המעבר ל-10 ג'יגהביט למעבדה קטנה

עדכון: הכרטיס רשת שהמלצתי בפוסט – לצערי הסוחר הטעה בתיאור ולכן הלינק הוחלף לכרטיס זהה אך במחיר יותר ריאלי.

כפרילאנסר, אחת הסברות שאני שומע שוב ושוב בעולם ה-Enterprise מכל מיני מנמר"ים/CTO/CIO – זו התרשמות, שלא לאמר התפעלות – משרתים חדשים שמיוצרים על ידי המובילים: לנובו, Dell, Cisco, HPE, ואחרים. תראה להם מכונה עם 4 מעבדים – והם פותחים עיניים (טוב, עד שהם רואים את תגית המחיר). אותו דבר קורה כשמדברים על ציוד תקשורת – רוב החברות בארץ משתמשות עדיין בתקשורת 1 ג'יגהביט, 10 ג'יגהביט, 25 ג'יגהביט, Infiniband (במקרים מסויימים) במהירות 56 ג'יגהביט היא השיא. 100 ג'יגה ומעלה? נדיר למצוא, גם במקומות שהתקציב מאפשר ועל 400 ג'יגהביט – לא שמעתי שום מקום שמשתמש בזה.

עם כניסת ספקי העננים בשנים האחרונות (או בשמם היותר ידוע: Hyperscalers), חל דבר מעניין מאוד: ברוב מוחלט של המקרים (ואני מדבר על מעל 95%) אף ספק כזה לא היה מוכן לרכוש ציוד של Enterprise – בין אם מדובר בשרתים, סוויצ'ים, סטורג', גיבויים וכו'. הסיבות די פשוטות: הסיבה הראשונה קשורה למחיר החסר פרופורציות לחלוטין פר ברזל, והסיבה השניה – הציוד לא יכול לעמוד בדרישות שלהם, וכך בהחלה כל ספק Hyperscaler החל לתכנן ולבנות את הציוד שלו, ואז הגיעו פייסבוק שחוללו מהפכה והחליטו לפתוח את כל המפרטים של הציוד שלהם, כולל סכימות וכו' תחת מטריית ה-OCP (ר"ת Open Compute Project). לקח קצת זמן עד שענן החשדות מצד ספקי Hyperscalers ירד ואז כולם החלו לשתף את המפרטים. התוצאה: מאות חברות חדשות שקמו שהחלו לתכנן ולמכור את הציוד לספקי ה-Hyperscalers במחירים יותר נמוכים ממה שביקשו ספקי ציוד ה-Enterprise בשעה שהציוד נתן הרבה יותר מבחינת ביצועים.

מאז החלו לזלוג לשוק ה-Enterprise חלק קטן מאותו ציוד: למי שמכיר את הקופסאות JBOD 4U – כן, זה התחיל ב-OCP. מתגי תקשורת שבעבר היו מערכות סגורות עד הקצה – כיום יש יותר ויותר מתגים שמשתמשים במעבד רשת של Broadcom ושבב X86 של אינטל שמריץ לינוקס כדי לנהל את הכל ואתה מבצע בעצם את הכל דרך לינוקס עם הפקודות הידועות והמוכרות.

אז כמו שבקצה העליון שבו נמצאות חברות ה-Hyperscalers התרחש שינוי, גם בקצה התחתון התרחשו ומתרחשים שינויים שמטרתם בסופו של יום להביא חלק מטכנולוגיות ה-Enterprise – אל הקצה התחתון, למעבדה הקטנה, המעבדה הביתית, לאותם אנשים שלא יכולים להוציא 50K על ציוד כדי להריץ LAB נורמלי.

כשאני משוחח עם חברים ושואל אותם לגבי ה-LAB שלהם מדוע הם לא עוברים לחיבוריות פנימית של 10 ג'יגהביט, עולות מיד סיבות שלא ממש נכונות כיום. חלקן:

  • מחיר המתג וההמרה ל-10 ג'יגהביט יקר מדי
  • בשביל מה צריך את זה? 1 ג'יגהביט מספיק
  • קשה לחבר מעל 2 מחשבים בלי מתג
  • קשה להגדיר

אז נתחיל מהסיבה הפשוטה ביותר: רוחב פס מוגבל. נניח שיש לכם NAS, לא חשוב איזה NAS. נניח שיש בו 4 דיסקים מכניים (בלי להזכיר שום SSD) ונניח שהם מוגדרים ב-RAID כלשהו (לא חשוב איזה). מהירות ממוצעת לקריאה/כתיבה של דיסק מכני היא נעה בין 100-200 מגהבייט לשניה וזה לדיסק יחיד. נכפיל ב-4 לצרכי קריאה לדוגמא, ואנחנו מקבלים מהירות שנעה בין 400 ל-800 מגהבייט. תזכורת: מהירות 1 ג'יגהביט מתורגמת בערך ל-120 מגהבייט, כלומר דיסק יחיד "חונק" את חיבור ה-1 ג'יגהביט. יבואו אנשים ויאמרו "אפשר לצוות מספר חיבורים", שזה נכון, אז בואו נצוות 4 חיבורים של 1 ג'יגהביט ונקבל מהירות ברוטו תיאורתית של … 480 מגהבייט, כלומר את החיבור המצוות אנחנו "נחנוק" עם תעבורה של בערך 2.5 דיסקים קשיחים מכניים (שוב, לא מזכיר SSD שזורק מיד כל חיבור 1 ג'יגהביט).

נעבור למחיר: האם מתג של 10 ג'יגהביט הוא יקר מדי? אם אתה רוצה לרכוש מתג Enterprise של סיסקו או HPE – כן, זה יעלה לך כמה אלפי דולרים. אם לעומת זאת תרכוש מתג של חברת MicroTik, המחיר יפתיע אותך בהחלט. לי לדוגמא, מתג של 16 פורטים +SFP במהירות 10 ג'יגהביט עלה לי 1500 שקל וזה כולל משלוח ומסים. אם אתה רוצה לעומת זאת לחבר רק 2-3 שרתים ואולי מחשב, אז מתג כמו MikroTik CRS305-1G-4S+in יעלה לך 604 שקלים, כולל משלוח מסים (זה המתג שבתמונה).

מה לגבי כרטיסים לחבר למחשבים ושרתים? פה eBay יכול לעזור לך: כרטיס רשת של Mellanox מסוג ConnectX-3 כמו הכרטיס הזה עולה 142 שקל לכרטיס (שימו לב, רוב ההצעות האחרות מדברות על 150+ שקל לכרטיס, ואם אתם משתמשים ב-ESXi רכשו את ה-Connect-X3 ומעלה, לישנים אין יותר תמיכה ב-VMWare), שזה הרבה פחות מהמחיר של כרטיס רשת טוב לשרת במהירות 1 ג'יגה.

כבלים – נחסוך את הרכישה של סיבים אופטיים. לא צריך אותם יותר (בתור אחד שיש לו 3 חתולים שנהנים מדי פעם לבדוק את השיניים שלהם על כבלים כאלו – הם עמידים בצורה מעולה!), במקום זה נשתמש בכבל DAC TwinAX נחושת וכאן תלוי מה האורך שאתם צריכים. אם המחשבים שלכם יושבים במקום אחד וצמודים, כבל של 1 מטר יספיק, והכבל הכי זול שמצאתי זה מהסוחר הזה ב-eBay במחיר של 26.64 שקל. בניגוד לסיבים, לא צריך ג'יביקים ובכלל, המתגים של MicroTik עובדים עם כל כבל – נחושת או סיב או כל GBIC, אין בדיקה ואין חסימות.

אחרי שקנינו, קיבלנו את הכל וחיברנו, בד"כ ההגדרות עצמן הם פשוטות ויש אולי צורך לשנות את הגדרות ה-Jumbo Frames (שינוי MTU ל-9000) – ואפשר להתחיל לעבוד.

אז אם יש לנו 3 מחשבים, העלות תהיה: 604 שקל למתג, 426 שקל ל-3 כרטיסים, 80 שקל לכבלים. סך הכל: 1110 שקל. פתאום 10 ג'יגהביט זה לא כזה יקר? 🙂

עכשיו – לקונפיגורציה הזו יש חסרון אחד בכל מה שקשור למתג. אם אתם חובבי מתגים והגדרות במתגים, המתגים של MicroTik נותנים לך כל פונקציה שקיימת וששמעת עליה, אבל המחיר לכך זה שהמעבד במתג אינו חזק ומהיר כך שאם אתה חושב שהמתג הקטן יתן לך את הכח שיש ב-Cisco Nexus 9000 – טעית. בגלל זה מחיר המתג הוא נמוך.

לסיכום: גם כשיש לך LAB קטן וגם כשיש לך סבלנות, מותר לך לקבל מהירויות נורמליות של Access מבחינת דיסק ורשת. כפי שהראתי לעיל – זה ממש לא יקר (גילוי נאות: הקישור למתג הוא קישור ממומן – אם תקנה דרכו, אני אקבל משהו ששווה לפחית קולה בערך), ולא צריך תואר שני בהקמה והגדרות.

