{"id":52185,"date":"2019-11-02T00:00:00","date_gmt":"2019-11-01T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/optimizatsiya-raspredeleniya-serverov-po-stojkam"},"modified":"2020-02-18T13:59:51","modified_gmt":"2020-02-18T10:59:51","slug":"optimizatsiya-raspredeleniya-serverov-po-stojkam","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/optimizatsiya-raspredeleniya-serverov-po-stojkam","title":{"rendered":"Optimisation de la r\u00e9partition des serveurs dans les racks","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Dans l'un des chats, on m'a pos\u00e9 la question :<\/p>\n<p> \u2014 Y a-t-il quelque chose \u00e0 lire sur la mani\u00e8re de bien emballer les serveurs dans les racks ?<\/p>\n<p>J'ai compris que je ne connaissais pas ce type de texte, alors j'ai \u00e9crit le mien.<\/p>\n<p>Tout d'abord, ce texte concerne <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/fr\/server\/\"   title=\"les serveurs physiques\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"1271\">les serveurs physiques<\/a> dans des centres de donn\u00e9es physiques (CDP). Deuxi\u00e8mement, supposons que nous avons un grand nombre de serveurs : des centaines \u00e0 des milliers, pour un nombre moindre, ce texte n'a pas de sens. Troisi\u00e8mement, consid\u00e9rons que nous avons trois limites : l'espace physique dans les racks, l'alimentation \u00e9lectrique par rack, et admettons que les racks sont dispos\u00e9s en rang\u00e9es, ce qui nous permet d'utiliser un switch ToR pour connecter les serveurs dans des racks adjacents.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nLa r\u00e9ponse \u00e0 la question d\u00e9pend fortement de quel param\u00e8tre nous optimisons et ce que nous pouvons varier pour obtenir le meilleur r\u00e9sultat. Par exemple, nous devons simplement occuper un minimum d'espace pour laisser plus de place \u00e0 la croissance future. Ou peut-\u00eatre avons-nous la libert\u00e9 de choisir la hauteur des racks, la puissance par rack, le nombre de prises dans le PDU, le nombre de racks dans un groupe de switches (un switch pour 1, 2 ou 3 racks), la longueur des c\u00e2bles et les travaux d'installation (c'est critique aux extr\u00e9mit\u00e9s des rang\u00e9es : avec 10 racks dans une rang\u00e9e et 3 racks sur un switch, il faudra tirer des c\u00e2bles vers une autre rang\u00e9e ou sous-utiliser les ports sur le switch), etc., etc. Des histoires distinctes : le choix des serveurs et le choix du CDP, nous allons consid\u00e9rer qu'ils sont d\u00e9j\u00e0 choisis.<\/p>\n<p>Il serait utile de comprendre certains d\u00e9tails et nuances, en particulier la consommation moyenne \/ maximale des serveurs, et comment l'\u00e9lectricit\u00e9 nous est fournie. Ainsi, si nous avons une alimentation russe de 230V et une phase par rack, alors un disjoncteur de 32A peut supporter ~7kW. Supposons que nous payons nominalement pour 6kW par rack. Si le fournisseur mesure notre consommation uniquement pour une rang\u00e9e de 10 racks, et non pour chaque rack, et si le disjoncteur est r\u00e9gl\u00e9 pour couper \u00e0 environ 7kW, alors techniquement, nous pouvons consommer 6.9kW dans un rack, 5.1kW dans un autre, et tout ira bien \u2014 sans p\u00e9nalit\u00e9.<\/p>\n<p>En g\u00e9n\u00e9ral, notre objectif principal est de minimiser les co\u00fbts. Le meilleur crit\u00e8re de mesure est la r\u00e9duction du TCO (total cost of ownership - co\u00fbt total de possession). Il se compose des \u00e9l\u00e9ments suivants :<\/p>\n<ul>\n<li>CAPEX : achat de l'infrastructure du CDP, des serveurs, des \u00e9quipements r\u00e9seau et c\u00e2blage<\/li>\n<li>OPEX : location du CDP, \u00e9lectricit\u00e9 consomm\u00e9e, entretien. L'OPEX d\u00e9pend de la dur\u00e9e de vie. Il est raisonnable de supposer qu'il est \u00e9gal \u00e0 3 ans.