Devops – עמוד 10 – הבלוג של חץ ביז

דעה: על רכישת CoreOS ע"י רד-האט

[stextbox id='info' caption='הערה']הדברים הנכתבים כאן הינם דעתי האישית, אינני כותב מטעם Red Hat[/stextbox]

בימים האחרונים פורסמו באתרי טכנולוגיה שונים החדשות כי חברת רד-האט רכשה את חברת CoreOS. חברת CoreOS היתה מתחרה של רד-האט בכל הקשור למערכת לניהול Kubernetes (בשם Tectonic), ניהול Registry לקונטיינרים (Quay), וכמו כן את Container Linux (מערכת הפעלה מצומצמת להפעלת קונטיינרים) וכמובן את etcd שהוצאה כקוד פתוח ורבים (כולל רד-האט) משתמשים בו.

רד-האט (Red Hat) כידוע, היא החברה הכי גדולה בהפצת לינוקס ובמערכות מבוססות קוד פתוח ומטבע הדברים, כשהיא רוכשת חברות קטנות אחרות, יהיו כאלו שידאגו מה יהיה עם המוצרים שהם רכשו, מה עם תחרות וכו' וכו'. בפוסט זה אנסה להסביר מה הולך לקרות לדעתי בהתבסס על רכישות קודמות של רד-האט (כמו Qumranet, InkTank, Gluster ואחרים).

בניגוד לחברות מסחריות אחרות שקונות חברות טכנולוגיה שונות ואחרי שנה שנתיים קוברות את המוצרים שנרכשו, ברד-האט עובדים בצורה שקופה לחלוטין. אם ניקח לדוגמא את 3 החברות שהזכרתי לעיל, בחברת רד-האט עדיין ממשיכים לפתח את המוצרים בצורה פתוחה לחלוטין ובד"כ באתר GitHub, כך שכל אחד יכול להוריד גירסה ואם הוא מעוניין – לעשות Fork. כמובן שהמוצר המסחרי בסופו של דבר שונה במעט מהמוצר ב-GitHub (אם תסתכלו בכל המוצרים שרד-האט מוציאה ב-GitHub, אף אחד מהם אינו כולל סמלים של רד-האט עצמה, עקב עניינים של סימנים רשומים וכו') בכך שהקוד למוצר המסחרי כולל גם טלאים ותיקונים (שנמצאים ב-Master לאחר מכן) וכוללים תיעוד רציני למוצר.

אז לעניות דעתי הדברים הבאים הולכים להתרחש. כל השינויים לא הולכים לקרות מחר, אלא סביר להניח שלקראת סוף השנה או החל משנה הבאה:

אחד הדברים הראשונים שלדעתי הולכים להשתנות הוא דווקא בצד של רד-האט והוא מוצר ה-Atomic Host. אינני חושב ש-Atomic Host ימחק, אבל יכול להיות שיהיו שינויים שיגיעו מ-Container Linux של CoreOS.
בכל מה שקשור ל-Registry, אני בספק אם יהיו שינויים רציניים אם בכלל במוצרים של רד-האט. ה-Registry הנוכחי שקיים ב-OpenShift לא ממש שונה למיטב זכרוני ממה שקיים ב-Quay, אבל יכול להיות שיהיו שינויים מעטים.
לגבי Tectonic – כאן זו שאלת המיליון דולר. רד-האט מייעדת את OpenShift ללקוחות גדולים, אלו שמוכנים לשלם כמה עשרות אלפי דולרים על מערכת OpenShift Enterprise (ועוד 2000-3000$ פר Node, ויש עוד כמה תשלומים על כל מיני חלקים) ורד-האט כבר הפיקה לקחים מהעבר לא לעצבן את הלקוחות הגדולים בשבירת תאימות אחורה. אני מאמין שבשנה שנתיים הקרובות יהיו 2 מוצרים: יהיה Tectonic שכולל שינויים (והמרה/תמיכה בפורמט קודם) להיות תואם לפורמט של OpenShift והוא ייועד לתחום ה-SMB (כלומר Small/Medium Business) ותהיה מערכת ה-OpenShift Enterprise שתוכל להמיר מערכת Tectonic ל-OpenShift – לאלו שגודלים ורוצים לעבור ל-OpenShift Enterprise.
לגבי etcd – השינויים שיהיו הם מול ה-Upstream, כלומר מה ש-CoreOS קובעים (פחות או יותר) יכנס ל-OpenShift.
לגבי RKT – יכול להיות שיקחו חלקים ממנו לצרכי שיפור Docker Container Engine (אני בספק) אבל אישית אני לא רואה את זה ממשיך כמוצר מסחרי.
לגבי השאר – כל פרויקט יעבור בחינה אם הוא מתאים לשילוב בדברים קיימים או שהוא ישאר ב-github.

רבים ישאלו: מדוע בעצם רד-האט רכשה את CoreOS? הרי יש להם מוצר כמו OpenShift הן בגירסת Online (שכל אחד יכול להיות מנוי ולהקים קונטיינרים מבלי להרים מקומית מאומה) והן גירסת Enterprise, אז מה להם ול-CoreOS? התשובה היא פשוטה: גודל שוק ולקוחות. השוק יותר ויותר מתרכז סביב פתרונות גדולים, בין אם מדובר בפתרונות ענן של ספקי הענן הציבורי, פתרון Kubernetes ישיר (גירסת הקוד הפתוח) או פתרון ניהול קונטיינרים מבוסס Kubernetes עם "פנים" ל-Enterprise. תמיד יהיו פתרונות כמו DC/OS, Rancher ואחרים שיכולים להתאים לכל מיני סקטורים, אבל ה-Enterprise דורש דברים אחרים ש-Kubernetes עצמו לא נותן לא מבחינת אבטחה, לא מבחינת רגולציה, עמידה בסטנדרטים משפטיים ועוד, והדבר הכי קרוב שיש עבור Enterprise כולל הדרישות הגבוהות שלהם (ולאלו שמוכנים לשלם) זה OpenShift.

אז מה יעשו אלו שכבר הטמיעו מערכות מבוססות CoreOS? אני מאמין שבמשך השנה-שנה וחצי קרובות הם ימשיכו לקבל שרות מ-CoreOS בהתחלה ולאחר מכן מ-רד-האט (לקוחות ששילמו יקבלו מייל ישיר מ-CoreOS עם פרטי יצירת קשר).

קצת על קורסים ללינוקס

כמעט בכל שבוע אני מקבל פניה או 2 מקוראי הבלוג לגבי המלצה על "קורס לינוקס". רבים מעוניינים להכיר את מערכת ההפעלה הפופולרית, חלקם חושבים להרחיב את ההתמקצעות שלהם בלינוקס, וחלקם רוצים להכיר אלטרנטיבה ל-Windows. לגטימי לחלוטין.

אבל לפני כן, הבה נסתכל על קורסים, לאו דווקא על לינוקס. יש לא מעט קורסים על מוצרי מיקרוסופט, אורקל, VMWare, ועל מוצרים רבים אחרים. המכנה המשותף של כולם – מה שאותם לומדים בכיתה ומתאמנים במחשבים בכיתה, מתאמנים במחשבים ובבית ובמה שתעבדו בחברה – המוצר יהיה זהה לחלוטין. ה-Windows Server שלמדתם עליו בקורס? אותו דבר בעבודה, אותם פקודות, ומה שלמדתם תוכלו ליישם מיידית עליו.

בלינוקס – זה שונה. ישנה חלוקה די ברורה של הפצות לינוקס: רד-האט ו-CentOS תמצאו בחברות, אובונטו יותר בסטארטאפים, SuSE מתחילה להיכנס יותר לארץ ו-Debian בד"כ אצל הוותיקים (כמו תמיד, מלחמות הפצה קיימות מכאן עד הודעה חדשה, אבל זה נושא לפוסט אחר). כך לדוגמא יכול להיות שתוכנה מסויימת בגירסה X קיימת כחבילות מוכנות להתקנה על אובונטו אך אותן חבילות לא ירוצו על הפצת לינוקס אחרת (ולמתחכמים: כן, קיים כלי בשם alien שממיר חבילות, אבל לא תמיד זה עובד וזה ממש לא משהו קל לשימוש למישהו שרק התחיל אתמול ללמוד לינוקס). פקודות התקנת חבילות הן שונות, בלא מעט מקרים גם קבצי ההגדרות לתוכנות פופולריות כמו Apache או NGINX נמצאות במיקומים שונים ובחלק קטן מהמקרים – גם ההגדרות עצמן שונות ואפילו התקנת הלינוקס שונה: כשמתקינים לדוגמא רד-האט או CentOS עם הגדרות ברירת המחדל, המערכת תפרמט את הדיסק לווליומים שונים כך שאם תרצה להוסיף מחר דיסק קשיח, תצטרך פשוט להגדיל את הווליום ולגמור עניין בשעה שחלק אחר מההפצות כלל לא טורח לעשות זאת וכשצריך להוסיף דיסק – צריך להעביר קבצים, ליצור קישור בין תיקיות ולבצע שלל פעולות אחרות.

לכן, כשלומדים לינוקס, צריך קודם כל לדעת לבחור מה לומדים. אם לדוגמא הקורס הוא מבוסס רד-האט ויש לכם בבית או על המחשב שלכם אובונטו, דברים יהיו מעט שונים. בד"כ הפקודות הקשורות לקבצים, משתמשים, ולחלק גדול מההגדרות – יהיו זהים, אבל יהיו חלקים שלא יהיו זהים, ובגלל זה קורס לימוד לינוקס (ולא חשוב אם זה בכיתה או שלמדתם דרך אתר כמו Linux Academy) מצריך מהמשתמש יוזמה להשתמש בהפצות לינוקס שונות על מנת להכיר יותר לינוקס ולא להגיע למצב שמכירים מעולה מערכת אחת אבל לא מכירים כלל מערכת לינוקס אחרת. לכן, לדוגמא, קורסי לינוקס בארץ שמלמדים ספציפית על רד-האט לדוגמא, די "נועלים" את הלומד על הפצה ספציפית אחת תוך התעלמות מהפצות אחרות. לעומת זאת, קורסים המבוססים לדוגמא על LPI/LPIC מדגישים יותר את הבסיס המשותף להפצות לינוקס ומשם הלומד יכול להמשיך ללמוד בעצמו על הפצות לינוקס אחרות.

