עדכון ליבה בשרתי לינוקס – ללא Reboot

כשזה מגיע לתחזוקת שרתים, אחד הדברים שאנשי IT פחות אוהבים – הוא עניין העדכון. כשזה מגיע לשרתים שמריצים Windows Server, אתה לא תמיד תדע אם העדכון באמת עבר בדיקות איכות רציניות ומיקרוסופט "נתפסת" שוב ושוב עם בעיות עדכונים ששוברות תאימות. מילא זה – הבעיה הכי גדולה היא שבמקרים רבים – צריך לעשות Reboot ואינך יכול לדעת בוודאות של 100% שהמכונה תעלה והכל יפעל כשורה.

בלינוקס – ברוב המקרים אינך צריך לעשות Reboot לשרת גם לאחר שביצעת עדכונים. במקרה הכי גרוע אתה פשוט יכול להפעיל מחדש את השרותים שרצים על השרות – לאחר התקנת העדכונים. חברות כמו רד-האט ו-SuSE עושות את הכל כדי לשמור תאימות בינארית של 100% כך שקונפיגורציות ודברים אחרים פשוט אינם משתנים (ב-2 ההפצות, כשמתקינים גירסה חדשה של תוכנה על הגירסה הישנה, המערכת תייצר קבצי rpmsave באותה תיקיה שנשמרות בה ההגדרות של האפליקציה, כך שתוכל לראות מה השתנה).

כפי שציינתי לעיל – ברוב המקרים לא צריך לעשות Reboot, למעט עדכון ליבה (Kernel). עד לפני שנתיים בערך – עדכון Kernel היה מחייב Reboot. לא באופן מיידי – הפצת הלינוקס לא היתה מפעילה לך איזה טיימר ל-Reboot אוטומטי – אבל היה מומלץ לעשות זאת בהקדם האפשרי.

ואז הומצא מנגנון שנקרא ksplice (ש"נחטף" די מהר על ידי חברת אורקל עבור הפצת הלינוקס שלה). המנגנון הזה מאפשר את עדכון הליבה – לא רק על הדיסק אלא גם בזכרון של המכונה, כלומר המנגנון יודע להתקין את החלקים ההכרחיים (ולקמפל חלק מהם במידת הצורך), ולהטעין אותם מחדש לזכרון – וכל זה ללא Reboot, כך שהמערכת ממשיכה לעבוד כרגיל, רק שהיא כבר כוללת את עדכון האבטחה שהיה ב-Kernel.

לאחר זמן מה יצאה רד-האט עם kpatch וחברת SuSE יצאה עם Live patching. קנוניקל לא נשארה מאחור והם הכריזו על שרות שנקרא livepatch.

כל השרותים לעיל – הם בתשלום בלבד, כלומר העדכונים צריכים לעבור דרך מערכת עדכונים מורשית של ההפצה בלבד. לא מדובר באיזו חבילת RPM או DEB שאפשר להוריד ולהתקין חופשי על כל השרתים בחברה. ב-רד האט יש צורך לעשות זאת דרך שרות Satellite וב-SuSE דרך SuSE Manager. באובונטו נותנים בונוס למשתמשים – מי שנרשם, יכול לעדכן דרך שרות livepatch עד כ-3 מכונות דסקטופ בלבד (לא שרתים, זה כבר בתשלום).

יש לא מעט שמגיעים מעולם מיקרוסופט לעולם הלינוקס וחוששים מעדכון. לצערי לא מעט מאותם אנשים מתבלבלים בין עדכון לשדרוג. כן, שדרוגים לפעמים יכולים לשבור מערכות קיימות, אולם הדברים שחברות הפצת הלינוקס משחררות לאותה גירסת לינוקס הם עדכונים ששומרים על תאימות מלאה ולכן לעניות דעתי לא מומלץ לדחות התקנת עדכוני הפצת לינוקס – אותן הפצות לינוקס עושות עבודה הרבה יותר רצינית ממיקרוסופט בכל הקשור לבדיקה של עדכונים טרם שחרורם ללקוחות.

ומה עם הפצה כמו CentOS? בכל זאת, יש לא מעט כאלו מותקנות. ובכן, התשובה לכך שזה בהחלט אפשרי אבל .. די מורכב. נאמר כך: זה יותר מתאים לאלו שבונים לעצמם Kernel.

לסיכום: אם יש לכם שרתי לינוקס בפרודקשן והם שרתים מבוססים על Red Hat או SuSE או אובונטו בתשלום – כדאי להשתמש בשרות ה-Live Patching ותחסכו לעצמכם דאגות על אבטחה וענייני Reboot.

פרילאנסרים: תמצאו את החתול

כמיטב המסורת, אני רוצה להתחיל בסיפור קטן שקרה לי אי שם בשנות ה-90, כאשר חיפשתי לגור כשותף בדירה. חיפשתי להיכנס לשותפות קיימת כשותף שני, הסתכלתי בכל מיני מודעות (אז לא היה עדיין אינטרנט עברי לחפש) ואחת המודעות שצדה את תשומת ליבי היתה על דירה ברמת גן, עם סכום שדי התאים לתקציב שלי.

הגעתי לדירה, נכנסתי, היו לא מעט אנשים שהסתובבו בדירה, ורובם גם בדרך התחילו עם השוכרת הראשית שהיתה נראית מהממת. עשיתי סיבוב בדירה, ואז ראיתי שלשוכרת יש חתול ושהוא מיילל. נזכרתי שיש לי כריך בתיק, אז התיישבתי וחילקתי את הכריך עם החתול ולאחר שאכל שיחקתי איתו. לא שמתי ממש לב לזמן שעבר ושאנשים הלכו כבר, ואז היא פנתה אליי. אמרתי לה שהשארתי את פרטיי היכן שכולם כתבו את פרטי יצירת הקשר שלהם והתכוננתי ללכת. היא אמרה בתגובה .. שהיא בחרה בי כשותף. שאלתי מסקרנות מדוע, והיא ציינה שהיא חיפשה לראות מי מסתדר טוב עם החתול שלה, כלומר אם לא הייתי מתייחס לחתול, סביר להניח שהיא היתה בוחרת במישהו אחר.

כפרילאנסר שרוצה ומעוניין בעבודות, אחד הדברים שהכי חשובים עבורך – זה "למצוא את החתול". להיות ה-שונים, להציע דברים בצורה אחרת ועל כך פוסט זה.

המצב בשוק די פשוט: יש לא מעט פרילאנסרים שמתחרים על פרויקטים שונים, החל מדברים קטנים ועד פרויקטים עם תקציב של 7-8 ספרות, בין אם זה להגדיר, לבצע הטמעה, לכתוב קוד או 1001 דברים אחרים, ובשביל לקבל סיכוי לזכות, יש צורך ב-2 דברים. הדבר הראשון הוא להצליח להשיג פגישה ולהרשים את הנוכחים, והדבר השני שהוא הרבה יותר קשה – לקבל את הפרויקט.

החלק הראשון אינו כה קשה אם אתה מכיר אנשים ואם אתה יודע "למכור את עצמך". אני יכול לספר שאחת השגיאות שאני עשיתי עד לא מזמן, היתה להצניע את רשימת החברות שהייתי/יש לי איתם קשר. נתתי יעוץ כמעט לכל בנק גדול בארץ, חברות ביטוח, חברת אשראי, לא מעט סטארט-אפים, חברות תקשורת (בזק אחת מהן) ועוד. ברוב המקרים זה היה יעוץ שכלל השתתפות בכמה ישיבות, המלצה על פתרונות כאלו ואחרים ובדרך כלל הקשר הראשוני נעשה ע"י חברות אינטגרציה גדולות (כמו מטריקס וכו'). כמה פרויקטים יצא לי לבצע בסופו של דבר? על כך קשה לי לענות, מכיוון שכל תהליך בכל מוסד כזה לוקח חודשים ארוכים עד שדברים מאושרים וזזים, אבל היו מקומות שזכיתי והיו מקומות שלא. ככה זה.

יצא לי בלא מעט מקרים להשתתף בישיבות אצל לקוחות שלי כשבמהלך הישיבה מראיינים פרילאנסר זה או אחר לתפקיד בפרויקט. נניח פיתוח, לצורך הדוגמא, וכאן מגיעה נקודה שלצערי לא מעט פרילאנסרים נופלים בה: מה הם "משדרים". אחד הדברים שהייתי צריך ללמוד (ואף אחד לא אומר לך את זה) – זה שאתה חייב "לשדר" סמכותיות, בטחון עצמי, ידע טכני, דברים כאלו, וככל שאתה לא מקרין זאת, הסיכוי שלך לקבל את העבודה (גם אם אתה סופר מקצועי בתחום!) יורד. המשתתפים פשוט "קולטים" זאת בתת מודע שלהם. בדרך כלל בישיבות כאלו יש המון שאלות ושום דבר אינו בטוח, אם ללכת על פלטפורמה X, שפת תכנות Y, כלים Z ועוד, ואם אתה לא "משדר מבפנים" את הדברים – יש סיכוי גדול שיאמרו לך "תודה" ואתה תצטרך לחפש פרויקט אחר להתפרנס ממנו. אגב, סתם לידיעה – אותו הדבר קורה גם בדייטים ראשונים (בכל הקשור ל"לשדר").

