Гиперконвергентные системы

Современные приложения все активнее проникают в онлайн-экономику. Однако не совсем ясно, носит ли их движение центростремительный или центробежный характер – другими словами, тяготеют ли они к центру облака или к границам сети.

Приложения – в форме программного обеспечения, сервисов, рабочей нагрузки и бизнес-логики – движутся в целом в том же направлении, что и данные, которые они генерируют и используют. Кто-то считает, что в массе своей они перемещаются в центр облака, привлекаемые растущим объемом озер данных, а кто-то видит их рассеивание в виде мельчайших микросервисов по границам вслед за мобильными и встроенными устройствами, а также устройствами Интернета вещей.

Реально ли притяжение данных?

Мы живем в мире, где облако все сильнее смещается на периферию, но стрелка весов в любой момент может качнуться и в другом направлении. Для объяснения тех или иных тенденций развертывания приложений обозреватели любят обращаться к новому понятию «притяжения данных».

Предполагаемое гравитационное притяжение данных, по их мнению, основано на следующих принципах.

Производительность. По мере приближения приложений к данным задержки снижаются, а пропускная способность при выполнении функций, связанных с обработкой данных, увеличивается.

Контроль. Приближение приложений к данным помогает обеспечить безопасность и добиться более полного и детального контроля над использованием и обработкой данных.

Стоимость. В случае приближения приложений к данным дополнительная выгода извлекается за счет повышения эффективности хостинга и управления связанной с данными рабочей нагрузкой приложений.

Масштабируемость. При приближении приложений к данным их ценность возрастает вследствие упрощения доступа к большему объему и разнообразию данных в непосредственной близости от их местонахождения.

Функционал. Приближение приложений к данным дает возможность воспользоваться преимуществами специального анализа данных, их интеграции, манипуляций с ними и другого функционала, поддерживаемого базовым источником или репозитарием.

Притяжение данных и гиперконвергентная инфраструктура

Если притяжение данных реально, оно несомненно должно оказывать влияние на архитектуру облака и сред граничных вычислений (edge computing). Но не вполне ясно, можно ли здесь говорить о чистом влиянии притяжения данных.

Некоторые считают, что аппаратным катализатором притяжения данных является гиперконвергентная инфраструктура. Согласно этому аргументу, гравитационное притяжение данных приводит к усилению связей между хранилищем данных и ресурсами обработки приложений – вычислительными, памяти, сетевыми и виртуализации – в новом поколении популярных аппаратных решений в облачных ЦОДах.

Но, называя гиперконвергентную инфраструктуру фактором притяжения данных к облаку, они игнорируют то, что соответствующие аппаратные средства зачастую развертываются как раз в периферийных средах, а не в стойках облачных ЦОДов. Ослабление притяжения у границ объясняется скорее потребностью в непрерывном улучшении восприятия пользователей – улучшении мобильных средств, интерактивного взаимодействия и взаимодействия в реальном времени, а также потоковых технологий – а не каким-то магическим притяжением данных, хранящихся в этих узлах.

Применительно к гиперконвергентной инфраструктуре аргумент притяжения данных легко может быть использован и в обратном направлении. Вычислительные мощности, являющиеся обязательным условием для выполнения любых приложений, имеют свойство притягивать к себе и другие ресурсы, включая данные. А поскольку эти ресурсы находятся в гиперконвергентном шасси вместе с центральными и прочими процессорами, улучшения в части производительности приложений, управления, стоимости, масштабируемости и функционала так же легко могут притягивать данные к границам сети, как и к облаку.

Притяжение данных и конфиденциальные вычисления

Не имея возможности изолировать и защитить конфиденциальные данные, многие организации предпочитают просто не выпускать их за пределы своих сетей. Притяжение данных легко можно сместить к краям сети, если защитить их с помощью стандартизированного в рамках всех платформ, приложений и инструментов подхода.

Ключевым условием реализации такой инициативы является обеспечение безопасности за периметром. Процедуры аутентификации, выдачи разрешений, обеспечения конфиденциальности и выполнения других функций управления должны следовать за данными, где бы те ни находились. Узлам обработки нужен постоянный доступ к средствам безопасности, позволяющим организовать управление ресурсами данных в моменты их использования, хранения и перемещения.