נעבור לשאלת המיליון דולר: איך ללמוד לינוקס? רבים יחשבו שההמלצה הראשונית תהיה על ספר לימוד לינוקס, רק שהבעיה המרכזית עם ספרות זה שהדבר מצריך ריכוז רציני (ולא חסרים הסחות דעת) ושאין ממש את מי לשאול אם לא הבנתם משהו (חוץ מלחפש בגוגל ולשאול בפורומים). האופציה השניה היא לקחת קורס יעודי ולשלם 10-20 אלף שקל (או פחות, תלוי היכן). זה טוב ונחמד, אבל זה מאוד תלוי מי מעביר את הקורס ומי המשתתפים. כאחד שהעביר אי אלו הדרכות, תמיד מתרחשת הסיטואציה שמאן דהוא לא מבין והוא רוצה הסברים עכשיו וכל הכיתה מעוכבת 15-30 דקות עד שהוא יבין. מנסיון שלי מקורסים אחרים שאני עברתי (לא קשורים למערכות הפעלה) היו מקרים שבהם המורה היה מסביר צ'יק צ'ק על נושא מסוים והוא המשיך הלאה ובהפסקה גיליתי שאני לא היחיד שלא הבין מה הוא בדיוק לימד באותו זמן וההרגשה ש"הלך הכסף" הגיעה די מהר.

ישנם קורסים online שניתן לרכוש ב-20-40$ של UDEMY ואחרים (והח"מ קנה מספר קורסים כאלו), רק שהבעיה איתם שאתה בעצם "מהמר" על הקורס. לפעמים קשה להבין מילולית את המדריך (במיוחד שהמדריך מהודו ותלוי כמה הוא עבד על המבטא האנגלי שלו), לפעמים ההסבר אינו מספק ואי אפשר ליצור קשר עם המדריך כדי שיסביר בקצרה על מה מדובר, ולפעמים ההסבר כלל לא מכוון כלפי רמת לימוד שהלומד נמצא בה. אני יכול לדוגמא להסביר במשך שעתיים על Linux Schedulers וההבדלים ביניהם אבל אם המאזין לא יודע מה זה processes, ההסבר הולך לפח.

עד לפני כמה חודשים היה לי קשה להמליץ על אתר מסוים ללימוד כי הרבה מאוד אתרים מכרו לימוד על לינוקס בצורה די "חפיפניקית". זכור לי מקרה בו רציתי קצת יותר להעמיק את הידע על MySQL ולקחתי קורס ב-lynda.com על הנושא וכל הקורס דיבר רק על CRUD (כלומר create, read, update, delete), שום דבר על אינדקסים, join, left,right, מנועי database וכו' או קורס Python שלקחתי מאתר אחר ורק לאחר התשלום הבנתי שהמדריך כלל לא מתכוון להתעכב על ההבדלים בין Python 2.7 ו-Python 3 ומעלה, דבר די בעייתי שאתה מנסה להבין קוד שמישהו אחר כתב ממזמן …

כיום אני ממליץ בחום על Linux Academy (ולמעוניינים הנה קוד referral – ה-7 ימים הראשונים בחינם והשאר בתשלום חודשי של 29.50$). ההבדל בינו לבין אתרים אחרים הוא שבכל מה שקשור ללינוקס, יש שם הדרכות רבות לא רק על לינוקס אלא גם על כלים לעבוד איתם בלינוקס, אוטומציה, שפות תכנות, MySQL, וכמובן – עבודה בעננים ציבוריים שונים. יש להם 4 יתרונות גדולים על פני אתרים אחרים:

מכירים את זה שאתם משלמים ושוכחים להיכנס וללמוד? כבר בהתחלת כל קורס תקבלו אפשרות לקבוע לכם לוח זמנים ללימוד (ימים ושעות) והמערכת תשלח לכם התראות לפני כן על מנת לתזכר אתכם להיכנס ולהמשיך ללמוד..
לא הבנתם משהו? לכל קורס יש פורום, יש flash cards שאחרים כתבו כך שתוכלו ללמוד ולהיזכר בסיוע אחרים בדיוק באותם דברים שאתם מתקשים.
אין לכם סביבת לינוקס או שאתם לומדים על דברים הקשורים לעננים ואין לכם תקציב חופשי לחשבון ענן? אל דאגה: אתם מקבלים עד 6 שרתים ללא תשלום נוסף לנסות את הדברים שאתם לומדים בקורס. תתקינו Putty ואתם מסודרים.
כשתיכנסו לאתר תוכלו לראות מצד שמאל למעלה ציורית של ענן כתום – זהו החלק של Cloud Assesment, זהו החלק שיכול לבדוק אם אתם מוכנים לבחינה בנושאי ענן שונים כמו Solution Architect וכו'. יש גם את האייקון השלישי משמאל שנקרא Scale Your Code והוא יותר מורכב מהרצאות של אחרים על דברים שהם עשו.

מכיוון שאינני יחצ"ן של החברה אני יכול גם לציין חסרונות: במקרים מסויימים החומר קצת פחות רלוונטי או חסר בקורסים מסויימים. כך לדוגמא בקורס על Kubernetes, המדריך יוצא מנקודת הנחה שאתם עובדים על ענן ציבורי והוא מסביר לדוגמא את פונקציית expose כדי לקבל כתובת IP אמיתית שתוכלו לשייך ל-DNS לדוגמא, רק שדבר כזה לא עובד ב-Kubernetes רגיל בשרת בבית וצריך לעבוד הרבה יותר בשביל לקבל את השרותים שהקמתם ב-Kubernetes על IP "אמיתי", כך שקורסים רבים לא יתנו לכם את הכל מ-א' ועד ת', אבל הם יכולים בהחלט לתת לכם את הבסיס.

לסיכום: כאחד שנותן פה ושם הדרכות לחברות על נושאים שונים (לינוקס, וירטואליזציה, עננים וכו'), אני יכול לאמר שלפעמים דווקא לימוד Online לאינדיבידואלים יכול לעזור יותר מאשר ללכת פעמיים בשבוע לקורס, וגם אם אתם רוצים ללמוד ממורה פיזי בכיתה – לפעמים אפשר לארגן חבורה בעבודה שרוצים ללמוד ולבקש מההנהלה קורס מסודר שיגיע מישהו וילמד (וכך תחסכו לעצמכם כספים), אבל גם אם אתם מעדיפים ללמוד קורס עם מורה פיזית, קורסים Online יכולים להעשיר את הידע שלכם בנקודות שונות (אם אתם רוצים ללמוד שפת תכנות חדשה, כלים חדשים וכו'), במיוחד אם מכניסים טכנולוגיה חדשה בחברה שאתם עובדים או שאתם אישית מעוניינים להרחיב את הידע שלכם ולכן אתר כמו Linux Academy יכול לסייע לכם רבות.

אתם באמת צריכים איש Devops? (חלק שני)

בפעם שעברה פרסמתי פוסט עם הכותרת (שבמחשבה שניה נראית כמו Click bait, למרות שלא התכוונתי לכך) לגבי הצורך באיש Devops, תפקידיו, והאם מישהו חיצוני יוכל לעשות זאת במקום לקחת מישהו שכיר. היכן שפרסמתי את הדברים היו חלק שהסכימו והיו חלק שלא הסכימו (והיו 0 תגובות מצד רכזות כח אדם.. נו שוין). בפוסט זה אני מעוניין לענות למגיבים ולהוסיף מספר דברים.

אתחיל מהחלק של הפרילאנסר. לי אין כוונה לגזול מאף שכיר את עבודתו, אך לגבי הנקודה הנחרצת שמספר אנשים הביעו שפרילאנסר אינו יכול לבצע את העבודה (כי זה לוקח הרבה יותר מחודש חודשיים) – אותם אנשים צודקים.. בחלק מהמקרים.

אתן דוגמא: כפרילאנסר, אין לי שום בעיה להרים Software Defined Storage, או קונטיינרים או לבנות מערכות לינוקס גדולות לבצע תפקודים מסויימים, או מערכות וירטואליזציה סגורות או בקוד פתוח, אבל כשזה מגיע למערכות כאלו, יודעים כמה חברות גדולות יכנסו לדף ה"אודות" כדי להזמין אותי, לשפוך כמה מאות אלפי דולרים ולשלם לי כמה עשרות אלפי שקלים בפגישה הראשונה? אפס. אף אחד לא מוכן להקים מחר בבוקר מערכת כזו. כל מי שיפנה – אז הוא יצור קשר להתעניינות, אולי להיפגש ואם זה ישמע לו, הוא ירצה בתור התחלה PoC (כלומר Proof Of Concept) ורק אם ה-PoC מראה תוצאות טובות – אז החברה תיקח זמן לחשוב, אולי תסתכל על הצעות אחרות ואם הם ירצו – הם יפנו מחדש כדי להקים מערכת כזו. כל פרילאנסר שעובד עם גופים גדולים יכול לספר לכם על כך. באופן עקרוני – ככל שהגוף/חברה יותר גדולה, דברים נעשים יותר לאט. מה שאנשים מקצועניים עושים בסטארט-אפ מהבוקר שהם מתחילים לעבוד ועל הפסקת הצהרים – יתורגם לשבועות ואף לחודשים – בחברות גדולות.

בסטארטאפ, הדברים הם פשוטים: כולם עובדים יחד. יש כמובן צוותים, ובתוך כל צוות פיתוח – כל אחד כותב חלק מסוים של הקוד, וסביר להניח שהוא יכתוב את קוד ה-Units testing, את ה-UAT או את ה-User Stories (לפי ה-Agile Development) לאותו קוד שהוא כתב. בקיצור – יש הרמוניה, וכשיש דינמיקה, דברים זזים מהר, ותמיד יהיה מישהו שיהיה אחראי על אוטומציה, תשתית ושאר ירקות שקשורים ל-Devops.

