Scale-Out:システムの将来を見据えたVMのスケーリング

ティントリのエンタープライズクラウドは、最大40 PB、そして48万VMまで拡張できるようになりました。


ここで知っていただきたいこと

  • ティントリは、世代を混在させたり、疎結合されたオールフラッシュとハイブリッドシステムをの組み合わせるなど、最大64システムを単一のストレージプールとして扱います。
  • ティントリはサーバーとストレージを分離するシステムになるので、コンピューティングとストレージは個別に拡張することができます。
  • 機械学習でVMの配置状況を判断するので、VMのスケールアウトは推奨を確認して「実行」を押すだけです。

エンタープライズクラウドを設計する際には、現在のシステムだけで検討するのではなく、将来の成長にどのように対応できるかを考えますよね。現状、数百または数千台の仮想マシンを実行している場合は、今後さらに増えることを考えます。

ティントリのスケールアウト手法は、他のストレージとは異なります。以下の3つの考えに基づく手法を取り入れました。

統合された、疎結合のストレージプール

ティントリは、ストレージのモデルが古い新しい関係なくスケールアウトに混在させることができます。オールフラッシュとハイブリッドを混在させることも可能です。最大で64システムを単一のストレージプールとして扱います。これらのノードは疎結合されており、制御フローとデータフローをそれぞれ分離しています。よって、大規模になったとしても、変わらず最小限のレイテンシを維持できます。

また、ティントリのアーキテクチャは、最小で単一10 TBで小規模なシステムを容易に構築でき、最大ではその4千倍に当たる40 PBまでスケールアウトすることができます。数TBと百台程度のVM規模で設定したポリシーは、PBと数十万台にまで拡張しても維持させることができます。

コンピューティングとストレージはお互い独立

エンタープライズクラウドを構築する場合、柔軟性が最も重要と考えます。ティントリのデザインはストレージとコンピューティングとを分けているのです。業界にある最高のコンポーネントをお客様が自由に選ぶことができ、必要に応じて個別にスケールすることができます。これとは対照的に、HCIの場合は拡張する際にコンピューティングとストレージの両方を同時に拡張させる必要があります。

機械学習に基づく、ベストなVMの配置

スケールアウトを単純にするため、ティントリでは機械学習アルゴリズムを用いています。ティントリのスケールアウトでは、全てのノードに保存されている個々の仮想マシンが、どのノードに配置されると快適に動作するかを判断します。このアルゴリズムでは、VMを移動するためのコスト、過去のリソース消費量、その他の要因に基づいて評価を行います。ティントリは常にVMがどのノードに配置されるかを判断して、ユーザーに推奨される配置のリストを提供します。そのリストを確認し、問題がなければ「実行」を選択するだけで仮想マシンの分散配置が行われます。

 


 

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