Другим важным элементом является оборудование, обеспечивающее конфиденциальность и безопасность данных за периметром с помощью доверенных сред исполнения, интегрированных во все узлы как в облаке, так и на границах сети. Преимущества стандартизированных аппаратных ускорителей при решении конфиденциальных задач очевидны. Они хорошо подходят для управления паролями и ключами на уровне устройств, реализации блокчейна и электронных кошельков, приложений искусственного интеллекта и машинного обучения, обмена сообщениями и построения других программ, имеющих дело с конфиденциальными данными. Но для того чтобы воспользоваться преимуществами таких средств защиты, необходимо внести существенные изменения в инструменты разработки приложений.

Эта новая парадигма отражает фундаментальный сдвиг в выполнении вычислений на аппаратном уровне. Она позволяет обрабатывать зашифрованные данные в памяти на заданном узле, не открывая их неавторизованным программам и другим локальным ресурсам. Опыт использования сред AMD Secure Encrypted Virtualization, Intel Software Guard Extensions, Red Hat Enarx и Google Asylo Project показывает, что конфиденциальные вычислительные технологии должны изолировать важные данные приложений при их размещении в памяти.

Если отраслевой стандарт – вычислительный фреймворк, обеспечивающий конфиденциальность на аппаратном уровне, будет поддержан рынком, причины, заставляющие предприятия держать конфиденциальные данные на своей территории, в значительной мере исчезнут. Созданный недавно организацией Linux Foundation консорциум Confidential Computing Consortium я считаю шагом в правильном направлении. Группа, в состав которой в качестве спонсоров и участников входят Alibaba, Arm, Baidu, Google, IBM, Intel, Microsoft и целый ряд других компаний, разрабатывает общую межотраслевую платформу с открытым кодом, позволяющую любому приложению обращаться к загружаемым в оперативную память и используемым на постоянной основе функциям безопасности, четкое выполнение которых обеспечивается на любом узле.

Данные в невесомости

Для реализации конфиденциальных вычислений в полном объеме стандартная отраслевая платформа должна быть интегрирована в более широкую инфраструктуру за пределами периметра. В идеальной среде элементы обеспечения безопасности данных и управления будут последовательно применяться везде, где находятся данные, от ядра облака до множества периферийных устройств. Эти элементы управления обеспечат эффективность и масштабируемость при любом сценарии, включая использование, хранение и перемещение данных.

Сместит ли идеальная конфиденциальная вычислительная инфраструктура «притяжение» данных от ядра к краям? Не обязательно. Универсальная, стандартная и неизменно высокопроизводительная инфраструктура, поддерживающая все узлы в распределенной структуре, не должна оказывать чистого эффекта на распространение данных и на приложения, подпитываемые этими данными.

На конференции Gartner Data Center, Infrastructure & Operations Management Events, которая пройдет 28-29 ноября в Лондоне и 5-8 декабря в Лас-Вегасе, аналитики обсудят тенденции развития ЦОД.

Появление новых технологических тенденций всегда сопровождается распространением определенных допущений и посулов, которые могут повлиять на поведение покупателей и привести к принятию неверных решений. На рынке гиперконвергентных интегрированных систем (Hyperconverged Integrated Systems, HCIS) компания Gartner выделяет семь наиболее общих деструктивных предположений такого рода.

«HCIS, включающие в себя программно-ориентированные архитектуры, в которых вычислительные и сетевые компоненты, а также компоненты хранения интегрированы на базе стандартного оборудования, обещают создание эффективных инфраструктурных решений, отличающихся простотой развертывания, управления и масштабирования, – заявил вице-президент Gartner Джордж Вайс. – Однако вокруг новых и развивающихся технологий зачастую возникает ненужная шумиха, поскольку вендоры всеми средствами пытаются увеличить свои продажи. Руководителям инфраструктурных и операционных групп, а также лицам, принимающим решения, следует внимательно изучить сформировавшиеся мифы, с тем чтобы впоследствии избежать разочарования».

Миф 1. Во всех реализациях HCIS фигурируют стандартные и открытые архитектуры

Спросите себя: что понимается под стандартной и открытой архитектурой? В программно-конфигурируемом мире HCIS уровни стандартизации и открытости все в большей степени зависят от базы программного кода. Важно понимать, кто контролирует код и кто отвечает за разработку, поддержку и производительность. Стандартов в области программно-конфигурируемых систем пока не существует, так что инструменты управления одного вендора могут оказаться неприменимыми к устройствам другого или к программно-конфигурируемой сети.