בחברות גדולות לעומת זאת, דברים זזים לאט ולפעמים "נתקעים". אז אתה רוצה לעבוד במתודולוגיית Agile? כאילו ה-Devops הזה ששומעים עליו? אוקיי, נתחיל עם PoC. הגיוני, לא? רק שאז צצה לה ה"פוליטיקה" של הארגון. ההוא שם טיפוס מבודד שלא מוכן לעבוד עם אף אחד (ומה לעשות, הדבר הראשון ב-Devops זה עבודה ביחד) ההוא לא רוצה לעבוד עם ההיא וכו', אנשים לא רוצים עבודות נוספות כמו כתיבת טסטים, Stories וכו', יש חוסר רצון בולט בלעבור לכלים יותר מודרניים (גם אם אתה מציע כלים שישמרו על תאימות לדברים הקלאסיים) ובכלל – בארגונים רבים מנסים (וחברות גולגלות/כ"א די מסייעות לכך מבלי לשים לב) "לכמת" את זה למישהו מסוים, אולי 2-3 לצוות – בדיוק כמו שיש צוות לסטורג', לנטוורק, לוירטואליזציה – אז עכשיו יהיה "צוות Devops".

כאן, בשביל ה-PoC מישהו חיצוני (פרילאנסר) יכול להוות פתרון. החלק הראשון הוא ההסברה לגבי מה זה לכל הרוחות Devops, מה זה מתולודוגיית Agile software development, מה נדרש בעצם מהמפתחים, איך זה הולך להיות וכו', כלומר הרבה לפני שבכלל מרימים אפילו VM או קונטיינר אחד – יש ישיבות על גבי ישיבות, הסברה עם מצגות, צריכים הסכמות לגבי הדברים, אישורים עקרוניים מצד מנהלי צוותים שונים, חישוב ואישור תקציב – וכל זה לפני שאתה נוגע במקלדת בשביל לבנות משהו. האמינו לי, בחברה מסויימת אני אמור להקים קונטיינר יחיד ב-Docker. כמה זה מסובך? זה לא, אבל אנחנו כבר 6 חודשים בישיבות. בגלל זה, פרילאנסר מתאים לחלק של ה-PoC. הסכימה החברה לשנות את כל העבודה שלה ועבודת הצוותים? שם כבר יכול להיכנס שכיר (ולשכירים שנכנסים לגופים גדולים ההמלצה שלי: הצטיידו בטונות של סבלנות).

במהלך היום (אני קצת חולה עדיין) עברתי המון על קליפים ביוטיוב שיכולים להסביר בצורה עניינית ולא בצורה של בלה-בלה-בלה מה זה Devops ולבסוף מצאתי אחד שמסביר בצורה טובה (לדעתי) את הדברים. הוא לא נכנס לפרטים של איזה בדיוק כלי לבחור ולשם מה, אבל הוא מסביר את זה בקטגוריות. הוא גם מתייחס לדברים בחברות גדולות. אורכו של הקליפ הוא שעה וחצי, אבל יש חלקים שונים שאפשר לדלג מעליהם (השתמשו במקשים L ו-J [ללא shift] כדי לקפוץ 10 שניות כל פעם) ולדעתי הקליפ די עוזר לתפוס מה זה Devops.

לסיכום: כפי שציינתי אתמול, חברות כ"א עדיין ימשיכו לקטלג את Devops כעוד תחום, כלומר עוד מישהו נפרד תוך התעלמות מוחלטת שזה בראש ובראשונה עבודה בצוות בנושאים שונים ויש צורך בשיתוף פעולה מכולם, וחברות צריכות לזכור שבראש ובראשונה עוד לפני ששוכרים מישהו, צריך לגרום לכולם לעבוד ביחד ובשיתוף פעולה. אם כל אחד עובד בנפרד מבלי לרצות לשתף פעולה, שכירת שכיר שיעזור להכניס את החברה ל-Agile Development/Devops פשוט לא תעבוד, כי מה לעשות – אף מפתח ותיק לא ירצה להקשיב לבחור החדש.

אתם באמת צריכים איש Devops?

לפני מס' שנים, כשנכנסה המילה "Devops" בכל מיני כתבות ומאמרים, חשבתי לעצמי שזוהי עוד מילת באז שאפשר להוסיף לשורה ארוכה של מילות באזז שהיו, ישנם וחלקם עדיין איתנו. מבחינתי זה לא שינה הרבה כי הכלים שבהם עובדים במסגרת אותו "Devops" – גם אני עובד איתם כבר מאותו זמן כאינטגרטור לחברות.

כתבתי על כך פוסט מלפני שנתיים ואז ידידי היקר עמוס שפירא תיקן אותי נמרצות. גם יבגני זיסליס, מנהל פורום Operations Israel הסביר לי לא פעם לגבי זה, אז הלכתי לקרוא קצת חומר בנושא, ואתם יודעים מה? הם צדקו, למדתי מחכמים ממני. במסגרת פודקאסט בשם Cloud Talk מתארח יבגני זיסליס ומסביר את הדברים בצורה נכונה, ואפשר להקשיב לכך כאן.

אני אקח ברשותכם את הדברים טיפה קדימה. אני יותר ממשיל "איש Devops" (המרכאות בכוונה) למשהו מהדת הנוצרית: לאוונגליסט. הוא האדם ש"מצעיד" את החברה ממצב עבודה "קלאסי" (כתיבת קוד, קימפול, הכנסה ל-source repository, הוצאת Build, העברה ל-QA, תיקונים, קימפול, הוצאת Beta, תיקוני באגים, עוד Beta, עוד תיקונים ושחרור גירסה – כל זה ב"מבט על" וקפיצה על כל מיני שלבים בדרך) למצב עבודה שונה וזריז בהרבה.

המצב הזה נקרא CI/CD, במצב הזה דוחפים את הקוד ל-GIT, ישנה מערכת כמו Jenkins ואחרות שבודקות את ה-GIT וברגע שיש תיוג – היא מושכת ומקמפלת. את ה-QA מחליפים ב-Unit Testing – שזהו קוד מצטבר שכותבים בחברה לבחון את הקוד הנכנס האם הוא עומד בבדיקות שונות שהמפתחים כותבים. הנה לדוגמא וידאו קליפ על Unit Testing:

בתוך Jenkins (וכלים אחרים שנותנים פחות או יותר אותו דבר) יש לנו גם "צינורות" שבהם אנחנו מתכננים את כל התהליך מרגע שהמערכת מושכת קוד מה-GIT, מקמפלת ועושה שורה של דברים (חלקם מותנים, כך שיש מעין "תתי צינורות") עד לחלק האחרון שאנחנו רוצים שהמערכת תעשה וניתן יהיה לשלב זאת בפרודקשן או לבצע מהלכים כלשהם (בדיקה ידנית, Selenium ואחרים).

בקיצור – לא רק הכלים שונים, השיטה שונה.

במילים אחרות – אותו "אוונגליסט" בא לשנות הן את צורת המחשבה והן את צורת העבודה אבל לא רק אצל המפתחים, אלא בדרגות הגבוהות יותר עד סמנכ"ל הטכנולוגיות. אם בחברה בשביל לשנות קונפיגורציה ב-VM או בשביל להרים VM או קונטיינר צריך אישורים רבים – צריך לחסל זאת כבר מההתחלה ולהקצות את המשאבים מראש ע"מ שהתהליך יזרום אוטומטית מההתחלה ועד הסוף. בלי הסכמות לדברים הללו, הכל יתקע באמצע.

לכן, עבודה של איש Devops באמת אינה מתאימה לשכיר, כי מדובר במשהו שניתן לעשות בחודש, אולי חודשיים – יחד עם כל הצוות והדרגים השונים, זו עבודת פרויקט שמתאימה לפרילאנסר (אהלן) או לחברה חיצונית שתבוא ותלמד מה שצריך ללמד ולסייע בהקמת המערכת. מעבר לכך, אחרי שכולם מבינים ותהליך ה-CI/CD החל, אין ממש לאיש ה-Devops מה לעשות בחברה, ולכן צודקים חברות וסטארטאפים שמחפשים מישהו מבחוץ לזמן כלשהו כדי ללמד ולהטמיע את כל עניין ה-CI/CD ומתודלוגיות ה-Devops בחברה.

אבל מי שיציץ בפורומי מודעות דרושים, ימצא פעמים רבות מודעות שמחפשים "איש Devops" שיהיה, ותסלחו לי על הביטוי: סופר-כלבויניק. מקוששים מכל אחד מאנשי הצוות דברים שהם לא רוצים לעשות וזורקים את הכל על מישהו אחד, ושבדרך גם יעשה אוטומציה עם כלי כלשהו, שיהיה "ספץ" Linux וסקריפטים וכמובן שיהיה מומחה ב-Windows עם נסיון פיתוח. מהיכרות עם שכירים רבים, אני יכול לאמר שכאן בפירוש כיוונו לשמיים (ואני מתקשה להאמין שימצאו מישהו בדיוק עם אותה "רשימת קניות") ואין כמו פתגם שמדייק למטרה זו: תפסת מרובה, לא תפסת. הנה דוגמא של מודעה:

לסיכום: בחברה גדולה, תשתיות CI/CD יכולות להיות מוקמות ומתוחזקות ע"י צוות Linux שקיים בחברה. לגבי השאר, אותו "אוונגליסט" מגיע בשביל להקים וללמד אחרים, אז תנו לו לעשות את עבודתו. בסטאראטאפ לדעתי גם העניין הוא פחות או יותר אותו דבר: מישהו חיצוני שמגיע ומקים ומלמד את השאר, כדי שגם השאר ילמדו איך לעבוד וגם מי שאחראי על תשתית הענן (לדוגמא) יכול ללמוד איך להגדיר (ברוב המקרים לא מדובר במשהו מורכב אחרי ההקמה הראשונית). לחבריי השכירים אומר – אם עבודה כזו מתאימה לכם, אהלן וסהלן.

הבאג הקריטי במעבדי אינטל – עדכונים

בפוסט הקודם דיברתי על הבאג הקריטי המאפשר לאפליקציות פשוטות וזדוניות שיכולות לקרוא מידע מאזורים בלתי מורשים כמו הזכרון שבו נמצא ה-Kernel דברים כמו סיסמאות, מפתחות ושאר דברים חשובים.

