Cómo afecta la latencia del almacenamiento a la transmisión de Jellyfin para varios usuarios

Eva Wong

IceWhale author

Eva Wong es la Redactora técnica y manitas residente en ZimaSpace. Una geek de toda la vida con pasión por los homelabs y el software de código abierto, se especializa en traducir conceptos técnicos complejos en guías accesibles y prácticas. Eva cree que el autoalojamiento debe ser divertido, no intimidante. A través de sus tutoriales, empodera a la comunidad para desmitificar las configuraciones de hardware, desde construir su primer NAS hasta dominar los contenedores Docker.

La latencia del almacenamiento afecta a Jellyfin con varios usuarios cuando varias lecturas y pequeñas operaciones de estado esperan el tiempo suficiente como para reducir el margen del búfer del cliente.

Un disco puede anunciar un rendimiento secuencial suficiente para varias transmisiones y aun así responder mal cuando los usuarios buscan contenido, se cargan metadatos, se ejecutan análisis o algún otro servicio escribe en el mismo dispositivo. Por lo tanto, el comportamiento multiusuario depende tanto de la cola como de los megabytes por segundo. Usa las mismas transmisiones y la misma carga en segundo plano en cada ejecución para poder atribuir al almacenamiento los cambios en el tiempo de espera y la profundidad de la cola.

El rendimiento secuencial es solo una parte del presupuesto de almacenamiento

Las lecturas prolongadas de archivos multimedia son favorables para los discos, pero el inicio de la reproducción, las búsquedas, los pósteres, las operaciones de base de datos y los archivos simultáneos introducen operaciones más pequeñas y menos predecibles. Esas esperas pueden hacerse visibles antes de que la tasa agregada de bytes alcance el máximo del dispositivo.

La latencia y el rendimiento describen propiedades de almacenamiento diferentes, por lo que una única prueba de rendimiento secuencial no puede demostrar que el tiempo de respuesta multiusuario vaya a mantenerse bajo.

Mide por separado una lectura sostenida de archivos y una tarea con muchas búsquedas o muchos metadatos; después, repítelas mientras haya varias sesiones activas.

Los datos de la aplicación y los archivos multimedia pueden competir aunque sean cargas de trabajo diferentes

Mantener la base de datos y los metadatos en el mismo volumen lento que los archivos multimedia puede hacer que pequeñas lecturas de estado esperen detrás de transferencias prolongadas. El resultado puede parecer una interfaz lenta, mientras que la reproducción permanece prácticamente estable.

El comportamiento del acceso aleatorio difiere del de la E/S secuencial, algo importante cuando pequeñas lecturas de estado y transferencias multimedia prolongadas comparten un dispositivo.

Mueve únicamente la ruta de datos de la aplicación a un nivel de menor latencia para realizar una comparación controlada. Si la navegación mejora mientras el rendimiento multimedia no cambia, la ruta de estado formaba parte del problema.

Los usuarios simultáneos convierten pequeños retrasos en colas

Varios usuarios pueden abrir archivos distintos, buscar contenido y solicitar ilustraciones casi al mismo tiempo. Otro contenedor o una tarea de copia de seguridad puede añadir escrituras, convirtiendo una latencia aislada y aceptable en una profundidad de cola sostenida.

Las cargas de trabajo ubicadas conjuntamente pueden crear interferencia medible entre recursos, incluso cuando cada aplicación funciona correctamente por separado.

Ejecuta el mismo número de transmisiones con y sin el proceso de escritura competidor. Una topología NAS para un centro multimedia es más fácil de ajustar cuando el estado de la aplicación, los archivos multimedia y las tareas en segundo plano tienen funciones de almacenamiento explícitas.

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Actualiza el almacenamiento solo después de reproducir la cola

Comprar SSD no solucionará un problema con el códec del cliente ni una red saturada. El almacenamiento es el objetivo adecuado únicamente cuando el mismo retraso perceptible para el usuario sigue el tiempo de espera de E/S y mejora al eliminar la carga de E/S.

El método USE hace explícitas la saturación y los errores, lo que ayuda a distinguir un recurso de almacenamiento realmente ocupado de uno que simplemente está activo.

Captura una prueba multiusuario reproducible, identifica el dispositivo que forma la cola y cambia una sola variable de ubicación cada vez. Deja de actualizar cuando la cola disminuya, pero el síntoma persista en otra parte.