{"id":19769,"date":"2026-06-07T11:47:38","date_gmt":"2026-06-07T09:47:38","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/server-storage-queue-depth-nvme-performance-speed\/"},"modified":"2026-06-07T11:47:38","modified_gmt":"2026-06-07T09:47:38","slug":"server-storage-ko-dybde-nvme-ydelse-hastighed","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/da\/server-storage-queue-depth-nvme-performance-speed\/","title":{"rendered":"Forst\u00e5 serverlagerk\u00f8ens dybde og NVMe-ydelse"},"content":{"rendered":"<p><strong>NVMe-ydelse<\/strong> afh\u00e6nger direkte af den rigtige k\u00f8-dybde til serverlagring: Jo bedre k\u00f8-dybden matcher arbejdsbyrden, jo hurtigere reagerer programmerne. Jeg forklarer, hvordan k\u00f8-dybde, IOPS og latency spiller sammen, og hvordan jeg kan opn\u00e5 m\u00e6rkbart kortere svartider med blot nogle f\u00e5 m\u00e5linger.<\/p>\n\n<h2>Centrale punkter<\/h2>\n\n<ul>\n  <li><strong>K\u00f8ens dybde<\/strong> styrer parallelitet og p\u00e5virker latenstid og IOPS.<\/li>\n  <li><strong>NVMe<\/strong> behandler mange k\u00f8er og kommandoer samtidig.<\/li>\n  <li><strong>Forsinkelse<\/strong> t\u00e6ller mere for web-arbejdsbelastninger end ren b\u00e5ndbredde.<\/li>\n  <li><strong>Arbejdsbyrde<\/strong> bestemmer den ideelle k\u00f8-dybde.<\/li>\n  <li><strong>M\u00e5lte v\u00e6rdier<\/strong> under belastning f\u00f8rer til bedre indstillinger.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/serverraum-performance-queue-5913.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Hvad betyder k\u00f8-dybde egentlig?<\/h2>\n\n<p>Die <strong>K\u00f8<\/strong> er en k\u00f8, hvor driveren samler hukommelseskommandoer, f\u00f8r controlleren udf\u00f8rer dem. En lav k\u00f8-dybde prioriterer korte ventetider, men kan blive en flaskehals, hvis der er mange samtidige adgange. En h\u00f8j k\u00f8-dybde \u00f8ger paralleliteten, men p\u00e5 et tidspunkt \u00f8ges ventetiden, fordi foresp\u00f8rgslerne st\u00e5r i k\u00f8 i l\u00e6ngere tid. Jeg indstiller derfor k\u00f8-dybden, s\u00e5 den matcher antallet af tr\u00e5de, IO-st\u00f8rrelsen og adgangsm\u00f8nsteret. Hvis du finder en balance, bruger du den eksisterende <strong>Hardware<\/strong> og forhindrer tomgang eller opsvulmede k\u00f8er.<\/p>\n\n<h2>Hvorfor NVMe skinner her<\/h2>\n\n<p><strong>NVMe<\/strong> tilbyder mange uafh\u00e6ngige k\u00f8er og tillader et stort antal kommandoer pr. k\u00f8, s\u00e5 CPU'er med flere kerner kan arbejde parallelt. Dette adskiller klart forbindelsen fra SATA, hvor en enkelt kommandok\u00f8 hurtigt bliver fuld. I web-arbejdsbelastninger med mange sm\u00e5, tilf\u00e6ldige adgange resulterer denne parallelitet i korte svartider. Jeg udnytter denne styrke ved at fordele processer over flere k\u00f8er og samle sm\u00e5 IO'er, n\u00e5r det passer. Dette reducerer den effektive <strong>Forsinkelse<\/strong>, mens kommandohastigheden stiger.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/meeting_tech_4521.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Samspillet mellem IOPS, latenstid og gennemstr\u00f8mning<\/h2>\n\n<p>Jeg vurderer <strong>IOPS<\/strong>, Latency og throughput er aldrig isolerede, fordi de p\u00e5virker hinanden. Mange sm\u00e5 tilf\u00e6ldige IO'er kr\u00e6ver lav latenstid, mens sekventielle overf\u00f8rsler har tendens til at kr\u00e6ve mere b\u00e5ndbredde. K\u00f8-dybden flytter det s\u00f8de punkt her: En h\u00f8jere v\u00e6rdi \u00f8ger ofte IOPS, men kan \u00f8ge den enkelte adgangstid. Jeg m\u00e5ler derfor med realistiske blokst\u00f8rrelser (f.eks. 4K, 8K) og blandede l\u00e6se\/skrive-shares. Kun denne interaktion viser, hvor <strong>Det gode sted<\/strong> l\u00f8gne.