אני מכיר את הדברים הללו מזוית אחרת, שעליה אני כותב בבלוג אחר שאינו קשור למחשבים ואני גם נותן שרות כזה בצורה אישית. אני לא פסיכולוג, אבל יש בי את היכולת הזו "להעיר" אנשים ולהציג להם שהם יכולים לעשות XYZ ולהרוויח הרבה יותר, לו רק ישנו A,B,C אצלם ולהתנער מהרגלים ישנים, בטחון עצמי נמוך, דברים ש"קושרים את האדם למטה" ועוד.

כפרילאנסרים, אם יש לנו כניסה למקום מסוים ואנחנו עשינו או עושים פרויקט מסויים, כל מה שאנחנו צריכים בשביל פרויקטים נוספים זה פשוט "לחפש את החתול" ו"חתולים" כאלו יש הרבה אצל חברות: כל מיני דברים ישנים שרצים לא בצורה טובה אבל אין אף אחד שמכיר מערכת חלופית אחרת יותר טובה ויכול לקחת על עצמו פרויקט "הגירה" מהמערכת הישנה למשהו שאותו פרילאנסר יקים. במקרים אחרים חברות עובדות עם פתרון טכנולוגי ישן והם משלמים ממון רב על תחזוקה למרות שהפתרון כבר "מת", ואם אותו פרילאנסר יציע משהו חלופי עם תמיכה וכו' – הוא יכול לזכות בעוד פרויקט גדול (זה, אגב, אחד הדברים שבמיקרוסופט מלמדים את אנשי המכירות שלהם לעשות – למצוא את אותם "חתולים").

לסיכום: אתה לא חייב להיות הכי חכם בתחום שלך, או הכי גאון בתחום שלך, אבל אתה כן חייב להבין מספיק טוב ולשדר זאת לסובבים ולשדר שאתה בר-סמכא בתחום. שאנשים יחשבו שאתה "ספץ", שאתה "גאון", שאתה יכול למצוא פתרונות לבעיות ואתגרים שמציגים בפניך, ועדיף לפרסם את עצמך. אתה לא חייב לקנות מילות מפתח בגוגל או להשקיע אלפי שקלים בקידום עצמי (תאמינו לי, התקציב החודשי שלי לקידום הוא 23$ – על שרת באמזון. כרגע קיבלתי את החשבונית), וככל שאנשים קוראים עליך, הסיכוי לקבל פניות ו-לידים – יותר גבוה. מכאן והלאה – הכל תלוי בך ובמה שאתה "משדר".

בהצלחה.

עדכון מערכות לינוקס ו-Windows ממקום אחד

כמעט כל פרילאנסר מכיר את הסיטואציה הבעיה: למעט אם הוזמנת לייעץ או לבצע שינוי מהותי של תשתית IT – העבודה שהם מעוניינים שתעשה, צריכה להיעשות בשימוש תשתית קיימת (כן, גם אם לדעתך התשתית שלהם יציבה כמו מגדל קלפים). הדבר רלוונטי במיוחד בחברות רבות שהתשתית העיקרית שלהן – מבוססת שרתים ואפליקציות של מיקרוסופט. במקרים כאלו, ברירת המחדל היא להריץ את הדברים התשתית על תשתית מיקרוסופטית, אלא אם אין ברירה – ואז משתמשים בלינוקס.

ברוב החברות שמריצים תשתיות מיקרוסופט, משתמשים בתוכנה כמו SCOM כדי לבצע עדכונים למערכות Windows, אבל מצד שני – יותר ויותר מערכות מבוססות לינוקס מתחילות להיות מוטמעות בתשתיות ה-IT שלהן, ואז נוצר הצורך לעדכן את המערכות – גם אלו שמבוססות מיקרוסופט וגם אלו המבוססות לינוקס. במקרים רבים, העדכונים הללו מבוצעים בנפרד, אך יותר ויותר חברות רוצות לעשות זאת ממקום אחד בצורה מרוכזת.

אם יש לכם הרבה מערכות לינוקס (ואתם לא מנויים של רד-האט או SuSE), אתם מכירים את התהליך המפרך – להיכנס פר מכונה ולהריץ עדכון. סקריפטים לאוטומציה יכולים לעשות זאת, אולם לעיתים בזמן העדכונים יש הודעות / הודעות שגיאה וקשה לעקוב אחר ההודעות, במיוחד אם יש לכם הרבה מכונות לינוקס.

האם יש פתרון טוב לכך?

כן, ל-SuSE יש פתרון: SuSE Manager

תוכנת SuSE Manager מאפשרת מספר דברים:

  • לעדכן הפצות לינוקס חופשיות (CentOS, Scientific Linux, OpenSuSE, Fedora, Ubuntu)
  • לעדכן הפצות לינוקס מסחריות (Red Hat, Oracle Linux, SuSE SLE)
  • להתממשק ל-SCOM כך שניתן יהיה לעדכן את הפצות הלינוקס ישירות דרך ה-SCOM
  • לנטר את כל המערכות המבוססות לינוקס.
  • לבצע Provision ולהתקין לינוקס על מכונות פיזיות ווירטואליות (בשימוש AutoYast/Kickstart)
  • ועוד

כך שבשימוש SuSE Manager, אפשר להתקין עדכונים וחבילות ישירות דרך המערכת למכונת לינוקס אחת, לקבוצה או לכולן.

התוכנה היא תוכנה מסחרית (בתשלום) וניתן לרכוש אותה עם תמיכה בארץ. חשוב לזכור: עדכון הפצות לינוקס מחייב מנוי להפצת לינוקס המסחרית. SuSE Manager לא מאפשר להתחמק מכך.

ומה עם אלו שמעוניינים במשהו חופשי?

SuSE Manager ו-Red Hat Satellite מבוססות על תוכנה בשם Spacewalk, כאשר SuSE ו-רד-האט מוסיפים הרחבות משלהם, כך ש-Spacewalk לדוגמא לא מתממשק ל-SCOM ולא יאפשר עדכון מרוכז של מכונות לינוקס ו-Windows כך שניתן לעדכן רק מכונות לינוקס.

לסיכום: עדכון מערכות לינוקס דרך סקריפטים ואוטומציה כמו Ansible לדוגמא אינו דבר מומלץ (מופיעים לעיתים הודעות, וזה לא-כל-כך כיף לעבור לוג פר מכונה כדי לבדוק אם היו הודעות בעדכונים), ולכן אם יש לכם הרבה מערכות לינוקס, מומלץ להשתמש במערכת אחת.

להתקדם בתחום

עבדכם הנאמן תמיד מחפש פרויקטים גדולים להשתלב אליהם בכל הקשור ליעוץ, אינטגרציה, הקמה, PoC וכו'. בכל פרויקט גדול יש תמיד את החלק של הדיונים בישיבות – איזו טכנולוגיה להכניס, מחירים, אימון העובדים ועוד ועוד, ומטבע הדברים תמיד בהפסקות בין ישיבות יש סמול טוק, ולא מעט פעמים אני מקבל מהאנשים המקצועיים המשתתפים שאלות לגבי התקדמות. ההוא שאחראי על צוות סיסטם, ההוא שמבצע נטוורקינג, ההוא שנמצא בצוות סטורג' – כל השואלים מחפשים לדעת איך "לשדרג" את עצמם, איזה תחום או תחומים כדאי ללמוד, מה התחומים ה"חמים" בשוק וכו'. אחרי הכל – אף אחד לא רוצה להישאר "לא רלוונטי" ולמצוא את עצמו יום אחד מחוץ למעגל העבודה.

כל השואלים יודעים ורואים במקום עבודתם ושומעים גם מחברים – על השינויים המתרחשים. על שימוש בעננים ציבוריים במסגרת העבודה, על קונטיינרים, על Devops, CI/CD, Kubernetes, ויש גם עשרות תתי נושאים. כל מי שקורא את הפוסט הזה בוודאי שמע על המושגים אבל רבים אינם יודעים בעצם מה ללמוד, מה חשוב ומה לא ובקיצור – איך להיות רלוונטי בעולם ה-IT של היום.