מאז דברים התעדכנו ולחור האבטחה הזה יש שם קליט ומזוויע: Meltdown ובתמונה משמאל – זה הלוגו. תיקון לחור האבטחה הענקי הזה כבר מתחיל לצאת מכל יצרניות מערכות ההפעלה (אם כי תאריך ההוצאה הרשמית הוא ה-9 לינואר), כך שמומלץ בסביבות ה-9-10 לחודש לתאם עדכון לכל המערכות (למשתמשי VMWare, העדכון כבר קיים דרך VUM).

בפעם שעברה דיברתי על הנחתה בביצועים בין 5 ל-30%, וכאן יש לעדכן: זה תלוי במעבדים בשרתים. מעבדים עד 5 שנים אחורה. מעבדים כמו Xeon E3/E5/E7 V3 ומעלה יש בתוכם פונקציונאליות שעוזרת למגר את הנחתת הביצועים כך שלא תהיה הנחתה משמעותית בביצועים, אולי אחוזים בודדים.

במעבדים היותר ישנים (שרתים כמו DELL דור 11 ומטה, HPE דור 7 ומטה, לנובו/IBM דור M3 ומטה) עדיין יורגשו הנחתות בביצועים במקרים מסויימים. המקרה הכי נפוץ שמצאתי הוא שכשמריצים שרתים כאלו כ-Hypervisor (כמו Hyper-V או ESXi) ומריצים את המכונות דרך Datastore שעובד על דיסקים מקומיים. מכיוון שלשרתים אלו אין אפשרות להיות משודרגים למעבדים מדור 3 ו-4 (טוב, למעט SuperMicro ששם אתה יכול להחליף לוח אם, בנוסף למעבדים, ובנוסף גם זכרון..) – האפשרויות שישנם הינן:

להקים מכונת VM שמחוברת לבקר דיסקים ולהריץ עליה מערכת שרות קבצים NFS/iSCSI.
להקים פתרון כמו שתיארתי לעיל אבל בתצורה פיזית.
לקנות פתרון סטורג' כלשהו.

(אם אתם בין כה מתכננים לגרוט או למכור או להיפטר משרתים כאלו, צרו עימי קשר)

עוד סוג של מקרים שיכולים להיות הנחתות ביצועים היא עבודה של שרת עם המון תקשורת פנימה והחוצה, ושוב אנחנו חוזרים לדוגמא לעיל עם אותן מסקנות.

באותו זמן שהתגלה והודלף מידע על באג ה-Meltdown בגוגל גילו באג נוסף (ב-2 גרסאות) שנקרא Spectre, ואותו באג עושה כמעט אותו דבר: הוא מאפשר לאפליקציה X שרצה בזכרון לגשת לזכרון של אפליקציות אחרות וכאן כל המעבדים חשופים לכך, וגם לכך בשבוע הקרוב יצאו עדכונים, אם כי לגירסה הראשונה, לגירסה השניה הפתרון הרבה יותר מורכב ובמקרים רבים יש צורך פשוט לשנות אפליקציות ולקמפל אותן מחדש.

תכננתי לצלם וידאו המדגים ומסביר לגבי הבאגים הנ"ל, אולם ערוץ Computerphile ביוטיוב (שמסבירים בצורה מעולה על דברים טכניים במחשבים) צילם קליפ עם הדגמה והסברים (שימו לב על איזה נייר הוא כותב את ההדגמה .. אחח, נוסטלגיה..). להלן הוידאו קליפ:

לסיכום: מכיוון שרוב החברות הגדולות כבר לא מחזיקות בשרתים ישנים – אז הבעיה אינה כל כך חמורה בכל הקשור ל-Meltdown. בנוגע ל-Spectre בגירסה הראשונה, העדכון לא מוריד ביצועים (והתיקונים לגירסה השניה יעשו הן ע"י יצרניות מערכות הפעלה והן ע"י יצרניות אפליקציות). עדיין נשארו בעיות בכל הקשור ל-Spectre על טלפונים מבוססי אנדרואיד ועדכונים יצאו ע"י יצרני הטלפונים (ואם יש לכם מכשירים ישנים, אולי כדאי להחליף להם ROM למשהו כמו LineageOS). מבחינת ספקי ענן – כולם משתמשים בציוד די חדיש וכולם מעדכנים את כל השרתים שלהם, יכול להיות שתקבלו הודעה מנומסת מהן לעשות Reboot ל-Instances שלכם. מבחינת מחשבי Desktop, לאפטופים – ההנחתה בביצועים כמעט ולא קיימת. מה שהכי חשוב – יש לעדכן את כל השרתים ולבצע לאחר מכן Reboot לאותם שרתים.

הבאג הקריטי במעבדי אינטל

מי שקורא חדשות טכנולוגיות בימים האחרונים בוודאי שם לב ל"רעש" על מעבדי אינטל ועל חור אבטחה מאוד רציני. בפוסט זה אנסה להסביר לאנשים בצורה כמה שפחות טכנית (מבלי להיכנס לקרביים של הבעיה) על מה מדובר, איך זה משפיע על תשתיות של חברות ומה ניתן לעשות.

נכון להרגע, אין נתונים רשמיים עד לתחילת שבוע הבא ככל הנראה – אבל ממה שכן ידוע, מדובר על באג במעבדי אינטל מהעשור האחרון.

בשביל להסביר לגבי הבאג, נתחיל בדברים בסיסיים: אפליקציות בד"כ רצות במצב שנקרא User Mode ויש מצב שהוא Protected Mode שאפליקציות רגילות לא מגיעות אליו למעט כשצריך גישה לציודים כמו דיסק, רשת, כרטיס גרפי ועוד. במצבים כאלו, בד"כ האפליקציה פונה למערכת הפעלה, מערכת ההפעלה פונה ל-Protected Mode, מבוצעים הדברים שצריך להתבצע ומיד זה חוזר ל-User Mode. זו הסיבה, אגב, שבמקרים לא מעטים על מנת לעדכן קושחה, צריך לעשות Boot ל-DOS כי מערכת ההפעלה חוסמת אפשרות גישה ישירה לציוד למעט במקרים מסויימים המורשים ע"י היצרן.

מה שהבאג מאפשר הוא שימוש בטריקים מסויימים (שעדיין לא פורסמו) על מנת לאפשר לאפליקציה זדונית (שיכולה אגב להיכתב בכל שפה) לגשת לזכרון של ה-Protected Mode לחלקים שהיא כלל לא אמורה לגשת. תחשבו שב-VM (או שרת ללא Hypervisor) אפליקציה כזו יכולה לקרוא סיסמאות, תעודות, קוד שנמצא בזכרון של תוכנות אחרות ושלל דברים נוספים שלא אמורים להיות נגישים לאפליקציה.

הבאג עצמו – הוא באג חומרה, כלומר תיקון דרך מיקרו-קוד לא אפשרי במקרים כאלו והוא משפיע על מעבדים לשרתים, דסקטופ, מחשבים ניידים וגם Appliances. בקיצור – כל מה שיש בו מעבד אינטל מהעשור האחרון בערך, חשוף – ובתרגום לאנשי IT: גשו לחווה שלכם, תסתכלו על השרתים שלכם, 90% מהם – חשופים.

בימים אלו עובדים כל יצרני מערכות ההפעלה על תיקון מערכות ההפעלה השונות והתיקון הוא די מאסיבי ונוגע בכל מה שקשור לניהול זכרון של המכונה – זה טוב, רק שהבעיה הגדולה: המחיר שתשלמו.

איזה מחיר? בביצועים. תלוי מה האפליקציות שאתם מריצים ולאיזה ציוד הם ניגשים – הביצועים ירדו בין 3 ל-30 אחוז אחרי התקנת הטלאי (הטלאי יהיה חובה בכל מערכות ההפעלה). במילים אחרות – אם אתם לדוגמא מריצים מערכת מורכבת נניח על 10 מכונות VM, אחרי התקנת הטלאי ועל מנת לקבל את אותם ביצועים – תצטרכו בין VM ל-3 VM נוספים. ישנם דברים שאינם מושפעים והם יותר קשורים למכונות דסקטופ או מחשבים ניידים כמו משחקים, קידוד וידאו ועוד מספר דברים. הפרטים יתבהרו יותר בשבוע הבא, אבל הנה דוגמאת גרף של מעבד דסקטופ חדש (משפחת CofeeLake, מעבד i7 8700K) בהשוואה למעבד i7 מלפני 2 דורות: ה-i7 6800K (תודה לאתר phoronix.com על הגרפים)

הפס הסגול מציין מצב לפני הטמעת טלאי במערכות Linux והפס הירוק – אחרי. הבדיקה היא גישת יצירה/כתיבה/קריאה ל-4000 קבצים שנמצאים במכונה, בתוך 32 תיקיות, כל קובץ בגודל 1 מגהבייט. כפי שאתם יכולים לראות – לאחר ההטמעה כמו שניתן לראות במעבד החדש – המהירות צונחת חזק מטה. אגב, הגרף נוצר עם בדיקות על Linux אולם גם אם תשנו מערכת הפעלה, התמונה תהיה פחות או יותר אותו דבר.

אז מה ניתן לעשות לגבי איבוד אותם אחוזים יקרים מבחינת ביצועים? לא הרבה כרגע. אינטל לא יכולה לשחרר מחדש מעבדים ישנים שהם הפסיקו לייצר + תיקון ולא ניתן להחליף מעבד ישן במעבד עכשוי ללא החלפת לוח אם, זכרונות ודברים אחרים. לעומת זאת, אם קניתם מחשבים או שרתים עם מעבדים חדשים מהחודשים האחרונים, סביר להניח שאינטל תוכל להחליף ללא תשלום את המעבדים שברשותכם. האם יש מקום לאופטימיות? אני מאמין שכן – ברגע שהטלאים יצאו באופן רשמי, חברות התוכנה שהאפליקציות שלהן יהיו יותר איטיות אחרי התיקון – יוציאו גירסאות עם "מעקף" כלשהו על מנת לקבל את הביצועים בחזרה, אם כי זה יקח זמן.

