תגית: on-prem

פוסט תגובה ל-"לא להינעל" (המאמר של ליאור קיסוס)

קראתי את מאמרו של ידידי היקר ליאור קיסוס באתר PC, וחשבתי להגיב לגבי הדברים.

ראשית, אני רוצה לציין: אינני מייצג שום גוף ממשלתי, אינני מייצג את פרויקט נימבוס, אינני עובד ממשלתי וכל מה שאני כותב כאן מציין את דעתי האישית, בהסתמך על מה שראיתי בעבר במשרדים שונים ובגופים אחרים מבחינת התקדמות ומעבר לענן.

ליאור מציין שכדאי יהיה להקים תשתית ענן פרטית שעליה ירוצו דברים כמו קוברנטיס, יבוצע הפיתוח עליה ויחסכו עלויות שונות ויקרות כתוצאה משימוש בעננים ציבוריים. אני לא בטוח שאפתיע את ליאור, אבל כמעט כל משרד ממשלתי ורוב הארגונים שאני מכיר – הקימו כבר תשתית כזו, או שהתחילו לעבוד בענן הציבורי, הרבה לפני שהחל מכרז נימבוס. אני בהחלט מסכים עם ליאור ששימוש ופיתוח בתשתית מקומית יכול לעזור ולחסוך לא מעט כספים, אבל אני לא בטוח שמישהו כיום יקשיב לכך.

אבל עניין ההגירה בין העננים יתקל בבעיה מהותית שליאור לא הזכיר: שרותי SAAS, אלו שרותים שלדעתי הם לא פחות מ-סמים לאדם מכור: הנה API ודוגמאות, תתחבר מכאן, תכניס מידע כאן, ותוכל לקרוא אותו בכל זמן מכל מקום שתרצה. אתה לא צריך לדאוג לתחזוקת התשתית שמריצה את ה-SAAS ואם זה נופל, זה לא בעיה שלך, זה בעיה של ה-Vendor.

את הריצה המטורפת לשימוש ב-SAAS אני רואה מכל עבר, ואני חוזר ומציין תחת כל עץ רענן כי ברוב מוחלט של המקרים, שרותי ה-SAAS הם מיותרים לחלוטין אם לא מדובר בפרודקשן שחייב להיות זמין 24/7. אדרבא, ככל שמשתמשים בכמה שיותר שרותי SAAS, האפשרות למעבר לספק ענן מתחרה הופך להיות יותר ויותר קשה, במיוחד כשרוב מוחלט של ספקי הענן הציבורי כיום כלל לא מציעים שום Migration Path נורמלי מענן אחד לשני, ואף אחד כמובן לא מוכן לממן את השינויים בסקריפטים ובמקומות אחרים שצריכים לשנות כדי לעבור ענן.

יש נקודה מסויימת שאינני מסכים עם ליאור, והיא קשורה למחיר: מחירי הענן לא עולים ועולים, ואני אומר זאת באחריות: אני משתמש בשרותי ענן של אמזון כבר 6 שנים לצרכיי האישיים, וכיועץ אני מתעדכן תדיר במחירים של הספקים השונים מבחינת מחירי תשתיות ושרותים. כמעט בכל מצב, תמיד אפשר למצוא דרכים לחסוך כספים בענן, אם מוכנים קצת, טיפה, להתאמץ: במקום להשתמש ב-RDS, תפסיקו להתעצל ותקימו בעצמכם תשתית SQL (לדוגמא). במקום להשתמש ב-CDN הסופר יקר של ספק הענן, תשתמש ב-CDN של מתחרים שאינם נופלים בביצועים ובאיכות ממה שספק הענן שלכם מציע, יש "שכבות" שונות לאחסון Object Storage כמעט אצל כל ספק ענן וניתן בעזרת סקריפט פשוט להעביר קבצים (אם לא רוצים לשלם על Tiering חכם), וזה – על קצה המזלג, כך שבעזרת תכנון נכון וניטור מתמשך, לא צריך להגיע למצב של "שריפת" תקציבים אצל ספק הענן הציבורי.

