Nutanix横穿6.1 -マルチノードの取り外しとパブリッククラウドバーストにおける優位性

  • 2021年12月23日
  • 0回答
  • 119的浏览量

Userlevel 3

本記事は2021年12月14日にJosh岁氏が投稿した記事の翻訳版です。

原文はこちら

以前にNutanix横穿ソリューションが提供するリビルドのパフォーマンスを含む拡張性,回復力,及び性能についての多くの優位性の詳細について述べてきました。これらはNutanix環境が障害発生後に自分自身で,完全な回復力を備えた状態にまでのリカバリを,可能な限り早く実行することを保証しています。

これはNutanix環境を支えるキャパシティとパフォーマンスに応じてデータをクラスタ全体で動的に分散させる横穿ストレージファブリックによって可能になっています。

《超能ストレージファブリックには横穿がデータを1 mbおよび4 mbのエクステントで保存するのとは反対に,未発達なHCI製品がデータの保存に巨大なオブジェクトを利用しているために潜在的に発生してしまう,個々のノードのキャパシティの問題に対して未然に対処する事ができる,という点以外にも多くの優位性があります。

《超能6.1では,複数のノードを同時に取り外す事ができる新しい機能が搭載されますが,これを使うことによって同じ横穿アーキテクチャ上で,合理的な時間内に効率的に複数のノードを取り外すことができるようになります。

ノードの取り外しは管理者が各々のノードの進捗状況を監視する必要なく行われ,1ノードが完了すると,それに続くノードの取り外しが前のノードと同様に行われます。

Nutanix棱镜UI内でマルチノードの取り外しを実行するサンプル

一つずつ取り外すのと比べてどれぐらい効率的なのか

たとえば,8ノードのクラスタがあり,そこから2もしくはそれ以上のノードを取り外すときのことを考えてみましょう。

以前の先进的と,Nutanix以外の人机交互プラットフォームではノード8からクラスタ内の他のノードへ移動されていました。

先进的はこれを,データを残されたすべてのノードに細やかなレベルでバランスしながら効率的に実施していましたが,それに続くノード7の取り外し時にはノード8に格納されていたデータのいくらかがノード7上に配置されており,再度データ移動の対象となってしまっていました。データを2もしくはもっと移動させることは不必要ですし,クラスタへのオーバーヘッドと処理時間の長期化の両方が発生させます。

ノードのサイズと取り外すノードの数に従って,2/3重でのデータのハンドリングによって取り外しの処理/時間が,特に大規模なクラスタをダウンサイズする際には劇的に遅れてしまうことになります。

運用上のタスクが高度に効率化され,それに対する時間や影響は小さくあるべきである,と誰もが望むはずです。ですから,私はこの機能をリクエストしましたし,既存の機能にとって明らかに価値のある改善です。

新しいマルチノードの取り外しのプロセスでは,システム管理者が取り外すために複数のノードをマークする以外に必要なことはありません。先进的はメタデータを分析し,データの移動を1回限りにするため,マルチノードの取り外しのオーバーヘッドと影響は小さくなり,結果としてタスクの完了ももちろん早くなります。

スマートかつ,やりすぎず,そして市場をリードする先进的を支える分散アーキテクチャを活用する文字通りの赢/赢/赢です。

在AWS上的Nutanix集群および/またはAzureを活用するユースケースにおける優位性を考えましょう。

在AWS上的Nutanix集群および/またはAzureの一つの大きな優位性は月末や期末の業務におけるピークの間だけ,または流通業におけるピークデマンドブラックフライデーを考えてみてくださいの必要に応じてバーストすることができるというものです。

多くの製品が”バースト”できるということを謳いますが,詳細を突き詰めると悪魔が潜んでいる事があるということを理解しておくことは重要です。Nutanix横穿ということは先进的をベースとしている在AWS/Azure上的Nutanix集群ソリューションも即時に新しいノードを活用する機能を備えていますこれはキャパシティにおいてもパフォーマンスにおいてもCPU /メモリリソースにおいても,アプリケーションもしくはストレージ管理者が介在することなく実現されます。これはAWS上的VMware云のようなvSANの拡張や回復力においてアーキテクチャ上の制限を抱える製品を利用する製品には当てはまりません。

例えば,AWS上的VMware云またはオンプレミスのvSANを利用されているお客様は,ノードの追加したとしてもすぐにメリットは得られません。新しいノードのキャパシティやパフォーマンスを活用するためにはマニュアルでのリバランス操作や新しい仮想マシンや仮想ディスクの作成が必要になります。

