Вычислительная инфраструктура ЦОД

Управление данными – это альфа и омега ИТ XXI века.

Данные — это ключ к будущему, так как основанные на данных знания меняют методы ведения бизнеса и ставят новые задачи во всех областях: от облака до ЦОД и граничной инфраструктуры. Возможно, самая большая проблема ЦОД будущего — это 50 миллиардов интеллектуальных устройств и генерируемые ими потоки данных на границе ИТ,- описывает ситуацию Михаил Орленко, директор департамента серверных и сетевых решений, Dell Technologies.

Следует подчеркнуть, что устойчивая облачность и Edge-инфраструктура нисколько не умаляют роль традиционного корпоративного центра обработки данных. Более того, его значение в условиях рабочих нагрузок, чрезвычайно чувствительных к задержкам в обработке и передаче, становится еще более существенным, в том числе, on-premises. Корпоративный ЦОД обретает гибридную форму, прозрачно интегрируясь с различными облаками, как публичными, так и частными. Данные перетекают между точками обработки, подчиняясь жестким требованиям бизнес-систем. Более того, стираются границы между «двумя мирами» ЦОД.

Стоит упомянуть о появлении новых классов многопроцессорных серверных систем. В качестве примера можно привести системы, работающие на передовых 64-ядерных процессорах AMD EPYC. Учитывая новые технологические особенности оборудования, возможно влияние на инженерные системы, в частности, системы охлаждения, обеспечения электропитанием (ИБП) и проч. Таким образом, влияние современной вычислительной инфраструктуры на другие подсистемы обеспечения работы ЦОД сложно переоценить,- говорит Дмитрий Чиндяскин, руководитель технической дирекции «АйТеко.

Но поистине революционные изменения происходят в индустрии вычислительного фундамента ЦОД: по сути, стираются границы между «железом» и софтом.

Программно-определяемое все

Принцип программной определяемости (Software Defined) подразумевает переход от жестко реализованной аппаратной архитектуры к программируемой, что дает сразу целый спектр позитивных следствий – принципиально новый уровень динамичности, гибкости и экономической эффективности соответствующих ИТ-проектов.

Группы из большого количества серверов универсальной Intel-архитектуры превратились в единый источник унифицированных вычислительных ресурсов, так что системным администраторам осталось просто следить, чтобы этих ресурсов было достаточно. Программно-определяемая СХД может эффективно и надежно работать с дисками различных поставщиков, и к тому же это могут быть диски недорого уровня. Практическая реализация данной идеи во всей полноте, правда, пока не достигнута, но направление движения очевидно. В программно-управляемых сетях передачи данных (Software Defined Network, SDN) управление передается в программируемую часть сети, а за диспетчеризацию трафика отвечают устройства, управляемые программой. В результате управление работой сети отделяется от рутинной работы по перекачиванию данных.

По данным Forrester, внедрение SDN позволяет существенно сокращать расходы на модернизацию инфраструктуры — на 68% снижаются затраты на обновление сети при внедрении стратегии ИБ с «нулевым уровнем доверия», на 37% - затраты на приобретение новых серверов и на 87% -трудозатраты на типовые задачи администрирования сетей.

Также SDN помогает унифицировать управление политиками сетевого доступа и безопасности при переходе к гибридной или мульти-облачной модели ИТ,- подчеркивает Андрей Косенко, старший консультант по бизнес-стратегии, VMware.

Идея унифицированного управления ИТ-ресурсами различных типов нашла отражение в обобщающей концепции Software-Defined Everything (SDE), то есть «программно-определяемое все». Главный смысл SDE заключается в возможности перенести основную часть управляющего интеллекта информационных систем в программную составляющую на базе массового недорогого аппаратного обеспечения. Помимо указанных выше программно-определяемых сущностей, появились, например, понятия, программно-определяемых рабочих мест (Software-Defined Workplace, SDW), программно-определяемой безопасности (Software-defined security, SDsec), которая базируется на виртуальных устройствах безопасности (Software-based Virtual Security Appliances) и, наконец, программно-определяемый ЦОД (Software Defined Data Center).

