वर्चुअलाइज्ड डेटा सेंटर डिज़ाइन

परिचय

उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से एक सूचना प्रणाली को GOST RV 51987 में अच्छी तरह से परिभाषित किया गया है - "एक स्वचालित प्रणाली, जिसका परिणाम बाद के उपयोग के लिए आउटपुट जानकारी की प्रस्तुति है।" यदि हम आंतरिक संरचना पर विचार करते हैं, तो संक्षेप में कोई भी आईएस कोड में कार्यान्वित इंटरकनेक्टेड एल्गोरिदम की एक प्रणाली है। ट्यूरिंग-चर्च थीसिस के व्यापक अर्थ में, एक एल्गोरिदम (या आईएस) इनपुट डेटा के एक सेट को आउटपुट डेटा के एक सेट में बदल देता है।
कोई यह भी कह सकता है कि इनपुट डेटा का परिवर्तन ही एक सूचना प्रणाली के अस्तित्व का अर्थ है। तदनुसार, आईएस और संपूर्ण आईएस कॉम्प्लेक्स का मूल्य इनपुट और आउटपुट डेटा के मूल्य के माध्यम से निर्धारित किया जाता है।
इसके आधार पर, डिज़ाइन शुरू होना चाहिए और डेटा-संचालित होना चाहिए, डेटा की संरचना और महत्व के लिए वास्तुकला और तरीकों को तैयार करना चाहिए।

संग्रहीत डेटा
डिज़ाइन की तैयारी में एक महत्वपूर्ण चरण प्रसंस्करण और भंडारण के लिए नियोजित सभी डेटा सेटों की विशेषताओं को प्राप्त करना है। इन विशेषताओं में शामिल हैं:
- डेटा की मात्रा;
- डेटा के जीवन चक्र के बारे में जानकारी (नए डेटा की वृद्धि, जीवनकाल, पुराने डेटा का प्रसंस्करण);
— दृष्टिकोण से डेटा का वर्गीकरण वित्तीय संकेतकों (उदाहरण के लिए, अंतिम घंटे में डेटा हानि की लागत) के साथ-साथ कंपनी के मुख्य व्यवसाय (गोपनीयता, अखंडता, उपलब्धता की तिकड़ी) पर प्रभाव;
- डेटा प्रोसेसिंग का भूगोल (प्रसंस्करण प्रणालियों का भौतिक स्थान);
- प्रत्येक डेटा वर्ग के लिए विनियामक आवश्यकताएँ (उदाहरण के लिए, संघीय कानून-152, पीसीआई डीएसएस)।

सूचना प्रणालियों

डेटा को न केवल संग्रहीत किया जाता है, बल्कि सूचना प्रणालियों द्वारा संसाधित (रूपांतरित) भी किया जाता है। डेटा विशेषताओं को प्राप्त करने के बाद अगला चरण चार प्रकार के संसाधनों के लिए पारंपरिक इकाइयों में सूचना प्रणालियों, उनकी वास्तुशिल्प विशेषताओं, अन्योन्याश्रितताओं और बुनियादी ढांचे की आवश्यकताओं की सबसे संपूर्ण सूची है:
- प्रोसेसर कंप्यूटिंग शक्ति;
- रैम की मात्रा;
- डेटा भंडारण प्रणाली की मात्रा और प्रदर्शन के लिए आवश्यकताएँ;
- डेटा ट्रांसमिशन नेटवर्क के लिए आवश्यकताएँ (बाहरी चैनल, आईएस घटकों के बीच चैनल)।
इस मामले में, आईएस के हिस्से के रूप में प्रत्येक सेवा/माइक्रोसर्विस के लिए आवश्यकताएं होनी चाहिए।
अलग से, यह ध्यान रखना आवश्यक है कि, सही डिज़ाइन के लिए, आईएस डाउनटाइम (प्रति घंटे रूबल) की लागत के रूप में कंपनी के मुख्य व्यवसाय पर आईएस के प्रभाव पर डेटा की उपलब्धता अनिवार्य है।