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>K\u00f8ens dybde<\/th>\n      <th>Typisk IOPS (tilf\u00e6ldig 4K, blandet)<\/th>\n      <th>Mellemlang latenstid<\/th>\n      <th>Egnethed<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>1<\/td>\n      <td>lav<\/td>\n      <td>Meget lav<\/td>\n      <td>Enkelt tr\u00e5d, meget latency-kritiske foresp\u00f8rgsler<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>4<\/td>\n      <td>Medium<\/td>\n      <td>lav<\/td>\n      <td>Web-API'er, sm\u00e5 databaser, CMS<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>16<\/td>\n      <td>h\u00f8j<\/td>\n      <td>moderat<\/td>\n      <td>E-handel, st\u00e6rkt paralleliserede arbejdere<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>64<\/td>\n      <td>Meget h\u00f8j<\/td>\n      <td>h\u00f8jere<\/td>\n      <td>Batchjobs, mange tr\u00e5de, k\u00f8-tunge processer<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h2>M\u00e5lemetode: Korrekt afl\u00e6sning af opvarmning, P99 og haleforsinkelse<\/h2>\n\n<p>Jeg stoler ikke p\u00e5 korte tests. NVMe SSD'er viser ofte dr\u00f8mmev\u00e6rdier efter et par sekunder, som kollapser ved kontinuerlig drift. Derfor varmer jeg testene op (<em>rampe_tid<\/em>) og m\u00e5le <em>tidsbaseret<\/em> i flere minutter, indtil <strong>Stabil tilstand<\/strong> er n\u00e5et. Ud over gennemsnitsv\u00e6rdier er jeg is\u00e6r interesseret i <strong>P95\/P99<\/strong>-latency og fordelingen i histogrammet. Outliers er ofte for\u00e5rsaget af GC, SLC-cacheoverl\u00f8b, termisk neddrosling eller flush-h\u00e6ndelser. Jeg adskiller <em>indsende<\/em>- fra <em>fuldst\u00e6ndig latenstid<\/em> (slat\/clat) for at skelne mellem CPU- og driveroverhead og enhedens responstid. Det er s\u00e5dan, jeg finder den QD, der <strong>stabil<\/strong> svartider - ikke bare p\u00e6ne topv\u00e6rdier.<\/p>\n\n<h2>QD, tr\u00e5de og io_uring: Hvad er egentlig parallelt?<\/h2>\n\n<p>QD forveksles ofte med antallet af tr\u00e5de. Den afg\u00f8rende faktor er m\u00e6ngden <em>samtidig fremragende<\/em> IO'er pr. enhed og k\u00f8. Mange tr\u00e5de uden inflight IO \u00f8ger ikke QD. Omvendt kan en enkelt tr\u00e5d med en asynkron API (f.eks. <strong>io_uring<\/strong>) opn\u00e5r h\u00f8j QD. Jeg er opm\u00e6rksom p\u00e5 forholdet: tr\u00e5de \u00d7 iodepth pr. tr\u00e5d \u00d7 antal k\u00f8er. Under NVMe skaleres antallet af k\u00f8er til f\u00e6rdigg\u00f8relse\/aflevering med CPU-kerner (MSI-X-vektorer). En ren affinitet mellem kerne, interrupt og k\u00f8 forhindrer cross-core bouncing og reducerer latenstiden betydeligt.<\/p>\n\n<h2>V\u00e6lg den optimale k\u00f8-dybde i forhold til arbejdsbyrden<\/h2>\n\n<p>Jeg starter med en moderat <strong>QD<\/strong> og overv\u00e5ger latenstid P99, CPU-ledighed og udnyttelse af NVMe-k\u00f8erne. Hvis ventetiden ikke falder, selv om SSD'en ikke har meget at lave, \u00f8ger jeg gradvist k\u00f8ens dybde. Hvis ventetiden stiger markant, reducerer jeg v\u00e6rdien eller fordeler belastningen p\u00e5 flere IO-tr\u00e5de. Programmer med mange parallelle l\u00e6sninger har ofte gavn af en h\u00f8jere QD end skrivetunge arbejdsbelastninger, der kr\u00e6ver flushes. Denne trinvise tilgang forhindrer forkerte indstillinger og udnytter <strong>Parallelisme<\/strong> mere m\u00e5lrettet.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/server-storage-nvme-performance-6487.