קטגוריה: וירטואליזציה

קצת על שדרוג מכונות תעשיתיות

בשנים האחרונות, בכל חברה שיש בה מחשבים, הגיע הצורך לשדרג מערכות הפעלה עקב הפסקת תמיכה מצד היצרן. המקרים הכי ידועים הם כמובן מערכות ההפעלה של מיקרוסופט, הן ה-Windows Server והן Windows לדסקטופ. ברוב המקרים השדרוג אינו מסובך – צריך לוודא שהאפליקציות הקיימות תואמות למערכת החדשה (או שיש גרסאות חדשות שירוצו ויתמכו במערכת החדשה), ושיש דרייברים לציוד שנמצא במכונה. אחרי שבדקנו ניתן להריץ את השדרוג ישירות מהמערכת הקיימת או להתקין את הדברים מחדש. כמעט כל איש IT מכיר את התרגול הזה.

אבל כשזה מגיע למכונות יצור, לא מומלץ ממש לבצע את הדברים לעיל.

בין אם מדובר במחשב שנמצא במפעל שמפעיל רובוט/ים, בין אם מדובר בכספומט ובין אם מדובר בכל מערכת סגורה ללקוח שרכש את המערכת – אותו מחשב לא נבנה עבור שדרוג. אני לא מכיר שום יצרן מכונות שיענה לך במייל "סבבה, שדרג ל-Windows 10, אין בעיה" וזאת מהסיבה הפשוטה שברוב מוחלט של המקרים, מותקנות במערכת ההפעלה שבמחשב מספר אפליקציות ומספר דרייברים (תלוי בציוד שאליו מחובר המחשב) שניבנו עבור אותה מערכת הפעלה ישנה ומה שהותקן כלל לא נוסה על מערכת הפעלה חדשה. יותר מכך, במקרים רבים הדרייברים של הציודים המחוברים במחשב לא יעבדו ב-Windows 10 (תצורת הדרייברים שונה מהותית בין Windows XP/7 לבין WIndows 8/10).

ליצרנים הסיטואציה הזו היא דווקא דבר מבורך, עוד דרך להרוויח מהלקוח. רוצה שהמחשב של מכונת היצור ירוץ עם Windows 10? בשמחה! שלם כך וכך עשרות אלפי שקלים ותקבל מחשב חדש עם ציוד/כרטיסים חדשים שמריץ Windows 10 ואת התוכנה הקניינית.

יש כל מיני אנשים שתמיד יציעו הצעות שונות על מנת להתגבר על המכשול ולא לשלם את הסכומים הגבוהים שהיצרן מבקש, זה בעייתי מכמה סיבות:

  • הרצה של המערכת הישנה כ-VM בתוך המחשב התעשייתי שיריץ Windows 10: רעיון נחמד אבל בעייתי במיוחד אם המחשב מחובר עם כרטיסים שונים לרובוטים. מה לעשות, Windows לא מאפשר מיפוי של כרטיסים אל מערכת הפעלה וירטואלית (תאשימו את מיקרוסופט, בלינוקס זה דווקא עובד) וגם אם תנסו להתקין לינוקס עם VM של מערכת ההפעלה החדשה, זה לא אומר שזה יעבוד כי מעבדים ישנים אינם כוללים תמיכה של VT-D, מה שאומר שברגע שתפעילו את ה-VM, המכונה הפיזית תאפס את עצמה (אין תקשורת DMA טובה).
  • התקנה של Windows 10 והרצה במצב Compatibility: גם זה רעיון נחמד, אבל לא בטוח שהציוד במחשב נתמך בכלל ב-Windows 10 (נסו את זה עם כרטיסי MOXA ישנים לדוגמא או עם כרטיסי FPGA מלפני 2005, ותקללו כל רגע שהחלטתם להכניס את הראש לצרה הזו), מה גם שבאותו רגע שתעשו זאת – יש מצב שאתם מבטלים את חוזה האחריות והתמיכה מצד היצרן.
  • העברת כרטיסים מהמחשב שהוא חלק ממכונת היצור לשרת והרצת VM תחת ESXI: גם זה רעיון נחמד, אבל ברגע שתפעילו את ה-VM, יש מצב שהשרת או יתקע או יתאפס לגמרי (הכרטיסים לא יודעים לתמוך ב-IOMMU ומכיוון ש-VM מנסה לאפס את הכרטיס ב-Boot, הכרטיס או יסרב ואז יכול להתבצע Reset או פשוט להתקע).

לכן בדרך כלל מומלץ לא לנסות להחליף מערכת הפעלה למערכות יצור/כספומטים או כל מחשב שנקנה כחלק ממערכת יצור. גם אם השדרוג יצליח, יכול להיות שאתם תחסלו את האחריות על הציוד. נסו לשדרג בתוך מערכת ההפעלה את הטלאים שיצרן מערכת ההפעלה שיחרר וכמובן לבודד את המערכות משאר הרשת (לא להסתפק בהגדרות VLAN אלא הפרדה פיזית, לא ממש מסובך להאקרים מקצועיים לפרוץ לנתבים ומתגים!)

על מנת להימנע מהבעיות לעתיד, חשוב לדרוש את אחד הדברים הבאים:

  • אם המערכת מגיעה רק עם Windows והיצרן לא מאפשר בחירת מערכת הפעלה אחרת (לינוקס) – תוודאו שזו גירסת Windows Embedded (רשימה נוכחית של גרסאות – כאן). גרסאות אלו מקבלות שדרוגים ותיקונים במשך זמן רב ובדרך כלל העדכונים והתיקונים מגיעים מיצרן המכונה, לא דרך מערכת WSUS או Windows Update.
  • אם אפשר – עדיף לינוקס. היתרון בלינוקס הוא בכך שניתן גם להחליף להפצה מודרנית אחרי כמה שנים ולשמור על תאימות בינארית גם עשור אחורה. יש כמובן מגבלות לשדרוגים כאלו אם מדובר לדוגמא בדרייבר 32 ביט או דרייבר שקומפל רק לגירסה מסויימת של קרנל ואין קוד מקור לו.

לסיכום: למרות שהמכונות הללו נראים כמו עוד מכונת דסקטופ עם ציוד יחודי שמחובר אליה כך שאין-שום-בעיה לשדרג ל-WIndows 10 – אני ממליץ להימנע מהרפתקאות מיותרות. מכונת יצור מושבתת אומר הפסד כספי ניכר והיצרנים מבטלים אחריות במהירות אם יש להם אפילו חשד קל שמישהו "שיחק" עם המערכת. עדכנו גירסה נוכחית, והפרידו רשתות ברמה הפיזית. הבוס מתעקש על Windows 10? היצרן ישמח לספר לכם על הגירסה החדשה של התוכנה שלהם שתוכלו לקבל יחד עם Windows 10 ומחשב חדש – במחיר "מפתיע".

על שני פרויקטים מוצלחים – ולקחים

במהלך החודשים האחרונים הקמתי שני פרויקטים גדולים שעלותם מאות אלפי דולרים (פר פרויקט). שני הפרויקטים הוכתרו בהצלחה ואלמלא מסמכי NDA שחתמתי עם אותן חברות, הייתי שמח לפרסם פרטים עליהם. יחד עם זאת, אני כן אפרסם פרטים כלליים ואתמקד יותר בחלקים שיכולים לחסוך כסף ללקוח ולתת תפוקה יותר טובה מהמערכת. אדגיש: לא מדובר בביקורת, אלא רק רעיונות איך לשפר דברים לקראת פרויקטים עתידיים.

באותם פרויקטים שהקמתי, היו מספר רב של שרתים שהריצו מערכת DB שהיא Scale Out ובחלק מהשרתים רצות אפליקציות שונות שמשתמשות ב-DB כדי להעביר פנימה והחוצה נתונים לשם ניתוח. בנוסף רצו מכונות VM שונות לתשתית שנתנו שרותים שונים על מערכות הפעלה שונות.

להלן כמה נקודות שכדאי לחשוב עליהן לקראת פרויקטים עתידיים, ולא רק פרויקטים שקשורים ל-DB זה או אחר.

