Megosztás a következőn keresztül:

Nagyszámítógépes számítás áthelyezése az Azure-ba

  • Cikk

A nagyszámítógépek jó hírük van a magas megbízhatóságról és rendelkezésre állásról, és továbbra is számos vállalat megbízható gerince. Gyakran úgy gondolják, hogy szinte korlátlan méretezhetőségük és számítási teljesítményük is van. Egyes vállalatok azonban kinőtték a legnagyobb rendelkezésre álló nagyszámítógépek képességeit. Ha ez önhöz hasonlóan hangzik, az Azure rugalmasságot, elérést és infrastruktúra-megtakarítást kínál.

Ha nagyszámítógépes számítási feladatokat szeretne futtatni a Microsoft Azure-ban, tudnia kell, hogyan viszonyulnak a nagyszámítógép számítási képességei az Azure-hoz. Ez a cikk egy IBM z14-alapú nagyszámítógépen (az írás jelenlegi modelljén) alapul, és ebből a cikkből megtudhatja, hogyan kaphat hasonló eredményeket az Azure-ban.

Első lépésként fontolja meg egymás mellett a környezeteket. Az alábbi ábra egy nagyszámítógépes környezetet hasonlít össze az alkalmazások azure-beli üzemeltetési környezettel való futtatásához.

Az Azure-szolgáltatások és az emulációs környezetek hasonló támogatást nyújtanak, és leegyszerűsítik a migrálást

A nagyszámítógépek erejét gyakran használják online tranzakciófeldolgozási (OLTP) rendszerekhez, amelyek több millió frissítést kezelnek több ezer felhasználó számára. Ezek az alkalmazások gyakran használnak szoftvereket tranzakciófeldolgozáshoz, képernyőkezeléshez és űrlapbejegyzéshez. Használhatnak ügyfélinformáció-vezérlési rendszert (CICS), adatkezelési rendszert (IMS) vagy tranzakciós felületi csomagot (TIP).

Ahogy az ábra is mutatja, az Azure-beli TPM-emulátor képes kezelni a CICS- és IMS-számítási feladatokat. Az Azure-ban egy kötegelt rendszeremulátor végzi a feladatvezérlő nyelv (JCL) szerepét. A rendszer a főszámítógép-adatokat azure-adatbázisokba, például az Azure SQL Database-be migrálja. Az Azure-szolgáltatások vagy az Azure-beli virtuális gépeken üzemeltetett egyéb szoftverek a rendszerfelügyelethez használhatók.

A nagyszámítógépes számítás áttekintése

A z14 nagyszámítógépen a processzorok legfeljebb négy fiókba vannak rendezve. A fiók egyszerűen processzorok és lapkakészletek fürtje. Minden fiókhoz hat aktív központi processzor (CP) chip tartozhat, és mindegyik PROCESSZOR 10 rendszervezérlő (SC) chippel rendelkezik. Az Intel x86 terminológiájában fiókonként hat, szoftvercsatornánként 10 mag és négy fiók található. Ez az architektúra 24 szoftvercsatornát és 240 magot biztosít, maximálisan z14-hez.

A gyors z14 CP 5,2 GHz-es órajelet használ. A z14 általában a doboz összes IP-címével együtt lesz kézbesítve. Szükség szerint aktiválva vannak. Az ügyfeleket a tényleges használat ellenére általában havonta legalább négy órányi számítási időre terheljük.

A nagyszámítógép-processzorok az alábbi típusok egyikével konfigurálhatók:

  • Általános célú (GP) processzor
  • System z Integrated Information Processor (zIIP)
  • Integrált linuxos (IFL) processzor
  • System Assist Processor (SAP)
  • Integrált csatlakozólétesítmény (ICF) processzora

Nagyszámítógép-számítás fel- és kiskálázása

Az IBM-nagyszámítógépek akár 240 mag skálázására is képesek (egyetlen rendszer jelenlegi z14-es mérete). Emellett az IBM-nagyszámítógépek felskálázhatók az összekapcsolási létesítmény (CF) nevű funkcióval. A CF lehetővé teszi, hogy több nagyszámítógépes rendszer egyszerre férhessen hozzá ugyanazokhoz az adatokhoz. A CF használatával a párhuzamos sysplex főszámítógép-technológia csoportosítja a nagyszámítógép-processzorokat a fürtökben. Az útmutató írásakor a Párhuzamos Sysplex funkció 32, egyenként 64 processzorból álló csoportosítást támogatott. A számítási kapacitás skálázásához legfeljebb 2048 processzor csoportosítható így.

