Internet Week 2016 D2-1 今知るべきハイパーコンバージドインフラ SIer 視点からみたハイパーコンバージドの選定構成 サイジングのポイント 注意点 ネットワンシステムズ株式会社ビジネス推進本部応用技術部川満雄樹
ネットワンシステムズ株式会社 Network 社名設立代表者 ネットワンシステムズ株式会社 (Net One Systems Co., Ltd.) 1988 年 2 月 1 日 代表取締役社長執行役員吉野孝行 Workstyle Security 本社 東京都千代田区 資本金 122 億 79 百万円 (2016 年 3 月 31 日現在 ) 社員数 ( 連結 ) 2,252 人 (2016 年 3 月 31 日現在 ) 売上高 ( 連結 ) 1,451 億 80 百万円 (2016 年 3 月期 ) Cloud Platform Academy グループ会社 ネットワンパートナーズ株式会社 株式会社エクシード Net One Systems USA, Inc. Net One Systems Singapore Pte. Ltd. 1
SIer の立場で ICT の導入 リファレンスモデル化 ICT 利活用を SIer として お客様に最適 最新な提案をするために私たちは自ら リファレンスモデル化 働き方革命 を実践しています 最新 ICT を自ら実践し 効果を実感 いつでも どこでも 誰でも どんな情報端末でも 目的に合わせてフレキシブルな働き方を実現 VDIにより 自宅でも外出先でも場所を選ばず どこでもセキュアに仕事ができる環境を実現 会議室やフリースペースにビデオ会議端末を配備し どこからでもFace to Faceのコラボレーションを実施 Jabber Videoを活用することで 社外からも社員間のコミュニケーションを実施することが可能 そのノウハウをお客様に提供し ともに実現する
自己紹介 経歴 経歴 ~ 2007: 前職では開発系 SIer にて金融 流通系のシステム開発と基盤の導入を担当 2007~ 現在 : NOS に入社後 主に仮想化基盤のプリセールスと構築技術者として従事 得意分野は仮想化 バックアップ ストレージ 現在は EMC Vmware Veritas 製品等の製品技術とハイパーコンバージド関連を担当 コミュニティ活動など Japan HCI Community (https://japanhci.connpass.com/) EMC Community Network Vmware Technology Network にて "kawaman" のアカウントで活動中 かわみつゆうき川満雄樹ネットワンシステムズ ( 株 ) 応用技術部クラウド DC チーム 表彰 VSAN と HCI(EVO:RAIL VxRail) の取組で vexpert 2015-2016 を受賞 3
ネットワンシステムズ HCI の取り組み
2014 年春 :Vmware OEM パートナーの締結 VMworld 2014 で HCI 市場へ参入を発表 ハイパーコンバージドという名称が一気に広がった時でした 5
2014 年 9 月 EVO:RAIL 1.0 リリース (vsphere5.5 ベース ) 2015 年 8 月自社 VDI 基盤に EVO:RAIL を導入 2015 年 12 月 EVO:RAIL 2.0 リリース (vsphere6.0 ベース ) 2016 年 2 月 Vmware EVO:RAIL プログラムの変更 2016 年 3 月 EMC パートナーとして EVO:RAIL の後継である VxRail 3.0 の販売を開始 2016 年 7 月 VxRail 3.5 のリリースこのタイミングで自社の VDI 基盤を VxRail にコンバート 2016 年 12 月 VxRail 4.0 でついに DELL ハードウェアモデル登場 6
EVO:RAIL と VxRail の関係 2014/9 EVO:RAIL 1.0 vsphere 5.5u2 2015/12 EVO:RAIL 2.0 vsphere 6.0u1 2016/3 VxRail 3.0 vsphere 6.0u1 基本は EVO:RAIL 2.0 を踏襲 7
VxRail バージョンの推移 2016/6 VxRail 3.5 vsphere 6.0u2 ブランドは EMC ではなく VCE 2016/12 VxRail 4.0 vsphere 6.0u2 ブランドが DELL EMC に変更ベースサーバも DELL R シリーズへ 8
SIer 視点からみたハイパーコンバージドの選定構成 サイジングのポイント 注意点
HCI とサーバー仮想化のサイジング 10
