Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2021

Сергей Трапани, ЛАНДЕ РУС Обработка данных требует больших начальных вложений, затрат на обслуживание и опытных команд. Рынок начал переносить свои данные и рабочие нагрузки в облачные системы, что гарантирует бесперебойную работу и снижает начальные инвестиции. Поэтому эксперты ожи- дают роста количества облачных вычислитель- ных систем, а рынок традиционных корпоратив- ных центров обработки данных выглядит сокра- щающимся. Однако новые технологии, такие как IoT, AI, 5G и т.д., быстро увеличивают коли- чество подключенных устройств. Связь между машинами становится все более быстро расту- щей тенденцией, и ожидается, что в ближай- шем будущем она будет отвечать за более чем половину коммуникаций. Более того, развиваю- щимся технологиям требуется большая про- пускная способность и низкая задержка. Облач- ные технологии не всегда могут обеспечить эти требования. Значительный рост периферийных вычислений (EDGE), что влечет за собой строительство небольших пограничных ЦОД, микроЦОД, кон- тейнерных ЦОД. Эти решения приближают вычислительные ресурсы и хранилище данных к конечным пользователям, что сокращает время отклика и экономит полосу пропускания. Сергей Махлин, КРОК Цифровизация производств, Интернет вещей, развитие облачных технологий и сервисов, тех- нологии AI и ML, стриминговые сервисы и блок- чейн – все эти факторы приводят к росту потреб- ности в вычислительных мощностях, а значит, подталкивают рынок дата-центров к развитию. Дополнительным и неожиданным фактором послужила пандемия: бизнесу требовались уда- ленные рабочие места, конференцсвязь, поддерж- ка логистики. Выжили и развились те, кто смог оперативно "переехать" в онлайн. а это невозмож- но без корпоративных и коммерческих ЦОД. Интересным трендом, связанным в том числе с пандемией, стало развитие технологий Интернета поведения (IoB): видеокамеры следят за тем, носят ли сотрудники маски, сенсоры и браслеты. Системы уже не только мониторят наше поведе- ние, но и стараются влиять на него: например, автомобили каршеринга следят, насколько акку- ратно вы водите автомобиль, увеличивая плату или вовсе отказывая в аренде агрессивным води- телям. Кроме того, различные законодательные и административные меры и до, и во время пан- демии увеличивали потребности как государст- венных, так и корпоративных заказчиков в вычис- лительных мощностях. факторов, способствующих развитию рынка ЦОД, несравнимо больше, чем тормозящих его. n Ц И Ф Р О В А Я Т Р А Н С Ф О Р М А Ц И Я : A I , У М Н Ы Й Г О Р О Д , I o T 117 www.secuteck.ru июнь – июль 2021 СПЕЦПРОЕКТ КОМПлЕКСНыЕ РЕшЕНИЯ ДлЯ ЦОД: ИТ И ИНжЕНЕРНаЯ ИНфРаСТРУКТУРа Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru По данным Gartner, ЦОД без ИИ и машинного обучения скоро станут неэффективными. Согласны ли вы с этим? Сергей Трапани, ЛАНДЕ РУС Предыдущие проекты Европейского Союза поз- волили повысить энергоэффективность до 20% за счет внедрения более интеллектуальной систе- мы виртуализации в своих центрах обработки данных. Уже сам по себе этот факт символизиру- ет важность систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Сегодня мы работаем над разработкой системы охлаждения с искусствен- ным интеллектом для малых центров обработки данных, над целостной системой управления, направленной на повышение энергоэффектив- ности и производительности охлаждения путем согласования аппаратных и программных ком- понентов в периферийных вычислительных при- ложениях. Мы применяем подход, который задействует ценные неиспользованные данные от активных компонентов ЦОД. Созданные боль- шие данные применяются расширенной систе- мой искусственного интеллекта, которая мгно- венно определяет потребности в охлаждении и энергии. С помощью этого мы рассчитываем обеспечить более 20% энергоэффективности периферийных вычислительных систем. Сергей Махлин, КРОК Проникновение машинного обучения во все цифровые системы действительно идет быстрыми темпами. И если такие системы помогут операторам ЦОД предотвращать аварии, тратить меньше и быть эффектив- нее, то они появятся даже на тех объектах, которые изначально создавались без них. Пока я бы не стал переоценивать роль этих технологий, хотя они, безусловно, перспек- тивны. Какие другие технологии могут способствовать успешности дата-центров? Сергей Трапани, ЛАНДЕ РУС Я не буду говорить о новых технологиях, таких как квантовые вычисления или вычислительные архитектуры, а сосредоточусь на поддерживаю- щих работу дата-центров решениях. Если вы не можете обеспечить требуемые усло- вия для вычислительных систем, независимо от особенностей вашей системы, вы не сможете получить желаемую производительность. Сле- довательно, центры обработки данных должны быть интегрированы в системы управления энергопотреблением, охлаждения и отопления района или здания, чтобы максимизировать их производительность. Эта интеграция обеспечит устойчивую производительность ЦОД при одно- временном увеличении энергопотребления и эксплуатационных расходов. Сергей Махлин, КРОК Сегодня на рынке есть потенциально перспектив- ные инженерные решения, позволяющие суще- ственно повысить эффективность (читай – снизить затраты) ЦОД. К ним я бы отнес использование термотрубок для замены процессорных вентиля- торов в серверах. Технология позволяет отводить тепло от серверных процессоров в разы эффектив- нее. Применение такого способа не только снижа- ет затраты на охлаждение и само энергопотребле- ние ИТ-оборудования, но, что иногда гораздо важнее, позволяет сэкономить место в стойке. Так достигается кумулятивный эффект экономии. К перспективным и потенциально помогающим сэкономить решениям я бы отнес и автоматизи- рованные системы управления инженерной инфраструктурой, использующие алгоритмы машинного обучения и нейросетей. Долгое время в отечественных ЦОД не были вос- требованы решения класса DCIM (Data Center Infra- structure Management). Они в реальном времени дают службе эксплуатации полную информацию о состоянии инженерной и ИТ-инфраструктур, и сей- час мы отмечаем повышение интереса к ним. Каковы тенденции на рынке ЦОД? жение (PES), для определения производительно- сти центра обработки данных. Потому что даже внутренние температурные условия в центре обработки данных могут резко изменить значе- ния PUE и ввести в заблуждение оператора. Сергей Махлин, КРОК Основной показатель эффективности ЦОД с точки зрения инженерной инфраструктуры – коэффициент PUE (Power Usage Effectiveness). PUE – это отношение полной потребляемой электрической мощности ЦОД к мощности всего ИТ-оборудования, установленного в дата-центре. Однако этот объективный показатель не все- гда критически важен для владельца или опе- ратора дата-центра. Например, если мы гово- рим о небольшой корпоративной площадке на 20–30 стоек, то снижение затрат на электро- энергию (а в отечественных реалиях стоимость электроэнергии относительно невелика) путем применения высокоэффективных систем охлаж- дения может быть неоправданно дорогим. Важно комплексно подходить к оценке эффек- тивности, отталкиваться от целей и задач вла- дельца ЦОД, понимать его потребности и вме- сте с ним определять значимые показатели.