  • מיישם הפרויקט – צריך להשתתף בפרויקט עוד בשלבים המוקדמים: במקרים רבים מתבצעת התקשרות עם איש מקצוע להקמת תשתית/פתרון אחרי שנבחרה חומרה שתריץ את הדברים. ההחלטות לגבי החומרה מתקבלות ע"י האיש המקצועי בחברה או שמוגשות המלצות ע"י אנשי השיווק של יצרן החומרה ואז אחד הקודקודים בחברה מחליט אם לרכוש או לא ומה לשנות (פקטור של מחיר וכו'). אני מבין את התהליך, אולם לעיתים יש דברים שניתן לשנות מבלי להרים את תקרת המחיר – שנותנים ביצועים יותר גבוהים או שרידות גבוהה, ולכן כדאי לשכור את האיש מקצוע לפני קבלת ההחלטות לגבי הברזלים.
  • תוכנות בקוד פתוח מסחרי או רגיל: אחת הנקודות שחשוב לתת עליה את הדעת עוד בשלב החישובים הכספיים, היא ההחלטה אם במערכת החדשה יוטמע פתרון מבוסס קוד פתוח חינמי שמורידים מהאינטרנט, או שרוכשים פתרון קוד פתוח עם תמיכה מסחרית מיצרן התוכנה. דוגמאות לכך לא חסר: OpenStack, Ceph, GlusterFS, RHV ועוד ועוד. אפשר כמובן להוריד מהאינטרנט ולהתקין בלי לשלם שקל, אולם מה קורה כאשר המערכת הזו תהיה פרודקשן ויש תקלה באפליקציה המרכזית? במקרים כמו OpenStack או Ceph לדוגמא, כמות האנשים בארץ שיכולים "לחטט" בקוד ולתקן באגים מאוד קטנה וללא תמיכה מסחרית רשמית – מערכת פרודקשן כזו יכולה להיות מושבתת למשך ימים, ולכן אם מדובר במערכת פרודקשן שתיצור הכנסות – מומלץ לבחור בדרך המסחרית. זה יותר יקר מבחינה כספית – אבל זה נותן שקט ומענה לבעיות בטווח הארוך.
  • כמה שפחות תלויות: לא משנה מי הפרילאנסר או החברה שמקימה עבורכם את הפתרון, חשוב לכלול כמות שעות מסויימת שתוקדש לתיעוד והדרכה של הצוות בחברה, ובמיוחד Troubleshooting. אם לדוגמא המערכת מנותקת מהאינטרנט ויש תקלה, הצוות בחברה (בהינתן הידע) יכול לטפל בתקלה הרבה יותר מהר מאשר פתיחת טיקט, המתנה, ולאחר מכן עבודה בשיטה של copy/paste מהטיקט למכונות.
  • חיבור אינטרנט למערכת: לא מעט לקוחות מבקשים להקים מערכת שבמצב פרודקשן תהיה מנותקת לחלוטין מהאינטרנט. זהו דבר מובן ומקובל, אבל עדיין חשוב לבנות חיבור אינטרנט (ישיר או עקיף, ע"י הקמת Proxy או VPN לדוגמא) לעדכונים ותיקונים חשובים. ראיתי לא מעט מקרים בהם אנשים הורידו קבצי RPM וחשבו שהם יוכלו להתקין אותם ישירות בפרודקשן מדיסק און קי, ואז הם ראו דרישה מהמערכת לערימת קבצי RPM נוספים כתלויות. על מנת לאבטח את המערכת, חיבור כזה צריך להיות מופעל ידנית כמובן כך שלא ניתן להיכנס אוטומטית מרחוק.
  • דאגו ל-Gateway: נניח שיש לי 50 שרתים, כולם תחת אותו Class של כתובות (נניח 24/). מטבע הדברים יספיק שרת DNS פנימי פשוט כדי שהמכונות יכולות לשוחח בינן לבין עצמן ואין צורך בשום Gateway, אבל הבעיה מתחילה בכך שאם נניח מכונות 3,8,10,14,30 צריכות עכשיו להתחבר לאינטרנט להוריד דברים מסוימים (ואין Proxy), בלי Gateway זה יהיה בעייתי, ולכן מומלץ שאפילו ה-Switch המקומי ישמש כ-Gateway מקומי.
  • לוח זמנים – בחיים ניתן לשלוט על דברים רבים, אך יש דברים שאין עליהם שליטה. פרויקט אמור להימסר ללקוח בעוד חודשיים אך עדין לא מצאו איש מקצוע בתחום מסוים. יש צורך בהחלפת רכיב מסוים בכל השרתים. יש צורך בשינוי דחוף בארכיטקטורה. הלקוח לא מרוצה מהביצועים – קחו טווח זמן יותר ארוך ממה שאתם חושבים שתצטרכו.

יש מישהו אחד שלימד אותי על אופטימיות ו"תהיה אופטימי" – יוחאי אזולאי, מנכ"ל קבוצת OMC ואת השיעור הזה אני מנסה ליישם כל יום. אישית, אני אבצע את הפרויקט גם אם מדובר בשרת עתיק (וביצעתי בשנה שעברה לדוגמא פרויקט על שרתי Xeon הראשונים שיצאו לפני עשור), ואני אעשה הכל על מנת שהכל ירוץ בצורה חלקה ומהירה ואני יכול לאמר שרוב מוחלט של הפרויקטים שביצעתי – הלקוחות היו מרוצים, אבל כשיש מגבלות חומרה או מגבלת זמן סופר קצרה, קשה לעקוף זאת ואין זה משנה מי יבצע את הפרויקט, ולכן על מנת שהלקוח יהיה מרוצה, כדאי לעניות דעתי לקחת לתשומת הלב את הדברים שכתבתי לעיל.

האם ה-Nvidia Grid עדיין רלוונטי?

כל מי שמתכנן וכל מי שהתחיל לעבוד עם מכונות וירטואליות בתצורת VDI בוודאי שמע ומכיר את ה-Grid של nvidia. פתרון ה-Grid מבוסס על מספר חלקים כמו ה-GPU, שרת רשיונות וכמובן חלקים נוספים הקשורים לפתרון ה-VDI עצמו בשרת וב-Client.

הפתרון של Nvidia נהנה מפופולריות עצומה ולא בכדי. מדובר על פתרון יציב, ותיק, ושאינו מצריך ברוב המקרים "פליק פלאק" מבחינת הגדרות. יש מקרים שצריך להשקיע יותר על מנת להגדיר דברים באופן מדויק ופרטני, אולם ברוב המקרים אפשר להקים מערכת מאפס (אם יש לך כבר את הציוד והוא מותקן ומוגדר) תוך זמן קצר.

הבעיה קשורה יותר לכסף. בעבר הרחוק היית רוכש את פתרון התוכנה, את כרטיסי ה-GPU, מגדיר את הדברים ומתחיל לתת לעובדים שלך לעבוד, אבל כיום הדברים כרוכים בתשלום חודשי, והדברים מגיעים לכך שבחישובים של תשלום ל-3 שנים לדוגמא, עדיף לרכוש את הפתרונות של AMD המתחרה. שם אין תשלום חודשי והביצועים אינם פוחתים בהשוואה למה ש-nvidia נותנת, כולל פתרונות הדורשים OpenGL או DirectX 11/12 לעבודה, ויש תמיכה מלאה בפרוטוקולי Client של VMWare, של Citrix ושל מיקרוסופט.

אחד הנושאים שעולים לאחרונה בכל הקשור ל-Virtual GPU/Grid ותמיכה – קשור ל-AI ו-Deep learning. יותר ויותר חברות גדולות מגלות פלטפורמות כמו Tensor Flow או Caffe ומעוניינים לרתום את תשתית ה-Grid שלהם לשימוש עם אותם פלטפורמות.

טכנית – זה בחלט אפשרי. אם לדוגמא עובדים עם CUDA – אז אין שום בעיה להריץ/לאמן/לקמפל קוד גם על מעבד גרפי סופר פשוט שקיים במחשב נייד, ובוודאי שעל Virtual GPU אם הוא קיים על מכונות וירטואליות. האם זה יעבוד? כן.

