Pasiuna
Ang sistema sa impormasyon gikan sa punto sa panglantaw sa tiggamit maayo nga gihubit sa GOST RV 51987 - "usa ka automated nga sistema, nga ang resulta mao ang pagpresentar sa impormasyon sa output alang sa sunod nga paggamit." Kung atong tagdon ang internal nga istruktura, nan sa esensya ang bisan unsang IS usa ka sistema sa mga interconnected algorithm nga gipatuman sa code. Sa halapad nga kahulugan sa Turing-Church thesis, usa ka algorithm (o IS) ang mousab sa usa ka set sa input data ngadto sa usa ka set sa output data.
Ang usa mahimong makaingon nga ang pagbag-o sa data sa input mao ang kahulugan sa paglungtad sa usa ka sistema sa kasayuran. Sumala niini, ang bili sa IS ug ang tibuok IS complex gitino pinaagi sa bili sa input ug output data.
Pinasukad niini, ang disenyo kinahanglan magsugod ug mahimong data-driven, ipahiangay ang arkitektura ug mga pamaagi sa istruktura ug kamahinungdanon sa datos.
Gitipigan nga datos
Usa ka yawe nga yugto sa pagpangandam alang sa disenyo mao ang pagkuha sa mga kinaiya sa tanan nga mga set sa datos nga giplano alang sa pagproseso ug pagtipig. Kini nga mga kinaiya naglakip sa:
- Dami sa datos;
- Impormasyon bahin sa siklo sa kinabuhi sa datos (pagtubo sa bag-ong datos, gitas-on sa kinabuhi, pagproseso sa karaan nga datos);
- Klasipikasyon sa datos gikan sa punto sa panglantaw epekto sa kinauyokan nga negosyo sa kompanya (ang triad sa kompidensyal, integridad, pagkaanaa) uban sa pinansyal nga mga timailhan (pananglitan, ang gasto sa pagkawala sa datos sa katapusang oras);
- Geograpiya sa pagproseso sa datos (pisikal nga lokasyon sa mga sistema sa pagproseso);
— Mga kinahanglanon sa regulasyon alang sa matag klase sa datos (pananglitan, Federal Law-152, PCI DSS).
Sistema sa Impormasyon
Ang datos dili lamang gitipigan, apan giproseso usab (giusab) sa mga sistema sa impormasyon. Ang sunod nga lakang pagkahuman makuha ang mga kinaiya sa datos mao ang labing kompleto nga imbentaryo sa mga sistema sa kasayuran, ang ilang mga bahin sa arkitektura, interdependencies ug mga kinahanglanon sa imprastraktura sa naandan nga mga yunit alang sa upat nga mga tipo sa mga kapanguhaan:
— Gahum sa pag-compute sa processor;
- Gidaghanon sa RAM;
- Mga kinahanglanon alang sa gidaghanon ug pasundayag sa sistema sa pagtipig sa datos;
- Mga kinahanglanon alang sa data transmission network (mga eksternal nga kanal, mga kanal tali sa mga sangkap sa IS).
Sa kini nga kaso, kinahanglan adunay mga kinahanglanon alang sa matag serbisyo / microservice isip bahin sa IS.
Gilain, kinahanglan nga matikdan nga, alang sa husto nga disenyo, ang pagkaanaa sa datos sa epekto sa IS sa core nga negosyo sa kompanya sa porma sa gasto sa IS downtime (rubles kada oras) gikinahanglan.
Modelo sa hulga
Kinahanglan adunay usa ka pormal nga modelo sa mga hulga diin kini giplano nga panalipdan ang mga datos / serbisyo. Dugang pa, ang modelo sa hulga naglakip dili lamang sa mga aspeto sa pagkakompidensyal, apan usab sa integridad ug pagkaanaa. Mga. Pananglitan:
- Pagkapakyas sa pisikal nga server;
- Pagkapakyas sa top-of-the-rack switch;
- Pagkaguba sa optical communication channel tali sa mga data center;
- Pagkapakyas sa tibuok operating system sa pagtipig.
