IOPS là gì? Các loại IOPS, cách đo và ứng dụng thực tế

IOPS, đơn vị đo lường hiệu suất lưu trữ, đóng vai trò then chốt trong tốc độ xử lý dữ liệu của hệ thống. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ IOPS là gì, các loại IOPS phổ biến (Read, Write, Random, Sequential), và các yếu tố ảnh hưởng đến chúng. Bên cạnh đó, chúng ta sẽ khám phá các phương pháp đo lường IOPS, ứng dụng thực tế trong cơ sở dữ liệu, ảo hóa, web server, và so sánh IOPS với các chỉ số quan trọng khác như Throughput và Latency.

IOPS là gì?

IOPS là viết tắt của cụm từ Input/Output Operations Per Second (số hoạt động đầu vào/đầu ra mỗi giây). Đây là một chỉ số đo lường hiệu suất của các thiết bị lưu trữ dữ liệu, chẳng hạn như ổ cứng cơ học (HDD), ổ cứng thể rắn (SSD) và các hệ thống lưu trữ mạng (SAN). Chỉ số IOPS cho biết số lượng thao tác đọc hoặc ghi mà thiết bị có thể thực hiện trong vòng một giây.

IOPS thể hiện khả năng xử lý các yêu cầu đọc và ghi dữ liệu của thiết bị lưu trữ. Mỗi thao tác này thường liên quan đến một khối dữ liệu nhỏ, kích thước tiêu chuẩn là 4KB. Số lượng IOPS càng cao chứng tỏ thiết bị có khả năng xử lý càng nhiều thao tác trong một giây, đồng nghĩa với việc truy xuất dữ liệu nhanh và hiệu suất tổng thể tốt.

Đối với người dùng máy tính cá nhân và các ứng dụng văn phòng thông thường, IOPS có thể không phải là yếu tố quan trọng nhất. Tuy nhiên, trong môi trường máy chủ, trung tâm dữ liệu, và các ứng dụng đòi hỏi tốc độ xử lý dữ liệu cao, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, máy ảo và các ứng dụng phân tích dữ liệu lớn thì chỉ số này là vô cùng then chốt.

Chỉ số IOPS có quan hệ mật thiết đến các thông số hiệu năng khác như độ trễ (latency) và băng thông (throughput). Độ trễ là khoảng thời gian cần thiết để một hoạt động đọc/ghi hoàn tất. Băng thông thể hiện lượng dữ liệu có thể được truyền tải trong một đơn vị thời gian. Ba yếu tố IOPS, latency và throughput thường được xem xét cùng nhau để có bức tranh toàn diện.

Bạn cần lưu ý, IOPS mà các nhà sản xuất công bố thường là kết quả trong điều kiện lý tưởng. Hiệu suất IOPS thực tế có thể thay đổi tùy thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như loại ổ cứng, giao thức kết nối, hệ điều hành, trình điều khiển thiết bị, và đặc biệt là loại công việc (workload) mà hệ thống đang xử lý. Ví dụ như kích thước các khối dữ liệu.

Có nhiều loại IOPS khác nhau, bao gồm IOPS đọc (read IOPS), IOPS ghi (write IOPS), IOPS ngẫu nhiên (random IOPS) và IOPS tuần tự (sequential IOPS). Mỗi loại phản ánh một khía cạnh cụ thể của hiệu suất. Thông thường, các ứng dụng khác nhau sẽ có yêu cầu khác nhau về các loại IOPS này. Trong các phần sau, chúng ta sẽ cùng đi sâu hơn.

Các loại IOPS

Có nhiều cách phân loại IOPS, nhưng phổ biến nhất là dựa trên kiểu hoạt động đọc/ghi dữ liệu. Cụ thể, chúng ta có IOPS đọc (Read IOPS), IOPS ghi (Write IOPS), IOPS ngẫu nhiên (Random IOPS) và IOPS tuần tự (Sequential IOPS). Mỗi loại IOPS này phản ánh một khía cạnh khác nhau trong hiệu suất của thiết bị lưu trữ và có ý nghĩa quan trọng đối với các ứng dụng cụ thể.

