Найти людей для проектирования, строительства и управления центров обработки данных становится все труднее.

«Сектор сталкивается с кадровым кризисом, – констатировал Энди Лоуренс, возглавляющий исследовательское направление Uptime Institute, который представил свой ежегодный отчет. – Хорошо известно, что дефицит квалифицированных специалистов в ЦОДах – это реальность. А полученные нами результаты опроса свидетельствуют о том, что ситуация продолжает ухудшаться».

В этом году 61% респондентов объявили, что испытывают значительные трудности с набором и удержанием персонала. В прошлом году их доля составляла 55%.

«Проблемы с людьми присутствуют всегда, – отметил технический директор Uptime Institute Крис Браун. – Мы наблюдаем дефицит квалифицированных кадров в самых разных сферах, начиная от персонала, обслуживающего оборудование, и заканчивая специалистами по операционной безопасности. Нужна разъяснительная работа. Отрасли нужно прикладывать больше усилий при организации подбора кадров и активнее пропагандировать растущие перспективы. Представители ЦОД-индустрии недостаточно информируют отраслевое сообщество о том, что представляют собой эти компании, насколько они важны, какую карьеру можно построить в этой сфере и какие вакансии доступны уже сейчас».

«Данная индустрия во многом скрыта от глаз, – согласилась вице-президент Uptime Institute по исследованиям Ронда Асиерто. – Когда системы и приложения работают в облаке, люди не всегда увязывают их с физической инфраструктурой, которая делает все это возможным. Между тем, уровень безработицы в странах, где расположено большинство ЦОДов, варьируется в пределах от 3% до 5,5%, а конкурентная борьба за таланты во всем мире в ближайшей перспективе будет весьма интенсивной».

Причиной кадрового кризиса является отсутствие диверсификации при формировании рабочих мест. Особенно четко в исследованиях Uptime Institute прослеживается гендерный дисбаланс: 25% опрошенных вообще не привлекают женщин в проектные, строительные и операционные подразделения, а у 54% их доля не превышает 10%. И только 5% сообщили, что на долю женщин в их штате приходится половина от общего числа работников и более.

В целом же проблемы диверсификации могут поставить бизнес-операции под угрозу. «Одно исследование за другим показывают, что отсутствие диверсификации – это не просто недоработка, – указала Асиерто. – Отсутствие диверсификации может привести к технической стагнации, вызвать негативную рекламу и потенциально способствовать потере доли на рынке. По сути, это вопрос устойчивости бизнеса. Таким образом, у нас есть отрасль, которая испытывает проблемы с заполнением открытых вакансий, и мы наблюдаем массу примеров тому, а половина потенциальной рабочей силы просто не видит себя в роли кандидатов на эти вакансии».

Сегодня все чаще предпринимаются попытки (в том числе и крупнейшими операторами ЦОДов) вести поиск кандидатов вне традиционных источников. Важно, чтобы усилия по активному привлечению более диверсифицированной рабочей силы продолжали наращиваться в масштабах всей отрасли.

Влияние искусственного интеллекта на персонал ЦОДов

Исследование Uptime Institute затронуло и вопросы предполагаемого влияния искусственного интеллекта на персонал. На вопрос о том, приведет ли в ближайшие пять лет применение искусственного интеллекта к сокращению количества персонала, 29% ответили утвердительно и 29% отрицательно. Оставшиеся 42% в целом согласны, но считают, что для оказания существенного влияния на персонал искусственному интеллекту понадобится больше пяти лет.

Асиерто также полагает, что воздействие искусственного интеллекта на штатное расписание ЦОДов будет постепенным. Сегодня большая часть искусственного интеллекта применима к существующим функциям и процессам, например, к улучшению оповещения в реальном времени. Искусственный интеллект начинает использоваться в полуавтоматическом режиме, однако специалисты в конкретных областях по-прежнему должны оценивать получаемые рекомендации на всех уровнях доверия.

Между тем, замедления роста ЦОДов пока не наблюдается. В ближайшие пять лет использование искусственного интеллекта неизбежно приведет к уменьшению потребности в персонале, но это поможет отрасли идти в ногу со временем.

Ежегодный опрос Uptime Institute, посвященный ЦОДам, охватывает вопросы эффективности, отказоустойчивости, распределения рабочей нагрузки, изменения климата, укомплектования персоналом и внедрения новых технологий. В 2019 году опрос проводился в марте-апреле, и в нем принимали участи 1100 операторов центров обработки данных.

Компания VMware расширила свой ассортимент средств безопасности новой версией программного обеспечения виртуализации, интегрированного в гипервизор.

«Теперь в наш флагманский продукт vSphere встроены функции AppDefense, – сообщил на конференции VMworld 2018 генеральный директор VMware Патрик Гелсингер. – Версия Platinum позволит организациям, использующим средства виртуализации, заметно укрепить свой уровень безопасности».

Анонсированный годом ранее инструментарий для ЦОДов AppDefense предназначен для защиты приложений, выполняющихся в виртуальных средах. При изучении работы приложений AppDefense использует машинное обучение и поведенческий анализ, выявляя угрозы путем отслеживания изменений прогнозируемого состояния приложений.

В новой версии Platinum собственные функции безопасности vSphere объединены с AppDefense. Это помогает администраторам vSphere укреплять безопасность приложений и инфраструктуры, ограничивая функционирование виртуальной машины «заранее известными хорошими состояниями». Контроль за поведением виртуальных машин и приложений помогает предприятию распознавать угрозы и своевременно принимать меры по их устранению.

С помощью AppDefense вы видите предназначение виртуальной машины (ее цели, ее поведение) и можете указать системе, что разрешено делать, а что нет, и существенно сужаете тем самым простор для атаки, не влияя на выполнение операций и производительность. «Открывающиеся возможности сулят такую мощь и глубину, что мы намерены интегрировать соответствующие средства повсеместно, – указал Гелсингер. – Именно поэтому они и появились непосредственно в vSphere. Я называю это бургером с картошкой фри. Сегодня без картошки фри никто из ресторана не выходит. Не думаю, что в перспективе кто-то отважится запускать виртуальную машину, не задействуя средства безопасности По крайней мере, мы хотим, чтобы в будущем все работало именно так».

Ожидается, что версия VMware vSphere Platinum Edition станет доступна в начале ноября.

В целом, в VMware видят, что предприятия переходят от точечных инструментов безопасности к безопасности, встроенной в инфраструктуру. Свою новую инициативу компания адресует организациям, которые уже столкнулись с ростом угроз и усилением давления со стороны регуляторов, стремящихся улучшить управление рисками.

Адаптивная микросегментация

Наряду с vSphere Platinum в VMware предлагают использовать механизм микросегментации.

Микросегментация представляет собой метод создания в ЦОДах и облачных средах зон безопасности, которые позволяют компаниям изолировать рабочие нагрузки друг от друга и подойти к обеспечению их безопасности индивидуально. Цель заключается в сужении простора для сетевой атаки: предприятия могут определять политики и ограничивать сетевые потоки между приложениями только теми, что разрешены явно. Тем самым снижается риск перехода атакующего от одного скомпрометированного приложения к другому.

Вот уже на протяжении пяти лет в VMware говорят о микросегментации на сетевом уровне, которая превращается в базовый элемент сетевой платформы безопасности VMware NSX. На VMworld компания сделала еще один шаг в этом направлении, представив «адаптивную микросегментацию».

Адаптивная микросегментация переносит сегментацию с сетевого уровня в верхнюю часть стека, на уровень приложений, объединяя сетевые продукты VMware для управления операциями NSX и vRealize Network Insight с AppDefense. В процессе совместной работы продукты сами могут определять состав и предполагаемое поведение приложений, настраивать политику приложений и блокировать различные задачи и сетевые элементы приложений. По мере изменения приложения на протяжении его жизненного цикла объединенные технологии автоматически перестраивают политики безопасности вычислительных и сетевых компонентов с учетом внесенных в приложение коррективов.

«Какой бы удачной ни была идея микросегментации, всегда приходит пора сделать следующий шаг, и сегодня мы представляем адаптивную микросегментацию, – отметил Гелсингер. – Прочный сплав AppDefense и vSphere с NSX позволяет нам настраивать политики приложения в vSphere и сетевой среде. У нас появляется возможность блокировать вычислительные и сетевые ресурсы и автоматизировать построение структуры микросегментов. Все это вместе взятое и является адаптивной микросегментацией».

Год назад Чарли Джанкарло встал во главе компании Pure Storage, которая в 2018 финансовом году впервые вышла на миллиардный оборот. Перед приходом в Pure Storage Джанкарло занимал пост управляющего директора и старшего советника инвестиционной компании Silver Lake Partners, а еще раньше находился на руководящих позициях в Cisco.

В беседе с Network World Джанкарло рассказал о том, как деятельность Pure способствует продвижению отрасли хранения данных вперед и как приобретенный в Cisco опыт помогает ему в его новой деятельности.

По его словам, дата-центричная (data-centric) архитектура в видении Pure – это сочетание простоты устройства хранения, подключаемого напрямую, с масштабируемостью и устойчивостью сетевых средств хранения. В конечном итоге развитие этого подхода приведет к тому, что использование разных уровней хранения данных себя изживет.