Термин SDDC был введен в употребление компанией VMware в 2012 году, в бытность его техническим директором. Тогда он подразумевал виртуализацию инфраструктуры ЦОД и применение определенных программных технологий для того, чтобы подняться на уровень выше конкретного аппаратного обеспечения и получить возможность автоматизации управления. За прошедшие годы концепция SDDC получила существенное развитие.

Наиболее значимой тенденцией в области эволюции центров обработки данных я вижу реализацию концепции программно-определяемого ЦОД, при котором все компоненты (вычисление, хранение данных, сеть и безопасность) реализованы программно,- рассказывает Андрей Косенко.- Эта концепция дает ощутимые преимущества — сокращение затрат на ресурсы, улучшенную масштабируемость, эффективное использование ресурсов инфраструктуры, ускорение вывода новых услуг на рынок, прозрачность действий в сети и улучшенную модель безопасности. И самое главное — автоматизацию и простую эксплуатацию. Кроме того, программно-определяемый ЦОД освобождает бизнес от зависимости от определенного типа оборудования и необходимости развивать и поддерживать навыки персонала в разрозненных областях.

Программно-определяемый ЦОД

Наблюдается явный тренд на переход от специализированных систем в области вычислений, хранения и передачи данных к программно-определяемым решениям, когда инфраструктура строится на базе обычных x86 серверах, с использованием обычных процессоров, памяти, жестких дисков/SSD и Ethernet-подключениях, а вся логика и управление реализуются на программном уровне,- говорит Олег Любимов, генеральный директор Selectel.

Изначально отказываться от специализированных систем в пользу программно-определяемых начали крупнейшие интернет-компании, такие как Google, Facebook и Amazon, но сейчас, подчеркивает эксперт, это становится де-факто стандартом для всех сервис-провайдеров и компаний, имеющих экспертизу в ИТ.

Например, компания HPE в своей концепции программно-определяемого ЦОДа использует понятие программно-определяемых средств (Software-defined facilities). «Изюминка» данного подхода заключается в том, что программно-определяемые средства рассматриваются с позиций конвергенции платформ управления средствами и ИТ-ресурсами. Яркое проявление этой конвергенции - решение DCIM для управления инженерной инфраструктурой ЦОДа интегрируется с решениями для управления ИТ, например, HPE OneView, что обеспечивает единую точку управления разнородными ресурсами и системами.

Программно-определяемый центр обработки данных в понимании HPE - это ЦОД, в котором инфраструктура виртуализирована с помощью абстракции программно-определяемых ресурсов, поддерживается единый пул этих ресурсов и средства автоматизации для предоставления инфраструктуры как услуги (IaaS). Программно-определяемая инфраструктура (SDI) дает возможность ИТ-администраторам легко развертывать и управлять физической инфраструктурой с использованием программно-определяемых шаблонов и API для определения и автоматизации настройки инфраструктуры и операций ее жизненного цикла.

На мой взгляд, программно-определяемая инфраструктура, мониторинг инфраструктуры и виртуализация будут обеспечивать максимальную эффективность и экономическую целесообразность развития ЦОДов в первой половине 20-х годов,- отмечает Станислав Мирин, руководитель направления ЦОД iKS-Consulting.

Андрей Косенко уверен, что будущее ЦОД за программно-определяемыми подходами, ведь каждым годом цифровая инфраструктура бизнеса усложняется — растет количество приложений, используемых ресурсов, повышаются требования к доступности и скорости предоставления сервисов, и при этом никуда не исчезает задача оптимизации расходов на ИТ и прозрачности всех процессов внутри инфраструктуры.

По мнению Павла Карнауха, руководителя технического департамента Dell Technologies в России, на рынок корпоративных ЦОД сейчас оказывают влияние два основных фактора: продолжающийся быстрый рост публичных облаков (точнее, предложения облачной инфраструктуры как услуги), и уже достаточно заметное использование новых технологий разработки и развертывания приложений, прежде всего контейнеризации. В целом, программно-определяемые ЦОД многие эксперты считают новым этапом развития виртуализации, контейнеров и облачных услуг.

