ตอนที่ 3 : HPE Nimble Storage เทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลแบบใหม่ ด้วยสถาปัตยกรรม CASL ซึ่งกำลังเขย่าวงการไอทีโลกในตอนนี้

โดย Somgphon Samgmas Hybrid IT – Nimble Storage , HPE Enterprise Group ในความเดิมตอนที่แล้วเราได้มองถึงประสิทธิภาพ การทำงานของ C.A.S.L ที่มีบทบาทเป็นอย่างมากในการใช้ข้อมูลอย่างรวดเร็ว ทั่งรุ่นที่เป็น All Flash และ Adaptive Flash ในตอนนี้เราจะขอนำท่านผู้อ่านทุกท่านได้ทราบถึงเทคโนโลยีการจัดการประสิทธิภาพสูงหรือ InfoSight Cloud-Based Management เทรนด์การใช้ทรัพยากรด้าน IT (เครื่องคอมพิวเตอร์แม่ข่าย, อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลประเภท Hybrid Flash, อุปกรณ์เครือข่ายคอมพิวเตอร์ รวมทั้งระบบปฏิบัติการ OS สำหรับระบบ Virtualization หรือ Physical Platform) เป็นตัวขับเคลื่อนธุรกิจในองค์กรให้เหนือชั้นกว่าคู่แข่ง ช่วยให้เข้าถึงกลุ่มลูกค้าเพิ่มขึ้น เทคโนโลยีที่มีการพูดถึงกันมาก เช่น Internet of Things (IoT), Mobility, Hybrid Technology และ Multi-Cloud Platform มีส่วนช่วยในการคิดค้นและพัฒนาแอปพลิเคชันสมัยใหม่ ทำให้ความซับซ้อนในการทำงานร่วมกันมีมากขึ้น ด้วยเหตุนี้การบริหารจัดการแบบเดิมจึงไม่สามารถแก้ไขปัญหาช่องว่างที่ เกิดขึ้นระหว่างแอปพลิเคชันและข้อมูล (App-Data Gap) และ FLASH Storage ไม่ใช่คำตอบในการแก้ไขปัญหาดังกล่าว ระบบ Flash ช่วยในเรื่องความเร็วเพียงอย่างเดียว แต่ไม่สามารถลดปัญหาช่องว่างเหล่านี้ได้ อ่านบทความตอนที่แล้ว ตอนที่ 1 : https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=170340600256595&id=167664417190880 ตอนที่ 2 : https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=173741729916482&id=167664417190880 ตอนที่ 3 : InfoSight Cloud-Based Management InfoSight ซึ่งเป็นะระบบ Cloud based ด้วยแนวคิดแบบใหม่ที่อาศัยเทคโนโลยี Machine Learning ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Big Data ถูกพัฒนาขึ้น เพื่อใช้ในการตรวจสอบ วิเคราะห์และแจ้งเตือน คาดการณ์ความน่าจะเป็นที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ทำให้เราสามารถเข้าใจและแก้ไขปัญหาได้ทันท่วงที HPE InfoSight Predictive Analytic เป็นซอฟต์แวร์สำหรับวิเคราะห์การใช้งานของอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลและสภาพแวดล้อมรอบข้าง หลักการคือ การนำข้อมูลการแก้ไขปัญหาในอดีตที่ได้รวบรวมไว้ในระยะเวลาหลายปีจากกลุ่มผู้ใช้กว่า 10,000 รายทั่วโลก ร่วมกับข้อมูลแบบ Real time ที่ถูกส่งจาก Sensorนับพันชุด และการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ทำให้สามารถวิเคราะห์ความน่าจะเป็นและสาเหตุที่เกิดจากรูปแบบที่แตกต่างกันได้ กรณีศึกษาการวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive) เพื่อป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและแจ้งเตือนการทำงานที่ผิดปกติ ทำให้สามารถหาสาเหตุได้อย่างรวดเร็ว กรณีศึกษาการป้องกันการหยุดการทำงานของระบบ (Down time) InfoSight Predictive Analyticสามารถทำ Black list แจ้งเตือนผู้ใช้ที่มีสภาพแวดล้อมคล้ายคลึงกับผู้ใช้ที่เคยมีเคสการหยุดให้บริการเนื่องจากพบสิ่งผิดปกติหลังการอัพเกรดระบบปฏิบัติการ ดังนั้นถ้เราสามารถควบคุมสถานการณ์ (Proactive)แจ้งเตือนผู้ที่ใช้ซอฟต์แวร์เวอร์ชั่นเดียวกัน รวมทั้งมีการรวบรวม Knowledge base ที่เกี่ยวข้องไว้ จะสามารถลดปัญหาเดียวกันนี้ที่อาจเกิดขึ้นกับผู้ใช้รายอื่นได้ กรณีศึกษาการแจ้งเตือนความผิดปกติซึ่งเกิดจากการโจมตีของไวรัสเรียกค่าไถ่ (Ransomware) โดยไวรัสจะทำการเข้ารหัสข้อมูลใหม่ทั้งหมด ทำให้การอ่านเขียน การใช้ที่พื้นจัดเก็บข้อมูล รวมไปถึง CPU และ Memory มีการทำงานมากขึ้น จนทำให้ระบบช้าลงในช่วงที่ไวรัสเริ่มต้นทำงาน InfoSight Predictive Analytic จะช่วยตรวจสอบข้อมูลทางสถิติที่เกิดจากการใช้งานจริงของอุปกรณ์เก็บข้อมูลหลังทำการบีบอัดและลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล (Data compression + Data Deduplication)ตัวอย่างเช่น จากเดิมระบบโดยรวมมีการประหยัดการใช้เนื้อที่ในอัตรา 10:1 (อัตราส่วนข้อมูลที่ถูกเขียนลงบนอุปกรณ์เก็บข้อมูล 10TB ต่อข้อมูลที่ถูกจัดเก็บจริงเพียง 1TB) หลังจากนั้นอัตราการประหยัดเนื้อที่ลดลงต่อเนื่องอย่างที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ตัวระบบสามารถแจ้งเตือนความผิดปกติเหล่านี้ โดยการตรวจสอบในเชิงลึกว่าเกิดปัญหาขึ้นที่ตำแหน่งใด, เกิดจาก Virtual machine เครื่องไหน, Vdisk อะไร, มี CPU Utilization และ Network Latency มากน้อยแค่ไหน ทำให้ผู้ใช้สามารถรู้เท่าทันและแก้ไขระบบได้ก่อนที่เหตุการณ์จะลุกลามไปยังคอมพิวเตอร์แม่ข่ายเครื่องอื่น ปัญหาพื้นฐานเรื่อง Performance ใน Virtual Machine สำหรับปัญหาการใช้งานที่ช้านั้น InfoSight Predictive Analytic สามารถระบุตำแหน่งของปัญหาได้เร็วขึ้น ตัวอย่างเช่น ถ้าปัญหาเกิดขึ้นจากอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลระบบจะทำการแนะนำวิธีการแก้ไขปัญหา หรือถ้าปัญหาไมได้เกิดขึ้นจากอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล ระบบจะมีข้อมูลเบื้องต้นให้ผู้ดูแลระบบไปตรวจสอบเครื่องคอมพิวเตอร์แม่ข่ายหรือระบบเครือข่าย นอกจากนี้ซอฟต์แวร์ยังสามารถคาดการณ์ความน่าจะเป็นในใช้งานอุปกรณ์ ทั้งเรื่องพื้นจัดเก็บข้อมูล และประสิทธิภาพการทำงาน (Performance) ว่าระยะเวลาอีกนานเท่าไหร่จึงจะเกิดปัญหาขึ้น ทำให้ผู้ดูแลสามารถวางแผนอัพเกรดระบบได้ทันเวลา ทั้งนี้ Machine Learning มีต้นแบบมาจาก Nimble Storage ที่ได้ทำการควบรวมมาเป็นหนึ่งใน Portfolioของ HPE โดยแนวคิดนี้จะถูกนำมาใช้กับ HPE Infrastructure ซึ่ง ณ เวลานี้ InfoSight สามารถใช้งานได้แล้วในผู้ใช้งาน HPE 3PAR อีกด้วยPosted in Posts & Shares