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Optimisation de la r\u00e9partition des serveurs dans les racks\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/78c7455be5c3a630ec103de090fc14f2.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSelon la taille des diff\u00e9rentes parties du g\u00e2teau global, nous devons optimiser ce qui est le plus co\u00fbteux, tandis que le reste peut utiliser toutes les ressources restantes de la mani\u00e8re la plus efficace possible.<\/p>\n<p>Supposons que nous avons d\u00e9j\u00e0 un Data Center existant, une hauteur de rack H unit\u00e9s (pour cet exemple H=47), puissance par rack Prack (Prack=6kW), et nous avons d\u00e9cid\u00e9 d'utiliser des serveurs de 2U de hauteur h. Nous allons retirer 2 \u00e0 4 unit\u00e9s du rack pour des commutateurs, des panneaux de brassage et des organiseurs. Par cons\u00e9quent, physiquement, nous pouvons installer Sh=rounddown((H-2..4)\/h) serveurs dans le rack (c\u2019est-\u00e0-dire Sh = rounddown((47-4)\/2)=21 serveurs par rack). Retenons ce Sh.<\/p>\n<p>Dans le cas le plus simple, tous les serveurs du rack sont identiques. Au total, si nous remplissons le rack <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/fr\/server\/dts-dusseldorf\/\"   title=\"serveurs tr\u00e8s charg\u00e9s\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"3426\">serveurs tr\u00e8s charg\u00e9s<\/a>, nous pouvons en moyenne attribuer une puissance Pserv=Prack\/Sh (Pserv = 6000W\/21 = 287W) \u00e0 chaque serveur. Pour simplifier, nous ignorons ici la consommation du commutateur.<\/p>\n<p>Faisons un pas de c\u00f4t\u00e9 et d\u00e9terminons ce qu'est la consommation maximale du serveur Pmax. Pour le dire simplement, de mani\u00e8re tr\u00e8s inefficace et tout en \u00e9tant compl\u00e8tement s\u00fbr, regardez ce qui est \u00e9crit sur l'alimentation du serveur \u2014 c'est \u00e7a.<\/p>\n<p>Si nous voulons \u00eatre plus pr\u00e9cis, plus efficace, nous prenons le TDP (package de conception thermique) de tous les composants et nous les additionnons (ce n'est pas tout \u00e0 fait vrai, mais cela peut fonctionner).<\/p>\n<p>D'habitude, nous ne connaissons pas le TDP des composants (\u00e0 l'exception du CPU), donc nous adoptons l'approche la plus pr\u00e9cise mais aussi la plus complexe (un laboratoire est n\u00e9cessaire) : nous prenons un serveur exp\u00e9rimental avec la configuration souhait\u00e9e et le soumettons \u00e0 une charge, par exemple avec Linpack (CPU et m\u00e9moire) et fio (disques), puis nous mesurons la consommation. Pour \u00eatre s\u00e9rieux, il faut \u00e9galement cr\u00e9er un environnement le plus chaud possible dans le couloir froid pendant les tests, car cela influence \u00e0 la fois la consommation des ventilateurs et celle du CPU. Nous obtenons la consommation maximale d'un serveur sp\u00e9cifique avec une configuration sp\u00e9cifique dans ces conditions pr\u00e9cises sous cette charge pr\u00e9cise. Gardons simplement \u00e0 l'esprit qu'un nouveau firmware, une autre version de logiciel et d'autres conditions peuvent affecter le r\u00e9sultat.<\/p>\n<p>En r\u00e9sum\u00e9, revenons \u00e0 Pserv et \u00e0 la fa\u00e7on dont nous pouvons le comparer \u00e0 Pmax. Cela soul\u00e8ve la question de la compr\u00e9hension du fonctionnement des services et de la robustesse nerveuse de votre directeur technique.<\/p>\n<p>Si nous ne voulons vraiment pas prendre de risques, alors nous consid\u00e9rons que tous les serveurs peuvent commencer \u00e0 consommer leur maximum en m\u00eame temps. \u00c0 ce moment-l\u00e0, une seule entr\u00e9e peut se former dans le Data Center. L'infrastructure, dans ces conditions, doit fournir le service, donc Pserv \u2261 Pmax. C'est une approche o\u00f9 la fiabilit\u00e9 est absolument essentielle.