אבל מבחינת ביצועים – כל כרטיסי ה-GPU מסידרה K,M,P במשפחת ה-GRID או Tesla או Quadro לא יתנו ביצועים גבוהים, במיוחד אם משתמשים בכרטיסים אלו לצרכי VDI – או אז במקרים כאלו המכונה מקבלת רק חלק קטן מה-GPU והביצועים .. בהתאם. כרטיסי Tesla או Quadro מסידרה V או T הרבה יותר מתאימים ליישומים אלו, אולם אם מדובר בכמות עבודה רצינית שאינה חד פעמית, אני ממליץ לנטוש מערכת GRID ולרכוש שרתים שיכולים להכיל מספר כרטיסי GPU ואז למפות מספר כרטיסים למכונה וירטואלית או מיפוי 1:1 בין GPU למכונה וירטואלית. יש כמובן גם אפשרות לרכוש כרטיסי RTX אולם כרטיסים אלו אינם מתאימים כל כך לשרתים הואיל והאיוורור שלהם הוא מהצד (Blower) ובמקרים רבים השרתים אינם בנויים לאיוורור כרטיסי GPU מהצד אלא מאחור.

נקודה חשובה לסיום: CUDA היא טכנולוגיה של Nvidia וחברות רבות משתמשות בטכנולוגיה זו במקום ב-OpenCL שנתמכת על ידי כל החברות האחרות. כבר בשנה הקרובה, אינטל הולכת להיכנס בסערה לשוק כרטיסי ה-GPU והיא תעשה את כל המאמצים לשכנע עסקים וחברות לרדת מ-CUDA ולהשתמש באותן פלטפורמות פיתוח עם OpenCL וכמובן – עם הכרטיסים שהיא תציע.

לסיכום: אם אצלכם בחברה חושבים להשתמש/לפתח בתחומי ה-AI או ה-Deep Learning, כדאי לחשוב על הנקודות שצוינו בפוסט זה. פתרונות ישנים לא תמיד מתאימים ולמרות הפתרונות של Nvidia – היא אינה השחקן היחיד בשוק ואין צורך לוותר על תאימות פלטפורמות כדי לעבוד לכרטיסי GPU אחרים או ל-OpenCL.

תכירו את rCUDA

כל מי שעובד/מפתח AI, או Deep Learning או מבצע Training למודלים שונים בתחומים הנ"ל, מכיר את העובדה הפשוטה והידועה: אם אתה רוצה ביצועים, אתה חייב GPU טוב באותה מכונה שאתה מריץ עליה את הקוד. לא חשוב כמה חזק השרת שאתה מריץ עליו את הקוד, אם תריץ את הקוד על ה-CPU – הביצועים יהיו גרועים (אינטל חולקת על כך ומציעה את מעבדי ה-Cascade Lake AP לשם כך, רק שהביצועים של אותם מעבדים בלינוקס נכון להרגע – הם לא משהו לרוץ לספר לחבר'ה. יש טלאי שמתקן זאת שיצא לפני מס' ימים, אבל יקח כמה חודשים עד שהפצות הלינוקס יכניסו אותו ל-Kernel שלהם).

מי שמכיר את עניין ה-Training, מודע בוודאי לסיטואציה שגם אם יש לכם שרת מפלצת עם 4,8 או אפילו 10 כרטיסי GPU – אם הוא עמוס מבחינת עבודה על GPU אבל לא עמוס מבחינת CPU – אתה לא יכול "לגייס" מכונות אחרות שיש להן כרטיסי GPU והן לא עמוסות כרגע.

וכאן מגיעה תוכנת rCUDA לסייע.

תוכנת rCUDA מאפשרת לעשות משהו חדש: לבצע הידור או אימון (Training) במכונה מרוחקת (גם כשהקוד נמצא מקומית) עם כרטיס GPU אחד, עם מספר כרטיסי GPU באותה מכונה, או בשיטת ביזור של ניצול מספר מכונות שיש להן כרטיסי GPU. כך לדוגמא אם יש לך קוד על המכונה שלך ויש 4 שרתים כשבכל אחד מהם יש 2 כרטיסי GPU – תוכל להשתמש בכל ארבעת השרתים לבצע את הקימפול/אימון ללא שינויי קוד. אתה כמובן תוכל להריץ את הקוד או את האימון גם אם ישנם דגמים שונים של כרטיסי GPU (כל עוד מדובר בכרטיסים של nVidia מהדורות האחרונים – Pascal ומעלה).

השיטה שבה rCUDA עובדת היא שיטת Client/Server: בכל מכונה שיש בה כרטיסי GPU רץ Daemon שמקבל את הנתונים מהמכונות המרוחקות ומזין אותו אל ה-GPU פנימה והחוצה דרך הרשת, כך שבמקום המצב הרגיל שכל התוכנה נמצאת ב-RAM וקבצי האימון נמצאים על דיסקים מקומיים (לדוגמא) – פה הכל עובר דרך הרשת המקומית וה-Daemon מקבל את המידע דרך הרשת, מזין ל-GPU ומוציא את המידע בחזרה למי ששלח אותו. בצד ה-Client ישנם קבצים בינאריים שדואגים לעניין הקבלה והשליחה, כך שהכל נעשה בצורה שקופה ובד"כ מצריך רק הגדרות של מספר Variables ואפליקציה קטנה ב-Client וב-Server.

כך בשיטה זו אנחנו יכולים להשתמש בכל משאבי ה-GPU שנמצאים בחברה (בשרתים לדוגמא), בין אם הם נמצאים בשרת אחד או במספר שרתים, וניתן להריץ מספר עבודות ממשתמשים שונים במקביל לאותם משאבי GPU.

עד פה הצד המלהיב, עכשיו הצד שקצת פחות ילהיב את חלק מהקוראים:

  • בשביל להריץ את כל הדבר הזה, יש צורך ברשת מהירה. כמה מהירה? לפחות Infiniband או תקשורת Ethernet של 50 ג'יגהביט ומעלה. במידה וכל הקוד רץ על ה-GPU בלבד וכל תוכן ה-Training נמצא ב-NFS/iSCSI לדוגמא – יהיה אפשר לדעתי לרדת לתקשורת במהירות 10 ג'יגהביט, אך תקשורת במהירות 1 ג'יגהביט – תזחל.
  • מבחינת הרצת קוד – אפשר להריץ קוד שמשתמש ב-CUDA עד גירסה 9.0 (תמיכה לגירסה 10.1 תהיה בתחילת שנה הבאה) ואפשר להשתמש גם ב-CuDNN, TensorFlow, Caffe וכו'.
  • התוכנה אינה מבוססת קוד פתוח ומה שמקבלים זה קבצים בינאריים בלבד.
  • בשלב זה התוכנה אינה עולה כסף אך יש צורך בהרשמה על מנת לקבל רשיון. בעתיד, יכול להיות שהתוכנה תעלה כסף.
  • שינוי שיטת העבודה (ממקומית ל-רשת) יכול לגרום למצב שתצטרכו שדרוג או רכישת סטורג' על מנת לאחסן את כל ה-DATA, הואיל והכל צריך לעבור דרך הרשת, והעברת DATA ל-Training מתחנת עבודה לשרת זה דבר איטי מאוד.
  • האפליקציה (rCUDA) עם השרותים – רצים רק על לינוקס.

לסיכום: rCUDA יכול לסייע רבות כשרוצים להשתמש במשאבי GPU שונים בצורה מרוכזת, גם כשהם לא נמצאים בשרת פיזי אחד. יחד עם כך, יש צורך להיערך בהתאם ולקחת בחשבון שאין את התמיכה לגירסת CUDA האחרונה ויכול להיות שחלק אחר מהאפליקציות לא יעבדו (כמו שימוש ב-API של הדרייברים של ה-GPU), כך שאם זה מעניין אתכם, מומלץ לעשות PoC לפני שמשקיעים בתשתית.

להלן וידאו עם הדגמה:

כמה מילים על Azure Stack וספקי אינטרנט

ספקי ענן ציבוריים, כמו ספקי שרות אינטרנט (ISP) מחפשים דרכים שונות כדי לגדול. אחת הבעיות הגדולות ביותר שיש לספקי ענן ציבורי הן חברות שהיו רוצות לזרוק את הכל לענן – אך אינן יכולות עקב סיבות בטחוניות, רגולציה, חששות שונים ועוד, ולפיכך החלו ספקי הענן להציע "שרות מקומי" – השרתים יושבים אצלך בחווה, ואתה מקבל מעין ענן קטנטן – עם כל המגבלות שתיכף ארחיב לגביהן. אמזון מציע שרות כזה בשם Outposts ומיקרוסופט מציעה את Azure Stack.