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Operativsystem- og driver-tuning, der g\u00f8r en forskel<\/h2>\n\n<p>F\u00f8r jeg justerer appen, s\u00f8rger jeg for, at stakken fungerer effektivt. Under Linux er I\/O-planl\u00e6ggeren for NVMe <em>ingen<\/em> (blk-mq) som standard; yderligere sortering koster kun tid. Jeg fordeler afbrydelser p\u00e5 tv\u00e6rs af kerner via IRQ-affinitet, deaktiverer migration af varme tr\u00e5de p\u00e5 tv\u00e6rs af kerner og kontrollerer NVMe-driverens coalescing-indstillinger. I\/O-polling kan udj\u00e6vne latency-toppe, men \u00f8ger CPU-belastningen - jeg aktiverer det selektivt p\u00e5 latency-kritiske k\u00f8er. Jeg holder readahead lav for tilf\u00e6ldige arbejdsbelastninger og h\u00f8jere for sekventielle jobs. P\u00e5 skrivetunge systemer tjekker jeg <em>beskidt_baggrund_*<\/em>- og <em>dirty_*<\/em>-gr\u00e6nser, s\u00e5 kernen skriver i tide og ikke genererer nogen overbelastningsb\u00f8lger.<\/p>\n\n<h2>Indflydelse p\u00e5 filsystem og database<\/h2>\n\n<p>Das <strong>filsystem<\/strong> bestemmer ogs\u00e5: XFS og ext4 giver reproducerbare ventetider med tilf\u00e6ldig IO. Valgmuligheder som <em>Ingen tid<\/em> eller <em>dovenskab<\/em> reducere Metadata-IO, <em>discard=async<\/em> forhindrer dyre inline-TRIMs. Jeg tilsides\u00e6tter ikke barrierer uden videre; datasikkerhed kommer f\u00f8rst. Regelm\u00e6ssig <em>fstrim<\/em> holder TLC\/QLC SSD'er i form. I databaser arbejder jeg p\u00e5 IO-egenskaberne: InnoDB'er <em>io_capacity(_max)<\/em> modererer baggrundsbreve, <em>flush_log_at_trx_commit<\/em> og loggruppeops\u00e6tning styrer synkroniseringsfrekvenser. I PostgreSQL-indflydelse <em>synkron_commit<\/em>, checkpoint-tuning og WAL-parametre flush-belastningen. M\u00e5let er at opn\u00e5 korte, konsekvente flush-stier og en QD, der ikke g\u00f8r diskadgang \u201ebursty\u201c.<\/p>\n\n<h2>\u00d8velse: M\u00e5ling og tuning under Linux og Windows<\/h2>\n\n<p>Jeg bruger fio, iostat og blktrace under Linux til at <strong>Forsinkelse<\/strong>, QD-distribution og IO-st\u00f8rrelser. Under Windows giver DiskSpd og PerfMon sammenlignelig indsigt i k\u00f8-dybde, IOPS og ventetider. Testene afspejler produktionsbelastningen: Blokst\u00f8rrelser, l\u00e6se-\/skriveforhold og tr\u00e5dantal er baseret p\u00e5 rigtige logfiler. Derefter justerer jeg app-konfigurationen, f.eks. antallet af workers, async IO-parametre eller DB-forbindelsespuljer. F\u00f8rst derefter g\u00e5r jeg videre til driver- og kernelindstillinger, s\u00e5 <strong>Optimering<\/strong> forbliver t\u00e6t p\u00e5 applikationen.<\/p>\n\n<h2>NVMe vs. SATA i hosting-sammenh\u00e6ng<\/h2>\n\n<p>Med <strong>SATA<\/strong> begr\u00e6nser den individuelle kommandok\u00f8 tidligt, hvilket f\u00f8rer til ventetider under parallelisme. NVMe modvirker dette med flere tr\u00e5de, hvilket betyder, at web- og API-belastninger betjenes hurtigere. Alle, der skifter fra SATA, vil is\u00e6r bem\u00e6rke en gevinst i TTFB og databasesvar. Jeg giver en kompakt opdateringsoversigt her: <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/nvme-sata-hosting-sammenligning-ssd-ydeevne-opgradering-webspeed-power\/\">NVMe vs. SATA<\/a>. I sidste ende er det, der t\u00e6ller, om arbejdsbyrden lever af mange korte IO'er og den <strong>Parallelisering<\/strong> bruger.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/tech_office_night_NVMe_performance_1234.