 

המעבר ממונוליטי ל-Microservices

כל מי שנמצא ברמה ניהולית של IT (מנמ"ר/CTO/CIO וכו') בוודאי מכיר את הדבר הבא: חברה מעוניינת לפתח מוצר גדול, "הדבר הבא" בתחום שלהם. מתקיימות מספר ישיבות עם גורמים שונים בחברה ותוך כדי כותבים מפרט ארוך מה הולך להיות בתוך המוצר, במה הולכים לתמוך בתוך המוצר וכו' וכו'.

לאחר שיש מפרט, צוות המפתחים הפנימי או חברה חיצונית שמושכרת לעבוד על הפרויקט – מתחילים לכתוב את הקוד. ברוב המקרים הקוד יהיה מודולרי, סביר להניח שישתמשו בספריות שונות, מתודות של Code reusability ועוד, אך ככל שה-Code base של הפרויקט גודל ונהיה יותר ויותר מורכב – קשה יותר ויותר לשנות דברים, ומכיוון שהמפרט הטכני הראשוני כמעט תמיד יעבור רוויזיות באמצע העבודה, הקוד יצטרך להשתנות שוב ושוב, מאות ואלפי שורות קוד ימחקו ויכתבו מחדש, וככל שהפרויקט מתארך ונהיה יותר מורכב – הזמן שלוקח לשנות את הדברים נהיה יותר ויותר ארוך, שלא לדבר על זמן שמתארך לתיקון באגים.

בסופו של דבר, לאחר קימפולים והכנת חבילות – יש מוצר שהוא די גדול (מבחינת גודל חבילות, מקום בזכרון ומשאבי מעבד) שאפשר להתקין על מכונות VM. מבחינה טכנית, אין בעיה להתקין את המוצר היכן שצריך, אבל כשצריכים Scaling למוצר, יווצר בזבוז משאבים רציני שתיכף אסביר לגביו.

בקיצור, ברוב המקרים, כתיבת אפליקציה גדולה במתודה המונוליטית צורכת משאבים רבים לאורך כל הדרך, גורמת לפספוסי Deadlines ולחריגה בתקציבים.

וכאן נכנסת שיטה די חדשה (יחסית) לשוק שמציעה להפוך את הדברים.

פרויקט גדול מורכב מחלקים רבים שצריך לכתוב. בשיטה המונוליטית כל החלקים משתלבים אחד עם השני (Linking) כך שאי אפשר לשלב קוד בחופשיות של מפתחים שונים. צריך לבדוק כל חלק שמבצעים לו Commit שהוא לא שובר חלקים אחרים במוצר. בשיטת ה-Microservices (אני אקרא לזה מ"ש במשך פוסט זה) עושים דברים בשיטה הפוכה: כל חלק שצריך לכתוב, יכתב באופן עצמאי לחלוטין, הוא יכול להיות כתוב בשפה אחרות או עם פלטפורמה/Framework שונה מחלקים אחרים – כל עוד לאותו חלק יהיה ממשק RESTful API שאליו נוכל לשלוח פרמטרים (דרך YAML, JSON וכו') ונוכל לקבל נתונים בחזרה מאותו חלק בפורמט שנרצה.

וכך, בשיטה זו הצוותים השונים עובדים בצורה עצמאית לחלוטין והדבר היחיד שהם צריכים לשמור, זה פורמט API שמוסכם בין כל הצוותים ומתועד. זו בדיוק ההזדמנות גם להשתמש בטכנולוגיות חדשות, או לקחת מפתחים מבחוץ שיודעים לבנות לדוגמא UI בכלים מודרניים, אפשר להשתמש בכלי CI/CD לבדוק ולקמפל כל חלק באופן עצמאי, לכתוב טסטים ולבצע Stress testing לכל חלק.

לאחר שהחלקים השונים נכתבו (או במהלכם) – אנחנו נשתמש במערכת אורקסטרציה לקונטיינרים (כמו Kubernetes/OpenShift) בכדי להריץ כל חלק בקונטיינר/POD והתקשורת בין החלקים תהיה דרך HTTP/HTTPS ודרך פרוטוקולים אלו נשתמש ב-API כך שכל חלק יוכל לדבר עם חלקים אחרים.

במתודה המונוליטית, כשאנחנו צריכים לבצע Scaling, אנחנו בעצם נשכפל מכונות VM ונגדיר את ה-Load Balancer שידע להפנות פניות למכונות ה-VM השונות. הבעיה המהותית בשיטה הזו, היא שאנחנו משתמשים במשאבים רבים כשברוב המקרים רק חלק מסויים או חלקים מסויימים צריכים את ה-Scaling ושאר החלקים רק תופסים זכרון מבלי לעשות כמעט כלום. במתודת ה-מ"ש לעומת זאת, אנחנו יכולים לבצע Scaling דינמי לאותו חלק שמשאביו נגמרים וה-Scaling עצמו יבוצע תוך שניות בודדות (בניגוד להקמת VM נוסף), כך שברוב המקרים, כמות המשאבים שנצטרך לבצע Scaling – תהיה נמוכה בהרבה בהשוואה למתודות הרצה של אפליקציות מונוליטיות (הוספת עוד ועוד מכונות VM).

בכל הקשור לשדרוגי חלקים, HA, אחסון ושליפת נתונים, תקשורת ואבטחה – עבודה עם Kubernetes/Openshift תהיה הרבה יותר טובה ויעילה בהשוואה לשיטות העבודה הקלאסיות. שדרוגים לדוגמא מבוצעים בפקודה אחת מבלי להפסיק את כל החלקים השונים, ובמקרה הצורך, אותו דבר מתבצע בשנמוכים. את ה-HA מקבלים כברירת מחדל עם Kubernetes/Openshift, ובכל הקשור לאחסון – אותן מערכות יודעות "לדבר" עם כל אחסון מקומי או שקיים בענן ציבורי. מה עם אבטחה? כיום עם istio אפשר לעשות דברים רבים שבמערכות קלאסיות מצריכות תוכנות מסחריות (יקרות) מצד ג', ויש כמובן כלים נוספים, רובם בקוד פתוח זמינות לציבור.

אנסה לסכם את הפוסט כך: כיום, אם יש צורך בפיתוח אפליקציות גדולות ומורכבות, עדיף לעבוד במתודות ה-Microservices (ואגב, לחובבי ה-Mainframe – כן, אפשר לעשות זאת בקרוב גם על Mainframe של IBM עם Z/OS) שנותנות יתרונות רבים מאוד על פני המתודה המונוליטית. נכון, Kubernetes הוא לא בדיוק דבר קליל ללימוד אך מצד שני, המאמץ שווה, מה גם שאם אתם הולכים להשתמש בעננים ציבוריים, החיים הרבה יותר קלים עם שרותי הקונטיינרים הטבעיים שאותם ספקי ענן ציבורי מציעים.

להלן מצגת (קצת ישנה) על הנושא (ותודה ליבגני זיסליס על הלינק):

כשצריך הגנות על מכונות וירטואליות

מדי פעם יוצא לי לשוחח עם אנשים שאחראים על סביבות שמצריכים סיווג בטחוני גבוה ואותם אנשים מחפשים תמיד את השלב הבא בהגנה על התשתית של החברה שלהם. אחד הדברים שהם הכי חוששים מהם זה "פריצה פנימית": איך ניתן למישהו שמנהל תשתיות וירטואליזציה לנהל את כל המערכת אך לא לאפשר לו "להציץ" דרך כלים שונים – בתוך אותן מכונות VM שרצות, גם כאשר אותו איש תשתיות יש לו root למכונה הפיזית. (שימו לב: אני לא מדבר על ביצוע ssh לתוך מכונת VM, אלא להריץ סקריפט/כלי ברמת ה-Hypervisor כדי "לחקור" מכונת VM)

הבעיה אמיתית יותר בסביבות חיצוניות: נניח ויש לנו VM שאנחנו רוצים להריץ אותו בענן ציבורי או אצל כל ספק מקומי על תשתית ה-Hypervisor שלו. גם אם נאבטח וננעל את ה-VM עצמו מבפנים, תמיד יהיה חשש שמישהו בעל הרשאות root יוכל להריץ כלים כדי לאבחן את ה-VM מבחינת דברים שהוא מריץ (סריקת זכרון וכו'). אפשר כמובן לשכור שרת פיזי ולהריץ את ה-VM עליו, אך זה סיפור יותר יקר וגם שם יש בעיות אבטחה אחרות.

אינטל בזמנו פיתחה את ה-SGX, שזו מערכת שמאפשרת לנו ליצור איזור מאובטח שעליו ירוץ קוד בצורה מוצפנת כך שגם מנהל Hypervisor עם תוכנות זדוניות לא יוכל לסרוק את אותו זכרון ולמצוא מה רץ. ה-SGX עצמו כבר נפרץ (אינטל הוציאה תיקון), אבל בכל מקרה הפתרון עצמו היה בעייתי עוד מלכתחילה: האפליקציה המוצפנת היתה צריכה להיות מאוד קטנה (עד 64 מגהבייט זכרון), והביצועים (במיוחד ה-Floating Point) היו, איך נאמר בעדינות … לא משהו להתגאות בו. ב-VMWare לא רצו לנגוע בזה גם עם מקל ארוך.

