Учет и контроль для «коммунальных вычислений»

Деятельность компании Hewlett-Packard в области Grid условно можно разделить на две составляющие. Во-первых, это участие в инициативах по стандартизации программного обеспечения Grid, поддержка программных технологий Grid на аппаратных платформах НР — высокопроизводительных серверах, кластерах и системах хранения, альянсы с производителями коммерческих продуктов для реализации идей Grid и участие в научных проектах. Вторая составляющая — собственные разработки НР в области создания новой модели вычислительных систем, в которой предоставление данных и процессорных мощностей организовано по принципам коммунальных услуг (utility computing).

Это направление может показаться не связанным напрямую с тем, что сегодня принято понимать под Grid, однако именно в нем проявляется, на мой взгляд, основной вклад НР в развитие идей метакомпьютинга.

Коммунальные вычисления

Около двух десятилетий назад тогдашний директор HP Labs Джоэл Бирнбаум выдвинул идею utility computing, и этот факт дает сегодня компании основание причислять себя к пионерам grid-технологий. Что вкладывал Бирнбаум в предложенную им концепцию? Директор подразделения НР Always On Infrustructure Solutions Ник ван дер Звип объясняет: «Бирнбаум предсказывал, что в будущем все вычислительные инфраструктуры мира будут подсоединены к глобальной системе (аналог Grid) и станут доступными для использования любому приложению в любое время, при этом стоимость компьютерных ресурсов будет вычисляться по принципу: чем больше вы используете, тем больше платите, чем меньше используете, тем меньше платите. В мире будет существовать одна большая сеть, в которой все компьютеры соединены друг с другом, все доступны для использования в любой точке мира, и каждый получает столько ресурсов для своих приложений, сколько необходимо. Мы верим в эту идею, выдвинутую 20 лет назад, и за прошедшие годы значительно продвинулись к ее воплощению».

Бирнбаум выделял в своей концепции три основных компонента:

• все компьютеры объединены в глобальную сеть;
• все ресурсы доступны любому приложению и выделяются в зависимости от его потребностей;
• оплата вычислительных мощностей находится в прямой зависимости от степени их использования.

Сегодняшние предложения НР в области utility computing Ван дер Звип разделяет на две основные группы — финансовые и технологические. К первым относятся различные способы реализации принципа «чем больше используете, тем больше платите». Так, аутсорсинг управления ИТ-услугами на базе центров данных НР строится таким образом, что оплата производится на основе данных об использовании ресурсов под конкретные службы, например, о числе задействованных почтовых ящиков, интенсивности транзакций в месяц и т.д. Это позволяют делать механизмы мониторинга и контроля информационной инфраструктуры в программной системе ИТ-управления HP OpenView, которая поддерживает принципы управления ИТ-услугами (IT Service Management, ITSM) и средства отслеживания соглашений об уровне обслуживания (Service Level Agreement, SLA).

Другой аспект финансовой модели предоставления компьютерных ресурсов по требованию заказчика проявляется когда корпоративный пользователь не стремится отдавать свою инфраструктуру на аутсорсинг, владея информационными системами в собственных центрах данных, но по-прежнему хотят платить только за то, что реально находится в эксплуатации. Эту потребность удовлетворяют различные схемы сapacity on-demand, вводимые НР с 1999 года для своих высокопроизводительных серверов и систем хранения, в том числе самое последнее решение — Temporary instant Capacity On Demand (TiCOD), которое позволяет подключать и оплачивать дополнительные процессорные мощности на ограниченный период времени.

Однако для того чтобы реализовать другую важную составляющую концепции utility computing — создание единого пула и динамическое перераспределение ресурсов между приложениями нужны технологии. Здесь вступают в действие кластерные системы с их возможностями балансировки нагрузки и перемещения приложений с неработающей системы на работающую, серверы с разбиением на системные разделы и средства управления рабочей нагрузкой (Work Load Management, WLM). Так, разбиение на разделы сервера НР Superdome позволяет представить эту систему как совокупность, скажем, трех машин c 8, 16 и 32 процессорами соответственно. Каждая будет работать под управлением своего экземпляра ОС и выполнять свое приложение — допустим, CRM, сервер баз данных и приложение управления персоналом. При этом в зависимости от требований рабочей нагрузки средства WLM автоматически примут решение о передаче процессоров от одного приложения «на лету».

Принцип, который лежит в основе UDC — wire once, reallocate many. Это означает, что при неизменности физической конфигурации UDC позволяет на программном уровне динамически перераспределять ресурсы между приложениями в зависимости от их потребностей.

