ratkom.net: potraga za nepoznatim

[cc] Računalstvo u oblacima: Ekonomija velikih brojeva na strani kupaca /Demand Side Economics of Scale (2)

U prošlom blogu povezanom s Cloud Computingom dali smo pregled prednosti koje računalstvo u oblacima donosi za ponuditelje. Što je s kupcima?

Ukupni troškovi IT organizacija ili rješenja nisu određeni samo troškovima ukupnog kapaciteta kojeg posjeduju, nego i postotku učinkovitog iskorištenjatih kapaciteta. Kad razgovaramo o datacentrima, potrebno je sagledati učinak koji zbrajanje zahtjeva kupaca (demand aggregation) ima na troškove uporabe iskorištenih resursa (procesori, mreža, memorija, prostori za pohranu…).

Kod ne-virtualiziranih datacentara, pojedina aplikacija ili radno opterećenje (workload) uobičajeno se izvodi na zasebnom fizičkom poslužitelju (naravno, na jednom fizičkom poslužitelju može se pokrenuti više aplikacija, ali to nije uobičajena praksa. Ponekad je teško maknuti aplikaciju koja radi na drugi poslužitelj, bez intervencije u operacijski sustav – tako da pokretanje više aplikacija uglavnom predstavlja usko grlo koje je teško usklađivati kad se isporučuje usluga). Ovakav pristup znači da se broj poslužitelja linearno povećava s brojem radnih opeterećenja na poslužitelju. Kod ovog modela iskorištenjer poslužitelja je tradicionalno vrlo nisko, između 5% i 10% (izvor: The Economics of Virtualization: Moving Toward an Application-Based Cost Model, IDC, November, 2009). Virtualizacija omogućuje da se višestruke aplikacije pokreću na jednom fizičkom poslužitelju unutar posebno aplikaciji prilagođene instance operacijskog sustava, tako da je primarna prednost virtualizacije mogućnost da manje poslužitelja može podnijeti isti broj radnog opetrećenja. Kako ovo utječe na ekonomiju velikih brojeva? Kada bi sva radna opterećenja imala istu iskoristivost, ovo bi se pretvorilo u jednostavno sažimanje potreba s predvidivim opterećenjima. No, u stvarnosti se opterećenja značajno mijenjaju tijekom vremena, često zahtjevajući velike resurse u jednom trenutku, dok u slijedećem ne zahtjevaju gotovo ništa. Ovo otvara značajne mogućnosti za poboljšanje iskoristivosti putem zbrajanja i podjele (aggregation and diversification) zahtjeva od strane kupaca.

Analiza opterećenja je pokazala da postoje različiti izvori varijabilnosti iskoristivosti – zanimljivo je pogledati na koji način računalstvo u oblacima može odgovoriti na njih i time smanjiti troškove.

1. Slučajnost (RANDOMNESS). Uzorci opterećenja krajnjeg korisnika sadrži određene elemente slučajnosti. Na primjer, ljudi provjeravaju svoju elektroničku poštu u različita vremena (slika). Kako bi se zadovoljili pragovi service-level ugovora, potrebno je ugraditi kapacitet (buffer) koji može predvidjeti da će pojedini korisnici iste aktivnosti provesti u isto vrijeme. Ako je poslužitelje moguće dodavati prema potrebi, varijabilnost je moguće smanjiti.

slika: opterećenje Exchange poslužitelja tijekom vremena (izvor: Microsoft)

2. Dnevni uzorci (TIME OF THE DAY PATTERNS). Postoje predvidivi dnevni uzorci u ponašanju korisnika: servisi koji poslužuju krajnje korisnike (consumer) uobičajeno su najopterećeniji krajem dana, dok servisi koji poslužuju poslovne korisnike uobičajeno su najopterećeniji tijekom radnog dana. Planiranje kapaciteta mora uzeti u obzir ovakve uzorke, ali neće biti iskorišteno tijekom drugog dijela dana što će uzrokovati nisko iskorištenje resursa. Jedan od primjera izbjegavanja ovog problema je podjela radnog opterećenja putem više vremenskih zona koji se pokreću na istim poslužiteljima (slika).

