Типы центров обработки данных
Теперь, когда мы посмотрели на невероятный спектр возможностей, обеспеченных центрами обработки данных, давайте рассмотрим различные типы центров обработки данных, которые всё это делают возможным. Центры обработки данных доступны в различных формах, каждый из которых предназначен для удовлетворения конкретных потребностей и требований. От центров обработки данных с гипермасштабированием, которые поддерживают массивные облачные службы до пограничных центров обработки данных, которые приближают вычислительные мощности к пользователям, мы рассмотрим уникальные характеристики и функции каждого типа. Понимание этих различий дает более четкое представление о том, как работают центры обработки данных и критически важные роли, которые они играют в нашем взаимосвязанном мире.
Корпоративный центр обработки данных
Они принадлежат и управляются отдельной организацией для поддержки своих бизнес-операций. Предназначен для внутреннего использования, предлагая высокую настройку и контроль над инфраструктурой и безопасностью.
Пример: корпоративный центр обработки данных, поддерживающий онлайн-транзакции банка: JPMorgan Chase Data Center:
Расположение: JPMorgan Chase имеет несколько центров обработки данных по всему миру, с ключевыми расположениями в Соединенных Штатах, Европе и Азии.
Размер и функции: JPMorgan Chase работает с высоким уровнем безопасности, крупномасштабными центрами обработки данных для поддержки своего огромного массива банковских услуг. Эти центры обработки данных предназначены для размещения критически важных систем, включая интернет-банковские системы, мобильные приложения и инфраструктуру финансовых услуг. Они также хранят конфиденциальные финансовые данные и поддерживают системы обработки транзакций банка.
Назначение: центры обработки данных в основном используются для работы внутренних банковских систем, включая системы для учетных записей клиентов, обработки кредитов, торговых платформ и финансовых транзакций в режиме реального времени. Они также поддерживают протоколы безопасности и стандарты соответствия, необходимые банковской отрасли.
Почему это корпоративный центр обработки данных? Принадлежащие JPMorgan Chase: эти центры обработки данных принадлежат и управляются JPMorgan Chase, что делает их корпоративными объектами, предназначенными исключительно для инфраструктуры банка и потребностей в обработке данных.
Безопасность и соответствие требованиям. Учитывая конфиденциальный характер данных (например, клиентские финансовые данные), эти центры обработки данных следуют строгим мерам безопасности, включая физическую безопасность, шифрование данных, избыточность и соответствие финансовым правилам (например, PCI-DSS для сведений о платной карте).
Центр обработки данных совместного размещения
Эти объекты сдают в аренду пространство, электроэнергию, системы охлаждения и сети для нескольких организаций. Идеально подходит для предприятий, которые хотят избежать строительства и обслуживания собственных центров обработки данных, но по-прежнему нуждаются в надежной инфраструктуре.
Пример: компании, арендующие серверные стойки в стороннем объекте, например Equinix, Digital Realty, NTT Global Data Centers.
В центре обработки данных совместного размещения клиенты арендуют место (пространство стойки, шкафы или даже целые помещения) в центре обработки данных, но владеет собственными серверами, хранилищем и сетевым оборудованием.
Ответственность за управление оборудованием, конфигурацию, обновления и обслуживание лежит на клиенте.
Поставщик центра обработки данных отвечает за физическую инфраструктуру (например, питание, охлаждение, безопасность и подключение), но не ИТ-системы клиента.
Облачный центр обработки данных
Они управляются поставщиками облачных служб и предоставляют такие службы, как вычисления, хранилище и приложения через Интернет. Предназначен для масштабируемости и гибкости, что позволяет организациям платить только за используемые ресурсы.
- Пример: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform
Периферийный центр обработки данных
Небольшие распределенные центры обработки данных, расположенные рядом с пользователями или устройствами, чтобы снизить задержку и повысить производительность. Они поддерживают приложения в режиме реального времени, такие как IoT, автономные транспортные средства и потоковая передача.
Пример: Длина волны Amazon Web Services (AWS).
