22 ноября 2021 г.
ИТ-инфраструктура играет все более значимую роль в деятельности предприятий. Для успешной конкуренции, повышения качества обслуживания клиентов, ускорения вывода на рынок новых продуктов и услуг, а также для расширения деятельности, повышения эффективности, гибкости и прибыльности бизнеса компании используют возможности цифровизации.
В наши дни, в эпоху бизнеса, основанного на данных, на передний план выходит облачная инфраструктура. Облачные технологии — не просто удаленный способ хранения и обработки данных. Использование облачных сервисов — это избавление от значительной части собственной ИТ-инфраструктуры, сокращение затрат на ее администрирование и обслуживание своей инфраструктуры, гибкость и способность справляться с пиковыми нагрузками.
Сегодня облачные решения предлагают большое количество компаний, считается, что за этими технологиями будущее. Для удовлетворения потребностей организаций в технологиях и услугах используются несколько моделей облачных вычислений, включая публичные, частные и гибридные облачные архитектуры.
Публичные облака предлагают широкий выбор решений и вычислительных ресурсов, обладают гибкостью и масштабируемостью, предоставляют возможности динамического выделения и освобождения ресурсов, а заказчикам не нужно обладать глубокой компетенцией в области выделения ресурсов, управления физической инфраструктурой вычислений и хранения данных. Частные облака позволяют разворачивать выделенную, безопасную инфраструктуру, которую можно гибко адаптировать к уникальным требованиям, представляют высокую степень контроля над ресурсами и широкие возможности администрирования. Для многих предприятий частное облако является критически важным элементом общей инфраструктуры хранения данных.
В числе преимуществ корпоративного частного облака:
- Предсказуемость. Гарантированные и оптимизированные параметры SLA, включая низкую задержку и высокую доступность. Затраты на инфраструктуру также предсказуемые и управляемые, их можно гибко адаптировать в зависимости от структуры операционных расходов (OpEx) и капитальных затрат (CapEx).
- Гибкость. Ресурсы и функциональные возможности можно настраивать в соответствии с конкретными потребностями бизнеса. В случае распределенных и периферийных ЦОД вычислительные ресурсы можно размещать ближе к источникам данных, что уменьшает задержку и снижает расходы на сетевой трафик.
- Контроль и безопасность. Ресурсы не передаются другим лицам, обеспечивается высокая степень контроля, конфиденциальности данных, безопасности приложений. Можно полностью соответствовать нормативным требованиям.
- Управление рисками. Миграцию подходящих для облака рабочих нагрузок можно осуществлять поэтапно, управляя рисками и обеспечивая непрерывность бизнеса. Ресурсы частного облака также могут включать инфраструктуру защиты данных с использованием неизменяемых моментальных снимков для быстрого восстановления в случае атак программ-вымогателей.
Для реализации этих ключевых атрибутов и преимущества корпоративного частного облака критически важен правильный выбор инфраструктуры хранения. От систем хранения зависит производительность, доступность, экономика и безопасность частного облака.
СХД для частного облака
Новые системы хранения и программное обеспечение помогают организациям достигать требуемой производительности. Они сочетают высокую доступность и производительность при относительно низкой совокупной стоимости владения. Поддержка протоколов FC/iSCSI SAN, NAS предоставляет возможность интеграции с интерфейсами платформ виртуализации, баз данных, приложений, систем резервного копирования.
Передовые системы хранения корпоративного класса включают в себя не только развитые встроенные инструменты администрирования, но и предлагают возможности автоматизации. Развитые инструменты управления и мониторинга с функциями аналитики могут выводить отчеты и прогнозировать влияние изменений инфраструктуры на производительность, упрощают сложные операции, помогают оптимизировать размещение рабочих нагрузок, улучшить использование емкости и определить потенциальные узкие места в производительности.
Но СХД для частного облака — это не только обновленные модели СХД с усовершенствованными аппаратными платформами и функциональными возможностями и программно-определяемые системы хранения (SDS), но и «облачные» хранилища, которые позволяют повысить рентабельность инвестиций за счет снижения затрат на инфраструктуру при увеличении уровня доступности и производительности.
Высокопроизводительные СХД подходят для инфраструктуры, предоставляющей ресурсы под такие нагрузки как СУБД, ERP, CRM. А масштабируемые облачные хранилища большой емкости позволяют анализировать большие массивы данных.
Облака и большие данные
Поиск корреляций, закономерностей и зависимостей в больших данных позволяет получать ценную для бизнеса информацию, помогает принимать обоснованные решения, с высокой точностью строить прогнозы. Аналитика больших данных часто применяется в банковском и телекоммуникационном бизнесе, в ритейле, в нефтегазовой сфере и госсекторе, в сфере транспорта и логистики.
Облачные хранилища хорошо соответствуют требованиям обработки больших данных. Облака легко масштабируются, дают возможность перераспределять нагрузку между узлами. Облачная модель подходит для быстрого анализа больших объемов неструктурированных данных, однако требует адаптации архитектуры для повышения пропускной способности, производительности и гибкости облачных сервисов.
