Московский офис HPE организовал семинар, на котором подробно представил самые заметные новинки недавней конференции HPE Discovery 2018 в Мадриде.

Судя по докладам, основной фокус компании направлен на такие технологии, как искусственный интеллект, периферийные вычисления, автономные ЦОДы и интеллектуальное хранение. Участники семинара также узнали о перспективных разработках, которыми сейчас занимается подразделение HPE Lab.

Автономный ЦОД. Речь идет о создании центра обработки данных, который работает в автоматическом режиме и не требует обслуживающего персонала. Понятно, что здесь не обойтись без встроенного ИИ.

«История с ИИ у нас началась с приобретения полтора года назад компании Nimble, которая была сфокусирована на наилучшей поддержке», — рассказал Илья Семухин, менеджер по серверным решениям HPE в России. Эта компания продвигала два основных продукта: систему хранения Nimble и InfoSight — облачное средство мониторинга и управления обслуживанием этой системой, которое почти полностью автоматизирует поддержку.

InfoSight собирает информацию с датчиков, самообучается, ищет закономерности и потом дает рекомендации на основе полученного опыта, а также автоматически выполняет рутинные действия, например обновление прошивок.

Теперь HPE распространила возможности InfoSight на другие, помимо Nimble, продукты. Первым стал массив хранения 3PAR, затем пришла очередь серверов ProLiant, вычислительных модулей Synergy и систем Apollo. По словам Ильи Семухина, сейчас реализован базовый функционал, который будет расширяться: «Собираемся внедрять новые функции, двигаясь в направлении самоуправления и самолечения серверов».

В перспективе HPE собирается распространить действие InfoSight на все свои продукты и тем самым реализовать ИИ для автономного ЦОДа.

Искусственный интеллект. В области ИИ огромную роль играют данные, средства их обработки и хранения, а также скорость обработки данных. Одним из шагов в этом направлении является ускорение работы приложений за счет использования новых высокоскоростных энергонезависимых устройств хранения SCM, подключенных по протоколу NVMe в контроллеры систем хранения 3PAR и Nimbe.

Как рассказал Владислав Логвиненко, менеджер по корпоративным системам хранения HPE в России, недавно появился новый вид памяти — SCM (Storage-Class Memory, память класса хранилища), которая на порядок быстрее, чем NAND: «C точки зрения скорости этот класс располагается между оперативной памятью и традиционными флеш-накопителями. На данный момент такую память производит только Intel. Это устройство называется Optane».

HPE в партнерстве с Intel внедряет технологию SCM в свои платформы хранения 3PAR и Nimble. По словам Владислава Логвиненко, сейчас наиболее оптимальный вариант — это использовать NVMe и SCM для кэширования. HPE назвала такое хранилище Memory-Driven Flash: «Подобно тому, как в первые годы флеш-революции обычный NAND применялся для кэширования систем с жесткими дисками, так и теперь SCM служит для кэширования флеш-систем».

В массивах 3PAR 9000 и 20000 карточки Optane можно установить уже сейчас и таким образом использовать память SCM. «Данная архитектура будет развиваться, но уже теперь позволяет уменьшить время доступа к данным. Протокол NVMe не дает особого выигрыша без SCM, и только пользователи 3PAR могут получить преимущества памяти SCM без замены оборудования», — подчеркнул Владислав Логвиненко. Для Nimble Storage такая модернизация будет доступна позднее в этом году.

Кроме того, для Nimble Storage компания реализовала технологию Peer Persistence, ранее доступную только для систем хранения 3PAR. Эта технология обеспечивает катастрофоустойчивость и непрерывный доступ к данным за счет распределенной синхронной репликации между разными площадками и автоматического восстановления после отказа.

Периферийные вычисления. Необходимость выполнять вычислительную обработку вне ЦОДов появилась в связи с распространением Интернета вещей (IoT). По словам Александра Шумилина, менеджера по серверным продуктам HPE в России, существуют два разделенных мира — операционные технологии (OT) и информационные технологии (ИТ). К первым относятся всевозможные датчики, сенсоры и другие устройства, которые генерируют огромное количество данных. Но нужно, чтобы анализ этой информации выполнялся быстро. Поэтому целесообразно это делать не в ЦОДах, а как можно ближе к месту генерирования данных.

