*Nutanix Feed

2018/02/14

クラウドOSの覚醒 : 新たなる希望

本記事の原文はNutanixコミュニティのブログNutanix Connect Blogの記事の翻訳ヴァージョンです。原文の著者はNutanix社のProduct Marketing PrincipalのMaryam Sanglaji氏です。原文を参照したい方はThe Cloud OS Awakens: A New Hopeをご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。

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Fig356

ヨーダが「目覚めなければ、我々は」と述べたように、アプリケーションというアプリケーションがクラウドのために作られるようになっていっています。何故でしょう? それはクラウドは俊敏であり、拡張性が有り、シンプルだからです。継続的なイノベーションによって駆動し、シンプルな消費モデルを持ち、ただ動くのです。多くのエンタープライズのお客様にとってこれらは非常に魅力的な特徴です。しかしながら、法律、セキュリティ、またはコストと言った様々な理由から多くのエンタープライズはパブリッククラウドを動作させているワークロードの一部分だけに留めなくてはならず、複雑なIT環境にとどまっているのです。ですから、その管理は分断されてしまい、こうした異なるテクノロジーのスタックを管理するための特別なチームが必要となってしまうのです。

エンタープライズがIT環境の全体(例: 支店、拠点、メインのデータセンタ)に渡ってITの利用者にクラウドのようなエクスペリエンスを実現したいと思っていることは明らかです。こうしたエンタープライズが大規模なITコストやロックインを避けたいとも思っています。それぞれのクラウドベンダーはそれぞれ固有のソフトウェアスタックを利用しているため、一度アプリケーションが特定のクラウドベンダーのために作成されてしまうと、大規模な変更無くしては他へと移動することはできません。古き時代のWindowsとLinuxOSと同様に、今日、クラウド戦争がエンタープライズのアプリケーションで発生しているのです。誰が「最後のジェダイ」なのかは明らかになっていませんが、Nutanix エンタープライズクラウドOSは全てのクラウドのために ー ロックインを排除、自動化とシンプルさを提供、全てのIT環境のための統合ソリューションを目指して ー 作成されています。

もしもご自身の組織にとって最高のクラウドの組み合わせはどれなのかを決め兼ねているのであれば、是非機械学習(ML ー Machine Learning)と人工知能(AI Artificial Intelligence)について考慮する必要があります。こうしたテクノロジーをクラウドソフトウェアスタック内にネイティブに直接統合するということはパフォーマンスやエクスペリエンスへ影響を与えます。

MLやAIを従来型インフラストラクチャ上に継ぎ足しで加えていては本当のポテンシャルを実感することはないでしょう。特にシンプルさを提供するとなるとなおさらです。IT運用のシンプルさはNutanixが本当に目指している目的地です。初期の段階では本当のシンプルさをワンクリックの運用でお届けするということで理解されていますが、これにはMLとAIをコアソフトウェアにネイティブに統合するということが必要不可欠です。そして、それこそがNutanixが行っていることそのものなのです。

すべてのエンタープライズが潤沢にそのインフラストラクチャの要件を解決できるだけの特別なリソースを持っているわけではありません。リスク管理をシンプル化したり、最適化、そして運用の簡素化をMLとAIの技術なくして行うことは不可能なのです。これがNutanixのエンタープライズクラウドOSが他のクラウドベンダーと大きく異る理由です。MLとAIを自身のコアソフトウェアにネイティブに統合し、システムがインテリジェントな判断を行い、ワンクリックの運用エクスペリエンスを提供できるのです。こうしたテクノロジーをNutanixがどこで活用しているか、ほんの僅かですが例を見ていきましょう。

クラスタの健全性を維持するための不具合の検知

今年のブラックフライデーに、Macy'sとLowe'sの両方で顧客の購入活動を遅くしてしまうITの技術的な不具合がありました。一方彼らの競合に当たる企業はお客様を次から次にさばいていました。非常に競合が大きい市場ではビジネスの継続性がビジネスの成功のキーとなります。遅いアプリケーションの応答時間はビジネスの困難を引き起こし、数億円規模の損失につながります。データセンタは様々なハードウェアもしくはソフトウェアの問題でノードの劣化が発生したとしてもクラスタとして健全性を維持しなければならないのです。単一ノードの劣化がクラスタ全体のパフォーマンスに大きな苦痛をもたらしていたのです。

あらゆる規模のITアーキテクチャはあらゆる場合においての健全性と可用性を維持するように設計されているべきです。特にこうした状況の場合、Nutanixはクラスタリングの機械学習アルゴリズムを活用しながら、同時に分散された劣化ノード監視機構を働かせて劣化したノードを特定します。一度劣化したノードが確定できれば、アラートを生成し、リーダーシップと重要なサービスはそのホスト上で動作させないようにします。結果として、技術がクラスタの健全性と高可用性を保証します。ですから、ビジネス収益がノードの劣化から苦しむようなことにはならないのです。

最適化と事前の配置

ビジネスにとって重要な一貫したパフォーマンスを維持するというだけでなく、アプリケーションのSLAを満たすということも重要です。Nutanix AHVはAcropolis Dynamic Scheduler(ADS)を搭載しており、これは人工知能アルゴリズムを活用して、仮想マシンのアフィニティやアンチアフィニティの制約ルールを維持しながら仮想マシンの配置を改善しています。ADSは常に有効です。ホットスポットにプロアクティブに応答し、妥協すること無く全リソースが利用できるようにしてくれます。ですから、それぞれの仮想マシンは予想通りのパフォーマンスを利用することができる上に、個々の制約ルールも維持されます。

仮想マシンの振る舞いの学習

仮想マシンをユーザーのために作成したのに、それが使われなかったというシナリオを考えることがあると思います。リソースが特定の要件のために割り当てられているというのに、使われなかったということです。これはデータセンタに置ける非効率差の非常に多くある例の一つです。クラスタ内の仮想マシンは様々なリソースの消費傾向を示します。ある仮想マシンは日中に多く活動しており、その他の時間はほとんど活動していない、など。Prism Central内で、Nutanix X-Fitエンジンは時系列分析アルゴリズムを利用して仮想マシンの振る舞いパターンを特定します。この学習された振る舞いはシステムの不具合の検知とスマートなアラートの生成に役立ちます。結果としてリソースは適切に利用され、非効率さは排除されます。

スマートな計画とWhat if分析

あてずっぽうとエクセルシート! データセンタ運用のための重要で決めがたい決断をするためにいくつの別々のコンソールを監視しなくてはならないでしょうか?どうやったら割り当てすぎとそのためのコストを回避できるでしょうか? Nutanix X-Fitエンジンは上で述べたような仮想マシンの振る舞いの分析に役立つだけでなく、正確な予測も提供にも役立ちます。こうした予測はお客様がほんとうに必要なリソース、特定のワークロードに適切なサイズのハードウェアリソースの見積もりをアシストし、データセンタの運用をより効率的にしてくれます。

終わりに

「数では劣っているが、心では勝っておる」 機械学習と人工知能は我々がデータセンターにおいて、ITスタッフの代わりにスマートな決断をしてくれ、「心で勝る」事ができるようしてくれます。これによってエンタープライズはクラウドのようなエクスペリエンスをITのゼネラリストによって運用されるすべての環境において提供することができるようになります。NutanixのプレジデントであるSudheesh Nair氏がニースの.NEXTカンファレンスでうまいことを言ったようにこれは「Nutanixがデータセンターに喜びをもたらす。Nutanixのアーキテクチャはインフラストラクチャをシンプルに、そしてインビジブルにするために作られている」からです。インビジブルは単に優れたITスタッフリソースが必要ないという意味です。

Nutanix エンタープライズクラウドを見てください、そしてさらに我々が機械学習と人工知能のテクノロジーをどのように利用しているか学びたい場合には次の投稿「クラウドOSの覚醒 : ディープダイブ(来週翻訳公開予定)」をお待ち下さい。

© 2017 Nutanix, Inc.  All rights reserved. Nutanix, the Enterprise Cloud Platform, and the Nutanix logo are registered trademarks or trademarks of Nutanix, Inc. in the United States and other countries. All other brand names mentioned herein are for identification purposes only and may be the trademarks of their respective holder(s).

記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@Networld_NTNX

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私がこれを翻訳しないわけはないでしょう!(笑) ML、AI、それにヨーダ! シンプルどころか、インビジブルにしていくためには当然誰がやったって同じ結果になるようなことは機械で判断してもらうべきですし、その精度も全世界のNutanixノードから吸い上げたデータを(当たり前ですが匿名化して)分析できるNutanix社はより精度の高い学習・推論が行えるようになっているはずです。

どこまでの分析が行われており、どこでそれが使われているのかは次の記事になるのかもしれませんが、本当に必要なことに人間がフォーカスできる・・・つまり覚醒させてくれるNutanixはまさにエピソード4のような希望であり、そのオマージュがふんだんに含まれているエピソード7なのかもしれません。(後半謎な発言は分かる人だけどうぞ・・・。)

2018/02/07

Nutanix X-Ray 2.2 祝日のプレゼント : 自分自身のワークロードを動かす

本記事の原文はNutanixコミュニティのブログNutanix Connect Blogの記事の翻訳ヴァージョンです。原文の著者はMarc Trouard-Riolle氏とChris Wilson氏です。原文を参照したい方はNutanix X-Ray 2.2 Holiday Bonanza: Bring Your Own Workloadsをご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。(すいません、これは特に・・・昨年のクリスマス休暇前の記事なのでタイトルには深い意味がなくなっております!)