Sa pipila ka mga kaso, ang mga modelo sa hulga gisulat dili lamang alang sa mga sangkap sa imprastraktura, apan alang usab sa piho nga mga sistema sa impormasyon o sa ilang mga sangkap, sama sa usa ka kapakyasan sa DBMS nga adunay lohikal nga pagkaguba sa istruktura sa datos.
Ang tanan nga mga desisyon sa sulod sa proyekto aron mapanalipdan batok sa wala mahulagway nga hulga dili kinahanglan.
Mga kinahanglanon sa regulasyon
Kung ang datos nga giproseso gipailalom sa espesyal nga mga lagda nga gitukod sa mga regulator, gikinahanglan ang kasayuran bahin sa mga set sa datos ug mga lagda sa pagproseso/pagtipig.
Mga target sa RPO/RTO
Ang pagdesinyo sa bisan unsang matang sa proteksyon nanginahanglan nga adunay target nga pagkawala sa datos nga mga timailhan ug target nga oras sa pagbawi sa serbisyo alang sa matag usa sa gihulagway nga mga hulga.
Sa tinuud, ang RPO ug RTO kinahanglan adunay kaubang mga gasto sa pagkawala sa datos ug downtime matag yunit sa oras.
Pagbahin ngadto sa mga pundok sa kahinguhaan
Human makolekta ang tanan nga inisyal nga impormasyon sa pag-input, ang unang lakang mao ang paggrupo sa mga set sa datos ug IP ngadto sa mga pool base sa mga modelo sa hulga ug mga kinahanglanon sa regulasyon. Ang matang sa pagbahin sa lain-laing mga pool gitino - programmatically sa lebel sa software sa sistema o pisikal.
mga panig-ingnan:
— Ang pagproseso sa sirkito nga personal nga datos hingpit nga pisikal nga nahimulag gikan sa ubang mga sistema;
— Ang mga backup gitipigan sa usa ka bulag nga sistema sa pagtipig.
Sa kini nga kaso, ang mga pool mahimong dili kompleto nga independente, pananglitan, duha ka pool sa mga kapanguhaan sa pag-compute ang gihubit (processor power + RAM), nga naggamit sa usa ka data storage pool ug usa ka data transmission resource pool.
Gahum sa pagproseso
Abstract, ang mga gikinahanglan sa pagproseso sa gahum sa usa ka virtualized data center gisukod sa mga termino sa gidaghanon sa mga virtual processors (vCPUs) ug ang ilang konsolidasyon ratio sa pisikal nga processors (pCPU). Niini nga partikular nga kaso, 1 pCPU = 1 pisikal nga processor core (walay labot ang Hyper-Threading). Ang gidaghanon sa mga vCPU gisumada sa tanang gipiho nga mga pundok sa kahinguhaan (ang matag usa mahimong adunay kaugalingong consolidation factor).
Ang consolidation coefficient para sa loaded system makuha sa empirically, base sa kasamtangan nga imprastraktura, o pinaagi sa pilot installation ug load testing. Alang sa mga sistema nga gidiskarga, gigamit ang "labing maayo nga praktis". Sa piho, gikutlo sa VMware ang kasagaran nga ratio nga 8: 1.
RAM
Ang kinatibuk-ang kinahanglanon sa RAM makuha pinaagi sa yano nga pagsuma. Ang paggamit sa sobra nga subskripsyon sa RAM dili girekomenda.
Mga kahinguhaan sa pagtipig
Ang mga kinahanglanon sa pagtipig makuha pinaagi lamang sa pagsuma sa tanan nga mga pool pinaagi sa kapasidad ug pasundayag.
Ang mga kinahanglanon sa performance gipahayag sa IOPS inubanan sa usa ka average nga read/write ratio ug, kon gikinahanglan, usa ka maximum response latency.
Ang mga kinahanglanon sa Quality of Service (QoS) alang sa piho nga mga pool o sistema kinahanglan nga ipiho nga gilain.
Mga kapanguhaan sa network sa datos
Ang mga kinahanglanon sa network sa datos makuha pinaagi lamang sa pagsumada sa tanang bandwidth pool.
Ang kalidad sa Serbisyo (QoS) ug latency (RTT) nga mga kinahanglanon alang sa piho nga mga pool o sistema kinahanglan nga ipiho nga gilain.