בישראל החלה חברת Med One להציע שרותים המבוססים על Azure Stack ואני מאמין שהמתחרים בארץ כבר במחשבות או בדרך לרכוש ולהציע את השרותים הללו. חשוב לי להדגיש – הפוסט הזה אינו בא "לקטול" ספק ISP זה או אחר אלא לתת דגש לגבי פתרון Azure Stack (אם יש איזו חברה בארץ שהולכת להכניס את ה-Outposts של אמזון – אשמח אם היא תוכל ליצור עימי קשר).

קצת על Azure Stack: מיקרוסופט פיתחה מערכת שהיא "מיני Azure". מיני בכל מובן: מעט מהשרותים שתמצא בענן של Azure תמצא אותם כאן, התמחור שונה בהשוואה להשכרה  קלאסית של מכונות VM/קונטיינרים/אחסון בלוק/אחסון אובייקטים וכמובן – תעבורה. על כל פיפס אתה צריך לשלם – כמו בענן של Azure, גם ב-Azure Stack (כן, גם אם רכשתם בעצמכם את ה-Azure Stack לחברה שלכם, אגב).

מערכת Azure Stack בנויה לשימוש ב-2 אופנים: Connected ו-Disconnected, כאשר ב-Connected אתם יכולים להעביר את התשתית הוירטואלית/מכונות/קונטיינרים/אחסון לענן האמיתי של Azure ובמצב Disconnected – האינטרנט מנותק, והכל רץ מקומית בארונות של ספק ה-Azure Stack שלכם (או אצלכם מקומית אם רכשתם את המערכת).

השאלה הראשונה שהכי חשובה שתישאל – למי זה מיועד? וכאחד ניטרלי שמסתכל מהצד, קשה לי לענות על כך. אם אתם רוצים לעבוד עם ענן של מיקרוסופט, לכו ישר ל-Azure. חברות בטחוניות? יכולות לרכוש בעצמן ולעצמן את המערכת (כל יצרני השרתים מוכרים – ממש "בזול" – 7 ספרות בדולרים!). אלו שחייבים שה-DATA שלהם ישאר רק בארץ? אולי הם.

החסרונות של Azure Stack לעומת היתרונות – גדולים:

  • הסיבה המרכזית שחברות עוברות לענן – זה ה-Scaling שאותו לא מקבלים באותה צורה ובאותו גדול בהשוואה לענן עצמו. כנ"ל לגבי שרידות – לכל ספק ענן ציבורי יש Zones ויש Regions ואפשר להקים שרידות נפלאה. איזו שרידות תקים ב-Azure Stack? בין שרתים שהכל מקומית? אנשים שוכחים בכל פעם את התקלות שיש פה לכל מיני ISP שמשביתות אלפי לקוחות במכה אחת, ובענן ציבורי אפשר לבנות מערכת שגם תעמוד ברעידות אדמה, זה לא כזה מסובך.
  • ביצועים – עם Azure Stack אנחנו חוזרים שוב למודל ה-Enterprise מבחינת ציוד, וזאת בניגוד מוחלט למה שיש בענן ציבורי: באף ענן ציבורי אין שרתי מותג, אין דיסקים Enterprise, אין מתגים של מותג מסוים – הכל בניה "מקומית", החל מרמת המעבד והזכרון וכלה באוורור, ובעברית: מכונת VM שרצה בענן תרוץ יותר לאט על השרתים הקנייניים שמריצים את Azure Stack כי גם המעבד וגם הזכרון שונים (ספקי ענן רוכשים גרסאות Custom של מעבדים וזכרונות הרבה יותר מהירים ממה שיש בשרתים הרגילים).
  • מחירים: בניגוד למצב רגיל שאתה לוקח מספק Hosting כלשהו מכונת VM נניח עם 4 ליבות, 8 ג'יגה זכרון, 40 ג'יגה דיסק ותעבורה של 5 מגהביט והכל כלול במחיר אחד – כאן הכל שונה, אתה משלם על כל פיפס בנפרד. נתראה בחשבונית החודשית (וכן – התכוונתי ל-Azure Stack. מיקרוסופט מכתיבה זאת).
  • שרותים – הבסיסיים נמצאים + עוד כמה שרותים. השאר? עדיין נמצאים רק בענן הציבורי.
  • תאימות API בין ריצה ב-Azure Stack ל-Azure הרגיל – חלקית בלבד. תצטרכו לעשות לא מעט פליק פלאק כדי להעביר דברים מהענן מקומית וההיפך.

מיקרוסופט מנסה כבר שנתיים למכור את ה-Azure Stack ואין לה הרבה הצלחה עם זה. היא גם מוציאה את Azure Stack HCI שמנסה להתחרות בפתרונות מקומיים (vSAN, Nutantix, Simplivity) שהיתרון היחיד שלו – זה אינטגרציה עם Azure. זה יכול להיות מעניין אולי עבור חלק מהחברות, רק שכדאי לקחת בחשבון שלהגדיר את הדברים שם – אתם תתלשו שערות מהראש.

לסיכום: אני לא מוצא ממש יתרונות לשימוש ב-Azure Stack מקומי או אצל ספק ISP. אם אתם צריכים משהו סגור וגדול – תחשבו על Open Stack כי גם עם Azure Stack תצטרכו צוות שלם (שעדיף שידע לינוקס) כדי לתחזק את הדבר הזה, שלא לדבר על כך שאתם תצטרכו לרכוש את הכל מחדש (אין אפשרות להשתמש בציוד קיים), רק שבמקרה של Open Stack אתם יכולים להשתמש בתשתית קיימת והוא גם הרבה יותר זול. אם אתם מחפשים להשתמש בגלל ה-Latency, אז תחשבו לשלב שימוש בשרות CDN וכך יהיה אפשר לנטרל חלק גדול מה-Latency.

מעבדי הדסקטופ החדשים של AMD

ביום ראשון, ה-7/7/2019, חברת AMD תשחרר רשמית את מעבדי הדסקטופ החדשים שלה במשפחת ה-Ryzen 3000. זה יהיה דור שלישי למשפחת ה-Zen (הראשון היה Zen, השני היה +Zen והשלישי Zen 2).

הדור החדש של מעבדי הדסקטופ מבית AMD מציג משהו שונה ומרענן: לראשונה, המעבדים של AMD נותנים ביצועים שאינם נופלים מהמעבדים של המתחרה המובילה, אינטל, לא רק באפליקציות המשתמשות ב-Multi Threaded (דבר ש-AMD ניצחה את אינטל עוד בדור השני בהשוואה למעבדים שאינטל הוציאה באותה תקופה) אלא גם לראשונה ב-Single Threaded, וגם הפעם מבחינת תמחור, AMD מציגה מחירים זולים בהרבה בהשוואה למה שאינטל מבקשים (מה שכמובן גורר כרגע הודעות בחדשות הטכנולוגיות שאינטל הולכת לחתוך את המחירים ב-עד 15%. אינטל כמובן לא מוכרת למשתמש הקצה כך שההנחה בסופו של דבר תגיע אולי ל-3-4%).

ישנם כמה דברים שאהבתי בהכרזה של המעבדים החדשים מבחינת תכונות, להלן חלק מהן:

  • תאימות אחורה: אינטל שוברת תאימות מבחינת תושבת מעבד – על ימין ועל שמאל. רוצה מעבד חדש? קנה בדרך גם לוח חדש. ב-AMD לעומת זאת עדיין עובדים עם תושבת ה-AM4 הידועה, ויש סיכוי גבוה שאם יש לך מערכת AMD עם תושבת AM4 ואתה מעוניין לשדרג למעבד עם 4-8 ליבות, תצטרך פשוט לשדרג BIOS, להחליף מעבד (ואת המאוורר – הוא כלול באריזה), להפעיל את המחשב ולהנות, גם אם המחשב שלך בן 3 שנים. ישנם מעבדים ל-AMD שממש לא מומלץ להריץ על לוחות ישנים (מעבדים עם 12 או 16 ליבות) עקב בעיות VRM, אבל רוב האנשים לא מחפשים לרכוש מעבדים כאלו.
  • מחשבה קדימה: AMD היא הראשונה לתמוך רשמית ב-PCIe 4.0 והלוחות אם החדשים שיצאו באותו תאריך כוללים את התמיכה הזו (ולפיכך מחירי לוחות האם יהיו יותר יקרים מבעבר). שוב, זה לא ממש רלוונטי לאלו שרוכשים מחשבים עבור הרצת משחקים, אבל אם צריך ביצועים יותר גבוהים מבחינת SSD NVME לדוגמא, היא שם. גם מבחינת חיבוריות חיצונית יש תמיכה לסטנדרט האחרון של USB (הכוונה ל-USB 3.1 Gen 2) ללא צורך בשבב נוסף על לוח האם.
  • חסכון בחשמל: ב-AMD עברו לתהליך יצור של 7 ננומטר, מה שמוריד את צריכת החשמל ואכן המעבדים החדשים צורכים פחות – במעבדים בקצה הנמוך, וכך מעבדים זהים מדור קודם של AMD שהצריכו 105 וואט מינימום – יורדים בדור החדש ל-65 וואט.