לסיכום: אני לא ממליץ לאף אחד לנסות ולהימנע מהטלאי מבחינת אבטחת מידע. נכון, הביצועים במקרים מסויימים יואטו אולם אני מאמין שבהמשך ימצאו פתרונות לקבל את המהירות בחזרה. כמו כן, מעבדים של חברת AMD אינם חשופים לבאג הזה.

כשענק כמו גוגל מתחרה ב-Docker

כפרילאנסר שנותן שרותי יעוץ ואינטגרציה, אתה לומד כבר בשנים הראשונות משהו חשוב: בעזרת קשרים ופרסום, אתה יכול להשיג פרויקטים ועבודות. ככל שאתה מכיר יותר אנשים, אתה יכול פוטנציאלית לקבל יותר פניות לעבודות, אבל לעבודות הגדולות באמת, כאלו של משרדי ממשלה לדוגמא, אתה לא יכול להגיע, לא חשוב כמה אתה אדיב, מקצועי ועובד ב"טורבו" – כפרילאנסר אתה לא יכול להתקרב לזה, והמכרזים דואגים לכך – גם אם תשב ותמלא את כל המסמכים עד הפסיק האחרון, תצטרך להפקיד כמה מאות אלפי שקלים בבנק כדי להוציא ערבות בנקאית, תכפיל בכמויות המכרזים שתנסה לגשת, ואת זה לרוב הפרילאנסרים – אין את הסכום הזה.

אפשר כמובן לחבור לאותן חברות גדולות שכן ניגשים למכרזים כאלו כקבלן משנה אבל אז:

אתה הופך ל"רובוט" שמקבל סכום מופחת בהרבה ממה שאתה רגיל לבקש מלקוחות (תחשבו על סכום של 3 ספרות במצב רגיל לסכום דו ספרתי בעבודה במכרז כזה).
האפשרויות שלך להשפיע כל תכנון המכרז מבחינת ברזלים ותוכנה – שווה לטיפוס על ההימאליה. דוגמא: יצרנית תוכנה גדולה דוחפת לך את מוצר הדגל שלהם במחיר שלא-תוכל-לסרב-לו, והמוצר הזה מקפיץ את כמות הברזלים שצריך ומצריך עבודה הרבה יותר מורכבת.
אנדרלמוסיה – אפשר לעקוב בעיתונות על כל מיני מכרזים שיצאו למשרדי ממשלה שונים ולראות איך התקציב שאושר בבכירת הזוכה והתכנון, פתאום לא מספיק, צריך עוד כמה מאות מיליוני שקלים. מדוע? כי התוכנית השתנתה באמצע ולפעמים צריך לזרוק חלק מהעבודה ולהתחיל מחדש.

את כל הדברים הללו כמעט כל פרילאנסר יכול לספר לכם, אין בזה שום חידוש..

אבל מה קורה שחברה די קטנה נתקלת בענק שיכול למחוץ אותה בקלות? אני מדבר על חברת Docker מול חברה שאולי שמעתם עליה .. גוגל.

ל-Docker יש מספר מוצרים. את המוצר החופשי Docker להרצת קונטיינרים – כולם שמעו עליו, וזהו כלי מעולה להרים קונטיינרים אבל הכלי לא מספק שום דבר בכל מה שקשור להרצת מספר קונטיינרים, תקשורת ביניהם, ניהול וניטור מרוכז, שרידות, Load Balancing וכו'. בשביל זה תצטרך לשלם על גירסת ה-Docker Enterprise שקיימת ב-3 גרסאות (אפשר לקרוא על כך כאן).

חברות כמו גוגל, פייסבוק ואחרים – לא ממש אוהבים לרכוש תוכנות (במיוחד תוכנות סגורות) ומכיוון שיש להן מאות אלפי עובדים, הם פשוט מקימים צוותים שיכתבו תוכנות שהחברה צריכה. במקרה של גוגל הם מאוד אהבו את רעיון הקונטיינרים אבל אז עדיין לא היה משהו שינהל את הקונטיינרים (במיוחד שגוגל מריצה מיליארדי קונטיינרים ביום. ב-2014 זה היה 2 מיליארד בשבוע, מאז גוגל גדלה), אז הם פיתחו את Kubernetes ושחררו אותו כמוצר חופשי.

מאז יצאו מספר תוכנות שעושות מה ש-Kubernetes עושה פחות או יותר – כמו DC/OS, Apache Mesos ועוד. במקביל יצאו מוצרים מסחריים (וחלקם חופשיים) ש"עטפו" את Kubernetes כך שאפשר למכור זאת לחברות יחד עם שרותי תמיכה מסביב לשעון, וגם Docker יצאה עם פתרון ה-Enterprise שלה.

העניין הוא ש-Kubernetes כבש את השוק. מדוע זה משנה? אם נחשוב על אנשי ה-Devops והמפתחים בחברה שנתקלים בתקלה, הסיכוי שהם ימצאו פתרון עם Kubernetes הוא הרבה יותר גבוה מאשר פתרונות אחרים שאינם מבוססים Kubernetes. נהיה יותר פרקטיים: חברתכם מחפשת 2-3 מפתחים שיעבדו עם קונטיינרים. אם תשאל לגבי הידע שלהם ב-Kubernetes, אתה תמצא שיש הרבה יותר אנשים עם הידע הנ"ל מאשר עם Apache Mesos, DC/OS או עם הפתרון המסחרי של Docker. מפתחים ואנשי מקצוע אחרים לומדים בעצמם דברים שהם פופולריים, ופחות דברים שלא נמצאים בשימוש רב.

אז מה תעשה חברת Docker? שאלה מצוינת. יכול להיות שאם היא תפתח פורמט קונטיינרים שונה (שהוא יותר לכיוון VM) אולי זה יסייע לה, אבל אם היא תוציא את זה כגירסה חופשית, היא לא תרוויח מזה הרבה. תוציא כגירסה מסחרית סגורה? היא תצטרך להתמודד עם Kubernetes שניתן להרחבה בקלות גם לסוגי קונטיינרים אחרים. מה יקרה ל-Docker? לצערי אני לא חושב שהחברה תצליח להרוויח הרבה והיא בסופו של דבר כנראה תימכר לאחד הענקיים.

לכן אני ממליץ לחברות לא להמר על הסוס הלא נכון. עוברים לקונטיינרים? קחו פתרונות פופולריים – בין אם זה Kubernetes עצמו או מוצר ש"עוטף" את Kubernetes ומשתמש במנוע עצמו. זה יכול להיות מוצר כמו של חברת SuSE (ה-CAAS שלהם), זה יכול להיות OpenShift של רד-האט, זה יכול להיות Rancher ויש עוד מספר פתרונות. אלו פתרונות שמתעדכנים ככל שגירסת Kubernetes מתפתחת, ולכם כחברה יהיה יותר קל בהטמעת פתרונות מבוססי קונטיינרים.

פתרון GlusterFS – היכן הוא מתאים לכם?

בבלוג זה כתבתי פוסטים קודמים, אחד על Ceph מול GlusterFS ואחד שמספק הסבר ראשוני על GlusterFS מול שאר פתרונות קנייניים.

קיבלתי מספר תגובות (מחוץ לבלוג) על המאמרים, חשבתי לכתוב פוסט זה על מנת להבהיר היכן כן יש מקום ל-GlusterFS בתוך החברות ומדוע הוא יכול לשמש במספר סיטואציות כפתרון משלים

נתחיל בהצהרה די פשוטה: למרות שטכנית ניתן לבנות את GlusterFS כפתרון שיכול לתת "פייט" רציני לכל פתרון אחסון Scale Up מסחרי, לא תמצאו אותי מחר אץ רץ לחברות תקשורת, בנקים וכו' וממליץ להם בחום לזרוק את פתרון האחסון שלהם לטובת GlusterFS, בדיוק כמו שפתרון VSAN של VMWare אינו פתרון להחליף סטורג' רציני עתיר משאבים. אלו 2 דברים שונים לחלוטין.

הבה נסתכל על פתרון הסטורג' היקר שיש לכם. כל חלק בו יקר. דיסקים קשיחים לדוגמא – תשלמו עליהם הרבה יותר מדיסקים קשיחים רגילים שאתם יכולים לרכוש מהמפיצים בארץ (גם אם מדובר באותו חיבור ובתכל'ס במדבקה שונה ולעיתים – בקושחה מעט שונה. יצא לי בעבר להשוות קושחה של דיסק קשיח ל-Enterprise מיצרן דיסקים מסוים לדיסק קשיח שיצרן שרתים ידוע מוכר וההבדלים היחידים היו רישום בקושחה של דגם הדיסק ושם יצרן השרתים). שרותים שונים שאתה יכול למצוא בכל שרת Windows או שרת לינוקס ללא תוספת תשלום – תצטרך לשלם עליהם בנוסף כדי לקבל את השרות מפתרון הסטורג' (כמו NFS לדוגמא). בקיצור – זה יקר, אבל זה נותן מה שהובטח (טוב, בדרך כלל..).

מכיוון שהסטורג' הוא יקר ולפיכך כל דבר שמאחסנים בו לוקח מקום, יש צורך במחשבה במה יכנס. אז כמובן, כל הנה"ח של החברה תאוכסן בסטורג', גם מסמכי החברה, מכונות VM של הפרודקשן – כל אלו יכנסו ללא ספק, אך יש דברים שאם הם ישבו בפתרון אחסון אחר (כל עוד יש גיבוי), לא יהיה צורך לאחסן אותם בסטורג' היקר ולפיכך נחסוך מקום יקר ערך בסטורג'.

מתוך מגוון הסיטואציות, אתייחס ל-6 סיטואציות שפתרון מבוסס GlusterFS יכול לסייע בחברה מבלי להשקיע כספים מרובים. בכל זאת, אנחנו לא מחפשים פתרון שיעלה לנו כמו סטורג' קנייני.