בעבר, החיים היו הרבה יותר פשוטים. אם היית רוצה "להתמקצע" בתחום של מיקרוסופט, אז היית לוקח איזה קורס MCSE (או איך שזה נקרא כיום, סורי, אני לא עוקב אחר שינויי השמות), לומד כלים משלימים של מיקרוסופט כמו SCCM, אקסצ'יינג', אולי PowerShell, ועם זה היית הולך לחפש עבודה. אחרים הלכו לתחומים כמו לינוקס ושלל השרותים שנמצאים בלינוקס, יש כאלו שהיו הולכים ללמוד CCNA בשביל תקשורת מחשבים, ויש כאלו שלמדו קורס כלשהו על סטורג', אחרים למדו VCP בשביל וירטואליזציה. בחברות גדולות היו מחפשים יותר דברים ספציפיים כמו אחד מהנושאים שציינתי לעיל (לדוגמא – איש וירטואליזציה), ובמקומות יותר קטנים היו מצפים שתכיר את כל הנושאים שציינתי על מנת להתקבל למקום העבודה.

אבל היום הכל משתנה. היום גם החברות הגדולות מעוניינות באנשים שיש להם ידע ונסיון במספר תחומים, גם אם העבודה היא בעקרון להתעסק בתחום מסוים. אם קובי מעולה לדוגמא בתחום סטורג' (וזה התחום שהם מחפשים אליו עובד) ורוני מכיר לא רק סטורג' אלא גם מכיר לינוקס בצורה כזו מעולה שהוא יכול להסביר תוך כדי שינה מה זה Magic SysRq key בלינוקס – אז רוני יקבל את העבודה, גם אם לרוני יש שליש מהזמן נסיון בסטורג' בהשוואה לקובי. הסיבה? לרוני יש יותר ידע שסביר להניח שיצטרכו בחברה להתגבר על אתגרים עתידיים.

אז מה אתה יכול לעשות כדי לשפר את סיכוייך למצוא עבודה טובה בעתיד?

יש כמה דברים.

אם אתה רוצה להישאר בתחום ה-IT הקלאסי (לפני כניסת הענן) אז מה שמומלץ לך זה ללמוד את התחומים "השכנים": אתה איש סיסטם מיקרוסופט? תכיר יותר את תחום הסטורג' הרגיל, תכיר יותר נטוורק לעומק (אתה יכול להשתמש בכלי כמו GNS3 לבצע סימולציות), והכי חשוב – להכיר את מערכת ההפעלה ה"מתחרה" לינוקס במובן הטרמינל (לא במובן הגרפי. ברוב המקרים אתה לא תעבוד מול תצוגה גרפית במכונות לינוקס) – מה זה לינוקס, איך הוא בנוי, פקודות לינוקס בסיסיות, כתיבת סקריפטים בסיסיים ב-BASH, הגדרות ציודים שונים, ניתובים, ניהול חבילות תוכנה, ועוד. אם אתה רוצה, יש אתר בשם Linux Academy שמלמד את הדברים (יש מנוי חודשים שעולה 50$ לחודש, שבוע ראשון בחינם). אם אתה יותר טיפוס של ספרים – יש לא מעט ספרים שמלמדים על לינוקס ויש כמובן גם קורסים בבתי הספר המקצועיים השונים שמלמדים לינוקס. לגבי סטורג' ונטוורקינג – אני ממליץ ללמוד לבד.

במקומות גדולים החל לצוץ לו תפקיד חדש לאחרונה (לא באופן רשמי, לפחות ממה שאני יודע) והוא "Cloud Admin" – מה שאתה עושה מקומית, עכשיו בענן, רק שבענן לא יחכה לך איזה סטורג' של Netapp/EMC, אין לך סוויצ'ים, אין לך פיירוול (את זה אפשר להוסיף, כ-Appliance) והכל בעצם נעשה בתוכנה, בין אם דרך ממשק ווב, אבל יותר דרך ממשק CLI וכאן כבר צריך ללמוד איך להגדיר דברים, החל ממכונות VM, נטוורקינג, דיסקים קשיחים וירטואליים ועוד ועוד. בלינק שפירסמתי לעיל יש גם קורסים לכל ספקי הענן הגדולים, כך שאפשר ללמוד שם גם איך להשתמש בענן ואיך לנהל משאבים. העננים הפופולריים ביותר הם של אמזון (AWS) ו-Azure של מיקרוסופט. קצת פחות פופולרי (והרבה יותר טכני) הוא הענן של גוגל, לכן מומלץ ללמוד לפחות את הענן שבו החברה משתמשת ואולי את הענן השני הפופולרי.

ויש את "איש ה-Devops" (זה לא תפקיד, Devops אלו מתודות עבודה, אבל בגלל כל מיני מחלקות כ"א, קוראים לאחד שמתעסק בזה – "איש Devops").

טכנית, איש ה-Devops מתעסק עם המון טכנולוגיות שונות, ודברים משתנים במהירות, כך שיש צורך ללמוד כל הזמן דברים חדשים. זה לא משהו שתלמד עכשיו בקורס ונתראה עוד 3 שנים באיזה עדכון.

איש ה-Devops טוב צריך לדעת כמה דברים חשובים:

  • הוא צריך להכיר טוב לינוקס, ברמה של כתיבת סקריפטים, הגדרות לינוקס, ניהול חבילות
  • הוא צריך להכיר את עולם הקונטיינרים – החל משימוש ב-Docker כדי לבנות Images, והוא צריך להכיר Kubernetes (או OpenShift או Caas) כדי לבצע אורקסטרציה בין הקונטיינרים השונים שירוצו, שרותים, רשתות, Scaling ועוד.
  • הוא צריך להכיר כלי CI/CD על מנת לאפשר ביצוע Build אוטומטי דרך כלים כמו Jenkins או Teamcity לדוגמא.
  • הוא צריך להכיר כלי ניהול קוד טוב. כל כלי שיודע לעבוד עם GIT זה טוב, בין אם מדובר ב-Bit Bucket או GitLab או כלי אחר, וכדאי להכיר את הדברים לא רק ברמת ממשק הווב אלא גם להכיר את GIT עצמו.
  • "קוד כתשתית" – אחד הדברים ש"רצים חזק" כיום הם כלים שכותבים איתם "קוד" לניהול תשתית כמו הענן הפנימי שלכם בענן הציבורי, כלי כמו Terraform או Ansible או SALT הם כלים מעולים לכך.
  • שפות – BASH מאוד יעזור לכתיבת סקריפטים פשוטים, מומלץ להכיר גם Python.
  • שרותים – כל ספק ענן ציבורי מספק מאות שרותים שונים. תצטרכו עם הכלים הנ"ל להגדיר ולהשתמש בשרותים הנ"ל ואצל כל ספק ענן זה שונה. כן. Not Fun.
  • ניטור באופן שונה – מכיוון שיש הרבה שרותים שספק הענן מציע ולך אין גישה לתשתית השרותים, תצטרך להשתמש בכלים שונים לניטור, סביר להניח דרך כלי הניטור של ספק הענן.

כמו שאתם רואים – ערימה לא קטנה של דברים. אגב, כמעט את כולם ניתן ללמוד ב-Linux Academy בלינק שנתתי לעיל.

חשוב להבין – אף אחד לא מצפה שתכירו את כל מה שציינתי לעיל בעל פה ו"על השפיץ", אלא להבין את עקרון הדברים ואיך דברים עובדים ואולי שתוכל לתת דוגמא קטנה. אם לדוגמא אתה מכיר כלי כמו Bit Bucket ואין לך מושג ירוק ב-GitLab, או אם אתה לא מכיר מהזה Federation ב-Kubernetes אף אחד לא יפסול אותך בגלל זה.

לסיכום: לא לכל אחד מתאים להיות Devops, וזה בהחלט מובן. יחד עם זאת, חשוב לעדכן את הידע כדי להישאר רלוונטיים בשוק העבודה כשכירים. תמיד מומלץ לנסות ללמוד דברים חדשים ולהתנסות, וכיום לדוגמא רוב ספקי הענן יתנו לך איזו חבילה חינמית לכמה חודשים ואם אתם לומדים דרך ה-Linux Academy אז הם נותנים לכם 6 שרתים וירטואליים להתנסות (זמנית, השרתים נכבים אחרי שעה, אבל זה מספיק בשביל לבדוק פקודות או הגדרות מסויימות).

בהצלחה.

קונטיינרים וגדילה, צרכים מול מציאות

עבדכם הנאמן ממשיך בביקורים בחברות גדולות במשק הישראלי בנסיון להסביר יותר לגבי קונטיינרים, מערכות אורקסטרציה לקונטיינרים (מה שמבוסס Kubernetes), תמיכה ב-CI/CD וכו', אך אחד הדברים שקשה להעביר להנהלות השונות, הוא עניין ה-Scaling הרוחבי, שהוא אחד ההבדלים המהותיים בין עבודה עם מכונות VM ו-Scale קבוע, לבין קונטיינרים עם Scale דינמי.

