Table of Contents
Làm thế nào để chọn một server?
Làm cách nào để chọn máy chủ server dựa trên nhu cầu của trung tâm dữ liệu của bạn?
Ngày nay, trong nỗ lực tối ưu hóa hiệu suất trong doanh nghiệp, bộ phận CNTT nên đánh giá các ưu tiên hàng đầu để xác định cách chọn máy chủ server và tạo khối lượng công việc hiệu quả nhất.
Chúng tôi muốn chia sẻ một số cân nhắc chính khi chọn máy chủ server dựa trên nhu cầu của trung tâm dữ liệu của bạn.
Máy chủ server là trái tim của điện toán hiện đại, nhưng việc cân nhắc về cách chọn máy chủ để lưu trữ khối lượng công việc đôi khi có thể tạo ra một loạt các lựa chọn phần cứng khiến bạn bối rối. Mặc dù có thể lấp đầy trung tâm dữ liệu bằng các hệ thống hộp trắng giống hệt nhau, được ảo hóa và phân cụm, có khả năng quản lý mọi khối lượng công việc, nhưng đám mây đang thay đổi cách các tổ chức chạy ứng dụng. Khi ngày càng nhiều công ty triển khai khối lượng công việc trên đám mây công cộng, các trung tâm dữ liệu cục bộ sẽ yêu cầu ít tài nguyên hơn để lưu trữ khối lượng công việc còn lại tại cơ sở. Điều này đang thúc đẩy các nhà lãnh đạo CNTT và doanh nghiệp tìm kiếm thêm giá trị và hiệu suất từ đội máy chủ đang bị thu hẹp.
Ngày nay, biển hệ thống hộp trắng rộng lớn đang bị thách thức bởi làn sóng chuyên môn hóa mới với các tính năng của máy chủ. Một số tổ chức đang khám phá lại quan điểm cho rằng một máy chủ thực sự có thể phù hợp với tất cả. Nhưng bạn có thể chọn hoặc thậm chí điều chỉnh phần cứng cụm máy chủ để phù hợp với các danh mục sử dụng cụ thể.
Hợp nhất VM và I/O mạng mang lại nhiều lợi ích hơn
Lợi ích chính của ảo hóa máy chủ là khả năng lưu trữ nhiều máy ảo trên cùng một máy chủ vật lý để tận dụng nhiều tài nguyên tính toán sẵn có của máy chủ hơn. Máy ảo chủ yếu dựa vào bộ nhớ máy chủ (RAM) và lõi xử lý. Không thể xác định chính xác có bao nhiêu máy ảo có thể cư trú trên một máy chủ nhất định vì bạn có thể định cấu hình máy ảo để sử dụng nhiều không gian bộ nhớ và lõi xử lý. Tuy nhiên, nguyên tắc chung trên các máy chủ bao gồm việc chọn một máy chủ có nhiều bộ nhớ và lõi xử lý hơn thường sẽ cho phép nhiều máy ảo hơn nằm trên cùng một máy chủ, điều này giúp cải thiện khả năng hợp nhất.
Ví dụ: máy chủ rack Dell EMC PowerEdge R940 có thể lưu trữ tới 28 lõi xử lý và cung cấp 48 khe cắm mô-đun bộ nhớ nội tuyến kép (DDR4) tốc độ dữ liệu kép 4 (DDR4) hỗ trợ bộ nhớ lên tới 6 TB. Một số tổ chức có thể chọn từ bỏ các máy chủ rack riêng lẻ để chuyển sang sử dụng máy chủ phiến để có kiểu dáng thay thế hoặc như một phần của hệ thống cơ sở hạ tầng siêu hội tụ. Các máy chủ dành cho hợp nhất VM ở mức độ cao cũng phải bao gồm các tính năng máy chủ có khả năng phục hồi, chẳng hạn như nguồn điện có thể thay thế nóng dự phòng và các tính năng bộ nhớ linh hoạt, chẳng hạn như trao đổi nóng DIMM và phản chiếu DIMM.
Điều cần cân nhắc thứ hai về cách chọn máy chủ cho các mục đích có tính tổng hợp cao là sự chú ý bổ sung đến I/O mạng. Khối lượng công việc của doanh nghiệp thường xuyên trao đổi dữ liệu, truy cập tài nguyên lưu trữ tập trung, giao tiếp với người dùng trên mạng LAN hoặc WAN, v.v. Tắc nghẽn mạng có thể xảy ra khi nhiều máy ảo cố gắng chia sẻ cùng một cổng mạng cấp thấp. Các máy chủ hợp nhất có thể được hưởng lợi từ giao diện mạng nhanh, chẳng hạn như cổng Ethernet 10 Gigabit, mặc dù việc chọn một máy chủ có nhiều cổng 1 GbE mà bạn có thể kết nối với nhau để có tốc độ và khả năng phục hồi cao hơn thường tiết kiệm và linh hoạt hơn.
Hợp nhất vùng chứa mở ra RAM về cách chọn máy chủ server
Các vùng chứa ảo hóa thể hiện một cách tiếp cận tương đối mới đối với ảo hóa, cho phép các nhà phát triển và nhóm CNTT tạo và triển khai các ứng dụng dưới dạng các phiên bản đóng gói mã và phần phụ thuộc cùng nhau — tuy nhiên các vùng chứa có chung nhân hệ điều hành cơ bản. Các vùng chứa rất hấp dẫn để phát triển và triển khai ứng dụng dựa trên đám mây có khả năng mở rộng cao.