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休暇の季節です、Nutanix X-Rayの開発チームがまたしても忙しい中、また一歩踏み出してくれました。新しいリリースではお客様に大きな柔軟性を提供し、ユーザー自身で自分自身の検証シナリオを作成/編集できるようにしたもので、これを大変誇らしく思います。

ハイパーコンバージドとハイブリッドクラウドのインフラストラクチャの採用が継続的に進む中、NutanixはX-Rayツールを生み出し、お客様に今後導入しようとしているHCIソリューションについて現実世界のプラットフォームのパフォーマンスや安定性の検証について汎用的に使える長所と短所を評価する事ができるようにしています。

X-Rayの2.2リリースでは以下を提供することで製品の機能とお客様への提供価値を著しく向上させています :

► “Bring Your Own Workloads (自分自身のワークロードを持ち込む)” - 検証シナリオをユーザーが定義できるように

► リンククローンの検証を多様化させ、ユーザーがこうしたワークロードをあらゆるターゲットプラットフォームで検証できるように

► 新しくリリースされた Nutanix AOS 5.5との互換性

► HPE社のIPMI-ベースのiLO管理インターフェイスとの互換性

今回の記事では、X-Rayの新しいユーザーが定義できる検証シナリオにフォーカスします。

Bring Your Own Workloads(自分自身のワークロードを持ち込む)

シナリオは標準のFIOの構成ファイルに実装されたワークロードとX-Ray YAMLファイルに実装されたワークフローの組み合わせです。本リリースの以前はすべてのX-RayのシナリオはNutanixによって特定のリリースの一部としてパッケージされ提供されているのみでしたが、2.2で行われた変更によって、更に新しいシナリオが提供されるだけでなく、ユーザーが自分自身でシナリオを作ったり編集することができるようにし、より大きな検証の柔軟性がほしいというお客様からのリクエストに答えることができました。これは以下の2つの理由から非常に重要な一歩です :

  1. お客様がシナリオを作成することができるようになることで、テスト環境がより本稼働インフラとワークロードを見据えたものになり、結果としてより正確な結果を再現することができるようになる。
  2. あらゆる種類のワークロードを動作させられるHCIのベンチマーキングツールを提供するというNutanixのコミットメントをよりはっきりとさせる。

X-Ray 2.2では、ユーザーはワークロードを作成・編集できるだけではなく、それを同僚や業界の知人たちへと共有することもできます。作成、編集、共有、そしてインポートです。ユーザーは事前に用意されているテストをベースとしてカスタム構成を取ることもできますし、スクラッチから新しいものを作り出すこともできます。言うまでもなく既に記述されているテストを活用するほうがシンプルに初めることができますし、特に、以下の例で取り上げるようなちょっとした変更しか必要が無いのであればなおさらです:

► X-Rayから既存のシナリオをエクスポート

既存の検証をスクロールして、中から要件に合うものを探す

Fig349

要件に合致する検証を選択し、「Action」メニューから「export」を選択します。

► 必要に応じてシナリオを展開・編集する

Fig350

'.yml'ファイルを任意の適切なテキストエディタで開く

Fig351`.yml`ファイルを必要なワークロードを反映したものに編集します。

既存のワークロードのシナリオを編集するときには`name`と`display_name`の値が全て他にはないものになっていなければ`.yml`ファイルのインポートは成功しません。そうでなければ重複した名前があると指摘され、ファイルはインポートされません。インポートする際に再度ファイルをパッケージ化するということも必要ありません。

► 新しいシナリオのインポート

新しい、カスタムされたシナリオをインポートするのは`Add Custom Scenario`をメニューから選択し、今回利用するシナリオのファイルを選択して、`Save`を押すだけのシンプルさです:

Fig352

Fig353

► 新しいシナリオを動作させる

シナリオのインポート手順の中で、シナリオが検出され、リストに加えられます。ベンチマークテストは他のすべてのテストと同様にこうしたカスタムシナリオについても動作させることができるようになります。

Fig354

► カスタムシナリオの削除

シナリオを削除したいという場合には、単にそれをリストから選んで、`Actions`の下にある`Delete`を選択すれば良いです。

Fig355

次にやることは?

X-Ray 2.2は誰もが手にできるようになっており、製品のバイナリは以下のNutanixポータルのURLから入手できます:

► QCOW2 (AHV) - http://download.nutanix.com/x-ray/2.2.0/xray-2.2.qcow2

► OVA (ESXi) - http://download.nutanix.com/x-ray/2.2.0/xray-2.2.ova

もしもX-Rayが初めてなのであれば、www.nutanix.com/xrayのNutanix登録ページから事前登録が必要です。これを終えることで上のURLからダウンロードができるようになります。

関連のX-Rayの幾つかのブログを読む時間を作ったり、X-Rayのコミュニティフォーラムにもご参加下さい。

X-Ray 2.2 のドキュメントについては次のURLで探すことができます。 https://portal.nutanix.com/#/page/docs/details?targetId=X-Ray-Guide-v22:X-Ray-Guide-v22


YouTube: Nutanix X-Ray 2.2 Demo: Bring Your Own Workloads!

© 2017 Nutanix, Inc. All rights reserved. Nutanix and the Nutanix logo are registered trademarks or trademarks of Nutanix, Inc. in the United States and other countries. All other brand names mentioned herein are for identification purposes only and may be the trademarks of their respective holder(s).

記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@Networld_NTNX

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翻訳時点(12月25日)では最新の記事なのですが、色々とスケジュールの具合で公開が随分遅れてしまいます。もしかすると2.3が出ていたり・・・?なんてことも考えてしまうほどX-Rayは頻繁にアップグレードされています。その大きな理由はこれまでX-RayはNutanixが用意したシナリオ以外での検証をサポートしていなかったから、という点もあると考えています。

今回ワークロード(FIO)の編集とワークフロー(.yml)の編集ができるようになったことで、様々なユーザーが工夫をこらしたシナリオがネット上にも多く公開されることになるのではと考えています。こうしたカスタムシナリオをまとめていくようなページも作っていきたいと思いますので、面白いものを見つけた!もしくは作ったぞ!という方は是非ネットワールドのNutanix Twitter経由や営業経由でも構いませんのでお知らせ下さい!

2018/01/31

Nutanix AOS 5.5は単独の仮想マシンで100万IOPSを提供、ですが、70%/30%のRead/Write割合ではどうなる?

本記事の原文はもともとNutanix社のStaff Solution Architectで、Nutanix Platform Expert (NPX) #001 そしてVMware Certified Design Expert (VCDX) #90(2桁)として活動しているJosh Odger氏によるものです。

原文を参照したい方はNutanix AOS 5.5 delivers 1M read IOPS from a single VM, but what about 70/30 read/write?をご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。

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Nutanixは単一仮想マシンで100万IOPSを達成 - HCIでは世界初!もご参照下さい。

最近Nutanix AOS 5.5は単独仮想マシンで100万IOPSを提供、ですが、この時ライブマイグレーションするとどうなる?という記事を書きました。ライブマイグレーションの影響は10%程度であり、ほんの僅か3秒ほどでマイグレーションを実行する前のレベルまで回復するということを示すことができました。

この記事ではもっと現実的な70% Read、30% WriteというIOプロファイルで8KのIOサイズを用いて、ライブマイグレーションの最中とその後の影響について見ていきたいと思います。

Nutanixのお客様にとってはさほど驚くことではないかもしれませんが、結果としてはランダムReadが43万6千、ランダムWriteが18万7千というところが最高値のベースラインとなります。マイグレーション時にはパフォーマンスは35万9千と16万4千まで低下しますが、その後44万6千と19万2千というもともとのベースラインよりも高い値まで数秒で復帰しています。

100%のランダムReadは8Kの100万IOPSを達成していますが、これと比較すると70/30の混合では60万IOPSに到達しており、大変に健闘しています。Nutanixの競合がVDIにのみ良いプラットフォームであるという評判を立てているのを考えると悪くありません。業界をリードするオールフラッシュのSANのベンダーがその最も大きなストレージ装置でのパフォーマンスをランダムReadで数十万IOPSと広告していることを考えれば、Nutanixの他とは違うハイパーコンバージドアーキテクチャでモノリシックなオールフラッシュ装置よりも高いパフォーマンスを単独の仮想マシンで達成しているのです。

これはNutanixの他にはないAcropolis分散ストレージファブリックが実環境で見られるIOパターンについても非常に高いパフォーマンスを低遅延で達成しているということになります。しかもそれは分散プラットフォーム内で仮想マシンがライブマイグレーションを行っている最中やその後も、ということです。

この結果はNutanixのAHV(旧称 :Acropolis Hypervisor、AOSに含まれており、追加で費用を支払うこと無く利用できます)の効率性の証明であるだけでなく、ユーザースペース(インカーネルの部分が小さい)で動作しているIOパスの効率性の証明ともなります。これの一部はワシントンD.C.の.NEXT 2017でアナウンスされたAHV Turbo Mode(和訳記事)のIOパスの最適化のおかげです。こうした素晴らしいレベルのパフォーマンスは、スナップショットのようなデータ保護の機能を利用している際にも継続されます。これについてはNutanix X-rayを利用したSnapshot impact scenario(和訳予定なし)という記事にまとめており、Nutanix AHVと業界をリードするハイパーバイザーとSDS製品との比較をあげています。こうした記事を読む時間がないのであれば、短くまとめると、Nutanixの競合製品はスナップショットを取っった際のパフォーマンスの劣化があり、それに対してNutanix AHVのパフォーマンスは一貫性を保っていると理解して下さい。これはビジネスクリティカルアプリケーションを配置するような場合の実環境では特に当たり前のシナリオです。

Nutanixの他にはないストレージオンリーノードを使ったパフォーマンスのスケールアウト(和訳予定なし)では仮想マシンやアプリケーションを変更すること無くより高いパフォーマンスが得られることを述べていますが、これは競合に対してのNutanixの大きなアドバンテージとなります。

Nutanixのデータローカリティは新しいデータが常に仮想マシンにとってローカルになるように、そして、コールドデータはリモートのままですが、ホットデータは1MBの細やかさで必要とされた場合にはローカルに転送されることを保証し、最適なパフォーマンスを保証します。これは総当たり的で、よく間違いを起こすようなローカリティではなく、インテリジェントなローカリティであるということを意味します。

記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@Networld_NTNX

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単独VMで100万IOPSシリーズの最後の記事です。Write30%がミックスされた場合も60万IOPSで、(Joshさんなりの)非常に謙虚な言い方で悪くありません。VDIだけのプラットフォームで60万IOPSも単一VM出でるんだよ、これまた謙虚な言い方ですね。いずれにしてもReadはローカルで行なえますが、Writeはレプリカの作成のためのネットワークのオーバーヘッドが有りますので性能はダウンしてしまいますが、これだけ出れば充分でしょう。

vMotion(AHVなので正確にはライブマイグレーション)を使った後の性能もぜひビデオを見て確認下さい。都市伝説に惑わされてはいけません!

