Пять вариантов использования энергонезависимой памяти Intel® Optane™ DC при работе в центрах обработки данных

Энергонезависимая память Intel® Optane™ DC находится в шаге от того, чтобы при выходе на рынок стать одной из самых революционных инноваций за многие годы. Эта новая прогрессивная технология предлагает большой объём памяти, рабочие характеристики, сравнимые с динамической памятью с произвольным доступом (DRAM), а также поддержку длительного энергонезависимого хранения данных.

Мне нравится наблюдать, как разработчики осваивают возможности совершенно нового, масштабного ресурса энергонезависимых данных. Первое посещение может сбить с толку. Примерно через месяц нас просят вернуться, потому что у них появились новые идеи. И вскоре наши разработчики программного обеспечения уже работают с ними бок о бок над новым приложением для энергонезависимой памяти Intel Optane DC. Очень вдохновляет наблюдать за развитием инноваций в режиме реального времени.

Энергонезависимая память имеет широкий спектр применения, и каждый день в глобальной экосистеме инноваторы открывают всё новые варианты её использования. В этом блоге я хочу выделить небольшой пример вариантов использования этой памяти, которые демонстрируют, как этот продукт может оказать значительное влияние на центры обработки данных.

1. Аналитика в оперативной памяти на базе платформы SAP HANA

В наши времена интенсивного использования данных постоянно растёт масштаб развёртывания баз данных в оперативной памяти (технология in-memory). Компания SAP является одним из первых партнёров корпорации Intel по проекту энергонезависимой памяти Optane DC, и платформа SAP HANA является одной из исходных вариантов её использования. Для баз данных в оперативной памяти объёмная, быстрая и недорогая энергонезависимая память является существенным потенциальным преимуществом. Рассмотрим два сценария развёртывания.

При существующем развёртывании на платформе SAP HANA к объёму системы можно добавить «узлы расширения», роль которых заключается, в основном, в расширении объёма данных для существующих узлов обработки. Анализ Intel показал, что узел расширения с 7,5 ТБ памяти DRAM и энергонезависимой памяти Intel Optane DC позволяет получить до 25% больше данных в главном хранилище базы данных и экономит более 10% затрат на системное оборудование по сравнению с конфигурацией исключительно на базе DRAM.1

В следующем сценарии в процессе растущего развёртывания на платформе SAP HANA необходимо объединить несколько более старых узлов с ограниченной памятью в новый, современный 4-сокетный «масштабируемый узел». В этом сценарии конфигурация с энергонезависимой памятью Intel Optane DC позволяет в два раза увеличить объём данных в оперативной памяти при общей стоимости системы ниже на 39% на терабайт базы данных.2 Независимо от того, обновляется ли существующее развёртывание на платформе SAP HANA или запускается новое, математика довольно проста и свидетельствует в пользу энергонезависимой памяти Intel Optane DC: больше данных — меньше затрат. Вы можете узнать больше о совместной работе компаний Intel и SAP над этими технологиями здесь и здесь. Также Вы можете рассмотреть возможность дополнительной поддержки баз данных в оперативной памяти для энергонезависимой памяти Intel Optane DC от компаний Aerospike, Gigaspaces, Microsoft, Oracle, Redis Labs и многих других. Помимо этих преимуществ, энергонезависимая память Intel Optane DC позволяет намного быстрее перезапускать большие аналитические системы, уменьшая время перезапуска от минут до секунд.

2. Виртуализация серверов баз данных с несколькими арендаторами

Спрос на услуги баз данных продолжает расти, и виртуализация многопользовательских баз данных как услуг является ключом к экономически эффективному масштабированию. Большее количество экземпляров виртуальных машин для каждого сервера и более масштабные базы данных могут потребовать больше ресурсов памяти, и добавление всё большего и большего объёма DRAM становится экономически нецелесообразным. Большой объём и экономическая доступность энергонезависимой памяти Intel Optane DC могут стать прорывом к большей плотности виртуальных машин и более экономному масштабированию.

В ходе тестирования Intel сравнивались две системы виртуализации на серверной операционной системе Microsoft Windows Server 2019 с системой аппаратной визуализации Hyper-V с запущенным эталонным тестом оперативной транзакционной обработки данных в облаке. Одна платформа была оснащена 768 ГБ памяти DDR4 DRAM, а другая — 192 ГБ памяти DDR4 DRAM плюс 1 ТБ энергонезависимой памяти Intel Optane DC. В этом случае система с энергонезависимой памятью Intel Optane DC поддерживала до 36% больше виртуальных машин и делала это с 30% более низкой стоимостью на одну виртуальную машину.3 Следовательно, была продемонстрирована большая плотность виртуальных машин на одном узле по значительно более низкой цене.

