如何根據(jù)數(shù)據(jù)中心的需求選購服務器?

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佚名
為了優(yōu)化企業(yè)性能,IT部門應該評估頂層任務,以決定如何選購服務器并創(chuàng)建最有效的工作負載。 服務器是現(xiàn)代計算能力的核心,但是有很多眼花繚亂的方法可以選擇服務器來承載工作負載。盡管可以用相同的虛擬化和集群...

為了優(yōu)化企業(yè)性能,IT部門應該評估頂層任務,以決定如何選購服務器并創(chuàng)建最有效的工作負載。

服務器是現(xiàn)代計算能力的核心,但是有很多眼花繚亂的方法可以選擇服務器來承載工作負載。盡管可以用相同的虛擬化和集群化的具備管理能力的白盒系統(tǒng)填充數(shù)據(jù)中心,隨著越來越多的公司在云端部署工作負載,本地數(shù)據(jù)中心托管仍在企業(yè)內(nèi)部的工作負載需要越來越少的資源。這幫助IT和業(yè)務領(lǐng)導者可從縮減的服務器的規(guī)模中尋求更多的價值和性能。

今天,白盒系統(tǒng)的廣闊海洋受到服務器特性的新一輪專業(yè)化挑戰(zhàn)。部分組織正在重新發(fā)現(xiàn)一臺服務器可能確實適合所有的工作負載。您可以選擇甚至定制服務器群集硬件以適應特定的使用類別。

虛擬機整合以及網(wǎng)絡(luò)級I/O增加帶來的優(yōu)勢

服務器虛擬化的核心優(yōu)勢是能夠在同一臺物理服務器上托管多個虛擬機,以充分利用服務器的可用計算資源。虛擬機主要依靠服務器內(nèi)存(RAM)和處理器的內(nèi)核數(shù)量。無法詳細確定給定服務器上可以駐留的虛擬機數(shù)量,因為您可以將虛擬機配置為使用各種內(nèi)存空間和處理器內(nèi)核。但是,服務器上的經(jīng)驗法則包括選擇一枚具有更多內(nèi)存的處理器,(更多的)處理器內(nèi)核數(shù)量通常允許更多的VM駐留在同一臺服務器上,這樣可以提高整合性。

例如,Dell EMC PowerEdge R940機架式服務器可以支持多達28個處理器核心,并提供48個雙倍數(shù)據(jù)速率4(DDR4)雙列直插式內(nèi)存模塊(DIMM)插槽,最多支持高達6 TB的內(nèi)存。有些組織可能選擇部署單獨的機架式服務器,而選擇刀片服務器作為替代形式,或者作為超融合基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的組成部分。服務器適用于高級別的虛擬機整合,包括冗余的熱插拔電源以及DIMM熱插拔和DIMM鏡像等彈性內(nèi)存功能。

接下來考慮關(guān)于如何選擇高度整合的服務器,目的是提升對網(wǎng)絡(luò)級I/O的關(guān)注。企業(yè)級工作負載通常交換數(shù)據(jù)、訪問集中式存儲資源、在不同的LAN或WAN之間通過接口與用戶通訊。當多個虛擬機嘗試共享相同的低端網(wǎng)絡(luò)端口時,可能會導致網(wǎng)絡(luò)瓶頸。綜合服務器可以從快速網(wǎng)絡(luò)接口中受益,例如萬兆以太網(wǎng)端口,但選擇具有多個GbE端口的服務器通常更經(jīng)濟,也更為靈活,您可以將其整合在一起以提高速度和彈性能力。

在選擇服務器時,根據(jù)用例評估某些功能的重要性。

在RAM上展開容器合并以選購服務器

虛擬化容器代表了一種相對較新的虛擬化實現(xiàn)方法,幫助開發(fā)人員和IT團隊以代碼和依賴性共同封裝實例的方式創(chuàng)建和部署應用程序,但容器共享相同的底層操作系統(tǒng)內(nèi)核。容器對于高度可擴展的基于云的應用程序開發(fā)和部署非常有吸引力。

與虛擬機整合一樣,計算資源將直接影響可能托管的容器數(shù)量,因此服務器將提供足夠數(shù)量的RAM和處理器內(nèi)核數(shù)量。更多的計算資源通常會允許更多的容器。

但是大量的同步容器會給服務器帶來嚴重的內(nèi)部I/O挑戰(zhàn)。每個容器必須共享一個通用的OS內(nèi)核。這意味著可能有數(shù)十個甚至數(shù)百個容器試圖與同一內(nèi)核進行通信,從而導致可能影響容器性能的過度延遲。同樣地,容器通常作為應用程序組件進行部署,而不是完整的應用程序。這些組件容器必須相互通信并根據(jù)需要進行擴展以提高總體工作負載。這會在容器之間產(chǎn)生巨大的,有時甚至是不可預測的API流量。在上述兩種情況下,服務器本身的I/O帶寬限制以及應用程序的架構(gòu)設(shè)計效率都會限制服務器可能成功托管的容器數(shù)量。

當許多容器化的工作負載通過局域網(wǎng)或廣域網(wǎng)傳輸時,網(wǎng)絡(luò)I/O也可能造成潛在的瓶頸。網(wǎng)絡(luò)瓶頸可能會降低對共享存儲的訪問速度,延遲用戶響應甚至導致工作負載錯誤。考慮容器和工作負載的網(wǎng)絡(luò)需求,并為服務器配置足夠的網(wǎng)絡(luò)容量——可以選擇較為快速的10 GbE端口,也可以選擇配置多個1 GbE帶寬端口,以便提高速度和恢復能力。

大多數(shù)服務器類型都能夠托管大容量的容器,但他們通常會選擇使用測量I/O負載,I/O負載和I/O負載的組合容量的刀片服務器。Hewlett Packard Enterprise(HPE)ProLiant BL460c Gen10刀片服務器,最多支持高達26個處理器內(nèi)核和2 TB容量的DDR4內(nèi)存。

可視化和科學計算對服務器選購的影響

圖形處理單元(GPU)越來越多地出現(xiàn)在服務器級別產(chǎn)品之中,以幫助從大型數(shù)據(jù)處理和科學計算到更多與圖形相關(guān)的任務(如建模以及可視化)在內(nèi)的算法密集型任務。GPU還使IT能夠在受到更好保護的數(shù)據(jù)中心中保留和處理敏感、有價值的數(shù)據(jù)集,而不是讓數(shù)據(jù)流向業(yè)務終端。

一般來說,對GPU的支持只需要在服務器中增加一個合適的GPU卡,對服務器的傳統(tǒng)處理器、內(nèi)存、I/O、存儲、網(wǎng)絡(luò)或其他硬件細節(jié)幾乎沒有影響。但是,企業(yè)級服務器中包含的GPU適配器通常比可用于桌面或工作站的GPU適配器復雜得多。事實上,GPU越來越成為刀片系統(tǒng)高度專業(yè)化的模塊。

例如,HPE ProLiant WS460c Gen9圖形服務器刀片使用帶兩個GPU的Nvidia Tesla M60外圍組件互連式加速(Peripheral Component Interconnect Express)圖形卡,4096個計算同一設(shè)備架構(gòu)(Compute Unified Device Architecture)內(nèi)核和獨立的16 GB的圖形化DDR5視頻RAM。該圖形系統(tǒng)通過使用多個圖形服務器刀片支持多達48個GPU。對大容量GPU硬件(特別是在GPU硬件也被虛擬化時)的支持允許很多用戶和工作負載共享使用圖形子系統(tǒng)。

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