खतरा मॉडल

खतरों का एक औपचारिक मॉडल होना चाहिए जिससे डेटा/सेवाओं की सुरक्षा की योजना बनाई गई है। इसके अलावा, खतरे के मॉडल में न केवल गोपनीयता के पहलू शामिल हैं, बल्कि अखंडता और उपलब्धता भी शामिल है। वे। उदाहरण के लिए:
- भौतिक सर्वर की विफलता;
- रैक के शीर्ष स्विच की विफलता;
- डेटा केंद्रों के बीच ऑप्टिकल संचार चैनल का विघटन;
- संपूर्ण परिचालन भंडारण प्रणाली की विफलता।
कुछ मामलों में, खतरे के मॉडल न केवल बुनियादी ढांचे के घटकों के लिए लिखे जाते हैं, बल्कि विशिष्ट सूचना प्रणालियों या उनके घटकों के लिए भी लिखे जाते हैं, जैसे डेटा संरचना के तार्किक विनाश के साथ डीबीएमएस विफलता।
किसी अघोषित खतरे से बचाने के लिए परियोजना के भीतर सभी निर्णय अनावश्यक हैं।

नियामक आवश्यकताएं

यदि संसाधित किया जा रहा डेटा नियामकों द्वारा स्थापित विशेष नियमों के अधीन है, तो डेटा सेट और प्रसंस्करण/भंडारण नियमों के बारे में जानकारी आवश्यक है।

आरपीओ/आरटीओ लक्ष्य

किसी भी प्रकार की सुरक्षा को डिज़ाइन करने के लिए वर्णित प्रत्येक खतरे के लिए लक्ष्य डेटा हानि संकेतक और लक्ष्य सेवा पुनर्प्राप्ति समय की आवश्यकता होती है।
आदर्श रूप से, आरपीओ और आरटीओ में प्रति यूनिट समय डेटा हानि और डाउनटाइम की संबंधित लागत होनी चाहिए।

संसाधन पूल में विभाजन

सभी प्रारंभिक इनपुट जानकारी एकत्र करने के बाद, पहला कदम खतरे के मॉडल और नियामक आवश्यकताओं के आधार पर डेटा सेट और आईपी को पूल में समूहित करना है। विभिन्न पूलों के विभाजन का प्रकार निर्धारित किया जाता है - प्रोग्रामेटिक रूप से सिस्टम सॉफ़्टवेयर स्तर पर या भौतिक रूप से।
Примеры:
- व्यक्तिगत डेटा को संसाधित करने वाला सर्किट अन्य प्रणालियों से पूरी तरह से भौतिक रूप से अलग है;
- बैकअप को एक अलग स्टोरेज सिस्टम पर संग्रहीत किया जाता है।

इस मामले में, पूल अपूर्ण रूप से स्वतंत्र हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, कंप्यूटिंग संसाधनों के दो पूल परिभाषित किए गए हैं (प्रोसेसर पावर + रैम), जो एक एकल डेटा स्टोरेज पूल और एक एकल डेटा ट्रांसमिशन संसाधन पूल का उपयोग करते हैं।

प्रसंस्करण शक्ति

सार, वर्चुअलाइज्ड डेटा सेंटर की प्रसंस्करण शक्ति आवश्यकताओं को वर्चुअल प्रोसेसर (वीसीपीयू) की संख्या और भौतिक प्रोसेसर (पीसीपीयू) पर उनके समेकन अनुपात के संदर्भ में मापा जाता है। इस विशेष मामले में, 1 pCPU = 1 भौतिक प्रोसेसर कोर (हाइपर-थ्रेडिंग को छोड़कर)। वीसीपीयू की संख्या को सभी परिभाषित संसाधन पूलों में जोड़ा गया है (जिनमें से प्रत्येक का अपना समेकन कारक हो सकता है)।
लोडेड सिस्टम के लिए समेकन गुणांक अनुभवजन्य रूप से, मौजूदा बुनियादी ढांचे के आधार पर, या पायलट स्थापना और लोड परीक्षण के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। अनलोडेड सिस्टम के लिए, "सर्वोत्तम अभ्यास" का उपयोग किया जाता है। विशेष रूप से, VMware औसत अनुपात 8:1 बताता है।

