Автор статьи — Михаил Комаров, MVP — Cloud and Datacenter Management
В данной статье будут рассмотрены:
Также рассмотрим и обсудим работу с утилитой PAL и ее применение для сбора и анализа данных, включая типовые проблемы локализованных систем.Читать полностью »
Вы наверняка слышали, что недавно вышел новый релиз IaaS-платформы OpenStack — OpenStack 13 «Mitaka». Это хороший повод написать небольшой анализ-сравнение OpenStack с каким-нибудь более ранним проектом и выяснить, что же сделало OpenStack настолько успешным.
Идея этого поста — в одном из моих предыдущих переводов, где были перечислены проблемы, с которыми сталкиваются компании, пытающиеся вести бизнес на Open Source. А если точнее, о проблемах писал руководитель компании XenSource, и в первую очередь, про проект Xen. Там была такая фраза: «Если вы думаете, что это всё осталось в прошлом и сейчас уже не актуально, я вам скажу, что вижу похожую ситуацию, происходящую сегодня с OpenStack, и такое, вероятно, происходит со многими другими успешными open source проектами.»
Давайте посмотрим, о каких трудностях XenSource писал Питер Левайн (Peter Levine) и как с этим обстоят дела в OpenStack.
Читать полностью »
МЕГА Accelerator был запущен в начале года, и в прошлом посте мы познакомили вас с десятью стартапами, ставшими резидентами нашего акселератора и уже начавшими работу в коворкинге PO2RT. Теперь можно рассказать подробнее о каждом из проектов. Почему бы не начать с Surfancy?
Disclaimer: Более подробный анализ и детальный разбор формул представлен в нашей тематической книге.
Тема экономического обоснования перехода в облака остается актуальной несмотря на то, что и в специализированной литературе, и в интернет-СМИ о ней обычно пишут редко и скупо. С одной стороны, сама по себе модель технико-экономических расчетов довольно проста и сводится к обыкновенной калькуляции единовременных и эксплуатационных затрат.
С другой, собрать точные входные данные для корректного расчета — совсем не простая задача. А если использовать неполные входные данные, то и результат таких расчетов будет далек от реального положения вещей.
Поэтому облачные провайдеры стараются избегать грубых расчетов («на глаз») в конкретных проектах, а в рекламных целях используют довольно ущербные с точки зрения полноты данных примеры, иллюстрирующие «эффективность» использования облачных решений. В этом материале мы разберем рабочие модели для расчета экономической эффективности и приведем примеры подобных расчетов.Читать полностью »
Итак, ваш бизнес значительно вырос, и вам необходимо купить первый сервер. Примите поздравления! Приобретение сервера – очень важное решение, поэтому легкое волнение вполне оправдано. С помощью данного руководства мы проясним основные моменты, которые помогут определить, какой тип сервера лучше всего подойдет под ваши задачи, а также приведем диапазон цен.
Почему стоит прочитать это руководство? Как минимум есть 2 причины:
Российский рынок CRM сходит с ума. И на то есть весомые причины. Пользователи постоянно сталкиваются с термином «CRM-система» и рано или поздно начинают искать своё решения, повинуясь отчасти советам коллег, отчасти острой необходимости, отчасти моде. Но при этом по-прежнему клиенты не понимают до конца, что они хотят от системы и зачем она им вообще. Вендоры только подливают масла в огонь — в частности тем, что CRM-системой называется корпоративный софт абсолютно неоднородных конфигураций: от простых контакт-менеджеров (записных книжек) до программ, вплотную приблизившихся к ERP (сейчас их определяют как xRM). На примере нашей системы мы попробуем разобраться, чем хороши CRM-системы, кому они нужны и насколько это оправданно — автоматизировать сделки, продажи и самое ценное — отношения с клиентами.
Системы хранения данных для подавляющего большинства веб-проектов (и не только) играют ключевую роль. Ведь зачастую задача сводится не только к хранению определенного типа контента, но и к обеспечению его отдачи посетителям, а также обработки, что накладывает определенные требования к производительности.
В то время, как при производстве накопителей используется множество других метрик, чтоб описать и гарантировать должную производительность, на рынке систем хранения и дисковых накопителей, принято использовать IOPS, как сравнительную метрику, с целью «удобства» сравнения. Однако производительность систем хранения, измеряемая в IOPS (Input Output Operations per Second), операциях ввода / вывода (записи / чтения), подвержена влиянию большого множества факторов.
