Per anni abbiamo testimoniato sovracapacità e sottoutilizzo all’interno dei data center. Fino a poco tempo fa, non era raro visitare un sito con un carico di progettazione di 10 megavolt ampere (MVA) che utilizzava solo un carico IT di 2 MVA. Ancora più comune era vedere l’utilizzo di server al di sotto del 10% e non solo su rack o computer specifici, ma su interi sistemi IT.
All’interno delle comunità di efficienza energetica e ottimizzazione, abbiamo passato anni a cercare di convincere i clienti a effettuare il giusto dimensionamento a partire dal primo giorno implementando strategie di crescita modulare e garantendo che l’infrastruttura fisica critica, come l’alimentazione e il raffreddamento, corrisponda strettamente alla domanda finale del carico di calcolo. Anche quando lo abbiamo fatto, spesso il requisito dell’apparecchiatura IT è stato ampiamente sovrastimato, lasciando un divario tra aspettativa di progettazione e realtà costruita.
Con l’evoluzione del tradizionale data center aziendale, la presenza di un singolo server o processore dedicato a un’unica applicazione non è affatto sparita. Il passaggio a piattaforme più definite dal software ha inoltre significato un migliore utilizzo delle macchine virtuali e dei sistemi a griglia. Quando ho iniziato a lavorare in IBM, abbiamo chiamato questi sistemi mainframe.
Uno dei motivi principali per cui vedevamo questa mancanza di utilizzo era dato dal fatto che i sistemi sono stati progettati e costruiti per supportare la più grande esigenza di un cliente, nel giorno più impegnativo, con una capacità aggiuntiva integrata solo per precauzione. Questi clienti disponevano anche di un sistema ridondante, per ogni eventualità. L’e-commerce, ad esempio, riguardava grandi eventi di vendita come Black Friday o Cyber Monday. Questi rivenditori hanno dovuto pianificare il carico di picco anche se la maggior parte del tempo operavano ben lontano da quei livelli.
Questo scenario di sovracapacità/sottoutilizzo può anche essere paragonato a un’auto. La maggior parte è progettata per andare a oltre 190 km all’ora (km/h), ma raramente supera i 130 km/h e per gran parte della loro vita utile viaggia da 0 a 65 km/h. Inoltre, i siti con buoni livelli di ridondanza sono come qualcuno che fa un viaggio potendo scegliere tra due auto.
Gli elementi chiave dei data center di grandi dimensioni, gli hyperscaler, gestiscono essenzialmente parchi di autocarri con prestazioni da supercar. Sono software definiti al 100%. Eseguono una piattaforma hardware quasi identica, una per l’elaborazione e una per l’archiviazione, in ogni data center di proprietà. Questo significa decine di migliaia di dispositivi di archiviazione e processori connessi a griglia che funzionano in modo efficace come uno solo. La perdita di un singolo sito causa solo un calo minore delle prestazioni e non si verifica una perdita di servizio.
Lo sapevi che quando esegui una ricerca di Google, il tuo dispositivo invia tale richiesta a tre diversi data center situati in diverse aree geografiche? Il data center che vince la corsa ti offre il risultato. Se uno di questi siti è offline, ne rimangono ancora due! Le reti che utilizziamo per trasmettere tutti questi dati sono le stesse, ma con una capacità ancora più effettiva integrata fin dal primo giorno.
È molto costoso mettere cavi nel terreno e sotto il mare. Nel pianificare nuovi percorsi, il provider di rete di solito pianifica almeno per i prossimi 10 anni. Man mano che la domanda cresce nel tempo, questi provider devono semplicemente “attivare” una connessione in fibra inutilizzata per aggiungere enormi quantità di capacità istantanea.
In sostanza, le piattaforme software, i data center che li supportano e le reti che connettono tutto sono progettati per offrire livelli di capacità molto elevati con livelli ancora più elevati di ridondanza.
Tutto ciò significa che quando c’è una richiesta improvvisa e urgente, come le vendite del Black Friday o un nuovo video di Ed Sheeran su YouTube, l’intero ecosistema solleva semplicemente la testa e dice “Reggimi il boccale”.
Le richieste senza precedenti a cui stiamo ora assistendo con la migrazione di massa di professionisti e studenti che lavorano da casa sono senza precedenti, ma forse non in termini di capacità di picco totale. Quando i sistemi di altoparlanti per Spinal Tap sono arrivati fino a 11, la rete globale di data center è arrivata solo a nove. Questo livello di capacità non è insolito, tuttavia, lo è sostenerlo per un periodo di tempo così prolungato.
In un comunicato stampa recente, il direttore di sistemi informativi di BT ha dichiarato che la rete britannica, sebbene estremamente occupata, non era vicina alla capacità. Ha detto che il traffico di picco di solito avviene la domenica sera per alcune ore. Ora, il picco è costante e più alto che mai.
Naturalmente ci sono alcuni colli di bottiglia, la necessità di regolare determinati servizi e alcune persone nella parte finale dell’edge delle reti causeranno scarse prestazioni. Fortunatamente, ciò non è indicativo dell’ecosistema nel suo complesso.
L’elasticità dell’intero ecosistema è ben in grado di svolgere la funzione richiesta in quel momento. So per esperienza personale che ognuno sta esaminando molto da vicino i colli di bottiglia e sta lavorando per risolverli rapidamente. Per la maggior parte di questa espansione urgente riguarda rendere online l’apparecchiatura esistente o ridestinare l’hardware ridondante.
Dove è richiesta una nuova capacità, viene fornita in pochi giorni. A causa dell’evoluzione sopraindicata delle strutture aziendali, è prontamente disponibile un’enorme quantità di spazio dei data center.
È un momento impegnativo per noi di Vertiv, ma stai tranquillo. Da quello che posso vedere, il nostro settore sta venendo messo alla prova, ma si è guadagnato un bel 10 e lode.
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