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Virtualisering og containere: multi-queue og QoS<\/h2>\n\n<p>I VM'er og containere skelner jeg mellem v\u00e6rts- og g\u00e6stek\u00f8er. Underst\u00f8tter Virtio-blk\/scsi og NVMe-emulering <strong>Multi-k\u00f8<\/strong> - Jeg s\u00e6tter mindst \u00e9n k\u00f8 op pr. vCPU, s\u00e5 afbrydelser forbliver lokale. P\u00e5 v\u00e6rten regulerer jeg med cgroups (<em>io.v\u00e6gt<\/em>, <em>io.max<\/em>) og dermed sikre retf\u00e6rdighed uden kunstigt at reducere den globale QD. Containerbilleder p\u00e5 loopback eller d\u00e5rligt konfigurerede overlay-drivere forvr\u00e6nger m\u00e5lingerne; vedvarende volumener p\u00e5 blokniveau giver mere realistiske resultater. I cloud-milj\u00f8er kontrollerer jeg QoS-gr\u00e6nser for lagring, s\u00e5 <em>observeret<\/em> QD fejler ikke p\u00e5 grund af den indr\u00f8mmede IOPS\/throughput.<\/p>\n\n<h2>Arkitektur: At t\u00e6nke CPU, RAM og netv\u00e6rk sammen<\/h2>\n\n<p>En hurtig <strong>Opbevaring<\/strong> er ikke til megen nytte, hvis CPU'en konstant er overbelastet, der mangler RAM til cacher, eller netv\u00e6rket er blokeret. Derfor tjekker jeg f\u00f8rst app-profilering, foresp\u00f8rgselsplaner og cache-hits, f\u00f8r jeg justerer hukommelsen. H\u00f8j IRQ-belastning eller ineffektive tr\u00e5dpuljer kan g\u00f8re IO-pipelinen kunstigt langsommere. En for lille sidecache er ogs\u00e5 skadelig, fordi systemet skal have adgang til SSD'en oftere. Hvis disse k\u00e6der k\u00f8rer problemfrit, er <strong>NVMe<\/strong> udnytte deres styrke fuldt ud.<\/p>\n\n<h2>NVMe over netv\u00e6rk og skalering<\/h2>\n\n<p>Hvis projektet vokser ud over en server, er jeg afh\u00e6ngig af <strong>Stoffer<\/strong>, for at give NVMe-ydelse over netv\u00e6rket. Skridtet giver forbindelse med lav latenstid til flere v\u00e6rter, men kr\u00e6ver et rent netv\u00e6rks- og sti-design. Jeg er opm\u00e6rksom p\u00e5 konsekvente stier, QoS og overv\u00e5gning af k\u00f8udnyttelse p\u00e5 initiator- og target-siden. Hvis du gerne vil l\u00e6se mere om dette, kan du finde en introduktion her: <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/nvme-over-fabrics-nextgen-storage-webhosting-fibrevolution\/\">NVMe over netv\u00e6rk<\/a>. Dette fordeler belastningen og holder <strong>Forsinkelse<\/strong> under kontrol.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/entwickler_schreibtisch_9876.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>RAID, LVM og kryptering<\/h2>\n\n<p>Den <strong>Bloker stakken<\/strong> over SSD'en karakteriserer svartiden. Software RAID0\/10 skalerer tilf\u00e6ldig IO godt, n\u00e5r chunk size og filsystem stride matcher. Jeg m\u00e5ler QD pr. <em>Underliggende enhed<\/em> - For meget parallelisme p\u00e5 en enkelt SSD er mindre gavnligt end moderat striping p\u00e5 tv\u00e6rs af flere drev. LVM- og device mapper-lag tilf\u00f8jer deres egne k\u00f8er; jeg holder antallet af lag nede. Med <strong>dm-krypt\/LUKS<\/strong> Kryptering koster CPU-tid og kan effektivt bremse QD, hvis der ikke er nok kerner ledige til kryptopipelinen. Med AES-NI\/ARMv8-CE og parallelisering med flere kerner kan tabene reduceres betydeligt, men jeg tjekker stadig P99-latency f\u00f8r og efter aktivering i stedet for bare at sammenligne IOPS.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/serverperformance-2947.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Anvendelsesscenarier: WordPress, databaser, VM'er<\/h2>\n\n<p>Med <strong>WordPress<\/strong> Plugins genererer mange sm\u00e5 tilf\u00e6ldige l\u00e6sninger, hvorved lav latenstid giver synlige fordele ved indl\u00e6sningstiden. Databaser reagerer f\u00f8lsomt p\u00e5 write-ahead logs, flush-adf\u00e6rd og synkroniseringer; her v\u00e6lger jeg en medium QD og sikrer rene flush-stier. Virtuelle maskiner har meget forskellige arbejdsbyrder, og derfor bruger jeg v\u00e6rtsoverv\u00e5gning til at analysere IO-egenskaberne for hver VM. Derefter fordeler jeg tr\u00e5dene p\u00e5 flere k\u00f8er og isolerer st\u00f8jende naboer ved hj\u00e6lp af limits. Dette holder svartiderne <strong>konstant<\/strong>, selv under spidsbelastninger.