אני אתן דוגמא מהמציאות לכשל של עבודה "קלאסית" – של מכונות VM שאמורות לקבל מענה: זוכרים שהיו בחירות מקומיות? אז משרד הפנים הוציא מכרז להצגת תוצאות אמת, חברה מסויימת זכתה והקימה. בזמן אמת, כאשר מאות אלפי אזרחים ניסו להיכנס במקביל לאתר – האתר קרס. כמו תמיד בארץ, הוחלפו האשמות הדדיות, היו טענות על פריצות לאתר (לא היתה פריצה) אך בסופו של יום – האתר, לעניות דעתי, זכה בתוצאה "נכשל" – הוא לא סיפק את הסחורה בזמן אמת. מדוע? כי הוא לא תוכנן לעמוד בעומסים, לא בוצעה (כנראה) סימולציה של כניסת מאות אלפי גולשים סימולטנית וכו'.

אפשר לראות את התוצאות הללו גם אצל חברות אחרות, כאשר יש תנועה מאוד גדולה עקב מבצעים ("בלאק פריידיי" וכו') – אתם תמצאו לא מעט אתרים שמציגים הודעות שגיאה, לא מגיבים, קשה לסיים רכישה וכו'.

אם היינו לוקחים אתר מסחרי ו"ממירים" אותו לעבודה כקונטיינרים על ענן ציבורי כלשהו, רוב התקלות היו נמנעות, כי מערכת כמו Kubernetes/OpenShift יודעות לבצע Scaling אוטומטית אם פשוט מגדירים זאת, בין אם מדובר בגדילה או בהקטנה, בהתאם לעומסים. אתם עובדים עם אמזון וצריכים עכשיו להרים 500 קונטיינרים וכבר הגדרתם את הכל באותו ענן? תוך דקות ספורות הכל יהיה למעלה ואם תצטרכו יותר קונטיינרים עקב עומסים, יקח למערכת שניות ספורות להוסיף קונטיינרים, וזה אחד ההבדלים הגדולים בין קונטיינרים ל-VM (או EC2 Instance): ל-VM לוקח מספר דקות כדי להיווצר ולהיות מוגדר לעבודה יחד עם השאר. גרוע מכך: אם המערכת רצה On Premise, אז בעצם צריך לנחש כמה מכונות להקים ומערכות וירטואליה אינן טובות בהוספה אוטומטית של מכונות VM (וכמובן – בענן ציבורי יש הרבה יותר משאבים ממה שיש On Premise או בכל ספק Hosting מקומי).

קונטיינרים הם דברים חד פעמיים, שנהרסים בתום עבודה (או כשהם קורסים עקב שגיאה/באג), וכשמתחילים להשתמש בכלי CI/CD עם קונטיינרים, כמות הקונטיינרים שתרוץ במקביל מתחילה לטפס במהירות. אם לדוגמא נשתמש בכלי כמו Jenkins עם תמיכה בקונטיינרים ונגדיר את Jenkins לעקוב אחרי כל מיני Repositories של קוד שמפתחים כותבים, ברגע שמבצעים Commit, מערכת Jenkins תקים קונטיינר ותבנה בתוכו את הקוד. נניח שיש לנו מספר Repositories ומספר עבודות ב-Jenkins שזה מה שהן עושות, נראה שהמערכת מהר מאוד תקים מספר קונטיינרים, ואם נגדיר את המערכת להריץ טסטים על קונטיינרים שנבנו מ-Build אחרון, נקבל מספר כפול ותוך זמן קצר כולם יכולים לראות שמשאבים מנוצלים במהירות, הן מבחינת Compute וכמובן מבחינת אחסון (תסתכלו על הגרפים של ה-VM שמריצים את ה-Kubernetes/OpenShift). היתרון הגדול כמובן בקונטיינרים, זה שהכל נבנה מאפס, ואין יותר "אצלי זה עובד אז אם לך לא עובד, זו בעיה שלך".

אין שום בעיה להריץ מערכות כמו OpenShift או Kubernetes על מכונות וירטואליות ולהשתמש בסטורג' המרכזי – לצרכים הפנימיים, כאשר מדובר בכמה עשרות קונטיינרים שרצים סימולטנית. אפשר תמיד להגדיל את המכונות הוירטואליות מבחינת CPU, זכרון ודיסקים וירטואליים.

אבל הבעיה מתחילה שצריכים להריץ קונטיינרים ומערכת כמו OpenShift/Kubernetes – כדי לשרת את הקהל בחוץ. כמות הגולשים היא דינמית, והמערכת צריכה להיות בנויה בצורה שונה בהשוואה לעבודה מול מערכות VM או EC2 Instances. דוגמא פשוטה: אם אנחנו רוצים לכתוב תכנים החוצה מהקונטיינר (שוב, קונטיינר הוא דבר חד פעמי וכשהוא נהרס, המערכת מוחקת הכל אלא אם הקונטיינר נבנה עם הגדרות של כתיבה חיצונית בדרכים מסויימות), זה שלאותו VM יהיה גם 10 טרהבייט דיסק קשיח וירטואלי לא יעזור במאומה כי שיטת אחסון הנתונים היא שונה, יהיה צורך במקרים רבים וכשיש כמות גדולה של כתיבה ודרישה לשרידות רצינית – להשתמש ב-Object Storage שמבוצע ב-Scale Out שאינו בנוי על VM שמאוחסן על איזה Datastore ב-vSphere, וכאן כבר יש צורך או בסטורג' Scale Out קנייני שיודע לתמוך ב-Object Storage או להקים מערכת שתרוץ כ-VM על הברזלים וגם הקונטיינרים ירוצו על הברזלים עצמם ללא וירטואליזציה (למעט קונטיינרים מסויימים שאיננו סומכים עליהם ונוכל להריץ אותם עם וירטואליזציה קטנה כמו עם Kata Containers) ומעל זה יכול להיות שנצטרך להריץ איזה Load Balancer כלשהו (אם כי מערכות Kubernetes/OpenShift נותנות פתרון Load Balancing אבל לא בטוח שחברות ירצו להשתמש בו לצרכים של אתרים חשופים). פתרונות כאלו לא יתנו לנו גמישות מקסימלית כמו שרות הרצת קונטיינרים שספקי הענן מציעים (בגלל שלהם יש הרבה יותר משאבים).

אם יש משהו שלא קל לשכנע חברות גדולות לעשות, זה לרכוש סטורג' חדש (שתומך טבעית ב-Object Storage) או לרכוש תוכנה כמו Ceph שתתן זאת ושתותקן על הברזלים, ולהתחיל להריץ קונטיינרים על ברזלים כדי לקבל מקסימום ביצועים וגולשים. לכך, יש 4 פתרונות:

  • ענן פרטי עם OpenStack: הפתרון הזה יכול לתת לנו את הכל ביחד. אנחנו יכולים להשתמש בסטורג' קנייני כלשהו ולחבר אותו ל-OpenStack כדי לקבל שרותים כמו Object Storage, Block Storage וכו' או שאנחנו יכולים להקים VM בכל שרת ולהריץ עליו Ceph.
  • עבודה במצב Hybrid: יש לנו מקומית מערכת OpenShift או Kubernetes פנימית שעליה אנחנו מבצעים פיתוח וכו', ואת האתרים הציבוריים אנחנו נשתמש בשרותי הקונטיינרים שספק הענן שבחרנו מציע. אם לדוגמא החברה משתמשת ב-Azure, אז הם יכולים להשתמש בשרות AKS. באמזון יש את אותו שרות (בערך) שנקרא EKS (או Fargate ששם אמזון מנהלת את ה-Kubernetes ואתה מריץ את הקונטיינרים) ובענן של גוגל יש את GKE. ה-Hybrid מומלץ לחברות שהרגולטור אוסר עליהן להוציא הכל החוצה.
  • עבודה "באותו ענן" – במקומות בהן בחרו לעבוד לדוגמא עם Azure, ניתן לרכוש מיצרן השרתים המועדף עליכם את Azure Stack – זהו פתרון שרץ על הברזלים אצלכם מקומית עם חיבור ל-Azure, כך שאפשר להשתמש באותם שרותים, מקומית או בענן בחוץ. עם עננים אחרים, אתם משתמשים בשרותי ה-Kubernetes של ספק הענן כך שהשינויים להריץ דברים מקומית או בענן הם די מינוריים וניתן להפריד את ההגדרות לקבצים שונים. בהמשך השנה, גם אמזון וגם גוגל יציעו לכם ברזלים ותוכנה להריץ את השרותים שאתם מריצים בענן – מקומית ובענן, כמו ה-Azure Stack.
  • שימוש ב-OpenShift – מערכת OpenShift קיימת לשימוש מקומי בשרתים שלכם או ב-OpenShift בענן שקיים אצל כל ספקיות הענן.

