Hari ini kami memutuskan untuk berbicara tentang alat yang digunakan oleh perusahaan IT dan untuk mengotomatisasi pekerjaan dengan jaringan dan sistem rekayasa.
/flickr/ / CC BY-SA
Menerapkan jaringan yang ditentukan perangkat lunak
Diharapkan dengan peluncuran jaringan 5G, perangkat IoT akan tersebar luas - menurut Diperkirakan jumlah mereka akan melebihi 50 miliar pada tahun 2022.
Para ahli mencatat bahwa infrastruktur yang ada tidak akan mampu mengatasi peningkatan beban. Oleh Cisco, dalam dua tahun trafik yang melewati data center akan mencapai 20,6 zettabytes.
Oleh karena itu, perusahaan IT menghabiskan miliaran dolar untuk mengembangkan infrastruktur jaringan. Misalnya Google memasang kabel bawah laut baru di Asia dan Eropa untuk mengurangi penundaan transmisi data di titik-titik yang jauh dari pusat data. Selain itu, raksasa TI terlibat dalam pembangunan pusat data skala besar - gabungan AWS, Microsoft, dan Google untuk membuatnya lebih dari 100 miliar dolar.
Jelasnya, dalam sistem yang serupa (dan lebih sederhana) tidak mungkin memantau pengoperasian yang benar dari semua sakelar, server, dan kabel secara manual. Di sinilah jaringan yang ditentukan perangkat lunak (SDN) dan protokol khusus (misalnya, ).
Di Statista bahwa pada tahun 2021 volume lalu lintas yang melewati sistem pusat data SDN akan meningkat dua kali lipat: dari 3,1 zettabytes menjadi 7,4 zettabytes. Misalnya Fujitsu Teknologi SDN di ratusan pusat datanya berlokasi di berbagai belahan dunia. jaringan yang ditentukan perangkat lunak dan salah satu penyedia cloud lokal di AS.
Para ahli dari IDC memperkirakan pasar SDN akan terus berkembang. Pada tahun 2021 itu 13 miliar dolar, mengingat pada tahun 2017 diperkirakan mencapai 6 miliar.
Beralih ke mesin virtual
Popularitas virtualisasi dalam beberapa tahun terakhir dikaitkan dengan pengembangan sejumlah besar alat yang mengotomatiskan pengelolaan VM dan meningkatkan ketersediaannya.
Penyedia IaaS juga menyediakan alat otomatisasi untuk klien mereka. Misalnya, kita berada di 1cloud antarmuka perangkat lunak yang memungkinkan Anda membuat mesin virtual baru dalam beberapa menit. Dimungkinkan juga untuk mengelola . Misalnya, Anda dapat mengonfigurasi pematian mesin virtual sesuai jadwal tertentu agar tidak membayar pekerjaan "menganggur" mereka. API juga dapat digunakan untuk mengubah jumlah core dan jumlah RAM.
/ /PD
Sistem manajemen solusi virtualisasi berkembang menuju penggunaan teknologi pembelajaran mesin yang secara otomatis mendistribusikan beban antar VM. Misalnya saja fungsi tersebut untuk lingkungan virtual VMware NSX. Ini sudah membantu penyedia IaaS mendistribusikan beban di lingkungan multi-cloud dan hybrid.
Menerapkan sistem DCIM
Solusi DCIM (Manajemen Infrastruktur Pusat Data) adalah perangkat lunak yang memantau pengoperasian sistem rekayasa pusat data: konsumsi daya server, penyimpanan, router, distributor daya, tingkat kelembapan, dll. Sistem tersebut tersedia di pusat data Dataspace dan Xelent, di mana 1cloud menampung peralatannya.
Dalam kasus pertama, sistem DCIM pasokan listrik dan air, AC untuk ruang server dan pengawasan video di seluruh gedung. Yang kedua - secara otomatis tegangan keluaran di jaringan listrik, melindungi server dan menghilangkan kerusakan mikro.
/ di HabrΓ©
Sistem kecerdasan buatan juga telah memasuki bidang ini. Algoritme cerdas memprediksi kegagalan server dengan menganalisis βperilakunyaβ. Misalnya Litbit atas teknologi Dac. Sistem memantau kondisi setrika menggunakan sensor yang dipasang di ruang mesin. Mereka menganalisis frekuensi ultrasonik dan getaran lantai.
Berdasarkan data ini, Dac mengidentifikasi anomali dan menentukan apakah semua peralatan beroperasi dengan benar. Jika ada masalah, sistem akan memperingatkan operator pusat data atau secara otomatis mematikan server yang rusak.
Meskipun teknologi ini tidak tersebar luas, namun belakangan ini mereka telah memperkuat posisinya secara signifikan. Oleh , pada tahun 2022 volume pasar DCIM akan mencapai $8 miliar, dua kali lebih tinggi dibandingkan tahun 2017. Segera, solusi ini akan mulai muncul di semua pusat data besar.
Sumber daya dan sumber tambahan kami:
Sumber: www.habr.com