1. Read IOPS (IOPS Đọc)

Read IOPS thể hiện số lượng hoạt động đọc mà thiết bị lưu trữ có thể thực hiện trong một giây. Hoạt động đọc xảy ra khi hệ thống yêu cầu dữ liệu từ ổ đĩa. Ví dụ, khi bạn mở một tệp tin, tải một trang web, hoặc khởi động một ứng dụng, hệ thống sẽ thực hiện các hoạt động đọc từ ổ cứng. Read IOPS cao giúp tăng tốc độ.

Read IOPS đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng thường xuyên phải đọc dữ liệu từ ổ đĩa, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, máy chủ web, hoặc các ứng dụng phân tích dữ liệu. Trong các tình huống này, khả năng đọc dữ liệu nhanh chóng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất tổng thể của hệ thống và trải nghiệm của người dùng cuối. Các ứng dụng cần Read IOPS cao.

2. Write IOPS (IOPS Ghi)

Write IOPS thể hiện số lượng hoạt động ghi mà thiết bị lưu trữ có thể thực hiện trong một giây. Hoạt động ghi xảy ra khi hệ thống lưu dữ liệu vào ổ đĩa. Ví dụ: Khi bạn lưu một tệp tin, cài đặt một phần mềm, hoặc ghi dữ liệu vào cơ sở dữ liệu, thì các thao tác đó chính xác là các hoạt động ghi.

Write IOPS quan trọng đối với các ứng dụng thường xuyên phải ghi dữ liệu vào ổ đĩa, chẳng hạn như máy chủ cơ sở dữ liệu, hệ thống ghi log, hoặc các ứng dụng chỉnh sửa video. Khả năng ghi dữ liệu nhanh sẽ giúp giảm thời gian chờ đợi và cải thiện hiệu suất của các tác vụ liên quan đến ghi dữ liệu. Write IOPS ảnh hưởng đến tốc độ.

3. Random IOPS (IOPS Ngẫu nhiên)

Random IOPS đo lường số lượng hoạt động đọc hoặc ghi xảy ra ở các vị trí ngẫu nhiên trên ổ đĩa trong một giây. Truy cập ngẫu nhiên thường chậm hơn truy cập tuần tự, đặc biệt là đối với ổ cứng cơ học (HDD), vì đầu đọc phải di chuyển liên tục đến các vị trí khác nhau trên đĩa từ. Random IOPS phản ánh tốc độ truy cập.

Random IOPS cực kỳ quan trọng đối với các ứng dụng có mô hình truy cập dữ liệu phân tán, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, máy chủ ảo hóa, và các hệ thống email. Trong các môi trường này, dữ liệu thường được lưu trữ và truy cập từ nhiều vị trí khác nhau trên ổ đĩa. Khả năng xử lý các hoạt động đọc/ghi ngẫu nhiên nhanh chóng là yếu tố then chốt.

4. Sequential IOPS (IOPS Tuần tự)

Sequential IOPS đo lường số lượng hoạt động đọc hoặc ghi xảy ra liên tiếp trên ổ đĩa trong một giây. Truy cập tuần tự thường nhanh hơn truy cập ngẫu nhiên, vì đầu đọc (đối với HDD) hoặc chip điều khiển (đối với SSD) không phải di chuyển nhiều. Sequential IOPS thể hiện tốc độ truyền tải dữ liệu lớn, chẳng hạn như khi sao chép hoặc di chuyển các tệp tin lớn.

Sequential IOPS quan trọng đối với các ứng dụng liên quan đến truyền tải dữ liệu lớn, chẳng hạn như chỉnh sửa video, sao lưu dữ liệu, hoặc phát trực tuyến (streaming) nội dung đa phương tiện. Trong các trường hợp này, khả năng đọc/ghi dữ liệu liên tục với tốc độ cao sẽ giúp giảm thời gian chờ đợi và cải thiện trải nghiệm của người dùng. Sequential IOPS tăng tốc các tác vụ.

Các yếu tố ảnh hưởng đến IOPS

Có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số IOPS của một thiết bị lưu trữ. Việc hiểu rõ các yếu tố này không chỉ giúp bạn chọn đúng loại ổ cứng, mà còn tối ưu hóa hiệu suất hệ thống. Chúng ta sẽ cùng xem xét các yếu tố quan trọng nhất, bao gồm: loại ổ cứng, giao diện kết nối, cấu hình RAID, Queue Depth và Block Size.