Расположение: AWS Wavelength расширяет инфраструктуру AWS до сетей 5G и развертывается в различных местах по всему миру, включая города США и Азиатско-Тихоокеанские регионы, в партнерстве с мобильными сетями, такими как Verizon в США и SK Telecom в Южной Корее.
Размер и функции: AWS Wavelength подводит службы AWS к периферии сети 5G с дата-центрами на периферии, расположенными вблизи башен или базовых станций 5G. Цель Wavelength заключается в том, чтобы разработчики могли создавать приложения, требующие задержки в единицы миллисекунд для конечных пользователей, такие как автономные транспортные средства, промышленный Интернет вещей (IoT), а также приложения дополненной реальности (AR) или виртуальной реальности (VR).
Назначение: Основная цель AWS Wavelength — обеспечить приложения с ультра-низкой задержкой и высокой пропускной способностью на границе сети, ближе к пользователю, с легкой интеграцией в облако AWS. Это приносит мощь облачных технологий в локальные сети 5G, позволяя приложениям обрабатывать данные в режиме реального времени с минимальной задержкой.
Почему это периферийный центр обработки данных? Граница сети: AWS Wavelength предназначена для размещения вычислительных ресурсов непосредственно в телекоммуникационной сети, рядом с башнями 5G, что позволяет обрабатывать данные в режиме реального времени ближе к месторасположению генерации данных.
Низкая задержка и высокая пропускная способность. Это позволяет приложениям обеспечить ультра-низкую задержку, уменьшая передачу данных по расстоянию, что крайне важно для таких приложений, как игры в режиме реального времени, потоковая передача, Интернет вещей и решения интеллектуального города.
Центр обработки данных с гипермасштабированием
Массивные объекты, управляемые технологическими гигантами для обработки чрезвычайно высокого уровня данных и вычислительной емкости. Они оптимизированы для облачных вычислений и аналитики больших данных с тысячами серверов, работающих вместе. Центр обработки данных гипермасштабирования гораздо больше с точки зрения физического размера и вычислительной емкости, чем обычный центр обработки данных.
Пример: центры обработки данных, принадлежащие Meta, Google, Microsoft или Amazon.
Эти центры обработки данных создаются для быстрого масштабирования и размещения тысяч или даже миллионов серверов для обработки массовых вычислительных рабочих нагрузок. Они часто связаны с поставщиками облачных служб, такими как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud или Microsoft Azure, и предназначены для поддержки высокомасштабируемых глобальных служб. Инфраструктура массивна, как правило, охватывает сотни тысяч квадратных футов или более.
Центр обработки данных с управляемыми услугами
Эти центры обработки данных управляются сторонним поставщиком, обрабатывая такие операции, как обслуживание, резервное копирование и обновления для клиентов. Аутсорсинг управления центрами обработки данных для снижения операционного бремени.
Пример: ИТ-службы компании управляют центрами обработки данных для малого бизнеса. Rackspace Technology, IBM Cloud Managed Services, CenturyLink (Lumen Technologies), Tata Communications и т. д.
В управляемом центре обработки данных клиент выполняет аутсорсинг как инфраструктуры, так и управления поставщиком услуг.
Поставщик услуг владеет, управляет и поддерживает оборудование, программное обеспечение, конфигурации сети и другие ИТ-службы, обеспечивая комплексное управление ИТ-клиентами.
Клиент просто арендует полностью управляемые серверы или ИТ-системы, которые могут включать в себя облачные службы размещения, хранения и резервного копирования.
Программно-определенный центр обработки данных (SDDC)
Центр обработки данных, где все ключевые компоненты инфраструктуры — вычислительные ресурсы, хранилище, сеть и безопасность — виртуализированы и управляются с помощью программного обеспечения. Физическое оборудование по-прежнему существует, но абстрагируется и управляется программным способом. SDDCs обеспечивают большую гибкость, масштабируемость и автоматизацию, что позволяет организациям быстро адаптироваться к изменению рабочих нагрузок и снизить операционную сложность.
- Пример: облачный центр обработки данных, где виртуальные машины, программно-определяемое хранилище (SDS) и программно-определяемая сеть (SDN) централизованно управляются с помощью таких средств, как VMware vSphere или Microsoft System Center.