<\/p>\n<p>Si le directeur technique pense non seulement \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 id\u00e9ale, mais aussi aux int\u00e9r\u00eats financiers de l'entreprise et qu'il est suffisamment audacieux, on peut en d\u00e9duire que<\/p>\n<ul>\n<li>nous commen\u00e7ons \u00e0 g\u00e9rer nos fournisseurs, en interdisant notamment de r\u00e9aliser une maintenance planifi\u00e9e durant les p\u00e9riodes de pointe attendues afin de minimiser les chutes d'un serveur;<\/li>\n<li>et\/ou notre architecture permet de perdre un rack\/rang\u00e9e\/datacenter, tout en maintenant les services op\u00e9rationnels;<\/li>\n<li>et\/ou nous r\u00e9partissons bien la charge horizontalement entre les racks, de sorte que nos services ne rencontrent jamais une consommation maximale simultan\u00e9e dans un seul rack.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIl est tr\u00e8s utile non seulement de sp\u00e9culer, mais aussi de surveiller la consommation et de savoir comment les serveurs consomment r\u00e9ellement de l'\u00e9lectricit\u00e9 dans des conditions normales et de pointe. Ainsi, apr\u00e8s une certaine analyse, le directeur technique r\u00e9sume tout ce qu'il a et d\u00e9clare : \u00ab Par d\u00e9cision arbitraire, nous acceptons que la moyenne maximale atteignable des pics de consommation des serveurs par rack soit **telle ou telle** en dessous de la consommation maximale \u00bb, conditionnellement Pserv = 0,8 * Pmax.<\/p>\n<p>Et alors, dans un rack de 6 kW, il ne pourra plus accueillir 16 serveurs avec Pmax = 375 W, mais 20 serveurs avec Pserv = 375 W * 0,8 = 300 W. Soit 25 % de serveurs en plus. C'est une tr\u00e8s grande \u00e9conomie \u2014 car nous aurons aussi besoin de 25 % de racks en moins (et il y a aussi des \u00e9conomies \u00e0 r\u00e9aliser sur les PDU, les switchs et les c\u00e2bles). Un inconv\u00e9nient s\u00e9rieux de cette solution est qu'il faut surveiller en permanence que nos hypoth\u00e8ses restent valables. Que la nouvelle version du firmware ne modifie pas de mani\u00e8re substantielle le fonctionnement des ventilateurs et la consommation, que le d\u00e9veloppement n'a pas commenc\u00e9 \u00e0 utiliser les serveurs de mani\u00e8re beaucoup plus efficace (entendez par l\u00e0 avoir une charge et une consommation plus \u00e9lev\u00e9es sur le serveur). Car alors, nos hypoth\u00e8ses initiales et conclusions deviennent imm\u00e9diatement incorrectes. C'est un risque qu'il faut accepter de mani\u00e8re responsable (ou \u00e9viter et alors payer pour des racks manifestement sous-utilis\u00e9s).<\/p>\n<p>Remarque importante : il est conseill\u00e9 d'essayer de r\u00e9partir les serveurs de diff\u00e9rents services horizontalement entre les racks, si possible. Cela permet de pr\u00e9venir les situations o\u00f9 un lot de serveurs pour un seul service arrive, et les racks sont remplis verticalement pour augmenter la \"densit\u00e9\" (car c'est plus simple). En r\u00e9alit\u00e9, cela signifie qu'un rack est rempli de serveurs \u00e0 faible charge du m\u00eame service, tandis qu'un autre est rempli de serveurs \u00e0 forte charge. La probabilit\u00e9 de d\u00e9faillance du second est nettement plus \u00e9lev\u00e9e, car le profil de charge est identique, et tous les serveurs de ce rack commencent \u00e0 consommer la m\u00eame quantit\u00e9 en raison de l'augmentation de la charge.<\/p>\n<p>Revenons \u00e0 la r\u00e9partition des serveurs dans les racks. Nous avons examin\u00e9 les limitations physiques en termes d'espace dans le rack et les contraintes d'alimentation, passons maintenant au r\u00e9seau. On peut utiliser des commutateurs de 24\/32\/48 ports N (dans notre exemple, des commutateurs ToR \u00e0 48 ports). Heureusement, il n'y a pas beaucoup d'options, \u00e0 moins de penser aux c\u00e2bles break-out. Nous consid\u00e9rons les sc\u00e9narios o\u00f9 nous avons un commutateur par rack, un commutateur pour deux ou trois racks dans le groupe Rnet. Je pense que plus de trois racks dans un groupe est d\u00e9j\u00e0 excessif, car le probl\u00e8me de c\u00e2blage entre les racks devient beaucoup plus important.