Jak zmieniają się centra danych

Mechanizmy pozwalające na automatyzację typowych procedur i wykorzystanie sztucznej inteligencji to podstawowe kierunki rozwoju technologii centrów przetwarzania danych.

Po krótkim osłabieniu spowodowanym przez pandemię wydatki na centra danych zaczęły się zwiększać ze zdwojoną siłą, co widać zarówno w Polsce, jak i na świecie. Jest to wynikiem systematycznego wzrostu zapotrzebowania na moc przetwarzania związanego z cyfryzacją firm i instytucji.

Optymalizacja i automatyzacja procesów w centrum danych stanowią integralną część inicjatyw cyfrowej transformacji. Pandemia Covid-19 spowodowała, że wiele firm zaczęło doceniać znaczenie automatyzacji, a wizja cyfrowych centrów danych wykorzystujących sztuczną inteligencję i zdolnych do samonaprawy zaczęła budzić większe niż dotąd zainteresowanie. Dlatego już w najbliższych latach na poziom tych wydatków wpływ będą miały zastosowania mechanizmów sztucznej inteligencji. AI bardziej kojarzy się z autonomicznymi pojazdami lub robotami, ale zbliża się czas, gdy idea autonomicznych, samozarządzających się data centers zacznie nabierać realnych kształtów. A ponieważ inwestycje w budowę centrów przetwarzania danych są planowane na 10 lub więcej lat, warto wiedzieć, jakie rozwiązania i technologie będą zyskiwać popularność w najbliższym czasie.

Zobacz również:

  • Data center jako strategiczny zasób biznesu
  • W 2022 roku Polska będzie miała strefę lokalną AWS
  • Zrównoważone energetycznie i inteligentne budynki istotnym elementem walki o czyste niebo

Jedną z nowych technologii, która już znajduje praktyczne zastosowania, jest DCN (Data Center Networking). Dotyczy ona głównie infrastruktury sieciowej, ale buduje podwaliny dla szerszych zastosowań sztucznej inteligencji w centrach danych. Warto przypomnieć, że już w 2018 r. Google ogłosił, że systemy chłodzenia w kilku hiperskalowych centrach danych tej firmy są kontrolowane i sterowane przez oprogramowanie wykorzystujące AI, co zapewnia 40-proc. redukcję zużycia energii. To ciekawy przykład, choć na wprowadzenie takich rozwiązań w firmach mniejszych niż Google trzeba będzie jeszcze poczekać. Choć oprogramowanie wykorzystujące AI/ML i pozwalające na obsługę zdarzeń, monitorowanie stanu infrastruktury i optymalizację chłodzenia już jest dostępne na rynku, to zdaniem specjalistów minie kilka lat, zanim modele i algorytmy AI/ML zaczną oferować znacznie więcej, niż to możliwe w przypadku standardowego oprogramowania DCIM.

KOMENTARZ EKSPERCKI

Korzyści dla klientów wynikające z mechanizmów wysokiej dostępności

KRZYSZTOF SIWEK, Technical Product Manager & Cloud Technical Architect, T-Mobile Polska S.A.

Zachowanie ciągłości działania oraz mechanizmy wysokiej dostępności i Disaster Recovery są obecnie podstawą prowadzenia biznesu. Rozwiązania Data Center Networking (DCN) przyczyniają się do poprawy tego obszaru bezpieczeństwa m.in. poprzez wsparcie dla Data Center Interconnect i łączenie geograficznie odseparowanych centrów danych.

Systemy DCN umożliwiają działanie rozwiązań Disaster Recovery bazujących na technologiach wirtualizacji i usług chmurowych. Konieczne jest do tego posiadanie wielu centrów danych, co pozwala przekierować ruch w przypadku awarii podstawowego DC do zapasowego. W potrzeby klientów związane z redundancją geograficzną wpisują się działania T-Mobile związane z budową nowych centrów danych i łączeniem ich za pomocą sieci Data Center Interconnect.