ואז הגיעה חברת AMD ובשנת 2017 היא פירסמה על תוספות חדשות שיהיו זמינים במעבדים שלה לשרתים (EPYC) ובמעבדים לצרכים מקצועיים (Ryzen Pro): התוספות הן SEV ו-SME (והתוספת החדשה: SEV-ES – להצפין גם רגיסטרים במעבד שמשומשים ע"י אותו VM מוצפן). ה-SEV איפשר להצפין את מכונת ה-VM עם מפתח יחודי שמגיע מתוך מעבד ARM שנמצא במעבד EPYC (כן, מעבד בתוך מעבד) ו-SME שמצפין את הזכרון של ה-VM.

היתרונות של SEV ו-SME הם בכך ש:

  1. אין צורך לעשות שינויים מהותיים ב-VM (רק להחליף Kernel לאחד שתומך ב-SME/SEV)
  2. ההצפנה היא ברמת חומרה, כך שה"קנס" ברמת ביצועים הוא מאוד מינימלי
  3. המפתחות הם יחודיים ולכל VM יש מפתח משלו שמונפק ע"י המעבד. ניתן להנפיק עד 105 מפתחות (כל VM מקבל מפתח אחד, כך שאפשר להריץ עד 105 מכונות VM מוצפנות בשרת עם מעבד EPYC יחיד או 210 בשרת עם שני מעבדי EPYC).

החסרונות:

  1. אי אפשר להצפין מכונות Windows, לפחות עד שמיקרוסופט לא תוסיף את תמיכת ההצפנה ל-OS עצמו.
  2. VMware בשלב זה אינה תומכת בפונקציות אלו מ-AMD או אינטל (תיכף ארחיב על הפתרון של אינטל) – זה יתווסף בגירסה 6.8 או 7.0 ולכן אם אתם צריכים זאת עכשיו, תצטרכו לעבור ל-KVM או על אחת הפלטפורמות שמבוססות על KVM (בכל מקרה יש צורך לבצע את ההחלפת Kernel).

באינטל ראו את הפתרון של AMD והחליטו שגם הם יוציאו משהו דומה: תכירו את TME (כלומר Total Memory Encryption) ואת MKTME (כלומר: Multi Key Total Memory Encryption). אפשר לקרוא על הפתרון הזה בקצרה כאן, אך אני יאמר מראש: אל תבנו על הפתרון הזה, הוא לא זמין באף מעבד נוכחי.

מכיוון שגם אינטל וגם AMD הולכים באותו כיוון (רק של-AMD יש פתרון שאפשר להשתמש בו כיום), אפשר לאמר על הפתרון את הדברים הבאים:

  • כן, הפתרון רץ אך על מנת להשתמש בו, יש צורך בידע טוב בלינוקס. אם צריכים את הפתרון ל"מחר בבוקר" – תצטרכו לבצע שינויים הן ברמת ה-HyperVisor והן ברמת ה-VM.
  • הפתרון אינו מבטיח הגנות נגד דברים אחרים כמו Side Memory Attack, DDoS.
  • הפתרון הוא יחסית צעיר (ב-AMD פיתחו אותו בכלל עבור הגנת הקונסולות של סוני ומיקרוסופט ואז החליטו שזה רעיון מעולה להעביר אותו למעבדים לשרתים) ולפיכך מתגלים בו באגים (ו-AMD משחררת קושחות לתיקון).
  • כיום הפתרון של AMD נמצא בשימוש בשרתים החדשים (דור 10) של HPE שמבוססים על מעבדי EPYC (כלומר DL325 ו-DL385) בשילוב ה-Root of Trust של HPE והחברה (HPE) טוענת שזה הפתרון הכי מאובטח שיש להם להציע לשוק.
  • זה לא לפרודקשן אם ה-VM שלכם צריך לרוץ בחוץ או ה-Hypervisor שלכם מחובר לאינטרנט (יש לא מעט כאלו).

עוד השוואות בין הפתרונות ניתן לראות במצגת הבאה ובמצגת הזו (החור שמוזכר שם, אגב, בשלבי תיקון).

לסיכום: השיטה ש-AMD מציגה על מנת להגן על מכונות VM נגד האזנה למכונות VM היא שיטה טובה מאוד (ובגלל זה אינטל גם מעתיקים אותה), אך זהו פתרון חדש, וככזה הוא יכול להתאים למאמצים מוקדמים (Early Adopters) עם ידע בלינוקס. אני מאמין שבעוד שנה, הפתרון יתבגר יותר ובמקביל נראה הצעות מספקי ענן ציבורי לשכור Instances שיתמכו ב-SEV/SME, כך שה-Instances שלכם יהיו מוצפנים מספיק טוב בכדי לא לאפשר (באופן עקרוני) לגורמים זרים שיש להם גישה לברזל – לחטט בזכרון של ה-VM שלכם.

הפתרון למעבר מ-VM לקונטיינר: Kubevirt

(הערה: לפני כשנתיים כתבתי את הפוסט הזה על Kubevirt. מאז דברים רבים השתנו ופוסט זה הוא פוסט עדכון לכלי).

כל מי שהתחיל ומשתמש בקונטיינרים, Kubernetes וכו' – מבין בוודאי שקונטיינרים אינם מכונות וירטואליות. בניגוד ל-VM, קונטיינר מקבל שרותי OS ממערכת ההפעלה המותקנת על ה-VM (או על הברזל) שמריץ את הקונטיינר, ולפיכך קונטיינרים ברוב המקרים הם דברים די קטנים בהשוואה למערכת הפעלה מלאה שמותקנת ב-VM, גם כשהיא מותקנת כ-Minimal.

בניגוד לסטארטאפים שברוב הזמן מתחילים להקים את רוב התשתית שלהם בקונטיינרים, בחברות בינוניות וגדולות, המצב שונה לחלוטין – אצלן הכל רץ או בתוך מכונות VM או על ברזלים. המרת VM לקונטיינר יכולה להיות דבר קטן ופשוט ולפעמים זו יכולה להיות עבודה מייגעת וארוכה, במיוחד אם ב-VM רצים מספר אפליקציות וצריך להפריד כל אפליקציה לקונטיינר (לא מומלץ להריץ מספר אפליקציות בקונטיינר) ולדאוג שהן "ידברו" אחת עם השניה.

ישנם גם מקרים שאי אפשר להמיר מכונת VM לקונטיינרים חדשים. מקרים כמו:

  • האפליקציה רצה ומבוססת על Windows
  • האפליקציה רצה על גירסת לינוקס מאוד ישנה
  • האפליקציה רצה על מערכת הפעלה שאינה מבוססת לינוקס
  • ה-VM נבנה ע"י מומחה חיצוני ולאף אחד אין מושג ירוק איך הדברים מוגדרים ב-VM (לדוגמא: Cobol ישן)

במקרים כאלו, קשה מאוד או בלתי אפשרי להמיר ידנית את המכונות הללו לקונטיינרים, וכך פרויקטים לקונטיינריזציה מתעכבים או שממשיכים להריץ את מכונת ה-VM בתוך פתרון וירטואליזציה (vSphere לדוגמא) – אבל אז מפסידים את כל היתרונות של Kubernetes או Openshift.

וכאן נכנסת לתמונה אפליקציית Kubevirt.

אפליקציית Kubevirt מרחיבה בעצם את Kubernetes/OpenShift ומוסיפה למערכת תמיכה בקונטיינרים מסוג נוסף: קונטיינר שמריץ VM. כך בעצם אפשר לקחת VM מהדוגמאות לעיל ו"להכניס" אותו לתוך קונטיינר, כך שנוכל להריץ אותו כמו שאנחנו מפעילים קונטיינרים נוספים, ובכך נוכל להשתמש באפליקציה שרצה ב-VM, נוכל לשכפל את הקונטיינר לפי פרמטרים שנרצה, נוכל לשדרג את הקונטיינר ועוד ועוד.

מאחורי הקלעים, מה ש-Kubevirt עושה, הוא להשתמש ב-KVM (הוירטואליזציה המצויה בכל לינוקס) ובספריית Libvirt וספריות נוספות בכדי ליצור POD ובתוך ה-POD להריץ VM. את אותו VM אנחנו נגדיר בעזרת קבצי YAML, כמו שמגדירים כל דבר ב-Kubernetes, וכך נוכל להגדיר כמות זכרון, היכן הדיסק הוירטואלי יושב, האם ה-VM יהיה בעצם Immutable (כלומר שכל שינוי ל-VM ימחק ברגע שה-VM "כובה"), ועוד פונקציות נוספות. הגישה ל-VM תוכל להתבצע בכלים הרגילים (SSH, RDP) או VNC וחיבור סריאלי וירטואלי (במקרה שמדובר בלינוקס או כל מערכת תואמת UNIX אחרת).