2018/01/24

Nutanix AOS 5.5は単独仮想マシンで100万IOPSを提供、ですが、この時ライブマイグレーションするとどうなる?

本記事の原文はもともとNutanix社のStaff Solution Architectで、Nutanix Platform Expert (NPX) #001 そしてVMware Certified Design Expert (VCDX) #90(2桁)として活動しているJosh Odger氏によるものです。

原文を参照したい方はNutanix AOS 5.5 delivers 1M IOPS from a single VM, but what happens when you vMotion?をご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。

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Nutanixは単一仮想マシンで100万IOPSを達成 - HCIでは世界初!もご参照下さい。

長年に渡ってNutanixは複数のハイパーバイザーに対して優れたパフォーマンスを提供してきましたし、同様にネイティブのNXシリーズ、OEM(Dell XCとLenovo HX)、そして直近ではソフトウェアオンリーの選択肢としてCiscoとHPEというハードウェアプラットフォームでも同様です。

直近のTweet(下)で、単独の仮想マシンで8KのランダムReadで100万IOPSと、8GBps以上のスループットが次世代ハイパーバイザーであるAHVで実現できることを示しました。

殆どの反応はポジティブなものでしたが、いつものように幾つかの競合のベンダーがパフォーマンスに関しての恐怖や不確実さや嘘(FUD Fear, Uncertainty, Doubt)を広めようとやってきました。その中にはライブマイグレーション(vMotion)の最中やその後はパフォーマンスが継続しないというもので、これはIOパスのパフォーマンスを示していないというものです。

インカーネルとコントローラー仮想マシンの対立(翻訳予定なし)に関するIOパスの議論についてちょっと復習しましょう。

IOパスを検証するために、Nutanixの場合はコントローラー仮想マシンを経由します。そのため、ここでの様々な変動要素やボトルネックを可能な限り排除したいと考えるはずです。これはread/writeの検証はwriteがネットワークのような要素に依存してしまうため、適切には行えないということを意味します。ここではNVMeを搭載しているノードを利用しているため、ボトルネックはとっくにネットワーク部分になってしまい、ユーザー仮想マシンとコントローラー仮想マシンの間のパスではなくなっているのです。

以前のツイート(下)でSATA SSD、NVMe、そして3DxPointのスループット性能を例に上げて、次世代フラッシュにおいてはネットワークが明らかにボトルネックになるということを示しました。

サードパーティによるNutanixのデータローカリティについてのFUDに対して、Nutanixのオリジナルで他にはないデータローカリティの実装(翻訳予定なし)という記事を書いています。ここにはNutanixが優れたパフォーマンスを提供するためにネットワークへの依存度を可能な限り小さくしているということが書かれています。

ですから、我々がやるべきことはRead IOの検証を行い、ユーザー仮想マシンとソフトウェアディファインドストレージの間のIOパスに可能な限りの負荷をかけることです。インカーネルの部分もありますし、NutanixのCVMが動作しているユーザースペースの部分もあります。

Tweetは8KのランダムReadが100万IOPS、8GBpsのスループットがNutanixのIOパスにあるということを示しており、110マイクロ(ミリではありません)秒のレイテンシを実現できるほど効率的であるということも示しています。

次なる疑問は、Nutanixや一般的なHCIにおいてvMotionの後に何が起こるか、という誤解を解いていくということでしょう。

この疑問は適切なものですということこから初めましょう。ですが、vMotionの最中や後にパフォーマンスが落ちたとして、それは大きな問題なのでしょうか?

ビジネスアプリケーションにとって、ベンダーに共通する事項としてDRSのShould(あるべき)/Must(必ず)のルールでvMotionをメンテナンス時や障害時以外にはvMotionを発生させないようにするということが、従来型/古くからのNAS/SAN、もしくはHCIであっても、インフラストラクチャに関係なく推奨されています。

NAS/SANにあっては最良のシナリオでも100%リモートのIOですが、Nutanixにおいてはこれは最悪のシナリオです。Nutanixは通常時、100万IOPSであり、ライブマイグレーションとその後の数分間パフォーマンスが20%落ちると考えてみましょう。

それでもまだ80万IOPSです。これでも殆どのNAS/SANのソリューションが提供する性能よりも高いのです。

しかし、実際のところは以下のリアルタムに録画されたビデオが示すとおり、ライブマイグレーションの最中やNutanixは優れたパフォーマンスを継続的に提供しています。ヒント: puttyのセッション(左側のコンソール内)の数字へご注目下さい。最終的な結果につながるゲストレベルでのパフォーマンスを示しています。


YouTube: 1M IOPS Live Migration

私の友人で同僚のMichael “Webscale” Webster (VCDX#66 & NPX#007)氏のビデオであるということをお伝えしておきます。

IOはライブマイグレーション中に3秒ほど100万IOPSを下回り、最低では95万6千 IOPSであるということが記録されています。つまり10%程度の低下が3秒ほどであればこれは非常に価値のあるものと言えるでしょう。というのも、パフォーマンスの低下は移行に伴う仮想マシンのスタン(静止)が原因であり、その下のストレージによるものではないからです。

我々の「オトモダチ」である古くからのストレージベンダーもそれぞれの巨大で最悪なストレージ装置で同じテストを繰り返し行なっています。

あまり面白くありませんか? では 70/30の read/writeワークロードがどう動くか見ていきましょう!

記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@Networld_NTNX

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AHVのパフォーマンスに関する記事ですが、未だに続く、ローカリティとライブマイグレーションの相性の悪さの問題に答えるものとなっています。昨年の記事にもある通り、そもそもライブマイグレーション自身がリソースを多く消費するため、ライブマイグレーションは頻繁に行うべきものではありませんし、ライブマイグレーション後もリモートからのReadは"オンデマンド"にローカルへのコピーが行われるため、急速にリモートに対するReadの割合は低下します。また今回Joshさん(とそのお友達のMichaelさん)が示したとおり、(ワークロードが非常に大きなものであったとしても!)大きな影響は発生しないのです。(ネットワークもRDMAを使っているということもあるでしょう!)

AHVは常に進化を続けますが、その進化はHCIインフラの中だけに最適化されたものです。万能を切り捨てたゆえの思い切ったアーキテクチャに今後も注目です。来週もJoshさんの記事をお送りします。

2018/01/17

もう待たなくていい : AHV Turboの登場!

本記事の原文はNutanixコミュニティのブログNutanix Connect Blogの記事の翻訳ヴァージョンです。原文の著者はNutanix社のSoftware EngineerのFelipe Franciosi氏によるものです。原文を参照したい方はThe Wait is Over: AHV Turbo is Here!をご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。

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Nutanix OSの次なるリリース、5.5の最もホットな機能の一つは我々の.NEXTイベントで多くの方が耳にされたはずのAHV Turboテクノロジーです。このソリューションを実現しているキーとなっているのが我々の社内ではFrodoと呼ばれているコンポーネントです。この記事ではこのFrodoがどのようにストレージデータパスに入っており、今日市場で利用できる他のストレージ仮想化エンジンとどのように異なっているのかをご紹介していきます。

従来、AHVは仮想マシンを単一キューのVirtio-SCSI PCIコントローラーとして取り扱っていました。これはディスク数や仮想CPU数とは関係なくゲストOSは最大で同時に128のリクエストしか発行ができないということを意味します。加えて、この単一データ構造はハイパーバイザー側からは単一スレッドでしか管理ができませんでした。このモデルは他のハイパーバイザーと対して差はありません。

Fig344このアーキテクチャはほとんどの状況においては本当にうまく動くのですが、高いスループットやIOPSレートの場合、限界が見えてきます。近年のNVMeのようなハードウェアやRDMAの採用が増えるにつれ、これが心配になってくるのです。他のハイパーバイザーはこの問題をそれぞれのゲストOSにより多くの仮想化コントローラーを割り当てることで回避しています。しかし、このソリューションは単一仮想ディスクのパフォーマンスを改善するものではなく、単に仮想マシンの構成に複雑さをもたらすものです。加えて、実際のハードウェアを考慮した上で、本来行わなければならないものでもありません。

NVMeコントローラーから初めましょう、単一ドライブで数十万ものIOPSが提供されます。こうしたレベルのパフォーマンスを実現するためにはこうしたドライブのそれぞれを複数のハードウェアキューがあるものとして取り扱わなければなりません。つまり、オペレーティングシステムがマルチキューのブロックレイヤの提供をサポートしなくてはならないのです。これによってスタック全域に渡るより良い拡張性が実現できます : アプリケーションはマルチキューに対して並列でIOを投入できますし、それと同時に、ハードウェアはそのキューをこれまた同時に処理することができるのです。

実際のハードウェア上でもしそれがうまく動いているのに、どうしてハイパーバイザーはそれに追従しないのか? AHVは追従しました。

Fig345Frodoは仮想マシンへのVirtio-SCSI PCIコントローラーの提供を行う、新しいAHVのコンポーネントです。これまでのゲストの問題で唯一変わっていることは、コントローラーがマルチキューになったということです。ですが、ハイパーバイザー側ではFrodoはより効率的に、そしてマルチスレッドを使って異なるキューを並列で処理できるように設計されています。

これを実現するために、FrodoはNutanix上で動くために特別な設計になっています。マルチスレッドでリクエストキューを並列で処理するために、それぞれのスレッドも非常に効率化されています。まず最初に、FrodoはリクエストがSCSIコマンドであるということを理解しています。ですから、Frodoは一切の処理を行うこと無く、コマンドを直接CVMへと渡します。これはCVMもまたこのプロトコルをサポートしているからです。続いて、仮想キューがスレッドへとマッピングされ、これによってインテリジェントなリクエストのバッチ処理が行えるようになり、更に通信もまた効率的なものとなります。最後に、AHVに完全なデータパスのコントロールを委ねることができるようになります。これは将来の多くの可能性のための基盤のレイヤ化ということになるでしょう。