Джанкарло рассказал также о судьбе накопителей на магнитных дисках (применительно к холодному хранению), о важности NVMe (эта технология позволяет еще эффективнее использовать флеш-накопители) и об отличительных чертах сервисов хранения Evergreen, оплачиваемых с учетом реального потребления, – никаких замен старых систем на новые, обновление проводится постепенно.

- Со временем корпоративные системы хранения стали восприниматься как что-то очень скучное. Меняется ли ситуация? Становится ли отрасль хранения более инновационной?

В системе всегда есть узкое место, сдерживающее дальнейший прогресс в вычислениях, и я думаю, что в последнее десятилетие, сопровождавшееся резким ростом объема данных, таким узким местом стали средства управления данными. Технологии просто не поспевали за потребностями. Сейчас мы наконец видим реальные подвижки в сфере хранения. И это внушает оптимизм. Появление узких мест — это ведь и поиск новых возможностей.

- Что бы вы могли отметить за первый год своего пребывания в Pure Storage? Как развивается компания?

Думаю, результаты говорят сами за себя. В прошлом году средние темпы роста у нас достигли 40%. Мы представили ряд отличных новых продуктов, которые продвигаются очень хорошо, и продолжаем занимать на рынке ведущее положение с точки зрения совершенствования новых технологий. Это говорит об общем уровне компании. Конечно, многое было сделано еще до того, как я пришел сюда. Рассуждать о моих реальных достижениях пока слишком рано. Но я увидел, что у компании есть большой потенциал. Из средней она трансформировалась в крупную, а это требует смены порядка ведения бизнеса. Надеюсь, что мне удастся помочь ей перейти на следующую стадию. Нужно увязать этот процесс со способами ведения дел с партнерами, с масштабированием продаж, развитием организации и поиском новых возможностей для бизнеса.

- В мае Pure Storage представила свое видение дата-центричной архитектуры, обеспечивающей гибкость и быстроту корпоративных настроек. Можете ли вы пояснить суть дата-центричной архитектуры? Что она влечет за собой с технической точки зрения?

Мне хотелось бы вернуться к тому, как клиенты проектируют свою среду, рассказать о появлении возможности ее модифицировать, а также о том, почему ее необходимо модифицировать.

Конечно, в идеале хотелось бы щелкнуть пальцами и, как по волшебству, получить сверхмощный процессор, кооторый бы со скоростью света обращался к системе хранения, находящейся в непосредственной близости от него. Это была бы очень простая и рациональная архитектура. Еще лет 10-15 назад самым быстрым соединением была технология Gigabit Ethernet. Емкость дисков не превышала 1 Тбайт, и мы использовали распределенные процессоры.

Чтобы решать сложнейшие вычислительные задачи, нам по-прежнему нужно много процессоров, и в этом смысле ничего не изменилось. Но изменилось все остальное.

Сетевые соединения работают уже на скоростях 100 Гбит/с с тенденцией перехода на 400 Гбит/с. Объемы данных продолжают расти стремительными темпами, не умещаясь на одном диске или твердотельном накопителе. Нужно все масштабировать. Но при высокой пропускной способности сети и высокой плотности твердотельных устройств хранения мы можем заставить все выглядеть так, будто нужные вам данные находятся рядом с процессорами.

Много лет назад стек приложений был слишком громоздким. Проектирование представляло собой очень сложный процесс. Приходилось адаптироваться к конкретной прикладной среде. У компаний имелись операционная система, связанные с нею программные средства безопасности, программное обеспечение дистанционного управления и настроенные приложения. Все было жестко привязано друг к другу. А теперь представьте, что объемы данных необходимо увеличить. Единственным способом добиться этого было горизонтальное масштабирование данных.

Сегодня мы имеем дело с гораздо более легковесными приложениями. Они находятся в виртуальной и зачастую контейнерной среде. Их можно размещать где угодно. Сами же данные остаются тяжеловесными. Когда речь идет о петабайтах данных – даже в массиве, который занимает в стойке всего 5 дюймов, – их перенос занимает очень много времени. Гораздо проще переместить приложение к данным, чем данные к приложению. Теперь, при наличии интерфейсов 100-Gigabit Ethernet, мы вполне можем сделать это.

Вот что понимается под дата-центричной архитектурой: проектирование архитектуры для обработки данных возле места их хранения, а не проектирование, предусматривающее перенос данных ближе к приложению.

Сегодня, как и много лет назад, по-прежнему приходится заботиться о постоянной репликации данных, поскольку каждому приложению нужна своя их копия. В какой-то степени это обусловлено требованиями к производительности. Делиться данными с другими приложениями при условии неизбежного снижения производительности никто не хочет. Если же данные хранятся на твердотельном накопителе, сразу несколько приложений могут обращаться к ним на максимальной скорости, гарантирующей требуемое качество обслуживания. Таким образом, разделение доступа к данным никак не отражается на других приложениях.

Это еще одна особенность дата-центричной архитектуры. Количество копий данных уменьшается. Доступ любого приложения к ним упрощается, что приводит к сокращению затрат и увеличению производительности. Это способствует также укреплению безопасности и соблюдению нормативных требований, поскольку количество копий данных в рамках предприятия уменьшается.

- Отличительной особенностью Pure является ее ценовая модель хранения, предлагаемого в качестве сервиса. Что вы можете рассказать об Evergreen Storage Service (ES2)?

Наши конкуренты рассматривают это только с точки зрения цены. На самом деле речь идет о чем-то гораздо большем. Мы обещаем клиентам, что, перейдя на нашу бизнес-модель, они получат систему хранения с постоянно обновляемым аппаратным и программным обеспечением. У них никогда не возникнет необходимости в переносе своих данных из этой системы. Наши конкуренты не предлагают такого, поскольку они не готовы проводить непрерывное обновление. Заменять оборудование или программное обеспечение без отключения системы у них не получается. Предлагая новую модель вместо прежней, наши конкуренты вынуждают клиентов переносить свои данные. Они не могут обновить устаревшую систему хранения.

- Значит, покупая сейчас, клиент может быть уверен в том, что ему не придется задумываться о замене массива несколько лет спустя?

Совершенно верно. Мы сами выполняем все необходимые процедуры на месте. Оплатив подписку, клиент больше не должен платить ни за что. Мы будем продолжать обновлять систему до тех пор, пока действует подписка. Еще одно преимущество заключается в том, что мы не взимаем дополнительную плату за хранение одного и того же. Приведу пример. Допустим, клиент купил систему емкостью 50 Тбайт. Если через несколько лет у него возникла потребность расширить ее до 250 Тбайт, он платит только за 200 Тбайт. Уже имеющиеся 50 Тбайт не нужно оплачивать повторно.

- А насколько распространен такой сценарий? Осуществляют ли клиенты постепенный переход на системы хранения, основанные на флеш-памяти? Какова их типичная стратегия?

Мы видим все это собственными глазами. Более двух десятков наших ведущих клиентов в последующие четыре года с момента первой покупки нарастили объемы в 10-12 раз. А среднее увеличение объемов в 4-5 раз за первые два-три года характерно для всех наших клиентов.

- Не собираются ли они отказываться от дисковых накопителей?

Дисковые накопители по-прежнему будут использоваться, но мы начнем переводить их в холодные хранилища.

Мы убеждены в том, что первый и второй уровень в конечном итоге отомрут. И связано это с тем, что, как я уже говорил, есть множество приложений, которым нужно одновременно обращаться к одному и тому же хранилищу. Если у вас уже имеется так называемое хранилище первого уровня, а приложения, которым обычно присваивается второй уровень, обращаются к данным этого хранилища, не затрагивая приложения первого уровня, то лишние уровни можно убрать.

Первый и второй уровень будут переводиться на флеш-накопители по мере снижения цен на эти устройства. Холодное хранение будет перемещаться в облако, но и в облаке останется на магнитных носителях. Другими словами, оно будет дешевым и объемным.

- Давайте перейдем к энергонезависимой памяти NVMe (non-volatile memory express), которая встряхнула всю отрасль корпоративных систем хранения. Почему нам следует обратить внимание на NVMe? В чем ее преимущества?

На NVMe стоит обратить внимание хотя бы потому, что, верите вы или нет, но мы по-прежнему имеем дело с протоколами, которые разрабатывались для магнитных средств хранения. До появления NVMe протоколы доступа к устройства хранения, даже твердотельному, проектировались для магнитных средств хранения. И SCSI, и SATA, и SAS, и iSCSI проектировались в качестве последовательных интерфейсов для относительно медленных средств хранения.

Энергонезависимая память NVM (non-volatile memory) – по сути, твердотельная память. NVMe – это более современный протокол, который учитывает как доступную нам сегодня пропускную способность сетей, так и фундаментально параллельную природу твердотельных накопителей.

NVMe – параллельный способ доступа к твердотельным накопителям. И для Pure это даже более важно, чем для наших конкурентов. В большинстве наших продуктов применяется так называемая DirectFlash. Флеш-память охватывает весь спектр нашей продукции. Все наши конкуренты используют твердотельные диски (solid-state disk, SSD). Сегодня сам термин «твердотельный диск» – уже анахронизм, поскольку в этом устройстве нет диска. Здесь нет вращающихся элементов. Но SSD делает флеш-память похожей на магнитный диск. Именно поэтому и разрабатывались такие устройства. Конкуренты могут утверждать, что делают ставку на флеш, но на самом деле они всего лишь удалили из устройства магнитные диски и вставили туда флеш-накопители. Такому оборудованию присущи все ограничения протоколов, разрабатывавшихся для магнитных накопителей. Они относительно медленные, не оптимизированы для работы с флеш-памятью и по своей природе предназначены для последовательного обмена данными. В таких устройствах флеш-память не имеет параллельного интерфейса.