На этом уровне, как отмечают аналитики Gartner в своем исследовании Gartner Magic Quadrant for Data Center and Cloud Networking 2020, опубликованном в июне, корпоративные ЦОДы сильно виртуализированы (обычно 80%), все больше контейнеризируются (от 10% и демонстрируют уверенную динамику), а самым важным бизнес-результатом является доступность из корпоративного ЦОД облачных сред, которая достигается автоматизировано при помощи централизованного управления.

Влияние облака

Аналитики Gartner в отчете «Magic Quadrant for Data Center and Cloud Networking 2020» отмечают, что запросы компаний на создание сетей центров обработки данных выросли за год примерно на 10%, и около 10% клиентов Gartner выразили желание вообще закрыть корпоративный Data-центр на собственной площадке в ближайшем будущем. Однако еще более значимым фактором влияния на настроения компаний Gartner считает тот факт, что и локальные, и коммерческие ЦОДы сегодня предоставляют развитую функциональность публичных облаков типа AWS и Microsoft Azure.

Решения такого рода доступны и российским компаниям, например, запуск публичного гибридного облака для корпоративных клиентов в рамках совместного проекта МТС и Microsoft. Идея услуг заключается в том, что корпоративные пользователи смогут создавать гибридные приложения, используя мощности, как локальных ЦОДов оператора, так и глобального облака Microsoft Azure. При этом российские заказчики смогут выбирать, где развернуть новые виртуальные машины и хранить данные: на своей площадке, в ЦОДе МТС на территории РФ или в глобальном облаке Microsoft.

Граница, отделяющая облачный мир xaaS (аренда каких-либо ресурсов) от мира собственных виртуализированных гиперконвергентных сред, начинает размываться. В 2025 г., прогнозируют эксперты, компании начнут гибко распределять ресурсы ИТ-инфраструктуры между локальными площадками территориально-распределенных офисов, централизованными ЦОДами, гибридными и публичными облаками. А проблема оптимального выбора между xaaS и виртуализацией локальной инфраструктуры будет одной из наиболее горячих в среднесрочной перспективе.

Владимир Леонов, технический директор АМТ-ГРУП, таким образом описывает сегодняшнюю ситуацию:

Гиперконвергентные решения уверенно развиваются, но классическая инфраструктура с выделенными SAN и проприетарными системами хранения данных продолжает оставаться наиболее предпочтительным решением для большинства корпоративных заказчиков. В то же время с развитием программно-определяемых решений к классической инфраструктуре применяют те же требования к гибкости и управляемости. Современные СХД имеют программные интерфейсы для интеграции в облачную инфраструктуру, и такая интеграция будет развиваться и дальше.

По образу и подобию облака

На сегодняшние представления о ЦОДе XXI века более всего повлиял опыт предоставления облачных услуг, в основе которых лежат технологии виртуализации.

Пользователи ожидают от корпоративных служб ИТ того же отсутствия ограничений и гибкости, которые они могут (или предполагают, что могут) получить у облачных провайдеров, но при этом не готовы жертвовать безопасностью, доступностью и привычным уровнем контроля,- отмечает Павел Карнаух.

• Разноплановая гибкость. По мнению Александра Сысоева, руководителя направления вычислительной инфраструктуры ИТ-компании КРОК, бизнесу нужны легко трансформируемые и вендоронезависимые системы.

Все больше клиентов отказываются от привязки к определенному производителю и принимают решение о внедрении, в первую очередь, ориентируясь на показатели надежности и отказоустойчивости, простоту эксплуатации, перспективы автоматизации процессов,- отмечает Александр Сысоев.

Эксперт отмечает также другой аспект гибкости ИТ-инфраструктуры ЦОД - постепенный отход от логики универсальных ЦОД.

Строить и потом ставить «как-то какое-то» железо невыгодно и нецелесообразно. Поэтому заказчики все чаще планируют заранее, какие системы и на каком оборудовании будут размещаться в Data-центре, и уже исходя из этого проектируют для него все системы жизнеобеспечения,- говорит Александр Сысоев.