Fig346

上のグラフはNX-3060-G5のオールフラッシュ構成での4KのランダムReadリクエストのIOPSを取ってきて比較したものです。8 vCPU、16GBのメモリ、6つの仮想化ディスクで構成された単一の仮想マシンでの驚くほどの数字のパフォーマンスの向上を示しています。Frodoによってパワーアップした仮想マシンは180K IOPSに届くほどのパフォーマンスを示しているのに対してQemuを使っている仮想マシンは80K以上になることはありません。

Frodoの開発はAHVに対して何故Nutanixが投資を行っているかということの素晴らしい例です。Nutanixがスタック全体をコントロールするとなれば、その可能性は無限大なのです。

結論として、Nutanix AHVは今日においても素晴らしいハイパーバイザーです。AHV TurboはNutanix Enterprise Cloud OSが次世代の技術、例えばRDMA、NVMe、3D XPointなどから多くのメリットを享受できるようにするために作られています。

もし何か気になる点や疑問点があれば、 フォーラムでこの続きをお話しましょう。投稿にはAHVTurboというタグを付けることを忘れないでください。

Forward Looking Statements
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記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@Networld_NTNX

Ntc2017_2

昨年AHVは次世代ハイパーバイザーです!という記事を沢山投稿してきましたが、最新のAHVにはAHV Turboが搭載されています。ゲストOSの中、ハイパーバイザー、CVMと様々な部分でのチューニングを行っているのですが、メインとなるコンポーネントのFrodoはハイパーバイザー内部で動作しています。

グラフを見ても分かる通り、今後の高速なフラッシュやネットワークを考えるとハイパーバイザー内のオーバーヘッドが大きいものなのか、わかっていただけるかと思います。AHVはそこに真っ先に対応した最先端を走るハイパーバイザーなのです。

2018/01/10

マルチクラウド時代のオブジェクトベースのストレージの再創造(Nutanix Acropolis Object Storage Service - AOSS)

本記事はNutanix社のオフィシャルブログの翻訳版です。原文を参照したい方はReimagine Object-based Storage in a Multi-cloud Eraをご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。

当社のNutanix社製品についてはこちら。本ブログのNutanix関連記事のまとめページはこちら

ネットワールドのNutanix関連情報はぜひ以下のポータルから取得ください(初回はID、パスワードの取得が必要です)。

Fig329 *参照元: https://www.mckinsey.com/industries/consumer-packaged-goods/our-insights/inside-p-and-ampgs-digital-revolution

立ち止まって、雑貨屋やスーパーマーケットの棚にどれだけ多くの労力が製品の配置のために割かれているか、考えてみたことはありますか?購入してもらうために皆様の目を引くためだけにこれが行われているのです。そしてどこに製品を置くのか、ということはパズルのほんの一部に過ぎません。製品を拡充するということもまたもう一つです。新しい製品が継続的に製造されていく中で、棚の上では何千通りものコンビネーションが可能なのです。

デジタル世代において、異なる製品のコンビネーションを作って、「モック」の棚をフォーカスグループがみるというコストの高い手動のプロセスは本当に破壊されつつあります。プロクター&ギャンブルの例では、仮想化ショッピング棚野テクノロジーを用いて、異なるアプローチでこの手動のプロセスを取り除いています。アプリケーション開発者は膨大なデータとそれを迅速に分析する能力によってこの仮想化された棚をプログラムし、数分で新しいコンビネーションを打ち込んで表示することができます。これによって実際に一つ一つの製品を手動で並び替えること無く、数千に及ぶコンビネーションを検証、開発して知見を得ることができます。根本からプロクター&ギャンブル社は手動の手順を取り除いて自動化されたものに変え、時間の節約とコストの削減を実現しようとしているのです。

進行し続けるデータの成長に対処する

考えられないスピードでデータが成長しているということを我々は皆知っています。「仮想化ショッピング棚」のようなデジタルアプリケーションにおいては特にその傾向が強いです。ですが、それはいつ貴方がそうしたものを採用するのか、ということを告げているのです。IDCの予測によると2020年までにデータの成長は40ZBに到達し、そのうちの63%が非構造化データになるであろうとしています(*)。これは本当に大きな非構造化データであり、企業では現在複雑な、管理の難しい、拡張に制限のあるサイロにそのデータを保管しています。さらに、幾つかの企業では非常に巨大な量のデータを保管するためのファイル構造を検討し始めており、これはアプリケーション開発者にとっては必ずしもベストなソリューションとは言い難いものです。こうした人々はディレクトリ構造やパスを気にすること無く膨大な量のデータを保存、取り出しするためだけのシンプルな構造を探し続けています。パブリッククラウドはその伸縮性と使いやすさによってこうした課題の一部の解決に役立っていますが、セキュリティ、統制、そして大規模スケール環境での一貫した動作においてのコスト効率については埋めることができていません。これによって、非効率さが産まれ、ビジネスの俊敏性が損なわれています。エンタープライズにはデータ成長(テラバイトクラス)を消費、管理できる新しいパラダイムが必要とされており、更に幾つかのケースでは標準的なコンプライアンスを維持しながらそれを実現しなくてはならないのです。

Acropolis オブジェクトストレージサービス(AOSS - Acropolis Object Storage Service)

お客様がNutanixを採用し続けるにつれ、そのお客様は予測のできないデータ成長の課題を抱えることになります。望むと望まざるとそうなってしまうのです。Nutanixはこの問題を念頭に置き、Acropolis オブジェクトストレージサービス(AOSS- Acropolis Object Storage Service)という新しいオブジェクトベースのストレージサービスをリリースしました。この機能はエンタープライズクラウドOSの一部としてワンクリックの手順で展開することができるようになります。

Fig330

図: それぞれのニーズを満たす複数のストレージサービス

将来的に、仮想マシン、ファイル、ブロック、そしてオブジェクトサービスを単一のOSで動作させることができるようになります。この新しいサービスはマルチクラウド時代のために作られており、無限の規模でグローバルに統合されたオブジェクトベースのストレージです。アプリケーション開発者はS3互換APIストレージとして利用でき、必要とされる優れたパフォーマンスを提供することができます。

オブジェクトベースストレージの基本

過去これまでにオブジェクトストレージを使ったことがないということであれば、これはちょっと変に思えるかもしれません。ですが、実際には本当にシンプルです。少し詳しく見てみましょう :

  • オブジェクトストレージは通常のブロックまたはファイルシステムのストレージとは少し異なっています。オブジェクトストレージは従来型のディレクトリ構造のファイルシステムとは異なり、平坦なオブジェクトのリストを利用しており、ファイルは「buckets」に保存されています。オブジェクトはファイル名ではなくユニークなIDを利用して保存されています。これによってデータの保管とメタデータに必要とされるオーバーヘッドの総量を劇的に減らすことができます。
  • さらに、オブジェクトはメタデータと一緒に保管されており、高い拡張性を実現できます。オブジェクトはテラバイトやもっと小さなキロバイトのサイズで、単一のコンテナ内に何億というオブジェクトを保持することができます。アプリケーション開発社はオブジェクトにシンプルなS3互換APIコールを通して「GET」や「PUT」と言ったアクションを行うことができ、複雑なディレクトリ構造を気にする必要はありません。

Nutanix エンタープライズクラウド OSを利用することからのメリットとして、数千にも及ぶお客様が信頼するすべてのコアデータパスの効率性ー 圧縮、重複排除、イレイジャーコーディング ー、そしてそれ以外にも多くのものを継承することができます。複雑なサイロ構造のインフラストラクチャの購入、構築、管理そして、展開の時間を劇的に削減することができるのです。

Fig331

マルチクラウドの世界のためのAOSS

アプリケーションがパブリック、プライベート、分散クラウドをまたがるこの時代において、我々Nutanixはオブジェクトストレージソリューションを他にはないこの3つの全てのクラウドをまたがるものとして設計しました。

Fig332

図: パブリッククラウド、データセンタ、拠点そして戦略エッジにまたがるインフラストラクチャ

こうしたソリューションの主だった特性は :

  • グローバルなネームスペース (全てのクラウドで単一のネームスペース)
  • 無限の拡張性 (過去のアーキテクチャ上の制限を取り除いた)
  • ワンクリックのシンプルさ(意図を理解するデザインと誤解の生まれないデザイン)

グローバルネームスペース: マルチクラウドを念頭に置いたほんとうの意味でのグローバルなネームスペースというのが焦点です。これが故にNutanixソリューションはAOSSでS3 APIを採用しました。Nutanixクラスタとパブリッククラウドをまたぐストレージファブリックにおいて単一のネームスペースを提供します。それだけではなく、オブジェクトデータをNutanixクラスタに書き込むアプリケーションはクラウドをまたいでレプリケーション、階層化を行うことができます。これによって開発者はアプリケーションがクラウドの境界をまたいで動くという場合にもアプリケーションを書き直す必要はありません。

無限の拡張性: このソリューションは簡単に拡張できるため、使わないリソースのための導入の初期のコストを最小限に抑えることができます。もしもNutanixソリューションがコンピューティングやストレージのリソースが不足しそうだと予見されれば単にコンピューティング/キャパシティを非破壊的にクラスタで拡張し、仮想マシンリソースの再分配を行えばよいのです。これは劇的にパブリッククラウドとプライベートクラウドの間の障壁を低くします。

ワンクリックのシンプルさ: 複数のクラウドにまたがるため、管理はシームレスで簡単なものでなくてはなりません。膨大な量の非構造化データを保持しながら、拡張を行う唯一の方法はAOSSを単一クリック操作で展開し、アプリケーション開発者に迅速に利用させることです。NutanixエンタープライズクラウドOSはマシンインテリジェンスと自動化で多くのクリックを減らし、Prismからのワンクリックで運用をシンプルにするだけではありません。膨大な量のシステムデータから学習を行い、よくあるタスクを自動化して、すぐにアクション可能な知見を生成することで仮想化の最適化やマルチクラウドの管理、そして日々のタスクを後押しするのです。

どこでオブジェクトストレージを使うのが良いのか?