Устройства NVMe мы внедряем с начала прошлого года и теперь используем для доступа к флеш-накопителям интерфейс NVMe. Для нас все это играет очень важную роль. Мы можем еще эффективнее использовать флеш-память. Наши клиенты получают более высокую скорость как чтения, так и записи. Такой подход позволяет применять любой тип флеш-памяти и предлагать более экономичные решения как на потребительском рынке, так и корпоративным клиентам.

- А как насчет NVMe over Fabrics (NVMe-oF)?

NVMe over Fabrics – это высокоскоростной способ получения доступа к устройствам хранения через традиционные интерфейсы Ethernet и Fibre Channel, который имеет большое значение для нашей модели совместного хранения с ускоренным доступом.

Рассмотрим три основные способа доступа к хранению: DAS (direct attached storage), SAN и NAS. Благодаря NVMe можно свести все эти три способа к одному. Мы называем это совместным хранением с ускоренным доступом. Можно убрать DAS и вместо серверов со своими собственными дисками обращаться через интерфейс NVMe к массиву, получая ту же самую или даже более высокую производительность, чем раньше.

Совместное хранение с ускоренным доступом может вытеснить SAN с NMVe и обеспечить более высокую производительность. То же самое относится и к устройствам NAS: NVMe заставляет их работать быстрее, чем при использовании традиционных протоколов.

И наконец, NVMe over Fabrics создает параллельный интерфейс, пусть даже и через Ethernet. Эта технология позволяет осуществлять одновременный доступ сразу к нескольким дискам при выполнении операций чтения и записи, что важно для приложений искусственного интеллекта, решения аналитических задач и другой сложной и многопоточной рабочей нагрузки.

- Обращаются ли заказчики к Pure при решении каких-то конкретных задач или же их интересует более широкий, стратегический подход к хранению?

Есть разные подходы. Одни увязли в существующих средах и ищут способы улучшить то, что делают сегодня. Другие борются с возникающими новыми вызовами и переходят к решению иных задач. Они пытаются масштабировать среду приложений с помощью DAS, SAN или в среде Amazon S3. Когда мы перешли к архитектуре, ориентированной на данные (в том числе к идее исключения DAS и использования более централизованного, дата-центричного подхода), клиенты заявили: это как раз то, что нужно.

- Если ли какие-то конкретные задачи, которые способствуют продвижению вашего подхода?

Для нас очень важны области искусственного интеллекта и анализа. Клиенты поняли, что использовавшийся ранее способ управления хранением работать не будет. Все слишком медленно и зачастую слишком громоздко. Для достижения нужной производительности или хранения нужного объема данных требуется слишком много стоек с оборудованием. Одна из причин партнерства Nvidia с нами заключается в том, что они накопили очень большой опыт работы в этой сфере и пришли к выводу, что нет другой такой системы, которая обеспечила бы скорость доставки данных, позволяющую полностью загрузить их графические процессоры.

- На ваш взгляд, отсутствие у стартапа унаследованной платформы – это преимущество?

Когда мы начинали, у наших конкурентов уже был опыт, измеряемый десятилетиями. Мы же с самого первого дня сосредоточились на флеш-памяти. И специализировались только на ней. У нас не было базового программного обеспечения, не оптимизированного для флеш-памяти. Это очень важный момент, о котором упоминают не часто: наше программное обеспечение с самого начала предполагало параллельную обработку. Мы использовали параллельные потоки, чтобы одновременно обращаться сразу к нескольким частям системы хранения. Почти все наши конкуренты разрабатывали последовательные программные потоки.

- Что больше всего волнует вас на пороге своего второго года в компании?

Многое. Компания сама по себе – уже весьма увлекательная тема. Как добиться создания отличных продуктов и обеспечить поддержку клиентов? Здесь нужно действовать очень энергично. Проявлять энтузиазм, заботиться о росте. Создание великой культуры нельзя поставить на поток. И мне очень повезло в том, что я пришел в компанию с уже сложившейся культурой, ориентированной на клиентов и технологии.

Теперь необходимо сосредоточиться на дата-центричной архитектуре и продолжать думать о будущем компании. Я полагаю, что если мы сумеем реализовать задуманное и наши клиенты смогут получать более высокую отдачу от своих данных, перед нами откроется масса дополнительных возможностей.

- Крупными штрихами, чего можно ждать с точки зрения разработки продуктов? Больше, быстрее?

Конечно, быстрее, дешевле, плотнее. Это нормально. Не стоит забывать также, что мы помогаем клиентам перенести больше данных в облако. И избавиться от лишних уровней. Для наших клиентов это очень серьезные изменения.

- Какие навыки, приобретенные в Cisco, помогли вам в Pure?

Все новое – хорошо забытое старое. Когда Cisco купила Kalpana, ее квартальный оборот впервые составил 250 млн долл. И когда я пришел в Pure, продажи компании по итогам квартала тоже преодолели отметку в четверть миллиарда долларов.

В момент моего ухода из Cisco ее оборот составлял 45 млрд долл. Входя в команду руководства, я прошел весь этот путь роста, сопровождавшийся масштабными изменениями. В процессе роста я видел все изнутри. При планировании инфраструктуры компании с оборотом в 45 млрд долл. на этапе, когда ее оборот составляет 1 млрд долл., одного лишь желания недостаточно. Нужно четко представлять себе все этапы, через которые вам предстоит пройти. Имея за плечами подобный опыт, я знаю, на что следует обратить внимание. Проходя этот путь вместе с Cisco, мы наделали массу ошибок. Надеюсь, что на этот раз их число серьезно уменьшится. Теперь мы знаем, во что выливается создание целой отрасли, – начав с маршрутизаторов, мы плавно подходили к коммутаторам, IP-телефонии, Wi-Fi и т. д. Возможности компании расширялись горизонтально. В Pure нам тоже предстоит осваивать какие-то новые области, которые весьма близки, а может быть, и непосредственно связаны с тем, что мы делаем сейчас, и это очень интересно как мне, так и компании в целом.

В IBM сделали серию объявлений, объединенных общей темой, — содействие клиентам в повышении эффективности эксплуатации многоуровневых мультиоблачных сред хранения данных и сокращении соответствующих затрат.

«Главным героем» всех новостей стала IBM Storage Insights, облачная платформа управления хранением на основе искусственного интеллекта, обещающая оперативный обзор доступной емкости и мониторинг производительности среды хранения, а также предоставляющая рекомендации по использованию различных уровней хранения в целях уменьшения затрат. Единая информационная панель отображает информацию о состоянии клиентской среды блочного хранения и сведения о наблюдаемых в ней тенденциях.

«Вам доступна ежесекундно обновляемая лента событий, где вы видите сразу все происходящее, — не только сведения о конкретных массивах, но информацию о среде в целом», — подчеркивает Сэм Вернер, вице-президент IBM по программному обеспечению систем хранения и решениям на основе программно-конфигурируемой инфраструктуры.

Storage Insights анализирует информацию о состоянии среды хранения, помогая обнаруживать неоптимальные конфигурации. Для обработки данных о потреблении и производительности, полученных от оборудования клиентов IBM, применяется машинное обучение, что дает возможность выявлять закономерности, касающиеся различных рабочих нагрузок. На основании выводов составляются рекомендации, которым клиенты могут следовать для оптимизации своих сред.

«Объемы данных растут экспоненциальными темпами, — продолжил Вернер. — Чтобы можно было управлять этими растущими массивами, нужно работать на опережение, для чего необходимо пользоваться средствами искусственного интеллекта, которые позволяют автоматизировать многие процедуры администрирования».

Для повышения удобства взаимодействия со службой поддержки IBM в Storage Insights предусмотрена возможность открытия заявки с автоматической загрузкой диагностических сведений и конфигурационных данных. «Специалисты по технической поддержке IBM имеют доступ ко всей информации о происходящем в инфраструктуре клиента наравне с ним самим», — отметил Вернер.

Storage Insights предоставляется в виде сервиса из облака IBM Cloud пользователям сервиса блочного хранения IBM без дополнительной оплаты. Можно перейти на уровень Storage Insights Pro — в этом варианте сервис передает более подробные сведения и больше данных за прошедшие периоды времени, а также обеспечивает возможность подготовки отчетов по отделам.

Новые инструменты и функции для сред хранения

Что касается новых возможностей, в IBM акцентируют внимание на средствах дедупликации.

В частности, корпорация впервые предложила возможности дедупликации для флеш-массивов и гибридных систем хранения Storwize, а также для решения SAN Volume Controller, флеш-массива FlashSystem V9000 и конвергентной инфраструктуры VersaStack. До этого дедупликация уже поддерживалась на FlashSystem A9000. В корпорации предлагают и другие механизмы уменьшения объема данных — компрессию, оперативное выделение ресурсов, уплотнение и высвобождение блоков после удаления данных (SCSI unmap).

Предприятиям, использующим гетерогенные среды хранения, адресовано программное решение Spectrum Virtualize, которое обеспечивает поддержку дедупликации для 440 различных систем хранения сторонних поставщиков. «Если вам нужно организовать дедупликацию на старых массивах EMC VMX или Dell EquaLogix, обращайтесь к IBM», — говорит Эрик Херцог, директор по маркетингу и вице-президент IBM по продажам систем хранения через посредников.