Добиться более высокой мощности и гибкости ИТ-инфраструктуры сегодня помогает, например, применение систем искусственного интеллекта, считает Олег Котелюх, управляющий партнер компании «Инпро Технолоджис»:

Алгоритмы ИИ способны выполнять большое количество вычислений в кратчайшие сроки, а также балансировать рабочие нагрузки и контролировать состояние ИТ-оборудования в режиме реального времени.

Еще одно направление применения интеллектуальных систем – улучшение качество облачного сервиса без привлечения дополнительного персонала. Например, компания КРОК разрабатывает специальные системы в помощь службе эксплуатации, в частности, мониторинг загрузки виртуальных машин на основе нейросети.

• Экономичность. Технологии для передового ЦОД призваны так или иначе снизить себестоимость ИТ-услуг и сделать их более доступными для пользователей. Причем, это касается, как аппаратной, так и программной инфраструктуры. Павел Горюнов, технический директор сети дата-центров КРОК, приводит конкретные примеры:

У новых процессоров для ЦОД растет удельная вычислительная мощность в расчете на одно ядро. Гиперконвергентные инфраструктуры позволяют объединять в одной коробке сразу несколько типов систем и упросить управление всей средой. Снижению затрат на обслуживание также способствуют программно-определяемые решения.

Дедупликация, поддерживаемая на некотором оборудовании и в ПО, например, в системах резервного копирования, дает возможность уменьшить в разы объем хранимых копий, то есть фактически снизить отчисления провайдеру за услуги.

• Масштабирование. Александр Сысоев рассказывает, что «экологические основания» современных Data-центров предполагают повторное использование типовых вычислительных узлов, гиперконвергентой инфраструктуры и всего комплекса программно-определяемых решений.

Все это позволяет максимально оперативно масштабировать бизнес, реагируя на запросы клиентов и ситуацию на рынке,- отмечает эксперт.

По мнению Александра Сысоева, улучшить масштабирование ИТ-систем позволяет использование свободного ПО, например, для построения частных облачных инфраструктур и контейнерных решений. При этом сохраняется спрос на специализированные проприетарные программные продукты, скажем, лучшие практики в области построения виртуальных удаленных рабочих мест или систем резервного копирования.

Опыт облачных решений компания Dell Technologies использует в своей концепции ЦОДа будущего. В ее основе - граничные вычисления и мультиоблака.

Дело в том, что современный ЦОД больше не ограничен стенами одного или нескольких зданий с рядами стоек. Необходимость в обработке информации, возникающая на границе ИТ-инфраструктуры с одной стороны, перетягивает на себя вычислительные ресурсы из ядра ЦОД, делая это ядро не однородной, а распределенной средой. С другой стороны, многие ЦОДы современных организаций в определенной степени используют внешние ресурсы, предоставляемые облачными провайдерами,- поясняет Михаил Орленко.

Именно так в Dell Technologies выглядит ЦОД завтрашнего дня – от границ ИТ-инфраструктуры через распределенное ядро ЦОД к мульти-облакам. И для каждой части этого ЦОД компания разработала соответствующие решения: от IoT устройств на границе до мощных серверов и СХД в ЦОД, а также средства по интеграции с мультиоблаком.

Необходимый уровень эффективности, гибкости и надежности можно обеспечить только в том случае, когда все компоненты реализованы как ПО и тесно интегрированы между собой, уверен Андрей Косенко, при этом управление осуществляется в режиме «одного окна» и основано на применении политик.

При этом при реализации гибридных или мультиоблачных сценариев эти политики можно «растянуть» на все сегменты инфраструктуры ЦОД, как собственные, так и сторонние. Это также позволяет реализовать модель безопасности с нулевым уровнем доверия и сохранить единую операционную модель,- подчеркивает эксперт.

Переход в пространство ИТ-услуг

Главный результат влияния облака – смена точки зрения на ЦОД: переход от характеристик «железа» к показателям, характеризующим ИТ-услуги.