מכיוון שב-Kubernetes אפשר להשתמש בכל מיני "דרייברים" (Storage Classes, Volumes), נצטרך להמיר בשלב ראשון את הדיסקים הוירטואליים של ה-VM מהפורמט הנוכחי (VMDK ב-vSphere) לפורמט ש-KVM ו-libvirt יכולים להבין ולהשתמש. סוג הדיסק שאנחנו נצטרך יהיה RAW וכלי ההמרה (שצריך לרוץ תחת לינוקס) הוא virt-v2v (זה קצת יותר מורכב ממה שהקישור מראה). מהרגע שביצענו זאת, אנחנו "מנתקים" בעצם את ה-VM מהוירטואליזציה הנוכחית (נניח vSphere), אבל ה-VM עדיין נשאר ב-vSphere. ברגע שיש לנו את הקובץ בפורמט RAW, נוכל להשתמש בכלי כמו CDI כדי לבצע Import של ה-Image לתוך Volume שנגדיר. אחרי שהצלחנו (שוב, לא דבר כל כך קל, אלא אם אתם משתמשים ב-Openshift דרך ה-WEB UI), אנחנו נגדיר POD עם ה-VM ושם אנחנו נבחר דברים כמו כמות זכרון, מערכת הפעלה, וכו'. בזמן ההגדרות נוכל להוסיף דיסקים וירטואליים חדשים ל-VM ועוד. לאחר שהתהליך מסתיים ונפעיל את ה-VM, תופיע כתובת IP שדרכה נוכל להתחבר אל ה-VM.

לפני שרצים לקחת את הרעיון ולממש אותו, חשוב לזכור את הדברים הבאים:

  • Kubevirt עובד על כל גירסת Kubernetes מ-1.10 ומעלה, ו-OpenShift 3.11 ומעלה.
  • בשביל לקבל ביצועים טובים עם ה-VM, יש צורך בתמיכת Nested Virtualization (אם ה-Kubernetes שלכם רץ כמכונה וירטואלית).
  • עננים ציבוריים: אם אתם רוצים להריץ Kubevirt על ענן ציבורי, תצטרכו לבחור Instances שכוללים תמיכת Nested Virtualization. גם לאז'ור וגם לגוגל יש מכונות כאלו, ב-AWS אין ולפיכך ב-AWS מכונות VM כאלו ירוצו יותר לאט מאחר ומדובר באמולציית X86-64 בתוכנה.
  • דיסקים וירטואליים: מכיוון שאין Thin Provisioning בשיטה כזו, הווליומים יהיו גדולים (כמה שהגדרתם ב-VM בהתחלה תחת vSphere), לכן אם הגדרתם את ה-VM עם דיסק של 100 ג'יגה אבל השתמשתם רק ב-15 ג'יגה, הקטינו את הדיסק (הוראות נמצאות כאן אם מדובר ב-vSphere).
    נקודה נוספת חשובה לגבי דיסקים וירטואליים: אפשר לצרף אותם ישירות ל-Image של הקונטיינר אך הדבר אינו מומלץ (אלא אם אתם רוצים להפיץ את ה-Image החוצה).
  • קישוריות ל-VM ותקשורת: במקור כברירת מחדל יש ל-VM חיבור רשת יחיד. יחד עם זאת ניתן להשתמש ב-Multus או Genie כדי להוסיף דברים רבים הקשורים לרשת: VLAN, Bridges, אפילו PXE Boot – תשתוללו חופשי.
  • ניתן לשכפל את ה-VM לפי כל פרמטר שתרצו כדי לעמוד בעומסים. לשם כך תצטרכו להגדיר בקובץ YAML את ה-AccessModes לפי הצרכים שלכם.
  • KVM – מכיוון שה-VM שלכם ירוץ תחת KVM, כדאי להכיר את KVM. תרימו מכונת לינוקס, תפעילו Nested Virtualization ותריצו את Virt Manager (נקרא גם VMM). יש המון פונקציות והגדרות וכדאי להכיר אותם לפני כן, אחרת תקבלו הפתעות (במיוחד אם מכונת ה-VM שלכם משתמשת ב-UEFI. יש תמיכה ל-UEFI אבל תצטרכו להגדיר כמה דברים לשם כך).

רוצים לשחק עם זה פה ועכשיו מבלי להקים Kubernetes שלם? בשמחה! כנסו ללינק הזה ואתם מוזמנים לאחר מכן להיכנס ללינק הזה כדי להכיר את לשדרג מכונות VM בתוך קונטיינרים.

אם אתם רוצים עוד הסברים על Kubevirt כולל הדגמה של לינוקס ו-Windows Server 2012, אתם מוזמנים לצפות בקליפ (הארוך – שעה) הבא.

לסיכום: אם אתם רוצים לעבור לקונטיינרים והדבר היחיד שמפריע זה מכונה אחת (או מספר מכונות) שבעייתי להמיר אותן ידנית לקבצי Docker Images ושירוצו כקונטיינרים טבעיים, Kubevirt יכול לסייע בכך. חברות כמו SAP, nVidia, Cloudflare כבר משתמשות ב-Kubevirt. חשוב לציין: Kubevirt עדיין לא מוגדר כגירסה סופית (מצד שני, גם Kubernetes לא מוגדר כך). אם אתם משתמשים ב-OpenShift מגירסה 3.10 ומעלה (גם בגירסת OKD – גירסת הקוד הפתוח) – קל מאוד לשלב את Kubevirt והחל מגירסה 4.2 – ה-Kubevirt יהיה חלק אינטגרלי (בגירסה הנ"ל תוכלו להתחבר ישירות ל-vCenter ולהמיר את ה-VM בכמה קליקים).
מיקרוסופט וגוגל כבר מזמן הבינו שאם רוצים למשוך את הלקוחות אליהם כדי שישתמשו בשרותי ה-Kubernetes שלהם, צריך לעזור ללקוחות בכך שיציעו המרה של מכונות VM להרצה בתוך קונטיינרים, וזה יהיה כנראה ה"גל" הבא.

על מדיה דיגיטלית, ענן ציבורי וגדילה דינמית

יצא לי לפני כמה חודשים להגיע לכנס כלשהו, לפגוש חברים, ולפעמים החברים מכירים לך אנשים בכירים בחברות שונות, שזה דבר מעולה בשביל כל פרילאנסר, אבל לפעמים השיחות מגיעות לשאלות שאתה לא יודע איך להשיב. לא בגלל שאין לי תשובה טכנית, אלא בגלל עניינים של "פוליטיקה", שאתה לא יודע על מה אתה "דורך".

באחד המפגשים הללו, הכיר לי מנמ"ר חברה גדולה מאוד את מנכ"ל החברה, ומסתבר שיש באותה חברה ויכוח פנימי אם להתרחב בעננים ציבוריים או להישאר On Prem. הסיפור הזה קרה לי לא פעם, אז החלטתי לכתוב את הפוסט הזה, ואם מישהו צריך עזרה עם ההנהלה בקשר לענן ציבורי, מדוע כן כדאי להשקיע שם, אולי כדאי שישתף את הפוסט עם הבוסים.

אנחנו חיים היום בעולם דיגיטלי, סעו באוטובוס, בקרו בכל מבנה ציבורי, תמתינו בתור לאיזה שרות ואתם תראו שב-99% מהמקרים, הראש של האנשים נמצא בסלולרי שלהם – קוראים דברים, משתפים, משוחחים בצ'אטים, צופים בקליפים ועוד המון דברים שרצים על הסלולרי. אנשים מחפשים היום את המידע והבידור בסלולר, הרבה יותר מבעבר. בעבר, בעולם הרגיל כשחברה רצתה להשתתף במבצע שיווקי, הם היו מכינים את התשתית לקבל הרבה יותר גולשים, אבל היום זה לא רלוונטי. מספיק שחברה תשלח לכמה משפיענים (Influencers) דוגמאות מוצרים ואותם משפיענים יתלהבו ויפרסמו לינק לאתר החברה עם קוד הנחה – וזמן קצר לאחר מכן תחול עליה מאוד משמעותית בטראפיק של אותו אתר חברה והמכירות יעלו בהתאם. אם לחברה יש תשתית קטנה ברוב השנה, היא עלולה להפסיד מכירות (כן, הישראלים מאוד קצרי סבלנות בכל הקשור לזמני עליית אתר, רכישה והם עוד יותר שונאים חברות שליחויות שעושות טובה שהם נותנים שרות).

הבעיה המרכזית שקשורה למה שספקים בארץ מוכרים כתשתית לאתרים שיווקיים היא חוסר האפשרות לגדילה דינמית. אתה חייב מראש להעריך כמה תנועה תיכנס אליך, להשקיע בתשתית הברזלים (שרתים, סטורג', רוחב פס רציני). את כל זה תקבל בשמחה מכל ספק בארץ, אולם אתה צריך לשלם על כך בין אם נכנסו 20 גולשים או 5000 גולשים.