לסיכום: רוב החברות שמריצות קונטיינרים מקומית, עושות זאת על מכונות וירטואליות. אין שום בעיה עם זה, אולם אם רוצים לגדול לכמות רצינית של קונטיינרים, כדאי לחשוב על פתרון אחר, "מחוץ לקופסא" שיתן מענה דינמי לכמות גולשים שמגיעה ולצרכים של החברה. אל תנסו לחשוב על Scale Up, תחשבו על Scale Out.

אם יש לכם שאלות, אתם מוזמנים לפנות אליי.

סקירה: מיקרו שרת של HPE דור 10

חברת HPE מוכרת מזה מספר שנים שרתים קטנים, Micro Server המיועדים למשימות קטנות ולאלו שאין להם או לא מעוניינים להשקיע תקציב גדול בשרת קטנטן. הדור האחרון של שרתים כאלו הוא דור 10.

קראתי בעבר כל מיני הודעות בפורומים שונים על השרתים הללו, אולם לא יחסתי לכך חשיבות מכיוון שלפעמים יצרני מכונות כאלו מייצרים בכוונה מכונות זולות לשווקים מתפתחים, בהם אין תקציב לרכישות שרתים גדולים. מסתבר שבמקרה הזה טעיתי, ולפיכך השאלתי ליומיים מכונה כזו לבדיקה.

נתחיל במפרט הטכני:

  • מעבדים – AMD Opteron (קיימים 3 דגמים: X3216, X3418, X3421). הדגם שמיובא לארץ הוא הדגם הנמוך עם מעבד X3216 עם 2 ליבות, 1 מגה זכרון מטמון, APU מובנה, ומבחינת כח – הוא הכי נמוך עם הספק של 12-15 וואט). שאר הדגמים הם עם 4 ליבות, 2 מגה זכרון מטמון, כח גרפי מעט יותר חזק, והספק של 12-35 וואט.
  • זכרון – עד 32 ג'יגהבייט (ECC).
  • אחסון: 4 דיסקים קשיחים בגודל 3.5 אינטש ללא תמיכה להחלפה חמה, ואפשרות להוסיף דיסק 2.5 אינטש בחיבור SATA (לצרכים של Boot או Cache עם SSD).
  • חיבור PCIe: ישנם 2 תושבות, הראשונה היא PCIe X8 והשניה היא PCIe X1 בחיבור של PCIe X4.
  • חיבורי רשת – 2 חיבורים של 1 ג'יגה עם LOM
  • חיבורי תצוגה – 2 חיבורי Display Port כולל תמיכה ברזולוציית 4K.
  • חיבורי USB – כ-2 חיבורי USB 2.0 ו-2 חיבורי USB 3.0.

נתחיל בקהל היעד: קהל היעד למכונה זו (בשימוש כ-NAS) הם אלו שמעוניינים ליצור לעצמם גיבויים – הן מבחינת תכנים שקיימים להם, גיבוי מכונות Windows או לינוקס. HPE רשמית ממליצה על מערכת הפעלה ClearOS שמתאימה ל-SMB/SOHO אבל כמובן כל מערכת הפעלה מודרנית תרוץ ללא בעיות על מכונה כזו. (שימו לב: המערכות שנמכרות בארץ עם X3216 יהיו איטיות בהרבה מ-2 האופציות האחרות ש-HPE מוכרת ולכן לא כדאי "להשתולל" עם התקנת שרותים רבים על המכונה).

למי שמעוניין להקים LAB קטן לעצמו ורוצה את המכונה הזו כשרת NFS או iSCSI או SMB/CIFS – כדאי שיקח בחשבון שהביצועים שהמערכת שנמכרת בארץ, מנפיקה ביצועים די איטיים, כך שאם אתה רוצה להרים מספר דו ספרתי של VM, אולי עדיף שתחפש פתרון אחר או … תצטייד בסבלנות (או שתכניס כרטיסי 10 ג'יגהביט ו-SSD ל-NAS וכרטיסי 10 ג'יגה לשרתים האחרים שלך).

מבחינת המעבד עצמו, HPE ו-AMD עשו בסופו של דבר עיסקה לא רעה בכלל: ל-AMD יש מלאי רציני של מעבדי Opteron ישנים שהם רוצים להיפטר מהם (לטובת ה-Ryzen V1000 ו-EPYC Embedded), ו-HP חיפשו מעבדים לשרתים בקצה הנמוך מאוד ובמחיר זול מאוד. AMD, לפי השמועות, מוכרים את המעבדים בכחמישית מהמחיר שאינטל מבקשת על אותו מפרט וה-Opteron (לפחות ה-X3421) נותן פייט די רציני למעבדי ה-Atom C3000 של אינטל. התוצאה: הלקוח מקבל מכונה עם ביצועים די מכובדים כ-NAS (שוב, לא הגירסה שנמכרת בארץ) במחיר מאוד נמוך של כמה מאות דולרים. אגב, אחד השימושים הכי מעניינים שיצא לי לשמוע עליו בשימוש מכונות כאלו, אגב, הם מקומות עם תקציב די קטן שמריצים קונטיינרים. לפחות מ-2 מקומות (בחו"ל) שמעתי שהם מרוצים מהתוצאות.

מבחינתי, הבעיה המרכזית במכונות הללו היא התכנון שלהם. ב-HPE יכלו לדוגמא לוותר על יציאת Display Port אחת ולהחליף את חיבורי הרשת הקבועים בחיבור של מודול, כך שהלקוח היה יכול להחליף בין 2 חיבורי 1 ג'יגה ל-2 חיבורי 10 ג'יגה, ובנוסף הם יכלו להוסיף ללוח האם כניסת M.2 PCIe X4. הוספת 2 הדברים הללו היו יכולים לשדרג מכונה כזו לביצועי NAS מכובדים מאוד, לשמש כ-Storage למספר קטן של מכונות פיזיות המריצות וירטואליזציה ועוד, אבל כנראה ש-HPE מעדיפים שאם אתה רוצה משהו עם ביצועים קצת יותר גבוהים – תכיר את המכונות שלנו שמבוססות Xeon SP או AMD EPYC – שהן כמובן הרבה הרבה יותר יקרות.

לסיכום: האם הייתי ממליץ לאחרים לרכוש את המכונה הזו? כן, אם הצרכים שלהם הם מה שציינתי לעיל. אם הם צריכים משהו יותר חזק, אז עדיף שיחפשו את הגירסה עם מעבד X3421 או שיחפש פתרון NAS אחר או שיבנה לעצמו NAS. אישית, אני מקווה בזמן הקרוב לבחון לוח אם חדש (שעדיין לא יצא – מחברת ASRock Rack) המבוסס על מעבד EPYC Embedded ושתומך בהרבה יותר דיסקים קשיחים, יש בו כניסת M.2, תושבת PCIe X16 ו-2 כניסות 10 ג'יגהביט מובנות – ואת זה להכניס למארז 2U.

על קונטיינרים ו-Windows Server 2019

מיקרוסופט שחררה לפני זמן מה את Windows Server 2019 ואחד החידושים הגדולים שלו קשור לקונטיינרים. בעבר היית יכול להריץ עם Windows Server 2016 קונטיינרים, אולם המשאבים שכל קונטיינר היה תופס היו נכבדים (אין פלא, זה היה בעצם VM "מינימלי"), והיו מספר בעיות תאימות בהשוואה לקונטיינרים ללינוקס. כעת מיקרוסופט מכריזה שקונטיינרים ב-Windows Server 2019 הם הרבה יותר קרובים למה שניתן כיום להריץ על לינוקס, ואכן, כיום קונטיינר אינו VM אלא תהליך (Process) נפרד וכל הקונטיינרים רצים תחת אותו Kernel באותה מכונה.

ב-Windows Server 2019 ניתן להריץ קונטיינרים בדיוק כמו בלינוקס, כשאנחנו מדברים על קונטיינרים בודדים שאנחנו משתמשים ב-Docker, ואם אנחנו מעוניינים להריץ מספר קונטיינרים שמקושרים ביניהם – נשתמש ב-Docker Swarm.

הבעיה: כל העולם ואחותו (כולל הכלב והחתול העצבני) נטש בהמוניו את Docker Swarm לטובת מערכת הרבה הרבה יותר פופולרית – Kubernetes. מערכת Kubernetes נותנת הרבה יותר ממה ש-Docker Swarm נותן, היא תומכת באין ספור תוספים ופרוטוקולים, והיא גם יודעת לדבר עם סוגים שונים של Storage לאחסן דברים. בקיצור – אם תשאל כל חברה שמריצה קונטיינרים על לינוקס, התשובה תהיה פשוטה: תשתמש ב-Kubernetes.

אז .. איך Windows Server 2019 עם Kubernetes? התשובה: זה עובד. להכניס לפרודקשן? שלא תעיזו!. מיקרוסופט עדיין עובדים על זה.