עם המעבדים החדשים נוצרות הזדמנויות חדשות ליצרני תכנים שמעוניינים בביצועים גבוהים מצד אחד, אך לא מעוניינים להוציא $1600 על מעבד 16 ליבות בקצה הכי גבוה (בהשוואה ל-AMD). מעבד כמו Ryzen 9 3950X יעלה לך .. 750$ (ואם יש לך לוח X470 קודם מהקצה הגבוה, לא תצטרך להחליף אותו, יספיק שדרוג BIOS, כל עוד אינך מבצע Overclocking). במבחנים ש-AMD פרסמה, כל תוכנות העריכה הפופולריות רצות יותר מהר על המעבדים של AMD בהשוואה למתחרים באותה כמות ליבות מבית אינטל.

לסיכום: משפחת ה-Ryzen 3000 עם ארכטיקטורת Zen 2 הם המעבדים הראשונים ש-AMD מוציאה אחרי 3 שנות עבודה על המעבדים הללו. החלק הבא יהיה קשור לשרתים, דור שני של משפחת מעבדי EPYC עם מעבדים הכוללים עד 64 ליבות במחיר זול בהרבה ממה שאינטל מבקשים ואחריו, לקראת סוף השנה, AMD תוציא את "המפלצות" – מעבדי Threadripper שמיועדים ליוצרי תכנים כבדים, תחנות עבודה וכו' ולפי השמועות – יצא גם מעבד Threadripper עם 64 ליבות (אם כי עם 4 ערוצי זכרון, בניגוד לאחיו הגדול EPYC שתומך ב-8 ערוצי זכרון).

כמה מילים על WSL 2

מיקרוסופט, כמו כל חברה מסחרית, מעוניינת שהלקוחות שלה ישתמשו במוצריה ולא ינטשו את המוצרים לטובת מוצרים אחרים, בין אם מבוססי קוד פתוח או מוצרים סגורים אחרים, אך כדי שזה יקרה, מיקרוסופט צריכה לתת מענה לכל מיני דברים שמתפתחים בשוק שבגינם אנשים נוטשים את המערכת, בין אם לכיוון מחשבי מק או מערכת הפעלה מבוססות לינוקס כמו אובונטו ו-פדורה.

מיקרוסופט בשנים האחרונות ביצעה כמה שינויים על מנת לכלול תאימות למערכות אחרות. כך לדוגמא ה-command prompt הישן קיבל מתיחת פנים הן ב-Power Shell ומאוחר יותר גם בתאימות להצגת טרמינלים מרחוק (בחיבור SSH או Telnet). זה לא היה מושלם – אבל זה היה צעד חשוב, במיוחד כשמיקרוסופט החלו לשלב גם SSH Client בתוך Windows 10 לגרסאותיו השונות.

בכנס Build האחרון מיקרוסופט הציגה את ה-Windows Terminal שלה – שיפור משמעותי לעומת ה-CMD הישן והקונסולה של PowerShell. הפעם יש טאבים, תמיכה ב-Emoji, קאסטומיזציה ועוד ועוד. בקצרה זה נראה כך:

לאלו המעוניינים לראות הרצאה עם הדגמות והסברים – יש וידאו כאן (שימו לב, זה קצת ארוך. שעה).

מכאן נעבור לנושא הפוסט: WSL 2.

למי שאינו מכיר, WSL (ראשי תיבות Windows Subsystem for Linux) זו מערכת שמיקרוסופט פיתחה שמשתלבת עם ה-NT Kernel (כן, Windows 10 מבוסס על NT, כמו רוב גרסאות ה-Windows בשנות ה-2000). המערכת הזו משמשת כ"מתרגם" מה-API של ה-Linux Kernel (גירסה 4.4 של ה-Linux Kernel) ל-NT API. בנוסף, המערכת גם דאגה להרשאות מיוחדות של קבצים ותיקיות כך שלא היה צורך ליצור Partition של לינוקס מצד אחד, ומצד שני קבצים בינאריים של לינוקס לא יכלו לרוץ על Windows שלא מותקנת בה WSL. כל הקונסטרוקציה הזו נועדה לתת מספר דברים:

  • לאפשר לבנות הפצות לינוקס ידועות שירוצו ישירות עם ה-WSL ללא צורך במערכת לינוקס ב-VM
  • לאפשר להריץ אפליקציות לינוקס בהתאם להעדפות שלכם.
  • אין צורך בלשלב קוד GPL כמו ה-Kernel לתוך המערכת.

הדבר הזה עבד לא רע… אלא אם היית רוצה להתחיל להשתמש בזה ברצינות עם המערכת, כמו לקמפל קוד, להתקין NPM וכל דבר שהיה קשור לקבצים – שם ה-WSL היה גרוע. כמה גרוע? אם נניח פעולה של פתיחת קובץ דחוס היתה לוקחת דקה במערכת לינוקס טבעית, עם WSL זה היה תהליך איטי מאוד (אתם מוזמנים להסתכל במבחני השוואה כאן), כך שכל מי שרצה להשתמש ברצינות ב-WSL היה יורד מזה מהר מאוד לאחר שהיה חווה את הביצועים האיטיים. מי שחשב להשתמש בקונטיינרים עם WSL או עם דרייברים של לינוקס היה מגיע למסקנה המרה ש-WSL לא יכול להריץ דברים כאלו. מצד שני – זה היה אחלה דבר בשביל להריץ דברים מרחוק כמו Ansible, התחברות למערכות מרוחקות עם מפתחות וכו' וכו'.

מיקרוסופט היו בהחלט מודעים לעניין, והם הבינו שהטריקים של המרה ל-NT-API לא ממש יעזרו. דרוש פתרון אחר ועדיף פתרון "טבעי".

התוצאה: WSL 2.

השינוי המהותי עם WSL 2 שהפעם יש מעין "מיני VM" קטן שעושה Boot ומטעין גירסה מאוד מקוצרת של ה-Kernel, אך ללא ה-1001 דרייברים שמגיעים עם ה-Linux Kernel וכל הדרייברים הנחוצים שלינוקס צריך – הוא מקבל אותם דרך דרייברים Paravirtualized (קצת מזכיר את ה-VMWare Tools שמתקינים). כך, מצד אחד ה-Kernel רץ בצורה מבודדת כ-VM קטנטן, ומצד שני מיקרוסופט לא צריכה להסתבך עם ה-GPL: הם ישחררו את שינויי הקוד שהם צריכים לשחרר ואין נגיעה ישירה לקוד של Windows.

בשיטה הזו, ה-WSL 2 מקבל מספר דברים:

  • אפשרות להשתמש בגירסת Kernel מודרנית (אני מאמין שמיקרוסופט תוציא מסמך איך לקמפל קרנלים משלך לשימוש ב-WSL 2)
  • אפשר להשתמש בדברים כמו cgroups, להריץ קונטיינרים (docker, cri-o וכו')
  • כל גישת ה-File/Directory תעבור דרך דרייבר שמיקרוסופט תשחרר ש"ידבר" עם NTFS, ומיקרוסופט טוענים כי בדיקות שלהם מראות כי הביצועים משתפרים פי 20 בהשוואה ל-WSL 1.
  • יותר אפליקציות יוכלו לרוץ.

עדיין קיימות מספר שאלות מהותיות: האם נוכל להשתמש בציודי USB? מה לגבי שימוש בלינוקס וכרטיסים פיזיים במערכת (כמו שימוש ב-CUDA מתוך ה-WSL 2), שימוש בדסקטופ גרפי (Wayland) ועוד – אבל אני מניח שבחודשים הקרובים נקבל על כך תשובות.

לסיכום: מיקרוסופט עושה עוד צעד בכדי לנסות להשאיר את המשתמשים המתקדמים ב-Windows שלא ינטשו לכיוון מערכת אחרת. זה צעד מעניין ואני שמח שמיקרוסופט בוחרת להשקיע בפתרון במקום להתכחש לדברים שקורים בשטח.