На первый план выходит уже не способность ИТ-служб обеспечить заданное количество операций ввода-вывода, объемов хранения, показателей надежности – это требования понятные и привычные, а готовность быстро развернуть необходимую платформу для оказания ИТ-услуг и эффективно ей управлять в интересах бизнес-пользователей,- говорит Павел Карнаух.

• «Инфраструктура как код». Эта концепция - «мягкий» способ обеспечить функционирование программно-определяемого ЦОДа. Фактически речь идет об обеспечении гибких возможностей облака в локальной инфраструктуре за счет широкой автоматизации операций. Тогда бизнес-приложения, управление инфраструктурой, инструменты для автоматизации и оркестровки услуг позволяют развертывать инфраструктуру и выделять ресурсы в реальном времени, а также поддерживать динамические рабочие задачи и оперативно реагировать меняющиеся потребности бизнес-задач. Очевидно, что подход «Инфраструктура как код» отлично соответствует идеям DevOps, самообслуживания ИТ и современным методам разработки на основе концепции Agile, включая low-code.
• Все как услуга. Консалтинговая компания Deloitte называет концепцию «Все как услуга» (Everything As A Service, EaaS) одним из наиболее мощных технологических трендов, которые определяют потребность в появлении гибких платформенных архитектур. Она подразумевает доступ к гибкому пулу ресурсов, который можно настроить и легко распределять в режиме реального времени. «Все как услуга» - это масштабируемая емкость по требованию с автоматизированной функциональность и простота управления плюс интерфейсы, которые позволяют легко интегрировать между собой поставщиков ИТ-сервисов и модели развертывания.

Дальнейшее развитие систем виртуализации и появление концепции «все как услуга» (EaaS) заставили операторов ЦОД по-новому взглянуть на понятие ресурсов, замечает Дмитрий Чиндяскин:

На текущий момент возможна виртуализация всех физических ресурсов ЦОД, будь то канал связи (QoS, управление пропускной способностью и пр.), сервер, СХД (полноценная виртуальная машина или пул ресурсов). А учитывая наличие графических интерфейсов управления кластерами виртуализации, значительно упрощается рутинная работа администратора по управлению ресурсами, их делегированию иным подразделениям, контролю их утилизации и планированию.

Правда, переход к EaaS – это длительный процесс. Мы находимся в самом его начале. Поэтому Дмитрий Чиндяскин предупреждает:

Далеко не всегда внедрение подхода EaaS является панацеей и правилом для создания правильного ЦОД. Правильность для каждого конкретного заказчика должна проистекать из полноценного аудита аппаратной, сетевой и программной инфраструктур, требований корпоративных регламентов использования программного обеспечения и информационной безопасности, а также бизнес-процессов компании.

Движение в сторону полномасштабного программно-определяемого ЦОД

Как справедливо указывают аналитики Frost&Sullivan в своем исследовании «Модернизация центра обработки данных без прерывания работы. Пять советов руководителям ИТ», большинство ИТ-руководителей не заинтересованы в внедрении технологий ради улучшения самих технологий. Они намерены избавляться от проверенных решений только в том случае, если появляется перспектива обновить существующую инфраструктуру с помощью более гибких и функционально развитыми версиями ПО. При этом масштаб модернизации может быть невелик.

Михаил Орленко рассказывает, что увеличение удельной вычислительной мощности на единицу оборудования (применительно к ЦОДу - сервер) приводит к тому, что все большее распространение получают системы с горизонтальной масштабируемостью. Преимущества таких систем очевидны: они проще в обслуживании, обладают более доступной стоимостью и с применением программно-определяемых технологий позволяют, начав с небольших размеров, вырастить свою ИТ-инфраструктуру до любых масштабов, и избежать при этом высоких расходов, как на начальном этапе, так и во время всего срока эксплуатации.

Таким образом, можно с уверенностью сказать, что виртуальный, конвергентный и программно-определяемый ЦОД – это сегодняшний день,- уверен Михаил Орленко.