Как утверждают в IBM, ее средства дедупликации способны сократить объем данных впятеро. В корпорации обещают значительную экономию за счет уменьшения потребляемой емкости: как подсчитали в IBM, при использовании дедупликации совместно с другими функциями уменьшения объема данных за три года компания-клиент сможет снизить расходы на управление хранением на 2,8 млн долл., а капитальные затраты — на 600 тыс. долл. Эти показатели экономии в IBM приводят для флеш-массива Storwize V7000F с общей емкостью накопителей 7,68 Тбайт и полезной емкостью 700 Тбайт.

В IBM также обещают «гарантии спокойствия» относительно защищенности инвестиций в системы хранения. В частности, в рамках программы модернизации контроллеров покупатели определенных моделей систем Storwize, FlashSystem и VersaStack получают возможность заменить в них контроллеры через три года при условии соответствующего продления подписки на услуги сопровождения оборудования и программного обеспечения. Кроме того, в IBM обеспечивают гарантию стопроцентной доступности данных на системах с решением IBM HyperSwap, развернутых специалистами отделения IBM Lab Services.

Аварийное восстановление с помощью облака

IBM Spectrum Virtualize реализует возможность формирования программно-определяемых сред на базе различных систем хранения, в том числе IBM Storwize, SVC, FlashSystem V9000 и VersaStack. В декабре прошлого года IBM представила Spectrum Virtualize for Public Cloud — вариант, который можно развернуть в публичном облаке для организации виртуализованной среды хранения блочного уровня, доступной работающим там же приложениям.

Недавно в IBM объявили о выходе новой версии Spectrum Virtualize for Public Cloud. У нее удвоен показатель масштабируемости (максимальное число узлов увеличено с четырех до восьми), то есть теперь локальная и облачная версии решения имеют одинаковые характеристики. Среди других доработок — увеличенная на 20% пропускная способность и значительно упрощенная процедура инсталляции.

Единообразие программных сред, используемых в облаке и локально, способствует простоте управления, облегчает миграцию приложений в облако и позволяет быстрее развертывать решения для аварийного восстановления. Что касается последних, по словам Вернера, при использовании Spectrum Virtualize for Public Cloud доступна возможность организации полного зеркалирования локальных кластеров в общедоступное облако. «В случае катастрофического сбоя вы сможете мгновенно запустить копию вашей инфраструктуры в облаке с аналогичной средой хранения и теми же процессами администрирования», — добавил он.

Гиперконвергентная инфраструктура упрощает предприятиям процесс управления ИТ-системами, оптимизирует развертывание новых систем и позволяет сократить затраты на ИТ.

Согласно прогнозам компании Gartner, представившей недавно магический квадрант для этой технологии, к 2020 году на гиперконвергентную инфраструктуру будет переведено до 20% критически важных для бизнеса приложений. Магический квадрант – фирменный формат Gartner для анализа различных сегментов технологического рынка.

Гиперконвергентные интегрированные системы (Hyperconverged integrated system, HCIS) – один из четырех классов продуктов – наряду с интегрированными инфраструктурными системами (integrated infrastructure system, IIS), системами интегрированного стека (integrated stack system, ISS) и интегрированными эталонными архитектурами (integrated reference architecture, IRA) – образуют магический квадрант интегрированных систем Gartner.

Теперь гиперконвергентной инфраструктуре посвящен отдельный отчет, и, что немаловажно, новый анализ позволяет включить в него и разработчиков чисто программных гиперконвергентных систем, таких как VMware и Microsoft.

В целом, это свидетельствует о том, что рынок гиперконвергентных систем продолжает интенсивно развиваться, а число вариантов развертывания растет. Некоторые заказчики выбирают интегрированные аппаратно-программные гиперконвергентные комплексы, в то время как другие делают ставку на программное обеспечение HCI, которое предлагается как часть архитектурной модели. Еще одной альтернативой является гиперконвергентная инфраструктура в качестве сервиса в публичном облаке.

В новый магический квадрант Gartner включены 12 вендоров, предлагающих гиперконвергентную инфраструктуру: Cisco, DataCore, Dell EMC, HPE, HTBase, Huawei, Microsoft, Nutanix, Pivot3, Scale Computing, Stratoscale и VMware. Аналитики описывают предложения каждой из компаний, их сильные и слабые стороны и оценивает полноту их видения и возможности реализации проектов. Но сначала немного предыстории.

Что такое гиперконвергентная система?

Гиперконвергентная система – это ИТ-структура, объединяющая средства хранения, виртуализированные вычислительные ресурсы и сетевые компоненты с целью уменьшения сложности и повышения масштабируемости ЦОД. В состав гиперконвергентных платформ входит гипервизор для организации виртуальных вычислений, программно-конфигурируемая система хранения и виртуальная сеть.

Преимуществами гиперконвергентной инфраструктуры в сравнении с традиционными решениями являются простота и гибкость. Интегрированные системы хранения, серверы и сетевые коммутаторы проектируются с учетом их управляемости в рамках единой системы, во всех экземплярах гиперконвергентной инфраструктуры.

По мере того как гиперконвергентные системы завоевывают на предприятиях все большую популярность, крупные ИТ-компании включаются в эту гонку, приобретая стартапы или устанавливая на свои серверы программное обеспечение HCI в рамках OEM-соглашений. Новый магический квадрант Gartner специально ориентирован на компании, которые разрабатывают базовое программное обеспечение для гиперконвергентных систем.

Вот какое определение дает этой категории систем Gartner.

Гиперконвергентная инфраструктура (hyperconverged infrastructure, HCI) – это отдельная категория масштабируемой программно-интегрированной инфраструктуры, в которой применяется модульный подход к вычислительным средствам, сети и средствам хранения на стандартном оборудовании, формируя распределенные, горизонтальные строительные блоки с унифицированным управлением. Поставщики гиперконвергентной инфраструктуры либо создают свои собственные программно-аппаратные комплексы с использованием обычной, уже готовой к применению инфраструктуры (оборудование, средства виртуализации, операционные системы), либо заключают с поставщиками систем соглашение на установку программного стека гиперконвергентной инфраструктуры на предлагаемые ими аппаратные средства. Альтернативным вариантом является продажа поставщиками HCI своего программного обеспечения непосредственно конечным пользователям (возможно, через реселлеров или интеграторов) для использования в рамках эталонной архитектуры или HCI в качестве сервиса. При этом программное обеспечение может размещаться как непосредственно на предприятии, так и в облаке.

Новый магический квадрант не учитывает требования к оборудованию, предлагаемому в рамках аппаратно-программной модели HCIS. Определение рыночного сегмента «гиперконвергентной инфраструктуры» позволяет использовать чисто программные модели доставки (для установки соответствующего программного обеспечения на сертифицированных аппаратных платформах), модели доставки в качестве сервиса (для использования на своей территории или в публичной облачной инфраструктуре), а также аппаратно-программные предложения. По оценкам Gartner, это приводит к изменениям, поскольку клиенты регулярно сравнивают гиперконвергентные программно-аппаратные комплексы с гиперконвергентным инфраструктурным программным обеспечением, которое запускается на эталонных образцах или на оборудовании OEM-партнеров.

Для включения в магический квадрант гиперконвергентной инфраструктуры поставщики должны отвечать нескольким функциональным критериям. Программный стек HCI, например, включает программно-конфигурируемые вычислительные средства, хранилище и, в качестве дополнения, сеть с интегрированными программными сервисами и управлением. Кроме того, продукты HCI должны использовать локальное хранилище с прямым подключением (а не SAN или NAS) и объединять DAS в логическое, абстрактное виртуальное хранилище. Сервисы управления хранением и данными должны быть разработаны непосредственно поставщиком HCI, а не распространяться через OEM-соглашения.

Своим клиентам Gartner предоставит полный доступ к отчету за 1995 долл. Некоторые поставщики получат лицензию на право распространения копий отчета (чаще всего это делается бесплатно или в обмен на получение информации о бизнес-контактах). В этой статье не затрагиваются детали разработки продуктов каждым из поставщиков и их стратегии выхода на рынок, равно как и их сильные стороны и потенциальные недостатки – все это имеется в полной версии отчета. Мы же сосредоточимся только на нескольких основных моментах.

«Лидеры» магического квадранта Gartner

• Nutanix. К сильным сторонам этой компании относятся принятие ее продуктов пользователями, высокая степень удовлетворенности клиентов и гибкость при выборе гипервизора. Потенциальными предостережениями являются демонстрация широты продукта и запаздывание в приведении цен к конкурентоспособному состоянию.

• Dell EMC. Сильные стороны – зрелость и рыночная популярность продуктов VxRail, VxRack SDDC и серверов PowerEdge. К потенциальным предупреждениям следует отнести отставание цикла программного обновления VxRail от цикла VMware. В Gartner указывают также на некоторые специфичные корпоративные функции, которые зависят от внешних поставщиков.

• VMware. К сильным сторонам следует отнести широкий набор гиперконвергентных параметров и тесную интеграцию vSphere, vSAN и vCenter. Потенциальными предостережениями могут стать слабая проработка функций сокращения данных и проблемы, связанные с потенциальной блокировкой поставщика.