למי מתאים OpenStack?

"היי חץ, אנחנו שוקלים מעבר מפלטפורמת VMWare למשהו אחר, עדיף יותר זול. האם OpenStack יכול להתאים לנו?"

עבדכם הנאמן מקבל אימיילים בנוסח כזה או אחר אחת לכמה זמן כשמגיעות ישיבות תקציב ל-IT (או שמגיע זמן חידוש רשיונות ואף אחד לא שם לב לכך בישיבות תקציב השנתיות. גם את זה ראיתי בעבר. לא כולם מסודרים). אני בהחלט יכול להבין את הרצון לעבור למשהו אחר בגלל חסכון (ברוב המקרים זו הסיבה היחידה, אגב. לא מצאתי הרבה אנשים שאינם מרוצים מהפתרונות של VMWare מבחינת ביצועים, קלות שימוש וכו').

אז כ-שרות לקוראי בלוג זה אתאר מספר נקודות פשוטות, ואת ההצעה שלי בסוף.

נניח ויש לכם מערכת VMWare ואתם צריכים לבצע את אחד (או יותר) מהדברים הבאים:

  • הקמת והגדרת Cluster
  • ביצוע Live Migration למספר מכונות VM בין Clusters
  • ביצוע Live Migration בין 2 Datastores
  • הגדרות Fault Tolerance

איך אתם תבצעו את הדברים?

  • דרך ה-Vcenter web client (הממשק הוובי) או ה-vcenter client שרץ על מכונת Windows
  • דרך PowerShell או דרך סקריפטים שכתבתם בפייתון או בשפה אחרת

התוצאות:

  • אם אתם משתמשים אך ורק בכלי ה-GUI/WEB ש-VMWare מספקת – תרדו מהמחשבה על מעבר ל-OpenStack.
  • אם אתם "פוחדים"/מתעצלים/לא מעוניינים להשתמש ב-API או לכתוב סקריפטים לאוטומציה או שימוש On Demand במקרה הצורך – רדו מ-OpenStack.

בקיצור – אם אתם הטיפוסים של "קליק קליק קליק" – OpenStack לחלוטין אינו מתאים לכם.

ברכותיי, חסכתם כמה מאות שקלים של דמי יעוץ 🙂

אחד הדברים שבגינם אני כותב את הפוסט הזה, זו המחשבה המוטעית ש-OpenStack הוא איזה פתרון CSN (כלומר Compute, Storage, Network) שמהווה תחליף ל-VMware. מבחינה טכנית "על הנייר" – הוא מסוגל בהחלט לתת שרותי CSN, אבל לא בשביל זה קונים ומטמיעים את OpenStack, כמו שלא מקימים מערכת Kubernetes בשביל להריץ 2-3 קונטיינרים.

הדברים שצריך להבין לגבי ה-OpenStack ומדוע הוא ה"דארלינג" של כל עסק HyperScale (כלומר עסק גדול שנותן שרותי ענן – כמו רוב חברות התקשורת הגדולות בחו"ל – AT&T, Verizon, SK-Telecom ועוד רבים אחרים) הם דברים מהותיים כמו:

  • OpenStack מאפשר לך להקים שרותים כמו Object ו-Block storage מצד אחד, אבל מצד שני, OpenStack יכול להתחבר בקלות לסטורג' שלך ולקבל את השרותים מהסטורג', וכל יצרני הסטורג' הגדולים (והיקרים) תומכים ב-OpenStack. שלח מייל ליצרן הסטורג' שרכשתם ותקבל בחזרה קובץ PDF או קישור איך לחבר ביניהם, כך ש-OpenStack לא מנסה להתחרות ביצרניות האחרות, אבל מצד שני אם אין לך את המשאבים/תקציב – הוא מאפשר לך להקים פתרון.
    אותו דבר מבחינת שרותי וירטואליזציה – אתה יכול להשתמש בשרותי ה-KVM של OpenStack או לחבר את ה-vSphere אל ה-OpenStack כך שמערכות ESXI יריצו את המכונות הוירטואליות. הנה התיעוד.
  • מבחינת רשתות (סיבה עיקרית שחברות הטלקום אוהבות אותו) ה-NFV (כלומר Network Functions Virtualized) של OpenStack מאפשר להתרחב למימדים מפלצתיים! גם כאן, אפשר או להקים או פשוט לפנות ליצרן ציוד התקשורת שלך שכבר תומך מספר שנים ב-OpenStack (כן, כל הגדולים תומכים).
  • שרותים, שרותים, שרותים: OpenStack התחילה את חייה כמערכת IAAS קלאסית, אבל כיום OpenStack מציעה מאות שרותים שאתה יכול לשלב ל-OpenStack ולתת/למכור את השרותים הללו ללקוחות. הלקוח רוצה שרותי ניהול DNS? אולי DB? להריץ קונטיינרים ב-Kubernetes או OpenShift? ניהול, הקמת והגדרות ברזלים (Provisioning)? שרותי Identity? שרותי Telemetry ועוד? יש, רק תגדיר במערכת ותתחיל להשתמש ולהציע ללקוחות – ולמנמר"ים שכמובן חושבים על תקציבים ותשלומים בראש ובראשונה – אני רוצה להכיר לכם את … CloudKitty.

מכאן נעבור למקום קלאסי שבו OpenStack מתאים כמו כפפה ליד (כן, חוץ מחברות טלקום שעדיין תקועות על VMware בלבד כ"פתרון ענן".. לא מזכיר שמות..) – בנקים.

אני חושב שכמעט בכל בנק בישראל על הלוח של פרויקטים עתידיים מופיעה המילה "OpenStack" למימוש אי-שם-בעתיד, והם אינם מודעים לכך ש-כן, דווקא מימוש OpenStack תוך חיבור המערכות הקיימות (כן, גם מערכות וירטואליזציה של אורקל ניתן לחבר, לתשומת לב בנק מסוים..) יאפשר מתן שרותים קיימים וחדשים תוך זמן קצר, כולל הטמעה של פתרונות קונטיינרים שרוב הבנקים מכניסים כיום. (הנה תיעוד להרצת OpenShift ב-OpenStack).

ה"חסרון" של OpenStack – הוא שמדובר במערכת שאינה "קליק קליק קליק". כן, יש ממשק Web אך הוא יחסית די בסיסי (במיוחד אם מנסים להשוות אותו לממשקים כמו של VMWare) ורוב העבודה נעשית מול API או binding עם שפות כמו Python. זו מערכת מסובכת, מורכבת, אבל לאחרונה (בגירסת Stein) קיימת תת-מערכת חדשה, AirShip שמאפשרת הקמה והגדרת דברים בצורה קצת יותר קלה – עם YAML (אגב, למי שרוצה לשחק עם Airship על מכונת לינוקס, אפשר להריץ את הפקודות כאן ולהתרשם בעצמכם).

לסיכום: מערכת OpenStack היא אינה מערכת "מתחרה" ב-VMWare והיא לא פתרון חלופי, במיוחד שההשקעה מבחינת הטמעה והגדרות ראשוניות – היא גבוהה. זו מערכת שנועדה להשלים ולתת שרותים רבים נוספים תוך שימוש בתשתיות הקיימות שלכם. היא פחות מתאימה למקומות בהם כמות הברזלים היא קטנה והיא מצריכה תחזוקה רצינית ע"י אנשים שמכירים טוב שפות כמו Python ומוכנים לצלול ולהכיר API על מנת להגדיר דברים. היא יעילה במיוחד בכל מה שקשור למתן שרותים שונים, שרותי רשת וכמובן Billing בין המחלקות או בין מוסד גדול ללקוחותיו וכו'. אם יש לכם את המשאבים ואתם רוצים להקים ענן גדול ורציני – תסתכלו על OpenStack (המסחרי, גירסת הקוד הפתוח משתנה תדיר).

קליפים על הקמה/שימוש ב-OpenStack – בקרוב.

אחסון Scale Out בקוד פתוח – פוסט עדכון

כתבתי בעבר לגבי Ceph ולגבי GlusterFS. בפוסט זה אנסה לענות לשאלה שחוזרת מדי פעם אצלי באימייל: במי מהם לבחור אם הולכים על Scale Out Storage?