וכאן ההבדל הענקי בין מה שיש בארץ לעומת כל ענן ציבורי של השלישיה הידועה (אמזון, גוגל, מיקרוסופט): גדילה דינמית. אפשר להקים את האתר השיווקי של החברה בתוך קונטיינרים (כל קונטיינר מכיל עותק של האתר ועוד מספר דברים), וכשמגדירים נכונה את השכפולים (Replica), המערכת תוסיף קונטיינרים בשניות ספורות – אם יש עומס על הקונטיינרים כתוצאה מכניסה של יותר ויותר גולשים וכשלא יהיה עומס, היא תקטין את מספר הקונטיינרים, והמספר מתעדכן כל שניות ספורות, כך שיכול להיות מצב שבעת עומס ירוצו בחשבון החברה בענן הציבורי נניח 400 קונטיינרים בשעה 8 בערב ובשעה 9 וחצי בערב מספר הקונטיינרים ירד ל-10. בכל אותו זמן – כל הגולשים מקבלים אתר שנגיש בצורה מהירה וחוויית קניה חלקה (לפחות מהצד של התשתית).

הגדילה הדינמית הזו גם קובעת בעצם כמה תשלם. אתה תשלם על מה שהשתמשת בלבד, בניגוד למצב בארץ שבו אתה משלם סכום קבוע בין אם נכנסה כמות קטנה של גולשים ולא עשית ממש מכירה ובין אם נכנסו המון ויש כמות מכירות נאה. החסכון עצמו יכול לנוע בסביבות האלפי שקלים ומדובר בתשלום חודשי (אצל הספקים בארץ. אצל ספק הענן אתה יכול להקים תשתית היום, להרוס הכל מחר ולשלם רק על אותו יום שהכל היה למעלה).

ולכן, המלצתי לכל חברה שרוצה למכור אונליין מוצרים וצריכה להתמודד עם עומסים מתוכננים או לא מתוכננים – זה לעזוב את תשתיות הספקים המקומיים (בכל הקשור לאתר השיווקי) ולהקים את התשתית לאתר השיווקי בענן ציבורי בתצורה של קונטיינרים.

כשצריך תשתית של עננים ציבוריים – מקומית

חברות רבות התחילו להשתמש בענן ציבורי ולהעביר אליו תשתיות שלהם לאחר המרה. חלק מהחברות רק מתחילות להשתמש בעננים ציבוריים וחלקן עדיין חושבות על כך, אולם יש חלק מהחברות שהיו רוצות להשתמש בעננים ציבוריים אולם הרגולטור או סיבות אחרות מונעות זאת, אך יחד עם זאת הן היו שמחות להשתמש בתשתית כזו – אם היתה תשתית שהם היו יכולים להכניס ל-Data Center שלהם או אם היה Region ישראלי מקומי (בחלק מהמקרים).

לפני כחודשיים כתבתי פוסט על Azure Stack (ועל "אחיו" – Azure Stack HCI), הפתרון של מיקרוסופט לחברות שדורשות ענן ציבורי בתשתית שנמצאת מקומית או ב-DC של אותן חברות. מאז אותו פוסט גם אמזון עדכנה את הפרטים לגבי המוצר המתחרה שלה: Outpost. לפי ה-FAQ העדכני והפוסט הזה שפורסם לפני מספר ימים מתאר אלו שרותים יהיו זמינים ב-Outpost. גם כאן, כמו עם Azure Stack, אתה לא יכול להשתמש בשרתים או סטורג' משלך, והשרות בעצם כולל השכרה/רכישה של ברזלים יחודיים של ספק הענן, וכמו בכל ההצעות – אתה חייב חיבור אינטרנט לאותה תשתית מכיוון שמי שמנהל את אותה תשתית ענן ציבורי שנמצאת מקומית ב-DC שלך – זה ספק הענן הציבורי בלבד.

לפני כחודש פרסמתי פוסט על פרויקט "נימבוס" – הפרויקט שבו שואפת ממשלת ישראל להוציא מכרז לספקי ענן ציבורי (כל חברה יכולה להתחרות, אבל היא צריכה לעמוד בכמה תנאים שרוב מוחלט של ספקי הענן המקומי לא יכולים לעמוד בהם בין כה) – כדי להקים Region מקומי, על כל המשתמע מכך. מאז קיבלתי עוד מספר פרטים על כך ולמרות שלא חתמתי סודיות לאף אחד בנושא, אני אמתין שמשרד האוצר יפרסם יותר פרטים. מה שכן אפשר לפרסם – זה שה-Region יהיה זמין גם לציבור הישראלי והוא יהיה זמין אצל אותו ספק ענן ציבורי זוכה בדיוק כמו Regions אחרים, ולא מדובר בעצם בפרויקט כמו Govcloud של אמזון לממשל הפדרלי בארה"ב, כלומר חברות ישראליות שמוגבלות ע"י הרגולטור לאחסן את הנתונים רק בישראל, יוכלו להשתמש בשרות זה ולחסוך רכישה של מכונות יעודיות מספקי ענן ציבורי.

גם גוגל החלה להציע פתרון משלה לאלו שרוצים תשתית ענן ציבורי אך מקומית ב-DC שלהם, אם כי הוא שונה מהמתחרים. אם אצל המתחרים השלב הראשון הוא רכישת/השכרת ברזלים, בגוגל פשוט ממליצים לך להשתמש בתשתית המקומית שלך או בתשתית הענן הציבורי שלהם או של אחרים ושם המוצר הוא Anthos. עם Anthos הלקוח מקבל את פלטפורמת הקונטיינרים של (Google Cloud (GKE לשימוש מקומי. זה לא בדיוק נשמע משהו מלהיב – אחרי הכל, לרוב החברות יש מאות ואלפי מכונות VM שהם לא רוצים/לא יכולים להמיר לקונטיינרים ולכן גוגל כוללים בחבילה גם את Anthos Migrate שמאפשר לך להעביר מכונות VM (בשלב זה מכונות מבוססות לינוקס בלבד) מ-VM ישירות לקונטיינר, כאשר המערכת של גוגל מנתחת את ה-VM, מקימה קונטיינרים, מזרימה אליהם את המידע ותוך רגעים ספורים אתה יכול להשתמש בקונטיינרים במקום במכונות ה-VM, גם כשהמכונות VM עדיין לא הועברו בשלמותם לפתרון של גוגל.

לגבי שאר ספקי הענן הציבורי:

  • ל-IBM יש Cloud Private שנותן לך בעצם Kubernetes עם שרותים נוספים של IBM שירוצו מקומית.
  • ל-Alibaba, Huawei, Baidu יש גם פתרונות מקומיים אבל אני בספק אם הלקוח הישראלי החשדן יסכים לשכור מהם שרותים שישבו מקומית.
  • Oracle מציעים את Oracle Cloud at customer – שכוללים את "רוב" השרותים שהם מציעים בענן (אחרי שנברתי בערימת מסמכים רוויי Buzzwords – קשה להבין מה הם בדיוק נותנים, מה עוד שהתיעוד שלהם לגבי ספקי ענן מתחרים לוקה בחסר ולכן לא מומלץ לסמוך על התיעוד שלהם).
  • VMware – נכון, VMWare היא אינה ספק ענן ציבורי, אבל עם מוצר כמו Tanzu אתה יכול להרים תשתית קונטיינרים/Kubernetes מקומית (PKS) ובעננים ציבוריים גדולים.

לסיכום: אם אתה צריך תשתית ענן מקומית ב-DC שלך אך ללא שום חיבור אינטרנט (גם לא לציוד המקומי של ספק הענן הציבורי) אז כל הפתרונות הללו לא יעזרו לך כי כולם מנוהלים ע"י ספק הענן הציבורי. אם אתה צריך תשתית ענן מקומית ב-DC אבל יכול לספק לתשתית הענן הציבורי חיבור אינטרנט (מהיר וסינכרוני, זו הדרישה אצל כולם) – אז יש לכם מספר הצעות. אם לעומת זאת אתם חושבים שתצטרכו זאת אולי בעתיד (עוד שנתיים שלוש), יכול להיות שפרויקט נימבוס הממשלתי להקמת Region ע"י אחד מספקי הענן הציבורי בארץ – אולי יוכל לעזור לכם ואולי לא (אם לדוגמא נניח מיקרוסופט זכתה אבל אתם מעדיפים את הפתרונות של אמזון, אז פתרון כזה לא יעזור לכם).

כשאין נסיון מספק בתחום

בעבר, לאלו שעובדים כשכירים, בתחום ה-IT החיים היו יחסית פשוטים: בדרך כלל היו מחפשים אנשים עם נסיון עשיר ב-Windows, קצת נסיון בתקשורת, נסיון באפליקציות נלוות (אופיס, Exchange, Sharepoint וכו'), אם אפשר – נסיון כלשהו בלינוקס, ויש סיכוי סביר שהיית מתקבל לעבודה. ברוב המקומות, גם אם לא היה לך נסיון מספק ב-Windows אבל עברת איזה קורס והיית מכוון לאיזו משרת ג'וניור ב-IT, היו מוכנים לקבל אותה לאיזו משרה זוטרה.

