Эволюция ЦОД: пациент скорее жив?
В настоящий момент центр обработки данных переживает период быстрого изменения, подобного которому не наблюдалось со времен эры быстрого роста во время «пузыря дот-комов» в конце 1990-х годов.
Мало того, что такие тенденции как облачные сервисы и мобильные устройства вызывают экспоненциальный рост объема хранимых и обрабатываемых данных, новые приложения и сервисы, использующие аналитику и машинное обучение, требуют все более высокой производительности, что приводит к изменению конфигурации серверов, систем хранения и сетей и моделей их взаимодействия.
Один из аналитиков компании Gartner заявил в прошлом году, что центр обработки данных мертв. По его утверждению традиционным центрам обработки данных отводится роль «унаследованной области хранения», предназначенной для конкретных услуг, которые не могут быть реализованы в других местах, или систем хостинга, которые демоснтрируют большую экономическую эффективность при использовании в рамках собственных мощностей.
Однако не все согласны с этим утверждением, не в последнюю очередь потому, что самый значительный фактор, влияющий на развитие центров обработки данных, - это рост облачных сервисов и систем. А сами облачные провайдеры на данный момент являются крупнейшими операторами центров обработки данных.
Тем не менее, это правда, что предприятия переоценивают свои стратегии относительно ЦОД. Gartner утверждает, что к 2025 году 80% предприятий закроют свои традиционные центры обработки данных (сегодня этот показатель составляет 10% ).
Для предприятий облако - это благо, поскольку для них это означает отсутствие необходимости обязательного планирования и строительства ЦОД, как они это делали раньше, даже если организации все еще планируют сохранить значительную часть своих ИТ-ресурсов на собственных вычислительных мощностях.
Изменение роли центра обработки данных в корпоративных ИТ
В прошлом центры обработки данных строились на основе текущих потребностей организации, а также с учетом ожидаемой продолжительности работы около 25 лет.
Таким образом, для таких организаций план должен был включать возможность масштабирования по мере роста бизнеса. Теперь предприятия могут сосредоточиться только на ближайших шести месяцах, и, если их требования внезапно изменятся, они могут получить дополнительные ИТ-ресурсы из облака на то время, пока они выясняют, как скорректировать свою стратегию в долгосрочной перспективе.
Но если вы являетесь одной из крупных облачных компаний или хостинг-провайдером, вам необходимо будет удовлетворить этот растущий спрос на вычислительные ресурсы, и, следовательно, ваши центры обработки данных, вероятно, будут продолжать расширяться.
ЦОДы также становятся более сложными в управлении, поскольку в прошлом они добавляли различные типы инфраструктуры, в том числе типичные серверы, монтируемые в стойку, и массивы хранения, а также другие типы, такие как гиперконвергентная инфраструктура (HCI).
Более крупные центры обработки данных начинают понимать необходимость разделения или модульности, создавая инфраструктуру в зонах, которые могут использоваться для работы с различными видами услуг или различными клиентами. Но это может быть проблематично, поскольку, многие центры обработки данных уже не используются для того, для чего они были построены 15-20 лет назад.
Размер имеет значение
Одним из решений этой проблемы было расширение за счет создания новых небольших центров обработки данных, взамен масштабирования существующих. Такой подход также согласуется с растущей тенденцией к тому, чтобы рабочие нагрузки были более распределенными, что обусловлено требованиями суверенитета данных и спросом на новые службы с интенсивным использованием данных, которые требуют низкой задержки. Это означает, что размещение небольшого центра обработки данных ближе к вашим клиентам может быть более удачным решением, чем создание гигантского регионального ЦОД.
Таким образом, индустрия, похоже, распадается на мегабазы данных, управляемые гипермасштабными предприятиями с одной стороны, и небольшими локализованными центрами обработки данных с другой.
Гиперскейлеры все еще строят большие мульти-мегаваттные центры обработки данных, но меньшие, более выделенные центры обработки данных, похоже, вызывают все более значительный интерес. Существует мнение, что в долгосрочной перспективе наибольшие потери в количестве понесут центры обработки данных среднего уровня, как только они достигнут конца срока своей эксплуатации.
Небольшие центры обработки данных обычно создаются сравнительно быстро, часто с использованием предварительно сконфигурированных стоек с гиперконвергентной инфраструктурой, которые можно просто установить и подключить. HCI основан на узлах, похожих на устройства, которые обеспечивают вычисления и хранение в одном блоке, а их ресурсы объединяются в кластер узлов, а не с использованием отдельного сервера и комплекта хранения.
Такое объединение ресурсов в HCI требует сложного уровня управления, который автоматизирует многие процессы, снижая потребность в ИТ-персонале для осуществления поддержки - по крайней мере, в теории.
