通常情况下，广义的IOPS指得是服务器和存储系统处理的I/O数量。但是，由于在IO传输的过程中，数据包会被分割成多块(block)，交由存储阵列缓存或者磁盘处理，对于磁盘来说这样每个block在存储系统内部也被视为一个I/O，存储系统内部由缓存到磁盘的的数据处理也会以IOPS来作为计量的指标之一。本文中提到的IOPS，是指得广义的IOPS，即由服务器发起的，并由存储系统中处理的I/O单位。
IOPS(Input/Output Operations Per Second)是一个用于计算机存储设备(如硬盘(HDD)、固态硬盘(SSD)或存储区域网络(SAN))性能测试的量测方式，可以视为是每秒的读写次数。和其他性能测试一样，存储设备制造商提出的IOPS不保证就是实际应用下的性能。
IOPS可以用应用程序来量测，例如一开始由微软开发的Iometer，像IOzone及FIO也有类似功能，IOPS主要会用在服务器，以找到最佳的存储配置。
IOPS通常对于小I/O，且传输I/O的数量比较大的情况下，是一个最主要的衡量指标。例如，典型的OLTP系统中，高的IOPS则意味着数据库的事务可以被存储系统处理。
Throughput吞吐量是用来计算每秒在I/O流中传输的数据总量。这个指标，在大多数的磁盘性能计算工具中都会显示，最简单的在Windows文件拷贝的时候，就会显示MB/s。通常情况下，Throughput吞吐量只会计算I/O包中的数据部分，至于I/O包头的数据则会被忽略在Throughput吞吐量的计算中。广义上的Throughput吞吐量，也会被叫做“带宽”，用来衡量I/O流中的传输通道，比如2/4/8Gbps Fibre Channel、60Mbps SCSI等等。但 “带宽”会包括通道中所有数据的总传输量的最大值，而Throughput吞吐量则是只保护传输的实际数据，两者还是有些许区别。
Throughput吞吐量衡量对于大I/O，特别是传输一定数据的时候最小化耗时非常有用。备份数据的时候是一个典型的例子。在备份作业中，我们通常不会关心有多少I/O被存储系统处理了，而是完成备份总数据的时间多少。IOPS和Throughput吞吐量之间存在着线性的变化关系，而决定它们的变化的变量就是每个I/O的大小。
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