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首個規(guī)模應(yīng)用ARM架構(gòu)服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心

發(fā)布時間:2013-01-16 作者:admin

簡述:全球首個ARM架構(gòu)服務(wù)器端規(guī)模應(yīng)用2013年1月11日,百度位于南京的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心首度對外曝光。而在整個南京云計(jì)算數(shù)據(jù)中心中最為矚目無疑是全球首個ARM架構(gòu)服務(wù)器端規(guī)模應(yīng)用。雖然Intel的ATOM


全球首個ARM架構(gòu)服務(wù)器端規(guī)模應(yīng)用

2013年1月11日,百度位于南京的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心首度對外曝光。而在整個南京云計(jì)算數(shù)據(jù)中心中最為矚目無疑是全球首個ARM架構(gòu)服務(wù)器端規(guī)模應(yīng)用。

雖然Intel的ATOM系列芯片已經(jīng)在功耗和性能等方面有了極大地提高,但是隨著諸如iPad,iPhone、Android平板以及 Windows 8的ARM架構(gòu)PC產(chǎn)品和Surface的推出,使得在云客戶端方面,ARM結(jié)構(gòu)已經(jīng)獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷很久了,盡管Intel想利用凌動系列芯片插手ARM的地 盤,不過目前還不是很成功,反而ARM已經(jīng)開始涉足后臺的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)。

2011年NVIDIA公司以Tegra ARM處理器作為GeForce GPU加速器的流量控制,成功設(shè)計(jì)出一款可與超算相媲美的服務(wù)器。2012年百度云南京數(shù)據(jù)中心則首次在服務(wù)器端規(guī)模應(yīng)用ARM架構(gòu),使ARM架構(gòu)的服務(wù)器正式走進(jìn)IDC。

在服務(wù)器領(lǐng)域,眾多人眼中X86架構(gòu)與新興的ARM架構(gòu)必將有一場激烈的競爭。因?yàn)榧幢闶桥c最為節(jié)省能耗的X86芯片相比,ARM處理器所使用的功 率還要小得多。即使與Intel大大降低了功耗和價格的凌動芯片相比,ARM依舊占據(jù)市場高地。因?yàn)锳RM本身并不生產(chǎn)芯片,而是以授權(quán)的商業(yè)方式與全世 界所有的半導(dǎo)體芯片廠商共享ARM芯片,這種硬件的開源為ARM服務(wù)器注入強(qiáng)大的生命力?;蛟SARM服務(wù)器時代真的快要到來了。

百度南京云計(jì)算數(shù)據(jù)中心在ARM服務(wù)器架設(shè)方面已經(jīng)積累了非常豐富的經(jīng)驗(yàn),利用代碼指令集變遷的方法,將X86平臺與ARM平臺進(jìn)行整合,利用 ARM軟件工具鏈?zhǔn)拐{(diào)試工具完善,發(fā)揮ARM服務(wù)器32位優(yōu)勢,只保留特殊變量,利用特殊指令變量對齊的方法,成功架設(shè)了全球首款規(guī)模應(yīng)用的ARM服務(wù) 器。

據(jù)南京數(shù)據(jù)中心的工作人員介紹:“ARM服務(wù)器大大降低了功耗和成本,云平臺將軟件與CPU指令集解耦得以實(shí)現(xiàn),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了輕計(jì)算負(fù)載和和高存儲密 度。ARM服務(wù)器不但是全球首款規(guī)模應(yīng)用的ARM服務(wù)器,同時百度在研發(fā)這款服務(wù)器時還積累10項(xiàng)發(fā)明專利、TCO降低了25%以及存儲密度提升了 70%。隨著ARM 64位處理器在2014年的推出,百度ARM服務(wù)器的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)將加成熟。”

國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)首個定制化整機(jī)柜

“綠色機(jī)房”已成為當(dāng)今IDC的時代主題,它包括減少一開始使用的能源和材料、提高樓宇的使用效率、延長樓宇的使用壽命、減少配件的更換和浪費(fèi)等一系列行動。IDC在全球的增長已令企業(yè)開始關(guān)注數(shù)據(jù)存儲、傳輸和處理過程中所用資源的效率和生產(chǎn)率。

在南京云計(jì)算數(shù)據(jù)中心中,成排成排的整機(jī)柜格外引人注目。集中部署了大規(guī)模上線的定制化整機(jī)柜,百度作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)顯然沒有將國內(nèi)IDC提供商的一些陋習(xí)帶進(jìn)這家新興的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心。