A CF lehetővé teszi, hogy a számítási fürtök közvetlen hozzáféréssel osszanak meg adatokat. Az adatok zárolására, a gyorsítótáradatokra és a megosztott adaterőforrások listájára szolgál. Egy egy vagy több CF-et használó párhuzamos Sysplex "minden megosztott" kibővített számítási fürtnek tekinthető. További információ ezekről a funkciókról: Parallel Sysplex on IBM Z az IBM webhelyén.

Az alkalmazások ezeket a funkciókat használhatják a vertikális felskálázási teljesítmény és a magas rendelkezésre állás biztosításához. Ha tudnia kell, hogy a CICS hogyan használhatja a Párhuzamos Sysplexet a CF-vel, töltse le az IBM CICS-t és a kapcsolólétesítményt: Túl az alapszintű redbookon .

Az Azure Compute áttekintése

Egyesek tévesen úgy gondolják, hogy az Intel-alapú kiszolgálók nem olyan hatékonyak, mint a nagyszámítógépek. Az új, mag sűrű, Intel-alapú rendszerek azonban annyi számítási kapacitással rendelkeznek, mint a nagyszámítógépek. Ez a szakasz a szolgáltatásként nyújtott Azure-infrastruktúra (IaaS) számítási és tárolási lehetőségeit ismerteti. Az Azure szolgáltatásként (PaaS) is kínál platformalapú lehetőségeket, de ez a cikk az IaaS-lehetőségekre összpontosít, amelyek összehasonlítható nagyszámítógép-kapacitást biztosítanak.

Az Azure Virtual Machines számos méretben és típusban biztosít számítási teljesítményt. Az Azure-ban a virtuális PROCESSZOR (vCPU) nagyjából egy főszámítógép magját jelenti.

Az Azure-beli virtuális gépek mérettartománya jelenleg 1 és 128 virtuális processzor között érhető el. A virtuálisgép-típusok adott számítási feladatokhoz vannak optimalizálva. Az alábbi lista például a virtuálisgép-típusokat (az írástól aktuális) és a javasolt használatukat mutatja be:

Méret Típus és leírás
D sorozat Általános célú 64 vCPU-val és akár 3,5 GHz-es órajellel
E sorozat Akár 64 virtuális processzorral optimalizált memória
F sorozat Akár 64 virtuális processzorral és 3,7 GHz-es órajellel optimalizált számítás
H-sorozat Nagy teljesítményű számítási (HPC) alkalmazásokhoz optimalizálva
L sorozat Az adatbázisok, például a NoSQL által támogatott nagy átviteli sebességű alkalmazásokhoz optimalizált tárolás
M sorozat A legnagyobb számítási és memóriaoptimalizált virtuális gépek legfeljebb 128 virtuális processzorral

Az elérhető virtuális gépekről további információt a Virtuálisgép-sorozatban talál.

A z14-alapú nagyszámítógépek legfeljebb 240 maggal rendelkezhetnek. A z14-főszámítógépek azonban szinte soha nem használják az összes magot egyetlen alkalmazáshoz vagy számítási feladathoz. Ehelyett a nagyszámítógép logikai partíciókra (LPAR-ekre) válogatja a számítási feladatokat, és az LPAR-ek minősítéssel rendelkeznek – MIPS (Millió utasítás másodpercenként) vagy MSU (Million Service Unit). A nagyszámítógépes számítási feladatok Azure-beli futtatásához szükséges hasonló virtuálisgép-méret meghatározásakor vegye figyelembe a MIPS (vagy MSU) minősítését.

A következők általános becslések:

  • 150 MIPS/vCPU

  • Processzoronként 1000 MIPS

Az LPAR adott számítási feladataihoz tartozó megfelelő virtuálisgép-méret meghatározásához először optimalizálja a virtuális gépet a számítási feladathoz. Ezután határozza meg a szükséges virtuális processzorok számát. A konzervatív becslés 150 MIPS/vCPU. Ezen becslés alapján például egy 16 vCPU-val rendelkező F sorozatú virtuális gép könnyen támogathatja a 2400 MIPS-vel rendelkező LPAR-ből származó IBM Db2 számítási feladatokat.

Azure-beli számítási felskálázás

Az M sorozatú virtuális gépek 128 vCPU-ra skálázhatók (a cikk írásának időpontjában). A vCPU-nkénti 150 MIPS konzervatív becslésével az M sorozatú virtuális gép körülbelül 19 000 MIPS-nek felel meg. A MIPS nagyszámítógépekhez való becslésének általános szabálya processzoronként 1000 MIPS. A z14-alapú nagyszámítógépek legfeljebb 24 processzorral rendelkeznek, és körülbelül 24 000 MIPS-t biztosítanak egyetlen nagyszámítógépes rendszerhez.