Облачные вычисления и аналитика больших данных быстро развиваются, для раскрытия потенциала этих технологий потребуется еще немало усилий, нужно достичь более высокой эффективности и доступности, гибкости, масштабируемости, удобства использования и безопасности при требуемом качестве сервиса. Пользователям, разработчикам, инженерам и бизнес-аналитикам необходимы более простые инструменты анализа данных, управления процессами и выполнения запросов.
Для работы с большими объемами структурированных и неструктурированных данных нужны разные подходы: можно наращивать имеющиеся мощности и емкости или распределять нагрузку между системами (вертикальное и горизонтальное масштабирование). Последний метод позволяет создать распределенную сеть хранения с высокой производительностью, однако требует серьезных инвестиций.
Автоматизация и искусственный интеллект
Автоматизация ИТ-инфраструктуры имеет целью повышение эффективности, снижение затрат на администрирование и исключение ошибок. Автоматизация хранения данных, в том числе на основе искусственного интеллекта, становится типовым подходом.
Аналитика с использованием ИИ и машинного обучения позволяет прогнозировать использование емкости хранилища, помечать неактивные или редко используемые данные для их перемещения на нижние уровни хранения, выявлять потенциальные риски несоблюдения нормативных требований. Как ожидается сегмент продуктов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, предназначенных для управления большими объемами данных и их анализа, будет быстро расти. Они станут более распространенными, особенно с учетом того, что сложность данных и ИТ продолжают увеличиваться.
Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут использоваться для автоматизации развертывания СХД, для оптимизации хранилища, особенно когда речь идет о многоуровневом размещении данных. Например, система может использовать встроенные механизмы машинного обучения для автоматического размещения данных на носителях соответствующего типа на основе профиля ввода-вывода. Цель — получить максимальную производительность при минимальных затратах.
В СХД также находят применение алгоритмы машинного обучения, которые по истории запросов ввода-вывода способны прогнозировать будущие запросы. Это позволяет обслуживать большинство запросов за счет кэширования данных в ОЗУ, флэш-памяти или SCM. Благодаря этому задержки сокращаются на
Такие системы хранения позволяют получить безопасную, масштабируемую и эффективную инфраструктуру для критически важных бизнес-приложений и задач разработки/тестирования. С их помощью ИТ-подразделения и облачные провайдеры могут гарантировать целевые уровни обслуживания, снизив при этом стоимость и сложность операций с петабайтами данных. Самовосстанавливающаяся архитектура с предиктивным анализом отказов способна обеспечить недостижимый ранее уровень доступности.
Миграция в облако
Сценарии использования облаков становятся все сложнее, компании все чаще переносят в них критичные системы и сервисы. Облака используются сегодня все большим числом предприятий. Выступая в качестве ИТ-инфраструктуры, стимулирующей цифровую трансформацию, мировой рынок облачных сервисов способствует появлению новых бизнес-моделей.
Для многих организаций, еще не использующих возможности облачных технологий, важнейшим вопросом становится «миграция в облака» — подготовка к переносу ИТ-инфраструктуры компании в виртуальное пространство с целью повышения качества сервисов и снижения затрат на эксплуатацию. О переходе на облачную модель все чаще задумываются не только предприятия малого и среднего бизнеса, но и представители традиционно консервативных отраслей, к числу которых относятся финансовые и государственные организации. Частные облака позволяют обеспечить высокий уровень безопасности данных.
Предприятия перемещают рабочие нагрузки в облако по разным причинам, будь то миграция унаследованных рабочих нагрузок или создание и запуск приложений с высокой производительностью в более гибкой среде. Работа традиционных и изначально облачных рабочих приложений в облаке требует стабильно высокой производительности и надежности. Миграция включает разработку плана, развертывание инфраструктуры в облаке, перенос данных, тестирование инфраструктуры и запуск сервисов. План миграции будет содержать информацию о переносимых в облако сервисах на всех этапах с возможностью проверки каждого этапа.
Нужно определиться с основными требованиями к системе хранения, такими как надежность, функциональность, эксплуатационные характеристики, капитальные/эксплуатационные затраты. Если для нагруженных систем предпочтительнее будет задействовать флэш-массив (AFA), то для почтовых сервисов или систем резервного копирования подойдет гибридное решение или СХД на традиционных дисках (HDD). Четкое понимание назначения системы поможет определиться с ее функциональностью. Нередко она избыточна: часть функций не задействована или используется не по назначению, при этом увеличивая конечную стоимость решения.
Некоторый функционал, такой как сжатие данных и дедупликация, могут влиять на производительность или пропускную способность. Поэтому следует исходить из минимально необходимой функциональности. Нужно понять, из чего состоит стоимость эксплуатации решения, как лицензируется расширение, во что выливается замена диска или контроллера, каков запас времени на устранение той или иной аварийной ситуации. Все это поможет выбрать нужную СХД и оптимизировать затраты.
Системы хранения, используемые в облаках, должны позволить получить безопасную, масштабируемую и эффективную инфраструктуру для критически важных бизнес-приложений, задач разработки и тестирования. С их помощью ИТ-подразделения и облачные провайдеры могут гарантировать целевые уровни обслуживания, снизив при этом стоимость и сложность операций с данными.
Источник: Кирилл Сорокин, главный архитектор Infinidat в России и СНГ