כפרילאנסר – החיים מאוד דינמיים ומאוד תובעניים. ככל שאתה מכוון ליותר "גבוה" לפרויקטים והזדמנויות רווחיות – אתה צריך "להשיל" תחומים מסויימים בגלל שהשוק באותם תחומים מוצף בעצמאים שיהיו מוכנים לתת מחיר תחרותי מאוד. לדוגמא: תחזוקת מכונות Windows Desktop או תחזוקת שרתי Windows – יש מספיק בשוק שיציעו מחירים של 70-150 לשעה. אם אני אבקש "מאות" שקלים לשעה, ההצעה תידחה ולכן בדברים כאלו צריך לוותר ולכוון לדברים היותר רווחיים – קונטיינריזציה, עננים ציבוריים, כלי CI/CD, אוטומציה, אינטגרציית לינוקס, מערכות  משובצות, HPC, Scale Out, אחסונים גדולים (מעל פטה) ועוד.

בכל הנושאים שהזכרתי לעיל, עצמאי שמציע שרותים לחברות ועסקים, חייב נסיון. יש אפס תקופת התלמדות. "ראיון העבודה" הוא בעצם אותה שיחת טלפון שנציג מהעסק מרים טלפון ומפרט מה הוא מחפש. במהלך אותו "ראיון" הנציג מתרשם מהיכולות ומהידע ומהבטחון שאתה משדר לגבי היכרות התחום והידע המקצועי בו ומהצד השני אתה, כעצמאי, צריך להתרשם מאותו נציג כמה הדברים רציניים והאם יש פה איזה "בשר", האם מדובר בפרויקט רלוונטי קרוב או שזה משהו שהם חושבים להקים ב-2025. אם התקדמתם לאספקטים פיננסיים, מקדמות וקבעתם להתחיל לעבוד – בפגישת העבודה מחפשים שתפגין את הידע שלך פה ועכשיו. אם תחמנת ואין לך באמת את הידע – אתה שרוף.

רבים חוששים ומתקשים למצוא עבודה עקב חוסר נסיון עם הידע שלהם במקומות עבודה. אני אנסה לתאר את הבעיה מהצד שלי כעצמאי: יעצתי בעבר לבנק גדול ולחברת אשראי גדולה בנושאי קונטיינריזציה, אבטחת מידע בנושא ועוד. אני יכול לציין שמות חברות (הן נמצאות בדף הלקוחות) אם ישאלו אותי, אבל אני לא יכול לפרט אלו דברים בדיוק יעצתי ולאיזה מחלקות בבנק ובחברת האשראי – בגלל NDA. מצד שני, אם אתה קורא את הבלוג הזה ואתה מציץ בערוץ הוידאו שלי בעברית, תוכל לראות איך אני מקים מערכות הדגמה כאלו, וכך תוכל לראות שיש לי ידע באותם נושאים שאני מציע בהם שרות.

וזה רלוונטי גם לשכיר: אם נניח יש לך נסיון קודם, יבקשו ממך שם ממליץ וסביר להניח שירימו אליו טלפון לשאול האם באמת יש לך נסיון. אותו ממליץ לא יתאר את המערכות שיש בחברה בפרוטרוט עקב סודיות, דבר מובן מאליו, אבל הדבר החשוב לאותו בודק המלצה זה לדעת האם באמת יש לך את הידע והאם אתה יודע לבצע Troubleshooting.

אז איך אפשר בעצם לתרגם ידע ל"נסיון" גם אם אין לך דה-פאקטו נסיון של כמה שנים בחברה קודמת? פשוט. פרסום עצמי. ברגע שאתם מפרסם פוסטים על נושאים שונים בנושא שאתה רוצה לעסוק בו ויש לך ידע מהלימוד הביתי שלך – אנשים יכולים להבין שיש לך נסיון. אתה כן יכול לחפש לך שאלות באתרים כמו Stack Exchange ואם יש לך תשובות, אז אתה יכול לענות שם, אבל מה שיותר חשוב – זה לכתוב פוסט על הבעיה שהשואל העלה, ואיך לפתור את אותה בעיה (עדיף עם צילומי מסך).

וכך, כשכיר, בעת הראיון, אתה יכול לאמר את האמת: אין לי נסיון בנושא X מחברה קודמת, אבל יש לי ידע טוב בנושא X ואתה יכול לקרוא בעצמך את הפוסטים שכתבתי בבלוג שלי בכתובת XYZ. בשביל המראיין, הפוסטים האלו מראים את הידע שלך, ואת העובדה שאתה יכול לפתור בעיות. אותו דבר לגבי מפתח – פוסטים עם קישורים ל-Github עם קוד משלך עוזר הרבה יותר מ-1001 המלצות, גם אם מדובר בסקריפט BASH פשוט, באוטומציה פשוטה וכו'. מישהו יכול לראות, להתרשם, ואז להמשיך במסלול עד לחתימת חוזה עבודה איתך.

עוד נקודה לשכירים – להכיר תחומים או דברים מסויימים ברמת ה-Overview וברמת תפעול כלשהי: כשכיר, יש סיכוי שהולך וגודל כל הזמן שתצטרך לעבוד (בין אם ב-IT או ב-Devops) מול ענן ציבורי כלשהו, ורוב החברות עובדות מול ענן ציבורי אחד. יחד עם זאת, יש סיכוי לא קטן שבחברה אחרת שתעבוד, הם עובדים עם ענן ציבורי אחר, ולכן, בזמן שאתה עובד באותה חברה נוכחית, תתחיל להכיר את העננים Azure, GCP, AWS ואם אתה צריך הדרכה אונליין, הנה קישור Referral שיכול לעזור לך להכיר את העננים האחרים, כך שאם ישאלו אותך אם יש לך נסיון ב-AWS לדוגמא, תוכל לענות "כן".

לסיכום: זה שאין לך נסיון בחברה קודמת בתחום שאתה רוצה לעבוד בו, לא אומר שלא ניתן למצוא עבודה. אתה כן יכול להראות את הידע שלך, את כישורי פתרון הבעיות שצצות באמצעים אחרים כמו פוסטים בבלוג, וידאו, מדיה חברתית ועוד. נכון, זה לא אותו דבר כמו ממליץ, אבל יש מראיינים מקצועיים רבים שמוכנים להציץ בדברים שאתה כותב ולהתרשם. נכון, זה יכול להוריד את סכום המשכורת שישולם לך, אבל עדיף סכום נמוך יותר מאשר אפס.

תכירו: vCompute Server של NVidia

במסגרת כנס VMWorld שנערך השבוע, חשפה NVidia את המוצר החדש שלה שהוא vCompute Server (נקרא לזה בקצרה VCS) שמתאים לאלו שצריכים להריץ עומסי AI, DL בסביבות וירטואליות.

עד היום, חברות שרצו להריץ למטרות Training ופיתוח עומסי AI בסביבה וירטואלית, היו צריכים לעשות זאת עם ה-vGPU ש-Nvidia מוכרת. בשיטה הזו מקצים חלק מכרטיס ה-GPU שיושב בשרת לכל VM (אגב, לידיעה: vSphere 6.7 U3 מאפשר לראשונה להצמיד מספר vGPU למכונת VM, לא רק vGPU יחיד).

לשיטה הזו יש כמה חסרונות רציניים:

  • ה-vGPU לא תוכנן מראש עם ה-CUDA לשימושי AI,DL. כן, הוא יכול להריץ זאת (גם מעבד גרפי נמוך מאוד כמו MX150 בלאפטופ יכול להריץ זאת), אך לא בצורה אופטימלית.
  • אם אתם משתמשים בקונטיינרים עם ה-Runtime Container של NVidia, זה לא היה מנצל את היכולות האמיתיות של הכרטיס (TCC, nVLink וכו') אלא היה מתייחס ל-vGPU בלבד.
  • אין תמיכת NVLink
  • אין אפשרות אגרגציה טבעית (מעבר למה שה-vGPU נותן).

הפתרון של NVidia הוא ה-VCS, מערכת חלופית שנותנת "vGPU" אבל למערכות AI,DL (כל עוד ה-VM לא מריץ שום דבר גרפי כי .. אין דרייבר גרפי).

מערכת ה-VCS פותרת את החסרונות של ה-vGPU ה"קלאסי" ונותנת את הפוקנציונאליות הבאה (אפשר לקרוא מעט יותר בהרחבה על כך בקובץ ה-PDF הזה):

  • אפשרות לחלק את ה-GPU לחלקים (Fraction) או לבצע אגרגציה של מספר v-GPU מכרטיסים שונים ובגדלים שונים.
  • מהירות עבודה יותר גבוהה (כי אין צורך לכרטיס לבצע רינדורי גרפיקה של מסכים וירטואליים/תלת מימד/וידאו וכו')
  • שימוש ב-NVLink בחיבור Peer to peer.
  • מיגרציה – מעתה אפשר לבצע vMotion (באשכולות לדוגמא) גם כשהמכונה רצה, לבצע suspend, resume.
  • תמיכה ב-Multi Tenant.
  • שימוש מ-NRC לקונטיינרים יהיה מהיר יותר, הואיל והמודול בלינוקס יודע להשתמש בכל היכולות של ה-GPU בשרת.