3. Потоковая трансляция видео по сетям доставки контента

В контексте масштабирования, сети доставки контента сталкиваются с аналогичными трудностями. По прогнозам, с 2017 по 2022 год общий IP-трафик возрастёт в 3 раза, и более 80% его состава будет приходиться на видео-формат4, большая часть которого транслируется в потоке или в прямом эфире с модернизированных пограничных серверов, близких к потребителям. Поставщикам контента необходимо увеличить количество потоков на сервер, а для этого требуется больше памяти. Опять же, объём и экономичность энергонезависимой памяти Intel Optane DC помогут поставщикам контента осуществлять масштабирование по доступной цене.

Для сравнения давайте примем качество обслуживания (QoS) равным стандартному 99-процентильному целевому показателю HTTP GET. Платформы, оснащённые процессором Intel Xeon Gold 6252 2-го поколения и 1,5 ТБ памяти, будут поставлять высококачественное видео при данном качестве обслуживания. Однако платформа с энергонезависимой памятью Intel Optane DC будет доставлять контент при стоимости памяти ниже более чем на 40%.5 Это можно будет быстро присовокупить к основным преимуществам по мере развития доставки контента на базе технологии граничных вычислений.

4. Аналитика на базе систем AI/ML с помощью платформы SAS VIYA

SAS VIYA — это семейство продуктов для расширенной аналитики, которое включает в себя системы искусственного интеллекта (AI) в оперативной памяти и машинного обучения (ML) для решения сложных задач обработки данных, таких как анализ изображений, языка и эмоциональной окраски высказываний. Масштабирование SAS VIYA с помощью большого объёма памяти DRAM может резко увеличить стоимость аппаратных платформ. В тестировании Intel, в ходе которого одновременно было запущено 3 аналитических модели, была получена аналогичная пропускная способность аналитических систем с использованием платформы с 1,5 ТБ памяти DRAM или 1,5 ТБ энергонезависимой памяти Intel Optane DC и 192 ГБ DRAM. Однако последняя конфигурация обеспечивает данный уровень служб машинного обучения при снижении стоимости памяти до 43%.6 Компания Intel продолжает помогать наращивать производительность ИИ, снижать его стоимость и выводить эту мощную технологию в статус основной тенденции.

5: Масштабирование гиперконвергентной инфраструктуры

Преимущества энергонезависимой памяти Intel Optane DC заключаются не только в массивных многотерабайтных схемах применения. В соответствующем случае даже средний объём памяти может иметь большое значение. Программно определяемые гиперконвергентные инфраструктуры (HCI) становятся очень популярными в модернизированных публичных и частных облачных сервисах, и технологии, предназначенные для работы в программных средах операционной системы Windows Server, такие как Microsoft Azure HCI, являются одними из ведущих решений. Степень экономичности гиперконвергентной инфраструктуры во многом зависит от плотности виртуальных машин на узел. В тестировании Intel мы сравнили различные конфигурации памяти при запуске хранилища Storage Spaces Direct на базе Microsoft Windows — одна с 384 ГБ памяти DDR4 DRAM, другая с 512 ГБ энергонезависимой памяти Intel Optane DC и 192 ГБ памяти DRAM на четырёх узлах. Дополнительный объём памяти при использовании энергонезависимой памяти Intel Optane DC, что неудивительно, включил на 35% больше виртуальных машин на узел. Удивительно то, что это решение было реализовано при стоимости оборудования ниже на 27% на виртуальную машину, и не требовало огромного многотерабайтного потребления памяти для получения результатов.7

Только начало

Энергонезависимая память Intel Optane DC — это широко применяемая технология с множеством разнообразных вариантов использования. Пять вариантов её реализации, описанных в данной статье, являются лишь небольшим примером того, как революционное сочетание большого объёма памяти, экономической доступности и энергонезависимого хранения данных преображает центры обработки данных и цифровые услуги. И это только начало.

Для более глубокого изучения энергонезависимой памяти Intel Optane DC и преимуществ её использования для Вас и Ваших клиентов, посетите веб-сайт intel.com/optane

 

Этот продукт и техническую экспертизу для построения решений на её основе можно получить у нас.
Обратитесь к 
вашему персональному менеджеру для получения подробной информации об энергонезависимой памяти Intel® Optane™ DC.

 


*Прочие бренды и наименования могут являться собственностью других организации.

1. www.intel.com/2019xeonconfigs Примечание № 16 2. www.intel.com/2019xeonconfigs  Примечание № 17 3. www.intel.com/2019xeonconfigs  Примечание № 10

4. Источник: Индекс развития визуальных сетевых технологий Cisco: Прогноз и тенденции, 2017-2022 гг., 28 ноября 2018 г., https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/white-paper-c11-741490.html

5. www.intel.com/2019xeonconfigs  Примечание № 18 6. www.intel.com/2019xeonconfigs Примечание № 19 7. www.intel.com/2019xeonconfigs Примечание № 20

13/05/2019