В этой статье я хотел бы рассмотреть эти факторы, чтобы сделать меру производительности, выраженную в IOPS, более понятной.
Начнем с того, что IOPS вовсе не IOPS и даже совсем не IOPS, так как существует множество переменных, которые определяют сколько IOPS мы получим в одних и других случаях. Также следует принять во внимание, что системы хранения используют функции чтения и записи и обеспечивают различное количество IOPS для этих функций в зависимости от архитектуры и типа приложения, в особенности в случаях, когда операции ввода / вывода происходят в одно и тоже время. Различные рабочие нагрузки предъявляют различные требования к операциям ввода / вывода (I/O). Таким образом, системы хранения, которые на первый взгляд должны были бы обеспечивать должную производительность, в действительности могут не справится с поставленной задачей. Читать полностью »
— Смета была 200 миллионов рублей, а стала 650 миллионов! Вы обалдели?
По слухам, именно так начался этот проект на совете директоров банка. Курсовая разница по одной из поставок серверов составляла 450 миллионов рублей. Естественно, хотелось как-то уменьшить эти затраты.
Долгое время считалось, что архитектура x86 «из коробки» не предназначена для серьёзных вычислений. Самые серьёзные в мире вычисления (по нагрузке и требованиям к надёжности) — это банковское ядро, процессинг. Там не закончить считать вовремя 2–3 операционных дня подряд означает просто закрытие банка (и проблемы с банковской системой страны) из-за возникающего разрыва, который догнать уже невозможно.
Один банк из ТОП-10 ещё пару лет назад планировал докупить себе машин P-серии, известных своей надёжностью, масштабируемостью и производительностью. Про x86 там даже не думали, пока не настал кризис. Но кризис настал. Одна машина за 5–7 миллионов долларов (а нужна даже не одна и не две) — это немного перебор. Поэтому руководство решило тщательно изучить вопрос замены RISC на x86.
Ниже — сравнение двух подобных конфигураций (они не совсем одинаковые): P-серия с RISC-процессорами с ядрами на 4 ГГЦ из расчёта одно RISC-ядро на два ядра x86 2.7 ГГЦ. Всё это мы смонтировали в машзале дата-центра банка, загнали туда реальную базу, показывающую несколько банковских дней за прошлый год (у них есть специально заготовленная среда для тестов, полностью симулирующая реальность и полноценную нагрузку от транзакций, банкоматов, запросов и т. п.), и выяснили, что x86 подходит и стоит в разы дешевле.Читать полностью »
В течение последнего десятилетия быстродействие процессоров выросло примерно в 10 раз, оперативной памяти – в 8 раз, сетей – в 100 раз, внутренней шины вычислительных систем – в 20 раз, а накопителей на жестких дисках – всего в 1,5 раза. То есть увеличение производительности подсистемы хранения серверов существенно отстает от роста производительности центрального процессора, оперативной памяти, внутренней шины, а также пропускной способности сетей. Недостаточная производительность традиционных жестких дисков (HDD) приводит к увеличению времени отклика приложений. Еще вчера решением могло быть только использование SSD или PCIe-флэш. Сегодня мы шагнули еще дальше с новым типом накопителей непосредственно на шине оперативной памяти!
OpenStack обладает масштабируемостью, гибкостью и экономичностью, которые так необходимы центрам обработки данных.
Энни Лай (Anni Lai), департамент ИТ-продуктов (решения ЦОД), Huawei Technologies
Возможность виртуализации центров обработки данных (ЦОД) на базе ПО с открытым исходным кодом, а именно облачной платформы OpenStack, позволяет решать самые сложные на сегодняшний день ИТ-задачи — от обработки «Больших данных» (Big Data) до «Интернета вещей» (IoT, Internet of Things). Многие предприятия и поставщики услуг рассчитывают, что OpenStack поможет им преобразовать свои ЦОДы в масштабируемые автоматизированные матрицы физических ресурсов и виртуализированных услуг. Эти разнородные ЦОДы, управляемые с помощью интерфейсов автоматизации и прикладного программирования API, поддерживают применение модели DevOps при поставке ПО для инновационных приложений поддержки мобильности, социальных сетей и множества других типов приложений, основанных на виртуализации сетевых функций NFV (Network Function Virtualization).
Применение OpenStack в решениях Huawei помогает трансформировать центры обработки данных для экономичной поддержки растущей нагрузки — увеличения числа пользователей, прикладных служб, количества устройств и объёмов трафика.
