรมต่อวินาที (TPS) ของฐานข้อมูล Oracle: 15000+
• หลังจากจัดลำดับชั้นหน่วยความจำ: หน่วยความจำทางกายภาพ 128G + หน่วยความจำจัดลำดับชั้น 128G รวมเป็นความจุหน่วยความจำ 256G ประสิทธิภาพการประมวลผลต่อวินาที (TPS) เฉลี่ยของ Oracle Database ยังคงทรงตัวอยู่ที่ประมาณ 14000 โดยประสิทธิภาพที่ลดลงถูกควบคุมไว้อย่างปลอดภัยภายใน 10%

คู่มือการนำไปใช้จริง: สถานการณ์ที่เหมาะสมและคำแนะนำในการวางแผน

สถานการณ์ที่เกี่ยวข้อง

• สถานการณ์ที่เหมาะสม: การจัดลำดับชั้นหน่วยความจำเหมาะสำหรับกรณีการใช้งานที่ต้องการความจุหน่วยความจำรวมสูง มีรูปแบบการเข้าถึงข้อมูลร้อน/เย็นที่แตกต่างกัน คำนึงถึงต้นทุน และยอมรับความหน่วงแฝงเล็กน้อยเป็นครั้งคราว ตัวอย่างเช่น สภาพแวดล้อมการพัฒนาและการทดสอบ บริการแคชที่ไม่ใช่ส่วนหลัก และคลัสเตอร์ไมโครเซอร์วิสที่มีภาระงานต่ำถึงปานกลาง
• ไม่แนะนำสำหรับ: ไม่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันหลักที่ไวต่อความหน่วงในการเข้าถึงอย่างมาก มีรูปแบบการเข้าถึงที่หนาแน่นและสม่ำเสมอ และต้องการความผันผวนต่ำและความเสถียรสูงอย่างเคร่งครัด ตัวอย่างเช่น ระบบการซื้อขายแบบเรียลไทม์ ฐานข้อมูลการซื้อขายความถี่สูง ฐานข้อมูลในหน่วยความจำ และฐานข้อมูล OLTP ความถี่สูง

โซลูชันการจัดลำดับชั้นหน่วยความจำของ Sangfor รองรับการเปิดหรือปิดใช้งานคุณสมบัตินี้ในระดับ เครื่องเสมือน (VM) ผู้ใช้สามารถสลับการจัดลำดับชั้นหน่วยความจำสำหรับ VM เฉพาะได้อย่างยืดหยุ่นตามประเภทและลักษณะทางธุรกิจ ทำให้สามารถควบคุมทั้งประสิทธิภาพและต้นทุนได้อย่างละเอียด หากราคาฮาร์ดแวร์ลดลงในอนาคต ผู้ใช้สามารถเพิ่มกำลังการผลิตออนไลน์ได้อย่างราบรื่นโดยไม่ต้องผูกติดกับผู้จำหน่ายหรือกังวลเกี่ยวกับการอัปเกรดในอนาคต

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวางแผนการจัดลำดับชั้นหน่วยความจำ

เพื่อให้เกิดความสมดุลระหว่างการขยายหน่วยความจำกับการรักษาเสถียรภาพของประสิทธิภาพการทำงาน อัตราส่วนที่แนะนำของ DRAM ต่อหน่วยความจำแบบแบ่งระดับคือ 1:1 อัตราส่วนนี้ครอบคลุมความต้องการของสถานการณ์ส่วนใหญ่ในองค์กร สามารถเพิ่มความจุหน่วยความจำเป็นสองเท่าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่รักษาความผันผวนของประสิทธิภาพให้อยู่ในระดับที่ยอมรับได้

ในสภาพแวดล้อมทางการตลาดที่ราคาฮาร์ดแวร์หน่วยความจำยังคงสูง การจัดลำดับชั้นของหน่วยความจำจึงไม่ใช่แค่เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอีกต่อไป แต่ยังเป็นกลยุทธ์ควบคุมต้นทุนที่มีประสิทธิภาพสูง ผู้ใช้สามารถลดงบประมาณการจัดซื้อฮาร์ดแวร์หน่วยความจำได้อย่างมากโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพทางธุรกิจหลัก เพิ่มมูลค่าการใช้ซ้ำของสินทรัพย์ไอทีที่มีอยู่ให้สูงสุด เพื่อรับมือกับความท้าทายสองประการคือ การเติบโตของกำลังการประมวลผลและการจัดการต้นทุนไอทีได้อย่างราบรื่น