ניסיתי בימים האחרונים את Windows Server 2019 עם Kubernetes (גירסה 1.13) והלן הערותיי:

  • תצטרכו לעבוד Multi OS, הווה אומר – ה-Master Node צריך לרוץ על מכונת לינוקס. אם אתם רוצים להשתמש בטריקים כמו HAProxy כדי לחשוף שרות (או NGINX) – תצטרכו גם Node מבוסס לינוקס, בנוסף למכונות Windows שישומשו כ-Nodes כדי להריץ אפליקציות מבוססות Windows.
  • בלינוקס Kubernetes משתמש ב-iptables כדי לנהל את התעבורה הפנימית. ב-Windows זה VFP כך שעדיין יש שימוש ב-Hyper-V. זה לא הולך לרדת.
  • מבחינת משאבים – Windows זה לא לינוקס, וכל קונטיינר מצריך פי 3 משאבים (במינימום!) בהשוואה לקונטיינר שרץ על לינוקס – גם בשביל קונטיינר שיציג Hello World, כך שאם אתם רוצים להריץ הרבה קונטיינרים מבוססי Windows – תצטרכו להקצות לא מעט משאבים לכך מבחינת מחשוב.
  • אין תאימות. בניתם דברים על Windows 10 או על Windows 2016 מבחינת קונטיינרים? תצטרכו לבנות אותם מחדש על Windows Server 2019.
  • וכן .. הכל עדיין דרך CLI (דרך PowerShell).

לכן, אם אתם חושבים להריץ קונטיינרים ואין למפתחים בחברה עדיין ידע רציני, הדבר הראשון שאני ממליץ למפתחים בחברה לעשות – זה לעבוד על לינוקס ולהכיר את הדברים, ובמקביל גם לנסות על Windows. כשזה מגיע ל-Kubernetes, הדגש צריך להיות עדיין על לינוקס. כשרוצים להריץ קונטיינר Windows, אפשר להשתמש ב-Node Selector כמו בדוגמא כאן בקובץ ה-YAML על מנת ש-Kubernetes יפעיל את הקונטיינר על מכונת Windows ולא על מכונת לינוקס.

האם ניתן לקחת אפליקציות שונות ולהמיר אותן לקונטיינרים? לא, זה לא לינוקס. כיום רוב מה שנתמך כקונטיינר ב-Windows הם אפליקציות Net.

עצה שלדעתי כדאי לחשוב עליה: אם לוקחים כבר קוד Net. – אז עדיף להמיר אותו לעבוד עם Net Core, וכך ניתן להריץ את הקוד ישירות על מכונת לינוקס כאפליקציה Native.

לסיכום: כן, ניתן להריץ Kubernetes על Windows, אך עדיין תצטרכו לפחות מכונת לינוקס אחת שתהיה ה-Master (ואם זה פרודקשן, זוג מכונות לינוקס שיעבדו כ-HA). מיקרוסופט עדיין עובדת על זה. תהליך ההתקנה עדיין מורכב (אם כי בגירסה האחרונה יותר קל להוסיף מכונות Windows לאשכול Kubernetes, וחשוב לשנות את קובץ ה-YAML לביצוע Deploy כדי שקונטיינר Windows ירוץ על מכונת Windows. ברגע שיש לכם אשכול כזה רץ, אפשר להגדיר את כלי ה-CI/CD שלכם להשתמש גם ב-Nodes מבוססי Windows ואפשר כמובן להשתמש ב-Draft, Helm לעשות את החיים קצת יותר קלים. לחברות שחושבות לעבור ל-OpenShift – בקרוב תצא גירסה שתומכת גם במכונות Windows. כמובן שאפשר לחסוך את כל הכאב ראש – עם תעברו ל-Net Core.

למעוניינים – להלן וידאו הדגמה משבוע שעבר איך Kubernetes רץ על Windows. (הוידאו ארוך: שעה וחצי!)

על תחנות עבודה/שרתים ל-AI/DL

יותר ויותר חברות נכנסות לתחומים כמו AI ו-Deep Learning (או DL בקצרה). לא מעט חברות מעדיפות להשתמש בשרותים שספקי ענן ציבוריים מוכרים. שרותים אלו נותנים API לשימוש. השרותים עצמם שונים בין ספק לספק ומומלץ להתייעץ עם אלו שמבינים בתחומים אלו בענן לפני שמתחילים לעבוד עם שרות מסוים, מאחר שיציאה משרות כזה בעתיד אינה קלה.

ויש כמובן את אלו שמעדיפים לעבוד עם ברזלים מקומיים. אני בהחלט יכול להבין אותם: מדובר ברוב המקרים בהשקעה חד פעמית (למעט שדרוג בעתיד של כרטיסים או אחסון מקומי) ואין תשלום חודשי נוסף. פוסט זה מיועד בדיוק לאותם חברות/סטאראטפים/ארגונים.

לפני שניגש לעניין התחנות, נסתכל על ה-GPU והשאלה הראשונה שצריכה להישאל היא: האם בחברה משתמשים ב-CUDA או ב-OpenCL? אם מדובר ב-CUDA, אז כרטיסים של חברת nVidia יכולים להיכלל. אם מדובר לעומת זאת ב-OpenCL, אז כרטיסים של AMD מסידרת Instinct (דרך פלטפורמת ROCm), ה-GPU הפנימי של מעבדי אינטל (לחישובים קטנים, או ב-CPU עצמו, זה גם עובד על מעבדים של AMD) או לכרטיסים שאינטל תוציא בשנה הבאה.

השאלה הבאה צריכה להישאל היא לגבי "שרשור" כרטיסי GPU. ל-nVidia יש את ה-NVLink שמאפשר להצמיד זוג כרטיסים ולקבל תקשורת ביניהם במהירות 100 ג'יגהביט לשניה. ל-AMD עם כרטיסי MI50 ו-MI60 יש את AMD Infinity Fabric לחבר בין זוג כרטיסים ולקבל מהירות של 200 ג'יגהביט לשניה. לכן חשוב לדעת מראש כמה כרטיסי GPU יהיו בתחנה, והאם אתם רוצים להצמיד כל זוג.

השאלה הבאה: כמה כרטיסים יהיו במכונה?

אם אנחנו מדברים על כרטיס 1 או זוג, אז כל דסקטופ רגיל יספק את העבודה, כל עוד יש במכונה ספק כח של 700 וואט (אפשר פחות אך לא מומלץ, במיוחד שההבדל במחירים נמוך) עם נצילות של 80+ זהב. בקשר למעבד – תלוי בכם, יכול להיות אינטל או AMD, אין הרבה הבדל.

אם אנחנו מדברים על 3 כרטיסים ואנחנו מתכוונים גם להשתמש גם באחסון בתצורת חיבור M.2 – מומלץ להסתכל על פתרון מבוסס AMD Threadripper מהסיבה הפשוטה שמעבד זה מציע יותר נתיבי PCIe (כ-64 נתיבים) בהשוואה לכל מעבד דסקטופ של אינטל. מעבד זה הוא היחיד שמאפשר לחבר 3 כרטיסים. לגבי כמות ליבות – יש מספר דגמים, כמו 2950X עם 16 ליבות, 2970WX עם 24 ליבות ו-2990WX עם 32 ליבות. ההבדל בינם מבחינת מחיר – כמה מאות בודדות של דולרים.

אם אנחנו מדברים על 4 כרטיסים (עם או בלי הצמדה) אני ממליץ להסתכל על פתרון מבוסס AMD EPYC. מעבד זה נותן לנו לא פחות מ-128 נתיבי PCIe, כך שאפשר "להשתולל" מבחינת מפרט מבלי "לחטוף" במחיר, הואיל ומעבד EPYC נחשב מעבד זול מבחינת מחיר (אבל הוא מעולה מבחינת ביצעים). מכיוון ש-EPYC הוא מעבד לתחנות עבודה יעודיות ושרתים, נזכיר גם את מעבדי Xeon SP של אינטל, ובמקרה כזה נצטרך פתרון של 2 מעבדים (תלוי בכמות הליבות שאנחנו רוצים). אם אנחנו מעוניינים בכמות גדולה של ליבות (16 ומעלה) עדיף לבחור את הפתרון של AMD מבחינת מחיר זול יותר.

אחרי שדיברנו על ה-GPU, השאלה הבאה תהיה: איזו מערכת הפעלה רוצים להריץ על המכונה? גם ב-AI וגם ב-DL רוב הדברים הזמינים ונתמכים – רצים על לינוקס, פחות על Windows. יש הרבה דברים פופולריים כמו TensorFlow שירוצו על Windows, אך יש פחות תמיכה על כך מהקהילה.

השאלה הבאה: מחשב בניה עצמית או מותג? אפשר לרכוש את החלקים ולהרכיב, או שאפשר לרכוש מכונות מותג. כל אחד והעדפותיו. אם אתם מחפשים מכונות מבוססות EPYC, ל-Gigabyte יש את W291-Z00 ואת SuperMicro עם השם המאוד-קליט A+ Server 4023S-TRT. מכונות מבוססות Xeon או מעבדי אינטל – תמצאו אצל כל יצרן.