נתעכב עתה על עניין שחוזר על עצמו שוב ושוב בשיחות עם כל מיני גורמים: On Prem מול ענן, מי עולה יותר? והאם זה נכון שענן תמיד יותר יקר בהשוואה לתשתית On Prem? אם תשאלו את HPE, את DELL, לנובו, סיסקו, פוג'יטסו ושאר יצרני/משווקי שרתים – הם יהנהנו בחיוב וישמחו גם להציג לכם גרפים איך הפתרונות המקומיים שלהם זולים יותר בראיה נוכחית ועתידית. האמת היא, שבמקרים רבים זה לא נכון, ועם קצת מאמץ, אפשר לבנות מערכת בענן (תלוי איזה ספק ענן) במחיר שיכול לנצח פתרון On Prem בחישוב לשנה, שלוש וחמש שנים, כך שיכול להיות שהצבת המטוטלת באמצע הדרך – לא תמיד יהיה הפתרון הכי זול. בל נשכח, שגם על פתרון "אמצע הדרך" מישהו צריך לשלם.

לסיכום: יכול להיות שפתרון On Prem כ"מקדים ענן" הוא פתרון שיתאים לארגונים שונים, אך יחד עם זאת, כמעט כל גוף או ארגון שאני מכיר, כבר החל ללמוד ולהשתמש בתשתיות של ספקי ענן שונים (לא רק גוגל ו-AWS) ורבים מהם מעדיפים להשתמש בשרותי ה-SAAS של אותו ספק, בין אם להפעיל קונטיינרים או להריץ דברים אחרים, וברוב המקרים – לנסות לשכנע אותם עכשיו "לחזור ל-On Prem" יתקל בהתנגדות. אני לא חושב ש-On Prem הוא פתרון רע (ומי שיסתכל בערוץ היוטיוב העסקי שלי יוכל לראות הדגמות רבות על תשתית On Prem), אך אני כן חושב שבעזרת תכנון נכון, אפשר גם להרכיב פתרון טוב וזול – אצל ספקי ענן.

הקמת HPC – מקומית או בענן? נקודות למחשבה

חדש! אין לכם כח לקרוא? אתם יכולים ללחוץ על הקישור כאן או להסתכל בסוף הפוסט על וידאו קצרצר המסכם את הפוסט.

עולם ה-HPC הוא עולם שמתקדם בקצב איטי. עד לפני שנים מעטות, השינויים המהותיים היו יותר קשורים ל-Job management פופולרי (slurm ש"כבש" פופולריות במקום ה-Sun Grid Engine לדוגמא, שהפך לאחר מכן ל-Son of Grid Engine) וברוב המקרים כשהיה מדובר על מערכות גדולות (עשרות, מאות שרתים ומעלה) חברות כמו Dell ו-HPE החליפו שרתים של Sun (לאלו שהיתה להם מערכת HPC ישנה יותר).

בשנים האחרונות, מספר טכנולוגיות חדשות נכנסו לעולם ה-HPC וחלקן בדרך להיכנס:

  • מבחינת מערכת File system מרכזית – ל-Lustre עדיין יש מקום ורלוונטיות (גירסה חדשה שוחררה רק בחודש שעבר), אך במקביל, מערכות כמו Gluster ו-CEPH תפסו מקום נכבד כ-Scale Out Storage
  • יותר ויותר חברות עוברות לשימוש מאסיבי יותר בכרטיסי GPU יעודיים (V100, A100 של NVIDIA, וכרטיסים אחרים לעיבוד AI/ML/DL מחברות כמו AMD ואיננטל יכנסו בקרוב לשוק בצורה יותר רצינית).
  • חיבוריות/רשת תקשורת פנימית עוברת שדרוג רציני. במקרים רבים, חברות היו משתמשות בחיבור סיב במהירות של 10 ג'יגהביט, כיום בד"כ ההמלצה היא 50 ג'יגהביט ומעלה.

רכישת שרתים להקמת HPC היתה מעט מורכבת, הואיל והיה צריך לבצע מספר חישובים (כמות וגודל דיסקים, כמות ליבות פר מעבד פר שרת, מהירות תקשורת בין המכונות לצרכי File system ולצרכים אחרים, צרכים של פלטפורמות וספריות שונות, רישוי ועוד דברים רבים נוספים) ולאחר מכן היו פותחים במעין "מכרז" בו מתמודדות חברות שונות, ולבסוף היו סוגרים עם נציגות של אחד מהיצרנים או האינטגרטורים (אני מודע לכך שבמציאות כל התהליך היה הרבה יותר ארוך ומורכב, אך לשם פוסט זה אני מפשט את הדברים).

