🎯 Storage Systems — Chapitres 40 & 41 : IA / Machine Learning et bases de données

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Training LLM ou modèles vision avec datasets massifs
• RAG avec vector database et object lake
• Pipelines batch feature engineering et ETL ML
• GPU cluster à haute densité
• Archivage modèles/checkpoints et traçabilité expériences
• Servir inference avec faible latence et cache chaud

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Training LLM ou modèles vision avec datasets massifs
• RAG avec vector database et object lake
• Pipelines batch feature engineering et ETL ML
• GPU cluster à haute densité
• Archivage modèles/checkpoints et traçabilité expériences
• Servir inference avec faible latence et cache chaud

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Training LLM ou modèles vision avec datasets massifs
• RAG avec vector database et object lake
• Pipelines batch feature engineering et ETL ML
• GPU cluster à haute densité
• Archivage modèles/checkpoints et traçabilité expériences
• Servir inference avec faible latence et cache chaud

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Training LLM ou modèles vision avec datasets massifs
• RAG avec vector database et object lake
• Pipelines batch feature engineering et ETL ML
• GPU cluster à haute densité
• Archivage modèles/checkpoints et traçabilité expériences
• Servir inference avec faible latence et cache chaud

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

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• RAG avec vector database et object lake
• Pipelines batch feature engineering et ETL ML
• GPU cluster à haute densité
• Archivage modèles/checkpoints et traçabilité expériences
• Servir inference avec faible latence et cache chaud

Matrice de décision

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1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

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2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

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• RAG avec vector database et object lake
• Pipelines batch feature engineering et ETL ML
• GPU cluster à haute densité
• Archivage modèles/checkpoints et traçabilité expériences
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Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

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• RAG avec vector database et object lake
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• GPU cluster à haute densité
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• Servir inference avec faible latence et cache chaud

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Training LLM ou modèles vision avec datasets massifs
• RAG avec vector database et object lake
• Pipelines batch feature engineering et ETL ML
• GPU cluster à haute densité
• Archivage modèles/checkpoints et traçabilité expériences
• Servir inference avec faible latence et cache chaud

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Training LLM ou modèles vision avec datasets massifs
• RAG avec vector database et object lake
• Pipelines batch feature engineering et ETL ML
• GPU cluster à haute densité
• Archivage modèles/checkpoints et traçabilité expériences
• Servir inference avec faible latence et cache chaud

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Training LLM ou modèles vision avec datasets massifs
• RAG avec vector database et object lake
• Pipelines batch feature engineering et ETL ML
• GPU cluster à haute densité
• Archivage modèles/checkpoints et traçabilité expériences
• Servir inference avec faible latence et cache chaud

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Training LLM ou modèles vision avec datasets massifs
• RAG avec vector database et object lake
• Pipelines batch feature engineering et ETL ML
• GPU cluster à haute densité
• Archivage modèles/checkpoints et traçabilité expériences
• Servir inference avec faible latence et cache chaud

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# AI/ML storage validation examples
nvidia-smi dmon
iostat -x 1
sar -n DEV 1
fio --name=ai-seq --rw=read --bs=1M --iodepth=32 --numjobs=8 --size=100G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting
find /datasets -type f | wc -l
du -sh /datasets /checkpoints /models
rclone check objectlake:datasets /mnt/datasets --one-way
python - <<'PY'
import time, os
root="/datasets"
count=0
t=time.time()
for _,_,files in os.walk(root):
    count += len(files)
print("files", count, "seconds", round(time.time()-t,2))
PY
# Validate checkpoint save/restore and vector index backup/rebuild.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• OLTP faible latence avec durabilité stricte
• OLAP et data warehouse avec scans massifs
• Data marts, lakehouse et reporting BI
• PITR et backup restore de bases critiques
• Migration cloud DB ou séparation compute/storage
• Tuning temp/log/data pour réduire contention

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# DB workload storage validation examples
iostat -x 1
vmstat 1
fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

# PostgreSQL
pgbench -i -s 100 benchdb
pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

# Validate backup restore and PITR, not only backup success.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• OLTP faible latence avec durabilité stricte
• OLAP et data warehouse avec scans massifs
• Data marts, lakehouse et reporting BI
• PITR et backup restore de bases critiques
• Migration cloud DB ou séparation compute/storage
• Tuning temp/log/data pour réduire contention

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# DB workload storage validation examples
iostat -x 1
vmstat 1
fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