バーストの機能は素晴らしいものですが,それはビジネス規模が平常時に戻った際に効率的にスケールバックする方法が用意されていればの話です。そうでなければバーストのためのコストは,本来あるべきコストよりも高くなってしまうでしょう。

以前にもネットワークパフォーマンスの観点からパブリッククラウドで起こりうる課題について取り上げており,そこでは帯域の制限によって,特に大容量のデータを動かさなければならない際には運用に影響が出る可能性があることを指摘しています。

Nutanixのデータローカリティはこうした制限による潜在的な影響を最小化し,更にマルチノードの取り外し機能はローカリティと先进的の効率的なデータ配置を活用してこの問題に対し,マニュアル,または自動化されたディスクのバランシングやデータが複数回移動されるという必要性を予防/防止しています。

マルチノードの取り外し機能は,バーストを行うことを選択したお客様が必要以上にベアメタルインスタンスのコストを支払うことがないことを保証するだけでなく,クラスタがもともとのサイズに戻った際に最適化された状態で,マニュアルでのバランシングなどの管理者の介入の必要もないことも保証します。

現状がRF2でもマルチノードの取り外しは可能でしょうかRF3 ?が必要ですか

マルチノードの取り外しはRF2でもRF3でもサポートされます。これは先进的が常にデータの整合性を維持しているためです。もしも2ノードが取り外される際に,RF2の環境では2つのコピーのデータのうちのいくらかがそのノードに保存されているということが大抵の場合で起こりえますが,そのデータは実際の取り外しが行われる前にクラスタ内の残りのノードへ永続的な形で保存されることになります。

重要なことは,取り外し対象のノードは取り外しプロセスの最中には新たなI / O写を受け付けず,またバックグラウンド作業も行わないということです。これによってフロントエンド側の作業例:仮想マシンやアプリによるI / O)によって不必要にプロセスが長引くことを防止します。

Nutanix横穿とVMware vSANとの写I / Oパスの比較で説明したように,Nutanix横穿は常にI / Oの整合性を維持し,ストレージポリシー(RF2またはRF3)のコンプライアンスを満たされない場合には,が行われたことの完了通知を返すことはありません。これはマルチノードの取り外しの際も同じです。

マルチノードの取り外しのプロセスの最中も,新たなI / O写は通常と全く同じやり方で書き込まれます,つまり新たなレプリカは仮想マシンにとってローカルにあ当たる場所に書き込まれ,1つまたは2(RF3の場合のレプリカはクラスタ内の取り外し対象ではない全てのノードに対して分散されます。

同時に何台までのノードを取り外しできますか

取外し可能なノードの数はクラスタ内で利用できるリソースストレージとクラスタの構成上の最小値によってのみ制限されます。

1: RF3を利用しているクラスタでは最低5ノードが必要です(RF2では3.ノード

2ラックもしくはブロックアウェアネスを利用しているクラスタでは構成されている回復力に応じたノード/ブロックが必要です

以下はRF3で構成された8ノードのクラスタで,私が3.ノードを同時に取り外ししており,RF3のワークロード向けに最低限必要な5ノードのクラスタへ変更している際のスクリーンショットです。

まとめ

マルチノードの取り外しという新機能のおかげで,オンプレミスそしてパブリッククラウドのNutanixのお客様の皆様はこれまで以上の運用上の効率性を得ることができ,その結果,コストを低減することができます。特にパブリッククラウドで不必要なノードを短時間で取り外し,ベアメタルのコストを下げたい,というクラウドバーストにおいてNutanixの先進性を活用している状況のお客様では顕著です。

マルチノードの取り外しによって,お客様はピークを過ぎた後にはほんの数クリックで迅速/簡単に,平常時のビジネスにおけるクラスタサイズに戻せるという確信を持って利用することが可能です。


0回答

做第一个回复的人!

回复


Learn more about our cookies.<\/a>","cookiepolicy.button":"Accept cookies","cookiepolicy.button.deny":"Deny all","cookiepolicy.link":"Cookie settings","cookiepolicy.modal.title":"Cookie settings","cookiepolicy.modal.content":"We use 3 different kinds of cookies. You can choose which cookies you want to accept. We need basic cookies to make this site work, therefore these are the minimum you can select. Learn more about our cookies.<\/a>","cookiepolicy.modal.level1":"Basic
Functional","cookiepolicy.modal.level2":"Normal
Functional + analytics","cookiepolicy.modal.level3":"Complete
Functional + analytics + social media + embedded videos"}}}">
Baidu