ऑपरेटिव मेमोरी

कुल RAM आवश्यकता सरल योग द्वारा प्राप्त की जाती है। RAM ओवरसब्सक्रिप्शन का उपयोग करने की अनुशंसा नहीं की जाती है।

भंडारण संसाधन

भंडारण आवश्यकताओं को केवल क्षमता और प्रदर्शन के आधार पर सभी पूलों को जोड़कर प्राप्त किया जाता है।
प्रदर्शन आवश्यकताओं को IOPS में औसत पढ़ने/लिखने के अनुपात और, यदि आवश्यक हो, अधिकतम प्रतिक्रिया विलंबता के साथ व्यक्त किया जाता है।
विशिष्ट पूल या सिस्टम के लिए सेवा की गुणवत्ता (क्यूओएस) आवश्यकताओं को अलग से निर्दिष्ट किया जाना चाहिए।

डेटा नेटवर्क संसाधन

डेटा नेटवर्क आवश्यकताएँ केवल सभी बैंडविड्थ पूलों को जोड़कर प्राप्त की जाती हैं।
विशिष्ट पूल या सिस्टम के लिए सेवा की गुणवत्ता (क्यूओएस) और विलंबता (आरटीटी) आवश्यकताओं को अलग से निर्दिष्ट किया जाना चाहिए।
डेटा नेटवर्क संसाधनों की आवश्यकताओं के भाग के रूप में, नेटवर्क ट्रैफ़िक और पसंदीदा तंत्र (802.1q, IPSec, आदि) के अलगाव और/या एन्क्रिप्शन की आवश्यकताओं को भी दर्शाया गया है।

वास्तु चयन

यह मार्गदर्शिका x86 आर्किटेक्चर और 100% सर्वर वर्चुअलाइजेशन के अलावा किसी अन्य विकल्प पर चर्चा नहीं करती है। इसलिए, कंप्यूटिंग सबसिस्टम आर्किटेक्चर का चुनाव सर्वर वर्चुअलाइजेशन प्लेटफॉर्म, सर्वर फॉर्म फैक्टर और सामान्य सर्वर कॉन्फ़िगरेशन आवश्यकताओं की पसंद पर निर्भर करता है।

पसंद का मुख्य बिंदु डेटा के प्रसंस्करण, भंडारण और संचारण या अभिसरण के कार्यों को अलग करने के साथ शास्त्रीय दृष्टिकोण का उपयोग करने की निश्चितता है।

शास्त्रीय वास्तुकला इसमें डेटा को संग्रहीत करने और प्रसारित करने के लिए बुद्धिमान बाहरी उप-प्रणालियों का उपयोग शामिल है, जबकि सर्वर भौतिक संसाधनों के सामान्य पूल में केवल प्रसंस्करण शक्ति और रैम का योगदान करते हैं। चरम मामलों में, सर्वर पूरी तरह से गुमनाम हो जाते हैं, न केवल उनकी अपनी डिस्क होती है, बल्कि सिस्टम पहचानकर्ता भी नहीं होता है। इस मामले में, ओएस या हाइपरविजर को अंतर्निहित फ्लैश मीडिया या बाहरी डेटा स्टोरेज सिस्टम (एसएएन से बूट) से लोड किया जाता है।
शास्त्रीय वास्तुकला के ढांचे के भीतर, ब्लेड और रैक के बीच चयन मुख्य रूप से निम्नलिखित सिद्धांतों के आधार पर किया जाता है:
— लागत प्रभावी (औसतन, रैक-माउंट सर्वर सस्ते होते हैं);
- कम्प्यूटेशनल घनत्व (ब्लेड के लिए अधिक);
- ऊर्जा की खपत और गर्मी अपव्यय (ब्लेड में प्रति यूनिट एक उच्च विशिष्ट इकाई होती है);
- स्केलेबिलिटी और नियंत्रणीयता (ब्लेड को आम तौर पर बड़े इंस्टॉलेशन के लिए कम प्रयास की आवश्यकता होती है);
- विस्तार कार्ड का उपयोग (ब्लेड के लिए बहुत सीमित विकल्प)।
अभिसारी वास्तुकला (के रूप में भी जाना जाता है हाइपरकन्वर्ज्ड) में डेटा प्रोसेसिंग और भंडारण के कार्यों का संयोजन शामिल है, जिसके परिणामस्वरूप स्थानीय सर्वर डिस्क का उपयोग होता है और, परिणामस्वरूप, क्लासिक ब्लेड फॉर्म फैक्टर का परित्याग होता है। अभिसरण प्रणालियों के लिए, या तो रैक सर्वर या क्लस्टर सिस्टम का उपयोग किया जाता है, जो एक ही मामले में कई ब्लेड सर्वर और स्थानीय डिस्क को जोड़ता है।

