[Supercomputing 2019]. Panyimpenan multi-awan minangka area aplikasi kanggo drive Kingston DC1000M anyar

Mbayangno yen sampeyan ngluncurake bisnis medis sing inovatif - pilihan obat individu adhedhasar analisis genom manungsa. Saben pasien duwe pasangan gen 3 milyar, lan server biasa ing prosesor x86 bakal butuh sawetara dina kanggo ngitung. Sampeyan ngerti sing bisa nyepetake proses ing server karo prosesor FPGA sing parallelizes petungan liwat ewu Utas. Bakal ngrampungake petungan genom ing babagan jam. Server kasebut bisa disewa saka Amazon Web Services (AWS). Nanging iki: pelanggan, rumah sakit, kanthi kategorine nglawan data genetik ing awan panyedhiya. Aku kudu piye? Kingston lan wiwitan awan nuduhake arsitektur ing pameran Supercomputing-2019 Panyimpenan MultiCloud Pribadi (PMCS), sing ngatasi masalah iki.

Telung kahanan kanggo komputasi kinerja dhuwur

Ngitung génom manungsa ora mung tugas ing bidang komputasi kinerja dhuwur (HPC, High Performance Computing). Ilmuwan ngetung lapangan fisik, insinyur ngetung bagean pesawat, financier ngetung model ekonomi, lan bareng-bareng nganalisa data gedhe, mbangun jaringan saraf, lan nggawe akeh kalkulasi rumit liyane.

Telung kondisi HPC yaiku daya komputasi sing gedhe banget, panyimpenan sing gedhe banget lan cepet, lan throughput jaringan sing dhuwur. Mulane, praktik standar kanggo nindakake petungan LPC ana ing pusat data perusahaan dhewe (on-premise) utawa ing panyedhiya ing méga.

Nanging ora kabeh perusahaan duwe pusat data dhewe, lan sing asring nindakake iku rodok olo kanggo pusat data komersial ing syarat-syarat efficiency sumber daya (pengeluaran modal dibutuhake kanggo tuku lan nganyari hardware lan software, mbayar personel Highly qualified, etc.). Panyedhiya awan, sebaliknya, nawakake sumber daya IT miturut model biaya operasi "Pay-as-you-go", yaiku. rent dikenani biaya mung kanggo periode nggunakake. Nalika petungan rampung, server bisa dibusak saka akun, saéngga ngirit anggaran IT. Nanging yen ana larangan legislatif utawa perusahaan babagan transfer data menyang panyedhiya, komputasi HPC ing awan ora kasedhiya.

Panyimpenan MultiCloud Pribadi

Arsitektur Panyimpenan MultiCloud Pribadi dirancang kanggo nyedhiyakake akses menyang layanan maya nalika ninggalake data kasebut dhewe ing situs perusahaan utawa ing kompartemen aman sing kapisah ing pusat data nggunakake layanan colocation. Ateges, iki minangka model komputasi sing disebarake data-sentris ing ngendi server awan bisa nganggo sistem panyimpenan remot saka awan pribadi. Mula, nggunakake panyimpenan data lokal sing padha, sampeyan bisa nggarap layanan awan saka panyedhiya paling gedhe: AWS, MS Azure, Google Cloud Platform, lsp.

Nuduhake conto implementasine PMCS ing pameran Supercomputing-2019, Kingston nampilake conto sistem panyimpenan data (SSD) kanthi kinerja dhuwur adhedhasar drive SSD DC1000M, lan salah sawijining startup maya nampilake piranti lunak manajemen StorOne S1 kanggo piranti lunak- panyimpenan ditetepake lan saluran komunikasi khusus karo panyedhiya maya utama.

Perlu dicathet yen PMCS, minangka model komputasi awan sing digunakake kanthi panyimpenan pribadi, dirancang kanggo pasar Amerika Utara kanthi konektivitas jaringan sing dikembangake ing antarane pusat data sing didhukung ing infrastruktur AT&T lan Equinix. Dadi, ping antarane sistem panyimpenan kolokasi ing simpul Equinix Cloud Exchange lan awan AWS kurang saka 1 milidetik (sumber: ITProToday).

Ing demonstrasi arsitektur PMCS sing ditampilake ing pameran kasebut, sistem panyimpenan ing disk DC1000M NVMe dumunung ing colocation, lan mesin virtual dipasang ing awan AWS, MS Azure, lan Google Cloud Platform, sing saling ping. Aplikasi klien-server saka adoh bisa digunakake karo sistem panyimpenan Kingston lan server HP DL380 ing pusat data lan, liwat infrastruktur saluran komunikasi Equinix, ngakses platform maya saka panyedhiya utama sing kasebut ing ndhuwur.

Geser saka presentasi Private MultiCloud Storage ing pameran Supercomputing-2019. Sumber: Kingston

Piranti lunak kanthi fungsi sing padha kanggo ngatur arsitektur panyimpenan multicloud pribadi ditawakake perusahaan sing beda-beda. Istilah kanggo arsitektur iki uga bisa muni beda - Private MultiCloud Storage utawa Private Storage kanggo Cloud.