# PostgreSQL
pgbench -i -s 100 benchdb
pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

# Validate backup restore and PITR, not only backup success.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• OLTP faible latence avec durabilité stricte
• OLAP et data warehouse avec scans massifs
• Data marts, lakehouse et reporting BI
• PITR et backup restore de bases critiques
• Migration cloud DB ou séparation compute/storage
• Tuning temp/log/data pour réduire contention

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# DB workload storage validation examples
iostat -x 1
vmstat 1
fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

# PostgreSQL
pgbench -i -s 100 benchdb
pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

# Validate backup restore and PITR, not only backup success.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• OLTP faible latence avec durabilité stricte
• OLAP et data warehouse avec scans massifs
• Data marts, lakehouse et reporting BI
• PITR et backup restore de bases critiques
• Migration cloud DB ou séparation compute/storage
• Tuning temp/log/data pour réduire contention

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# DB workload storage validation examples
iostat -x 1
vmstat 1
fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

# PostgreSQL
pgbench -i -s 100 benchdb
pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

# Validate backup restore and PITR, not only backup success.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• OLTP faible latence avec durabilité stricte
• OLAP et data warehouse avec scans massifs
• Data marts, lakehouse et reporting BI
• PITR et backup restore de bases critiques
• Migration cloud DB ou séparation compute/storage
• Tuning temp/log/data pour réduire contention

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# DB workload storage validation examples
iostat -x 1
vmstat 1
fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

# PostgreSQL
pgbench -i -s 100 benchdb
pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

# Validate backup restore and PITR, not only backup success.

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• OLAP et data warehouse avec scans massifs
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• Migration cloud DB ou séparation compute/storage
• Tuning temp/log/data pour réduire contention

Matrice de décision

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1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# DB workload storage validation examples
iostat -x 1
vmstat 1
fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

# PostgreSQL
pgbench -i -s 100 benchdb
pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

# Validate backup restore and PITR, not only backup success.

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• OLAP et data warehouse avec scans massifs
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• Migration cloud DB ou séparation compute/storage
• Tuning temp/log/data pour réduire contention

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Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# DB workload storage validation examples
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vmstat 1
fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

# PostgreSQL
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pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

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1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

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fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

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pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

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Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# DB workload storage validation examples
iostat -x 1
vmstat 1
fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

# PostgreSQL
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pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

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• Migration cloud DB ou séparation compute/storage
• Tuning temp/log/data pour réduire contention

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# DB workload storage validation examples
iostat -x 1
vmstat 1
fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

# PostgreSQL
pgbench -i -s 100 benchdb
pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

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• OLAP et data warehouse avec scans massifs
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Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

# DB workload storage validation examples
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vmstat 1
fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

# PostgreSQL
pgbench -i -s 100 benchdb
pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

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Composants à dimensionner

Cas d’usage

• OLTP faible latence avec durabilité stricte
• OLAP et data warehouse avec scans massifs
• Data marts, lakehouse et reporting BI
• PITR et backup restore de bases critiques
• Migration cloud DB ou séparation compute/storage
• Tuning temp/log/data pour réduire contention

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire le workload et ses données : taille, format, fréquence, criticité, SLA, coût et croissance.
2. Mesurer baseline : latence, débit, p99, cache hit, saturation, erreurs, coût et capacité.
3. Tester chemin chaud : lecture/écriture principale, logs/checkpoints, ingestion, serving, backup ou restore.
4. Tester échec : perte node, restore, reprise, corruption, rollback, lag ou coût imprévu.
5. Comparer options : object, block, file, NVMe, parallel FS, DB managed, cold tier ou storage distribué.
6. Documenter GO/NO-GO avec preuves, graphes, commandes, coûts, risques et plan de monitoring.

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iostat -x 1
vmstat 1
fio --name=db-log --rw=write --bs=8k --iodepth=1 --numjobs=1 --size=4G --direct=1 --fsync=1 --runtime=120 --time_based --group_reporting
fio --name=db-data --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=8k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=20G --direct=1 --runtime=300 --time_based --group_reporting

# PostgreSQL
pgbench -i -s 100 benchdb
pgbench -c 32 -j 8 -T 300 benchdb
psql -c "select * from pg_stat_bgwriter;"
psql -c "select * from pg_stat_database where datname=current_database();"

# MySQL / MariaDB
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --tables=16 --table-size=1000000 prepare
sysbench oltp_read_write --mysql-db=test --threads=32 --time=300 run
mysql -e "show engine innodb status\G"

# Validate backup restore and PITR, not only backup success.