החסרונות:

  • אין דרייברים לגרפיקה (אז תשכחו מאובונטו גרפי – ואם אתם עדיין רוצים סביבה גרפית, תכירו את NoMachine)
  • אין דרייברים ל-Windows (כן, לכל גרסאות Windows)
  • אין יותר פרופילים קטנים, הן ברמת זכרון (המינימום הוא 4 ג'יגה, המקסימום הוא 48 ג'יגה) והן ברמת CPU (מינימום 4 ליבות, מקסימום 48 ליבות).
  • אין תמיכה ב-Quadro הישנים (יש תמיכה ב-Quadro RTX)

מבחינת רישוי: תצטרכו רישוי בתשלום שנתי, פר GPU.

פתרון ה-VCS בהחלט מתאים כמובן (ומומלץ) לשימוש עם Kubernetes, קונטיינרים וכו'.

ובעניין מעט שונה: נודע לי כי רוב החברות שרוכשות GPU בשרתים לצרכי AI – רוכשות RTX 2080TI ובכמויות נכבדות. כפי שציינתי בעבר, כרטיסים אלו אינם מתאימים לשרתים, הואיל והם צריכים כניסת אויר מצד שמאל ואילו כל הכרטיסי GPU לשרתים מצריכים איוורור מאחורי הכרטיס (בגלל זה הכרטיסים אטומים מצד שמאל). מהרגע שאתם מכניסים RTX 2080TI, אתם צריכים לקחת בחשבון שהכרטיס מהר מאוד יבצע שנמוך מהירות שעון הואיל ואין לו קירור מספק ואתם יכולים להגיע למהירות עיבוד של .. RTX 2070.

מעבר לכך, עם ה-VCS יש סוף סוף ניצול לחיבור ה-NVLink והעברת המידע ב-GPU בין הכרטיסים במהירות של 100 ג'יגהביט לשניה. ב-RTX 2080TI יש רק חיבור אחד כך שניתן לצוות מקסימום זוג כרטיסים. אם נכניס 8 כרטיסים כאלו לשרת וננסה להשתמש בכולם (הגדרת TCC), המערכת תצטרך לעבוד יותר לאט הואיל וה-DATA צריך לעבור הלוך ושוב בין ה-GPU (דרך המעבד וה-RAM בשרת) לדיסק וההיפך, ואילו עם כרטיסי Tesla וכרטיסים אחרים לשרתים (Quadro RTX) ה-DATA עובר בין כרטיסי ה-GPU דרך ה-NVLINK כך שהדברים רצים הרבה יותר, ועוד לא הזכרתי שמבחינה חוקית NVidia אוסרת על הפעלת כרטיסי RTX 2080TI (או כל RTX "ביתי") על שרתים והם יכולים מחר בבוקר בעדכון CUDA ודרייבר פשוט לבטל אפשרות שימוש בכרטיסים ביתיים בשרתים, כך שחשוב לקחת זאת בחשבון.

עוד נקודה ש-NVidia הכריזו היא הקמה של Repo חדש לקונטיינרים שמשתמש ביכולות CUDA ונקרא NGC. זה לא ממש חדש (ומשתמשים בו ב-DGX שלהם), אבל הפעם זה פתוח לקהל. לתשומת לב צה"ל, חברות בטחוניות וכו' שלא ממש מוכנים/יכולים לעבוד באופן ישיר מול האינטרנט – אין שום בעיה להוריד מה-REPO של NGC (ואחרים למען האמת) ולאכסן זאת דרך Registry משלכם. הנה לינק איך עושים זאת עם לינוקס.

לסיכום: אם אתם צריכים/משתמשים במערכת וירטואליזציה לצורך AI/DL או לשימוש עם קונטיינרים, הפתרון החדש של NVidia יכול בהחלט להתאים לכם. קחו בחשבון שאם אתם צריכים מקסימום מהירות, עדיף לרכוש את כרטיסי ה-Tesla או כרטיסי ה-Quadro (או כרטיסים עם האות V) עם חיבור NVLink כפול בכל GPU.

ה"היצמדות" ל-CUDA והעתיד

כפרילאנסר, אני מציע שרות שלא מעט חברות ועסקים זקוקים לו בהתחלה – והוא קשור ל-CUDA, הדרייבר של nVidia, והשבב הגרפי הפנימי שנמצאים במעבדים של אינטל (בתחנות עבודה). הצירוף של ה-GPU המובנה במעבד של אינטל וה-GPU של Nvidia לא תמיד יודעים "לעבוד" יחד, במיוחד בכל מה שקשור ל-OpenGL ו-Xorg וצריך לדעת איך "לפשר" ביניהם. מעבר לכך, ה-CUDA של Nvidia יכול לעבוד רק מגרסאות מסויימות בכרטיסי ה-GPU החדשים של NVidia כמו Tesla מסידרה T. כתוצאה מכך אני עוקב בזמני הפנוי אחרי גרסאות CUDA, דרייברים הן של אינטל והן של Nvidia.

מבחינת השוק כיום – בין אם מדובר בסטארטאפים, עצמאים וחברות שעובדים בתחומים הקשורים ל-AI, Deep learning וכו', כרטיסי ה-GPU המועדפים בצורה חד משמעית הם הכרטיסים של NVidia וכמובן הכל הולך לפי התקציב: למי שאין תקציב, רוכש כרטיסי RTX (כרטיסי ה-GTX כבר "מתו"), ולמי שיש תקציב – רוכש כרטיסי Tesla או Quadro. כשזה מגיע לשרתים, ההמלצה החד משמעית היא כרטיסי Tesla הואיל והאיוורור שיש בשרתים אינו מתאים לכרטיסי RTX (זה יעבוד, אבל הכרטיס יוריד עצמאית את מהירות העיבוד בצורה דרסטית בהתאם לטמפרטורות בכרטיס).

כתוצאה מכך, כל פלטפורמות הפיתוח (TensorFlow, Caffe וכו' וכו') תומכות בצורה מלאה ב-CUDA, כמו שהן תומכות בכרטיסי GPU אחרים (אם אין לך GPU של NVidia, אין שום בעיה לעבוד עם כרטיס GPU אחר, או עם ה-GPU המובנה או עם המעבד עצמו – הביצועים יהיו בהתאם). אם ביצועי GPU יחיד של NVidia אינם מספקים אותך (ורכשת כרטיס RTX 2080 ומעלה), תוכל להוסיף GPU נוסף (ויותר) ולחבר ביניהם עם מחבר NVLink שנמצא בחלק העליון של הכרטיס. פלטפורמת CUDA יודעת לזהות מיידית את הכרטיס ולחלק את העבודה ביניהם, תוך כדי שהיא נותנת "ציון" לכל GPU ובהתאם לכך היא מחלקת את העומסים.

כשזה מגיע לעננים ציבוריים, התמונה משתנה במעט. אם אתם משתמשים בעננים של אמזון או מיקרוסופט, אתם יכולים לשכור Instance הכולל GPU של Nvidia (מיקרוסופט מאפשרת כיום גם לשכור GPU של AMD, תיכף אתייחס לכך) ואילו גוגל מציעה ללקוחותיה לשכור Instance עם GPU של NVidia או עם פתרון משלהם שנקרא TPU (שנותן ביצועים שאינם נמוכים ממה ש-NVidia יכולה להציע גם עם הכרטיס הכי חזק שלה).

כאן מתחיל העניין שנקרא תחרות, ואת התחרות מייצג פתרון שנקרא OpenCL. פתרון OpenCL זקוק למימוש בדרייבר עצמו וכל יצרן (כולל NVidia) כותב זאת ומציע זאת ללקוחותיו. היתרון המוחץ של OpenCL על CUDA, הוא בכך שהוא מזכיר את OpenGL ו-DirectX – אתה יכול להשתמש באיזה GPU שתרצה, ובהתאם למימוש בדרייבר – התוצאות יהיו בהתאם. גם ה-TPU של גוגל וגם הפתרון GPU של AMD משתמשים ב-OpenCL במימושים שונים על מנת לאפשר למפתחים ולפלטפורמות את תמיכת ה-OpenCL שהן דורשות. (למעוניינים, להלן לינק המשווה בין OpenCL לבין CUDA. מי שמחפש את הגירסה המקוצרת: CUDA = פתרון סגור, OpenCL = פתרון פתוח לחלוטין שנתמך בכל GPU)

וכאן מגיע עניין חשוב שנקרא תחרות. נכון, NVidia שולטת כרגע בתחום ה-AI, DL, אולם מתחת לפני השטח דברים משתנים בקצב מאוד מהיר, להלן מספר מוצרים מתחרים:

  • אינטל הכריזה לאחרונה על שני פתרונות ל-AI (גאווה ישראלית: הם פותחו כאן בארץ). הפתרונות הללו לא רק תומכים ב-OpenCL אלא במגוון פלטפורמות וכמיטב המסורת של אינטל בקטע הזה, הכל בקוד פתוח. זהו הכרטיס הראשון ל-AI ו-DL שמשתמש ב-PCIe 4 X16. הקטע האירוני: בשביל להשתמש בכל רוחב הפס, תצטרך כיום .. מעבד ולוח של AMD..
  • עוד פתרון חומרה כחול לבן הוא של חברת Habana שמציעים את GOYA ככרטיס למחשב ושרת, ואת GAUDI כפתרון כחלק ממערכת מלאה (כרטיס יעודי). גם כאן, יש תמיכה מלאה ל-OpenCL ומגוון פלטפורמות AI ו-DL.
  • עוד פתרון מגיע מסין מחברה מאוד ידועה – Huawei, אם כי בניגוד לשאר, החברה הציגה מעבד בלבד (כלומר לא פתרון קצר) בשם Ascend 910 שהחברה טוענת שהוא מעבד ה-AI הכי מהיר בעולם.
  • ל-AMD יש כרגע את כרטיסי ה-GPU מסידרת Instinct ל-AI ו-DL. החברה מתעתדת בחודשים הקרובים להכריז על הדור הבא.
  • אינטל (כן, שוב) – מתעתדת בשנה הקרובה להוציא משפחת כרטיסי GPU חדשים שתתחרה הן ב-GPU הרגילים של NVidia ו-AMD והן GPU למטרות AI ו-DL – הם יהיו תחת משפחה בשם "Xe".