כיום חברות כמו NVidia מציעות שרתי DGX במחיר שווה: במחיר של 200-220K אתה מקבל שרת עם 2 טרהבייט זכרון, 8 מודולי GPU מסוג A100 (עם 80 ג'יגהבייט זכרון פר מודול), אחסון מקומי בגודל 36 טרהבייט, 128 ליבות (2 מעבדי AMD EPYC עם 64 ליבות), קישוריות רציפה בין מודולי ה-GPU (זה ה-NVSwitch) ומספר חיבורים במהירות 200 ג'יגהביט. עם קופסאות כאלו, בדרך כלל תצטרך לרכוש מתג (או מתגים, תלוי בקופסא) ותצטרך לדאוג לפתרון אחסון Scale Out (אם מדובר ברכישה של 10+ שרתים) וגם פתרון אחסון יותר איטי – והרי לך פתרון HPC בסיסי ברמה העקרונית (כמובן שברזלים זה נחמד, אבל יש המון עבודה להתקין דברים, להגדיר, אוטומציה, Job Management ועוד ועוד)

בשנתיים (פלוס) האחרונות ישנו פתרון נוסף שבעבר לא היה קיים – הענן הציבורי ופתרונות HPC, וכאן נכנסת דילמה רצינית לאלו שרוצים לשדרג מערכת HPC קיימת או לבנות מערכת HPC חדשה, ואין זה משנה הם הארגון הוא סטארט-אפ, משרד ממשלתי, מוסד חינוכי, חברה מסחרית או כל ישות אחרות. הדילמה היא פשוטה:

לרכוש ולבנות "משלנו" או ללכת עם פתרון ענן של ParallelCluster של AWS (או פתרון של Azure או GCP)?

על מנת לענות על שאלה זו, נצטרך בשלב הראשון לחלק בעצם את פתרון ה-HPC ל-2 חלקים:

חלק ראשון הוא הגוף שמקים ומתחזק את פתרון ה-HPC בחברה/ארגון. ברוב המקרים זו תהיה מחלקת ה-IT, ומה שמחלקת ה-IT בעצם תתחיל לעשות (לאחר הקמת פתרון ה-HPC) הוא בעצם "למכור" את המשאבים למחלקות השונות – לפי כמות ליבות, כמות שעות שימוש ועוד.

החלק השני הן המחלקות השונות שהן ה"רוכשות" משאבי HPC לצרכיהן: מהנדסים, מדענים, ומחלקות שונות שמעוניינות להשתמש בשרותי HPC ולפיכך הן "רוכשות" כמות מסויימת של שעות, והחישוב כולל כמובן את מה שמשתמשים בפועל: ליבות, אחסון, GPU ועוד.

החלוקה הזו חשובה מאוד להנהלה, הואיל ומערכות HPC גדולות הן מערכות יקרות ויש צורך למצוא להן הצדקה והחזר השקעה, ולכן, גם כשלא רואים זאת אצל חברות מסויימות – יש חלוקת תקציבים ומחלקות שונות רוכשות שעות ומשאבים.

וכאן, אם אנחנו מדברים על שעות, פתרונות מבוססי ענן נכנסים לתמונה, עם מספר יתרונות גדול בענן שלא קיימים ב-HPC המוקמים מקומית:

  • זמינות לעבודה מיידית: בין אם אתה צריך 1000 או 10000 ליבות, בין אם אתה צריך 2 או 300 כרטיסי GPU החדשים ביותר – הם זמינים עבורך תוך דקות ספורות. אין צורך להמתין שהמערכת תתפנה, או להבין שאין ב-HPC המקומי את הציוד שאתם כלקוח צריכים.
  • התשלום הוא רק עבור שימוש: הפעלתם דרישה של 1000 ליבות לעבודה שלקחה שעתיים ו-14 דקות? על כך בדיוק תשלמו (פלוס האחסון, תעבורת אינטרנט וכו'). בסיום ה-JOB בדרך כלל (בהתאם להגדרות) המערכת "תהרוג" את כל ה-Nodes המשתתפים בעבודה (לאחר שהחומר הרלוונטי הועבר לאחסון), מה שמאפשר ביצוע עבודות רבות עם תקציב קטן יחסית, גם לסטארט-אפים.
  • מבחר ענק של ציוד: צריכים מכונות חזקות מאוד? חלשות (עם תשלום נמוך)? עם 2 כרטיסי GPU? ללא כרטיסי GPU? עם מהירות תקשורת של מאות ג'יגהביט? עם אחסון במהירות 7 ספרות IOPS? ברוב פתרונות ה-HPC, האפשרויות מצומצמות מאוד, ובענן – כל מה שצריך זה לבחור ולשנות שורה אחת בקובץ קונפיגורציה.
  • תאימות: רגילים לעבוד עם SGE, עם Slurm, עם Torque? רוב הסיכויים שפתרון ה-HPC בענן כבר תומך ב-Job Management שאתם רגילים אליו, ולכן מעבר לשימוש HPC בענן יהא יחסית קל.