<\/p>\n\n<h2>Hosting-modeller og forudsigelig performance<\/h2>\n\n<p>Del milj\u00f8er <strong>Ressourcer<\/strong>, hvilket f\u00e5r den effektive k\u00f8udnyttelse til at svinge. P\u00e5 VPS eller dedikerede maskiner kontrollerer jeg IO-prioriteter, k\u00f8-dybde og antal tr\u00e5de meget mere pr\u00e6cist. Til dataintensive projekter er det v\u00e6rd at se p\u00e5 udbyderens m\u00e5lte v\u00e6rdier: Konstant latenstid under blandet belastning t\u00e6ller mere her end nominelle IOPS. En passende l\u00e6seanbefaling giver yderligere perspektiver: <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/server-iops-hosting-af-dataintensive-applikationer-storage\/\">Server IOPS<\/a>. Jo renere platformen er planlagt, jo bedre er den. <strong>Optimering<\/strong> i butikken.<\/p>\n\n<h2>Fejlfinding: typiske fejl og hurtige kontroller<\/h2>\n\n<p>Hvis P99-forsinkelser kommer ud af kontrol under belastning, tjekker jeg f\u00f8rst, om QD'en bare er den <em>ventetid<\/em> forl\u00e6nget i stedet for at bringe reel gennemstr\u00f8mning. Indikationer er h\u00f8je <em>K\u00f8tid<\/em> med lav enhedsudnyttelse, hyppige timeouts\/resets i kerneloggen eller st\u00e6rkt svingende IOPS. Jeg tjekker temperaturer og SMART-logfiler: Termisk neddrosling, defekte kabler\/backplanes eller gammel firmware, der h\u00e5ndteres af APST, kan skabe outliers. P\u00e5 OS-niveau afsl\u00f8rer iostat\/blktrace uretf\u00e6rdige fordelinger mellem l\u00e6sninger\/skrivninger; s\u00e5 hj\u00e6lper jeg med writeback-tuning eller separate k\u00f8er. Hvis CPU'en sidder fast i userspace, er problemet ofte <em>f\u00f8r<\/em> lagringen: fastholdelse af l\u00e5se, for sm\u00e5 tr\u00e5dpuljer eller serialisering i appen reducerer effektivt QD'en. F\u00f8rst n\u00e5r disse punkter er ryddet af vejen, er det v\u00e6rd at finjustere k\u00f8ens dybde.<\/p>\n\n<h2>Beslutningsskema og kort resum\u00e9<\/h2>\n\n<p>Jeg afklarer f\u00f8rst <strong>Arbejdsbyrde<\/strong>: mange sm\u00e5 tilf\u00e6ldige IO'er eller store sekventielle overf\u00f8rsler. Derefter tjekker jeg latency P95\/P99, QD-distribution og udnyttelse af CPU-tr\u00e5de for at identificere flaskehalse. I n\u00e6ste trin justerer jeg app-tr\u00e5de, forbindelsespuljer og asynkron IO, f\u00f8r jeg finjusterer k\u00f8-dybden i driver-, DB- eller VM-laget. Gentagne m\u00e5linger under realistisk belastning bekr\u00e6fter gevinsten og afsl\u00f8rer kompromiser. Det er s\u00e5dan, jeg opn\u00e5r m\u00e6rkbar <strong>Ydelse<\/strong>-v\u00e6kst uden blindt at fokusere p\u00e5 n\u00f8gletal.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Server Storage Queue Depth forklaret: Hvordan NVMe-ydelse p\u00e5virker latenstid, genneml\u00f8b og hostinghastighed.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":19762,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[676],"tags":[],"class_list":["post-19769","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-server_vm"],"acf":[],"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"litespeed-optimize-size":null,"litespeed-optimize-set":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"stockpack_author_name":null,"stockpack_author_url":null,"stockpack_provider":null,"stockpack_image_url":null,"stockpack_license":null,"stockpack_license_url":null,"stockpack