Isip bahin sa mga kinahanglanon alang sa mga kapanguhaan sa network sa datos, ang mga kinahanglanon alang sa pag-inusara ug/o pag-encrypt sa trapiko sa network ug mga gusto nga mekanismo (802.1q, IPSec, ug uban pa) gipakita usab.
Pagpili sa arkitektura
Kini nga giya wala maghisgot sa bisan unsang kapilian gawas sa x86 nga arkitektura ug 100% server virtualization. Busa, ang pagpili sa computing subsystem nga arkitektura moabut ngadto sa pagpili sa server virtualization plataporma, server form factor, ug kinatibuk-ang server configuration kinahanglanon.
Ang yawe nga punto sa pagpili mao ang kasiguruhan sa paggamit sa usa ka klasikal nga pamaagi nga adunay pagbulag sa mga gimbuhaton sa pagproseso, pagtipig ug pagpadala sa datos o usa ka convergent.
klasikal nga arkitektura naglakip sa paggamit sa mga intelihente nga eksternal nga mga subsystem alang sa pagtipig ug pagpadala sa datos, samtang ang mga server nag-amot lamang sa gahum sa pagproseso ug RAM sa komon nga pundok sa pisikal nga mga kahinguhaan. Sa grabe nga mga kaso, ang mga server mahimong hingpit nga dili mailhan, nga adunay dili lamang sa ilang kaugalingon nga mga disk, apan dili bisan usa ka sistema nga nagpaila. Sa kini nga kaso, ang OS o hypervisor gikarga gikan sa built-in nga flash media o gikan sa usa ka eksternal nga sistema sa pagtipig sa datos (boot gikan sa SAN).
Sulod sa gambalay sa klasikal nga arkitektura, ang pagpili tali sa mga blades ug racks gihimo sa panguna base sa mosunod nga mga prinsipyo:
— Epektibo sa gasto (sa aberids, ang mga server sa rack-mount mas barato);
- Computational density (mas taas alang sa mga blades);
- Pagkonsumo sa enerhiya ug pagwagtang sa kainit (ang mga blades adunay mas taas nga piho nga yunit matag yunit);
- Scalability ug controllability (blades sa kasagaran nagkinahanglan og gamay nga paningkamot alang sa dagkong mga instalasyon);
- Paggamit sa mga kard sa pagpalapad (limitado kaayo nga kapilian alang sa mga blades).
Convergent nga arkitektura (nailhan usab nga hyperconverged) naglakip sa paghiusa sa mga gimbuhaton sa pagproseso ug pagtipig sa datos, nga mosangpot sa paggamit sa lokal nga server disks ug, isip resulta, ang pagbiya sa classic blade form factor. Para sa mga converged system, bisan rack server o cluster system ang gigamit, nga naghiusa sa daghang blade server ug lokal nga mga disk sa usa ka kaso.
CPU/Memorya
Aron husto nga makalkulo ang pagsumpo, kinahanglan nimo nga masabtan ang matang sa load alang sa palibot o matag usa sa mga independent cluster.
Gigapos sa CPU – usa ka palibot nga limitado sa performance pinaagi sa gahum sa processor. Ang pagdugang sa RAM dili magbag-o sa bisan unsang bahin sa pasundayag (gidaghanon sa mga VM matag server).
Gigapos sa memorya - palibot nga limitado sa RAM. Ang dugang nga RAM sa server nagtugot kanimo sa pagpadagan sa daghang mga VM sa server.
GB / MHz (GB / pCPU) – ang kasagaran nga ratio sa konsumo sa RAM ug gahum sa processor pinaagi niining partikular nga load. Mahimong gamiton sa pagkalkulo sa gikinahanglan nga gidaghanon sa memorya alang sa usa ka gihatag nga performance ug vice versa.
Pagkalkula sa configuration sa server
Una, kinahanglan nimo nga mahibal-an ang tanan nga mga klase sa load ug magdesisyon sa paghiusa o pagbahin sa lainlaing mga pool sa kompyuter sa lainlaing mga pungpong.