सीपीयू/मेमोरी

कॉन्फ़िगरेशन की सही गणना करने के लिए, आपको पर्यावरण या प्रत्येक स्वतंत्र क्लस्टर के लिए लोड के प्रकार को समझने की आवश्यकता है।
सीपीयू बाध्य - प्रोसेसर शक्ति द्वारा प्रदर्शन में सीमित वातावरण। रैम जोड़ने से प्रदर्शन (प्रति सर्वर वीएम की संख्या) के मामले में कुछ भी नहीं बदलेगा।
मेमोरी बाउंड - रैम द्वारा सीमित वातावरण। सर्वर पर अधिक RAM आपको सर्वर पर अधिक VM चलाने की अनुमति देती है।
जीबी/मेगाहर्ट्ज (जीबी/पीसीपीयू) - इस विशेष लोड द्वारा रैम और प्रोसेसर पावर की खपत का औसत अनुपात। किसी दिए गए प्रदर्शन के लिए आवश्यक मेमोरी की मात्रा की गणना करने के लिए और इसके विपरीत उपयोग किया जा सकता है।

सर्वर कॉन्फ़िगरेशन गणना

सबसे पहले, आपको सभी प्रकार के लोड को निर्धारित करने और विभिन्न कंप्यूटिंग पूलों को अलग-अलग समूहों में संयोजित करने या विभाजित करने का निर्णय लेने की आवश्यकता है।
इसके बाद, प्रत्येक परिभाषित क्लस्टर के लिए, जीबी/मेगाहर्ट्ज अनुपात पहले से ज्ञात लोड पर निर्धारित किया जाता है। यदि लोड पहले से ज्ञात नहीं है, लेकिन प्रोसेसर पावर उपयोग के स्तर की एक मोटी समझ है, तो आप पूल आवश्यकताओं को भौतिक आवश्यकताओं में बदलने के लिए मानक vCPU:pCPU अनुपात का उपयोग कर सकते हैं।

प्रत्येक क्लस्टर के लिए, vCPU पूल आवश्यकताओं के योग को गुणांक से विभाजित करें:
vCPUsum / vCPU:pCPU = pCPUsum - भौतिक इकाइयों की आवश्यक संख्या। कोर
pCPUsum / 1.25 = pCPUht - हाइपर-थ्रेडिंग के लिए समायोजित कोर की संख्या
आइए मान लें कि 190 कोर/3.5 टीबी रैम वाले क्लस्टर की गणना करना आवश्यक है। साथ ही, हम प्रोसेसर पावर का 50% और रैम का 75% का लक्ष्य लोड स्वीकार करते हैं।