דברים שכדאי לבדוק לפני הקניה:

  • כרטיס רשת 10 ג'יגהביט – אם יש לכם כמות גדולה של תכנים שצריכה להיות מוזרמת אל התחנה, מומלץ להשתמש בכרטיס 10 ג'יגהביט בין האחסון המרוכז לתחנת העבודה. אם מדובר על מאות קבצי BLOB (תמונות וכו') בדקה, כדאי לשדרג ל-25/40/50 ג'יגהביט.
  • כמה סשן של פעילות צורך זכרון GPU? כרטיסי RTX מעל 2080TI יקרים מאוד, כדאי אולי לרכוש זוג כרטיסים "ביתיים" מאשר כרטיס אחד שעולה הרבה יותר.
  • אם כל התוכן שצריך לעבור "אימון" לא עולה על 2 טרהבייט ויש מכונה אחת – כדאי לרכוש 2 מקלות אחסון כמו סמסונג 970 PRO (או EVO 860) ולהגדיר אותם כ-RAID-0 ולאחסן את התוכן עליהם.

לסיכום: תחנת עבודה עם מפרטים כמו שציינתי יכולה לעלות החל מ-5000$ ומעלה, ולחברות עם תקציב מצומצם כדאי לבדוק מספר אופציות. לפעמים כדאי לבדוק מעבדים אחרים שנותנים ביצועים מעולים אך במחיר נמוך משמעותי מהמתחרים, לפעמים כדאי לרכוש כרטיסים יותר "ביתיים" בזוגות מאשר כרטיסים יעודיים במחירים כפולים ומעלה.

הסברים והבהרות לגבי Scale Out בתחום אחסון

אחת למספר שנים מתרחשים שינויים מהותיים בתחום הסטורג'. לפני מס' שנים נכנס דבר שנקרא Object Storage – זו צורה שונה לאחסון קבצים ונתונים שבמקרים רבים אינה משתמשת ב-File system רגיל. חברות כמו Seagate לדוגמא הוציאו מספר דיסקים קשיחים ובנו חיבור חדש לדיסקים – חיבור Ethernet ישירות לדיסק, מה שמחייב כמובן מערכת אחסון אחרת. (נכון להרגע, הפתרון הזה יותר מתאים לחברות כמו אמזון, גוגל ומיקרוסופט, או לחברות שבונות את ה-Object Storage שלהם, גם מבחינת חומרה).

אחד השינויים הגדולים שנכנסו היה עניין ה-Scale Out וכיום כל יצרן סטורג' שמכבד את עצמו מציע דגם זה או אחר (או משפחה) של פתרונות אחסון Scale Out.

אך מהו בעצם פתרון Scale Out?

חברות אחסון רבות לקחו את המושג "Scale Out" לכיוון שהם רוצים. יש חברות שמייצרות HCI (כלומר Hyper Converged) שלקחו את המושג Scale Out לכיוון הוספת שרתים שיתנו לך יותר משאבי מחשוב/רשת/אחסון. חברות אחרות לוקחות את זה לכיוון שאם אתה מרים ערימת שרתים, אתה מתקין VM בכל אחד מהם שמחובר לדיסקים המקומיים בכל שרת וישנה תוכנה שמתחברת לכולם ובכך נוצר Storage (אין Networking גודל בכל מכונה והמכונה לאו דווקא מריצה מכונות VM אחרות) ויש כמובן את ה-Scale Out שעליו דיברתי בפוסט הקודם – ערימת שרתים מלאים דיסקים שלא מריצים מכונות VM או Payload משלך אלא תוכנה יעודית של יצרן הפתרון בלבד.

לעומת פתרון Scale Out – יש פתרון ותיק שנקרא Scale Up, שבו יש פתרון שמורכב ממערכת אחת (או 2 לשרידות) ודרך הגדלת האחסון היא הוספת דיסקים מכניים (או SSD אם רוצים יותר IOPS), אך כמות הברזלים נשארת זהה.

המכנה המשותף לכולם הוא פשוט: צריך עוד מקום אחסון? אתה מוסיף עוד שרתים, או שאם אתה רוצה – אתה מוסיף דיסקים, אבל לכל השרתים שיש בהם דיסקים (למעט HCI, בפתרונות אחרים, במיוחד בתחום HPC – מוסיפים שרתים כי Resizing לכל מכונה יקח זמן רב מדי).

לא כל פתרון Scale Out מתאים לכל הסיטואציות. בתחום HCI לדוגמא, אתה יכול להוסיף עוד כמה טרהבייט בחישוב הכולל בכך שתוסיף עוד כמה דיסקים (מכניים/SSD) פר מכונה ובכך תקבל יותר אחסון ויותר IOPS, אבל פתרון כזה אינו מתאים אם לדוגמא אתה צריך מאות טרהבייטים עד פטהבייטים (ומעלה) של אחסון ואין לך צורך בהרבה מקום נוסף למכונות VM. בסיטואציה כזו אתה חייב פתרון אחסון Scale Out שידע לעמוד בשרידות של שרת אחד או 2 שנופלים ולא פתרון Scale Up (למרות שרוב פתרונות ה-Scale Up מתהדרים בכך שהם יכולים לגדול לפטהבייטים).

אחד הדברים הראשונים שקורים כשחברות מתחילות להתעניין בפתרון אחסון Scale Out ורואים את מחירי יצרני הפתרונות הקנייניים – זו התעניינות אוטומטית מה יש לקוד הפתוח להציע. אחד הדברים שאני לא ממליץ לעשות, זה להוריד גירסת קוד פתוח חופשי ולהטמיע בשרתים, מכיוון שהגרסאות האלו משתנות תדיר וקהילת המפתחים לא כל כך עוזרת עם בעיות/באגים – במיוחד אם אתה צריך את הפתרון פה ועכשיו, ולכן אם הולכים על פתרון מבוסס קוד פתוח, אני ממליץ את הדברים הבאים:

  • אם מדובר במערכת HCI שתהווה אלטרנטיבה ל-VSAN/Simplivity/Nutanix – אז יש את GlusterFS והוא מגיע יחד עם RHV.
  • אם מדובר במערכת Scale Out שלא הולכת לגדול מעבר למספר קטן של שרתים (כמה עשרות) – ניתן לרכוש את GlusterFS בנפרד.
  • אם צריכים מערכת אחסון שתורכב מעשרות שרתים ואחסון בגדלים של מאות טרהבייט ומעלה, או שתריץ מערכת ענן פרטי כמו OpenStack בחברה – מערכת SES של SuSE או Red Hat Ceph Storage יתנו לכם מערכת מבוססת CEPH שבנויה לדברים הללו (הפתרון של SuSE בארץ זול משמעותית בהשוואה למחיר שרד-האט מבקשים, ויש את אותה פונקציונאליות בשתיהן).
  • גם Ceph וגם GlusterFS מתאימות אם אתם הולכים להריץ קונטיינרים/Kubernetes/OpenShift על הברזלים.

לסיכום: פתרון Scale Out טוב (שאינו מבוסס HCI) הוא פתרון שנותן:

  • להגדיל את כמות האחסון למימדים גדולים (מאות טרהבייט ומעלה)
  • שרידות הרבה יותר גבוהה מפתרון Scale Up (מערכת ששורדת גם כששרת אחד או יותר המאחסנים את הפתרון נופלים)
  • תמיכה בסטנדרטים אחרונים (Object Storage, Persistent Volume, ,Cinder וכו')

פתרון Scale Up אינו דבר רע, אבל חשוב לדעת מהן המגבלות שלו (למרות שהיצרן מציין אחרת). אני לא ממליץ לאף אחד לזרוק מערכת כזו (אלא אם זו מערכת ישנה מאוד) ולרוץ ל-Scale Out, אבל אם מצד שני צריכים להרים מערכת אחסון גדולה מאוד, כדאי להסתכל ולבקש הצעות לפתרונות Scale Out.

סטורג' לחברות גדולות

הערת עריכה: בעקבות מספר תגובות והערות שקיבלתי, פוסט זה נערך מחדש.

הערה 2: למעוניינים, כתבתי פוסט נוסף לגבי הסברים בין Scale Out ל-Scale Up והוא נמצא כאן (אתם יכולים ללחוץ על הלינק והוא יפתח ב-TAB חדש).

חברות גדולות, בארץ ובעולם, מתנהגות בצורה מעט שונה מחברות בינוניות וקטנות. אחת למספר שנים החברות הגדולות (בין אם מדובר במוסדות כמו אוניברסיטאות, גופים ממשלתיים, גופים בטחוניים, חברות ביטוח, בנקים ועוד) מוציאות מכרז לפתרונות אחסון. בחלק מהמקרים יהיה מדובר ברכישת סטורג' גדול, בחלק אחר מהמקרים – מספר סטורג'ים לתתי גופים, מחלקות רחוקות ועוד.