При этом эволюционный переход к программно-определяемому ЦОДу – это всегда модернизация, направляемая, в первую очередь, потребностями бизнеса, подчеркивает Александр Сысоев:

ИТ-департаменты давно престали быть «обеспечивающими» единицами, стали полноценными партнерами, задача которых – участвовать в достижении целей бизнеса. Они вынуждены совершенствовать технологии, искать точки роста и оптимизации ИТ. Именно поэтому мы видим постепенный уход от Hi-end в пользу программно-определяемых решений, ведь это приводит к упрощению эксплуатации и унификации ИТ-инфраструктуры».

Подход к модернизации как комплексному управляемому процессу исповедует и компания VMware.

Работа по модернизации центра обработки данных требует четкой координации, включая вычисления, хранение, сеть, безопасность и управление облаком. Такой целостный подход снижает стоимость, сложность и риски запуска приложений и критически важных для бизнеса рабочих нагрузок как в собственном центре обработки данных, так и публичных облаках при реализации гибридных или мульти облачных сценариев,- отмечает Андрей Косенко.

Для этих целей компания предлагает специальную платформу VMware Cloud Foundation — проверенное интегрированное решение. На его базе можно реализовать концепцию программно-определяемого ЦОД, включая виртуализацию серверов (vSphere), хранилища данных (vSAN), сетей (NSX), обеспечение безопасности и отказоустойчивости центра обработки данных.

Постепенный переход к SDDC поддерживает и HPE, предлагая специальную компонуемую архитектуру (composible). Главная идея – создание ЦОД на основе компонент: платформа предоставляет программное обеспечение для объединения ИТ-ресурсов, их компоновки и перекомпоновки в соответствии с потребностями отдельных рабочих нагрузок или приложений. Логика изменений также является программно-определяемой. Поскольку реализуется принцип «Инфраструктура ка код», появляется возможность быстро оптимизировать ресурсы для их плавного масштабирования по мере необходимости в автоматизированном режиме.

Таким образом, мы видим, что идея программно-определяемого ЦОД прошла стадию концептуальных проработок и превращается в конкретные наборы архитектур и технических решений.

Запускаются проекты, которые реализуют функционал виртуализации технологического стека. Естественным путем приходит понимание, что в рамках этой модели гиперконвергентная инфраструктура имеет множество преимуществ. Затем становится понятным, что добавление нескольких программных компонент позволяет реализовать «облачную» модель управления и предоставления услуг. Ну, и вишенка на торте – бесшовная интеграция средств развертывания облачных приложений»,- резюмирует Павел Карнаух, имея в виду, в первую очередь, решения VMware и Dell EMC (в составе Dell Technologies).

Андрей Косенко подтверждает:

Программно-определяемые сети уже стали реальностью в большинстве ЦОД по всему миру. Например, решения программно-определяемых сетей VMware сегодня развернуты у более чем 13000 заказчиков. Количество филиалов и удаленных офисов, подключенных к сети с помощью решения VMware SD-WAN by VeloCloud превысило 150 тысяч по всему миру».

Эксперты IDC прогнозируют, что уже в будущем году более 50% ИТ-инфраструктуры в большинстве Data-центров будет основано на программно-конфигурированных моделях ядра и периферии сети.

Наивысшая точка развития программно-определяемых технологий для центров обработки данных пока еще не достигнута. Но уже сегодня мы видим развитие программно-определяемых Data-центров – новую веху в развитии современных ЦОД, когда отдельные программно-определяемые элементы инфраструктуры объединяются в единую концепцию SDDC. Этому способствуют стремительно растущие потребности заказчиков в получении цифровых услуг,- резюмирует Алексей Малышев, основатель и генеральный директор «СОНЕТ»

Обработка Больших данных в ЦОДе

Спектр потребностей в высокопроизводительной обработке данных в составе ЦОД постоянно расширяется: к традиционным расчетным задачам для нефтегаза, CAE-систем поддержки инженерного моделирования для цифрового производства добавляются «прожорливые» алгоритмы ИИ и Deep Learning. А впереди уже маячат задачи Интернета вещей, обслуживания «умных» домов и обеспечения движения автономных автомобилей.