A legnagyobb z14-es nagyszámítógép körülbelül 5000 MIPS-et kínál, mint az Azure-ban elérhető legnagyobb virtuális gép. Mégis fontos összehasonlítani a számítási feladatok üzembe helyezését. Ha egy nagyszámítógép-rendszer rendelkezik alkalmazással és relációs adatbázissal is, általában ugyanazon a fizikai nagyszámítógépen vannak üzembe helyezve – mindegyik a saját LPAR-jában. Ugyanazt a megoldást az Azure-ban gyakran egy virtuális géppel telepítik az alkalmazáshoz, és egy külön, megfelelően méretezhető virtuális gépet az adatbázishoz.

Ha például egy M64 vCPU-rendszer támogatja az alkalmazást, és egy M96 vCPU-t használ az adatbázishoz, körülbelül 150 virtuális processzorra van szükség – vagy körülbelül 24 000 MIPS-re az alábbi ábrán látható módon.

24 000 MIPS számítási feladatok üzembe helyezésének összehasonlítása

A módszer az LPAR-ek egyéni virtuális gépekre való migrálása. Ezután az Azure egyszerűen felskálázható az egyetlen nagyszámítógépes rendszeren üzembe helyezett alkalmazások többségéhez szükséges méretre.

Azure compute scale-out

Az Azure-alapú megoldások egyik előnye a vertikális felskálázás lehetősége. A skálázás szinte korlátlan számítási kapacitást tesz elérhetővé egy alkalmazás számára. Azure-támogatás több módszert is használ a számítási teljesítmény skálázásához:

  • Terheléselosztás egy fürtben. Ebben a forgatókönyvben az alkalmazások terheléselosztóval vagy erőforrás-kezelővel oszthatják el a számítási feladatot a fürt több virtuális gépe között. Ha több számítási kapacitásra van szükség, a rendszer további virtuális gépeket ad hozzá a fürthöz.

  • Virtuálisgép-méretezési csoportok. Ebben a felpezsdülési forgatókönyvben az alkalmazások további számítási erőforrásokra méretezhetők a virtuális gépek használata alapján. Ha csökken az igény, a méretezési csoportban lévő virtuális gépek száma is csökkenhet, biztosítva a számítási teljesítmény hatékony használatát.

  • PaaS-skálázás. Az Azure PaaS-ajánlatok méretezik a számítási erőforrásokat. Az Azure Service Fabric például számítási erőforrásokat foglal le a kérelmek mennyiségének növekedéséhez.

  • Kubernetes-fürtök. Az Azure-beli alkalmazások kubernetes-fürtöket használhatnak a megadott erőforrások számítási szolgáltatásaihoz. Az Azure Kubernetes Service (AKS) egy felügyelt szolgáltatás, amely a Kubernetes-csomópontokat, -készleteket és -fürtöket vezényli az Azure-ban.

A számítási erőforrások horizontális felskálázásának megfelelő módszer kiválasztásához fontos megérteni, hogy miben különböznek az Azure és a nagyszámítógépek. A kulcs az, hogy a számítási erőforrások hogyan osztják meg az adatokat– vagy ha igen. Az Azure-ban az adatokat (alapértelmezés szerint) általában nem osztják meg több virtuális gép. Ha egy kibővített számítási fürtben több virtuális gép is megköveteli az adatmegosztást, a megosztott adatoknak egy olyan erőforrásban kell lenniük, amely támogatja ezt a funkciót. Az Azure-ban az adatmegosztás magában foglalja a tárolást, ahogy az alábbi szakasz ismerteti.

Azure-számításoptimalizálás

Az Azure-architektúra minden feldolgozási szintjét optimalizálhatja. Használja az egyes környezetekhez legmegfelelőbb virtuális gépeket és funkciókat. Az alábbi ábra egy lehetséges mintát mutat be a virtuális gépek Azure-ban való üzembe helyezéséhez egy DB2-t használó CICS-alkalmazás támogatásához. Az elsődleges helyen az éles, az előkészítési és a tesztelési virtuális gépek magas rendelkezésre állással vannak üzembe helyezve. A másodlagos hely biztonsági mentésre és vészhelyreállításra használható.

Az egyes szintek megfelelő vészhelyreállítási szolgáltatásokat is biztosíthatnak. Az éles és adatbázisbeli virtuális gépek például gyakori vagy meleg helyreállítást igényelhetnek, míg a fejlesztési és tesztelési virtuális gépek támogatják a hideg helyreállítást.

Magas rendelkezésre állású üzembe helyezés, amely támogatja a vészhelyreállítást

Következő lépések

IBM-erőforrások

Azure Government

További migrálási erőforrások