पीसीपीयू
190
सीपीयू उपयोग
50% तक

मेम
3500
मेम उपयोगिता
75% तक

गर्तिका
मूल
एसआरवी/सीपीयू
वरिष्ठ मेम
वरिष्ठ/मेम

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

इस मामले में, हम हमेशा निकटतम पूर्णांक (=ROUNDUP(A1;0)) तक पूर्णांकन का उपयोग करते हैं।
तालिका से यह स्पष्ट हो जाता है कि लक्ष्य संकेतकों के लिए कई सर्वर कॉन्फ़िगरेशन संतुलित हैं:
— 26 सर्वर 2*6सी / 192 जीबी
— 19 सर्वर 2*10सी / 256 जीबी
— 10 सर्वर 2*18सी / 512 जीबी

फिर इन कॉन्फ़िगरेशन का चुनाव अतिरिक्त कारकों के आधार पर किया जाना चाहिए, जैसे थर्मल पैकेज और उपलब्ध कूलिंग, पहले से उपयोग किए गए सर्वर, या लागत।

सर्वर कॉन्फ़िगरेशन चुनने की विशेषताएं

वाइड वीएम. यदि विस्तृत वीएम (1 एनयूएमए नोड या अधिक की तुलना में) को होस्ट करना आवश्यक है, तो यदि संभव हो तो, ऐसे कॉन्फ़िगरेशन वाले सर्वर का चयन करने की अनुशंसा की जाती है जो ऐसे वीएम को एनयूएमए नोड के भीतर रहने की अनुमति देता है। बड़ी संख्या में विस्तृत वीएम के साथ, क्लस्टर संसाधनों के विखंडन का खतरा होता है, और इस मामले में, सर्वर का चयन किया जाता है जो विस्तृत वीएम को यथासंभव सघनता से रखने की अनुमति देता है।

एकल विफलता डोमेन आकार.

सर्वर आकार का चुनाव भी एकल विफलता डोमेन को न्यूनतम करने के सिद्धांत पर आधारित है। उदाहरण के लिए, इनके बीच चयन करते समय:
— 3 x 4*10c / 512 जीबी
— 6 x 2*10c / 256 जीबी
अन्य सभी चीजें समान होने पर, आपको दूसरा विकल्प चुनना होगा, क्योंकि जब एक सर्वर विफल हो जाता है (या बनाए रखा जा रहा है), तो क्लस्टर संसाधनों का 33% नहीं, बल्कि 17% नष्ट हो जाता है। इसी तरह, दुर्घटना से प्रभावित वीएम और आईएस की संख्या आधी हो गई है।

प्रदर्शन के आधार पर क्लासिक भंडारण प्रणालियों की गणना

परिचालन कैश और संचालन के अनुकूलन के प्रभाव को छोड़कर, क्लासिक स्टोरेज सिस्टम की गणना हमेशा सबसे खराब स्थिति का उपयोग करके की जाती है।
बुनियादी प्रदर्शन संकेतक के रूप में, हम डिस्क (IOPSdisk) से यांत्रिक प्रदर्शन लेते हैं:
- 7.2k - 75 IOPS
- 10k - 125 IOPS
- 15k - 175 IOPS

इसके बाद, डिस्क पूल में डिस्क की संख्या की गणना निम्न सूत्र का उपयोग करके की जाती है: = टोटलआईओपीएस * (आरडब्ल्यू + (1-आरडब्ल्यू) * रेडपेन) / आईओपीएसडिस्क. कहाँ:
- कुलआईओपीएस - डिस्क पूल से IOPS में कुल आवश्यक प्रदर्शन
- RW - पढ़ने के संचालन का प्रतिशत
- RAIDपेन - चयनित RAID स्तर के लिए RAID जुर्माना

डिवाइस RAID और RAID पेनल्टी के बारे में यहां और पढ़ें - भंडारण प्रदर्शन. भाग एक। и भंडारण प्रदर्शन. भाग दो। и भंडारण प्रदर्शन. भाग तीन

डिस्क की परिणामी संख्या के आधार पर, संभावित विकल्पों की गणना की जाती है जो भंडारण क्षमता आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, जिसमें बहु-स्तरीय भंडारण वाले विकल्प भी शामिल हैं।
भंडारण परत के रूप में एसएसडी का उपयोग करने वाले सिस्टम की गणना पर अलग से विचार किया जाता है।
फ्लैश कैश के साथ गणना प्रणाली की विशेषताएं