Giống như hợp nhất VM, tài nguyên điện toán sẽ có ảnh hưởng trực tiếp đến số lượng bộ chứa mà máy chủ có khả năng lưu trữ, vì vậy các máy chủ dành cho bộ chứa phải cung cấp một lượng RAM và lõi bộ xử lý dồi dào. Nhiều tài nguyên điện toán hơn thường sẽ cho phép có nhiều vùng chứa hơn.
Tuy nhiên, số lượng lớn các bộ chứa đồng thời có thể đặt ra những thách thức I/O nội bộ nghiêm trọng cho máy chủ. Mỗi container phải chia sẻ một kernel hệ điều hành chung. Điều này có nghĩa là có thể có hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm vùng chứa đang cố gắng giao tiếp với cùng một hạt nhân, dẫn đến độ trễ của hệ điều hành quá mức có thể làm giảm hiệu suất của vùng chứa. Tương tự, các container thường được triển khai dưới dạng các thành phần ứng dụng chứ không phải các ứng dụng hoàn chỉnh. Các bộ chứa thành phần đó phải giao tiếp với nhau và mở rộng quy mô khi cần thiết để nâng cao hiệu suất của khối lượng công việc tổng thể. Điều này có thể tạo ra lưu lượng API khổng lồ – đôi khi không thể đoán trước – giữa các vùng chứa. Trong cả hai trường hợp, giới hạn băng thông I/O trong chính máy chủ cũng như hiệu quả thiết kế kiến trúc của ứng dụng có thể giới hạn số lượng bộ chứa mà máy chủ có thể lưu trữ thành công.
I/O mạng cũng có thể gây ra tắc nghẽn tiềm ẩn khi nhiều khối lượng công việc được chứa trong container phải giao tiếp bên ngoài máy chủ qua mạng LAN hoặc WAN. Tắc nghẽn mạng có thể làm chậm quá trình truy cập vào bộ nhớ dùng chung, làm chậm phản hồi của người dùng và thậm chí gây ra lỗi khối lượng công việc. Xem xét nhu cầu kết nối mạng của vùng chứa và khối lượng công việc, đồng thời định cấu hình máy chủ có dung lượng mạng phù hợp — dưới dạng cổng 10 GbE nhanh hoặc với nhiều cổng 1 GbE mà bạn có thể kết nối với nhau để có tốc độ và khả năng phục hồi cao hơn.
Hầu hết các loại máy chủ đều có khả năng lưu trữ bộ chứa, nhưng các tổ chức sử dụng số lượng bộ chứa lớn sẽ thường chọn máy chủ phiến để kết hợp công suất tính toán với khả năng I/O đo được, trải rộng các bộ chứa trên một số phiến để phân phối tải I/O. Một ví dụ về máy chủ dành cho container là Hewlett Packard Enterprise (HPE) ProLiant BL460c Gen10 Server Blade với tối đa 26 lõi xử lý và 2 TB bộ nhớ DDR4.
Trực quan hóa và tính toán khoa học ảnh hưởng tới cách chọn máy chủ server
Các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) ngày càng xuất hiện ở cấp độ máy chủ để hỗ trợ các tác vụ chuyên sâu về mặt toán học, từ xử lý dữ liệu lớn và tính toán khoa học đến các tác vụ liên quan đến đồ họa hơn, chẳng hạn như mô hình hóa và trực quan hóa. GPU cũng cho phép bộ phận CNTT giữ lại và xử lý các tập dữ liệu nhạy cảm, có giá trị trong một trung tâm dữ liệu được bảo vệ tốt hơn thay vì cho phép dữ liệu đó truyền đến các điểm cuối của doanh nghiệp, nơi dữ liệu có thể dễ dàng bị sao chép hoặc đánh cắp hơn.
Nhìn chung, việc hỗ trợ GPU chỉ yêu cầu nhiều hơn việc bổ sung thẻ GPU phù hợp vào máy chủ — ít có tác động đến bộ xử lý, bộ nhớ, I/O, bộ nhớ, mạng hoặc các chi tiết phần cứng khác truyền thống của máy chủ. Tuy nhiên, bộ điều hợp GPU có trong máy chủ cấp doanh nghiệp thường phức tạp hơn nhiều so với bộ điều hợp GPU có sẵn cho máy tính để bàn hoặc máy trạm. Trên thực tế, GPU ngày càng có sẵn dưới dạng mô-đun chuyên dụng cao cho các hệ thống phiến.
Ví dụ: HPE ProLiant WS460c Gen9 Graphics Server Blade sử dụng card đồ họa Nvidia Tesla M60 Peripheral Component Interconnect Express với hai GPU, 4.096 lõi Computing Unified Device Architecture và 16 GB RAM video riêng biệt DDR5. Hệ thống đồ họa hỗ trợ tới 48 GPU thông qua việc sử dụng nhiều lưỡi máy chủ đồ họa. Khối lượng lớn phần cứng GPU được hỗ trợ—đặc biệt khi phần cứng GPU cũng được ảo hóa—cho phép nhiều người dùng và khối lượng công việc chia sẻ hệ thống con đồ họa.
Máy chủ Tower so với máy chủ Rack
Làm thế nào để mua một máy chủ cho doanh nghiệp của bạn?
Làm cách nào để chọn server cho nhu cầu của trung tâm dữ liệu?