HPE предлагает для этого семейство устройств Edgeline Converged System, которые позволяют выносить вычислительные ресурсы из ЦОДов и размещать их вблизи источников IoT-данных. Раньше таких устройств было четыре, но на конференции Discover была представлена новая система Edgeline EL300. «Это не просто очередная железка, к ней привязана целая экосистема», — подчеркнул Александр Шумилин. Он также отметил, что в новинке предусмотрен большой набор интерфейсов для связи с ОТ-оборудованием, мощный инструментарий управления, а в ближайшие месяцы будут объявлены модули расширения.

Кроме того HPE представила новую программную платформу Edgeline OT Link, которая позволяет ускорить и упростить установку оборудования, обеспечивающего контроль технологических устройств. Что касается экосистемы вокруг этой платформы, то по словам Александра Шумилина, в число партнеров по ее разработке входят практически все мировые лидеры из мира ОТ.

Он отметил, что с выпуском семейства устройств Edgeline, снабженных мощными процессорами и средствами управления, а также средствами интеграции со всевозможными ОТ-устройствами, HPE не просто создает инфраструктурный мостик между миром OT и ИТ, а открывает новые возможности для партнеров и заказчиков по улучшению контроля за инфраструктурой, от которой зависит бизнес предприятия.

Перспективные разработки. На конференции Discover были показаны технологии и проекты будущего. «Это то, о чем мы думаем в перспективе от трех до десяти лет. Сейчас это — технологии, концепции и патенты. Но они станут основой продуктов, которые мы увидим через некоторое время», — сказал Дмитрий Пенязь, директор департамента инфраструктурных решений HPE в России.

В первую очередь он отметил, что продолжается работа над проектом The Machine, который направлен на реализацию вычислений, ориентированных на память. Это новая архитектура мультипроцессорных систем для обработки больших данных. Уже была проведена демонстрация шины Gen-Z и показано, как она работает с несколькими серверными системами, позволяя строить вычислительную систему на базе SCM: «Вы в эту память загоняете все: и ввод-вывод, и работу с оперативной памятью, а вокруг этого можете насаживать некоторое количество процессорных систем, которые по Gen-Z разделяют доступ в эту память», — объяснил Дмитрий Пенязь,.

Еще одно перспективное направление — использование кремниевой фотоники. «Если мы интегрируем фотонику в кремний правильным образом, то сможем повысить производительность в десять раз и уменьшить энергопотребление в сто раз. Эта технология обещает сильно улучшить энергоэффективность ЦОДов», — сказал Дмитрий Пенязь.

Сейчас идет много разговоров о ИИ. Для реализации этой технологии HPE разрабатывает Dot-product engine (DPE) — аппаратный ускоритель решений глубокого обучения на основе мемристора. Как отметил Дмитрий Пенязь, наиболее частая операция, которая выполняется при обучении нейронной сети, это перемножение матриц. В патентном портфеле HP есть элемент микроэлектроники под названием мемристор. Оказалось, что на мемристорах можно собрать прибор, который быстро, за один такт, перемножает матрицы. В HPE считают, что когда такое устройство появится, обучение нейронных сетей будет выполняться быстрее и эффективнее.

Последней была показана разработка, направленная на использование свойств света для вычислений без применения транзисторов при решении задач бизнес-оптимизации, так называемых NP-трудных задач. «Есть класс задач, с которыми тяжело справиться даже квантовым вычислительным машинам. Это — задачи топологической оптимизации, например, задача коммивояжера, связанная с оптимизацией маршрутов. Но оказалось, что если эту задачу представить математически с точки зрения энергетической модели и нахождения экстремумов этой энергии, то она сродни тому, как свет находит свои экстремумы при интерференции. Поэтому решением этой задачи является переход от электронов в фотонам, что и было уже показано», — сказал Дмитрий Пенязь.