オブジェクトベースのストレージソリューションを様々なワークロードとともに効率良く使うためには様々な方法があります。例えばビッグデータ分析やデータウェアハウスアプリケーション、大規模なIoTセンサーデータなどです。私の好きな1つにフォーカスしてみましょう。法規制強制を行う当局が犯罪の解決のために監視のビデオにアクセスしたいとします。まず最初に必要となるのが監視データを常に録画しているカメラと定期的にそれをリアルタイムに引っ張り、分析を行ってその中に個人を発見するということを行います。数日や数ヶ月戻ってビデオを見るという必要性もあるでしょう。こうしたシステムは非破壊的に拡張できるバックエンドを必要とします。カメラの数やそこでキャプチャされるイメージの品質によってはこうしたカメラは数日で数テラバイトのデータを生成します。例えばロンドンを例に取ると422,000台のCCTVのカメラが有り(*)、いい解像度で毎秒20フレーム平均で録画を行えば、1ヶ月も立たないうちに0.5ペタバイトものデータが保存されることになります。

Fig333

*参照元: https://www.cctv.co.uk/how-many-cctv-cameras-are-there-in-london/

典型的な監視環境ではセキュリティビデオデータは入力デバイス(例:セキュリティカメラ)を利用し、リアルタイムアクセスのために保存され、その後事後プロセスで顔認識を実施します。これはとても複雑に聞こえますが、アーキテクチャレベルで掘り下げて、もっと柔軟に拡張可能な柔軟なシステムを利用しようとすれば、さほど複雑ではありません。

  1. カメラは情報をLinuxクライアントで動作しているアプリケーションに送信
  2. データを暗号化されたオブジェクトストレージのbucket(s)に保存、1週間ほどはデータがここに置かれる
  3. 事前処理のアプリケーション(ビッグデータ分析)が単一ネームスペース内をクロールし、このデータを使って顔認識機能を走らせる。最終的にデータの一部のみがもっと長期間保管するためのデータとして別のbucketへと移動される
  4. ストリーミングのアプリケーションがリアルタイム情報または事後処理を施されたデータにアクセスし、迅速に法強制当局を手助けする

Fig334これはNutanixのオブジェクトベースのストレージソリューションを拡張とコストの効率に利用するだけでなく、データのポータビリティを実現するためにも利用している優れたシナリオだといえるでしょう。開発者にパブリックとプライベートのデータセンタをまたがるグローバルなネームスペースがあれば、環境が小さく、見通しが難しい場合にはNutanix Calmを利用して、パブリッククラウドから初めるということもできます。拡張が行われ、環境がよくわかってくれば、アプリケーションを内部へと異動させ、同じ場所でS3互換のAPIを利用して同じデータを利用できるのです。アプリケーションを書き直す必要はありません。

これはほんの一つの例ですが、さまざまな業界オブジェクトベースのストレージは多くの異なるシナリオで効果的に利用されています。病院を例に取るとベンダーニュートラルなアーカイブ(レントゲン、医療技術、電子プライバシーアプリケーション(PACS))を実装したいと考えているようですし、メディア外車はより大きなイメージファイルの置き場所を必要としています。

次に皆様がスーパーマーケットへ行くことがあって、ショッピングの棚を見た際に、通路のコーナーに監視カメラがあるのに気がつくかもしれません、そのデータに何が起こっているのか?インテリジェントな知見を得るためにどれだけのデータが保存されているのか、考えてみて下さい。

製品提供時期

AOSSは現在開発中です。価格の詳細は適切なリリース日が近くなってからアナウンスされます。

新しいAOSS製品についてもっと興味がある?我々のプレスリリースにも目を通して下さい、また、objectstorage@nutanix宛にフィードバック下さい。皆様の護憲を心待ちにしております。

*参照元: IDC File- and Object-based Storage Forecast, 2016-2020

Forward-Looking Statements Disclaimer

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© 2017 Nutanix, Inc. All rights reserved. Nutanix, AHV, Acropolis Compute Cloud, and the Nutanix logo are registered trademarks or trademarks of Nutanix, Inc. in the United States and other countries. All other brand names mentioned herein are for identification purposes only and may be the trademarks of their respective holder(s).

記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@Networld_NTNX

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随分長く引っ張りましたが、ニースで発表された内容は今回の内容でほぼ網羅できたと思います。最後にAOSSを持ってきました。ニースではNutanixは複雑性を排除するベンダーである、というメッセージが出されていました。もうデータセンタのインフラの複雑性は結構排除できたな・・・次なる一手はAI、コグニティブを利用して、複雑なデータ(非構造化データ)をビジネスに役立ててデジタル革命を起こそう!ということがメインの主張であったと思います。

今回のAOSSはその非構造化データを大量に溜め込み、AIやコグニティブで処理する前の中間として位置づけられるストレージであると考えています。中間ストレージ・・・であればやはりそれ専用のものを用意するのではなく、他のリソースとシェアし合いながら利用するなど一つ考えておくべきかもしれません。

なにより、AOSSは今後のNutanixの目指す先に必須の機能になると思います。

2018/01/03

コンピューティングクラウドによる柔軟性と拡張されたアプリケーションのサポート(Nutanix Acropolis Computing Cloud AC2)

本記事はNutanix社のオフィシャルブログの翻訳版です。原文を参照したい方はFlexibility and Expanded Application Support with Compute Cloudをご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。

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ここ数年に渡って、Nutanix エンタープライズクラウドOSは驚くべき進化を遂げてきており、7000社を超えるお客様がそれを採用するに至っています。2つのことが明らかとなりました :

  • お客様はハイパーバイザーの埋め込まれた、パブリッククラウドと同様の利用体験をもたらすインフラストラクチャのスタックに価値を感じておられます。我々は2017年度の第4四半期の会計レポートで、4四半期の移動平均を取った場合に24%ものノードがAHVで展開されているとしました。これは従来型の仮想化ソリューションの代替として強い関心があるということを示しています。
  • Map-Reduceアルゴリズムを活用して常に実施される圧縮、インテリジェントな重複排除、EC-Xによるイレイジャーコーディングで最適化されるお客様のストレージキャパシティといったストレージレベルでの継続的なイノベーションによって、ストレージ層が逼迫するということは殆どありません。こうした診断結果は組み込みのPulse HD診断ツールとクラスタ利用率計測のコールホーム機能によってもたらされたものです。

Fig327: Nutanix Prism がお客様の高いストレージキャパシティ最適化率を示しているところ

我々はマイクロサービスベースのアーキテクチャを採用して優れた俊敏性と拡張性を実現しているアプリケーションの萌芽を感じています。クラウドと等しい効率性を真に開放し、こうしたアプリケーションの利用に必要とされるものは、適切な量のキャパシティが必要な一方で、アプリケーションチームが追加してほしいと言うものを必要なだけ追加しなくてはなりません。

必要とされる追加リソースの提供

我々の仮想化ツールであるAHVはPrismに含まれるX-fitマシンインテリジェンスと一緒に使うことで、キャパシティの見通しやワークロードベースのWhat-if分析によって、適切なリソース利用率を実現し、キャパシティ不足による抑圧を避けることができ、また、拡張に際しての推奨構成も提示することができます。Nutanixは全てが選択と自由からなっています! 我々は多くののCPU、メモリ、そしてストレージタイプ(ハイブリッドとオールフラッシュ)の組み合わせから様々なバリエーションでのコンピューティングとストレージのキャパシティを実現することができます。もちろん、アプリケーションの成長(例えば、Citrix XenDesktopまたはXenApp、Cloudera等)のシナリオや、アプリケーションが追加のリソースを必要とするということもありましたが、基本的には1次元での話でした。

ストレージについては、問題は我々の「ストレージヘビー」構成によって解決することができました。この構成ではストレージリソースを柔軟に拡張することができ ー コンピューティングを追加すること無く ー 最大で60TBを追加することができます。我々は「コンピューティングヘビー」の構成でIntelのCPUの最も大きなコア数を利用することもできます、ですが、こうしたノードは常にいくらかはストレージも搭載していなくてはなりませんでした。

Nutanix Acropolis Compute Cloud (AC2)の登場

もしも、Nutanixクラスタにコンピューティングのリソースのみを追加することができたとしたら? そして、運用の手間については一切変える必要がないとしたら? これが我々がNutanix Acropolis Compute Cloud (AC2)でアナウンスしたもので、Nutanixクラスタをコンピューティングのみで拡張できるようにするものです。

AC2はNutanixのお客様にストレージとは独立してコンピューティングキャパシティを拡張することを通して、インフラストラクチャの利用率をさらに高めることができます。要件の高いビッグデータや機械学習のアプリケーションを含むアプリケーションワークロードをサポートするために、柔軟なコンピューティング「サービス」を提供できるのです。

Fig328図: 既存のNutanix環境内のコンピューティングを拡張する

“ワンクリック” での利用

AC2はコンピューティングキャパシティをPrismの「ワンクリック」操作を利用して簡単に拡張できるようにし、瞬時にNutanix エンタープライズクラウドOSの提供するインフラストラクチャとストレージサービス(ADFS ー Acropolis 分散ファイルシステム、 Acropolisブロックサービス、Acropolis ファイルサービスなど)に完全なアクセスを実現させます。AHVをベースとする仮想化のメリットの全てが一切の設定抜きで利用できるようになります :

  • 常に利用できる高可用性
  • 自動的なCPUの互換性
  • ライブマイグレーション、Acropolisダイナミックスケジューリング(ADS)によるリソース競合の解決(コンピューティングとストレージの両方)

AC2コンピューティングサービスは利用できるユースケースの幅を拡張させてくれます。これはNutanixが継続的にその旅路でマルチクラウド管理のOSをシンプルなワンクリックの操作で実現し、IT担当者があらゆるクラウドであらゆるアプリケーションを提供していく手助けをしていくからです。

製品の提供時期

AC2は現在開発中です。価格の詳細は適切なリリース日が近くなってからアナウンスされます。

新しいAC2機能についてもっと詳しく知りたいですか? プレスリリースもご参照下さい。

Forward-Looking Statements Disclaimer

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Ntc2017_2

年が明けてからもまだニースネタがいっぱいですよ。ニースネタはビジョンのほうが豊作でしたが、One more thingで2つの新機能が発表されています。この2つの機能を連投していきます。OSSのほうが発表的には先でしたが、個人的にはこちらのAC2のほうが(深読みできて)面白いと感じていますので、こちらから先に翻訳しました。