בשביל לענות, נתחיל מההתחלה הפשוטה: רוב הארגונים רוכשים לעצמם סטורג' קנייני כלשהו שעובד בשיטת ה-Scale Up: רוצה יותר אחסון? תוסיף מדפי דיסקים, SSD, Cache וכו' וכו'. ברוב הארגונים לעומת זאת, כשחושבים לדוגמא על Cluster Storage במובן של 2-3 מכונות סטורג' נפרדות שמסונכרנות ביניהם – המחיר של הפתרון הקנייני מרתיע ואז מתחילים להישלח אימיילים ולחייג ליועצים שונים.

אותו סיפור קורה כשצריכים אחסון בכמויות של פטהבייטים. כמובן שכל נציג מכירות של סטורג' קנייני מציג דגם או דגמים שיתנו את הפתרון, אבל במקרים רבים, הצעות המחיר שמגישים הנציגים מריצים מהר מאוד את המנמר"ים לכיוון יעוץ לפתרונות אלטרנטיביים.

כיום, אני שמח לציין, שום ארגון רציני (כולל משרדי ממשלה, משרד הבטחון וכו') לא פוסל מלשמוע הצעות על SDS (כלומר Software Defined Storage) מבוסס קוד פתוח, במיוחד שיש לזה "אבא" בארץ כמו Red Hat או SuSE. בכל הארגונים שציינתי יש פתרונות של יצרני הפצות הלינוקס הנ"ל.

מבחינת תחרות, יש 2 פתרונות, וכל אחד מהם מיועד לשוק ולצרכים מסויימים. אף אחד מהם לא הולך "לסגור את הבאסטה" בקרוב. 2 הפתרונות הם Ceph מול GlusterFS. את Ceph אפשר לרכוש מ-Red Hat ו-SuSE, ואת Gluster מ-Red Hat (את שתיהם כמובן אפשר להוריד בחינם, אבל אני לא ממליץ במערכות פרודקשן קריטיות להריץ את הגרסאות קוד פתוח).

בשביל להבין מי מתאים לאלו צרכים, אני אתאר פה מספר סיטואציות דמיוניות כדוגמאות. אף גורם שאזכיר לא התעניין אצלי ולא שמעתי אצלו על פרויקט כזה.

  • משרד האוצר פונה אליי בבקשה להקים SDS בגודל 4 פטהבייט שיאכסן ארכיב של מידע ישן: הודעות לעיתונות, גיבויים, מסמכי הצעות שונות ותוכן נוסף שכולו מורכב מקבצי אופיס ופורמטים אחרים. הגישה אל האחסון למשתמשים תהיה דרך SMB/CIFS בלבד עם הרשאות AD. אין גישת Web או שום דבר אחר. אחסון קבצים קלאסי.
    ההצעה שלי אליהם: GlusterFS.
    מדוע? GlusterFS מיועד לתת גישה לקבצים בלבד, בין אם דרך NFS או SMB/CIFS. קל להרחיב אותו (מוסיפים עוד ברזלים עם דיסקים, מחברים לסוויצ', מתקינים מערכת הפעלה, מריצים כמה סקריטפים ותוך שעות ספורות יש עוד כמה מאות טרהבייט זמינים) והרבה יותר קל לנהל אותו בהשוואה ל-Ceph.
  • ערוץ "כאן" פונה בבקשה להקים SDS בגודל 20 פטהבייט. בסטורג' הזה יאוחסן כל הסרטים, הסדרות, החדשות וכל מה שצולם עוד מימי הערוץ הראשון והטלויזיה החינוכית – והכל יהיה זמין דרך פורטל VOD לגולשים בארץ דרך נגן HTML5 יעודי והוידאו יוגש בזרימה או להורדה לתצוגה ב-Offline.
    ההצעה שלי אליהם: Ceph.
    מדוע? במערכת Ceph כל דבר שמאוחסן – מאוחסן כאובייקטים שבתוכם יאוחסנו הנתונים בפורמט שאנחנו רוצים. במקרה של "כאן" לדוגמא – כל קבצי הוידאו יאוחסנו כ-Object Storage וכל קליפ מקבל זיהוי יעודי משלו, מה שעוזר מאוד בגישה מהירה לקליפ ולהתחלת השידור שלו. כך, אגב, רוב חברות המדיה מאחסנות באמזון את קבצי הוידאו שלהם (ב-S3 ולא תחת File system עם איזה סטורג' כלשהו). ל-Ceph יש יתרון של Seek מהיר מאוד, והעברת מידע מהירה.
  • משרד הבטחון מקים מרכז מיחשוב חדש לאחד מהחילות. במרכז יהיו 200 שרתים פיזיים שיריצו וירטואליזציה כלשהי (נניח OpenStack או VMware) ומערכת Kubernetes או OpenShift. במשרד מעוניינים ב-SDS בגודל 30 פטהבייט עם אופציה לגדילה מהירה.
    ההצעה שלי אליהם: Ceph
    מדוע? כי Ceph יכול לאפשר ליצור Block Devices וירטואליים וגישת קבצים קלאסית (File System – CephFS) עם שרידות גבוהה. אם לדוגמא הם ישתמשו ב-OpenStack, הם יכולים ליצור דרך Ceph דבר שנקרא RBD (כלומר Raw Block Devices) ואם הם משתמשים ב-VMware – הם יכולים לקבל iSCSI כמו שהם רגילים אליו, ואם הם מעוניינים ב-NFS – אפשר ליצור ולייצא את זה מ-Ceph דרך ה-CephFS ואפשרי לתת להם גם שרותי PV ל-Kubernetes לדוגמא.
  • חברת "שופרסל" מעוניינת ב-SDS  בגודל 5 פטהבייט שיאכסן גיבויים, קבצים וכו'. הם מעוניינים שבחוות שרתים אחרת ישב SDS זהה עם סינכרון מתמשך בין ה-2.
    ההצעה שלי: GlusterFS
    מדוע? מכיוון שגם כאן מדובר בקבצים בלבד בשיטה המסורתית ו-GlusterFS כולל  בתוכו פונקציות לסינכרון מתמשך בתנאי תקשורת שונים מבלי להעמיס על התקשורת או להאיט את שרותי ה-File Server.

כפי שציינתי לעיל – הכל דמיוני לחלוטין, אבל אם חברה מסויימת רוצה שרותים – אהלן וסהלן. 🙂

נסכם את היתרונות והחסרונות של כל מערכת SDS:

  • ל-Ceph יש יתרון גדול בכך שזו מערכת רצינית לתת לך כל סוג של פורמט נתונים שאתה רוצה, בין אם מדובר ב-File Server קלאסי, Block Device, Object Storage ועוד. למערכת יש שרידות מצוינת (כך שאם נופל שרת Ceph – המערכת ממשיכה לעבוד כרגיל). ב-Ceph יש תמיכה ל-tiering, דחיסה, Dedup וכל הדברים שמוצאים ב-Scale Up.
  • ל-GlusterFS יש יתרון בכך שהיא מיועדת בדיוק לדברים הקלאסים של File Server (דרך CIFS/NFS) ותו לא. אפשר להקים אותה על ברזלים ישנים, היא תומכת גם ב-RAID חומרה או RAID תוכנה, היא לא דורשת המון משאבים (מבחינת CPU/זכרון) וממש לא אכפת לה מה ה-File System מתחתיה. ל-GlusterFS יש Load Balancing מובנה, כך שאם יש צורך ב-File Server שישרת מאות משתמשים ובגדלים של עשרות או מאות טרהבייט ומעלה – GlusterFS היא בחירה טובה ויחסית קלה יותר ללימוד בהשוואה ל-Ceph.

לסיכום: כשמגיעים ל-SDS בקוד פתוח, יש 2 פתרונות לסקטורים ושימושים שונים. 2 הפתרונות נותנים שרידות גבוהה וביצועים גבוהים אבל חשוב לבחור את הפתרון המתאים מראש. אפשר להשתמש בגרסאות הקוד הפתוח אך הדבר אינו מומלץ במערכות פרודקשן או מערכות קריטיות.