כשרואים את רשימת היתרונות של ה-HPC בענן, סביר להניח שיהיו לא מעט שיקראו וישתכנעו ש-HPC בענן הוא הפתרון שיתאים להם ושיחסוך להם משאבים רבים בכל מיני אספקטים, אולם לכל הפתרונות HPC בענן יש חסרון אחד גדול, שהוא, כמה שיפתיע – זה המחיר.

המחיר, שבהתחלה נראה יחסית צנוע (במיוחד שאפשר לבחור שרתים זולים, לדוגמא), מטפס במהירות כלפי מעלה כשבוחרים מכונות חזקות. רוצה יותר מ-60 ליבות? רוצה 8 כרטיסי GPU במכונה? בשמחה, המחיר מתחיל ב-30 דולר ומעלה לשעה פר מכונה, ואם אנחנו רוצים להשתמש בכך למשך שעות רבות או לתקופה באופן רצוף – המחיר יהיה גבוה מאוד.

לעומת זאת, אם נרכוש מערכת ונחלק את כל העלויות ל-3 שנים בחלוקה לשעות, סביר להניח שנגיע למחיר שיהיה יותר זול ממה שספק הענן מציע, וכאן יש את ה"סוד" הכי ידוע על תשתיות ענן: הן זולות כשהמשאבים הנדרשים נמוכים, אך כשכל שמטפסים בדרישות, המחירים מזנקים לגובה עד לסיטואציות בהן פתרון On Prem יהיה הרבה יותר זול.

ישנן סיטואציות בהן ההחלטה היא יותר קלה לכאן או לכאן:

  • האם יש דרישה למשאבים? (שימו לב: יש במובן הוודאי, לא "תהיה" (במובן של "אולי")) לשימוש ארוך טווח? ולניצול רוב המשאבים? במקרים כאלו, כדאי לחשוב על רכישה והקמה מקומית.
  • אם מדובר בשרות של גופים חיצוניים שאינם מחוייבים לאותו ספק HPC, ושאותם גופים חיצוניים יכולים לפנות למתחרים כמו ספקי ענן – יהיה כדאי לבדוק לעומק את מידת הרצינות של הגוף להתחייב לספק. בל נשכח שספקי ענן יכולים (ומציעים) לגופים שונים מחירי רצפה שיכולים להפוך השקעת הקמת HPC להשקעה בלתי כדאית.

לעומת זאת, אם אין ידיעה על כמות המשאבים הנדרשת, או שה"לקוחות" לא יודעים עדיין מה הם רוצים וכמה, מומלץ להתחיל עם HPC בענן, או HPC קטן מקומי עם המשכיות בענן עד שרואים להיכן הרוח נושבת, ומשם מחליטים אם להמשיך לענן או להגדיל מקומית את ההשקעה ב-HPC.

למעוניינים – גירסת וידאו קצרה המסכמת את הפוסט:

האם מומלץ להעביר מערכת שלמה לענן מ-On Prem?

כל חברה שרוצה להעביר או להקים תשתית אצל סע"צ (ספק ענן ציבורי) – רוצה לקבל תמורה יותר טובה ממה שיש לה כיום, בין אם מדובר על ביצועים יותר גבוהים, מחיר נמוך יותר, תחזוקה פשוטה יותר, שרידות גבוהה יותר ועוד ועוד. אם יש משהו אחד שאף חברה לא רוצה – זה לקבל את מה שיש להם כיום מבחינת ביצועים ושרידות, אך לשלם יותר.