マイクロサービスベースのアーキテクチャを採用したアプリケーション・・・という記載も読み取れるように、このAC2は単純に他社のHCIが提供しているコンピューティングキャパシティOnlyをターゲットとしている製品ではないように思います。注意してみていただきたいこととして、AHVのみのサポートであり、ここで動かすワークロードは一般的なワークロードでは無いように思います。

AHVであれば基本はKVMですから、マイクロサービスで利用されているようなOSSをベースとしたテクノロジーとも相性が良いため、何らかもう一つ裏に仕掛けが隠れているような気がしてなりません。(もちろん、もう一つの新機能であるOSSもその一つかもしれません)

ハイパーバイザーとしても一つ大きな一歩を踏み出すぞ、というそんなメッセージにも取れましたので、2018年最初の記事で取り上げさせていただきました。

2017/12/28

IBMでコンテナ化されたクラウドに力を~IBM ITインフラブログより引用~

本記事のIBM社のPower Systems Cloud Offering ManagerのAlise Spence氏によってIBM IT Infrastructure Blogに投稿されたものからの引用です。

原文を参照したい方はPower your containerized cloud with IBMをご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。

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Fig348

先月、IBMは新たなオンプレミス用のIBM Cloud Privateを発表しています。

このIBM Cloud Privateについては以下のように表現されています。

An innovative and revolutionary platform-as-a-service (PaaS) offering, IBM Cloud Private incorporates the best of open source tools, including Kubernetes container orchestration, with the unique IBM values that enterprises need to be confident in a secure, compliant and performant private cloud platform.

革新的かつ革命的なプラットフォーム-アズ-ア-サービス(PaaS)製品で、IBM Cloud PrivateはKubernetesのコンテナオーケストレーションを含む最高のオープンソースツールをIBMの付加価値である企業に求められるセキュアでコンプライアンスを満たし、パフォーマンスについても確信を持って利用できるプライベートクラウドプラットフォーム上で動作させることができるようになっています。

IBM Power Systemsをネイティブにサポートしており、競合との差別化は以下のような点があげられます:

  • Developers can create blazing-fast apps by deploying cognitive services on hardware optimized for the work at hand, for higher container density and better throughput.
  • Apps that integrate new cloud-native apps and services with core business data on enterprise systems can be co-located with near-zero latency.
  • Data center administrators can deploy Cloud Private on their choice of Power servers including the IBM Hyperconverged Systems powered by Nutanix, LC servers and enterprise servers with PowerVM.
  • 開発者は高いコンテナの統合率と優れたスループットのためのハードウェアに最適化されたコグニティブサービスを展開することで、非常に高速なアプリケーションを作成することができる
  • 新しいクラウドネイティブなアプリやサービスを統合するアプリケーションとエンタープライズシステムのコアビジネスデータをほとんど遅延のない場所に共存させることができる
  • データセンタ管理者はCloud PrivateをIBM Hyperconverged Systems powered by Nutanix、LCサーバ、そしてPowerVMを搭載したエンタープライズサーバを含むPowerサーバの中から選んで展開することができる

それぞれを詳しく見ていきましょう。。

Want to accelerate the speed of your apps? Our optimized hardware puts you in the driver’s seat with higher container density and better throughput.(アプリのスピードを高速化したい? 最適化されたハードウェアがより高い統合率のコンテナ、より良いスループットへと皆様をお連れいたします。)

A properly configured cloud environment delivers efficiency–a huge benefit to any business, especially when delivered by platform performance. Optimized for cognitive services, Power Systems can deliver insights faster. How? Because of fewer systems and improved horizontal and vertical scalability. The IBM POWER9-based AC922 delivers 3.8 times the reduction in AI model training times[1]. Other Power System servers deliver similar performance gains, all leading to faster and more accurate results for next generation deep learning workloads.

And with multi-architecture support for Docker containers, developers can easily control and automate which platform to deploy specific containers to for best results.

適切に構成されたクラウド環境が効率性を提供します ー あらゆるビジネスにとって巨大なメリットです、特にプラットフォームにパフォーマンスがもたらされた場合には。コグニティブサービスに最適化されたPowerシステムは知見をより高速に提示します。どうやって? 選りすぐったシステムと改善された水平、垂直の拡張性によって、です。IBMのPOWER9ベースのAC922はAIモデルの教育時間を3.8倍も削減することに成功しました(*)。他のPowerシステムサーバも同様のパフォーマンス向上を示しており、全ての次世代のディープラーニングのワークロードをより早く、正確な結果へと導いています。

Dockerコンテナをマルチアーキテクチャでサポートすることで、開発者は最良の結果のためにどのプラットフォームへどのタイプのコンテナを展開するかということを制御、自動化することができます。

Integrate modernized cloud-native apps and services with core business data(コアビジネスデータを最新のクラウドネイティブアプリと統合)

Top enterprises use Power Systems for their most critical business data. Frequently, industry or government regulations are forcing them to find ways to make data more accessible while maintaining their required data security and availability. IBM Cloud Private on IBM Power Systems enables enterprises to create or modernize applications while providing tight integration with the critical data that applications require. By co-locating apps and data, clients will see near-zero latency when integrating with data stores managed in Linux, AIX, or IBM i environments.

トップ企業がそのもっとも重要なビジネスデータのためにPowerシステムを利用しています。よくあることとして業界や当局が標準仕様としてデータに必要なセキュリティと可用性を維持しながら、一方でデータへのアクセス性をより高めるような方法を探すべし、としていることがあります。IBM Powerシステム上のIBM Cloud Privateは企業がアプリケーションが求める重要なビジネスデータの緊密な統合を実現しながら、企業がアプリケーションを作成、もしくは近代化することができるようにします。アプリケーションとデータを同一の場所に格納することで、クライアントからはLinux、AIXもしくはIBM iの環境に管理保管されているデータと連携する際もほぼ遅延のないアクセスを実現することができるのです。

Deploy new cloud native apps on choice of infrastructure, including IBM Hyperconverged Systems powered by Nutanix(IBM Hyperconverged Systems powered by Nutanixを含むインフラストラクチャから新たなクラウドネイティブアプリを展開先を選択できる)

IBM Cloud Private runs across the entire IBM Power Systems portfolio, POWER8 or above, requiring a little endian partition running any flavor of Linux. Clients wishing to leverage existing systems or skills can deploy Cloud Private into PowerVM LPARs. Clients looking to maximize performance for AI or data scientist workloads can opt for bare metal support on OpenPOWER systems. And clients looking to build out new infrastructure in support of new services can get the fastest time-to-value with minimal effort using IBM Hyperconverged Systems powered by Nutanix.

IBM Cloud Private for Power Systems Starter Kits makes it quick and easy to get started. These kits offer implementation guidance that helps organizations to get up and running quickly on their choice of Power Systems infrastructure: OpenPOWER scale-out, enterprise servers, or hyperconverged. When ready, clients can leverage a choice of service-optimized Power Packs, which are Reference Architectures to expand compute capacity and deploy production-ready HA clusters.

Click here to learn more about IBM Cloud Private and try the software, or click here to learn more about cloud solutions like IBM Cloud Private on IBM Power Systems and download a solution brief.

IBM Cloud PrivateはIBM Power システムのPOWER8以降のリトルエンディアンのパーティショニングを稼働させているあらゆるLinuxのすべてのポートフォリオで動作します。既存のシステムを活用する事もできますし、もしくはスキルさえあればCloud PrivateをPowerVM LPARS内に展開することもできます。AIやデータサイエンティストのワークロードの性能を最大化したい場合にはOpenPOWERシステムのサポートの元ベアメタルを利用することもできます。そしてもっとも価値創出までの時間の短い、新しいインフラを最小の労力で作成したいという場合にはIBM Hyperconverged Systems powered by Nutanixをつかうとよいでしょう。

IBM Cloud Private for Power Systems Starter Kitsを利用すれば、素早く、簡単に始めることができます。こうしたキットは実装のガイダンスが記載されており、ご自身の選択したPower システムインフラストラクチャ(OpenPOWERのスケールアウト、エンタープライズサーバ、またはハイパーコンバージド)の稼働開始、稼働の手助けとなります。準備ができたら、サービスに最適化されたPower Packを選び活用することもできます。これにはコンピューティングキャパシティの拡張や本稼働系を展開する際の高可用性クラスタのためのリファレンスアーキテクチャが含まれています。

IBM Cloud Privateについてより詳しく学ぶ、もしくはソフトウェアの試用については こちら をクリック。または こちら をクリックして、IBM Cloud Private on IBM Power Systemsなどのソリューションについて詳しく調べたり、ソリューションブリーフをダウンロードして下さい。

もしもアプリケーションの近代化でどれほどスピードが上がるのかを知りたいのであれば、以下のライブウェブキャストにもご参加下さい :

Bring the Changes Your Customers Want: application modernization and agility with IBM Cloud Private on Power Systems(お客様の要求に変化をもたらす : IBM Cloud Private on Power Systemsでアプリケーションの近代化と俊敏性を)

Time and Date:  11:00 AM EST, January 11, 2018 (日本時間 :2018年11月12日1:00 AM)

Register here. https://event.on24.com/wcc/r/1560084/CF1B4670D48B2BAD72B54C8CD25C8A83

(*) •Results are based IBM Internal Measurements running 1000 iterations of Enlarged GoogleNet model (mini-batch size=5) on Enlarged Imagenet Dataset (2240×2240) .

  • Power AC922; 40 cores (2 x 20c chips), POWER9 with NVLink 2.0; 2.25 GHz, 1024 GB memory, 4xTesla V100 GPU ; Red Hat Enterprise Linux 7.4 for Power Little Endian (POWER9) with CUDA 9.1/ CUDNN 7;. Competitive stack: 2x Xeon E5-2640 v4; 20 cores (2 x 10c chips) /  40 threads; Intel Xeon E5-2640 v4;  2.4 GHz; 1024 GB memory, 4xTesla V100 GPU, Ubuntu 16.04. with CUDA .9.0/ CUDNN 7 .