סיטואציה ראשונה
כאחד שנותן שרותי תמיכה ל-vSphere לגרסאותיו השונות, יש לי מילים חמות לאמר על VSAN. זהו פתרון אמין מאוד עם שרידות גבוהה מאוד ללא צורך בסטורג'. עם VSAN אפשר להגדיר פונקציות שונות כמו פונקציית שרידות מאוד גבוהה כך שמתוך קבוצה של 3 שרתים פיזיים, 2 נכבים, אפשר להגדיר ש-VM קריטי עדיין ישרוד.
הבעיה המרכזית עם VSAN אינה טכנית, אלא בעיה כספית. במחיר של $2500 לרשיון פר מעבד, על קבוצה של 3 שרתים פיזיים, אנחנו מדברים על 15,000$ וזה לא כולל את הרשיון היעודי של vSphere ולא כולל תמיכה של 3 שנים (שזה עוד 15,000$) ועוד לא הגענו בכלל למחירי הדיסקים – במיוחד שעם VSAN חובה ללכת בתצורת קבוצות של 2+1 (כלומר 2 דיסקים מכניים ו-1 SSD אם כי אפשר ללכת בתצורה היותר יקרה של 3 SSD ונוסיף לכך שאתה צריך שרתים מהדור האחרון או לפניו כדי להריץ את כל הדברים. מחיר כזה, לדעתי, אינו מוצדק עבור Dev, stage, testing, POC וכו'. במחיר כזה חברות כבר יחשבו על קניית אחסון יעודי.

במקום זה, אנחנו יכולים לקחת 3 מכונות שדווקא אינן חדשות (כל עוד בקר הדיסקים שלהם תומך ב-6 ג'יגהביט SATA/SAS, אם זה תומך רק ב-SATA 2.0, אז אפשר להכניס כרטיס בקר צד ג') כמו דור 7 של HP, דור 11 של DELL, דור 3 של LENOVO, ולמלא אותן בדיסקים. ניקח דוגמא: 10 דיסקים SATA של WD RED PRO (מחיר של 319$ באמזון פר דיסק, המחיר קצת יותר יקר אצל המפיץ בארץ) או WD GOLD Enterprise בגודל 10 טרה שעולה $361 פר דיסק, או Seagate מסידרת EXOS ל-Enterprise בגודל 10 טרהבייט שגם עולה $360. סה"כ עד כה – בערך $3600 (פר שרת). נוסיף עוד 2 דיסקים SSD – אם מחפשים זול וטוב, אז 2 דיסקים מה-850 PRO של סמסונג יוכלים לעבוד טוב (סה"כ 418$)ואם המכונה היא 2U, אז 2 כרטיסי SSD PCIE מסוג אינטל 900P 280GB AIC בתצורת PCIE (סה"כ 780$) יכולים לתת Cache די רציני למכונה.

ניקח את הבקר (ואת כרטיסי ה-PCIE) ונצמיד את כולם למכונת VM, נצמיד לה 32 ג'יגהבייט זכרון ו-4 ליבות, ועליה נרים GlusterFS (אם אתם מעוניינים בדחיסה, Dedup ושאר תפנוקים – יש צורך להקים עליה ZFS ועל זה GlusterFS), נחבר את המכונות ברשת פרטית וברשת "ציבורית") (כלומר 2 כרטיסי רשת וירטואלית פר VM של GlusterFS) והרי לנו תחליף ל-VSAN שיכול לתת לנו iSCSI, CIFS, NFS, אחסון אובייקטים (Object Storage) ועוד ועוד. בשביל ביצועים ושרידות נצטרך עוד מכונה כזו (עדיף עוד 2) – ויש לנו אחסון עם שרידות חזקה וביצועים גבוהים, ובו זמנית אפשר להריץ על השרתים עוד מכונות VM, ואת כל זה נעשה דרך ה-vSphere, כך שמבחינת עלות – שילמנו רק על החומרה ולא הפכנו את השרתים היעודיים לסטורג' בלבד (כך שלא נצטרך לבזבז שרתים). מבחינת גיבוי – זה VM ואפשר לגבות בכל תוכנה שמשתמשים בחברה (רק שחשוב לזכור לא לגבות את כל ה-VM שמריצים GlusterFS אלא רק אחד, חבל לשמור את הנתונים באותו גיבוי 3 פעמים).

סיטואציה שניה – אפליקציות
קונטיינרים הם ה"שוס" בשנתיים האחרונות ורבים מעבירים חלק מהמערכות לרוץ בקונטיינרים, שזה מעולה, אבל בחלק מהמקרים עדיין מעדיפים להריץ אפליקציות מסויימות בהכפלה וכו', לדוגמא MySQL על 2-3 מכונות VM, שרתי Front ו-Back על מספר מכונות VM ועוד. בכל המקרים הללו, באותם שרתים ניתן להקים GlusterFS כ-VM כמו שתיארתי לעיל (עם פחות דיסקים, רק חשוב שיהיה לפחות SSD אחד שישמש כ-Cache) ואז ה-DATA של האפליקציה (לדוגמא עם MySQL התיקיה var/lib/mysql/) תשב ב-GlusterFS (איך עושים? עוקבים אחרי ההוראות כאן), ה-WWW של שרת ה-Web ישב ב-GlusterFS וכו' וכו'. יהיו מספר שינויים קטנים שצריך לבצע (אולי להשתמש ב-HAProxy), וכך נוכל לקבל שרידות רצינית ומהירות משופרת בהרבה מכיוון שכל שרת אפליקציות יכול לקבל נתונים משרת GlusterFS קרוב וסינכרון הנתונים הוא מיידי – מבלי להשקיע כספים רבים.

סיטואציה שלישית – קונטיינרים/Kubernetes/Openshift
קונטיינרים רצים בד"כ על שרתי VM וקבצי ה-YAML, קבצי קונפיגורציות יושבים על דיסקים מקומיים אך ניתן להגדיר את ה-VM שירוצו על דיסקים וירטואליים שה-vSphere יקבל מ-GlusterFS דרך NFS או iSCSI. בנוסף, ניתן להגדיר Volumes עבור ה-Pods שישתמשו ב-GlusterFS (גם Kubernetes וגם אפליקציות שמריצות את Kubernetes כמנוע כמו Rancher, OpenShift וכו' תומכים ב-GlusterFS החל מ-Kubernetes 1.5). ואנחנו יכולים להשתמש לדוגמא ב-Volume מסויים במספר Pods במקביל, ועם GlusterFS ניתן לוותר על הרצת קבצי YAML/JSON ליצור את ה-Volumes ולגשת ישר ל-Volume Claim, המערכת תיצור את ה-Volume אוטומטית.

סיטואציה רביעית – בענן
מכיוון של-GlusterFS לא אכפת מה נמצא מתחתיו (דיסק מסכן, EBS וכו'), אפשר להקים את GlusterFS גם בענן. כל מה שאנחנו נצטרך הם מספר Instances (מומלץ 3 ומעלה לפרודקשן, 2 לטסטים) ולאותם Instances (שישמשו כ-Nodes) נחבר 2-3 אחסוני EBS ונתקין את GlusterFS ומשם אנחנו יכולים להשתמש ב-GlusterFS כפתרון אחסון לצרכים שלנו.

סיטואציה חמישית – קרוב רחוק
הקמה של GlusterFS זה דבר טוב ועוזר, אולם לפעמים אנחנו צריכים את הנתונים בחוץ, בחוות שרתים אחרת בארץ או בחו"ל. לשם כך, החל מ-GlusterFS 3.8 ומעלה ניתן להריץ Geo Replication לסנכרן בין מספר Volumes (בשיטת Master/Slave), ואפשר גם לספק צרכים "מופרעים" כאלו:

סיטואציה 6 – פתרון אחסון ל-VDI
הקמת VDI למאות עובדים זה פרויקט מורכב עם עלויות אסטרונומיות. (בימים אלו אני מנסה בבית להקים פתרון VDI עם דגש על מחירים נמוכים, ברגע שאצליח, אפרסם פוסט על כך). יש צורך לשלם למיקרוסופט, ל-VMWare וכמובן כל נציג מכירות יאמר לך – All Flash Array, כך שאם תרצה פתרון VDI טוב, תחשוב על כך סכום של 7 ספרות.

האם GlusterFS יכול לחסוך כאן במחיר? התשובה היא בהחלט. נתחיל בגירסה הזולה: זוכרים שהמלצתי על השרתים הישנים להרצת GlusterFS? אנחנו נשתמש בכאלו בגודל 2U עם פאנל קידמי של כונני 2.5 אינטש כך שאפשר יהיה להכניס בין 16 ל-24 דיסקים 2.5". לתוכם נכניס דיסקים 850 PRO של סמסונג בגודל שתבחרו, יש עד 2 טרהבייט (יש לוודא שהבקר דיסקים תומך במצב JBOD ושהוא תומך ב-SATA-3, אם לא – יש צורך בבקר אחר) ונכניס את הדיסקים הנ"ל למגירות ונצטרך לרכוש או אינטל 900P בגודל 480 ג'יגה או 2 כרטיסי אינטל 900P בגודל 280 ג'יגה, הכל לפי התקציב (עם 2 כרטיסים השרידות הרבה יותר גבוהה). על כל שרת כזה נקים ZFS עם Hot Spare ל-2 דיסקים SSD. כל ה-RAID יוגדר דרך ה-ZFS (כלומר RAIDZ לפי תצורה שמחליטים) ועל זה נקים את GlusterFS. את החיבור בין השרתים נחבר ב-10 ג'יגהביט (נחושת, SFF, FC – החלטה שלכם) ואת הזכרון נמלא ב-ECC 3 8500R (שהוא פחות מהיר אבל המהירות אינה ממש חשובה כשהשרת משמש Node ל-Gluster, הזכרון משמש בראש וראשונה כ-Cache ב-ZFS) עד המקסימום. המחיר לא כזה יקר: 2000 שקל (תלוי מהיכן אתם קונים) ל-192 ג'יגהבייט זכרון. נצטרך 3 מכונות. שימו לב: בשרת כזה נרוץ "על הברזל" ללא וירטואליזציה כלל ונוכל לגבות אותו כמו כל תחנת לינוקס (אם כי צריך לגבות רק אחד מהם, לא את שלושתם).