למי שלא מכיר, אחד המושגים הכי שגורים בפני כל מי שמתעסק בתחום עננים ציבורים הוא המושג "Lift & Shift", כלומר המושג מתאר מצב בו הלקוח מעביר את כל או רוב התשתית שלו מה-DC שלו אל ספק הענן בתצורה כמה שיותר זהה. לדוגמא: אם יש ללקוח 100 מכונות וירטואליות שמריצות את כל האפליקציות, הפלטפורמות ושאר דברים ב-On Prem, ב-Lift&shift מעבירים הכל "כמו שזה" (או כמעט) אל ספק הענן הציבורי שהחברה חתמה מולה, כך שבסופה של ההעברה, יש 100 (או קצת פחות) מכונות וירטואליות רצות בענן.

יש לא מעט גורמים, בין אם מדובר בספקי ענן, בין באם מדובר ביועצים ואינטגרטורים שממליצים על כך. הח"מ, שגם מוכר שרותי יעוץ ואינטגרציה, דווקא ממליץ נגד התהליך.

להלן הסיבה מדוע אני לא ממליץ על המהלך:

ללקוח יש 100 מכונות וירטואליות והוא מעביר אותם בתהליך lift & shift. הלקוח בעצם ישלם את מחיר המקסימום לספק הענן מבחינת ההמרה. הועברו 100 מכונות, כאשר רוב המכונות כלל אינן מנצלות את המשאבים ב-VM. מה הרווח של הלקוח ממעבר כזה? מבחינת ביצועים, אינני בטוח שפתאום יהיו ביצועים גבוהים יותר (אלא אם מעבירים מכונות VM משרתים בני יותר מ-7 שנים). מה שכן, התשלום לספק הענן יהיה הרבה יותר מסיבי: אם הגדרת 100 ג'יגהבייט דיסק וירטואלי מבוסס SSD, אתה תשלם על 100 ג'יגהבייט (במיוחד אם הגדרת את ה-Block Storage מ-SSD מהיר), גם אם השתמשת ב-10 ג'יגהבייט. בענן אין "Thin Provisioning", וכנ"ל לגבי זכרון וכח עיבוד, וכל זה עוד לפני שינויים ואופטימיזציות שהלקוח רוצה לעשות כדי לעבוד בענן..

לכן, אם יש משהו אחד שאני ממליץ ללקוחות – זה לא לחשוב על ספקי ענן ציבוריים כחברות Hosting ולא להשתמש בשרותים שלהם כמו בחברות Hosting. במקום זה, אני ממליץ לבחון מספר דברים שיכולים לסייע באופן מהותי:

  • שימוש בשרותים מנוהלים במקום מכונות VM שאתה מקים/מריץ. יצא לי לבחון לא מעט שרותים של ספקי ענן שונים ואני חייב לציין שבמרבית המקרים, השרותים של ספקי הענן נתנו ביצועים טובים. בלא מעט מקרים, אצל לקוחות שונים מריצים מכונות VM שמריצים אפליקציות שונות – אין הגדרות ואופטימיזציה טובה. דוגמא פשוטה: אצל ספקי ענן שונים אפשר לאחסן את ה-DB המנוהל באחסון זול ומכני או SSD או ב-SSD מסוג מהיר, כאשר ה-OS יושב על אחסון מסוג אחר. (בסביבות On prem, רוב מכונות ה-VM גם רצות וגם מאחסנות את ה-DB על אותו סטורג)'. נכון, זה עולה יותר, אך הביצועים גם גבוהים בצורה משמעותית, שלא לדבר על כך שכשזה מגיע להגדרות של אפליקציות שונות (שרתי Web, שרתי SQL ועוד) – אצל רבים אין ממש אופטימיזציה – שכן קיימת בשרותים המנוהלים אצל ספקי הענן.
    לכן, לפני שחושבים להעביר את אותו שרת SQL (לדוגמא) – כדאי לחשב מה העלויות של שרות זהה מנוהל עם Instance דרוש ואחסון, וזאת בהשוואה ל-VM שאתם תקימו. כדאי לקחת בחשבון גם תחזוקה והשבתה שתתרחש במקרה של VM שלכם.
  • אפליקציות עצמאיות: שרותים כמו Beanstalk, או App Service של אז'ור, או App Engine של גוגל – ושלל פתרונות זהים אחרים – שרותים אלו נותנים לך בעצם להריץ את הקוד שלך בשפה שאתה כותב – על תשתיות ספק הענן, כאשר אינך צריך להקים תשתית של VM, תשתית Load Balancing ועוד. אתה כותב קוד ומאחסן אותו בשרות כלשהו, מצמיד Webhook לשרות הנ"ל בענן, והשרות כבר ירים ויריץ את כל מה שצריך מבחינת pipelines, הוא יקמפל ויארוז מה שצריך, ויכין Instances חדשים שבחרת את גודלם. אתה לא צריך לדאוג לגבי עומסים, המערכת תדע לבצע אוטומטית Scale Out לאפליקציה שלך ותוסיף/תוריד Instances כנדרש, ותצמיד אותם ברקע לשרות Load Balancing כך שלא תפסיד בקשות מדפדפנים או ממכשירים שונים (בהתאם לאפליקציה). כאן בדיוק נמצא עקב האכילס אצל חברות רבות שמריצות אפליקציות בתשתית On-Prem (או תשתית Hosting) שמשרתות גולשים וה-Scaling שלהם הוא ידני. עם שרותים כנ"ל, אפשר להגדיר Instances קטנים ולשלם מחיר זול רק על מה שהיה בשימוש, הקץ לניחושים והערכות לגבי הקמה של יותר מדי או פחות מדי משאבים.
  • קונטיינרים: זו ה-טכנולוגיה של השנים האחרונות שחברות רבות כבר עברו להשתמש בה (ומי שלא – הסעיף לעיל רלוונטי לגביו) וכאן ספקי ענן שונים מציעים שרותי קונטיינריזציה שונים, בין אם מדובר על שרותי קונטיינר מנוהלים שאתה מחליט כמה Instances להקים/להוסיף/להוריד, ובין אם מדובר בשרותים שאתה כלל לא דואג לתשתית ובמקום זאת אתה פשוט משלם על שימוש בזכרון ובמשאבי עיבוד. השילוב של קונטיינריזציה ושימוש בתשתית של ספקי ענן ציבוריים יכול לתת פתרון עם ביצועים מעולים ולאו דווקא מאוד יקרים.

מעבר לענן ציבורי יכול לחסוך כסף, כל עוד מוכנים "לשנות את הדיסקט" בראש ולוותר על חלק משיטות העבודה מה-20+ שנה האחרונות. שיטות כמו Lift & Shift לא יעזרו הרבה ללקוח אבל הם בהחלט יעזרו לשורה התחתונה מבחינת כספים לספק הענן הציבורי שבו הלקוח משתמש. אם רוצים לעבור לענן ציבורי, אני ממליץ לחשוב על המעבר כעל פתיחת דף חדש, תוך אימוץ טכנולוגיות מודרניות ונטישה הדרגתית של טכנולוגיות Legacy.

מעבר לענן – תכנונים, עדיפויות ומציאות

לפני כשבועיים פרסמתי את הפוסט הזה שמדבר על תקציבים, סוף שנה, שינויים שההנהלה מבקשת (להוריד את המחיר וכו'), אלטרנטיבות וכו'. הפעם אני אכתוב על החלק היותר "התחלתי" – כשחברה רוצה להקים ו/או להעביר חלק מהתשתית שלה לענן ציבורי.

כפי שציינתי בעבר, אחד ההבדלים הגדולים ביותר בין סטארטאפים לבין חברות ותיקות, הוא שסטאראטאפים ברוב הזמן כלל לא משתמשים בשרתים מקומיים או סטורג' מקומי עבור השרתים. הסטארטאפים מקימים את הכל בענן והם מתחברים אליו דרך VPN, חיבור Direct כלשהו וכו'. בחברות ותיקות לעומת זאת, בדרך כלל יש תשתית וירטואליזציה מקומית, סטורג' מקומי, מתגים, שרתים פיזיים וכו'.

בדרך כלל שהנהלת החברה בוחרת ספק ענן, והיא מעוניינת להעביר תשתית מכונות VM ותוכן לענן (בין כמעבר או בין כחלק מתשתית Hybrid מול ספק ענן), אותה חברה תחליט לגבי לו"ז, מה יעבור וכו', אך בלא מעט מקרים שראיתי – אותו לו"ז לא כל כך יתאים אם מצפים שמה שירוץ על הענן ירוץ לפחות באותה מהירות כמו שהוא רץ מקומית אם לא יותר.

