Les data centers se virtualisent depuis des années. Et le processus se poursuit. Il semble que, lorsqu’un niveau de virtualisation atteint sa maturité, il ouvre la voie à une nouvelle manière de virtualiser les services et les workloads des data centers.
Voici quelques-unes des principales tendances de la virtualisation des data centers :
1. RAS des data centers
La résurgence de l’importance du RAS des data centers (fiabilité, disponibilité et maintenabilité) est considérée comme une tendance par Gary Smerdon, président-directeur général de TidalScale. La logique est simple. Les entreprises d’aujourd’hui fonctionnent grâce aux données. Et la quantité de données à traiter ne cesse d’augmenter. Les services informatiques doivent pouvoir traiter efficacement ces données et exploiter ces informations pour rester compétitifs. Mais les données dépassent les capacités de l’infrastructure informatique traditionnelle. Ces dernières années, les systèmes matériels ont connu des taux de défaillance toujours plus élevés.
En 2009, Google a identifié les erreurs mémoire irrécupérables comme la première cause de défaillance des serveurs. Aujourd’hui, les défaillances sont 50 fois plus probables qu’il y a dix ans. Parmi les autres sources d’erreurs figurent celles liées à l’alimentation électrique et aux ventilateurs, au réseau et au stockage. Le RAS devient donc une tendance majeure pour les professionnels des données.
« Pour véritablement moderniser l’infrastructure informatique, les systèmes matériels doivent s’optimiser et se réparer eux-mêmes », a déclaré Smerdon. « C’est ainsi que l’on peut maximiser la disponibilité et assurer la continuité de l’activité. »
Son entreprise travaille avec des clients qui s’intéressent de plus en plus aux technologies de serveurs définies par logiciel, capables de rendre les systèmes auto-optimisés réellement possibles. La tendance est que les clients cherchent à rendre les systèmes autoréparables concrets, faisant ainsi entrer l’environnement informatique dans l’avenir.
2. Mémoire virtuelle à l’échelle du pétaoctet
Les applications sont bien plus gourmandes qu’auparavant. L’essor de la puissance de calcul, associé aux progrès des technologies mémoire, ouvre de nouvelles perspectives. Cela comprend l’avènement de pools de mémoire virtualisée à l’échelle du pétaoctet, dotés d’une dorsale CXL (Compute Express Link) pour transporter la charge en capacité et en bande passante, ainsi que d’un cœur logiciel de virtualisation de la mémoire capable de faire circuler les données à la vitesse de la mémoire.
« Le nouvel interconnect et les logiciels prendront en charge un vaste écosystème de nouveaux processeurs, puces mémoire, cartes PCI, serveurs et systèmes de stockage compatibles CXL », a déclaré Frank Berry, vice-président du marketing de MemVerge.
3. Les applications d’IA gourmandes en données se généralisent
À mesure que les capacités de l’IA évoluent, les développeurs créent des applications capables de tirer parti de ces nouvelles possibilités. Cela provoque une explosion de la taille des jeux de données. Cette tendance a révélé que les applications se heurtent à un mur mémoire, avec pour symptôme des goulets d’étranglement du stockage qui pénalisent le délai d’obtention des résultats.
« Lorsque les jeux de données atteignent plusieurs centaines de gigaoctets, ce qui fonctionnait auparavant ne fonctionne plus, car des tâches courantes comme le chargement, l’enregistrement, la réplication et la restauration de fichiers prennent de quelques minutes à plusieurs heures », a déclaré Berry. « Les applications en temps réel, comme la détection des fraudes et l’analyse des profils sur les réseaux sociaux, ainsi que les applications de longue durée, comme le rendu vidéo et la bio-informatique, traitent souvent des téraoctets de données et ont besoin d’un accès plus rapide à ces données. »
4. La technologie CXL répond aux besoins
CXL représente une modernisation très attendue de la couche mémoire des data centers, qui devient ainsi un élément de premier ordre de la hiérarchie de virtualisation des data centers. L’interconnect CXL prend en charge une bande passante et une latence de niveau mémoire à l’intérieur d’un serveur, puis s’étend à plusieurs racks. Avant CXL, quelques téraoctets de mémoire à l’intérieur d’un serveur pouvaient être partagés. Après CXL, la mémoire de plusieurs serveurs et de baies mémoire externes permettra de partager des pétaoctets de mémoire. Avant CXL, la mémoire était cloisonnée par processeur. Après CXL, elle sera regroupée et partagée efficacement par les CPU, GPU, DPU, etc. Avant CXL, la mémoire n’était pas composable comme le calcul, le stockage et le réseau. Après CXL, la capacité, les performances, la QoS, la disponibilité, la sécurité et la mobilité de la mémoire seront provisionnées par un logiciel de virtualisation de la mémoire.
« À long terme, la mémoire à l’échelle du pétaoctet promet de transformer la manière dont les applications sont conçues et utilisées », a déclaré Berry. « Les applications de conception de puces, d’animation et d’analyse génomique, qui sont désassemblées et traitées séparément, pourront charger des pétaoctets de données dans un espace mémoire unique, ce qui ouvrira une nouvelle ère de collaboration. »
5. Les data centers peuvent désormais virtualiser la mémoire
Tout l’écosystème du stockage est en mouvement et développe ou commercialise des matériels et logiciels compatibles CXL. Quelques produits conçus pour l’ère CXL sont disponibles aujourd’hui et prêts à passer au CXL lorsque les serveurs commenceront à être commercialisés :
- Systèmes d’infrastructure de data centers composables : Liqid et Giga-IO fournissent dès aujourd’hui des systèmes de stockage composables, mémoire comprise.
- Logiciels de virtualisation de la mémoire : MemVerge commercialise un logiciel qui virtualise la PMem et la DRAM et fournit une suite de services de données mémoire pour provisionner le pool mémoire.
- Cartes mémoire partageables entre différents processeurs : SmarModular propose une carte dotée de PMem, utilisable par des processeurs hétérogènes, et pas uniquement par des processeurs Intel.
En outre, des produits commencent à apparaître dans tous les domaines de l’infrastructure des data centers : processeurs, puces mémoire, modules mémoire, baies mémoire et commutateurs compatibles CXL ; serveurs dotés d’interconnects CXL internes ; clusters équipés de serveurs CXL et de baies mémoire CXL ; et logiciels de hiérarchisation de la mémoire.
6. Les hyperscalers ouvrent la voie
Les déploiements hyperscale commenceront au plus tôt en 2023, avec quelques solutions ponctuelles destinées à des applications spécifiques. Les déploiements à grande échelle interviendront ensuite, lorsqu’une masse critique de composants, de systèmes et de logiciels open source aura été intégrée et testée. Les hyperscalers montrent la voie parmi les premiers adoptants, avec des applications utilisant d’immenses jeux de données et nécessitant de fournir des résultats le plus rapidement possible. Cela comprend :
- Applications en temps réel : détection des fraudes, moteurs de recommandation dans le commerce de détail, analyse des profils sur les réseaux sociaux
- Applications de longue durée : recherche génomique, EDA, animation/VFX, exploration géophysique
Applications métier courantes utilisant une IA qui exploite de grands jeux de données