• HPE. Сильные стороны – надежные сервисы обработки данных SimpliVity и большая рыночная популярность HPE ProLiant DL380. К потенциальным предостережениям относятся неоднозначное позиционирование SimpliVity в сложном и перекрывающемся портфеле HPE, а также ограниченная поддержка гипервизора.

«Претенденты» магического квадранта Gartner

• Cisco. Сильные стороны включают лидирующие позиции Cisco в области сетевой инфраструктуры и возможность решать в гиперконвергентной инфраструктуре сетевые задачи, связанные с организацией связи между узлами. Потенциально настораживают ограниченная поддержка гипервизора и широкое поле для улучшений в области резервного копирования и восстановления.

• Huawei. Сильные стороны – устойчивое положение FusionCube в Европе, Азии и Африке, а также мощная поддержка со стороны партнеров по экосистеме. Потенциально настораживают ограниченные присутствие на рынке и поддержка FusionCube в Северной Америке, а также возможности для наращивания функционала хранения.

• Pivot3. Сильные стороны – это простота использования и поддержка семейством продуктов Acuity широкого спектра клиентских задач. Потенциальные предостережения – поздняя интеграция с поставщиками облачных сервисов и необходимость улучшения интеграции API и отчетов.

Stratoscale и Microsoft помещены в квадрант «визионеров», а Scale Computing, DataCore и HTBase – в квадрант «нишевых игроков».

Освобождая место для чисто программных игроков, новый формат одновременно исключает поставщиков, которые работали в аппаратно-ориентированной области HCIS. Предлагая аппаратно-программные комплексы HCIS, они вынуждены полагаться на партнеров, разрабатывающих базовое гиперконвергентное программное обеспечение. В Gartner перечислили нескольких «заслуженных игроков», которые не отвечают новым критериям включения в магический квадрант, но заслуживают рассмотрения компаниями, которые интересуются программным обеспечением гиперконвергентной инфраструктуры. К ним относятся: Fujitsu, Hitachi Vantara, Lenovo, Red Hat и StarWind Software.

«Гиперконвергентная архитектура завоевывает на предприятиях все более высокую популярность по мере того, как крупные поставщики систем приобретают стартапы и устанавливают на свои серверы гиперконвергентное программное обеспечение, – указывается в отчете Gartner. – И лидерам сосредоточиться на возможностях и ограничениях программного обеспечения HCI, которое предлагается сегодня широким спектром поставщиков серверных платформ через своих OEM-партнеров».

Простои центров обработки данных наносят предприятиям немалый ущерб и обходятся им очень дорого. Поэтому ценность инструментов, которые позволяют следить за состоянием ресурсов ЦОДов, их взаимозависимостями, производительностью и остаточной емкостью и превращают эту видимость в практические знания для прогнозирования отказов оборудования или нехватки мощностей, вполне очевидна.

Инструменты управления инфраструктурой ЦОДов (data center infrastructure management, DCIM) предназначены для контроля за характером использования и энергопотреблением компонентов ИТ и зданий, начиная от серверов и систем хранения и заканчивая средствами энергоснабжения и охлаждения.

Программное обеспечение DCIM выполняет функции дистанционного контроля за работой оборудования, мониторинга средств энергоснабжения и поддержания в требуемом состоянии окружающей среды, управления ИТ-ресурсами, управления данными и формирования отчетов. С помощью программного обеспечения DCIM предприятия упрощают себе планирование развертывания мощностей и распределения ресурсов, а также контроль за тем, чтобы средства энергоснабжения и оборудование функционировали надлежащим образом.

Что такое DMaaS?

Управление центрами обработки данных в качестве сервиса (datacenter management as a service, DMaaS) – сервис, построенный на базе программного обеспечения DCIM. Но это не просто версия программного обеспечения DCIM, представленная в виде SaaS-сервиса. В DMaaS организация процесса сбора данных продвинулась чуть дальше. Данные о функционировании оборудования и устройств собираются сразу в нескольких ЦОДах, после чего объединенные анонимные данные анализируются в целом.

«Концепция DMaaS способна потенциально трансформировать порядок управления и эксплуатации ЦОД, – отметила руководитель направления исследований технологий ЦОДов и их эффективности аналитической компании 451 Research Ронда Асиерто. – DMaaS объединяет и анализирует большие объемы анонимных клиентских данных. Возможности этого сервиса могут быть расширены за счет машинного обучения. Ключевая цель состоит в том, чтобы прогнозировать и предотвращать инциденты с инфраструктурой ЦОДов, устранять сбои и выявлять неэффективность и недостаток имеющихся мощностей».

В числе первых на рынок DMaaS вышли компании Schneider Electric и Eaton. Оба вендора за годы работы в мире инженерной и ИТ-инфраструктуры собрали множество данных о проектировании и построении ЦОДов, организации управления, распределении электроэнергии, а также об энергоснабжении и охлаждении.

Доступ к такого рода данным, собранным у широкого круга клиентов с широким спектром операционных сред, представляет собой реальную ценность для DMaaS и позволяет организации сравнивать эффективность собственного ЦОДа с глобальными критериями. К примеру, система DMaaS EcoStruxure IT, предлагаемая Schneider Electric, привязана к озеру данных, в котором содержатся сравнительные данные, поступающие от более чем 500 клиентов и 2,2 млн датчиков.

«Основная ценность DMaaS, отличающая этот сервис от инструментов, развернутых на территории клиента, и DCIM, предлагаемых в виде SaaS-решения, заключается в объединении анонимных данных, позволяющих организовать статистический анализ больших данных в сочетании с машинным обучением, выявлением аномалий и воспроизведением потока событий», – указала Асиерто.

Чем больше данных собирается из различных типов ЦОДов и чем больший их объем анализируется, тем интеллектуальнее становится DMaaS. Наличие больших наборов данных о производительности конкретного оборудования в конкретной среде – при определенных температурных условиях, влажности и давлении – позволяет провайдеров DMaaS-сервисов точнее прогнозировать сбои оборудования и выход за рамки заданных параметров охлаждения.

DCIM против DMaaS

С момента появления программного обеспечения DCIM шумиха вокруг него не стихает, но популярность его при этом не слишком велика. Развертывать его тяжело, а окупаемость во многих случаях вызывает сомнения.

«DCIM может уменьшить риски и одновременно повысить эффективность, улучшить прогнозирование распределения мощностей и обеспечить рост гибкости бизнеса, – подчеркнула Асиерто. – Тем не менее, потенциал этой технологии реализован не полностью из-за сложностей с оперативными изменениями и оценкой окупаемости. DMaaS обещает смягчить имеющиеся недостатки и повысить ценность DCIM».

Управление ЦОДами усложняется, когда вычислительные среды оказываются распределены между традиционными ЦОДами на территории предприятия, облачными сервисами, собственными серверами на территории провайдера сервисов и мощностями оконечных узлов сети. Традиционная модель DCIM требует установки программного обеспечения в каждом ЦОДе, а это может вызывать дополнительные сложности при сравнении производительности в различных средах. Сервис DMaaS предполагает удаленный мониторинг в облаке и поддерживает широкий спектр площадок, где развернуто оборудование.

Ограничения DMaaS

Потенциал DMaaS еще долго будет оставаться нереализованным. Долгосрочная цель DMaaS заключается в том, чтобы интегрировать управление физической инфраструктурой ЦОДа с многими другими сервисами, в том числе с сервисами управления рабочей нагрузкой ИТ, управления электроэнергией, организации связи и управления затратами. На все это требуется время.

«По широте своих возможностей DMaaS еще уступает традиционным DCIM, но мы рассчитываем, что со временем этим сервисам удастся укрепить свои позиции, – указала Асиерто. – DMaaS выводит мир ЦОДов за рамки DCIM и за рамки проприетарного управления только одной площадкой. Со временем сюда, очевидно, будут добавлены другие данные и сервисы, в том числе средства интегрированного управления рабочей нагрузкой, управления электроэнергией, взаимоотношениями с клиентами и бизнес-системами, учета погодных условий, управления персоналом, безопасностью и сетями».

Необходимость выбора между локальными DCIM и облачными DMaaS не является четкой и однозначной. Возможно, из соображений безопасности и уменьшения задержек имеет смысл сохранить некоторые функции мониторинга DCIM, развернутые локально. Пересылка данных в облако и обратно нерациональна при организации мониторинга в реальном времени с оперативной подачей сигнала тревоги. С другой стороны, прогнозирование не относится к числу повседневных операций, и в этом случае имеет смысл сделать ставку на облако.

«Не думаю, что здесь следует решать 'или-или', – подчеркнула Асиерто. – Скорее, речь идет о том, что разные сервисы будут успешно дополнять друг друга».

Компания Dell EMC представила обновленные системы хранения, серверы и продукты гиперконвергентной инфраструктуры, предназначенные для предприятий, которым нужны приложения нового типа, цифровая трансформация, а также более высокая производительность и автоматизация ЦОДов.

На фронте хранения Dell EMC пересмотрела архитектуру своего флагманского семейства корпоративных продуктов VMAX, получившего название PowerMax и включающего в свой состав поддержку NVMe и встроенную технологию машинного обучения. У флеш-массивов XtremIO впервые появилась интегрированная репликация и продукты, цена которых позволяет отнести их к сегменту начального уровня.