ניקח לדוגמא תשתית פשוטה: יש לנו 2 מכונות, אחת מריצה MySQL והשניה מריצה שרת Web NGINX ושרת שלישי שמריץ אפליקציות על Tomcat. התשתית הזו נגישה החוצה לציבור שמבצע אותנטיקציה עם שם משתמש/סיסמא והתשתית יושבת מאחורי Firewall (ואולי מערכות הגנה נוספות).

אם נסתכל על התשתית הזו בתצורה המקומית, סביר להניח שהמכונה שמריצה את ה-NGINX תהיה חשופה (מבחינת כתובת IP) לאינטרנט עם פורט 80 או 443 פתוח החוצה ב-Firewall עם כתובת IP אמיתית או שתהיה כתובת חיצונית ב-Firewall שתמופה אל כתובת IP פנימית. יהיו כאלו שיטמיעו את מכונת ה-NGINX ב-DMZ עם 2 רגליים – אחת ב-DMZ ואחת ב-LAN, כך שה-NGINX יוכל לדבר עם ה-Tomcat ברשת הפנימית (מכונת ה-Tomcat ומכונת ה-MySQL לא יהיו זמינות מבחוץ כלל).

ניקח את התשתית הזו לענן כמו AWS לדוגמא, ונניח שאנחנו רוצים להקים את המכונות הללו מחדש ולאחר מכן להעביר הגדרות ומידע לאותן מכונות בענן. יש כמה דברים שצריך לעשות, אני אתרכז בדברים בסיסיים (יש כמובן דרכים אחרות לעשות את העבודה, כולל העברה של המכונות הוירטואליות כמו שהן לענן):

  • אנחנו נצטרך להקים VPC שיכלול:
    • חלוקה ל-Subnets ששם ישבו מכונות בהתאם לקטגוריות שאנחנו בונים: Prod, testing, stage, devel וכו'. רובם לא יקבלו כלל כתובות IP אמיתיות.
    • Internet Gateway שיתן ל-Subnet שנבחר גישת אינטרנט החוצה
    • Elastic IP – שיהיה מחובר ספציפית למכונת ה-NGINX
    • NAT Gateway – שיאפשר למכונות הפנימיות לגשת לאינטרנט מבפנים החוצה (אך לא ההיפך)
    • Network ACL – שישמש כ-Stateless Firewall על מנת להחליט מי יכול לצאת ודרך איזה פורטים
    • Security Groups (שהולכים עם Network ACL) – שם נגדיר ספציפית מאלו כתובות ואלו פורטים יוכלו להיכנס לשרת(ים).
    • ויש עוד כמה צעדים, וחברות רבות גם יוסיפו כאן אולי Appliance Firewall מסחרי בנוסף למה שאמזון נותנת ועוד ועוד…

את כל ההגדרות הללו אנחנו נבצע בפעם הראשונה (לא מומלץ להשתמש ב-VPC הראשוני שאמזון מקימה עבורנו, ותמיד מומלץ להקים חדש, במיוחד אם זו הפעם הראשונה שאנחנו משתמשים בענן ברצינות.

לאחר מכן אנחנו נקים מכונות ב-EC2. נצטרך לבחור Template של מכונה מהקטלוג, בחירת ה-VPC, וכמובן – גודל Storage מקומי למכונה. כאן הדברים שונים מהסטורג' שנמצא אצל חברות – ב-AWS תוכל לבחור בין General Purpose SSD לבין Provisioned IOPS SSD שהוא הרבה יותר מהיר והאפשרות השלישית היא דיסקים מגנטיים (מבלי אפשרות לבחור IOPS). ההבדל (חוץ מביצועים) בין ה-General ל-Provisioned מתבטא לא רק בביצועים אלא גם במחיר (ב-Provisioned הוא הרבה יותר גבוה) וראיתי מספר מקרים שבחרו ב-Provisioned והתפלאו מדוע המחיר טס בכמה מאות דולרים פר מכונה. לאחר הגדרות הסטורג' נצטרך לבחור תגים (Tags) אם נרצה, את ה-Security Groups (אם לא הגדרנו קודם), מפתח PEM להתחברות ולבסוף נאשר את הכל ו-AWS יקים לנו את המכונה. לאחר מספר דקות נוכל להתחבר אליה אם הגדרנו שהיא תקבל כתובת IP אמיתית דינמית או ללא כתובת IP דינמית דרך מכונת Bastian או דרך חיבור Direct שיש לנו אל ה-VPC. משם נגדיר פנימית את המכונה, נקים עוד כמה מכונות וכו' וכו'.