Georedundancja w ramach rozwiązań T-Mobile realizowana jest na kilka sposobów. Pierwszym z nich jest architektura Active-Stand By, w której aktywnie wykorzystywana jest tylko jedna z lokalizacji Data Center (np. w Private Cloud), a druga znajdująca się w innym DC, np. na wirtualnej platformie współdzielonej, stanowi pozostającą w gotowości replikę. Jeżeli infrastruktura w lokalizacji podstawowej ulegnie awarii, wówczas uruchamiane są serwery wirtualne z kopią aplikacji i danych w zapasowym centrum danych. Innym rozwiązaniem jest Active-Active, w którym jednocześnie działają serwery w obydwu lokalizacjach i każda z nich jest w danej chwili wykorzystywana. Najprostszym z rozwiązań zabezpieczających przed utratą ciągłości biznesowej w przypadku katastrofy DC jest replikacja backupu do zewnętrznej lokalizacji. Bazuje na usłudze tworzenia i odtworzenia kopii zapasowej serwerów fizycznych lub maszyn wirtualnych. W przypadku usług świadczonych przez T-Mobile, jeżeli podstawowym centrum danych jest jedno z warszawskich data center, backup może znajdować się zarówno w data center w Piasecznie, jak i w Krakowie.

Mając na uwadze potrzeby klientów, T-Mobile zwiększa liczbę dostępnych lokalizacji data center. W najbliższym czasie zostanie oddane do użytku nowe data center w Warszawie. Obiekt zrealizowany został zgodnie ze standardem ANSI/TIA 942 na wysokim poziomie rated-3 we wszystkich obszarach działania. Wszystkie systemy tego data center wyposażone zostały zgodnie z wymogami standardu w elementy nadmiarowe. Nowy obiekt będzie kolejnym, w którym będą realizowane usługi m.in. serwera dedykowanego, Wirtualnego Centrum Danych (współdzielony private cloud) oraz private cloud, w oparciu o DCN.

Data Center Networking

DCN (Data Center Networking) to nowy model architektury sieci w centrach danych, który ostatnio zyskuje popularność. Od modeli klasycznych różni się on przede wszystkim koncentracją na integracji wszystkich elementów infrastruktury sieciowej, takich jak: przełączniki, routery, mechanizmy równoważenia obciążenia, systemy monitoringu i analityki sieci, itp., w celu ułatwienia kontroli oraz zarządzania działaniem aplikacji, jak również przechowywanymi i przetwarzanymi w systemie danymi.

Architektura DCN oznacza integrację zestawu różnych usług świadczonych przez centra danych. Pozwala na scentralizowane zarządzanie oraz szczegółową kontrolę działania, a także bezpieczeństwa maszyn wirtualnych, kontenerów, aplikacji i danych. DCN to specjalna sieć, która umożliwia dostarczanie zaawansowanych rozwiązań łączących wiele usług centrum danych związanych z transmisją danych i bezpieczeństwem systemu IT w zakresie dostępu do internetu, kanałów VPN, a także zapór sieciowych i systemów WAF (Web Application Firewall) przeznaczonych do ochrony aplikacji webowych. Dzięki DCN możliwe jest tworzenie rozwiązań hybrydowych łączących skierowane fizyczne zasoby firmy (hostowane lub kolokowane) z zasobami współdzielonymi (np. współdzielona pamięć masowa lub maszyny wirtualne działające w chmurze usługodawcy). DCN pozwala też na backup danych z fizycznych serwerów w modelu hostowanym lub w kolokacji.

Wdrożenie architektury DCN w centrum lub centrach danych wymaga istotnej, kosztownej modernizacji infrastruktury sieciowej. Dlatego też rozwiązanie to jest wykorzystywane głównie przez duże firmy i korporacje, ale jest dostępne również dla firm mniejszych, korzystających z usług oferowanych np. przez operatorów telekomunikacyjnych, którzy wdrożyli tę technologię w swojej infrastrukturze.