רוב המוצרים שתיארתי יתקשו להיכנס לשוק, למעט הפתרונות של אינטל. לאינטל יש כח שיווק אדיר ולכן חברות גדולות צריכות לצפות ל"הצפה שיווקית" מאינטל עם מחירים תחרותיים מאוד. מכיוון שאינטל אינה תומכת ב-CUDA, ותרצו להכניס את הפתרונות שלה, כדאי שתבדקו אם הפתרונות של אינטל יריצו את האפליקציות שלכם (כיום לפחות אינטל מכסה את הרוב המוחלט).

דבר שחשוב לדעת: שוק פתרונות החומרה ל-DL, AI מתחיל להשתנות ולפצל דברים ל-2: יש את פתרונות ה-Training (כלומר – הדברים שרצים אצלכם בחברה – אתם "מזינים" אלפי תמונות/וידאו וכו' ומאמנים את המערכת) ויש את החלק של Inference שצריך להתמודד עם העולם האמיתי, והחלק של ה-Inference אמור לכלול פתרון יעודי (כרטיס מיוחד או חלק מלוח אם) שישולב בפתרון החומרה שיותקן אצל הלקוח.

עוד נקודה חשובה: ישנם כל מיני אנשים שממליצים לבצע את ה-Inference על מעבדים. אם אתם רוצים לעשות זאת על מעבדים, קחו את המעבדי EPYC החדשים של AMD – גם תחסכו 40-70% במחיר (תלוי בכמות הליבות) ותוכלו לבחור מעבד עם עד 64 ליבות או 2 מעבדים עם 128 ליבות (שימו לב: אתם צריכים את הסידרה החדשה 7XX2, לא את הישנה 7XX1).

לסיכום: כמו תמיד, אינני ממליץ לשים את כל הביצים בסל אחד. כן, הפתרון של NVidia הוא פתרון מעולה אך הוא פתרון סגור שרץ רק על הכרטיסים של Nvidia. אם אתם מפתחים פלטפורמה או קוד בפלטפורמה או אפליקציה משלכם, תבדקו אם היא עובדת עם OpenCL. אחרי הכל – אינכם יודעים מה הלקוח שלכם ירצה להריץ וחבל למצוא את עצמכם בדקה ה-90 מציעים פתרון שלא יכול לרוץ בתשתית של הלקוח. השוק ישתנה ב-2020 ועוד יותר ב-2021 (לכל החברות "נפתחו העיניים" וכולם רוצים את הרווחים המאוד נאים ממכירות כרטיסים ופתרונות כאלו).

שינוי רישוי JAVA SE

חברת אורקל רכשה את חברת SUN לפני מס' שנים ובעקבות הרכישה, פלטפורמת JAVA עברה לידי חברת אורקל. עד לשנה שעברה, הרישוי של חברת אורקל לגבי JAVA SE ומעלה (JAVA EE) היה די ברור וחברות רבות פשוט העדיפו לעבוד עם Java SE (כלומר: Java Stanadrd Edition) לפיתוח ולהתקין את ה-JRE (כלומר Java Runtime Edition) בשרתים, דסקטופים שצריכים זאת וכו'. מי שרצה להשתמש ב-JAVA הרשמי ב-Embedded היה צריך (ועדיין צריך) לשלם את המחיר המלא.

החל מהשנה, חברת אורקל שינתה את הרשיונות של JAVA (ואפשר לקרוא את ה-FAQ שלהם כאן). לאלו שרוצים לחסוך את הקריאה, אקצר את הדברים: כל עוד אתם צריכים את ה-JDK או ה-JRE מגירסה 8 ומעלה לשימוש שאינו מסחרי (כמו בבית), לאורקל אין שום בעיה איתכם ואתם יכולים להוריד ולהשתמש. אם לעומת זאת אתם חברה, או שהרמתם אתר מסחרי – אורקל רוצה מכם כסף, וכן, גם על JRE הם דורשים כסף.

כמה כסף? אם מדובר במכונת דסקטופ (צריך עדיין JRE לדוגמא כדי לנהל שרתים ישנים עם iLO-3 או iDrac) – תצטרכו לשלם מחיר של 2.5$ לחודש. אם אתם צריכים להתקין על שרתים, אז אתם צריכים לשלם על כל הליבות שיש בשרת, בהתאם לליבות הפיזיות שיש בשרת, לפי הטבלה הזו. כלומר אם יש לדוגמא יש לכם שרת שבו יש שני מעבדי Xeon כשלכל אחד מהם יש 8 ליבות, אז סך הכל יש בשרת 16 ליבות, וה-Core Factor הוא 0.5. נכפיל במחיר הרשמי של 25$ לחודש, ונראה שאנחנו צריכים לשלם על כל שרת כזה 200$ לחודש. נקודה שחשוב לציין: אם אתם משתמשים בוירטואליזציה שאינה Oracle VM (כמו VMWare) ואם הקמתם בשרת הזה רק מכונת VM אחת עם 4 ליבות וירטואליות שמשתמשת ב-JAVA, אתם עדיין צריכים לשלם על כל הליבות שבשרת. (אם הבנתי זאת נכון, צרו קשר עם נציג המכירות של אורקל כדי להיות בטוחים). אם אתם רוצים את קבצי ה-MSI, אגב, אתם נכללים בקטגוריה המסחרית ותצטרכו לשלם את מה שציינתי לעיל, כל חודש.

מכיוון שחברות רבות, כולל בנקים, ביטוח, טלקום ושאר חברות שמשתמשות ב-JAVA ואינן ששות לשלם (כן, גם חברות עשירות לא ממש אוהבות שפתאום מחייבים אותן ברשיונות חודשיים) – עולה תהיה מה ניתן לעשות בנידון, חוץ מאשר לשלם.

הפתרון הוא OpenJDK.

OpenJDK הוא מימוש קוד פתוח (שאורקל גם משתתפת בו) של ה-JDK בגירסת ה-Standard Edtition (אין גירסת OpenJDK ל-Enterprise Edition – זהו מוצר נפרד של אורקל שאין לו מתחרה בקוד פתוח) וברוב המקרים הוא משוחרר בסמיכות לגירסת JDK/JRE המסחרית שאורקל משחררת. אפשר לקרוא על ההבדלים כאן. בעקרון, לא אמור להיות הבדל בין גירסת OpenJDK לגירסת SE, רק שחשוב לציין – OpenJDK משוחרר תחת רשיון GPL, וכל שינוי שנעשה ב-JDK – יש לשחרר בחזרה לציבור.

על OpenJDK אין צורך לשלם וניתן להוריד גרסאות בינאריות לכל הפלטפורמות (כולל Docker) מהלינק הבא.

אם בחרתם להשתמש ב-OpenJDK, כדאי מאוד לבדוק פנימית אם האפליקציות שלכם רצים ומגיבים כמו ה-JDK/JRE הרשמי של אורקל. הדברים אמורים לעבוד בדיוק אותו דבר למעט שימוש בכל מיני Applets להשתלטות מרחוק על ציוד ישן (שרתים) – שם יש לא מעט מקרים שמקשים לא עובדים טוב (במיוחד קיצורי מקשים). אתם יכולים לנסות להשתמש ב-OpenJDK כדי לבדוק אם יש תאימות, בכך שתתקינו את החלק שנקרא IcedTea (כן, שם "מתחרה" ל-Hotspot) וכדאי לשים לב למגבלות שלו.

בנוגע ל-JAVA SE ועננים: בעננים ציבוריים תצטרכו לשלם פר ליבות של ה-Instance שלכם אולם בעננים מקומיים זה תלוי מה הוירטואליזציה שרצה על הברזל הפיזי. בכל מקרה – צרו קשר עם נציגי המכירות של אורקל אם אתם רוצים רשיון מסחרי וכדי לדעת כמה צריך לשלם.

חשוב לזכור: אורקל היא חברה די אגרסיבית בכל הקשור לרשיונות שלה. בלא מעט מקרים החברה יכולה להודיע ללקוחותיה בפתאומיות על Auditing ובדרך כלל מ-Auditing כזה יוצאים בנזק כספי לא קטן, ולכן חשוב להחליט מה אתם עושים בנידון כבר בקרוב. אורקל החלה השנה לכפות את ענייני הרישוי לגבי JAVA.