1. Loại ổ cứng

Đây là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến IOPS. Ổ cứng cơ học (HDD) có IOPS thấp do sử dụng đầu đọc cơ học di chuyển trên đĩa từ. Ổ cứng thể rắn (SSD) có IOPS cao hơn đáng kể, vì chúng sử dụng bộ nhớ flash, không có bộ phận chuyển động. Ổ cứng NVMe SSD (Non-Volatile Memory Express) cho IOPS cao nhất hiện nay.

Ví dụ, một ổ HDD thông thường có thể chỉ đạt vài trăm IOPS, trong khi một ổ SSD SATA có thể đạt hàng chục nghìn, thậm chí hàng trăm nghìn IOPS. Các ổ SSD NVMe cao cấp có thể đạt đến hàng triệu IOPS. Sự khác biệt này là rất lớn và ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất tổng thể của hệ thống, đặc biệt là với các tác vụ.

2. Giao diện kết nối

Giao diện kết nối là “cầu nối” giữa ổ cứng và hệ thống. Các giao diện phổ biến bao gồm SATA (Serial ATA), SAS (Serial Attached SCSI) và PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) – thường dùng cho NVMe SSD. PCIe, đặc biệt là với NVMe, cung cấp băng thông cao hơn và độ trễ thấp hơn so với SATA và SAS, do đó cho phép đạt IOPS cao hơn đáng kể.

3. Cấu hình RAID

RAID (Redundant Array of Independent Disks) là công nghệ kết hợp nhiều ổ cứng vật lý thành một ổ đĩa logic duy nhất. Các cấu hình RAID khác nhau sẽ có ảnh hưởng khác nhau đến IOPS. Ví dụ, RAID 0 (Stripe) có thể tăng IOPS bằng cách chia dữ liệu ra nhiều ổ đĩa, nhưng RAID 1 (Mirror) có thể làm giảm IOPS do phải ghi dữ liệu đồng thời.

RAID 5 và RAID 6 sử dụng phương pháp tính toán parity (chẵn lẻ) để bảo vệ dữ liệu, điều này cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất ghi và do đó ảnh hưởng đến IOPS. RAID 10 (kết hợp RAID 1 và RAID 0) thường cung cấp sự cân bằng tốt giữa hiệu suất và độ tin cậy, với IOPS thường cao hơn so với các cấu hình RAID khác.

4. Queue Depth (Độ sâu hàng đợi)

Queue Depth (QD) là số lượng yêu cầu đọc/ghi dữ liệu (I/O request) mà ổ cứng có thể xử lý đồng thời. Queue Depth cao cho phép ổ cứng xử lý nhiều yêu cầu cùng lúc, có thể tăng IOPS, đặc biệt là đối với SSD. Tuy nhiên, tăng QD quá cao cũng có thể gây ra độ trễ cao, vì vậy cần phải cân bằng.

Ví dụ, một ổ SSD có thể được thử nghiệm với các Queue Depth khác nhau (ví dụ: QD1, QD32, QD128) để xác định hiệu suất tối ưu. Các ứng dụng khác nhau cũng có thể có yêu cầu QD khác nhau. Việc điều chỉnh QD phù hợp với ứng dụng có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất IOPS. Giá trị QD phù hợp là rất quan trọng.

5. Block Size (Kích thước khối)

Block Size là kích thước của mỗi đơn vị dữ liệu được đọc hoặc ghi trong một hoạt động I/O. Block Size nhỏ (ví dụ: 4KB) thường cho IOPS cao hơn, nhưng throughput (lượng dữ liệu truyền tải) có thể thấp hơn. Block Size lớn (ví dụ: 64KB, 1MB) thường cho throughput cao hơn, nhưng IOPS có thể thấp hơn. Lựa chọn Block Size phù hợp.

Block Size thường được cấu hình khi định dạng ổ đĩa hoặc thiết lập hệ thống lưu trữ. Việc lựa chọn Block Size tối ưu phụ thuộc vào loại ứng dụng và mô hình truy cập dữ liệu. Ví dụ, cơ sở dữ liệu thường hoạt động tốt hơn với Block Size nhỏ, trong khi các ứng dụng chỉnh sửa video có thể hoạt động tốt hơn với Block Size lớn.

Ngoài các yếu tố chính đã nêu, còn có một số yếu tố khác cũng có thể ảnh hưởng đến IOPS, chẳng hạn như firmware của ổ cứng, driver của hệ điều hành, và thậm chí cả nhiệt độ hoạt động của ổ cứng. Việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng này sẽ giúp ích.