אם יש לכם כמה וכמה שרתים ישנים, אפשר לפצל את כמות הדיסקים לפי כמות השרתים הישנים שלכם (לדוגמא – 6 דיסקים בשרת 1U) ובכך לקבל ביצועים יותר גבוהים הואיל ולא מדובר בסיטואציית Active/Passive אלא עבודת קריאה/כתיבה מקבילית לכל המכונות.

אם מצד שני יש תקציב – אפשר לרכוש 3 שרתים כשהפאנל הקדמי שלהם הוא NVME ונרכוש דיסקים NVME U.2 – גם סמסונג וגם אינטל מוכרים דיסקים מעולים, והעלות משתנה לפי גודל הדיסק והפירמה שקונים ממנה. מבחינת רשת, תצטרכו לחשוב איך לחבר את הכל מכיוון שברוטו, תעבורת הקריאה מגיעה בין 40-60 ג'יגהבייט לשניה. אפשרי לצמד מס' כרטיסי רשת 10 ג'יגהביט או לרכוש כרטיסים ו-Switch של 40 ג'יגהביט (מלאנוקס, אינטל וכו' ישמחו למכור לכם). עם ההצעה הזו, המחיר שתצטרכו לשלם בהשוואה לפתרון אחסון מבוסס AFA (כלומר All Flash Array) יהיה נמוך יותר ב-50-70% מפתרון קופסא, וגם יש לכם שרידות יותר גבוהה.

בכל שאר הפרמטרים (וירטואליזציה, רשיונות וכו') – הכל נשאר אותו דבר.

ומה עם תמיכה? רד האט מוכרת את פתרון ה-GlusterFS כמוצר (Red Hat Gluster Storage) עם תמיכה מסביב לשעון.

לסיכום: GlusterFS יכול לשמש לדברים רבים ולחסוך כספים רבים עם ביצועים גבוהים (פי 2 מ-Ceph פר קריאת בלוק) ושרידות חזקה ולתת מענה לצרכים שונים. אפשר להגדיר GlusterFS מדבר פשוט כמו דיסקים וירטואליים ועד שילוב של ZFS עם ערימות של דיסקים ולקבל מהירויות גבוהות מאוד.

במהלך הימים הקרובים אעלה מס' קליפים המדגימים קלות הקמה של GlusterFS בכל מיני תצורות. אתם מוזמנים לעקוב אחר קטגוריית GlusterFS פה בצד שמאל בבלוג ולצפות בקליפים ולהתנסות בעצמכם.

קצת על בנקים, מודרניזציה ותשובות למר איל מוסקל

ב-דה מרקר התפרסם מאמר על חברת טאטא שגיירה מערכת שטאטא כתבו עבור בנקים אחרים – לבנקאות ישראלית "בזמן שיא". במהלך המאמר מר מוסקל מדבר על כך שהבנקים צריכים לזרוק את המערכות הישנות, הוא מדבר על COBOL כמה שהיא ישנה, על כך שהמפתחים הם מבוגרים והבנקים יכנסו לצרות כי אין דור המשך וכו'.

כעסק, "חץ ביז" נותן שרותים לבנק מסוים ובעבר בוצע פרויקט עבור בנק אחר, ואישית אני מכיר את חלק מהבנקים וחלק מהטכנולוגיות שיש להם ואיך לאמר בעדינות… יש לי השגות לגבי מה שמר מוסקל ציין בראיון. אציין כי לא שוחחתי עם אף נציג טכני משום בנק ואינני בא "להגן" על הבנקים, אבל חשוב לדעתי להציג תמונה מאוזנת.

אז נתחיל עם ה-Mainframe. רבים מהקוראים בוודאי חושבים שמדובר על טכנולוגיה עתיקה וישנהאך אין הדבר כך. נכון, IBM שומרת בקנאות פנאטית על תאימות כמה דורות אחורה, אבל מערכות Mainframe מתעדכנות מבחינת חומרה נון-סטופ ומבחינת ביצועים, מעבד כמו ה-Power9 "מרביץ" למעבדים כמו Xeon-SP בכל מובן שתבחרו. בנוסף, אחד היתרונות הגדולים של מערכות Mainframe הוא תחזוקת חומרה. בשרתים רגילים, אנחנו יכולים להחליף דיסק קשיח מבלי לכבות את השרת או ספק כח, ב-Mainframe אתה יכול להחליף כמעט הכל – מעבדים, כרטיסי PCIE, זכרונות בזמן שהמערכת פעילה והיציבות של המערכת היא אחד הדברים ש-IBM בהחלט יכולים להתגאות בו. זה פשוט לא נופל.

בעבר רוב האפליקציות שנכתבו ל-Mainframe אכן היו ב-COBOL ויש חלק לא קטן מהקוד שעדיין רץ ב-COBOL, אבל בשנים האחרונות בנקים שיש להם Mainframe החלו להשתמש בפונקציונאליות חדשה ש-IBM הכניסו: להריץ מכונות Linux כ-VM על ה-Mainframe בצורה טבעית (ללא אמולציה של X86) עם ביצועים מאוד מהירים בעזרת כרטיסים יעודיים עם מעבדי Power8 (ובזמן האחרון Power9) שמיועדים להריץ Linux. כך הבנקים נהנים מ-2 יתרונות גדולים: אפליקציות Linux שרצות באופן טבעי על Mainframe ובנוסף מערכת ה-Mainframe יציבה מאין כמוה.

לגבי שפת COBOL – נכון, היא שפת תכנות עתיקה (משנות ה-50) אולם היא עברה עדכונים רבים וסטנדרט ה-COBOL גם עבר עדכונים וכיום הסטנדרט ב-COBOL הוא ISO/IEC 1989:2014 – כלומר יש בהחלט עדכונים לשפה. נכון, היא שונה משפות כמו Python, Go, Perl וכו' אך מצד שני היא לא כזו קשה ללימוד, זו שפה שיותר מבוססת על השפה האנגלית.

אחד הדברים שמר מוסקל לא מתייחס אליהם הוא נושא פרויקטים שהבנקים (כל הבנקים) מבצעים: שכתוב מחדש של קוד COBOL ישן ל-Java מודרני. אף בנק לא מעוניין "להיתקע" עם מערכת ישנה שאין לה אף אחד שיתחזק אותה, ולכן מבוצעים הפרויקטים הנ"ל, ובבנקים נכנסים יותר ויותר לעבודה עם כלים סטדנרטיים כמו GIT, יש גם Jenkins שיודע להתחבר ל-zOS (מערכת ההפעלה העדכנית של ה-Mainframe של IBM) וגירסת Docker Enterprise Edition 17.06 יודעת להתחבר למערכות System Z (ה-Mainframe) להריץ קונטיינרים על Linux שרץ ב-Mainframe.

מר מוסקל מדבר על האיטיות שדברים מתקדמים בבנק. זה נכון, כי הכל מחולק למחלקות שונות ויש צורך לערב גורמים שונים על מנת לקבל החלטה אם ללכת על פתרון X או Y. גם לי, כנותן פתרונות עבור בנקים, חוויתי לא מעט מקרים שהיו מספר ישיבות עוד לפני שהתחלתי לעבוד על פתרון אינטגרציה. ככה זה בבנקים, לוקחים המון פרמטרים שלא קיימים בחברות רבות (תקציבים על כל סעיף, מי ישלם על מה, תמחורים לצד ג' וכו' וכו') ואין מה לעשות בנידון. ככה זה בבנקים.

מבחינת כח אדם – האם מר מוסקל מודע לכך שבנקים כבר לא מקבלים עובדים חדשים במחלקות טכנולוגיות כעובדי בנק? אם אדם כלשהו, לא חשוב כמה הוא "פטיש" בתחומו ואותו האדם והבנק מעוניינים שהוא יעבוד עבורם, הבנק לא יעסיק אותו ישירות אלא אך ורק דרך חברה צד ג' מחברות האינטגרציה הגדולות בשוק הישראלי. האם ניתן לקצץ בכח האדם? אולי, אבל לכל בנק יש ועד חזק וכל בנק שירצה לקצץ, יצטרך לבוא בדין ודברים עם הועד של הבנק ויש כל מיני שיקולים אם לפטר או לקצץ או אם ליזום תוכניות פרישה-מרצון. אני די בטוח שכל בנק בודק את מצבת כח האדום שלו באופן תדיר ומחליט לאן ללכת עם זה.

ונקודה אחרונה מבחינה טכנית: למיטב ידיעתי, כל בנק בישראל החל "לפזול" לכיוון קונטיינרים כפתרון Scale Out כדי לעמוד בעומסים שונים, כך שמצד אחד הבנק "מגייר" אפליקציות מ-COBOL ומצד שני הבנק בודק טכנולוגיות קונטיינרים שונות. כיום, אם בנק ישאל "חץ, האם לעבור לקונטיינרים לפרודקשן?" תשובתי תהיה: "בשלב זה, התשובה היא לא" מכיוון שלדעתי בנקים יצטרכו פתרונות קונטיינרים יותר מאובטחים כמו Clear Containers של אינטל וטכנולוגיה זו היא צעירה ועדיין לא בוגרת מספיק כדי לזרוק אותה לפרודקשן.

בכל נושא גיוס הודים לישראל על מנת לסייע ב"מחסור" בכח אדם – כבר ניסו בעבר לייבא הודים לישראל וזה לא עבד ובגלל זה הפסיקו עם אותו מיזם. אין שום בעיה שכל חברה המעוניינת במתכנתים, יכולה פשוט לבנות תשתית בחו"ל ולחבר אותה ב-VPN לישראל כאשר המפתחים בחו"ל עובדים על תשתית מקומית שמסונכרנת לארץ או שהמפתחים עובדים על תשתית שנמצאת בארץ. במזרח אירופה, לדוגמא, יש לא מעט מתכנתים מאוד מוכשרים ולא מעט חברות ישראליות משתמשות בשרותי אותם מפתחים לפתח חלקים שונים לתוכנות שאותן הם משווקים. ככלל, לעניות דעתי, הבאה של כמה אלפי מתכנתים מהודו לישראל מהיום למחר לא תעזור כי הראש שונה לחלוטין מהראש הישראלי.