"Superkomputer dina iki mbukak macem-macem aplikasi HPC sing ana ing ngarep kemajuan, saka eksplorasi minyak lan gas kanggo prakiraan cuaca, pasar finansial lan pangembangan teknologi anyar," ujare Keith Schimmenti, manajer manajemen SSD perusahaan ing Kingston. "Aplikasi HPC iki mbutuhake pertandhingan sing luwih gedhe antarane kinerja prosesor lan kacepetan I/O. Kita bangga bisa nuduhake kepiye solusi Kingston mbantu nggawe terobosan ing komputasi, menehi kinerja sing dibutuhake ing lingkungan lan aplikasi komputasi sing paling ekstrem ing donya.

DC1000M drive lan conto saka sistem panyimpenan adhedhasar iku

SSD DC1000M U.2 NVMe dirancang dening Kingston kanggo pusat data lan dirancang khusus kanggo aplikasi data-intensif lan HPC kayata aplikasi intelijen buatan (AI) lan pembelajaran mesin (ML).

DC1000M U.2 NVMe 3.84TB drive. Sumber: Kingston

Drive DC1000M U.2 adhedhasar memori Intel 96D NAND 3-lapisan, dikontrol dening pengontrol Silicon Motion SM2270 (PCIe 3.0 lan NVMe 3.0). Silicon Motion SM2270 minangka pengontrol NVMe perusahaan 16 jalur kanthi antarmuka PCIe 3.0 x8, bus data DRAM 32-bit lan telung prosesor dual ARM Cortex R5.

DC1000M saka macem-macem kapasitas ditawakake kanggo diluncurake: saka 0.96 nganti 7.68 TB (kapasitas sing paling populer dipercaya yaiku 3.84 lan 7.68 TB). Kinerja drive kira-kira 800 ewu IOPS.

Sistem panyimpenan kanthi 10x DC1000M U.2 NVMe 7.68 TB. Sumber: Kingston

Minangka conto saka sistem panyimpenan kanggo aplikasi HPC, Kingston presented ing Supercomputing 2019 solusi rak karo 10 DC1000M U.2 NVMe drive, saben karo kapasitas 7.68 TB. Sistem panyimpenan adhedhasar SB122A-PH, platform faktor wangun 1U saka AIC. Prosesor: 2x Intel Xeon CPU E5-2660, Kingston DRAM 128 GB (8x16 GB) DDR4-2400 (Nomer Bagean: KSM24RS4/16HAI). OS sing diinstal yaiku Ubuntu 18.04.3 LTS, Linux kernel ver 5.0.0-31. Tes gfio v3.13 (Fleksibel I / O tester) nuduhake kinerja maca 5.8 yuta IOPS kanthi throughput 23.8 Gbps.

Sistem panyimpenan sing ditampilake nuduhake ciri sing nyengsemake babagan maca stabil 5,8 yuta IOPS (operasi input-output per detik). Iki rong urutan gedhene luwih cepet tinimbang SSD kanggo sistem pasar massal. Kacepetan maca iki dibutuhake kanggo aplikasi HPC sing mlaku ing prosesor khusus.

Cloud computing HPC kanthi panyimpenan pribadi ing Rusia

Tugas kanggo nindakake komputasi kinerja dhuwur ing panyedhiya, nanging kanthi fisik nyimpen data ing panggonan, uga cocog kanggo perusahaan Rusia. Kasus umum liyane ing bisnis domestik yaiku nalika nggunakake layanan awan asing, data kudu ana ing wilayah Federasi Rusia. Kita njaluk komentar babagan kahanan kasebut atas jenenge panyedhiya maya Selectel minangka mitra Kingston sing wis suwe.

"Ing Rusia, bisa uga mbangun arsitektur sing padha, kanthi layanan ing basa Rusia lan kabeh dokumen pelaporan kanggo departemen akuntansi klien. Yen perusahaan kudu nindakake komputasi kinerja dhuwur nggunakake sistem panyimpenan ing panggonan, kita ing Selectel nyewa server karo prosesor saka macem-macem jinis, kalebu FPGA, GPU utawa CPU multi-inti. Kajaba iku, liwat mitra, kita ngatur saluran optik khusus ing antarane kantor klien lan pusat data kita, "komentar Alexander Tugov, Direktur Pengembangan Layanan ing Selectel. - Klien uga bisa nyelehake sistem panyimpenan ing colocation ing ruangan komputer kanthi mode akses khusus lan mbukak aplikasi ing server kita lan ing awan panyedhiya global AWS, MS Azure, Google Cloud. Mesthine, wektu tundha sinyal ing kasus terakhir bakal luwih dhuwur tinimbang yen sistem panyimpenan klien ana ing AS, nanging sambungan multi-cloud broadband bakal diwenehake.

Ing artikel sabanjure kita bakal ngomong babagan solusi Kingston liyane, sing ditampilake ing pameran Supercomputing 2019 (Denver, Colorado, USA) lan ditrapake kanggo aplikasi pembelajaran mesin lan analisis data gedhe nggunakake GPU. Iki minangka teknologi GPUDirect Storage, sing nyedhiyakake transfer data langsung antarane panyimpenan NVMe lan memori prosesor GPU. Kajaba iku, kita bakal nerangake carane kita bisa entuk kacepetan maca data 5.8 yuta IOPS ing sistem panyimpenan rak ing disk NVMe.

Kanggo informasi luwih lengkap babagan produk Kingston Technology, bukak Situs perusahaan.

Source: www.habr.com