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Hardware-Tipps zum Aufbau einer Private Cloud in Colocation

Welche Hardware eignet sich für Colocation-Server zum Aufbau einer Private Cloud, wenn von virtuellen Maschinen zu Containern gewechselt werden soll?

Als SaaS-Provider (Software as a Service) mit einer Private Cloud in Colocationwechseln wir gerade von virtuellen...

Maschinen hin zu Containern– welche Hardware sollten wir für unsere Private Cloud wählen?

Es ist wenig überraschend, dass viele Data-Center-Administratoren leichte Einordnungsprobleme haben, wenn es zur Auswahl der Hardwarekonfiguration für Server kommt. Von 0,5U-Einprozessor-Systemen bis zu 4U-Monstern mit GPU-Beschleunigung, lockt eine enorm große Bandbreite verfügbarer Hardware zum Kauf. Von zentraler Bedeutung ist dabei, sich weniger vom tagesaktuellen Bedarf mit sehr granularen Hardwareanforderungen leiten zu lassen, sondern vielmehr bevorzugte Systemklassen zu identifizieren.

Da in diesem Fall Cloudinfrastruktur im Data Center betrieben werden soll, bieten sich zwei Vorgehensweisen an: Die erste Option wäre die Kombination mehrerer großer und kleiner Server für die unterschiedlichen Workloads – große, SSD-lastige Server für Datenbanken und kleine, kostengünstige Systeme für Webserver. Die andere Option wäre der Einkauf gleichstarker Systeme ohne Berücksichtigung spezifischer Workloads.

Viele allgemeine Workloads lassen sich auf vergleichsweise einfachen 0,5U-Einprozessor-Systemen oder 1U-Zweiprozessor-Systemen abarbeiten. Eine gute Wahl ist die 1U-Variante: Sie kann problemlos 16 CPU-Kerne unter normalen Data-Center-Kühlungsbedingungen verwenden und bietet gleichzeitig eine Flexibilität bei Storage- und Netzwerkschnittstellen.

Welche Kosten fallen an?

1U-Server-Konfigurationen sind mittlerweile Massenware und daher preislich attraktiver als spezifischere Konstellationen. Die geringen Produktionszahlen für Arbeitstiere – etwa einem 4U-Datenbank-Server mit GPU-Beschleunigung – wirken sich auch beim Preis aus. Schließlich könnten aber auch ODMs in Frage kommen, immerhin werkeln solche Systeme auch bei AWS, Google und Microsoft.

Motherboards von 1U-Servern haben heutzutage 10-Gb-Ethernet-Anbindungen (GbE). Das reicht für alle virtuellen Maschinen auf einem Server vollkommen aus. Wechselt man aber von virtuellen Maschinen zu Containern, dann sollte man gezielt nach Systemen mit 25-GbE-Boards suchen.

In gleicher Weise sind die Hardwarekonfigurationen für Massenspeicher zu beachten, egal ob lokal auf dem Server oder als Array im Netzwerk.

Bei 1U-Gehäusen sollte grundsätzlich auf lokalen Massenspeicher verzichtet werden. Netzwerkspeicher wird mit jeder technischen Iteration billiger und schneller. Sicherlich gibt es Argumente für lokale, instanzenbezogenen Direktspeicher. Auf der Gegenseite steht allerdings, dass die Orchestrierung von Workloads entfällt und Probleme beim Ausfall einzelner Server zu erwarten sind.

Plattenspeicher ist in Cloud-Datacentern eine kontroverse Thematik. Cloudserver sind zustandslos, aber Betriebssystem-Images könnten auf einem kleinen, direkt angeschlossenen Laufwerk liegen, etwa über m-SATA. Für Container gilt dies noch viel mehr.

Server in Konfigurationen ohne Plattenlaufwerk oder mit Einzellaufwerk sind in 0,5U oder Twin-Formfaktoren gängig. Solche Konfigurationen mit bis zu 1 GB DRAM tragen erheblich zur Footprint-Reduzierung von Servern bei.

Viele Twin-Einheiten teilen sich die Stromversorgung in Clustern von zwei oder vier Servern. Die größere, für vier Server benötigte gemeinsame Stromversorgung arbeitet energieeffizienter als einzelne Netzteile mit geringerer Leistung. Viele Twin-Systeme weisen redundante Stromversorgung auf - für Cloud-Infrastrukturen mit orchestriertem Failover ist eine solche Redundanz aber weniger wertvoll.

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Jede dieser kleineren Einheiten kann ohne Probleme 64 gewöhnliche virtuelle Maschinen mit jeweils 4 GB DRAM beherbergen. Container reduzieren die DRAM-Belastung zusätzlich, so kann ein Server, der 64 VMs verkraftet, ganze 128 Container-Instanzen versorgen.

Datenbanken und Big-Data-Szenarien weisen wiederum ganz unterschiedliche Anforderungen auf.

Zusätzliche Rechenkapazität erhöht auch die thermische Belastung. Benötigen Sie eine Handvoll leistungsstarker Prozessoren, um mit riesigen Datenbanken und unstrukturierten Daten zu arbeiten, dann starten Sie mit 2U-Servern, die mit vier Prozessoren mit bis zu 16 CPU-Kernen umgehen können. Grundsätzlich benötigen diese Systeme lokale Instanzenlaufwerke (nichtflüchtige Memory Express PCIe-Einheiten). Als interne Verbindungen könnten mehr 10 GbE-Links als bei Allzweck-Servern dienen; auch InfiniBand oder 40 GbE-Links kommen in Frage.

Die ultimative Antwort auf Big-Data-Server ist ein GPU-basierter Server. Es gibt Modelle, die auf die Kühlungsproblematik einer 175W-GPU-Karte hin optimiert sind. Formfaktoren reichen in diesem Sektor meist von 1U bis 3U. Nach Abwägung von Netzwerk, Speicher und Leistung stellt sich in der Regel aber die 1U-Konfiguration als die kompakteste und kosteneffizienteste heraus.

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Artikel wurde zuletzt im August 2015 aktualisiert

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