Aujourd'hui, nous avons décidé de parler des outils que les sociétés informatiques et
les fournisseurs IaaS utilisent pour automatiser leur travail avec les réseaux et les systèmes d'ingénierie.
/ Flickr / Not4rthur / CC BY-SAMettre en œuvre des réseaux définis par logiciel
On s'attend à ce qu'avec le lancement des réseaux 5G, les appareils IoT obtiennent une réelle distribution de masse - selon
certaines estimations, leur nombre dépasserait 50 milliards d'ici 2022.
Les experts notent que l'infrastructure existante ne fera pas face à l'augmentation de la charge. Selon Cisco, dans deux ans, le trafic passant par le centre de données atteindra 20,6 zettaoctets.
Pour cette raison, les sociétés informatiques dépensent des milliards pour le développement de l'infrastructure réseau. Par exemple, Google pose de nouveaux câbles sous-marins en Asie et en Europe pour réduire la latence des transferts de données à des emplacements éloignés des centres de données. Les géants de l'informatique construisent également des centres de données hyper évolutifs - AWS, Microsoft et Google
ont déjà dépensé plus de 100 milliards de dollars pour leur création.
De toute évidence, dans de tels systèmes (et plus simples), il est impossible de surveiller le bon fonctionnement de tous les commutateurs, serveurs et câbles manuellement. C'est là que les réseaux définis par logiciel (SDN) et les protocoles spéciaux (tels que
OpenFlow ) viennent à la rescousse.
Statista
indique que d'ici 2021, le volume de trafic passant par les systèmes SDN des centres de données va plus que doubler: de 3,1 zettaoctets à 7,4 zettaoctets. Par exemple, Fujitsu a
introduit la technologie SDN dans des centaines de ses centres de données situés dans différentes parties du monde.
Il utilise des réseaux définis par logiciel et l'un des fournisseurs de cloud local aux États-Unis.
Les experts d'IDC s'attendent à ce que le marché SDN continue de croître. D'ici 2021, son
volume atteindra 13 milliards de dollars, étant donné qu'en 2017, il était estimé à 6 milliards.
Accéder aux machines virtuelles
Ces dernières années, la popularité de la virtualisation a été associée au développement d'un grand nombre d'outils qui automatisent la gestion des VM et augmentent leur disponibilité.
Des outils d'automatisation sont également fournis par les fournisseurs IaaS. Par exemple, chez 1cloud, nous proposons une interface logicielle qui vous permet de récupérer une nouvelle machine virtuelle en quelques minutes. Il est également possible de gérer l' infrastructure à l'aide de l'API . Par exemple, vous pouvez configurer l'arrêt des machines virtuelles selon un calendrier donné afin de ne pas payer pour leur travail "inactif". L'API peut également être utilisée pour modifier le nombre de cœurs et la quantité de RAM.
/ Pixabay / PDLes systèmes de gestion des solutions de virtualisation évoluent vers l'utilisation de technologies d'apprentissage automatique qui répartissent automatiquement la charge entre les machines virtuelles. Par exemple, la
solution d' environnement virtuel VMware NSX
possède cette fonctionnalité. Il aide déjà les fournisseurs IaaS à répartir la charge dans des environnements multicloud et hybrides.
Mettre en œuvre des systèmes DCIM
Les solutions DCIM (Data Center Infrastructure Management) sont des logiciels qui surveillent le fonctionnement des systèmes d'ingénierie des centres de données: la consommation d'énergie des serveurs, des stockages, des routeurs, des distributeurs d'énergie, les niveaux d'humidité, etc. Ces systèmes sont disponibles dans les centres de données Dataspace et Xelent, où 1cloud place son équipement.
Dans le premier cas, le système DCIM
gère l' alimentation en électricité et en eau, la climatisation des salles de serveurs et la vidéosurveillance dans tout le bâtiment. Dans le second, il
stabilise automatiquement
la tension de sortie dans le secteur, protégeant les serveurs et éliminant les micro-coupures.
/ Grande photo tour du nuage de Moscou 1cloud sur HabréLes systèmes d'intelligence artificielle ont également atteint ce domaine. Des algorithmes intelligents prédisent les pannes de serveur en analysant leur «comportement». Par exemple, Litbit
travaille sur la technologie Dac. Le système surveille l'état du fer à l'aide de capteurs installés dans la salle des machines. Ils analysent les fréquences ultrasoniques et les vibrations du sol.
Sur la base de ces données, Dac détecte les anomalies et détermine si tous les équipements fonctionnent correctement. En cas de problème, le système avertit les opérateurs du centre de données ou arrête indépendamment les serveurs défectueux.
Jusqu'à présent, ces technologies ne sont pas très répandues, mais récemment elles ont considérablement renforcé leurs positions. Selon
les analystes , en 2022, le volume du marché DCIM sera de 8 milliards de dollars, soit deux fois plus qu'en 2017. Bientôt, ces solutions commenceront à apparaître dans tous les principaux centres de données.
Nos ressources et sources supplémentaires:
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