כמה מילים על SR-IOV

אם נסתכל היום כמעט בכל חברה שמשתמשת בפתרונות וירטואליזציה (לא חשוב אם זה vSphere, Hyper-V, XenServer או אחרים) – בד"כ הפתרון רץ כך:

  • יש סטורג' שמאחסן את ה-Datastore (יכול להיות סטורג' חיצוני, יכול להיות דיסקים מקומיים עם RAID-חומרה בתצורה כלשהי)
  • חיבורי רשת – או חיבור של 10 ג'יגה או חיבור של מס' פורטים 1 ג'יגה (בנפרד, ב-Teaming/Bonding)
  • מעבד יחיד או זוג Xeon פר מכונה
  • זכרון

ברוב מוחץ של אותם מקרים, כל ה"ציוד" בכל מכונה וירטואלית – הוא ציוד Paravirtualized, כלומר זהו ציוד "מדומה" חלקית, כאשר מאחורי הקלעים יש ציוד אמיתי שעושה את העבודה. כך לדוגמא אם אתם משתמשים בכרטיס רשת ב-vSphere, סביר להניח שאתם משתמשים ב-VMXNET3, זהו ציוד Paravirtualized שבעצם מתממשק לחלק ה-Network של ESXI (ה-VMKERNEL) ומשם הוא מתחבר לציוד הפיזי ופאקטים יוצאים ונכנסים. אם נשתמש לעומת זאת ב-E1000 (או e1000e שקיים בפתרונות וירטואליזציה אחרים כמו RHV/KVM) – כאן מדובר באמולציה מלאה של כרטיס הרשת של אינטל והאמולציה מדמה את הכרטיס (כמעט) אחד לאחד ובסופו של דבר מעבירה את הנתונים מ/אל ה-STACK רשת של פתרון הוירטואליזציה. אותו דבר קורה עם דיסקים, תצוגה וכו' וכו'.

כל ההגדרות לעיל הם טובות עם ביצועים לא רעים בכלל. יחד עם זאת, יש בלא מעט מקומות דרישה לקבל יותר – ביצועים גבוהים יותר של רשת, או ב-VDI כשצריכים משהו שהוא יותר מאשר אמולציה בסיסית של תצוגה, וכאן מגיע מושג שנקרא SR-IOV.

SR-IOV (ר"ת של Single Root Input Output Virtualization) היא טכנולוגיה שפותחה ע"י הקבוצה שאחראית על פיתוח PCI, PCIe ועוד (PCI-SIG) ומטרת הטכנולוגיה הזו היא לפתח כרטיסים שמיועדים לשימוש בפתרונות וירטואליזציה.

כרטיס PCIe רגיל, בדרך כלל מיועד לפעילות אחת ולמערכת אחת. קחו לדוגמא כרטיס RAID או HBA, הוא מיועד לשבת ולתת שרותים למערכת אחת שרצה בשרת. אם לדוגמא אתם משתמשים בוירטואליזציה על אותו שרת, ה-OS (ה-ESXI לדוגמא) "יחטוף" את הכרטיס לשימושו האישי, ואתם לא תוכלו להשתמש בכרטיס ה-RAID ישירות במכונה וירטואלית. אנחנו כאן יכולים "לבדל" את כרטיס ה-RAID (כלומר Exclude) מה-ESXI אם לדוגמא נבצע Boot מ-USB או כרטיס SD ונגדיר ב-ESXI לעשות "Passthrough" לכרטיס ה-RAID לפי מספר ה-PCI ID שלו (כפי שניתן לראות כאן) ולאחר ביצוע Reboot לשרת, נוכל לבצע "מיפוי" של כרטיס ה-RAID למכונה וירטואלית אחת. למיפוי הזה יש מגבלות: אנחנו חייבים לתת מראש את כל משאבי הזכרון שאנחנו מגדירים ב-VM, לא ניתן לבצע Live Migration וכמובן – יש כרטיסים שלא ממש "מחבבים" את הרעיון של PCI Passthrough כמו כרטיסי GTX של nVidia (אם כי יש גם לכך פתרון).

עם SR-IOV הדברים שונים.

בכרטיסים המכילים פונקציונאליות SR-IOV (הכרטיסים האלו יכולים לתת את הפעילות הזו רק עם מעבדי Xeon E5 v3 ומעלה ומעבדי AMD EPYC), ישנם 2 חלקים חשובים: PF ו-VF.

ה-PF (כלומר Physical Function) מייצג פונקציונאליות פיזית שהכרטיס יכול לתת ואותה ניתן להגדיר. אם ניקח לדוגמא כרטיסים כמו GRID או Tesla של nVidia, אנחנו יכולים להגדיר כמה זכרון תצוגה יהיה לכל vGPU. מכיוון שיש לנו יכולת להכניס כמה כרטיסים בשרת אחד, יהיו לנו בעצם מספר PF, ואותם נוכל להגדיר כבודדים או כקבוצה עם הפרמטרים הרלוונטיים.

ה-VF הוא בעצם מעין "תת כרטיס PCIe" וירטואלי (Virtual Function) שאותו אי אפשר להגדיר (זהו בעצם "כרטיס טיפש") שאת הפונקציונאליות שלו מממש הכרטיס הפיזי. ברגע שהגדרנו את ה-PF בוירטואליזציה (לכל כרטיס יש כלים והגדרות אבל כולם משתמשים ב-PF, ו-VF), במערכת "יצוצו" כמות של כרטיסים וירטואליים חדשים שנראים כמו כרטיסי PCIe רגילים, ואותם אנחנו ממפים פר VM. ברגע שמיפינו והפעלנו את ה-VM, נצטרך להתקין את הדרייברים היעודיים לאותו כרטיס (במקרה של nVIdia ו-AMD – הדרייברים של ה-vGPU, לא לבלבל בין אלו לבין הדרייברים לוירטואליזציה) ואז נוכל להשתמש בפונקציונאליות החדשה.

בתחום ה-Network, כל יצרני כרטיסי הרשת (אינטל, Mellanox, Solarflare, ואחרים) נותנים פונקציונאליות SR-IOV בכרטיסים שלהם. אם לדוגמא אתם משתמשים בכרטיסי רשת של אינטל, אתם יכולים להסתכל ברשימה הזו ולראות אם יש תמיכת SR-IOV. חשוב לזכור: גם אם כתוב שיש תמיכת SR-IOV, במקרה של אינטל אין תמיכת SR-IOV בכרטיסים עם חיבורי 1 ג'יגהביט, או FCoE ו-SR-IOV.

עד כמה הביצועים שונים בין VNXNET3 ל-SR-IOV של כרטיס רשת? להלן גרף לדוגמא:

הגרף הוא מתוך מסמך  ש-VMWare שחררה בכתובת: http://delivery.acm.org/10.1145/2900000/2892256/p65-xu.pdf

עם כל הדברים הטובים שיש ל-SR-IOV להציע, יש גם כמה מגבלות:

  • נכון להרגע, ב-ESXI אין אפשרות לבצע Live Migration למכונה עם כרטיס וירטואלי ממופה (שזה קצת מוזר, בהתחשב בכך שבלינוקס עם KVM זה דווקא כן אפשרי).
  • אם אתם רוצים "לפוצץ" את המכונה בכרטיסים שיש להם יכולת SR-IOV, תוודאו שלמעבדים יש הרבה ליבות או שתרכשו שרתים עם EPYC, אחרת – תכירו את התקלה הזו. תזכרו שכל VF דורש Interrupt משל עצמו.
  • בחלק מהשרתים תצטרכו לעבור למצב Performance בשביל שפעילות SR-IOV תהיה פעילה (ניסיתי על Dell R740).
  • הגדרתם ל-VM כ-16 ג'יגהבייט זכרון וה-VM משתמש ב-2? הלכו ה-14 ג'יגהבייט זכרון הנוספים (יש להגדיר מראש במכונה להשתמש בכל הזכרון שמוגדר אחרת ה-VF מייצר תקלות), כך שיכול להיות ויהיה צורך לחשב מחדש את כמות מכונות ה-VM פר שרת. כמו כן, משחקי/הגדרות Balooning לא מומלצים על מכונות VM כאלו.

לסיכום: SR-IOV זו טכנולוגיה מעולה כשמעוניינים בביצועים גבוהים של פונקציונאליות מסויימת כמו רשת, GPU ועוד. אם יש לכם שרתים מה-4-5 שנים האחרונות (ויש בהם מעבדי Xeon V3 ומעלה) תצטרכו להפעיל ב-BIOS את ה-SR-IOV ותוכלו להנות מהפונקציונאליות המשופרת ומביצועים גבוהים. יחד עם זאת, ישנם מגבלות שחייבים לקחת מראש, כך שלא מומלץ מחר בבוקר להעביר את כל ל-SR-IOV.