記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@Networld_NTNX

Ntc2017_2

本当は年明けに・・・と思っていたのですが、1月12日の深夜1時からのIBMさんのウェブセミナーの告知も含まれていたので、こんな日にも記事を出しております、ゴメンナサイ。

Nutanix担当の目線でいくと、Nutanix on Powerの上で、IBM Cloud Privateを動作させれば、「Googleのようなウェブスケールなインフラ上でIBMのクラウドが動く」という事になります。重要なデータをAIやコグニティブサービスを使ってビジネスに活用していく、こうした世の中だからこそのプラットフォームだと思います。

2017/12/27

(更新 100万ではなく120万!!) Nutanixは単一仮想マシンで100万IOPSを達成 - HCIでは世界初!

Fig321

本記事の原文はNutanix社のGlobal Engineering / R&D TeamでManager Business Critical Appsを務めるMichael Webster氏によるものです。原文を参照したい方は1 Million IOPS in 1 VM – World First for HCI with Nutanixをご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。

当社のNutanix社製品についてはこちら。本ブログのNutanix関連記事のまとめページはこちら

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この数ヶ月、私はNutanixの才能のあるエンジニアたちと新しい機能についての取り組みを行ってきました。この機能はNutanix AOSとAHV製品の将来のリリースで一般公開となります。ある土曜日の昼下がり、私はUSにおり、ふと思いついたことがありました。この機能を使ったとして、単一の仮想マシンで我々はどれだけのパフォーマンスを出すことができるんだろう? このときに私はNutanix社のAHVチームのシニアスタッフエンジニアFelipe Franciosi氏を巻き込むことにしました。単一の仮想マシンで100万IOPSに到達することが可能なのだろうか? フランスはニースのNutanix .Next Conferenceで世界初を発表することへ向けて、チューニングが始まりました。この記事にはより刺激的になるようにライブマイグレーションに関するものや、混合IOについても取り上げたい思います。

大きな成果を上げるためには大きなチームを巻き込む必要があります。今回も例外ではありません。Felipe氏はNutanix NX9030のクラスタ上に1つのUbuntuの仮想マシンを用意してくれ、最大で4KB 100% ランダムReadで最大で100万IOPSを叩き出す手助けをしてくれました。幾つもの検証を繰り返し、継続的なパフォーマンスであることや4KBの代わりに8KBでも実現ができないかなども試してみています。Felipe氏との作業の後、最後のチューニングではMalcom Crossly(AHVチームのスタッフエンジニア)にも手伝ってもらっています。我々は8KBの100%ランダムReadで100万IOPSを達成し、更にそれを24時間継続することができました。更に我々の心に打ったのはレイテンシはほんの110マイクロ秒または0.11ミリ秒だったということです。

100万IOPSを単一仮想マシンで叩き出すということはこれまでではなし得られなかったことです。VMwareとMicrosoftはこれまで何度もデモを行ってきました。ですが、いずれのケースもハイパーコンバージドインフラストラクチャ上もなく、さらにちょっと複雑なことを行っていました。VMwareの場合、数百にも及ぶLUN、ゾーニング、マスキング、オールフラッシュストレージ装置を単一仮想マシンに2つもつなぐ、などです。今回の検証の場合、我々は小さな、NX9030がほんの10台のクラスタ(もっとスケールアウトさせることができます)を利用しています。仮想マシンはローカルディスクボリュームを合計で33個(OS用に1つ、残りがIO負荷用)接続しています。

以下はNutanixクラスタ上の単一仮想マシンに最初に継続的なIOテストを行った際にキャプチャしたイメージです。

Fig322

さて、疑問が生まれてきます。本当に単一の仮想マシンで100万IOPSが必要なのでしょうか? しかもランダムReadで? 幾つかのケースではその答えはイエスです。もちろん100万IOPSも必要としないということもありますが。非常に小さなレイテンシのRead操作からメリットを受けられるアプリケーションは多くあります、例えば金融機関の支払いのゲートウェイなどです。

どうして単一の仮想マシンでなくてはならないのか? 近年では殆どの状況において多くの仮想マシンを使うスケーラブルプラットフォームの利用に興味はないのか?という疑問を持つ方もおられると思います。そのとおりです。ですが、Nutanixのような分散スケールアウトシステムの課題は常にパフォーマンスのスケールアップです。多くの仮想マシンを利用してのパフォーマンスのスケールアウトはあたり前のことなのです。しかし、単一の非常に大きな仮想マシンで非常に高いパフォーマンスを得るということはとてもトリッキーな課題です。こうしたことは特に大きなデータウェアハウス環境で重要です。

大きなスケールアップデータウェアハウスにおける能力を確認するために70%Read,30% Write、100%ランダムの64KBというワークロードも検証しています。これはSQL Serverデータベースが生成するのと類似のワークロードです。以下はこの検証の結果のイメージです。

Fig323

見て分かる通り、この構成の単一仮想マシンで我々は継続的に13GB/sのスループットをRead 70%、Write 30%で達成しました。ワーキングセットのサイズは3TB以上です。これによってこの構成はIOスループットの観点から非常に巨大なデータウェアハウスにも利用できるということを示しています。WriteについてはRoCE(RDMA over Converged Ethernet)を利用するRDMAとMallanoxの40GbE CX3 Proアダプターを利用しています。全てのアップリンクはMellanox社のSN2700スイッチに収容され、RDMA用の低遅延のロスのないファブリックで一貫したパフォーマンスを提供しています。

これがクラスターが持つパフォーマンスの全てでしょうか? いいえ、違います。この10ノードを利用して、仮想マシンの数をスケールアウトさせるとより高いパフォーマンスを達成することができます。以下のイメージのデモが示すとおりです。WindowsとIOMeterを利用して10ノードのクラスタと64KBの100%ランダムReadで28GB/sのスループットを達成することができました。

Fig324

IOパターンを70%のランダムReadと30%のランダムWriteに代えた場合、10ノードのクラスタのスループットは21GB/sまで落ちました。

Fig325

仮想マシンの数のスケールアウトが効果があるということを明らかに示しています。単一の仮想マシンでも優れたIOパフォーマンスを叩き出すことができるのです、当然のことです。お楽しみのために、32KBの100%ランダムReadの結果もお見せします。これはとあるオールフラッシュストレージベンダーでよく利用されています。

Fig326

10ノードのNutanix NX9030からなるクラスタで、10の仮想マシンから100%ランダムReadのワークロードを流したところ22GB/sが出ています。このクラスタは非常に小さいもので、32、48もしくはもっと大きなサイズへと拡張可能で、それに合わせてパフォーマンスもリニアに拡張されます。これはNutanix Acropolis分散ストレージファブリックを利用するメリットです。クラスタにノードを追加することで、増えていくワークロードのためにリニアに拡張でき、想定通りの一貫した構成を取れるのです。

これはもちろん想定通りの質問です。もしもライブマイグレーションや環境のアップグレードを行っていないときであればそうかもしれません。ですが、ライブマイグレーションが行われたとしたらどうなるでしょうか?喜んでお答えしましょう。8KBのランダムReadで100万IOPSを実行している途中に、その仮想マシンをライブマイグレーションさせてみました。以下の短いビデオを見ることで、仮想マシンを一つのホストから別のホストへ移行させた際に、平常時に戻る前にIOPSが少し減少するのを確認できます。ビデオではライブマイグレーションの発生時のみではないということも確認できます。


YouTube: 1M IOPS Live Migration

Nutanix AHVハイパーバイザーはCPU、メモリ、そしてストレージIOリソースのバランスをスマートに行い、プラットフォーム上のすべての仮想マシンが取りうる限りの最高のサービスを実現します。ビデオではマイグレーションの後でもパフォーマンスの欠落が無いということも示していますが、これも期待通りです。こちらのJosh Odgers記事をご参照下さい。将来的にどこにボトルネックが移るのかということも含まれています。

こうした変更はもしもWriteがミックスされてくるとどうなるでしょうか? 8KBのIOサイズ、70%のReadと30%のWriteで、期待値としては同じような振る舞いです。以下のビデオは単一の仮想マシンでライブマイグレーションを行っているものですが、その最中に 600K IOPSと4Gものスループットを示しています。


YouTube: 8K 7030 IOPS Live Migration

ここでお見せしている機能はAHV Turbo(IOパスをAHVカーネルから取り除く)で、次のAOS 5.5のリリースへワンクリックアップグレードすることで利用可能になります。AHV上にあるのであれば何の変更も加えずにAHV Turboからのメリットを受けることができます。ですが、もしもパフォーマンスを最大化したいと考えるのであればLinux上でマルチキューブロックIOを有効にするか、Windowsでは最新のvirtio-scsiドライバーを利用して下さい。単一仮想マシンでの検証はまた別の機能を利用していますが、この機能については5.5.1でリリースされる予定です。この機能では単一の仮想マシンは必要であればさらなるストレージIOリソースを利用してパフォーマンスを得ることができます。この機能はAcropolis分散スケジューラーとシームレスに統合されています。最後に仮想マシンは仮想化NUMAを利用しており、AOS 5.5と一緒に登場するAHVで利用できるようになります。我々はAHV TurboをワシントンDCで行われたNutanix .NEXTカンファレンスUSで最初にでもしましたが、Josh Odgersはその他にも8K 70/30についてのハイライトをこちらの記事で記載しています。

[2017年12月14日更新]

AHVをアップグレードした後には、100%の8KのIOサイズのランダムReadで1.2Mを継続させることができました。これに加えて更にCPU利用率とレイテンシが低減されています。イメージは以下:

Fig363

最後に

Nutanixのソフトウェア、Acropolis、Prism、そしてAHVは近年のサーバーハードウェアの能力を解き放ち、最も要件の高いアプリケーションであっても優れたパフォーマンスを実現することができます。新しいハードウェアの革新が業界標準のプラットフォームとしてもたらされればすぐにNutanixソフトウェアはその先進性を利用できるようにします。これによって持続的なパフォーマンスとスケーラビリティの改善のサイクルが実現され、フォークリフトによるハードウェアの入れ替えはもう考える必要がなくなるのです。Intel x86であれIBM Powerのアーキテクチャを選ぶのであれ、AHVは他のハイパーバイザーが羨むようなパフォーマンスを実現することが可能です。我々はAHVの本来の力の触りの部分を初めただけです。今後多くのものが登場するでしょう。チャンネルはそのまま! 2018年の5月のニューオリンズの.NEXT conferenceで更に詳しく!

