Гипермасштабируемый центр обработки данных

Прочитано: 69 раз(а)


Гипермасштабные центры обработки данных могут содержать тысячи серверов и обрабатывать гораздо больше данных, чем предприятие. Однако их сложно построить и поддерживать.

Количество гипермасштабируемых центров обработки данных стремительно растет.

Гипермасштабируемый центр обработки данных — это почти то, на что это похоже: центр обработки данных, который может чрезмерно масштабироваться и быстро удовлетворять потребности нового масштабного роста.

Эти центры обработки данных рассчитаны на обработку большего объема данных, чем корпоративные центры обработки данных, и обладают множеством функций, которые делают их уникальными. Существуют также некоторые проблемы с их проектированием и обслуживанием по сравнению с корпоративными или небольшими центрами обработки данных, такие как расширенная автоматизация и большие требования к времени безотказной работы.

Гипермасштабируемый центр обработки данных

Что такое гипермасштабируемый центр обработки данных?

По своей природе центры обработки данных рассчитаны на масштабную работу и часто содержат десятки, если не сотни, физических серверов и виртуальных машин. Гипермасштабируемый центр обработки данных — это, по сути, следующий уровень — он может поддерживать тысячи серверов и миллионы виртуальных машин. В аналитическом отчете The Business Research Company прогнозируется, что мировой рынок гипермасштабируемых центров обработки данных вырастет с 35,72 млрд долларов в 2022 году до 76,73 млрд долларов в 2027 году при совокупном ежегодном темпе роста 16,5%.

Гипермасштабируемые вычисления используют упрощенный подход к сети, который объединяет уровни вычислений, хранения и виртуализации в единую вычислительную среду. Сетевые серверы инфраструктуры расположены горизонтально, чтобы максимально использовать аппаратное обеспечение, а балансировщик нагрузки отслеживает объем данных, которые необходимо обработать объекту.

Проще говоря, гипермасштабируемая архитектура ЦОД спроектирована так, чтобы быть исключительно экономичной и гибкой. Это дает возможность распределять вычислительную нагрузку по всей инфраструктуре и быстро добавлять или удалять серверы или другие ресурсы по мере необходимости для удовлетворения потребностей в емкости.

Ключевые особенности гипермасштабируемого центра обработки данных

Подход к гипермасштабируемой архитектуре может варьироваться от поставщика к поставщику, тем более что крупные игроки экспериментируют с тем, что работает лучше всего. Большинство гипермасштабируемых центров обработки данных имеют несколько общих черт, в том числе следующие:

  • Крупные локации сайта. Поскольку гипермасштабные центры обработки данных могут поддерживать тысячи серверов, они, как правило, намного больше, чем средний центр обработки данных. По данным IDC, площадь типичного объекта составляет не менее 10 000 квадратных футов, а некоторые из действительно огромных объектов достигают сотен тысяч или даже миллионов квадратных футов .
  • Серверные стойки высокой плотности. Увеличение площади — не единственный способ разместить больше серверов в гипермасштабируемом объекте. В большинстве также используются специализированные серверные стойки высокой плотности . Эти серверные стойки шире и могут вмещать больше компонентов, таких как блоки питания и жесткие диски, при этом инженерам достаточно места для их замены и настройки по мере необходимости. По данным IDC, большинство гиперскейлеров имеют не менее 5000 серверов.
  • Мощные энергетические ресурсы. С таким большим количеством оборудования гипермасштабные объекты нуждаются в огромном количестве энергии. Некоторые объекты потребляют целые гигаватт мощности, которых достаточно для питания небольшого города. Гиперскейлеры инвестируют в самые передовые источники питания и системы HVAC для более эффективного охлаждения. Гипермасштабные центры обработки данных также часто строятся в районах с дешевой электроэнергией, вдали от критически важных электросетей.
  • Дезагрегация и модульность. Возможность настройки и замены компонентов является ключом к гибкости гипермасштабируемых помещений и оборудования . Это требует приверженности к индивидуальной конфигурации, что является дорогостоящим, но результатом является значительно улучшенная модульность, которая упрощает настройку инфраструктуры и оборудования в короткие сроки.
  • Автоматизация. Учитывая масштабы этих центров обработки данных, ручной мониторинг просто невозможен. Многие гиперскейлеры в значительной степени полагаются на инструменты автоматизации для распределения ресурсов, оптимизации рабочих нагрузок, мониторинга и ремонта систем и многого другого.