Sunod, alang sa matag usa sa gihubit nga mga cluster, ang GB / MHz ratio gitino sa usa ka load nga nahibal-an daan. Kung ang load wala mahibal-an daan, apan adunay usa ka kasarangan nga pagsabut sa lebel sa paggamit sa gahum sa processor, mahimo nimong gamiton ang standard nga vCPU:pCPU ratios aron mabag-o ang mga kinahanglanon sa pool ngadto sa pisikal nga mga.
Alang sa matag cluster, bahina ang sum sa vCPU pool nga gikinahanglan sa coefficient:
vCPUsum / vCPU:pCPU = pCPUsum – gikinahanglan nga gidaghanon sa pisikal nga mga yunit. mga core
pCPUsum / 1.25 = pCPUht – gidaghanon sa mga core nga gi-adjust para sa Hyper-Threading
Atong isipon nga gikinahanglan ang pagkalkulo sa usa ka kumpol nga adunay 190 ka mga cores / 3.5 TB sa RAM. Sa parehas nga oras, gidawat namon ang target nga load nga 50% sa gahum sa processor ug 75% sa RAM.
pCPU
190
Paggamit sa CPU
50%
Mem
3500
Mem utility
75%
Socket
core
Srv/CPU
Srv Mem
Srv/Mem
2
6
25,3
128
36,5
2
8
19,0
192
24,3
2
10
15,2
256
18,2
2
14
10,9
384
12,2
2
18
8,4
512
9,1
Sa kini nga kaso, kanunay namong gigamit ang pag-round up sa labing duol nga integer (=ROUNDUP(A1;0)).
Gikan sa lamesa mahimong klaro nga daghang mga pag-configure sa server ang balanse alang sa mga target nga indikasyon:
— 26 server 2*6c / 192 GB
— 19 server 2*10c / 256 GB
— 10 server 2*18c / 512 GB
Ang pagpili sa kini nga mga pag-configure kinahanglan nga himuon base sa dugang nga mga hinungdan, sama sa thermal package ug magamit nga pagpabugnaw, mga server nga gigamit na, o gasto.
Mga bahin sa pagpili sa usa ka configuration sa server
Lapad nga mga VM. Kung gikinahanglan ang pag-host sa lapad nga mga VM (itandi sa 1 NUMA node o labaw pa), girekomenda, kung mahimo, sa pagpili sa usa ka server nga adunay usa ka configuration nga nagtugot sa maong mga VM nga magpabilin sulod sa NUMA node. Uban sa usa ka dako nga gidaghanon sa lapad nga mga VM, adunay usa ka kapeligrohan sa pagkabahinbahin sa mga kapanguhaan sa cluster, ug sa niini nga kaso, ang mga tigtagad gipili nga nagtugot sa lapad nga mga VM nga ibutang nga ingon ka dasok kutob sa mahimo.
Usa ka kapakyasan nga gidak-on sa domain.
Ang pagpili sa gidak-on sa server gibase usab sa prinsipyo sa pagminus sa usa ka kapakyasan nga domain. Pananglitan, sa pagpili tali sa:
— 3 x 4*10c / 512 GB
— 6 x 2*10c / 256 GB
Ang tanan nga uban nga mga butang nga managsama, kinahanglan nimo nga pilion ang ikaduha nga kapilian, tungod kay kung ang usa ka server mapakyas (o gipadayon), dili 33% sa mga kapanguhaan sa cluster ang nawala, apan 17%. Sa samang paagi, ang gidaghanon sa mga VM ug IS nga naapektuhan sa aksidente gitunga.
Pagkalkula sa mga klasiko nga sistema sa pagtipig base sa pasundayag
Ang klasiko nga mga sistema sa pagtipig kanunay nga kalkulado gamit ang labing grabe nga senaryo sa kaso, wala’y labot ang impluwensya sa cache sa operasyon ug pag-optimize sa mga operasyon.