На серверной арене основное внимание уделяется ускорению вывода клиентами своих продуктов на рынок за счет использования искусственного интеллекта и технологий машинного обучения. Dell EMC расширила портфель PowerEdge и анонсировала пакетные серверные решения, предназначенные для ускорения выполнения приложений искусственного интеллекта.

Компания впервые рассказала о своей модульной инфраструктуре PowerEdge MX, которая должна выйти на рынок во второй половине текущего года.

Делая упор на гиперконвергентную инфраструктуру, Dell EMC улучшила аппаратно-программные комплексы VxRail и системы VxRack SDDC, обеспечив увеличение их производительности и упростив предприятиям развертывание гибридных и многооблачных сред на базе технологий VMware.

«Мы модернизируем архитектуру VMAX и представляем новый бренд, созданный с нуля», – заявил старший вице-президент группы инфраструктурных решений по маркетингу Сэм Грокотт в ходе конференции Dell Technologies World в Лас-Вегасе.

Средства хранения Dell EMC PowerMax предназначены для управления традиционными критически важными системами, такими как СУБД и ERP, а также современными задачами, чувствительными даже к микросекундным задержкам. «Теперь мы можем консолидировать приложения следующего поколения: аналитические системы реального времени, искусственный интеллект, мобильные приложения и прочее в рамках единой масштабируемой платформы хранения», – пояснил Грокотт.

Системы PowerMax старшего класса способны обрабатывать более 10 млн операций ввода-вывода в секунду. Время отклика по сравнению с VMAX уменьшилось на 50%, а пропускная способность превысила 150 гигабайт в секунду. Соотношение производительности к плотности размещения улучшилось в три раза.

Увеличение производительности обеспечил интерфейс контроллера и протокол хранения NVMe (non-volatile memory express), предназначенный для уменьшения задержек при прохождении данных между приложениями и устройствами хранения. В продуктах семейства PowerMax применяется сквозной NVMe, поддерживающий NVMe-over-Fabrics и высокоскоростную технологию с малыми задержками Storage Class Memory (SCM). «Впервые в этот раз мы проектировали систему NVMe с нуля», – указал Грокотт.

Еще одним нововведением в PowerMax стала технология машинного обучения реального времени, интегрированная в операционную систему PowerMax и использующая для увеличения производительности средства упреждающего анализа и распознавания образов. Технология машинного обучения обрабатывает данные уже развернутых флеш-массивов Dell EMC VMAX3 и VMAX, анализируя в реальном времени наборы данных всей клиентской базы, общее число которых превышает 425 млрд.

«Технология машинного обучения позволяет нам гарантировать размещение данных на оптимальных носителях, – пояснил Грокотт. – При этом используется большой объем интеллектуальных данных, как собранных ранее, так и поступающих в реальном времени. Благодаря этому по мере продвижения вперед мы можем оптимизировать размещение данных во всей системе».

Еще одной новой функцией стало встроенное исключение дублирования и расширенное сжатие, подключаемое клиентами на уровне приложений. «PowerMax позволяет сократить требуемую для хранения емкость в пять раз, – указал Грокотт. – Это помогает обеспечить эффективное хранение гораздо больших объемов информации на меньшей площади».

Среди других новостей следует отметить новые функции репликации и снижение ценового порога для масштабируемых флеш-массивов XtremIO.

«Встроенная репликация – критически важная функция, о которой наши клиенты все время упоминали на протяжении последних нескольких лет, – подчеркнул Грокотт. – В процессе репликации XtremIO на целевой узел пересылаются только уникальные данные, что позволяет минимизировать требования к пропускной способности. Репликация показала себя исключительно эффективной с точки зрения потребления трафика в территориально-распределенных сетях. Вы можете сэкономить до 75% от общего объема трафика и более за счет корректировки первичного набора данных».

Представляя модульную инфраструктуру Dell EMC PowerEdge MX, которая должна появиться на рынке во второй половине текущего года, старший вице-президент Dell EMC по управлению продуктами и маркетингу серверных и инфраструктурных систем Рави Пендеканти разъяснил понятие кинетической инфраструктуры. Она разрабатывалась, чтобы помочь клиентам гибко настраивать конфигурацию своей ИТ-инфраструктуры – принимать решение об установке дополнительных вычислительных мощностей, плат ускорителей, памяти, интерфейсов ввода-вывода и проч. – для разной рабочей нагрузки. «Благодаря такому решению вы сможете независимо друг от друга менять количество ресурсов в любой из этих областей», – отметил Пендеканти.

PowerEdge получает мощь искусственного интеллекта

Задачи машинного обучения требуют высокой производительности и емкости при организации управления структурированными и неструктурированными данными и их анализа. Для их решения Dell EMC дополнила свое серверное семейство PowerEdge двумя четырехпроцессорными серверами R840 и R940xa. Оба они предназначены для ускорения выполнения приложений искусственного интеллекта и другой рабочей нагрузки, требующей интенсивной обработки данных. Но при этом серверы рассчитаны на разную производительность.

«Мы поняли, что концепция серверов общего назначения, которые используются для разных задач, не всегда предоставляет нашим клиентам ту производительность, которая им нужна и которой они ожидают», – указал Пендеканти.

Модель R840 предназначена для анализа баз данных. Она оптимизирована для традиционного анализа данных и поддерживает до 24 накопителей NVMe прямого подключения, что позволяет минимизировать задержки и ускорить передачу данных.

Модель R940xa ('xa' означает 'extreme acceleration' – исключительное ускорение) ориентирована на выполнение высокопроизводительных вычислений при проведении анализа в реальном времени и организации машинного обучения. Она может объединять до четырех центральных и четырех графических процессоров в соотношении один к одному.

«Это идеальное решение для высокопроизводительных вычислений и ускорения работы с СУБД с помощью графических процессоров, – подчеркнул Пендеканти. – Мы полагаем, что соотношение между графическими и центральными процессорами нужно улучшать. И с этой точки зрения появление R940xa имеет чрезвычайно важное значение».

Dell EMC анонсировала укрепление взаимоотношений с Intel, что должно способствовать дальнейшей популяризации искусственного интеллекта и машинного обучения в клиентской среде. Предложенный Dell EMC термин 'Ready Solutions' («готовые решения») для утвержденных комплектов аппаратного и программного обеспечения описывает уже интегрированные партнерские технологии. Решение Dell EMC Ready Solution for HPC, например, построено на базе сервера PowerEdge R740 и объединяет процессоры Intel Xeon Scalable со специализированными микросхемами Intel FPGA. Компания Dell EMC сообщила о присоединении к программе Intel AI Builders, объединившей разных технологических партнеров для разработки решений, в которых используются продукты искусственного интеллекта Intel.

«Мы выстраиваем Ready Solutions, которые позволят нашим клиентам легко и быстро развертывать системы машинного обучения и глубинного обучения без выполнения большого объема работ собственными силами», – пояснил Пендеканти.

Дополнительный импульс для гиперконвергентной инфраструктуры

Системы гиперконвергентной инфраструктуры (hyperconverged infrastructure, HCI), объединяющие средства хранения, вычислительные мощности и сетевой функционал в единое виртуальное решение, находятся сейчас на подъеме. По оценкам IDC, глобальные продажи систем HCI в 2017 году превысили 3,7 млрд долл., увеличившись по сравнению с 2016 годом на 64,3%. Исследовательская компания прогнозирует, что к 2022 году объемы продаж на рынке решений HCI достигнут 10,3 млрд долл.

Выход Dell EMC на рынок HCI – с аппаратно-программными комплексами VxRail и более мощным программно-конфигурируемым ЦОДами (software-defined data center, SDDC) VxRack – стал плодом совместной работы Dell EMC и VMware и предусматривает интеграцию с программным обеспечением VMware vSAN и vSphere. Тесное сотрудничество с VMware является серьезным конкурентным преимуществом для Dell EMC, и новые разработки должны еще сильнее укрепить его.

К другим преимуществам VxRail относятся кэширующие опции NVMe, обеспечивающие уменьшение задержки и увеличение производительности по сравнению с существующими накопителями SAS; процессоры Intel Xeon Scalable, поддерживающие до 1,5 Тбайт оперативной памяти на каждый процессор; графические ускорители NVIDIA Tesla P40 для высокопроизводительной графики; сетевые интерфейсы с пропускной способностью 25 Гбит/с; а также функции консолидации VxRail Manager Events и просмотра в VMware vCenter, упрощающие управление.

Продукт SDDC Dell EMC VxRack, созданный на базе оборудования VxRail, теперь поддерживает новейшие серверы PowerEdge для гиперконвергентной инфраструктуры. Сюда добавлена также поддержка графических процессоров Nvidia. SDDC VxRack интегрирован с новейшей версией VMware Cloud Foundation 2.3, которая обеспечивает интегрированное управление облаком, автоматизацию развертывания ИТ, предоставляемых в качестве сервиса (IT-as-a-Service, IaaS) либо размещаемых локально и поддержку разнотипных серверов.

По мнению экспертов, инфраструктура, которая необходима для выполнения алгоритмов искусственного интеллекта и обучения глубинных нейронных сетей, настолько сложна, что препятствует развертыванию корпоративных средств искусственного интеллекта.