Do realizacji usługi DCN operatorzy telekomunikacyjni zwykle wykorzystują architekturę typu leaf-spine, która zapewnia skalowalność systemu sieciowego dzięki możliwości instalacji kolejnych, nowych przełączników i szybkiego podłączania do nich serwerów lub platform usługowych. W efekcie następuje ujednolicenie architektury sieciowej w centrach danych. Architektura leaf-spine wykorzystuje dwa rodzaje przełączników: leaf (skrzydło) i spine (kręgosłup). Taka dwuwarstwowa topologia przydatna jest zwłaszcza w centrach danych, gdzie panuje duży wewnętrzny ruch w systemie.

Elementem DCN jest też usługa Data Center Interconnect, która umożliwia łączenie dwóch lub więcej geograficznie odseparowane centrów danych. Z jednej strony zapewnia to wysoką skalowalność, bo użytkownik może korzystać z zasobów dostępnych w wielu połączonych data centers znajdujących się w rozproszonych geograficznie ośrodkach, a z drugiej strony umożliwia dostarczanie zaawansowanych usług typu Disaster Recovery i zbudowanie odpornej na awarie infrastruktury wykorzystującej rozproszone centra danych. Data Center Interconnect umożliwia zapisywanie kopii zapasowych w zewnętrznej lokalizacji lub replikowanie backupu do kolejnych ośrodków data centers.

Ze względu na wysoki koszt jeszcze do niedawna w rozwiązania Disaster Recovery inwestowały wyłącznie duże przedsiębiorstwa. Obecnie systemy DCN bazujące na technologiach wirtualizacji i usług chmurowych pozwoliły na znaczne obniżenie kosztów posiadania kolejnych, zapasowych centrów danych, które zapewniają ciągłość działania firm.

Najczęściej wykorzystywane przez firmy usługi oferowane przez zewnętrzne data center to: kolokacja serwerów lub serwery dedykowane, udostępnienie redundantnych połączeń telekomunikacyjnych zapewniających wysoką dostępność, pamięć masowa oraz mechanizmy automatycznego tworzenia kopii zapasowych danych i aplikacji. Połączenie tych różnych usług w jeden pakiet przy wykorzystaniu architektury DCN ma też dodatkową ważną zaletę: pozwala obniżyć łączne koszty, jakie ponosi użytkownik korzystający z usług.

Jakie są cechy nowoczesnej platformy sieciowej dla data center

Nowoczesne, zaawansowane platformy sieciowe w centrach danych powinny pozwolić na dynamiczne dostosowanie się systemu do zmieniających się potrzeb użytkowników i aplikacji oraz dostarczać bezpieczne usługi dla aplikacji o krytycznym znaczeniu dla biznesu. Jest to możliwe dzięki wykorzystaniu mechanizmów automatyzacji standardowych procedur oraz systemu bezpieczeństwa opartego na mikrosegmentacji sieci.

Oto podstawowe wymagania pozwalające na określenie platformy sieciowej wykorzystywanej w centrum danych za zgodną z najnowszymi trendami:

Automatyzacja. Osiągnięcie wysokiego poziomu wydajności w dużej mierze zależy od zautomatyzowanego dostarczania usług sieciowych dla aplikacji. Mechanizmy pozwalające na automatyczne programowanie sieci, równoważenie obciążeń oraz dynamiczną reakcję na ich zmiany są znacznie bardziej efektywne i niezawodne niż wprowadzane ręcznie przez administratora sieci.

Spójna polityka dotycząca wszystkich elementów infra¬struktury. Architektura DCN zapewnia integrację zasobów od brzegu sieci do chmury, umożliwiając konsekwentne i jednolite stosowanie zasad polityki i bezpieczeństwa we wszystkich elementach infrastruktury.

Jeden interfejs administratora. Nowoczesne platformy DCN umożliwiają scentralizowane zarządzanie z poziomu jednej konsoli wszystkimi zasobami zarówno lokalnymi, jak i znajdującymi się w chmurze lub na brzegu sieci.

Bezpieczeństwo na wysokim poziomie szczegółowości. Zintegrowane mechanizmy kontroli bezpieczeństwa, które wykorzystują mikrosegmentację sieci oraz mechanizmy kontrolne IDS/IPS.

