כמה מילים על פתרון סטורג' (קוד פתוח) משולב

לא מעט חברות מחזיקות ברעיון שפתרון אחסון (Storage) צריך להיות פתרון קנייני בצורת כמה חלקים (כולל "ראש") ומדפים של דיסקים. בשנים האחרונות יותר ויותר חברות מאמצות גם את רעיון ה-Hyper Converge – ערימה של שרתים שנותנים אחד לשני (והחוצה) את כל השרותים ביחד – רשת, דיסק, מחשוב, ובמקרים של Open Stack – שרותים נוספים.

הבעיה בד"כ היא במחשבה או בתכנון מעבר. אם לדוגמא יש לכם פתרון וירטואליזציה של VMWare ותרצו ליישם את VSAN, ההשקעה תהיה גבוהה. על כל שרת ממוצע תצטרכו לשלם 5000$ וזה עוד לפני הדיסקים והתצורה היחודית שיש צורך ב-VSAN (על כל 2 דיסקים מכניים או SSD בינוניים, דיסק SSD מהיר או Mixed Intense או ביחד). במקרים אחרים יש פתרונות HyperConverged כמו Nutanix, Simplivity וכו' שבסופו של דבר מחייבות אותך לרכוש כמעט הכל מחדש (אם כי כמובן אפשר במקרים מסויימים להשמיש שרתים שונים, תלוי מה ה"גיל" שלהם).

אך מה אם אנחנו רוצים פתרון סטורג' מבוזר מבלי לשפוך כמה מאות אלפי שקלים? ישנם כמובן פתרונות SDS שהם Scale Out שהם פתרונות קנייניים שהם טובים, אבל הפעם נתרכז בפתרונות מבוססים קוד פתוח.

גם במקרים של פתרון קוד סגור או קוד פתוח, נצטרך דבר ראשון להעיף מבט על השרתים שיש לנו. רוב השרתים שמריצים פתרון וירטואליזציה כלשהי, אנחנו נראה שרוב התושבות בשרתים – פנויים (וכמובן שיצרני השרתים מנצלים זאת על מנת לתת פתרון Backplane חלקי, כך שגם אם תרצה למלא 24 דיסקים 2.5" בשרת, לא תוכל אלא אם תרכוש עוד 2 backplanes עם החיבורים. בד"כ ה-backplane שאתה מקבל בשרת יכול לחבר מקסימום 8 דיסקים), כלומר שמבחינת השקעה בברזלים אם נרצה פתרון סטורג' מבוזר, נצטרך לרכוש פתרונות backplane לשרתים, וכמובן דיסקים מכניים, SSD (מסוגים שונים – read intense או mixed Intese – תלוי בתקציב ובמה שאתם רוצים לעשות). נקודה נוספת שנצטרך לקחת בחשבון זו הרחבת זכרון. אין צורך "להשתולל", בד"כ לפתרון SDS נצטרך 16 או 32 ג'יגהבייט זכרון. הנקודה האחרונה שיכולה להיות קצת יקרה היא רשת – אנחנו נצטרך בכל מכונה חיבור של 10 ג'יגהביט לתקשורת פנימית בין ה-VM שמריצים את פתרון ה-SDS.

את פתרון ה-SDS נריץ כ-VM בתוך כל מכונה, אולם אנחנו צריכים קודם כל להחליט איפה בעצם לאכסן את הנתונים, באלו דיסקים. דיסקים בגודל 2.5" לדוגמא יהיו קצת בעייתיים כי כמות ה-DATA שאפשר לאכסן בהם היא לא גדולה אך המחיר הוא די גבוה. אם לדוגמא נדמיין שאנחנו מכניסים 20 דיסקים של 1 טרה בגודל 2.5", ועוד 2 דיסקים SSD שישמשו כ-Cache, אז נקבל "ברוטו" 20 ג'יגהבייט. אולם אם נחליף את הפאנל הקדמי (כולל הלוח המוצמד) לגירסת LFF (כלומר Large Form Factor), אז נוכל להכניס 12 דיסקים של 4 טרהבייט, אז נקבל "ברוטו" 48 טרהבייט ומחירי הדיסקים הללו יהיו יותר זולים מ-20 דיסקים של 2.5" (בד"כ נוכל להכניס 2 דיסקים SSD ל-Cache מאחורי השרת). מבחינת הוירטואליזיציה, אין לנו צורך להתקין אותה (בגירסת vSphere) על הדיסקים המקומיים, 2 כרטיסוני מיקרו SD יוכלו לעשות את העבודה. (בין כה כמות הכתיבה אליהן מאוד קטנה ואם כרטיס נופל, כרטיס שני "לוקח פיקוד") כך שאנחנו יכולים בסופו של דבר להצמיד את כרטיס ה-RAID ל-VM עצמו ולקבל מקסימום ביצועים.

מבחינת תוכנות SDS בקוד פתוח, ישנו Ceph וישנו GlusterFS. התוכנות הנ"ל זמינות הן כקוד פתוח והן כמוצר מסחרי עם תמיכה מסביב לשעון. במקרים כמו שאני מתאר, אני ממליץ דווקא ללכת על GlusterFS. הסיבה לכך היא פשוטה: Ceph היא מערכת SDS מעולה, אבל היא פשוט לא בנויה לעבוד עם משאבים מצומצמים שאותם נקדיש ל-SDS ב-VM. כעקרון, Ceph דורשת שרתים יעודיים שיריצו רק את Ceph ולכן היא לא מתאימה למשימה.

כעת, כל מה שנותן לעשות זה לחבר את הדברים. בכל מכונה נקים VM עם הפצת לינוקס כלשהי (GlusterFS קיים לכל הפצת לינוקס שתרצו), להגדיר אם אנחנו מעוניינים בשכפול והפצת קבצים (אפשר לראות את האפשרויות כאן, פוסט מורחב על הנושא יהיה בקרוב) ומאותו פתרון SDS נוכל להגדיר שיתופים איך שנרצה: CIFS, NFS, iSCSI ועוד. כך נוכל להנות גם מפתרון SDS יציב, שיכול לעמוד במצב ששרת או 2 נופלים (תלוי איך הוגדר GlusterFS, בד"כ הגדרות ברירת מחדל יתנו HA כך שאם מכונה נופלת, השניה לוקחת פיקוד), גם נוכל להרחיב את הפתרון בהמשך (הוספת דיסקים, JBOD, מכונות נוספות) והכי חשוב – נוכל להנות מפתרון שנותן גם ביצועים מהירים וגם התחזוקה עצמה תהיה די מינימלית.

לסיכום: סטורג' קנייני זה טוב ויפה, אבל אפשר לבנות בנוסף בעלות לא גדולה פתרון סטורג' מבוסס קוד פתוח שיכול לתת לנו ביצועים מעולים ושרידות גבוהה ובכך לחסוך לנו שדרוגים לסטורג' הקנייני.

Comments

comments

תגובה אחת בנושא “כמה מילים על פתרון סטורג' (קוד פתוח) משולב”

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.