Сегодня мы решили поговорить об инструментах, которые используют ИТ-компании и для автоматизации работы с сетями и инженерными системами.
/ Flickr / / CC BY-SA
Реализовать программно-определяемые сети
Ожидается, что с запуском 5G-сетей IoT-устройства получат по-настоящему массовое распространение — по оценкам, их количество превысит 50 млрд уже к 2022 году.
Эксперты отмечают, что существующая инфраструктура не справится с возросшей нагрузкой. По Cisco, через два года трафик, проходящий через ЦОД, достигнет 20,6 зеттабайт.
По этой причине ИТ-компании тратят миллиарды на развитие сетевой инфраструктуры. Например, Google прокладкой новых подводных кабелей в Азии и Европе, чтобы сократить задержки при передаче данных в удаленных от дата-центров точках. Также ИТ-гиганты занимаются строительством гипермасштабируемых ЦОД — на их создание AWS, Microsoft и Google в сумме более 100 млрд долларов.
Очевидно, что в подобных (и более простых) системах невозможно следить за корректной работой всех коммутаторов, серверов и кабелей вручную. Здесь на помощь приходят программно-определяемые сети (SDN) и специальные протоколы (например, ).
В Statista , что к 2021 году объем трафика, проходящего через SDN-системы дата-центров, вырастет более чем в два раза: с 3,1 зеттабайт до 7,4 зеттабайт. Например, Fujitsu SDN-технологию в сотне своих ЦОД, расположенных в разных уголках планеты. программно-определяемые сети и один из локальных облачных провайдеров в США.
Эксперты из IDC ожидают, что рынок SDN продолжит развиваться. К 2021 году его 13 млрд долларов, учитывая, что в 2017 его оценивали в 6 млрд.
Перейти на виртуальные машины
Популярность виртуализации в последние годы связывают с развитием большого количества инструментов, автоматизирующих управление ВМ и повышающих их доступность.
Инструменты автоматизации своим клиентам предоставляют и IaaS-провайдеры. Например, мы в 1cloud программный интерфейс, который позволяет за пару минут поднять новую виртуальную машину. Также есть возможность управлять . Например, можно настроить выключение виртуальных машин по заданному расписанию, чтобы не оплачивать их «холостую» работу. API также можно использовать для изменения числа ядер и объема оперативной памяти.
/ / PD
Системы управления решениями виртуализации развивают в сторону использования технологий машинного обучения, которые автоматически распределяют нагрузку между ВМ. Например, такой функциональностью для виртуальных сред VMware NSX. Оно уже помогает IaaS-провайдерам распределять нагрузку в мультиоблачных и гибридных средах.
Внедрить DCIM-системы
DCIM-решения (Data Center Infrastructure Management) — это программное обеспечение, которое следит за работой инженерных систем дата-центра: энергопотреблением серверов, хранилищ, маршрутизаторов, распределителей питания, уровнем влажности и др. Такие системы есть в дата-центрах Dataspace и Xelent, где 1cloud размещает свое оборудование.
В первом случае DCIM-система электро- и водоснабжением, кондиционированием серверных и видеонаблюдением по всему зданию. Во втором — автоматически выходное напряжение в электросети, защищая серверы и устраняя микрообрывы.
/ на Хабре
В эту область также добрались системы искусственного интеллекта. Умные алгоритмы предсказывают поломки серверов, анализируя их «поведение». Например, компания Litbit над технологией Dac. Система следит за состоянием железа с помощью датчиков, установленных в машинном зале. Они анализируют ультразвуковые частоты и вибрации пола.
На основании этих данных Dac выявляет аномалии и определяет, все ли оборудование работает правильно. Если есть неполадки, система оповещает операторов ЦОД или самостоятельно отключает неисправные серверы.
Пока эти технологии распространены не очень широко, но в последнее время они значительно укрепили свои позиции. По , в 2022 году объем DCIM-рынка составит 8 млрд долларов, что в два раза превысит показатели 2017 года. В скором времени эти решения начнут появляться во всех крупных ЦОД.
Наши дополнительные ресурсы и источники:
Источник: habr.com