ועוד נקודה קטנה: הבנקים הישראליים "יכולים לחלום" על טכנולוגיית בלוקצ'יין? אולי יתעדכן מר מוסקל ואולי כדאי שידע כי לבנק הפועלים כבר יש טכנולוגיה כזו, ונאמר כך: בבנקים אחרים לא נשארים מאחור בנושא.

לסיכום: נכון, דברים זזים לאט בבנקים. מתי בדיוק הייתם בסופרמרקט והעברתם את הסלולרי שלכם לשלם עם חשבון הבנק או כרטיס האשראי הבנקאי בארץ? זה עדיין לא זמין ובחו"ל זה זמין עם הטלפון הסלולרי ועם השעונים החכמים מבוססי Android Wear, Tizen או ה-Apple Watch והאשמה דווקא אינה תלויה לפתחם של הבנקים בישראל (הם יכולים בתוך חודשיים שלושה להפעיל את זה) אלא בבנק ישראל. לבנקים לוקח זמן לעבור לשיטות פיתוח חדשות אבל פנימית הם בהחלט מתעדכנים. יצא לי לא פעם להציע פתרונות שונים כרעיון לקדם משהו ובמקרים רבים הופתעתי מכך שאין תשובה שלילית מיידית. בקיצור – בניגוד לרושם שנוצר מגורמים שונים, הבנקים לא נמצאים בעידן האבן. לוקח להם זמן להתקדם – אבל הם מתקדמים.

כמה מילים על לימוד-מכונה ועל GPU ועננים

עדכונים לפוסט – בסופו.

בשנים האחרונות, תחום ה"לימוד מכונה"/"לימוד עמוק"/"AI" ושלל שמות נוספים (ותוסיפו לכך טונות של Hype) קיבלו תאוצה מאוד חזקה. כיום התחום "חם" מאוד ואלו שמכירים את התחום נחטפים, וחברות כמו אמזון וגוגל מציעות משכורות מאוד מפתות (כמה מפתות? 50K ומעלה לחודש, בשקלים כמובן, ויש גם מענק חתימת-חוזה, תלוי כמה אתה מכיר, וכמה אתה מנוסה). סטארט אפים לנושאים אלו צצים כמו פטריות לאחר הגשם וכמובן שחברות הענן הציבורי הזדרזו להוציא שרותים שמציעים תחומים אלו בקלות מופלאה – תכניס את ה-DATA, הנה API קל לשימוש ובהצלחה.

אבל האם לחברות ולסטארטאפים שווה לרוץ לענן ולהשתמש בשרותי ה-SAAS הללו? כמו תמיד, אין כאן תשובה של "כן" או "לא". יש חלקים שבהחלט שווה להשתמש בענן הציבורי ובחלק מהמקרים – עדיף מכונות מקומיות.

מכיוון שהתחומים הללו מכסים תחומים כמו אודיו, וידאו, צ'אט בוטים ודברים רבים נוספים, לא ניכנס לדברים במובנים הטכניים לעומק אלא נדבר על הדברים בכלליות. באופן עקרוני, לא חשוב איזה AI או Deep Learning או Machine Learning מדובר, הכללים די ידועים:

אתה בונה את התוכנה (או משתמש בשילוב של Tensorflow, Caffe2 ושאר ספריות) ו"מסביר" לתוכנה מה אתה בעצם רוצה לעשות.
אתה מכניס את הנתונים שאתה רוצה לעבד.
אתה מכוון שוב ושוב ושוב ו"מאמן" את האלגוריתמים שהתוכנה תכיר את הנתונים ותתן תוצאות שאתה רוצה שתתן – עד לתוצאות שאתה רוצה.

בשלב השני, השלב שאתה מציע את התוכנה או שרות לקהל הרחב, בד"כ מתרחשים התהליכים הבאים:

השרתים והתוכנות שלך מקבלים מהלקוחות מידע שאותו צריך לעבד
השרתים והתוכנות שלך מעבדים את התמונה (או מה שזה לא יהיה) לפי האלגוריתמים שפיתחת ולפי כל ה"אימון" שהעברת במערכת שלך – זה נקרא "תהליך הערכה" (Evaluation process)
התוכנה מוציאה פלט בהתבסס על אותו Evaluation.

זה – במבט על מגבוה בערך מה שקורה.

הבעיה מתחילה כשמקימים את החלק הראשון בענן. כיום, ברוב המקרים מומלץ לעשות את הדברים על GPU הואיל והוא מכיל אמנם "ליבות טיפשות" שמסוגלות לעשות רק דברים פשוטים, אבל יש אלפי ליבות פר GPU ולכן העיבוד יהיה הרבה יותר זריז מאשר לבצע אותו על CPU. הבעיה מתחילה בכך שאינך מקבל מקבל GPU יעודי עבור המכונה/מכונות שלך אלא רק חלק ממנו. כמה? אף ספק לא אומר, אבל אני יכול להמר על 1/8 או יותר נמוך (1/16, תלוי כמה GPU יש במכונה, תלוי כמה VM רצים עליה ושאר פרמטרים).

בכל תהליך הלימוד, החלק הכי כבד הוא חלק ה"אימון" מכיוון שהוא צריך לעיתים לרוץ מאות או אלפי פעמים בצורה טורית או מקבילית (תלוי בסיטואציה ובנתונים ובהתאם לפרויקט) וזהו החלק שלוקח הכי הרבה זמן.

חברות גדולות שעוסקות בתחומים הללו כבר למדו שבכל מה שקשור לאימון, עדיף לעשות זאת In house ולא לסמוך על עננים, ומכיוון שהן חברות גדולות, הן יכולות להרשות לעצמן לרכוש מכונה כמו ה-DGX-1 של nVidia. כמה עולה המכונה הזו? 130,000 דולר, סכום שאין להרבה סטראטאפים או חברות קטנות או בינוניות. בשרת זה ישנם 8 כרטיסי Tesla מבוססי Volta (הארכיטקטורה החדשה של nVidia) שכוללים ליבות יעודיות ל-Tensor והרבה ליבות שמיועדות ל-CUDA. בנוסף, הכרטיסים מחוברים ביניהם עם NVLink שנותן מהירות מדהימה של 200 ג'יגהבייט לשניה פר כרטיס. בקיצור – מפלצת יעודית ל-AI/DL/ML. (אפשר ללחוץ על התמונה על מנת לקבל את הפרטים).

לאחרונה חברת nVidia הבינה שאותם חברות קטנות ובינוניות מעוניינות גם בפתרון. הם לא מחפשים לקנות DGX-1 והם מעדיפות פתרון יותר זול אך חזק. כרטיסים גרפיים כמו GTX 1080TI או אפילו Titan Xp הם טובים, אך המהירות עדיין אינה מספיקה.

לכן nVidia הוציאה בימים האחרונים את הכרטיס מימין. תכירו – זה ה-Titan V, ה"אח הקטן" של Tesla V100. מדובר על כרטיס עם אותו GPU כמו אחיו הגדול, אך יש לו 12 ג'יגהבייט זכרון (ב-Tesla יש 16), אין אפשרות לשרשר אותו עם Titan V אחרים (ואין SLI) ויש עוד מס' הבדלים – טבלת השוואה ניתן לראות כאן. אגב, אם אתם רוכשים כרטיס כזה, שדרגו ל-CUDA 9.1 שידע לתמוך בכל הפונקציות של הכרטיס.

מחיר הכרטיס (לא כולל מסים ומכס) – 3000$. יקר בהרבה מכל כרטיס אחר שמיועד ללקוחות פרטיים, אבל עדיין זול בהרבה בהשוואה ל-Tesla V100 (שאותו בין כה לא תוכלו להכניס לרוב השרתים). עם כרטיס כזה, אני יכול להבטיח לכם שהביצועים שלו יהיו גבוהים בהרבה מכל Instance עם GPU שתרימו בענן. (ניתן כמובן להרים מס' מכונות VM בשרתים מקומיים ולכל מכונה להצמיד GPU כזה בשיטת GPU Passthrough, כדאי לשאול את יצרן השרת לגבי התמיכה ב-Passthrough ולגבי IOMMU).

לכן, השלב הראשון, לעניות דעתי – עדיף לעשות אותו מקומית. הביצועים יהיו יותר גבוהים, והעלויות יותר נמוכות (לא צריך לשלם על תעבורה, אתם יכולים להשתמש בכמה ליבות שאתם רוצים מבלי לשלם מחיר יקר פר ליבה).

השלב השני לעומת זאת, עדיף לבצע אותו בענן, מכיוון שהתהליך ה-Evaluation של המידע שנכנס מהלקוח הוא הרבה יותר קצר ולכן גם חלק מ-GPU יכול להספיק לכך, מה עוד שבענן הרבה יותר קל לעשות Scale Out ולשרת בכך יותר ויותר לקוחות.

לסיכום: חברות הענן הציבורי יעשו הכל כדי שתשתמשו בשרותיהן ולשם כך הם עושים מאמצי שיווק אדירים. אישית, אינני חסיד של שרותי SAAS בנושאים שהועלו בפוסט זה ואני יותר מאמין בשיטות היותר קלאסיות של שרתים (לא ראיתי עדיין אף ענן ציבורי שמציע קונטיינרים עם GPU רציני. ניתן לעשות זאת מקומית אך זה עדיין לא דבר יציב) שמתווספים ל-Scale Out כדי לעמוד בעומס פניות מלקוחות ולכן השלב השני הרבה יותר מתאים לענן ואילו השלב הראשון – מתאים יותר להרצה מקומית.

עדכון 17/12/17: קיבלתי פניה לגבי מידע שגוי שאני מפרסם בפוסט זה ולכן אני רואה צורך להבהיר: אינני אומר ששום ענן ציבורי לא נותן תשתית מואצת GPU (במקרה של אמזון ומיקרוסופט – Tesla ובמקרה של גוגל – TPU). כולם נותנים שרות SAAS כזה או אחר ל-ML/DL מואצים, אבל זהו שרות SAAS. למי שמחפש פתרון VM או קונטיינרים נטו שבהם הוא יכול להשתמש בפשטות ב-tensorflow-gpu עם PIP ועם הקוד שלו – זה כרגע למיטב ידיעתי והבנתי – לא קיים.