מחיפושים שהרצתי לאחרונה בגוגל ומשיחות שערכתי עם מספר אנשים, ישנם מספר גופים שפרסמו RFI או מכרזים לסטורג'ים או שהולכים להוציא מכרז במהלך השנה. אלו תהליכים איטיים ורציתי לנצל את ההזדמנות ולדבר על סוג סטורג' מעט שונה, ה-Scale Out Software Defined Storage.

נתחיל בצריכה של הסטורג'. אם יש משהו אחד שאותן חברות צריכות להבין, הוא שהשימוש שלהן בסטורג' רק הולך לגדול – והרבה. יותר ויותר גופים גדולים מתחילים להתעניין במה שסטארטאפים וחברות שמריצות דברים בענן משתמשות, כמו:

  • קונטיינרים / Kubernetes – הקונטיינרים הנחמדים האלו תופסים מקום, ואם מבצעים Scale Out גדול כך שמריצים לדוגמא מאות קונטיינרים – יש צורך בכמות אחסון גדולה, לא רק לקונטיינר אלא גם ל-Volume שמוצמד לקונטיינר, וברוב המקרים יש לפחות Volume אחד פר קונטיינר שאותו אנחנו רוצים לשמור גם לאחר שהקונטיינר מת.
  • לוגים ותובנות – ככל שיש לנו יותר מכונות וירטואליות, יותר מערכות Orchestration כמו Kubernetes או OpenShift יהיו לנו המון לוגים. אנחנו צריכים את הלוגים שלהם ואנחנו צריכים מערכת ניתוח רצינית (כמו כל המערכות שמבוססות Elastic) והדבר הזה תופס טרהבייטים כמו כלום.
  • מערכות Big Data שונות – יותר ויותר גופים מתעניינים, ומערכות אלו אוכלות אחסון כאילו אין מחר.

אצל חברות מסוימות ניתן להעיף מהסעיפים לעיל אם משתמשים בעננים ציבוריים, אבל בגופים שאני מדבר עליהם – רק בחלק מהמקרים ניתן להשתמש בענן (כלומר Hybrid) ובחלק כלל לא ניתן – לחבר את המערכות לאינטרנט, כך שצריך סטורג' – והרבה מזה.

פתרונות סטורג' מלפני 4 שנים ומעלה התאפיינו בכך שהם פתרונות Scale Up סגורים, אלו אותם פתרונות שעליהם נמצא לוגו היצרן על כל מכונה ועל כל קופסא. אלו פתרונות שיכולים לגדול מבחינת כמות אחסון ואולי לתת יותר IOPS, אבל המחירים שלהם מאוד יקרים. כמה המחיר משפיע? נאמר שראיתי גופים שרכשו סטורג' X שעובד טוב, אבל המקום הפנוי מתרוקן במהירות ולפעמים אחרי שנתיים כבר מחפשים איזה סטורג' "ביניים" להעביר אליו דברים על מנת להשאיר כמה שיותר מקום פנוי בסטורג' היקר. הסיבה לכך פשוטה: כל שדרוג סטורג' כזה הוא יקר מאוד ובלא מעט מקרים התוכן שרוצים לאחסן – שווה את מחיר השדרוג.

ולכן אני מעוניין להציע הצעה מעט שונה ממה שחברות מקבלות מכל מיני ספקים. מה דעתכם לא לרכוש סטורג' כזה? אסביר..

יש כמה דברים שכל גוף גדול שרוצה לרכוש סטורג' צריך:

  • תמיכה בפרוטוקולים ידועים (CIFS/NFS, iSCSI)
  • תמיכה בהאצת וירטואליזציה (VASA/VAAI)
  • תמיכה ב-Snapshots
  • מערכת ניהול מרוכזת
  • שרידות גבוהה
  • חלוקת עומסים בין החלקים השונים של המערכת
  • Tiering (מידע שמועבר מדיסקים SSD מהירים לדיסקים מכניים איטיים יותר וההיפך לפי הצורך)

עכשיו אוסיף עוד כמה דברים:

  • תמיכה ב-Kubernetes וב-Persistent Volumes
  • תמיכה ב-Object Storage (כמו S3)
  • תמיכה ב-Cinder (אחסון block)

עתה נעבור לפתרון סטורג' Scale Out שמבוסס על תוכנה (Software Defined)

בפתרון כזה אנחנו לא רוכשים ברזלים קנייניים של יצרן סטורג' כלשהו. במקום זה, אנחנו רוכשים (אחרי תהליך מכרז בו אנו מפרטים כמות סטורג' רצויה, כמות IOPS וכו' וכו') תוכנת סטורג' ומי שזכה מציין איזו חומרה צריך. כל יצרני התוכנה מבצעים Certify מול כל יצרני השרתים הפופולריים כך שלא תצטרכו לרכוש שרתים וציוד ממקור אחר שאין לו חוזה עמכם. החומרה עצמה מורכבת משרתים (לא צריך חזקים), דיסקים SSD ומכניים, כרטיסי רשת 50/100 ג'יגה, וסוויצ'. כל הציוד עצמו אנחנו רוכשים בדיוק מאותו ספק שזכה במכרז למכור שרתים לחברה, וממנו גם נקנה את הדיסקים, כרטיסי רשת ומהזוכה שמוכר לנו את הסוויצ'ים נרכוש 2 סוויצ'ים. לאחר הרכישה, ספק תוכנת הסטורג' יקים את התוכנה, יגדיר את מה שצריך להגדיר וכמובן יתן שרות במסגרת SLA וכל מה שיוגדר במכרז.

הערה: כל יצרני השרתים מוכרים גם פתרונות סטורג' Scale Out משלהם, רובם מצריכים רכישת הברזלים והמערכת מהם.

מדוע פתרון זה עדיף מפתרון סטורג' Scale Up כמו מה שיש ברוב החברות? מכמה סיבות:

  • תמיכה – יש לכם תמיכה מלאה מספק התוכנת סטורג', 24/7, כפי שהגדרתם בהסכם. בנוסף, אם ישנה תקלת חומרה, אתם פונים לאותו ספק שרתים שאתם רוכשים ממנו כל הזמן.
  • מחיר יותר זול – שדרוג דיסקים וזכרון בשרת הוא הרבה יותר זול משדרוג דיסקים בסטורג' קנייני.
  • גדילה יותר זולה – מחירי שרתים יורדים כל מספר חודשים, מה שקשה לאמר על מחירי סטורג' אם רוצים להוסיף מדפים, Flash Cache וכו', כך ניתן להוסיף שרתים, להגדיל את כמות ה-IOPS והמקום הפנוי בצורה יותר זולה.
  • שדרוג לפונקציונאליות נוספת – רוב יצרני ה-Software defined storage מוסיפים פונקציות בגרסאות מתקדמות, והספק יכול לדאוג לשדרוג מערכת קיימת. נסו לקבל פונקציונאליות נוספת משמעותית אחרי שקניתם סטורג' קנייני.
  • טכנולוגיות SSD יותר מתקדמות – סמסונג, אינטל, טושיבה, מיקרון, כולם עובדים על פיתוחים לדיסקים SSD יותר גדולים, מתקדמים, מהירים. כל יצרני השרתים ישמחו למכור לכם את הדיסקים הללו עם תמיכה ושרות מהיצרן שרתים שלכם ישירות. זה לא ממש קיים בסטורג' קנייני – מה שקניתם, זה מה יש (למעט דיסקים בגדלים שונים, אך לא טכנולוגיה שונה).
  • שרידות הרבה יותר גבוהה – כל תוכנת סטורג' מבוססת תוכנה יודעת לתת שרידות ברמת דיסקים או Nodes, כך שגם אם שרת נופל, המערכת ממשיכה לעבוד כרגיל ויש גם תוכנות שניתן איתן להגדיר שגם אם 2 שרתים נופלים – המערכת ממשיכה לעבוד.

אסכם את הדברים בצורה הבאה: מה שהיה בעבר זה משהו אחד, מה שהולך להיות מבחינת ניצול סטורג' – הוא משהו אחר. קונטיינרים וטכנולוגיות אחרות דורשים הרבה מקום ומשאבים בפתרון האחסון וכיום פתרון Software Defined Storage יכול לתת לנו הרבה יותר כשמשווים אותו מול פתרון סטורג' קלאסי קנייני. אנחנו יכולים לגדול מתי שנרצה, מבלי לשלם הון עתק על כל שדרוג קטנטן, אנחנו יכולים לקבל תמיכה לפרוטוקלים וטכנולוגיות עדכניות, ואנחנו יכולים לקבל שרידות הרבה יותר גבוהה מבעבר.

מוקדש כחומר למחשבה. אם יש לכם שאלות, אתם תמיד מוזמנים ליצור קשר.