_modification":null,"color":null,"original_id":null,"original_url":null,"original_link":null,"unsplash_location":null,"unsplash_sponsor":null,"unsplash_exif":null,"unsplash_attachment_metadata":null,"_elementor_is_screenshot":null,"surfer_file_name":null,"surfer_file_original_url":null,"envato_tk_source_kit":null,"envato_tk_source_index":null,"envato_tk_manifest":null,"envato_tk_folder_name":null,"envato_tk_builder":null,"envato_elements_download_event":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_trp_menu_languages":null,"rank_math_primary_category":null,"rank_math_title":null,"inline_featured_image":null,"_yoast_wpseo_primary_category":null,"rank_math_schema_blogposting":null,"rank_math_schema_videoobject":null,"_oembed_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_oembed_time_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_oembed_27e3473bf8bec795fbeb3a9d38489348":null,"_oembed_c3b0f6959478faf92a1f343d8f96b19e":null,"_trp_translated_slug_en_us":null,"_wp_desired_post_slug":null,"_yoast_wpseo_title":null,"tldname":null,"tldpreis":null,"tldrubrik":null,"tldpolicylink":null,"tldsize":null,"tldregistrierungsdauer":null,"tldtransfer":null,"tldwhoisprivacy":null,"tldregistrarchange":null,"tldregistrantchange":null,"tldwhoisupdate":null,"tldnameserverupdate":null,"tlddeletesofort":null,"tlddeleteexpire":null,"tldumlaute":null,"tldrestore":null,"tldsubcategory":null,"tldbildname":null,"tldbildurl":null,"tldclean":null,"tldcategory":null,"tldpolicy":null,"tldbesonderheiten":null,"tld_bedeutung":null,"_oembed_d167040d816d8f94c072940c8009f5f8":null,"_oembed_b0a0fa59ef14f8870da2c63f2027d064":null,"_oembed_4792fa4dfb2a8f09ab950a73b7f313ba":null,"_oembed_33ceb1fe54a8ab775d9410abf699878d":null,"_oembed_fd7014d14d919b45ec004937c0db9335":null,"_oembed_21a029d076783ec3e8042698c351bd7e":null,"_oembed_be5ea8a0c7b18e658f08cc571a909452":null,"_oembed_a9ca7a298b19f9b48ec5914e010294d2":null,"_oembed_f8db6b27d08a2bb1f920e7647808899a":null,"_oembed_168ebde5096e77d8a89326519af9e022":null,"_oembed_cdb76f1b345b42743edfe25481b6f98f":null,"_oembed_87b0613611ae54e86e8864265404b0a1":null,"_oembed_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_oembed_time_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_tldname":null,"_tldclean":null,"_tldpreis":null,"_tldcategory":null,"_tldsubcategory":null,"_tldpolicy":null,"_tldpolicylink":null,"_tldsize":null,"_tldregistrierungsdauer":null,"_tldtransfer":null,"_tldwhoisprivacy":null,"_tldregistrarchange":null,"_tldregistrantchange":null,"_tldwhoisupdate":null,"_tldnameserverupdate":null,"_tlddeletesofort":null,"_tlddeleteexpire":null,"_tldumlaute":null,"_tldrestore":null,"_tldbildname":null,"_tldbildurl":null,"_tld_bedeutung":null,"_tldbesonderheiten":null,"_oembed_ad96e4112edb9f8ffa35731d4098bc6b":null,"_oembed_8357e2b8a2575c74ed5978f262a10126":null,"_oembed_3d5fea5103dd0d22ec5d6a33eff7f863":null,"_eael_widget_elements":null,"_oembed_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_oembed_time_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_aioseo_description":null,"_eb_attr":null,"_eb_data_table":null,"_oembed_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_oembed_time_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_acf_changed":null,"_wpcode_auto_insert":null,"_edit_last":null,"_edit_lock":null,"_oembed_e7b913c6c84084ed9702cb4feb012ddd":null,"_oembed_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_time_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"_oembed_time_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"rank_math_news_sitemap