Globalna widoczność infrastruktury. Platformy DCN mogą wyświetlać wizualną reprezentację sieci i połączeń, co znacznie ułatwia wykrywanie, diagnozowanie i rozwiązywanie pojawiających się problemów.

AI w centrach danych

Sztuczna inteligencja może pomóc przedsiębiorstwom w tworzeniu wysoce zautomatyzowanych, bezpiecznych, samonaprawiających się centrów danych, które wymagają tylko niewielkiego udziału ludzi w zapewnieniu działania na wysokim poziomie wydajności i odporności na awarie. Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji może interpretować dane na poziomach wykraczających poza ludzkie możliwości, zapewniając optymalizację zużycia energii, dystrybucji obciążeń, maksymalizację wydajności i wzrost wykorzystania zasobów centrum danych. Tego typu centrów danych jeszcze nie ma, bo wciąż istnieją istotne bariery techniczne, operacyjne i kadrowe.

Według Gartnera, dojrzałość platform AIOps, ograniczone umiejętności zarządzania nimi przez pracowników IT oraz dojrzałość operacyjna są głównymi czynnikami hamującymi zastosowania sztucznej inteligencji w centrach danych. Inną barierą jest konieczność zapewnienia wysokiej jakości danych przesyłanych do systemów AI/ML co nie jest łatwym zadaniem.

Największą barierą są jednak ludzie. Zatrudnienie wysoko wykwalifikowanych analityków lub odpowiednie przeszkolenie pracowników IT to duże wyzwanie dla wielu przedsiębiorstw. Warto zauważyć, że ograniczenie dotychczasowych możliwości kontroli i zarządzania systemami budzi duże opory wśród pracowników. Dobrym przykładem są sterowane programowo sieci SDN. Technologia ta jest dobrze znana już od co najmniej 10 lat, a mimo to ponad trzy czwarte operacji IT jest nadal opartych na klasycznych poleceniach wykorzystujących interfejs CLI.

Co daje sztuczna inteligencja?

Wykorzystanie mechanizmów AI do zwiększenia wydajności i efektywności centrów danych dotyczy czterech głównych obszarów. We wszystkich na rynku dostępne są już rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, ale droga do ich integracji i stworzenia kompletnego systemu obejmującego wszystkie elementy centrum danych jest jeszcze daleka.

  • Zarządzanie energią – zarządzanie energią oparte na sztucznej inteligencji może po¬móc zoptymalizować systemy ogrzewania i chłodzenia, dzięki czemu udaje się obniżyć koszty energii elektrycznej, zmniejszyć liczbę pracowników niezbędnych do obsługi systemu IT i poprawić wydajność.
  • Zarządzanie sprzętem – systemy sztucznej inteligencji potrafią monitorować stan serwerów, pamięci masowych i sprzętu sieciowego, kontrolować, czy urządzenia lub oprogramowanie są prawidłowo skonfigurowane, i przewidywać, kiedy sprzęt może ulec awarii.
  • Zarządzanie obciążeniami – systemy AI mogą zautomatyzować procesy przenoszenia obciążeń do najbardziej wydajnej infrastruktury w czasie rzeczywistym, zarówno wewnątrz centrum danych, jak i w środowisku chmury hybrydowej między środowiskami lokalnymi, chmurowymi i brzegowymi.
  • Bezpieczeństwo – systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą być szczególnie przydatne do wykrywania włamań w czasie rzeczywistym oraz blokowania i izolowania zagrożeń. Narzędzia wykorzystujące AI i mechanizmy uczenia maszynowego potrafią uczyć się, jak wygląda normalny ruch sieciowy, wykrywać anomalie, ustalać priorytety alertów wymagających podjęcia działania przez specjalistów ds. bezpieczeństwa, a także pomagać w analizie zdarzeń oraz przekazywać zalecenia dotyczące usuwania luk w zabezpieczeniach systemu.

W celu komercyjnej reprodukcji treści Computerworld należy zakupić licencję. Skontaktuj się z naszym partnerem, YGS Group, pod adresem [email protected]

TOP 200