בקיצור – העברת תשתית ממקומית לענן היא לא בדיוק מספר קליקים בעכבר (אני לא מדבר על שימוש בפתרונות כמו VMWare on AWS), ויש כל מיני Gotcha בדרך, ויכול להיות שגם הביצועים לא יהיו כה-מרשימים אם דברים לא הוגדרו נכון (אמזון לא דוחפים מכונות VM לשרתי ברזל כמו סרדינים, כמו כל מיני ספקי Hosting), כך שלפחות בפעמים הראשונות – מיגרציה תיקח יותר זמן ולכן חשוב לקחת זאת בחשבון (כמובן שאם מישהו חיצוני מקצועי עושה זאת יקח פחות זמן אך עדיין יהיו דברים שלא היו צפויים מראש שהחברה תרצה וגם זה לוקח זמן). בהמשך, סביר להניח, יוכנסו כלים שונים כדי לבצע אוטומציה של הדברים, בדיקת מהירויות, ניטור דרך הענן ועוד.

אחד הדברים שיותר ויותר חברות מעוניינות בו, הוא פתרון ה-Hybrid, וכאן הדברים קצת מסתבכים..

כפי שציינתי לעיל, יש פתרון כמו VMWare on AWS שמאפשר לך "להרחיב" את המערכת המקומית שלכם לענן אך ממשיך להשתמש במושגים ובטכנולוגיות של VMWare. אם ניקח לדוגמא את 3 המכונות מהדוגמא הקודמת, נוכל בקלות לבצע עבורם Migrate לתשתית ה-VMWare on AWS בענן וכל מה שנצטרך לשנות לפני המעבר זה החיבור ל-vSwitch/DVSwitch, לבחור לאן לאחסן את המכונות ועוד מספר פרמטרים – והמערכת תבצע את השאר בצורה עצמאית.

חברות רבות לעומת זאת מחפשות משהו יותר "מעונן" – הן מחפשות דברים כמו שרצים בענן, אך שירוצו מקומית עם אפשרות שימוש ב-Hybrid להעברת עומסים, מבלי להיות תלוים בפתרון של VMware (או שהם כלל לא משתמשים ב-VMware). מיקרוסופט לדוגמא מציעה את Azure Stack – מדובר בערימה של שרתים שמריצים תוכנות, סקריפטים ודברים נוספים על המכונות הללו והתשתית הזו יושבת ב-DC המקומי של הלקוח והוא מקבל גירסה מזערית של Azure מקומית עם אפשרות להתרחב ל-Azure הגלובאלי ובכך לעבוד או מקומית בלבד תוך שימוש בכלים הרגילים על Azure (מתאים לגופים בטחוניים לדוגמא) או שימוש כ-Hybrid כמקומי והעברה פנימה והחוצה לענן הציבורי. גם אמזון הכריזה על פתרון דומה שנקרא AWS Outposts וגוגל גם בונים פתרון כזה (אם כי עדיין לא ראיתי שום הכרזה קונקרטית על משהו מצד גוגל).

לפתרונות שהזכרתי לעיל יש יתרון גדול שיש לך תאימות מלאה, החל מ-API, סקריפטים וכלים שמשתמשים בענן הציבורי שבחרתם – בענן "מקומי" של אותו ספק ענן. החסרון הוא כמובן שזו "חתונה קתולית" שקשה מאוד לצאת ממנה.

אלו שרוצים משהו פחות מחייב ויותר מדבר על פתרון Hybrid שמתייחס לקונטיינרים ומכונות VM יכול להשתמש כמובן ב-Open Stack והוידאו הבא מסביר בהרחבה איך ניתן לחבר OpenStack מקומי לעננים הציבוריים השונים.

לסיכום: בין אם מתחילים להעביר תשתית ממקומית לענן ובין אם חושבים לעבור מתשתית מקומית בלבד/ענן בלבד ל-Hybrid – מומלץ להתאזר בסבלנות ולחקור את הפתרונות. תחום ה-Hybrid מקבל המון "באזז" לאחרונה וחלק מהפתרונות לא שווים אפילו PoC, אז לפני שקופצים למים – קראו על הנושא, קחו יעוץ ותראו מה הפתרונ/ות ששווים עבורכם.