サーバー仮想化のサイジングについて振り返り サーバー仮想化統合のもっとも大きな動機は 余っているサーバーリソース (CPU メモリ ドライブ ) を統合する事でコスト 運用を最適化する事でした CPU は平均的に 20% 以下の利用率 メモリは 60% 以上の利用率が多い 100 CPU 利用率 100 CPU 利用率 50 0 1 5 9 13 17 21 CPU 0 CPU 1 50 0 1 5 9 13 17 21 CPU 0 CPU 1 CPU 2 それぞれ平均 10% 未満の使用率 統合して 60-80% の使用率 物理サーバ VMware vsphere 11
サーバー仮想化統合とサイジングのポイント 1. 物理サーバのリソースを集約 IA サーバのリソース利用を効率化 2. 集約によって OS ライセンスなども効率化 (Windows Server DataCenter Edition など ) 3. 容量が余りがちで 物理サーバローカルに閉じられていた HDD RAID を外部共有ストレージに集約して効率化 (VSAN など SDS はこの空いたローカルドライブを有効利用しています ) 12
Software Defined X とサイジング HCI の中核となる Software Defined Storage (SDS) や NSX などのネットワーク仮想化の Software Defined Network(SDN) など これらは高性能化した IA サーバの恩恵で 従来は専用機器で処理していた事をソフトウェア化したものですが サイジングのポイントは SDx は集約した仮想マシンと IA サーバリソースを共有している事です 13
HCI ベンチマークの値とサイジングの注意点 14
Software Defined X とサイジングの注意点 ストレージ IO や ネットワークスループットのベンチマークテストの値を参照する際の注意点は SDx 最大性能値を発揮している時は IA サーバの CPU リソースもかなり消費しているという点 SDx は 仮想マシンとその他の機能を同居させて初めてメリットが生まれます SDx のサイジングはそれを利用する仮想マシンとのリソース共有を正しく把握する事が重要です 15
ベンチマーク性能の落とし穴 : VSAN IOPS 計測 IOPS[IO/sec] CPU 利用率 [%] 40 台の仮想マシンから VSAN に IO 負荷をかけた場合の IOPS と CPU 負荷の関係性 270,000 220,000 170,000 IOPS CPU 利用率 [%] 100.0 90.0 80.0 70.0 60.0 120,000 50.0 40.0 70,000 30.0 SSD *1 HDD *3 SSD *1 HDD *3 SSD *1 HDD *3 HCI アプライアンス (VSAN) SSD *1 HDD *3 20,000 R:W = 100:0 R:W = 70:30 R:W = 0:100 R:W = 100:0 R:W = 70:30 R:W = 0:100 20.0 10.0-30,000 Intel E5-2600 v3 4KB Random IO Intel E5-2600 v2 0.0 VSAN データストア ( 分散共有ストレージ ) ベンチマーク結果では非常に高い IOPS を記録していますが 同時に CPU も多く消費するため実際のサイジングには注意が必要 16
Throughput[Mbps] CPU 利用率 [%] ベンチマーク性能の落とし穴 : NSX の処理負荷 9,000 25 台のNSX ESGに対して負荷を 8,000 かけた際のスループットとCPU 負荷 の関係性 10,000 7,000 6,000 Throughput[Mbps] CPU 利用率 [%] 100.0 90.0 80.0 70.0 60.0 5,000 50.0 4,000 40.0 NSX Edge NSX Edge NSX Edge NSX Edge NSX Edge NSX Edge 3,000 30.0 2,000 20.0 1,000 10.0 SSD *1 HDD *3 SSD *1 HDD *3 SSD *1 HCI アプライアンス (VSAN) VSAN データストア ( 分散共有ストレージ ) HDD *3 0 0 Gbps 2 Gbps 4 Gbps 6 Gbps 8 Gbps 10 Gbps Intel E5-2600 v3 Packet Size 1KB NSX を利用したネットワークの仮想化を行った場合も 高負荷処理を掛け続けた場合には 仮想化基盤そのものの CPU が枯渇してしまうリスクがあります 0.0 17
HCI における集約とサイジングのポイント 1. SDx 環境では仮想マシンの負荷のサイジングに加え ストレージ IO + ネットワーク IO の負荷分のオーバヘッドも考慮する事 ( 事前検証を推奨 ) 2. 各 SDS の可用性ポリシーにも寄るが カタログスペック容量ではなく データの冗長性 ( ミラーリングなど ) を考慮した実効容量を把握する事 3. 仮想マシンのデータ保護の実装方法も従来方式と変わる可能性があるので 必ず検討する事 18
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