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【杭州網站設計】用微服務器處理海量數據——你敢嘗試嗎?

分享 2011.06.21 瀏覽次數:11270次

近日,提供在線網上聊天服務的eHarmony公司采購了一批內置Intel Atom處理器的SeaMicro服務器,用它們來運行基于Hadoop結構分布式計算服務。

如果是在幾年前,eHarmony在服務器上采用Atom處理器的行為無異于自殺,畢竟Atom的性能實在有限,況且業界也并沒有一個完整的微處理器解決方案。但是現在SeaMicro和Calxeda(主要采用ARM處理器的微服務器)廠商所開發的服務器,已經能夠大大降低建造成本,并能節省能源。

不過業界普遍認為,如何滿足應用程序和大客戶的需要是這些微服務器普及之前首先需要解決的問題。而對于大數據處理來說,類似Atom這樣的處理器則需要將以上兩個問題都解決——

Calxeda:采用ARM原因在于沒有歷史負擔

雖然Calxeda公司所生產的ARM架構微型服務器在處理器結構上與SeaMicro公司的X86架構微型服務器存在很大不同,但Evans所總結的前兩個優勢同樣適用于SeaMicro的X86架構產品。

Calxeda公司CEO Barry Evans表示,“對于海量數據來說,有三個關鍵因素說明ARM架構服務器將是非常適合的。首先,海量數據的處理本身就具有向外擴展的特性,需要眾多高效處理器來進行處理。其次,海量數據處理作為一個新興的市場,其所要面對的歷史遺留問題很少。最后,目前針對這一領域的軟件對ARM架構的支持程度很好

Hadoop on microservers

Hadoop作為一種分布式計算結構,對于很多公司和組織來講都是一個全新的領域,而他們大多沒有專門應對這一應用的硬件。分布式計算需要眾多的scale out擴展結構來提升整個系統的并行處理能力。而對于分布式計算的每個節點,Hadoop并不要求其性能能夠與高功耗、高性能的專用處理器相媲美,相反,其對性能的要求是非常低的。而微型服務器則能夠憑借眾多的物力核心和相對較小的體積來很好的滿足Hadoop計算的需求。

Atom節點最低功耗僅5瓦

SeaMicro的微型服務器可以在10U機架的體積內提供512個Intel Atom核心并產生1.28TB/s的計算能力,而相對于傳統服務器來說,其能耗卻降低了75%。而Calxeda公司的微型服務器產品則可以在2U的體積內提供120個4核心ARM Cortex A9架構處理器,而每個處理器節點的功耗只有5瓦。知名記者Stacey Higginbotham在談論Calxeda計劃時表示,“Intel和AMD基于x86架構的四核心處理器功耗在80至130瓦之間,節能版本的x86芯片也有30瓦的功耗。對于堅持使用傳統服務器芯片的用戶可考慮Dell公司銷售的cloudscale微服務器,它采用Intel Xeon處理器,功耗為30瓦。

Evans的理論和eHarmony公司的實例都證明,微型服務器對于Hadoop這種大數據計算來說卻是非常合適。而在使用微型服務器之前,eHarmony公司也曾使用云服務來滿足其需要,不過他們發現,當他們進行大量并行計算并與云服務其交換大量數據時,這一方法就會變得非常昂貴。而作為一家之前沒有任何服務器硬件投資的公司來說,eHarmony公司可以很輕易的轉投至微型服務器架構中。Data Center Knowledge的Rich Miller也表示“微型服務器可以為CTO每月減少數萬美元的運營費用,使成本降低74%。”

由于在eHarmony案例上的成功,我們可能很快就會看到像SeaMicro和Calxeda這樣的公司與Cloudera(目前最大的分布式計算軟件提供商)達成OEM協議。當然,隨著微型服務器在這一領域的迎頭趕上,我們也很有可能看到軟硬件一體化解決方案的提供商。

微服務器的未來

可以看到,微服務器的倡導者之所以如此樂觀,主要是受到了近年來互聯網和云計算市場蓬勃發展的影響。像Facebook的技術主管就表示,該公司并不準備融入 服務器虛擬化的潮流,而是希望將微服務器作為一種廉價增長和快速故障轉移方式。目前,Facebook已經測試了微服務器,并且有意將其用于大規模的數據 中心。

有數據顯示,Facebook在2010年6月時,其服務器數量超過了6萬臺,而2008年4月為1萬臺,即使到了2009年底也才是3萬多臺。而等今年俄勒岡數據中心開放后,Facebook的服務器數量將接近10萬臺。

Facebook或許是一個特殊的例子,但它確實代表了高速發展的新興互聯網企業的一種趨勢。未來,當新興互聯網業務和云計算需求徹底被喚醒的時候,或許才是微服務器真正的春天。

最新的消息是,在未來的幾天內,包括美國麻省理工學院著名教授Anant Agarwal, 同時也是Tilera公司的創始人和CTO。以及惠普實驗室的Partha Ranganathan將開始深入討論新一代的分布式體系結構,而此次會議的目的也主要在于探討將將大量低功耗處理器壓縮為小規模處理器的概念,以獲得在外部具有海量數據的應用程序(主要是網絡應用)。

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