Ingon nga sukaranan nga mga timailhan sa pasundayag, among gikuha ang mekanikal nga pasundayag gikan sa disk (IOPSdisk):
– 7.2k – 75 IOPS
– 10k – 125 IOPS
– 15k – 175 IOPS
Sunod, ang gidaghanon sa mga disk sa disk pool gikalkulo gamit ang mosunod nga pormula: = TotalIOPS * ( RW + (1 –RW) * RAIDPen) / IOPSdisk. diin:
- TotalIOPS – kinatibuk-ang gikinahanglan nga performance sa IOPS gikan sa disk pool
- RW - porsyento sa mga operasyon sa pagbasa
- RAID pen - Ang silot sa RAID alang sa pinili nga lebel sa RAID
Basaha ang dugang bahin sa Device RAID ug RAID Penalty dinhi - и и
Pinasukad sa resulta nga gidaghanon sa mga disk, ang posible nga mga kapilian gikalkula nga nagtagbo sa mga kinahanglanon sa kapasidad sa pagtipig, lakip ang mga kapilian nga adunay daghang lebel nga pagtipig.
Ang kalkulasyon sa mga sistema gamit ang SSD isip storage layer gikonsiderar nga gilain.
Mga bahin sa pagkalkula sa mga sistema nga adunay Flash Cache
flash-cache – usa ka komon nga ngalan alang sa tanang proprietary nga teknolohiya alang sa paggamit sa flash memory isip ikaduha nga lebel nga cache. Sa diha nga ang paggamit sa usa ka flash cache, ang storage system kasagaran kalkulado sa paghatag sa usa ka makanunayon nga load gikan sa magnetic disks, samtang ang peak giserbisyuhan sa cache.
Sa kini nga kaso, gikinahanglan nga masabtan ang load profile ug ang lebel sa localization sa pag-access sa mga bloke sa storage volume. Ang flash cache kay usa ka teknolohiya para sa mga workloads nga naay localized kaayo nga mga pangutana, ug halos dili magamit para sa uniformly loaded volumes (sama sa analytics systems).
Pagkalkula sa mga low-end/mid-range hybrid nga sistema
Ang hybrid nga mga sistema sa ubos ug tunga-tunga nga mga klase naggamit sa multi-level storage nga adunay data nga naglihok tali sa mga lebel sa usa ka iskedyul. Sa samang higayon, ang gidak-on sa multi-level storage block alang sa labing maayo nga mga modelo mao ang 256 MB. Kini nga mga bahin wala magtugot kanamo sa pagkonsiderar sa tiered storage nga teknolohiya nga usa ka teknolohiya alang sa pagdugang sa produktibo, sama sa daghang mga tawo nga sayop nga nagtuo. Ang daghang lebel nga pagtipig sa mga sistema nga ubos ug tungatunga nga klase usa ka teknolohiya alang sa pag-optimize sa mga gasto sa pagtipig alang sa mga sistema nga adunay gipahayag nga dili patas nga pagkarga.
Para sa tiered storage, ang performance sa top tier kay kalkulado una, samtang ang ubos nga tier sa storage gikonsiderar nga makatampo lang sa kulang nga storage capacity. Para sa hybrid nga multi-tier system, gikinahanglan ang paggamit sa flash cache technology para sa multi-tier pool aron mabayran ang performance drawdown sa kalit nga init nga datos gikan sa ubos nga lebel.
Paggamit sa SSD sa usa ka Tiered Disk Pool
Ang paggamit sa mga SSD sa usa ka multi-level nga disk pool adunay mga kalainan, depende sa piho nga pagpatuman sa mga algorithm sa flash cache sa usa ka gihatag nga tiggama.
Ang kinatibuk-ang praktis sa palisiya sa pagtipig alang sa usa ka disk pool nga adunay lebel sa SSD mao ang SSD una.
Basaha Lamang ang Flash Cache. Alang sa usa ka read-only flash cache, ang storage layer sa SSD adunay mahinungdanong localization sa mga sinulat, bisan unsa pa ang cache.
Basaha/Isulat ang Flash Cache. Sa kaso sa flash cache, ang write cache size una nga gitakda sa maximum cache size, ug ang SSD storage tier makita lamang kung ang cache size dili igo sa pagserbisyo sa tibuok localized workload.
Ang mga kalkulasyon sa performance sa SSD ug cache gihimo matag higayon base sa mga rekomendasyon sa tiggama, apan kanunay alang sa pinakagrabe nga sitwasyon sa kaso.
Source: www.habr.com