<\/p>\n<p>Donc, pour chaque sc\u00e9nario r\u00e9seau (1, 2 ou 3 racks dans le groupe), nous r\u00e9partissons les serveurs entre les racks :<\/p>\n<p>Srack = min(Sh, rounddown(Prack \/ Pserv), rounddown(N \/ Rnet))<\/p>\n<p>Ainsi, pour le cas avec 2 racks dans le groupe :<\/p>\n<p>Srack2 = min(21, rounddown(6000 \/ 300), rounddown(48 \/ 2)) = min(21, 20, 24) = 20 serveurs par rack.<\/p>\n<p>Nous calculons de la m\u00eame mani\u00e8re les autres options : <\/p>\n<p>Srack1 = 20 <br \/>\nSrack3 = 16<\/p>\n<p>Et nous sommes presque \u00e0 la cible. Calculons le nombre de racks n\u00e9cessaires pour r\u00e9partir tous nos serveurs S (prenons 1000) :<\/p>\n<p>R = roundup(S \/ (Srack * Rnet)) * Rnet<\/p>\n<p>R1 = roundup(1000 \/ (20 * 1)) * 1 = 50 * 1 = 50 racks<\/p>\n<p>R2 = roundup(1000 \/ (20 * 2)) * 2 = 25 * 2 = 50 racks<\/p>\n<p>R3 = roundup(1000 \/ (16 * 3)) * 3 = 25 * 2 = 63 racks<\/p>\n<p>Ensuite, nous calculons le TCO pour chaque option sur la base du nombre de racks, du nombre n\u00e9cessaire de commutateurs, du c\u00e2blage, etc. Nous choisissons l'option o\u00f9 le TCO est le plus bas. Profit !<\/p>\n<p>Notons que bien que le nombre de racks n\u00e9cessaires pour les options 1 et 2 soit identique, leur co\u00fbt sera diff\u00e9rent, car le nombre de commutateurs pour la seconde option est deux fois moindre, tandis que la longueur des c\u00e2bles n\u00e9cessaires est plus grande.<\/p>\n<p>P.S. Si vous avez la possibilit\u00e9 de varier la puissance et la hauteur du rack, la variabilit\u00e9 augmente. Mais le processus peut \u00eatre r\u00e9duit \u00e0 ce qui est d\u00e9crit ci-dessus, simplement en essayant diff\u00e9rentes options. Oui, il y aura plus de combinaisons, mais cela reste un nombre plut\u00f4t limit\u00e9 : l'alimentation par rack pour le calcul peut \u00eatre augment\u00e9e par paliers de 1 kW, les racks standard se pr\u00e9sentent en nombre limit\u00e9 de tailles : 42U, 45U, 47U, 48U, 52U. Dans ce cas, l'analyse What-If d'Excel en mode Data Table peut \u00eatre utile pour le calcul. Nous examinons les tableaux obtenus et faisons notre choix au minimum.<br \/>\n<br \/>Source : <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/474112\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437 \u0447\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441: \u2014 \u0410 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0432 \u0441\u0442\u043e\u0439\u043a\u0438? \u042f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u044e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0441\u0432\u043e\u0439. \u0412\u043e-\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445, \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0432 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u0445 (\u0414\u0426). \u0412\u043e-\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445, \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e: \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438-\u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438, \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430. \u0412-\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0438\u0445, [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":52186,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-52185","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.2.1 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u0412 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437 \u0447\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441: \u2014 \u0410 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0432 \u0441\u0442\u043e\u0439\u043a\u0438? 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