«55% компаний так и не достигли ощутимых бизнес-результатов, а 43% отмечают, что говорить об этом еще слишком рано, – говорится в исследовании Forrester Research, посвященном тем вызовам, которые необходимо преодолеть для воплощения в жизнь надежд, связанных с искусственным интеллектом, и достижения осязаемых результатов в этой области. – Какие трудности? Искусственный интеллект – это не утюг, который включаешь в розетку, и он работает. Если компании не осуществляют правильное планирование, развертывание и управление, новые технологии искусственного интеллекта в лучшем случае сулят весьма скромные преимущества, а в худшем результаты могут оказаться весьма неожиданными и нежелательными».

Вендоры отвечают выпуском уже готовых продуктов и сервисов, которые нацелены на ускорение ввода в эксплуатацию корпоративных средств искусственного интеллекта. Недавно, например, Pure Storage, объединившись с Nvidia, выпустила интегрированный программно-аппаратный комплекс для настройки рабочей нагрузки искусственного интеллекта и требований к данным. Цель заключается в том, чтобы упростить организациям развертывание необходимой инфраструктуры.

По оценкам обозревателей отрасли, предприятия уже готовы к переходу на искусственный интеллект. Аналитики прогнозируют рост числа приложений, управляемых данными, во всех вертикальных отраслях. Компании намерены перестраивать свои бизнес-процессы в целях повышения эффективности и предложения клиентам персональных сервисов.

Согласно прогнозам Gartner, к 2020 году технологии искусственного интеллекта войдут в первую пятерку инвестиционных приоритетов для более чем 30% ИТ-директоров.

Предложение Pure Storage, Nvidia и Arista

«Одна из главных задач заключается в создании для искусственного интеллекта и продвинутого анализа необходимой инфраструктуры, – подчеркнул Мэтт Берр, отвечающий в Pure Storage за платформу хранения FlashBlade. – Отсутствие инфраструктуры превращается в серьезную проблему. AIRI позволяет решить эту проблему».

Система AIRI, название которой означает AI-ready infrastructure («готовая к использованию инфраструктура искусственного интеллекта»), объединяет FlashBlade, суперкомпьютеры Nvidia DGX-1 с графическими процессорами Nvidia Tesla V100 и 100-гигабитные коммутаторы Arista для организации связи между компонентами. AIRI поддерживается стеком глубинного обучения Nvidia GPU Cloud и набором инструментов Pure Storage AIRI Scaling Toolkit. Согласно заявлениям Pure Storage и Nvidia, такое сочетание способствует четырехкратному увеличению производительности труда исследователей данных.

Один из пользователей AIRI, поставщик услуг аутсоринга контакт-центров Global Response, занимается перестройкой существующих бизнес-процессов с помощью средств искусственного интеллекта. Планируется разработать систему контакт-центра, позволяющую в реальном времени записывать и анализировать звонки в службу технической поддержки в целях повышения скорости и качества клиентского обслуживания. Компания хотела иметь простую платформу, позволяющую развертывать и масштабировать системы искусственного интеллекта, и в итоге выбрала AIRI.

По словам генерального директора Global Response Стивена Шустера, внедрение системы интегрированного аппаратного и программного обеспечения позволило сотрудникам выполнять стоящие перед ними задачи за несколько часов, а не недель или месяцев, как это было раньше.

«Мы подошли к этапу, на котором интеграция средств искусственного интеллекта в масштабах всей организации приобретает критически важное значение для успеха всего бизнеса, – указал Шустер. – Несмотря на наше стремление продвигаться вперед очень быстро, инфраструктура искусственного интеллекта замедляет этот процесс по причине чрезмерной сложности ее развертывания. Благодаря AIRI нам удалось снять все вопросы и преодолеть сложности, связанные с искусственным интеллектом».

Облачные сервисы IBM

Новые сервисы корпорации IBM призваны упростить внедрение систем искусственного интеллекта. Сервис Cloud Private for Data представляет собой платформу для исследования данных и машинного обучения, которая объединяет все нужные предприятию компоненты, не требуя от него колоссальных усилий по системной интеграции. Cloud Private for Data размещается в контейнере программного обеспечения с открытым кодом Kubernetes на уровне приложений и поставляется с API для интеграции с продуктами независимых разработчиков.

«Улучшение корпоративных систем искусственного интеллекта способствует росту производительности и совершенствованию стандартов, – указал генеральный менеджер аналитического направления IBM Роб Томас. – Единственный недостаток заключается в том, что требуется сборка: все системы должны взаимодействовать друг с другом, и архитектуру данных нужно нормализовывать. Если бы у нас были уже готовые строительные блоки искусственного интеллекта, не требующие сборки, дело обстояло бы совсем по-другому. Сервис IBM Cloud Private for Data проектировался как раз для того, чтобы облегчить исследование данных, их проектирование и создание приложений в рамках единого интегрированного решения, без необходимости сборки».

«В IBM справедливо признали, что при развертывании систем искусственного интеллекта зачастую ощущается дефицит специалистов, которые обладали бы требуемой квалификацией, – отметил старший аналитик 451 Research Кришна Рой в отчете, описывавшем новую платформу частного облака IBM и связанный с нею сервис для публичного облака. – При этом компания работает на высококонкурентном рынке. В таких условиях решено было заложить основы для успешного противостояния конкурентам из числа исследователей данных и стартапов, ищущих способы удовлетворить требования корпоративных клиентов к системам искусственного интеллекта».

Компания Kogentix, например, предлагает полнофункциональную платформу для построения приложений, функционирующих на основе машинного обучения. Среди других стартапов, пытающихся удовлетворить потребности корпоративных клиентов в искусственном интеллекте, можно выделить компании Anaconda, Dataiku и DataRobot. «Многие из них разделяют идею создания уже готовых средств искусственного интеллекта для корпоративных пользователей, предоставляя им сквозную среду для анализа на основе машинного обучения», – отметил Рой.

Проводя инвестиции в средства хранения, предприятия отдают предпочтение уже не унаследованным архитектурам, а программно-конфигурируемым системам, которые обеспечивают более высокую гибкость, упрощают снабжение и снижают административные расходы. Гиперконвергентные системы – объединяющие в едином виртуальном решении средства хранения, вычислительные ресурсы и сетевую функциональность, – вне всякого сомнения, находятся в их поле зрения.

Предприятия, проявляющие интерес к гиперконвергентным системам и рассматривающие их в качестве потенциальной замены унаследованных систем хранения категорий SAN (storage area network — «сеть хранения») и NAS (network attached storage — «подключаемое к сети устройство хранения»), побуждают крупных производителей систем хранения проводить свою гиперконвергентную игру, приобретая стартапы и выстраивая собственные предложения.

Усиление внимания со стороны потенциальных клиентов возымело свое действие: крупнейшим сегментом программно-конфигурируемых средств хранения становится гиперконвергентная инфраструктура, которая в ближайшие пять лет обещает среднегодовой рост на уровне 26,6%, а ее обороты, по прогнозам исследовательской компании IDC, в 2021 году достигнут 7,15 млрд долл.

«Гиперконвергентная инфраструктура является самым динамичным рынком во всем многомиллиардном сегменте хранения», – отметил директор IDC по исследованиям систем хранения Эрик Бердженер.

Шумиха вокруг гиперконвергентности

Гиперконвергентные платформы, как правило, работают на серверах массовой архитектуры и включают в свой состав гипервизор для виртуальных вычислений, программно-конфигурируемые системы хранения (Software Defined Storage, SDS) и средства виртуализации сетевых функций (Network Function Virtualization, NFV). Множество узлов объединены в кластеры и формируют пулы разделяемых вычислительных ресурсов и ресурсов хранения, которые спроектированы из расчета максимального удобства потребления – компании могут начинать с малого и наращивать потребление по мере необходимости. Использование стандартного оборудования позволяет сформировать инфраструктуру, которая с точки зрения управления оказывается более простой и гибкой по сравнению с традиционной корпоративной инфраструктурой хранения.

Основной причиной широкого распространения гиперконвергентной инфраструктуры является простота ее расширения. «Если ваш бизнес растет, и пришла пора расширяться, вы просто покупаете еще один x86-сервер с дополнительными средствами хранения и подключаетесь к остальной гиперконвергентной инфраструктуре, а за сбалансированность нагрузки отвечает уже программное обеспечение, – подчеркнул Бердженер. – Все очень просто, и это можно рассматривать как обычную единичную покупку».

Изначально гиперконвергентные системы были предназначены для инфраструктуры виртуальных рабочих столов и прочих систем общего назначения с предсказуемым потреблением ресурсов. Но со временем они превратились в специализированные решения для инфраструктуры виртуальных рабочих столов и масштабируемые платформы для баз данных, коммерческих приложений, средств взаимодействия, файловых сервисов и сервисов печати и т.д.

Основными потребителями гиперконвергентных систем на сегодняшний день являются малые и средние предприятия, но технологии совершенствуются, и уже в ближайшее время ситуация может измениться. Внимание крупных компаний привлекает, в частности, возможность независимого масштабирования вычислительных ресурсов и ресурсов хранения.

«Один из недостатков гиперконвергентной инфраструктуры, покупаемой в виде единого узла, заключается в том, что вы не можете адаптировать к своим потребностям производительность и емкость хранения независимо друг от друга, – указал Бердженер. – В небольших средах несоответствие производительности, как правило, не имеет особого значения. Но в крупной среде для того, чтобы получить желаемую емкость, организации приходится порой тратить на вычислительные компоненты гораздо больше, чем она хочет».