फ्लैश कैश - दूसरे स्तर के कैश के रूप में फ्लैश मेमोरी का उपयोग करने के लिए सभी स्वामित्व प्रौद्योगिकियों के लिए एक सामान्य नाम। फ्लैश कैश का उपयोग करते समय, स्टोरेज सिस्टम की गणना आमतौर पर चुंबकीय डिस्क से एक स्थिर लोड प्रदान करने के लिए की जाती है, जबकि शिखर कैश द्वारा परोसा जाता है।
इस मामले में, लोड प्रोफाइल और स्टोरेज वॉल्यूम के ब्लॉक तक पहुंच के स्थानीयकरण की डिग्री को समझना आवश्यक है। फ्लैश कैश अत्यधिक स्थानीयकृत प्रश्नों वाले वर्कलोड के लिए एक तकनीक है, और समान रूप से लोड किए गए वॉल्यूम (जैसे एनालिटिक्स सिस्टम के लिए) के लिए व्यावहारिक रूप से अनुपयुक्त है।

लो-एंड/मिड-रेंज हाइब्रिड सिस्टम की गणना

निम्न और मध्यम वर्ग के हाइब्रिड सिस्टम बहु-स्तरीय भंडारण का उपयोग करते हैं, जिसमें डेटा एक शेड्यूल पर स्तरों के बीच चलता रहता है। वहीं, सर्वोत्तम मॉडलों के लिए मल्टी-लेवल स्टोरेज ब्लॉक का आकार 256 एमबी है। ये विशेषताएं हमें स्तरीय भंडारण तकनीक को उत्पादकता बढ़ाने वाली तकनीक मानने की अनुमति नहीं देती हैं, जैसा कि कई लोग गलती से मानते हैं। निम्न और मध्यम वर्ग प्रणालियों में बहु-स्तरीय भंडारण स्पष्ट लोड असमानता वाले सिस्टम के लिए भंडारण लागत को अनुकूलित करने की एक तकनीक है।

स्तरीय भंडारण के लिए, शीर्ष स्तर के प्रदर्शन की गणना पहले की जाती है, जबकि भंडारण के निचले स्तर को केवल गायब भंडारण क्षमता में योगदान करने वाला माना जाता है। हाइब्रिड मल्टी-टियर सिस्टम के लिए, निचले स्तर से अचानक गर्म हुए डेटा के प्रदर्शन में गिरावट की भरपाई के लिए मल्टी-टियर पूल के लिए फ्लैश कैश तकनीक का उपयोग करना अनिवार्य है।

टियर डिस्क पूल में SSD का उपयोग करना

किसी दिए गए निर्माता द्वारा फ्लैश कैश एल्गोरिदम के विशिष्ट कार्यान्वयन के आधार पर, बहु-स्तरीय डिस्क पूल में एसएसडी के उपयोग में भिन्नताएं होती हैं।
SSD स्तर वाले डिस्क पूल के लिए भंडारण नीति का सामान्य अभ्यास सबसे पहले SSD है।
केवल पढ़ने योग्य फ़्लैश कैश। रीड-ओनली फ्लैश कैश के लिए, एसएसडी पर स्टोरेज परत कैश की परवाह किए बिना, लिखने के महत्वपूर्ण स्थानीयकरण के साथ आती है।
फ्लैश कैश पढ़ें/लिखें। फ्लैश कैश के मामले में, राइट कैश आकार को पहले अधिकतम कैश आकार पर सेट किया जाता है, और एसएसडी स्टोरेज टियर केवल तब दिखाई देता है जब कैश आकार पूरे स्थानीय कार्यभार को पूरा करने के लिए अपर्याप्त होता है।
एसएसडी और कैश प्रदर्शन की गणना हर बार निर्माता की सिफारिशों के आधार पर की जाती है, लेकिन हमेशा सबसे खराब स्थिति के लिए।

स्रोत: www.habr.com