Хорошим примером нового подхода к созданию центров обработки данных является используемый облачной фирмой OVH. Она применяет серверы с водяным охлаждением, которые можно доставлять в заранее подготовленных стойках прямо на объекты, такие как заброшенные фабрики. Если имеется достаточная мощность и сетевое подключение, новый центр обработки данных можно развернуть очень быстро, поскольку для него не требуется специально спроектированное здание, оснащенное сложной системой кондиционирования.
Между тем, некоторые предприятия возвращаются к использованию серверной комнаты внутри своих офисных зданий. Такой подход также возможен, поскольку теперь вы можете упаковать гораздо больше вычислительной мощности в меньшее пространство, чем это было в прошлом.
AIOps в ЦОД
Еще одна разработка, которая позволяет использовать небольшие центры обработки данных - это AIOps, или искусственный интеллект для ИТ-операций. Это расширение возможностей автоматизации, подобные тем, которые уже упоминались в HCI, но с использованием комбинации аналитики и машинного обучения, чтобы выявлять любые возникающие проблемы с ИТ-инфраструктурой и либо предпринимать действия, либо предупреждать администратора.
Идея состоит в том, что AIOps позволит ИТ-командам активно управлять любыми проблемами инфраструктуры, прежде чем они превратятся в общесистемные. Эта разработка также должна позволить небольшим ИТ-командам управлять всем центром обработки данных, при условии, что он не слишком большой и сложный.
Инфраструктура внутри центров обработки данных также изменяется различными способами. Рабочие нагрузки становятся все более сложными, а наборы данных увеличиваются, в то время как некоторые приложения начинают смешивать ИИ и аналитику с основными бизнес-процессами, такими как продажи и маркетинг.
В области высокопроизводительных вычислений (HPC) в течение нескольких лет обычной практикой было использование аппаратных ускорителей для таких рабочих нагрузок, как моделирование, аналитика и машинное обучение. В частности, графические процессоры прошли эту волну благодаря своей массово-параллельной архитектуре. Также используются более экзотические аппаратные средства, такие как микросхемы полевого программируемого вентильного массива (FGPA) или специализированные интегральные схемы (ASIC).
Однако такое оборудование может быть очень дорогостоящим в реализации, и поэтому лишь немногие предприятия в настоящее время вкладывают в него значительные средства, если только они не работают в секторе, где оно играет важную роль в управлении их бизнесом.
Опять же, облако означает, что любой, кто хочет получить доступ к ускорению графического процессора, может приобрести его в качестве службы, например, в Amazon Web Services (AWS) или Microsoft Azure, и, таким образом, гипермасштабные компании (или те, кому необходимо использовать выделенные HPC кластеры) развертывают такое оборудование.
Открытое аппаратное обеспечение
Гипермасштабные компании также первыми внесли изменения в серверы и стойки с помощью таких инициатив как Open Compute Project (OCP), которая была начата Facebook, и Open19 Project, основанная LinkedIn. Обе эти инициативы были начаты как средство разработки дополнительных спецификаций для оборудования центра обработки данных, не только с целью снижения затрат, но и с целью повышения энергоэффективности.
Оба проекта внесли изменения, такие как отключение питания от отдельных серверов и распределение питания от центрального распределительного устройства в каждой стойке. Open19 также подразумевает объединительную плату, которая соединяет все серверы с сетевым коммутатором, монтируемым в стойку. Общий эффект отчасти напоминает концепцию блейд-сервера, но масштабируется до уровня стойки.
До сих пор стойки и серверы OCP и Open19 в основном использовались гипермасштабными компаниями для того, чтобы оборудование, построенное для них по конкурентоспособной цене такими производителями как Wistron, но спецификации обоих проектов открыты для всех, и некоторые предприятия и финансовые компании также начали применять подобное оборудование для своих центров обработки данных.
Фактически, Open19 Foundation сейчас продвигает свою аппаратную платформу для современных компьютерных сред. Организация утверждает, что ее стандартизированные конструкции серверных салазок делают более эффективным обслуживание таких объектов, позволяя техническому специалисту обнаруживать и устранять неисправный узел в считанные минуты.
General Electric - компания, которая с самого начала поддержала Open19 и использует инфраструктуру для развертывания своей пограничной платформы Predix для промышленного IoT (IIoT) на удаленных площадках.
В целом, центр обработки данных претерпевает значительные изменения, поскольку предприятия и поставщики услуг адаптируются к изменяющейся среде, причем облачные и другие онлайн-сервисы играют в этом процессе важную роль. Можно ожидать, что гипермасштабные центры обработки данных станут еще больше, и в то же время все больше и больше мини-ЦОДов будут появляться для удовлетворения локальных потребностей. Важными факторами становятся гибкость и способность быстро адаптироваться к меняющимся обстоятельствам.
Все описанное выше – лишь краткий обзор тенденций, которые влияют на центры обработки данных. Внутри ЦОДов происходят не менее значительные изменения, связанные с серверами, системами хранения и сетевыми технологиями, внедряются новые подходы в области охлаждения и энергосбережения.