Cách đo IOPS

Để đo IOPS của một thiết bị lưu trữ, bạn cần sử dụng các công cụ phần mềm chuyên dụng, thường được gọi là benchmark utility. Các công cụ này sẽ tạo ra các tác vụ đọc/ghi mô phỏng các loại khối lượng công việc (workload) khác nhau và đo lường hiệu suất của ổ cứng. Dưới đây là một số phương pháp và công cụ phổ biến, cả trên Windows và Linux.

1. Sử dụng phần mềm Benchmark (Windows)

Trên hệ điều hành Windows, có nhiều phần mềm benchmark miễn phí và dễ sử dụng để đo IOPS. Một số phần mềm phổ biến bao gồm:

• CrystalDiskMark: Đây là một trong những công cụ phổ biến nhất để kiểm tra hiệu suất ổ cứng, bao gồm cả IOPS. CrystalDiskMark cho phép bạn chọn các loại test khác nhau (Sequential, Random 4KB, Random 4KB with multi-threads/queues) và hiển thị kết quả IOPS một cách rõ ràng. Giao diện của CrystalDiskMark trực quan và dễ sử dụng.
• AS SSD Benchmark: Công cụ này được thiết kế đặc biệt cho ổ cứng SSD, nhưng cũng có thể sử dụng cho HDD. AS SSD Benchmark cung cấp các bài kiểm tra tương tự như CrystalDiskMark, nhưng có thêm một số tính năng bổ sung, chẳng hạn như kiểm tra hiệu suất copy và nén dữ liệu. Kết quả IOPS hiển thị rõ ràng.
• ATTO Disk Benchmark: ATTO tập trung vào việc đo hiệu suất truyền tải dữ liệu với các kích thước block khác nhau. Mặc dù không hiển thị trực tiếp IOPS, ATTO Disk Benchmark cho phép bạn đánh giá hiệu suất của ổ cứng trong các tình huống khác nhau, từ đó suy ra khả năng IOPS của ổ cứng. Kết quả hiển thị dưới dạng biểu đồ.

2. Sử dụng công cụ dòng lệnh (Linux)

Trên Linux, các công cụ dòng lệnh thường được sử dụng để đo IOPS, cung cấp sự linh hoạt và khả năng tùy biến cao. Dưới đây là một vài công cụ phổ biến:

• fio (Flexible I/O Tester): Đây là một công cụ rất mạnh mẽ và linh hoạt, cho phép bạn tạo ra các workload tùy chỉnh để kiểm tra IOPS. fio có thể mô phỏng nhiều loại truy cập khác nhau (random, sequential, mixed), với các kích thước block và queue depth khác nhau. Kết quả chi tiết, bao gồm cả IOPS.
• iozone: iozone là một công cụ benchmark khác, cũng cho phép bạn tạo ra các workload tùy chỉnh và đo lường hiệu suất của hệ thống file. iozone hỗ trợ nhiều hệ điều hành khác nhau và cung cấp nhiều tùy chọn để kiểm tra IOPS trong các tình huống khác nhau. Kết quả hiển thị dưới dạng bảng hoặc đồ thị.
• dd: Mặc dù dd thường được sử dụng để sao chép dữ liệu, nó cũng có thể được sử dụng để đo IOPS một cách đơn giản. Tuy nhiên, dd không cung cấp nhiều tùy chọn tùy chỉnh như fio hoặc iozone. Kết quả cần được tính toán thủ công để ra được IOPS. Câu lệnh thường dùng “dd if=/dev/zero of=test bs=4k count=100000 oflag=direct”.

3. Sử dụng công cụ giám sát hệ thống

Ngoài các công cụ benchmark, bạn cũng có thể sử dụng các công cụ giám sát hệ thống để theo dõi IOPS trong thời gian thực.

• Trên Windows:, bạn có thể sử dụng Performance Monitor (perfmon). Perfmon cung cấp nhiều bộ đếm hiệu suất (performance counter) khác nhau, bao gồm các bộ đếm liên quan đến IOPS của ổ đĩa.
• Trên Linux:, bạn có thể sử dụng các công cụ như iostat, iotop, hoặc sar. Các công cụ này hiển thị thông tin chi tiết về hoạt động I/O của hệ thống.