記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@Networld_NTNX

Ntc2017_2

さて、今年を締めくくる記事としてはこちらを選びました。将来のAHVではなんと単一VMで100万IOPSを実現できるということです。爆速大好きさん、こちらに集まれー(笑)

・・・ っていうか、32もvDisk繋いだり、色々とAHV Turbo以外にもおまじないが入っているようで・・・。ここまでしなきゃいけないんだったら、Nutanixのシンプルさはなくなってしまいます。今回は参加することに意義がある的な感じですかね。

今回の記事はベンチマークの数字がすごいでしょう? というよりも様々なワークロードに対応ができるだけの改善点をハイパーバイザーに取り込んでいるということに意味があると思っています。HCI専用ハイパーバイザーとしてどれだけ独自の進化をとげるのか・・・?

まさに海の覇者として独自の進化を遂げたサメのようなハイパーバイザーになってきました。(※サメは軟骨魚類という一般的な魚よりも旧世代のアーキテクチャ(笑)を採用している魚ですが、食物連鎖の頂点に位置しています、例えば、泳ぎ続けないと息ができないとか・・・)

おそらく前回の記事の機械学習だとか、色んな意味でそういうことを考えなくても良くしてくれるというNutanixのもう一つの車輪(Prism)側の対応も楽しみです。

乞うご期待です!

2017/12/25

Nutanix Xtract for VMs Deep Dive ~ハイパーバイザー変更を吸収する仕組みとは~

本記事は全三回の連載になっています。本記事は全三回の連載になっています。興味のある方は他の回のコンテンツもご覧ください。

第1回: Nutanix Xtract for VMsは使えるのか? 

https://blogs.networld.co.jp/main/2017/12/nutanix-xtract--61ff.html

第2回: Nutanix Xtract for VMs Deep Dive ~データ転送の裏側~

https://blogs.networld.co.jp/main/2017/12/nutanix-xtract--342e.html


第3回: Nutanix Xtract for VMs Deep Dive ~ハイパーバイザー変更を吸収する仕組みとは~

https://blogs.networld.co.jp/main/2017/12/nutanix-xtract--ae65.html

はじめに

 ここまではXtract for VMsを使ったvSphere環境からAHV環境へ移行する仕組みをデータ転送の仕組みから紹介してきました。今回はvSphere環境のESXiからAHV環境へハイパーバイザーを変更した場合に、「ゲストOSにどういった変更が起こるのか?」「変更をどうやってXtract for VMsが吸収しているのか?」といったところを掘り下げて紹介してみたいと思います。

ハイパーバイザー変更の影響とは?

 昔々、「仮想サーバ」が当たり前になる前の時代は、サーバに直接OSをインストールして利用する「物理サーバ」が一般的に利用されてきました。vSphereを始めとするサーバ仮想化ソリューションを導入する際には、Physical Server(物理サーバ)からVirtual Server(仮想サーバ)に移行するためにP2Vと呼ばれる移行作業が必要でした。例えばvSphereの場合vCenter Converterと呼ばれるツールが提供されていて、物理サーバから仮想サーバに容易に行えるようなツールが提供されていました。

物理サーバから仮想サーバに移行する際に注意が必要な事項には以下のようなものがありました。

・ハードウェアが変更される

・NICのMACアドレスが変更される

・元々導入されていたハードウェアのユーティリティが悪さをする

・元々導入されていたセキュリティソフトが悪さをする

 物理サーバの場合、HPE社のProLiantの場合、DELL社のPowerEdgeの場合などサーバベンダーごとにインストールされるユーティリティが異なったり、利用していた共有ストレージがあったりすると、ストレージベンダーが提供されるユーティリティも入っていたりと、サーバごとにハマりどころがあったりしました。

 Xtract for VMsは移行元環境はESXiだけを想定すればいいため、こういったハマりどころはありませんが、ハードウェアの変更やMACアドレスの変更といったものはP2Vと同様で発生します。

 Xtract for VMsは移行元仮想マシンにエージェントソフトなどを導入することなく移行可能というのがウリの1つだったりしますが、移行時には自動的にこういったハイパーバイザーの変更を吸収するためにスクリプトだったりドライバのインストールだったりが行われます。

 だったりで済ますと話が終わってしまいますので、皆さんが興味をお持ちの裏側でどういった処理が実行されているのか前回同様ログファイルから追ってみたいと思います。

 

ハイパーバイザー変更に備えるXtract for VMsの裏側~移行前処理~

 Xtract for VMsではハイパーバイザーの変更に備えて、様々なタスクを実行します。例えばvSphereで利用していたディスクコントローラはAHVではVirtIOに切り替わります。例えばWindows OSではInboxではVirtIOのドライバはもっていません。そのため何も対策をしないで移行しても、AHV環境で移行元の仮想マシンを起動してもシステムディスクが検出できずに起動すらできません。

 Xtract for VMsではこういったことを防ぐために移行元仮想マシンが移行元ハイパーバイザーで稼働している状態でもいくつかのタスクを実行しています。これらのタスクを実行する前にはスナップショットを取得しているため、万が一何かあったとしても容易に元の状態に復帰することが可能です。

xtract-srcagent.logファイルをざっと眺めてみると、以下のようなタスクが実行されていることがわかります。

 

  1. Checking admin permissions
  2. Checking windows installer version
  3. Adding Nutanix sha1 certificate
  4. Adding Nutanix sha2 certificate
  5. Loading user profile
  6. App Mobility drivers are NOT installed
  7. Setting SAN Policy=OnlineAll
  8. Retaining IP information

 

 これらのタスクが実際にどんなことをやっているのか、なぜ必要なのか見ていくことにしましょう。ログファイルをみると実際にこれらのタスクを実行時に呼び出されているスクリプトファイルも確認することができます。これらのタスクで必要なファイルはXtract for VMsの仮想アプライアンスの中の「/opt/xtract-vm/resources/」に保存されているファイルが適宜移行対象の仮想マシンにアップロードされて実行されているようです。

16web_nutanixahv_xtract_for_vm

 

Checking admin permissions

 これはわかりやすいですね、そのままの通りでXtract for VMsではMigration Planを作成する際にゲストOSの認証情報を入力する必要があります。この入力したユーザアカウントがこの後のタスクで必要になるローカルAdministratorの権限を持っているかどうかの確認を実施しています。

 

Checking windows installer version

 これはこの後のタスクとしてAHV環境で必要なドライバ群をインストールする際に要求されるWindowsインストーラのバージョンを確認しています。msiexec.exeファイルのバージョンを確認して一定以上のバージョンでない場合、エラーを返すようになっているようです。

 

Adding Nutanix sha1 certificate / Adding Nutanix sha2 certificate

 なんで証明書なんて追加しているの?と思われるかもしれませんが、昨今のWindowsではドライバ署名の証明書が不正だとそもそもインストールできないといったことがあります。そのため事前に証明書ファイルをコピーしてインストールするといった流れを自動的に行っています。

 

Loading user profile

 これは…。何者なんでしょうかね?きっと以降のタスクでユーザプロファイルに含まれる環境変数とかが必要だから読み込んでいるんじゃないかと推測しています。

App Mobility drivers are NOT installed

 AHVで必要になるドライバ群(App Mobility drivers)をインストールします。これによってAHV上での初回起動時にシステムディスクが見つからないといったことがなく起動が可能になります。事前にインストールしておくだけなので、移行元仮想マシンの再起動が必要といったこともありません。

 

Setting SAN Policy=OnlineAll

 SANなんて構成してないけど…って思われる方もいらっしゃるかもしれませんが、Windowsのディスク管理のポリシーの名前がSAN Policyです。最近のWindowsに対してホットアドでディスクを追加(拡張ではない)すると、追加したLUNがオフライン状態で認識していることにお気づきでしょうか?

  これはWindows OSのSAN Policyの設定が既定ではオフライン共有になっており、新規のLUNを検出したときの動作はオフライン状態となります。それではDドライブ等がオフライン状態で起動されてしまい、アプリケーションが正常に動作しなくなることになります。そこで常にオンライン状態となるようにポリシーを変更するためにdiskpartコマンドを実行してから移行を実施しています。

 

Retaining IP information

 これもその名前のとおり、移行元仮想マシンのIPを保持するためのタスクになります。先ほどハイパーバイザーを変更する際にハードウェアが変更になると説明しましたが、Windowsではハードウェアが変更されると「ローカルエリア接続#2」というようなインターフェースが新規作成され既存の「ローカルエリア接続」の設定を引き継ぐことはできません。

 そこでXtract for VMsでは事前に既存のネットワーク設定のバックアップを取得して、移行後の初回起動時にネットワーク設定のリストアを実施することで力業ではありますがネットワーク設定を引き継ぐことを可能にしています。但し現在のバージョンのXtract for VMsはこういった若干力業でネットワーク設定を移行していることもあり、NICの順序などを意識しなくてはいけない2個以上のNICを持った仮想マシンの移行時にはネットワーク設定を引き継ぐことができないような仕様になっています。この場合、この後紹介する移行後処理として手動でIP設定を引き継ぐ必要があります。

 

ハイパーバイザー変更に備えるXtract for VMsの裏側~移行後処理~

 Xtract for VMsでは移行後のクリーンアップは自動では行われません。管理者が移行完了後に行う必要があります。不要になったVMware Toolsのアンインストールや、非接続状態のデバイスの削除はAHVに移行が行った後で、必ずスナップショットを取得してから実行しましょう。

 

まとめ

 ここまで3回にわたってXtract for VMsを使ったvSphere環境からAHV環境への移行について紹介してきました。Xtract for VMsのような移行ツールは裏側の動きがブラックボックスになっているとなかなか怖くてとっつきにくいですが、こうして中身がわかってくると安心して利用いただけるのではないでしょうか?

 Xtract for VMsを利用することで、お使いのvSphereの環境からシステム停止の時間を最小限にして移行を行うことができます。今まで既存システムの移行がハードルでAHVの採用を見送ってきた方は、是非一度Xtract for VMsを使った移行を検討していただければと思います。