Соответственно, вычислительная инфраструктура ЦОД в последнее время переживает этап бурного развития, говорит Михаил Орленко:

Стремительно растет количество ядер в ЦПУ, объем оперативной памяти, скорости интерфейсов ввода-вывода. Появляются совершенно новые типы накопителей с рекордной емкостью и скоростью доступа к данным, новые ускорители вычислений и специализированные высокоскоростные со-процессоры для сложных вычислительных задач из класса аналитики данных (AI, ML, DL).

Как отмечали эксперты Uptime Institute, прошлый год стад знаковым: скепсис в отношении пользы для бизнеса больших данных и их аналитической обработки с помощью интеллектуальных алгоритмов сменяется их осознанием их очевидной полезности для моделирования процессов в ЦОДах, например, для оптимизации загрузки ресурсов, повышения эффективности обслуживания, прогнозирования отказов и сокращения сроков реагирования на них.

Большие объемы данных, которые необходимо не только хранить, но и быстро обрабатывать, - это наша реальность. И чем дальше, тем требовательнее будут пользователи ЦОД к скорости обработки информации,- отмечает Александр Сысоев,- В этих условиях бизнес просто вынужден применять новые решения. В зависимости от задач и типов обрабатываемых данных уже повсеместно используется широкий спектр решений: от In-memory Data Base для обработки данных в режиме реального времени и до высокоплотных высокопроизводительных компьютерных систем («суперкомпьютеров»). Мы отмечаем устойчивый спрос на них от разных компаний от финансового до медицинского секторов.

Спрос растет, но давно установившиеся правила не меняются - высоконагруженные вычисления в России принято производить на собственной площадке.

Это, по сути, частные облака, развернутые на территории заказчика, поясняет Юрий Новиков.

Несмотря на то, что актуальная глобальная тенденция – осуществлять их в глобальных облаках, в России такой тренд пока не проявился. Правда, есть предпосылки к тому, что в ближайшем будущем он все-таки появится: по экономическим соображениям выгоднее арендовать инфраструктуру глобального провайдера под конкретный проект с оплатой по часам или дням, чем самостоятельно строить и поддерживать свою инфраструктуру постоянно.

Тем более, в нынешней экономической ситуации мало кто решится вкладывать средства в создание высокопроизводительных кластеров на собственной площадке,- добавляет Юрий Новиков.

Однако поддержка высокопроизводительных вычислений накладывает на структуру ЦОД дополнительные требования и ограничения.

Высокая плотность вычислительных ресурсов, типичная для HPC, требует наличия коммуникаций, способных пересылать большие объем данных с минимальной задержкой, и специальных решений по отводу тепла,- перечисляет новые требования к ЦОДу Владимир Леонов.

Не менее сложная ситуация складывается с аппаратной поддержкой высокопроизводительных систем. Алгоритмам и идеям искусственного интеллекта почти полвека, но вычислительные мощности доросли до исполнения этих алгоритмов всего несколько лет назад.

Если заглянуть дальше в будущее, то можно увидеть, что будущие приложения моделирования и симуляции будут сочетать технологии искусственного интеллекта и аналитики больших данных – происходит конвергенция этих рабочих нагрузок. И все это должно работать одновременно на одной вычислительной системе!- размышляет Вячеслав Елагин, специалист по продажам высокопроизводительных вычислительных систем и систем искусственного интеллекта Hewlett Packard Enterprise в России.

Для производителей аппаратных платформ это настоящий вызов, поскольку у этих типов приложений - разная доставка, и, кроме того, существенно различается аппаратная начинка, требующаяся для каждой из этих рабочих нагрузок.

Алгоритмы машинного обучения, тренировки нейронных сетей не столь сложны и наукоемки, по сравнению с теми, что применяются сегодня для математического моделирования. Однако объем машинных вычислений, которые нужно проделать для тренировки, например, модели машинного зрения – огромен. Этот объем для сложных моделей пока невозможно переварить на месте, поэтому сегодня модели тренируются в подавляющем большинстве внутри ЦОДа.