Предположим, компания использует торговую систему на базе Web, для которой в обычные дни необходимо 5 компьютеров, однако в период роста продаж перед рождественскими праздниками для ее нормальной эксплуатации понадобится 20 компьютеров. Как традиционно поступает ИТ-менеджер — приобретает 20 компьютеров под торговую систему, поскольку только так он сможет гарантировать, что системе хватит ресурсов в любой сезон. Аналогичными соображениями он будет руководствоваться и по отношению ко всем остальным приложениям, которые используются его компанией. Очевидно, что при этом далеко не все аппаратные ресурсы: серверы, системы хранения будут использоваться оптимально. UDC меняет принципы эксплуатации приложениями ресурсов корпоративной ИТ-инфраструктуры. Программные механизмы UDC позволят выделять дополнительные ресурсы торговой Web-системе из общего пула центра данных именно тогда, когда они ей будут необходимы, и передавать их другому приложению после того, как они освободятся.

UDC представляет собой распределенную вычислительную инфраструктуру нового типа, программируемый центр данных, в котором обеспечивается динамическое выделение приложениям серверных мощностей и областей хранения данных из единого пула разнородных компьютерных ресурсов. Для такого распределения ресурсов задейcтвуются механизмы виртуализации на разных уровнях, но не затрагиваются физические соединения систем и фактическое расположение приложений. Поэтому ключевым элементом UDC является управляющее программное обеспечение Utility Сontroller (рис.1), которое непосредственно отвечает за выделение ресурсов под предоставление тех или иных информационных услуг. Здесь не случайно упомянуты именно услуги. В НР давно и принципиально проповедуют сервисный подход к управлению информационными инфраструктурами предприятий, который подразумевает, что ИТ-подразделение предприятия должно отвечать не за функционирование отдельных серверов, принтеров, сетевых устройств и прикладных систем, а за объединение этих разрозненных компонентов в сквозную информационную услугу для определенного бизнес-процесса. На этом строится модель ITSM от НР, принципы которой поддерживаются специальными модулями программного семейства HP OpenView.

Utility Controller позволяет с помощью простых операций проектировать, конфигурировать и динамически переназначать ресурсы на определенные задачи. Интеграция средств распределения ресурсов в UDC и механизмов управления услугами и мониторинга уровня обслуживания в OpenView создает новый тип платформы управления ИТ-инфраструктурами, который в НР называют адаптивной. Ресурсы назначаются и перераспределяются динамически в зависимости от исходных требований для реализации услуги и изменений этих требований в ответ на изменение потребностей заказчика данной услуги.

Рис. 2. Перспективы развития utility computing

Принципы организации UDC, которые уже реализуется в рамках корпоративного центра данных, в дальнейшем планируется распространить на масштабируемый виртуальный центр данных, который объединит множество фактических центров и автоматизирует надежное и безопасное предоставление информационных сервисов пользователям без каких-либо корпоративных и географических ограничений (рис. 2). В этом направлении ведутся сейчас исследовательские работы в HP Labs в рамках долгосрочной программы под названием Planetary Computing. Конечная цель этого масштабного проекта — создание модели управления вычислительной инфраструктурой глобального масштаба, которая сделает доступ к географически разбросанным вычислительным ресурсам столь же простым, как получение любой коммунальной услуги — электричества для бытовых приборов или воды из крана. Ключевым элементом модели «планетарного компьютинга» является организация разделяемого пула ресурсов, из которого приложения получают необходимые мощности по мере необходимости, без изменения физической топологии центров данных и их межсоединений. Объединение центров данных в единый пул позволит оптимизировать использование ресурсов для региона, страны или даже всего мира. Если в определенные часы в одном регионе компьютерные мощности не задействованы, они могут использоваться для предоставления ИТ-услуг пользователям в других регионах.

По сути, это и есть воплощение идей Grid, которое будет сопровождаться решением проблем безопасности доступа к глобальным ресурсам и виртуализации не только вычислительных мощностей, но и систем хранения. Глобальная реализация принципов UDC позволит в перспективе совместно использовать ресурсы приложениям в рамках Globus Grid, корпоративным приложениям типа SAP R/3, системам, работающим под управлением коммерческих реализаций Grid и т.д. Основные исследования с целью глобализации UDC сосредоточены в НР Labs на трех направлениях.

• Создание механизмов интеллектуального управления центром данных, которые позволят предоставлять приложениям ресурсы по требованию. Разрабатываемая система контроля центра данных будет автоматически идентифицировать доступные в рамках виртуального центра данных аппаратные и программные ресурсы и затем выполнять необходимые работы по инсталляции, конфигурированию, развертыванию, мониторингу и предоставлению ИТ-услуг. Существенным моментом является максимальный отказ от вмешательства человека в процесс управления; центр данных должен использовать механизмы самомониторинга, самовосстановления и самоадаптации.
• Создание механизмов глобальной виртуализации систем хранения и автоматизации управления хранением как ресурсом.
• Решение проблемы контроля энергопотребления в рамках центра данных глобального масштаба.