Миф 2. HCIS проваливают тесты на масштабируемость и устойчивость

Между реализациями HCIS есть существенные различия с точки зрения надежности, масштабируемости и безопасности. Сценарии нельзя рассматривать в отрыве от контекста. HCIS проектируются и лучше всего подходят для систем с высоким уровнем готовности и виртуальной нагрузки. Но даже и здесь есть широкий простор для различных вариаций: некоторые кластеры HCIS масштабируются только до восьми узлов, тогда как другие масштабируются до сотен и даже тысяч. «И здесь нужно проявлять осторожность, поскольку масштабируемость такого рода часто не подпадает под определение, которое Gartner дает легко управляемым программно-аппаратным комплексам», – указал Вайс.

Миф 3. Стоимость HCIS соответствует максимально экономичной модели развертывания

Инфраструктуру HCIS легко можно масштабировать итерационно путем добавления дополнительных узлов по мере необходимости. Однако в долгосрочной перспективе, в условиях регулярного роста спроса на дополнительные узлы, инвестиции в HCIS легко могут превысить те вложения, которые запрашивались изначально.

Миф 4. Важнейший сценарий использования HCIS связан с VDI

Инфраструктура виртуальных рабочих столов (Virtual Desktop Infrastructure, VDI) – самый известный сценарий использования HCIS. Но сегодня сильные стороны HCIS рассматриваются и при решении многих задач общего назначения, поскольку обеспечивают увеличение производительности, масштабируемость, защиту данных и простоту развертывания, а также расширение гибридной облачной экосистемы. В ближайшие три года ИТ-руководителям следует ориентироваться на дальнейшую их экспансию, что позволит добиться еще большей гибкости, будет способствовать использованию методик DevOps, внедрению контейнеризации и т. д.

Миф 5. HCIS подразумевают отход от традиционных массивов хранения

HCIS способны вытеснить небольшие и средние дисковые массивы общего назначения в средах с высоким уровнем виртуализации. Если же рассматривать крупные, критически важные приложения, от которых требуется предсказуемое поведение и определенный уровень надежности, то здесь HCIS гораздо менее эффективны. С учетом использования имеющихся мощностей и стоимостных факторов современные гибридные или твердотельные массивы, скорее всего, окажутся более экономичными в долгосрочной перспективе.

Миф 6. HCIS не обеспечивают интероперабельности

HCIS не позволяют добиться тесной интеграции с традиционными инфраструктурами. Отсюда «силосный» подход к их использованию, который примиряет инновации со сложившейся административной и технической поддержкой унаследованных операций. Тем не менее внедрение HCIS требует новых моделей командного взаимодействия и объединения усилий сотрудников, имеющих различные специализации. Концепция HCIS согласуется с планами ИТ-руководителей, которые хотят осуществить переход от моделей управления аппаратным стеком к упрощенному развертыванию виртуальных платформ.

Миф 7. Традиционные предпочтения при выборе вендоров останутся прежними

Руководители, опрошенные аналитиками Gartner, полагают, что их лояльность к традиционным поставщикам будет зависеть от того, выдержат ли последние проверку на соответствие нескольким критериям.

• В какой степени затрагивает вендора новая волна HCIS?
• Всерьез ли он намерен отказаться от обычных решений?
• Есть ли у него проработанный план инноваций?
• Способен ли он оставаться в авангарде в условиях растущей конкуренции, в том числе и с новыми игроками, и постоянно повышать эффективность и экономичность своих решений?

Несмотря на существование определенных рисков, возникающих при взаимодействии с вендорами, у которых еще нет наработанного послужного списка, низкие цены на компоненты и инфраструктуру делают их решения привлекательными для потребителей.

- Gartner Reveals Seven Myths for Hyperconverged Integrated Systems. Analysts to Discuss Data Center Trends at the Gartner Data Center, Infrastructure & Operations Management Events

Гиперконвергентные решения (представляющие собой, по сути, программно-конфигурируемые системы, тесно интегрированные с сетевыми и вычислительными ресурсами, а также ресурсами хранения) на сегодняшний день считаются последним писком моды. Но в ходе обсуждения тенденций, с которыми нам придется столкнуться в конце текущего десятилетия, выяснилось, что многие крупные компании не работают с ними. И на то есть причины. Опробовав продукты, предложенные несколькими поставщиками, корпоративные клиенты пришли к выводу, что им нужны более традиционные решения.