Преимущества гипермасштабируемого центра обработки данных

Благодаря этим функциям они могут по-разному преобразовываться в практические преимущества по сравнению с традиционными центрами обработки данных:

  • Гибкость и масштабируемость. Самым большим преимуществом гиперскейлеров является возможность горизонтального масштабирования, а также вертикального масштабирования. Это обеспечивает лучшую сбалансированность рабочих нагрузок и превосходное выделение ресурсов. По мере увеличения или уменьшения спроса гипермасштабные центры обработки данных могут легко адаптироваться и соответствовать этому спросу , независимо от масштаба.
  • Сокращение времени простоя. Поскольку гиперскейлеры уделяют большое внимание автоматизации и большому количеству доступных ресурсов, время простоя сокращается. Среды настолько контролируются, что они могут автоматически восстанавливаться после различных проблем. Если возникнет внезапный всплеск спроса, гиперскейлер сможет удовлетворить эти потребности. Также существует множество резервов, чтобы поддерживать безотказную работу любой ценой.
  • Повышенная эффективность. От эксплуатации до охлаждения гипермасштабные центры обработки данных предназначены для работы с максимальной эффективностью. И, благодаря повышенной автоматизации , им может не требоваться столько персонала для управления.
  • Продвинутая технология. Мы надеемся, что по мере того, как более крупные организации будут развиваться и внедрять гипермасштабируемую архитектуру, технологии и передовой опыт будут распространяться и на более мелкие центры обработки данных. Это, в свою очередь, позволит всем центрам обработки данных лучше использовать свое физическое пространство, быстрее выделять ресурсы и сокращать энергопотребление.
  • Оплата по мере использования. Для гипермасштабируемых клиентов услуги могут быть более гибкими. Гипермасштабируемый центр обработки данных может поддерживать высокие уровни обслуживания и масштабироваться по мере увеличения спроса.

Проблемы гипермасштабируемых центров обработки данных

Многие функции гиперскейлеров также представляют собой самые большие проблемы гипермасштабирования, включая пространство, энергопотребление и передовые технологии.

Земельные и климатические ограничения

Во-первых, для гипермасштабных центров обработки данных требуется много земли в районе с дешевым, но надежным электричеством. Гипермасштабный центр обработки данных также не должен находиться в местах с суровой ненастной погодой , которая может привести к выходу из строя всего объекта , не говоря уже о необходимости многоуровневой безопасности для предотвращения кибератак и взломов, которые могут сделать то же самое.

Сложности в настройке

Настройка также является проблемой. Гипермасштабные вычислительные среды все еще находятся в зачаточном состоянии. Они требуют, чтобы почти каждый аспект был персонализирован и настроен, что требует значительного опыта. Организации, которые строят гипермасштабные центры обработки данных, также должны инвестировать в обширные исследования и разработки в дополнение к современному оборудованию и кабелям. Хотя в долгосрочной перспективе они могут устранить потребность в человеческом опыте, современные инструменты автоматизации могут быть дорогими и сложными в реализации.

Риск перестройки или недостройки

Центр обработки данных можно перестроить или недостроить . В первом случае организации могут иметь простаивающие ресурсы, недоиспользованные машины или даже оборудование, которое было новым в то время, но устарело к тому времени, когда оно используется. Недостройка может привести к перегрузке машин и крупномасштабным системным сбоям.

Примеры существующих гипермасштабируемых центров обработки данных

Почти половина мировых гипермасштабируемых центров обработки данных находится в США. Крупнейшие объекты принадлежат облачным провайдерам, включая Microsoft, Amazon, Google, IBM и Meta. По данным Synergy Research Group, в 2021 году насчитывалось не менее 700 гипермасштабируемых центров обработки данных.

Китайский рынок также быстро растет, и в настоящее время на нем расположены одни из крупнейших гипермасштабных центров обработки данных. Например, информационный центр Внутренней Монголии в Хух-Хото, Китай, занимает площадь 10,7 млн ​​квадратных футов и является одним из крупнейших центров обработки данных в мире. Есть также международный информационный центр Range в Ланфанге, Китай, площадью 6,6 миллиона квадратных футов.

Другие компании, которые имеют или планируют построить гипермасштабные объекты, включают Apple, Twitter, eBay, Tencent, Oracle и Alibaba. С ростом, который наблюдается на рынке, в ближайшие несколько лет может открыться больше таких объектов — потенциально сотни.

Будьте в курсе событий, чтобы подготовиться к гипермасштабированию

Существуют серьезные проблемы с поддержкой гипермасштабируемых вычислений в центрах обработки данных, а это означает, что только крупнейшие игроки в этой области, вероятно, смогут позволить себе, строить и обслуживать эти объекты. Тем не менее, администраторы центров обработки данных должны быть в курсе последних достижений и тенденций в области гипермасштабируемых вычислений по мере того, как технологии и передовой опыт постепенно распространяются.

Быстрый рост ускоряет будущее гипермасштабирования, и, не отставая от его быстрого развития, все центры обработки данных могут извлечь выгоду из пионеров, продвигающих эту область вперед.

Гипермасштабируемый центр обработки данных



Новости партнеров