До недавнего времени ПО для обучения Deep Learning и получения результата на модели (инференса) использовало одни и те же стандартные микросхемы: центральные процессоры (CPU), графические процессоры (GPU), программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) и интегральные микросхемы специального назначения (ASIC), которые применялись в определенном сочетании в зависимости от конкретной ситуации. Все эти микросхемы имеют большой размер, высокую цену и объемы энергопотребления, выделяют много тепла. Соответственно, аппаратные средства для систем ИИ, построенные на базе таких процессоров, размещаются в ЦОДе.

На самом деле, рассказывает Вячеслав Елагин, обучение модели – это, действительно, типичная «ЦОДовская» задача, а инференс (получение предсказания от обученной модели) - существенно менее требовательная, которая может выполняться в непосредственной близости от места формирования данных, на границе сети.

Поскольку конвергентные рабочие нагрузки становятся все более общими, наши заказчики требуют предоставить им такую универсальную аппаратную платформу, которая была бы производительна, как суперкомпьютер, и при этом работала бы, как облако, - говорит Вячеслав Елагин.

По его словам, HPE в этой части рассчитывает на анонсированные летом продукты, использующие технологии Cray:

В рамках цифровой трансформации мы собираемся привнести эти могучие технологии обработки конвергентных рабочих нагрузок в как можно большее количество корпоративных ЦОДов по всему миру.

Специальное умное «железо»

Михаил Орленко полагает, что развитие аппаратного обеспечения для высокопроизводительных вычислений идет по пути гибридизации, сочетания процессоров общего назначения и специализированных ускорителей. Еще недавно в основе процессорных вычислительных ресурсов лежали архитектуры RISC или x86, в последнее десятилетие для решения задач AI/ML мы перешли на GPU и FPGA, а в последние несколько лет все большую популярность набирают тензорные (TPU) и нейронные процессоры (NPU), рассуждает он.

Но уже набирает силу следующая волна революции - ИИ-чипы станут перемещаться от ядра сети, ЦОД, к ее границе – периферии. По сравнению с традиционными архитектурами ЦП микросхемы ИИ помогут на несколько порядков быстрее выполнять параллельные вычисления и быстрее обрабатывать задания, связанные с искусственным интеллектом,- прогнозирует Михаил Орленко.

В отличие от сегодняшних GPU и FPGA, эти микросхемы будут ориентированы на работу специализированных приложений, например, компьютерного зрения, распознавания речи, робототехники, беспилотного транспорта и, соответственно, будут оптимизированы для инференса, обработки естественного языка, выполнения заданий ML и DL.

Революция уже идет: в «Делойт» ожидают, что объем рынка ИИ-процессоров (для локальных устройств и ЦОД) вырастет с 6 млрд. долл. в 2018 году до более, чем 90 млрд. долл. в 2025 году, а среднегодовой темп роста составит 45%.

Причем, объем сегмента ИИ-процессоров для потребительских устройств (смартфоны премиальных линеек, планшеты, умные колонки и т.д.) сегодня намного больше сегмента для корпоративных устройств, но расти он будет медленнее: в период с 2020 по 2024 год ожидается увеличение в среднем на 18% в год. А вот рынок ИИ-процессоров для корпоративных устройств (роботы, видеокамеры, датчики и т.п.) значительно моложе (первый такой процессор поступил в продажу в 2017 году), однако растет он гораздо быстрее: в период 2020-2024 гг. ожидается среднегодовой рост на уровне 50%.

Таким образом, «мягкий» ЦОД, полностью программно-определяемый по всему множеству своих признаков, будет базироваться на все более сложном, производительном и умном «железе».

Читайте также

• Тенденции развития ЦОД
• Инфраструктура хранения данных
• Сетевая инфраструктура ЦОД
• Инженерная инфраструктура ЦОД
• Информационная безопасность ЦОД
• Надежность ЦОД
• Система управления ЦОД