Nilalaman
Ang unang larawan ay isang negosyante sa sahig sa New York Stock Exchange (NYSE). Ang pangalawang larawan ay isa sa mga sentro ng data para sa NYSE sa New Jersey. Ang NYSE na ginamit upang tumakbo batay sa kung ano ang nangyari sa pagitan ng isang bungkos ng mga lumang negosyante ng papel sa sahig ng stock exchange, lahat sila ay nag-iingay at nagaralgal sa bawat isa upang makakuha ng pinakamahusay na presyo para sa kanilang kliyente. Nag-uusap tungkol sa daan-daang mga tao na nakatayo sa sahig, na kumakaway sa kanilang mga kamay sa hukay ng kalakalan, na sumisigaw sa bawat isa. At talagang nagtrabaho ito. Medyo ganun.
Sa isang paraan, namamahala pa rin kami ng mga sentro ng data tulad ng lumang modelo ng NYSE. Oo mayroon kaming mga tool sa pagsubaybay, ngunit kung ang tool ay batay sa pangangalap ng data para sa isang bagay na nasira, batay ito sa lumang modelo ng break-and-fix. Maaaring nagtrabaho ito kapag ang mga sentro ng data ay hindi gaanong kumplikado, ngunit paano posible na mapanatili ang isang tao kapag pinag-uusapan mo ang dose-dosenang mga pagpilit sa daan-daang (o libu-libo) ng mga hypervisors o lalagyan?
Hindi makapanatili ang isang tao. Ito ay lampas sa sukat ng tao.
Sa totoo lang, hindi natin dapat. Ang trading ng Algorithmic ay tumitingin sa dose-dosenang mga variable sa real time at gumagawa ng mga desisyon batay sa - nahulaan mo ito - supply at demand. Ang mga mangangalakal na gumagamit ng mga algorithm na ito ay pinagsama ang science sa computer sa isang pag-unawa sa supply at demand.
Ang tanong ay, bakit hindi natin magagamit ang parehong konsepto sa isang data center?
Hinahayaan ng isang system na batay sa demand na bumalik ang iyong mga inhinyero sa mga solusyon sa engineering para sa iyong negosyo, sa halip na labanan ang mga apoy at pakikitungo sa mga alerto. Sa palagay ko ang solusyon ay mas katulad sa autopilot sa isang eroplano. Isipin kung nag-eksperimento ang autopilot sa pamamagitan ng pagsira sa mga bagay hanggang sa dumating ang tamang solusyon - hindi isang mahusay na flight kung ikaw ay nasa eroplano na. Sa halip, ang konsepto sa likod ng autopilot ay higit pa na isinasaalang-alang ang lahat ng mga variable at namamahala ng isang perpektong estado sa real time. Maganda ang tunog, di ba? Lubos kong inirerekumenda ang papel na ito sa konsepto.
Ang kahanay sa isang data center ay ito ay isang paglipat mula sa simpleng pagsubaybay hanggang sa aktwal pagkontrol sa iyong imprastraktura. Hindi masubaybayan ng isang piloto ng eroplano ang lahat - iyon ang ginagawa ng system. Sa pamamagitan ng pagbibigay ng kaunting kontrol sa teknolohiya, ang sistema ay maaaring talagang maging mas malakas.
Pag-wrap up
Kaya ano ang natakpan namin?
- Ang supply at demand ay ang pinaka pangunahing konsepto sa ekonomiya. Gumagana siya.
- Maaari tayong matuto mula sa mga ekonomista sa pamamagitan ng paglalapat ng supply / demand sa aming mga sentro ng data.
- Ang isyu ay ang mga sentro ng data ay masyadong kumplikado at napakaraming mga tradeoff para sa isang tao na epektibong pamahalaan.
- Ito ay humantong sa modelo ng break / fix na nakikita pa rin namin sa maraming mga sentro ng data ngayon.
- Nakukuha namin ang pinakamahusay sa parehong mga mundo kapag pinagsama namin ang isang pag-unawa sa hinihikayat na pamamahala ng hinto sa isang tool na proaktibo sa pag-unawa sa mga tradeoff.
Kung ikaw ay isang sysadmin, inaasahan namin na ang mataas na antas ng view na ito ay nagbibigay sa iyo ng pagkain para sa pag-iisip. Sa ilang mga paraan, ito ay isang simpleng konsepto, ngunit pinuputol nito ang pangunahing kung ano ang ginagawa ng mga sysadmins araw-araw. Karamihan sa lahat, nagmumungkahi na higit pa ang posible.