Концепция гиперконвергенции сулит так много преимуществ, что в погоне за ними зачастую забывают о недостатках, присущих этому подходу.

Преимущества

Очевидными преимуществами комплексной и отработанной системы являются короткие сроки ее внедрения и довольно высокая надежность. Каждый компонент подвергается множеству различных испытаний, которые должны подтвердить устойчивость его взаимодействия со всеми остальными компонентами, и, если все сделано правильно, вы получаете программно-аппаратное решение корпоративного класса. По сути, вам предлагается почти что ЦОД в коробке (к этому «почти» мы еще вернемся).

Если на установку и настройку компонентов, из которых состоит традиционное решение, уходят месяцы, то внедрение гиперконвергентной системы занимает всего несколько недель, а иногда и дней. Поскольку на организацию взаимодействия компонентов было потрачено очень много труда, а уникальные системы управления разрабатывались специально под конкретные решения, основные сложности, которыми обычно сопровождается процесс внедрения и управления ЦОД, исчезают сами собой. И это становится огромными преимуществом для тех, кто предлагает широкий набор относительно универсальных сервисов как своим собственным компаниям, так и другим организациям, выступая для них в роли поставщика услуг.

Во время бесед с поставщиками услуг, уже успевшими внедрить хорошие гиперконвергентные решения, порой складывается впечатление, что они превратились в религиозных фанатиков. И говорят они лишь о том, насколько гибкими и мощными являются полученные ими в результате системы.

А между тем к этим системам есть немало вопросов.

Недостатки гиперконвергентных решений

Главный недостаток связан с производительностью, и вот наглядный пример. Система Hadoop одной из компаний требовала минимальных задержек и очень высокой производительности, однако ни одно из протестированных гиперконвергентных решений не отвечало этим требованиям. В компании привыкли использовать самые современные технологии Intel, а когда попытались найти решение, построенное на их основе, то выяснилось, что его просто не существует. Дело в том, что создание гиперконвергентного решения требует масштабного тестирования интероперабельности, и завершается эта процедура обычно спустя много месяцев после появления очередного нового процессора или чипсета.

Осуществление быстрого развертывания становится возможным потому, что все тестирование выполняется заранее, до момента сертификации системы, но вы всегда можете купить самый современный сервер и протестировать его самостоятельно. А поскольку Intel проводит весьма впечатляющую работу по адаптации своих решений к особенностям Hadoop, вы при появлении новых продуктов получаете существенный рост производительности. Если же интероперабельность в ущерб производительности вам не нужна, а, напротив, требуется максимально высокая производительность, то гиперконвергентные решения, скорее всего, не для вас.

В идеале гиперконвергентные решения должны включать в себя все, что имеется в ЦОД. И когда такого не происходит, мы сталкиваемся с массой неудобств. Очень часто поставщики гиперконвергентных решений ограничиваются лишь обычными серверами и системами хранения, оставляя сетевые компоненты за кадром. А о телефонии вообще вспомнил лишь один поставщик, хотя мы все чаще обращаемся к решениям VoIP и во многих отраслях телефонные звонки требуют того же уровня мониторинга и контроля, что и цифровые формы коммуникаций.

Иногда появление брешей в системе безопасности начинается с телефонного звонка сотруднику, исходящего, по мнению этого сотрудника, от вызывающего доверие источника внутри компании. На самом же деле звонок поступает снаружи.

Поэтому гиперконвергентные решения должны включать телефонию хотя бы из соображений отчетности и безопасности, но это почти никогда не делается.

Что заставляет гиперконвергентные решения работать

Как и следовало ожидать, гиперконвергентные решения представляют собой неплохой вариант получить ЦОД в коробке и построить практически завершенный программно-аппаратный комплекс для обработки корпоративных данных. Однако их достоинства обусловлены проведением масштабного тестирования, которое замедляет вывод технологий на рынок. Тем же, кого это не устраивает, больше подойдет традиционное развертывание самых современных серверов, средств хранения и даже сетевых компонентов своими силами. Скорее всего, результаты в этом случае окажутся лучше.

В завершение хотелось бы отметить, что не все гиперконвергентные решения одинаковы. Начните с определения четких спецификаций, и вам будет проще найти поставщика, отличающегося от других в лучшую сторону.

– Rob Enderle.The pros and cons of hyper-converged solutions. CIO. Mar 18, 2016