16 апреля в Москве на пресс-конференции, подготовленной агентством CNews Conferences, компания BCC объявила о выводе на рынок нового для России продукта — платформы масштабируемых программно-определяемых серверов.
Традиционная технология «прямой» виртуализации подразумевает разделение физических аппаратных ресурсов на логические блоки, которые потом используются как отдельные сервера. Технология обратной виртуализации — это объединение аппаратных ресурсов в один логический сервер, который суммирует мощности и использует их как одну виртуальную машину.
В России поставщиков подобного решения до сих пор не было. BCC как эксклюзивный партнер компании-разработчика предоставляет полный комплекс услуг, связанных с внедрением технологии у заказчика — тестирование, аудит существующей инфраструктуры, проектирование и консалтинг, собственно, внедрение системы и последующее обучение сотрудников.
Зачем это все
Разработчик технологии — международная компания TidalScale, базирующаяся в США. Коммерческий директор TidalScale Дэйв Ферретти рассказал, что основная причина появления на свет идеи, лежащей в основе технологии обратной виртуализации, — это огромное количество данных. Данные копятся и лежат мертвым грузом, их нужно монетизировать, поэтому постоянно растет потребность в мощностях для обработки данных. Самые эффективные так называемые in-memory вычисления требуют огромного количества оперативной памяти.
До появления технологии TidalScale можно было приобрести мощную дорогостоящую вычислительную машину, которую нужно было заменять на новую, если ресурсов не хватало. Оборудование в такой ситуации с каждым разом стоит все дороже и дороже, его невозможно масштабировать по мере необходимости и оно неликвидно.
Еще как вариант можно объединить несколько машин в вычислительную сеть и специальным образом распределять между ними обрабатываемый объем данных. Создание соответствующего программного обеспечения требует времени и ресурсов. Обработка данных затягивается, и мы рискуем получить, по словам технологического эксперта ВСС Виталия Кузьмичева, «прогноз погоды на сегодня, посчитанный через три недели».
При этом объем данных растет гораздо быстрее, чем возможности серверного оборудования, это можно наглядно увидеть на слайде ниже.
Проблемы обработки данных
Источник: TidalScale, 2019
Основатель и технический директор TidalScale — доктор Айк Насси (Ike Nassi), бывший вице-президент и главный научный сотрудник SAP. Он постоянно сталкивался с проблемой обработки данных и ему принадлежала идея создания такой технологии, которая позволяла бы легко масштабировать вычислительные мощности. SAPи SK Hynix выступили первыми инвесторами предприятия. Технологией TidalScale пользуются такие гиганты как General Electrics, Национальная страховая компания США, Shinhan Bank, MIT, Университет Техаса.
Как это работает
Однородные 2-4-процессорные сервера объединяются и работают под управлением единой операционной системы. Получается большая виртуальная машина. Объединение происходит через стандартные коммутаторы Ethernet 10-100 Гб/с при помощи специализированных программ-гиперкернеловобратной виртуализации, которые устанавливаются на каждый аппаратный сервер. Можно использовать несколько Ethernet-линеек по 10 Гб/с для объединения их в толстый канал.
У получившегося сервера единое пространство оперативной памяти, общий процессорный пул и общий набор для ввода-вывода информации. Сейчас технически можно собрать вместе 128 2-процессорных серверов и получить 64 ТБ оперативной памяти. Управляющая машина в сети серверов может создать необходимый ресурс за несколько секунд.
Обычно в in-memory машинах жесткая логика: данные перемещаются для исполнения к процессору. В случае обратной виртуализации интеллектуальное программное обеспечение каждый раз оценивает ситуацию и решает, что выгоднее, перенести данные к процессору или перенести виртуальный процессор к данным. Перенести процессор гораздо проще, это всего несколько килобайт. Это дает большую производительность даже при меньшем количестве ядер. Что, в свою очередь, количество ядервлияет на количество приобретаемых процессорных лицензий программного обеспечения. В одном из кейсов, которые приводил в своем выступлении Дэйв Ферретти, клиенту удалось сэкономить только на лицензионных отчислениях Oracle $8,6млн.
Во время дискуссии у журналистов возникали вопросы про отличия технологии обратной виртуализации от гиперконвергенции. Согласно комментарию эксперта BCC Виталия Кузьмичева, гиперконвергенция — это совмещение в одном физическом блоке вычислителя и долговременного хранения. В случае с обратной виртуализацией допустимо использование как внешних систем хранения, подключаемых по iSCSI и FC, так и дисков, располагающихся непосредственно в узлах программно-определяемого сервера. Однако основной стратегией хранения является максимальное использование общей оперативной памяти. Олег Востриков из МТС заметил, что популярность гиперконвергентных решений объясняется полной утилизацией физического оборудования, что влияет на стоимость закупок. В случае с обратной виртуализацией, по словам Виталия Кузмичева, полная утилизация также достижима через сбор всех программно-определяемых локальных хранилищ узловв одну гиперконвергентную инфраструктуру внутри сервера TidalScale.
Разворачивать программно-определяемую инфраструктуру можно локально на серверах Intel и в облаке на базе Oracle и IBM. В ближайшие два месяца TidalScale собирается анонсировать работу с облаком Amazon Web Services (AWS). Поддержка процессоров AMD будет реализована в конце 2019 года, также в планах поддержка ARM-архитектуры.
Какая польза
По словам генерального директора BCC Игоря Никифорова, внедрение платформы масштабируемых программно-определяемых серверов — это возможность радикально сократить эксплуатационные издержки и оптимизировать капитальные вложения. Вертикально масштабируемые SMP-сервера заменяются виртуальными серверами на основе стандартной архитектуры х64.
Трансформация ИТ-инфраструктуры
Источник: BCC, 2019
С функциональной точки зрения — под разработку, тестирование, приложения, продакшн и резервные мощности — аппаратные ресурсы в программно-определяемом ЦОДе задействованы гораздо эффективнее и экономичнее. Кроме того, эти ресурсы можно выделять и перераспределять по запросу.
Возможность использовать недорогие массовые сервера дает экономию на аппаратной части до 61%. Для масштабирования системы не нужно разрабатывать новое ПО. За счет сокращения лицензионных выплат и снижения стоимости поддержки уменьшаются и операционные затраты – также до 60% по результатам тестов. In-memory вычисления дают резкий рост производительности.
С точки зрения импортонезависимости, как ее сформулировал Игорь Никифоров, обратная виртуализация позволяет собирать серьезные вычислительные мощности из обычных 2-процессорных серверов. В случае ограничений поставок каких-то критически важных аппаратных компонентов с большими ресурсами, технология поможет заменить их и избежать потерь. Можно заменить также операционную систему, BCC тестировала совместимость с Astra Linux и «Базальт».
Технология обратной виртуализации
Источник: BCC, 2019
Платформа компании ВСС подходит для биллинговых и банковских систем, для замены больших многопроцессорных машин при создании систем SAP и Oracle, для обработки данных в IoT-системах и прочих ресурсоемких задач, особенно уязвимых в периоды пиковых нагрузок.
В январе компания BCC собрала первый российской тестовый стенд. Сейчас таких стендов два, и идет процесс тестирования технологии обратной виртуализации совместно с крупным банком. BCC предоставляет программное обеспечение либо полное аппаратно-программное решение на ограниченный срок для тестирования заказчикам в России и СНГ.