_robots":null,"rank_math_robots":null,"_eael_post_view_count":"72","_trp_automatically_translated_slug_ru_ru":null,"_trp_automatically_translated_slug_et":null,"_trp_automatically_translated_slug_lv":null,"_trp_automatically_translated_slug_fr_fr":null,"_trp_automatically_translated_slug_en_us":null,"_wp_old_slug":null,"_trp_automatically_translated_slug_da_dk":null,"_trp_automatically_translated_slug_pl_pl":null,"_trp_automatically_translated_slug_es_es":null,"_trp_automatically_translated_slug_hu_hu":null,"_trp_automatically_translated_slug_fi":null,"_trp_automatically_translated_slug_ja":null,"_trp_automatically_translated_slug_lt_lt":null,"_elementor_edit_mode":null,"_elementor_template_type":null,"_elementor_version":null,"_elementor_pro_version":null,"_wp_page_template":null,"_elementor_page_settings":null,"_elementor_data":null,"_elementor_css":null,"_elementor_conditions":null,"_happyaddons_elements_cache":null,"_oembed_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_time_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_time_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_time_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_time_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_oembed_time_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_elementor_screenshot":null,"_oembed_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_oembed_time_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_elementor_controls_usage":null,"_elementor_page_assets":[],"_elementor_screenshot_failed":null,"theplus_transient_widgets":null,"_eael_custom_js":null,"_wp_old_date":null,"_trp_automatically_translated_slug_it_it":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_pt":null,"_trp_automatically_translated_slug_zh_cn":null,"_trp_automatically_translated_slug_nl_nl":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_br":null,"_trp_automatically_translated_slug_sv_se":null,"rank_math_analytic_object_id":null,"rank_math_internal_links_processed":"1","_trp_automatically_translated_slug_ro_ro":null,"_trp_automatically_translated_slug_sk_sk":null,"_trp_automatically_translated_slug_bg_bg":null,"_trp_automatically_translated_slug_sl_si":null,"litespeed_vpi_list":null,"litespeed_vpi_list_mobile":null,"rank_math_seo_score":null,"rank_math_contentai_score":null,"ilj_limitincominglinks":null,"ilj_maxincominglinks":null,"ilj_limitoutgoinglinks":null,"ilj_maxoutgoinglinks":null,"ilj_limitlinksperparagraph":null,"ilj_linksperparagraph":null,"ilj_blacklistdefinition":null,"ilj_linkdefinition":null,"_eb_reusable_block_ids":null,"rank_math_focus_keyword":"NVMe Performance","rank_math_og_content_image":null,"_yoast_wpseo_metadesc":null,"_yoast_wpseo_content_score":null,"_yoast_wpseo_focuskeywords":null,"_yoast_wpseo_keywordsynonyms":null,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":null,"rank_math_description":null,"surfer_last_post_update":null,"surfer_last_post_update_direction":null,"surfer_keywords":null,"surfer_location":null,"surfer_draft_id":null,"surfer_permalink_hash":null,"surfer_scrape_ready":null,"_thumbnail_id":"19762","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19769","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=19769"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19769\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/19762"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=19769"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=19769"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=19769"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}