做過IDC的IT技術(shù)人都了解,物理空間、電源、布線和空調(diào)散熱是每一家數(shù)據(jù)中心無法躲過的老大難問題。幾乎每一個系統(tǒng)管理員都為新增服務(wù)器沒有位 置、UPS不夠用、布線以及散熱問題頭痛過。舉個例子,數(shù)據(jù)中心所消耗的電力已占到美國全部電力使用量的2%,在所消耗的電力中,有 很大一部分是為了滿足網(wǎng)絡(luò)電子設(shè)備與樓宇運(yùn)行的需要。這些電子技術(shù)會產(chǎn)生大量的熱,這是數(shù)據(jù)中心所面臨的主要問題之一。隨著溫度的升高,IT硬件的可靠性 大幅降低。據(jù)估計(jì),溫度每升高10°C(18°F),電子設(shè)備的長期可靠性將降低50%。具有諷刺意味的是,數(shù)據(jù)中心運(yùn)行所依賴的一些核心網(wǎng)絡(luò)電子設(shè)備產(chǎn) 生的熱量正是導(dǎo)致其效率和壽命降低的因素。這個時候IDC的工作人員能做的往往只能是“堵住破罐子別漏水,實(shí)在沒辦法了,拿個新罐子接破罐子的水!”筆者 最近接觸的一位工作于北京市東城區(qū)的IDC工作人員(具體是哪家很好猜吧)就在為擴(kuò)建數(shù)據(jù)中心而頭痛,畢竟數(shù)據(jù)中心的擴(kuò)建不是簡單物理空間的增大那么簡 單。

其實(shí)解決問題的辦法往往就是把問題杜絕在源頭。百度南京云計(jì)算數(shù)據(jù)中心,整個機(jī)房的服務(wù)器陣列非常整齊壯觀。整機(jī)柜一直是眾多IDC夢寐以求的,布 線、UPS設(shè)置、管理以及散熱都將得到完美地解決。但是IDC發(fā)展速度過猛、IDC擴(kuò)建和高額成本等問題使大規(guī)模整機(jī)柜沒有出現(xiàn),而像南京云計(jì)算數(shù)據(jù)中心 這樣的整機(jī)柜無疑最大限度地解決擴(kuò)建問題,同時,整機(jī)柜的一體化交付也解決了DIY服務(wù)器問題,只要服務(wù)器交付,即可上線,省去了DIY服務(wù)器調(diào)試的中間 環(huán)節(jié)。據(jù)其工作人員介紹:“除了解決IDC的物理問題之外,整機(jī)柜的模塊化設(shè)計(jì)和一體化交付都讓成本節(jié)約找到了出路。像這么大規(guī)模定制化整機(jī)柜在國內(nèi)并不 多見,其TCO下降了10%,交付效率提升10倍!”

國內(nèi)最大的萬兆集群

今天以太網(wǎng)的速度正在不斷提高,從開始的10兆(10M)、百兆(100M),發(fā)展到千兆(1G)、直到現(xiàn)在的萬兆(10G),而以太網(wǎng)設(shè)備的價格 則隨著大規(guī)模的采用和生產(chǎn)而逐漸下調(diào)。在越來越多的服務(wù)器改用千兆以太網(wǎng)作為上聯(lián)技術(shù)后,數(shù)據(jù)中心或集群的骨干帶寬相應(yīng)增加,以千兆或千兆捆綁作為平臺已 經(jīng)不夠使用,升級到萬兆以太網(wǎng)在服務(wù)質(zhì)量及成本上都將占有相對的優(yōu)勢。

雖然國內(nèi)擁有萬兆集群的IDC并不是新鮮事,不過 IDC的萬兆集群數(shù)量并不多。南京云計(jì)算數(shù)據(jù)中心擁有5000臺萬兆集群,被稱為國內(nèi)最大絕對不為過。值得一提的是,這些萬兆TOR(Top of Rack柜頂式)交換機(jī)全部由百度自主研發(fā)設(shè)計(jì)。萬兆以太網(wǎng)提供給高性能計(jì)算支持非常給力,用戶訪問、服務(wù)器管理、存儲連接性以及集群互連都將得到完美的 支持。5000臺萬兆集群給南京云計(jì)算數(shù)據(jù)中心所帶來的好處就是接入成本對比同類商用方案下降83%。

業(yè)內(nèi)首家自主研發(fā)及規(guī)模應(yīng)用的SSD

百度云首席架構(gòu)師林仕鼎講到,個人云服務(wù)、開放云平臺、云計(jì)算基礎(chǔ)軟硬件架構(gòu)和操作系統(tǒng)研發(fā),構(gòu)成了百度云的整體布局。其中,百度個人云服務(wù)自 2012年7月底正式開放, 從數(shù)據(jù)存儲服務(wù)向一人一云的方向發(fā)展。截至2012年12月,用戶量就突破了2600萬,個人云文件數(shù)突破10億,在行業(yè)中增速最快。此舉推動了傳統(tǒng)云計(jì) 算向個人云的轉(zhuǎn)變,做到用戶數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性,不被終端和應(yīng)用等分割。其中百度自主研發(fā)SSD,系業(yè)內(nèi)首家自主研發(fā)及規(guī)模應(yīng)用,相對SATASSD性能提升6 倍成本降低10%,相對PCIEFlash性能提升2倍成本降低40%。

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