Что происходит с серверами и СХД за последние 3-5 лет, и куда все движется

Привет!

Описание будет проходить по принципу:

• Класс устройств;
• Какие технологии были за последние 3-5 лет;
• Самые последние разработки;
• Прогноз развития класса.

Для того, чтобы написать эту статью – автор расспросил специалистов, основных игроков на рынке (без имен и вендоров), чтобы сформировать что-то среднее из мнений и прогнозов. Оставляйте Ваше видение темы статьи, нам будет интересно его узнать.

Сфера серверов претерпела большие изменения по части управления ресурсами и цене за единицу мощности. Ниже подобраны основные тренды последних лет.

Уже давно технологии идут к тому, чтобы облегчить труд администратора. DCIM-решения мониторят основные системы серверной/дата-центра (охлаждение, электроснабжение, распределение питания и т.д.) Самые прорывные приложения могут:

• Оценивать физическое состояние оборудования и заблаговременно заказывать новое;
• Планировать и балансировать нагрузку на серверы;
• Подстраивать систему охлаждения.

Хотя классических x86 процессоров ждет по техпроцессам 5 и 7нм, производителей процессоров ждут естественные проблемы с размером транзисторов. Стоимость производства дорожает. Потребители уже присматриваются к архитектуре ARM, как к альтернативе x86.

До мая 2020-го мир пользовался видеокартами для обучения нейронных сетей. Специальных решений не было. Но Nvidia анонсировала первую систему для обучения ИИ. Ждем, что ответят остальные вендоры.

Есть ряд отличий от серверов с видеокартами:

• Подстраивание под задачи обучения;
• Высокая производительность (1 НОД заменит серверную для ИИ);
• Деление мощности для каждого специалиста.

Возможно, большинство читателей скажут, что автор застрял в 2013-ом, и зря. Данные говорят о повышении спроса у среднего и большого бизнеса. Дата-центр и серверная могут стать затратным предприятием. Содержание и обслуживание ЦОДа растет пропорционально размеру. (публикации на эту тему уже были).

Сегодня прибегают к разделению инфраструктуры. Все «тяжелые» мощности переезжают в облако, а небольшие сервера, бекап и ИБ решения остаются у заказчика.

Основные игроки на этом рынке в представлении не нуждаются.

С 2019 и по 2020й SSD удешевлялись и продолжают дешеветь. Ждем роста производительности конечных устройств. Сегодня NVMe стоят 70-80$ за 500Gb.

Характеристики скоростей и износостойкости тоже не стоят на месте. То есть HDD становятся еще менее актуальными и будут идти под бэкап, заменив ленты.

Приход Flash памяти в сферу СХД позволил компаниям внедрять решения связанные с высокой стоимостью простоев и пауз. Диск на 1TB перестал быть мечтой. Эксперты говорят, что SSD станет основной дата-центра, вытеснив или сместив на периферию обычные HDD/SAS.

Эта идея пришла на замену гибридному облаку для повышения отказоустойчивости и доступности инфраструктуры. Стоимость этих систем пока в классе High-End и Mid-range, но не далек тот день, когда функция переберется в low-end сегмент.

Основные преимущества такого подхода – гибкость инфраструктуры и доступа к конечным устройствам/ дублирование важных данных в облако/ сервисы Google,AWS,Azure поверх СХД.

Петабайты данных должны обрабатываться и управляться быстро, чтобы избежать ошибок версий, совпадений названий документов, путаницы в работе с данными применяют MDM решения.

Данный продукт является программным и ставится поверх системы. Его нельзя назвать вшитым в классическую СХД, но он полезен в работе с большим количеством СХД.

Системы подобного типа позволяют:

• Управлять версиями документов и баз данных;
• Управление облачными данными;
• Аналитика данных.

Сами технологии не являются новыми. Первые наработки сжатия данных на СХД были еще 2000х годах. Но в последние годы показатели сжимаемости достигли отметки x10, иногда x15.

В блоге HPE уже есть разбор мифов о сжатии данных. Тем не менее технология поменяла картину и ландшафт современных предприятий, вплоть до СМБ.

Уже в начале появления нейронных сетей вендоры начали искать способы, как ИИ может помочь админу в решении его профессиональных задач. ИИ начал хорошо справляться со следующими задачами:

• Миграция;
• Динамическое распределение данных;
• Аварийное восстановление;
• Уничтожение данных;
• Репликация;
• Бэкап.

Эти функции не входят в MDM решения, они стоят как бы особняком, и есть далеко не у всех вендоров, кто производит СХД.

Прогноз: Рынок решений для работы с большими данными продолжит свой рост. Внедрение автоматический систем управления данными только усилится.

Гиперконвергентные решения набирали популярность еще с 2016 года, и явный вклад в эту популярность внесла технология VDI. В расчете на инфраструктуру от 300-400 человек плюсы гиперконвергенции перевешивают минусы. На ХАБР есть много статей по теме того, как считаются гиперконвергентные решения и VDI системы. Мы же скажем, что они отлично себя показывают на удаленке. Подобные системы являются следующей ступенью развития офисного дата-центра из-за важных преимуществ перед классической инфраструктурой (гранулярность/ отказоустойчивость/ гибкость).

Стоимость подобных решений приближается к стоимости отказоустойчивого кластера из 2 серверов-СХД и пары свичей. Рынок подобных систем растет - конкуренция вендоров усиливается делая HCI более доступным.

SDS, как отдельное направление, появилось в 2014-ом году. Пионерами стали VmWare(VSAN, как программное хранилище) и IBM (Spectrum Storage - на самом деле набор продуктов). Основная идея продукта - объединить все «острова» данных в одно виртуальное хранилище. По последним данным рынок растет.

Основные преимущества SDS:

• Содержание аппаратных дешевле;
• Проще управлять всем зоопарком СХД/серверов;
• Экономия места - физического/логического (за счет инструментов компрессии данных).

Подробное сравнение всех решений ниже:

Удаленная работа будет проще организовываться, как с программной, так и аппаратной помощью. Внимание к работе сотрудников тоже усилится.

Граничные вычисления начнут вытеснять остатки серверных и ЦОДов. Технологии Wi-Fi6 только усилят Edge Computing. Прогноз инвестиций 8.3 млрд $.

Как обычно пионерами внедрений станет финансовый сектор и операторы.

Инфраструктура любого размера нуждается в постоянном внимании администратора. В больших серверных (от 30 НОД) админов мало (для сокращения затрат). И специально для таких организаций вендоры уже давно выпускают MDM решения. Приход ИИ в эти области разгрузит персонал еще больше.