Lưu ý quan trọng: Khi đo IOPS, hãy đảm bảo rằng ổ cứng không đang chạy các tác vụ nào khác để có kết quả chính xác nhất. Ngoài ra, hãy chạy benchmark nhiều lần và lấy kết quả trung bình để giảm thiểu sai số. Kết quả IOPS có thể khác nhau tùy thuộc vào cấu hình hệ thống và workload.

Ứng dụng của IOPS

IOPS là một chỉ số quan trọng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là những lĩnh vực liên quan đến hiệu suất hệ thống và xử lý dữ liệu. Việc hiểu rõ tầm quan trọng của IOPS trong các ứng dụng khác nhau giúp bạn đưa ra quyết định đúng đắn khi lựa chọn và cấu hình hệ thống lưu trữ. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu:

1. Cơ sở dữ liệu (Database)

Trong các hệ thống cơ sở dữ liệu, đặc biệt là các hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến (OLTP), IOPS là một yếu tố then chốt. Cơ sở dữ liệu thường thực hiện rất nhiều thao tác đọc/ghi ngẫu nhiên nhỏ, do đó, IOPS cao giúp tăng tốc độ truy vấn, giảm thời gian phản hồi và cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống. Một hệ thống IOPS thấp rất dễ nghẽn.

Ví dụ, một hệ thống quản lý đơn hàng của một trang thương mại điện tử lớn cần xử lý hàng nghìn giao dịch mỗi giây. Mỗi giao dịch có thể liên quan đến nhiều thao tác đọc/ghi dữ liệu (kiểm tra tồn kho, cập nhật thông tin khách hàng, ghi nhật ký giao dịch…). Nếu hệ thống cơ sở dữ liệu không có đủ IOPS, thời gian xử lý giao dịch sẽ tăng.

2. Máy chủ ảo hóa (Virtualization)

Trong môi trường ảo hóa, nhiều máy ảo (VM) chia sẻ cùng một tài nguyên phần cứng, bao gồm cả hệ thống lưu trữ. IOPS cao là rất cần thiết để đảm bảo rằng tất cả các máy ảo có thể hoạt động mượt mà, không bị tranh chấp tài nguyên quá mức. Nếu IOPS không đủ, các máy ảo có thể bị chậm, thậm chí là không phản hồi.

Mỗi máy ảo có thể có các yêu cầu IOPS khác nhau, tùy thuộc vào ứng dụng mà nó đang chạy. Ví dụ, một máy ảo chạy cơ sở dữ liệu có thể cần IOPS cao hơn nhiều so với một máy ảo chỉ chạy một ứng dụng web đơn giản. Việc cung cấp đủ IOPS cho tất cả các máy ảo là rất quan trọng để duy trì.

3. Máy chủ Web (Web Server)

Đối với các máy chủ web phục vụ nhiều người dùng đồng thời, IOPS cũng đóng vai trò quan trọng. Khi người dùng truy cập một trang web, máy chủ cần đọc dữ liệu từ ổ đĩa (HTML, CSS, JavaScript, hình ảnh…) để hiển thị nội dung. IOPS cao giúp giảm thời gian tải trang, cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng khả năng chịu tải.

Đặc biệt, đối với các trang web có nhiều nội dung động (ví dụ: các trang web thương mại điện tử, diễn đàn, mạng xã hội), máy chủ cần thực hiện nhiều thao tác đọc/ghi dữ liệu để xử lý các yêu cầu của người dùng. Trong trường hợp này, IOPS cao là yếu tố sống còn để đảm bảo trang web hoạt động ổn định và nhanh chóng.

4. Chỉnh sửa Video và Đồ họa

Các ứng dụng chỉnh sửa video và đồ họa thường làm việc với các tệp tin có kích thước lớn và yêu cầu truy cập dữ liệu liên tục. Mặc dù băng thông (throughput) cũng quan trọng, IOPS cao vẫn đóng vai trò trong việc giảm thời gian render, xử lý các hiệu ứng và thao tác chỉnh sửa. Khả năng truy cập dữ liệu nhanh giúp quy trình làm việc hiệu quả.