slika: dnevni uzorci volumena pretraživanja, izvor: Bing Search volumeni u 24 sata

3. Varijabilnost ovisno o industriji (INDUSTRY-SPECIFIC VARIABILITY). Ponekad je varijabilnost opterećenja ovisna o dinamici pojedine industrije koja stvara opterećenje. Tvrtke koje prodaju robu široke potrošnje najveće opterećenje imaju tijekom praznika, dok tvrtke koje obrađuju porezne prijave gužvu imaju u veljači (barem u Hrvatskoj). Postoje različite vrste varijabilnosti koju donosi industrija – neke koje se ponavljaju i koje je moguće predvidjeti, kao što je predaja poreza, dok su neke potpuno nepredvidljive, kao što su neočekivane velike vijesti o potresu ili slično. No ukupan rezultat je očekivanje da kapacitet mora podnijeti očekivano vršno opterećenje (plus dio predviđene pogreške). Većina ovog kapaciteta će biti neiskorištena većinu vremena (slika).

slika: varijabilnost po industriji (izvor: Alexa Internet)

4. Varijabilnost uporabe resursa (MULTI-RESOURCE VARIABILITY). Compute, storage, input/output (I/O) resursi uobičajeno se kupuju zajedno: poslužitelj sadrži određenu količinu računalne snage (CPU), prostor za pohranu te I/O mogućnosti (pristup prostoru za pohranu). Pojedina radna opterećenja, kao što su pretraživanje koriste veću računalnu snagu, ali relativno malo prostora na disku ili kapaciteta I/O, dok druga radna opterećenja kao što je email koriste dosta prostora za pohranu ali malo računalne snage (slika). Iako je moguće prilagođavati kapacitet kupujući poslužitelje koji su prilagođeni za određena radna opterećenja, ovakav pristup rješava problem samo s jedne strane, jer smanjuje prilagodljivost i uglavnom nije ekonomski isplativ iz perspektive kapaciteta. Varijabilnost vodi ka neuporabljenim resursima osim ako ne primjenjujemo različita radna opterećenja koja imaju komplementarnu uporabu resursa.

slika: varijabilnost različite uporabe resursa, izvor: Microsoft

Komplementarna uporaba resursa bi grafički bila prikazana kao kod dnevnih uzoraka, ali to zahtjeva zbilja granularno dijeljenje resursa. Što se preciznije može upravljati resursima, podjela je bolja, a time i učinkovitost.

5. Nepredvidivi uzorci rasta (UNCERTAIN GROWTH PATTERNS). Problemi predviđanja buduće uporabe računalnih resursa i dugotrajno vrijeme da se novi resursi stave u pogon još jedan je razlog neiskorištenja resursa (slika). Organizacije moraju osigurati odobrenje za IT resurse daleko prije no što se potreba dogodi ili prije no što razumiju da moraju resurse osigurati. Čak i velike privatne kompanije imaju ove izazove, jer nije uobičajeno da tvrtke planiraju svoje nabave 6 ili 12 mjeseci unaprijed. Upravljajući radnim opterećenjima raznih korisnika, pružatelji usluga računalstva u oblacima mogu smanjiti ovu varijabilnost, jer se zahtjevi za resursima mogu vrlo lako međusobno kompenzirati.

slika: nepredvidivi uzorci rasta, izvor: Microsoft

No, ovo je nešto što nam je odavno poznato – tako funkcionira većina “on premise” centara u kojima su naslagani poslužitelji. Razlika je u tome što razlike u uporabljenom i dostupnom kapacitetu su uobičajeno daleko veće kod poslužitelja “doma” nego što to možete uočiti na resursima koji su vam dostupni u računalstvu u oblacima. I tamo ima “prekapacitiranja” na dodijeljenim vam resursima, ali… zanemarivo i nevidljivo.