Решение заключается в том, чтобы позволить компаниям смещать гиперконвергентной инфраструктуры в сторону дезагрегированных моделей, не требующих миграции данных при изменении рабочей нагрузки.

«В крупных средах хорошо иметь возможность независимого масштабирования вычислительных ресурсов и ресурсов хранения, – указал Бердженер. – При использовании дезагрегированной модели в случае увеличения потребностей в емкости хранения вы можете получить ее, не оплачивая дополнительно увеличение вычислительных ресурсов. В 2018 году поставщики позволят клиентам настраивать свою гиперконвергентную инфраструктуру в рамках традиционной гиперконвергентной модели или дезагрегированной модели хранения. Клиенты растут, и поставщики не хотят терять их».

NVMe over Fabrics

Еще одним существенным нововведением в мире гиперконвергентной инфраструктуры является возможность создания гиперконвергентного решения с использованием технологии NVMe over Fabrics (Non-Volatile Memory Express — интерфейс для подключения устройств хранения, оптимизированный под скоростные накопители с энергонезависимой памятью. — Прим. ред.). В большинстве существующих гиперконвергентных систем кластерные узлы подключаются через Ethernet, что порождает вопросы локальности данных, поскольку предприятия пытаются создавать собственные гиперконвергентные среды. «Это одна из причин, сдерживающих дальнейшее распространение гиперконвергентных решений, – указал Бердженер. – Когда набор данных оказывается слишком велик для размещения его на одном узле, и для получения доступа к данным приходится переходить на другой узел, это приводит к весьма существенным задержкам».

Низкие задержки и высокая пропускная способность NVMe over Fabrics способствуют значительному улучшению ситуации.

«Если вы можете подключить узлы гиперконвергентной инфраструктуры через NVMe over Fabrics и использовать RDMA – удаленный прямой доступ к памяти – задержка не должна превышать 5 микросекунд независимо от того, находятся ли данные на том же самом узле или происходит обращение к другому узлу, – подчеркнул Бердженер. – А для большой схемы 5 микросекунд – это ничто».

Подключения NVMe могли бы снять вопросы, связанные с локальностью данных, если предположить, что все находится в той же самой кампусной среде. Устранение задержек откроет возможность использования гиперконвергентной инфраструктуры с большими наборами данных, что должно способствовать привлечению крупных компаний.

«Две причины, по которым крупные предприятия не хотели покупать гиперконвергентную инфраструктуру в прошлом, уже устранены благодаря дезагрегированному подходу и NVMe over Fabrics, – пояснил Бердженер. – А это значит, что среды с большими наборами данных могут функционировать в рамках этой архитектуры более эффективно».

Сегодня компактные центры обработки данных начинают активно применять на «границе» сложных корпоративных ИТ-инфраструктур — в производственных цехах, на грузовых судах и даже на базовых станциях сетей сотовой связи: это позволяет предприятиям и сервис-провайдерам размещать вычислительные ресурсы и хранилища ближе к источникам данных.

Микромодульные ЦОДы — не новшество, и они не являются единственным решением для распределенных периферийных вычислений (edge computing). Но их продажи, по данным 451 Research, в течение последних трех лет возрастали в среднем на 42%. Если за 2017 году выручка поставщиков, по предварительным оценкам, составила 18 млн долл., то в следующем достигнет уже почти 30 млн долл. Казалось бы, рынок небольшой, но как прогнозируют аналитики, в 2018 году будет около 2 тыс. новых инсталляций таких ЦОДов, причем они будут проводиться в рамках проектов, в целом обходящихся гораздо дороже, чем внедрение самих микромодульных дата-центров.

«Нельзя сказать, что категория микромодульных ЦОДов сегодня пользуется большой популярностью, но мы уверены, что у них немалый потенциал — не потому, что это какое-то новшество, а поскольку такие ЦОДы помогают решать определенный класс задач, удовлетворяя потребности в сильно распределенных ресурсах», — отмечает Дэниел Байзо, старший аналитик 451 Research по технологиям центров обработки данных.

По мере реализации цифровых инициатив в компаниях растут и потребности в локализованных вычислительных мощностях. Сталкиваясь с ограничениями пропускной способности, на предприятиях борются за каждую миллисекунду, на которую удается уменьшить время отклика чувствительных к задержке приложений. Чтобы в полной мере использовать возможности современных опирающихся на данные интеллектуальных систем в промышленных средах, требуются локальное хранение данных и возможности обработки. Чтобы удовлетворять растущий спрос на цифровые сервисы, операторам связи и сетей дистрибьюции контента нужны более эффективные возможности развертывания систем пограничных вычислений и управления ими.

«Оцифровка физического мира будет поглощать колоссальную пропускную способность, а микромодульные ЦОДы — это по сути уже готовое решение проблемы», — добавил Байзо.

Что представляет собой микромодульный ЦОД

Микромодульный центр обработки данных — это фактически готовая ИТ-среда, заключенная в защитную оболочку. Системы климат-контроля, распределения питания и сетевое оборудование уже встроены в заранее собранный и протестированных в заводских условиях модуль вместе с другими элементами, например, средствами обеспечения физической и пожарной безопасности, амортизации ударов и защиты от электромагнитных помех.

«Микромодульный ЦОД заключен в собственную 'скорлупу' — это герметичная система замкнутого цикла с кондиционированным климатом, предоставляющая функциональность полноценного ЦОДа, — продолжает Байзо. — Это готовое решение для задачи развертывания локальных ИТ-сред».

Компактные упрочненные шкафы для оборудования широко применяются в телекоммуникационной отрасли и в серверных комнатах филиалов. Однако микромодульные ЦОДы — это нечто иное. «Компоненты в такой системе интегрированы гораздо более тесно, чем в типичном ИТ-шкафу или серверной», — подчеркивает Байзо.

Одно из преимуществ подобного подхода — производительность. При изучении инфраструктурных требований в рамках инициатив по децентрализации ИТ-систем в компаниях нередко приходят к выводу, что уже существующие распределенные мощности придется выводить из эксплуатации или модернизировать, продолжает он: «Большинство уже существующих систем по характеристикам совершенно не удовлетворяют требованиям цифровых сервисов. Им недостает надежности, устойчивости, защищенности».

Еще одно достоинство микромодульного ЦОДа — простота развертывания. Тестирование и сборка компонентов выполняются производителем и его партнерами по продажам. Поскольку модули собираются заранее и комплектуются всем необходимым, на объекте клиента работы требуется гораздо меньше, что особенно привлекательно для отрасли финансовых услуг. В банках, например, ценят управляемость и предсказуемость подобных решений: «Важно, что эти среды комплектуются, тестируются и герметизируются производителем, после чего их можно под охраной доставить на объект и там развернуть. Это гораздо проще, чем контролировать исполнителей, которые неделями работают у вас, собирая серверную или сетевой шкаф».

Решение развернуть микромодульный ЦОД обычно принимается после тщательного планирования — это еще одна характеристика, отличающая такие среды от инициатив по монтажу очередного ИТ-шкафа или серверной. «Развертывание таких ЦОДов вряд ли будет носить тактический характер. Обычно это стратегический ход в рамках хорошо спланированного проекта по созданию более крупной архитектуры», — поясняет Байзо.

Кто выпускает микромодульные ЦОДы

Сегодня на рынке доступны микромодульные ЦОДы различных размеров. В филиале можно развернуть одиночный шкаф для локального кэширования файлов, а в инженерном центре или научной лаборатории — мультистоечную систему для построения высокопроизводительного кластера. Могут быть и гораздо более масштабные решения, отмечают в 451 Research: заказчик может скомбинировать несколько шкафов, создав микромодульный блок мощностью от десятков до сотен киловатт.

Со второй половины 2016 года идет рост численности вендоров, предлагающих микромодульные ЦОДы, говорит Байзо. Например, компания STULZ, специалист в области оборудования климатического контроля, предлагает линейку систем STULZ Micro DC, включающую масштабируемые стойки трех размеров. Микромодульные ЦОДы Edge компании Instant Data Centers, оснащенные встроенными системами охлаждения, пожаротушения, защиты от ударов и вибрации, поставляются в стандартных водонепроницаемых контейнерах.

Micro Data Center от Schneider Electric имеет системы питания, охлаждения, безопасности и управления инфраструктурой; ЦОД масштабируется до 100 кВт. Доступен также HPE Micro Datacenter — совместное решение HPE и Schneider Electric. Это микромодульный ЦОД в защищенном корпусе с ИБП, системами распределения питания, охлаждения и мониторинга от Shneider, содержащий системы хранения данных, сетевое оборудование и серверы HPE.

Будет ли расти небольшой пока сегмент микромодульных ЦОДов по мере ускорения переноса обработки на периферию? Движущими силами роста спроса на такие решения могут стать Интернет вещей, искусственный интеллект, машинное обучение и другие современные технологии, считает Байзо. В то же время у операторов связи появится потребность развертывать в магистральных сетях дополнительные вычислительные мощности и ресурсы хранения, чтобы оптимизировать предоставление цифровых сервисов. «Чтобы в полной мере использовать ресурс пропускной способности сетей 4G и в дальнейшем 5G, нужно будет расширять функциональность сетей, в связи с чем понадобится больше возможностей управления пограничными средами, — отмечает аналитик. — Предсказывать трудно, но скорее всего, темпы развития микромодульных ЦОДов в дальнейшем сильно ускорятся».