Khi làm việc với các dự án video có độ phân giải cao (4K, 8K) hoặc các dự án đồ họa phức tạp, IOPS cao càng trở nên quan trọng. Việc truy cập và xử lý các tệp tin lớn một cách nhanh chóng giúp tiết kiệm thời gian và tăng năng suất làm việc của người dùng. Ổ cứng SSD, NVMe là phù hợp.

5. Gaming (Trò chơi điện tử)

Đối với game thủ, IOPS cao có thể giúp giảm thời gian tải game, giảm thiểu hiện tượng lag và giật hình, đặc biệt là trong các game thế giới mở hoặc các game có nhiều chi tiết đồ họa. Mặc dù card đồ họa (GPU) là yếu tố quan trọng nhất đối với hiệu suất game, ổ cứng có IOPS cao vẫn đóng góp vào trải nghiệm chơi game.

Các game hiện đại thường có dung lượng rất lớn (hàng chục, thậm chí hàng trăm GB) và yêu cầu truy cập dữ liệu liên tục trong quá trình chơi. Ổ cứng có IOPS cao giúp tải các tài nguyên game (map, texture, âm thanh…) nhanh hơn, giảm thiểu thời gian chờ đợi và mang lại trải nghiệm chơi game mượt mà hơn. Hiện nay, SSD là lựa chọn.

IOPS và các chỉ số khác

IOPS không phải là chỉ số duy nhất để đánh giá hiệu suất của một thiết bị lưu trữ. Để có cái nhìn toàn diện, cần xem xét IOPS cùng với các chỉ số quan trọng khác như Throughput (Băng thông) và Latency (Độ trễ). Mỗi chỉ số này phản ánh một khía cạnh khác nhau của hiệu suất và có mối quan hệ mật thiết với nhau.

1. IOPS và Throughput (Băng thông)

Throughput, thường được đo bằng MB/s (Megabytes per second) hoặc GB/s (Gigabytes per second), thể hiện lượng dữ liệu mà thiết bị lưu trữ có thể đọc hoặc ghi trong một đơn vị thời gian. Trong khi IOPS cho biết số lượng hoạt động I/O, Throughput cho biết tổng dung lượng dữ liệu được truyền tải. Throughput phản ánh tốc độ truyền dữ liệu.

Ví dụ, khi bạn sao chép một tệp tin lớn (ví dụ: một bộ phim), Throughput sẽ quan trọng hơn IOPS. Một ổ cứng có Throughput cao sẽ giúp bạn sao chép tệp tin nhanh hơn. Tuy nhiên, khi bạn chạy một cơ sở dữ liệu với nhiều truy vấn nhỏ, IOPS lại quan trọng hơn. Cả hai thông số này bổ sung cho nhau.

Thông thường, khi kích thước khối dữ liệu (block size) lớn, Throughput sẽ cao, nhưng IOPS có thể thấp. Ngược lại, khi block size nhỏ, IOPS có thể cao, nhưng Throughput có thể thấp. Việc lựa chọn ổ cứng có IOPS và Throughput phù hợp phụ thuộc vào loại ứng dụng và mô hình truy cập dữ liệu của bạn. Tối ưu cho từng trường hợp.

2. IOPS và Latency (Độ trễ)

Latency, thường được đo bằng mili giây (ms) hoặc micro giây (µs), là thời gian trễ giữa thời điểm một yêu cầu I/O được gửi đi và thời điểm nhận được phản hồi. Độ trễ thấp có nghĩa là hệ thống phản hồi nhanh hơn. IOPS và Latency có mối quan hệ nghịch đảo: IOPS cao thường đi kèm với Latency thấp, và ngược lại.

Trong các ứng dụng yêu cầu thời gian phản hồi nhanh, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu giao dịch trực tuyến (OLTP) hoặc các ứng dụng thời gian thực, Latency thấp là cực kỳ quan trọng. Một hệ thống có IOPS cao nhưng Latency cũng cao có thể không đáp ứng được yêu cầu của các ứng dụng này. Độ trễ thấp giúp cải thiện đáng kể.

Ví dụ, khi bạn thực hiện một truy vấn cơ sở dữ liệu, thời gian để truy vấn đó hoàn thành phụ thuộc vào cả IOPS và Latency. Nếu IOPS cao nhưng Latency cũng cao, truy vấn có thể vẫn mất nhiều thời gian để hoàn thành. Vì vậy, việc tối ưu hóa cả IOPS và Latency là rất quan trọng. Cân bằng hai yếu tố.