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Qumuloの持続可能なソフトウェアがエネルギー効率を最適化する5つの方法

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持続可能なソフトウェアが効率を高め、グリーンデータセンターに電力を供給します

現在、データセンター全体の電力需要のほぼ50%が、あらゆるタイプのデータストレージ機器によって消費されています。 データは急速に増加しており、年間20%近くがデータセンターのストレージフットプリントを拡大し、クラウドリポジトリに保存されるデータの量を増やしています。 データフットプリントの拡大に​​伴い、より多くの床面積、より多くの電力、およびより多くの冷却が必要になります。

そのため、CxOは、コストを節約するだけでなく、二酸化炭素排出量を削減するために、よりエネルギー効率の高いプラットフォームを探しています。 企業が環境に与える影響は、購入を決定する際の要因です。 によって報告されたように フォーブスアクセンチュアのグローバルサステナビリティリーダーであるピーターレイシー氏によると、今日、CEOの64%がカーボンニュートラルなビジネスモデルを推進しています。

Qumuloコアファイルデータプラットフォーム—Qumuloの基盤となるソフトウェア サーバーQ & クラウドQ データセンターでもクラウドでも、それを実行するハードウェアから最大のパフォーマンスを引き出すために設計されています。 この記事では、Qumulo Coreソフトウェアが、最高のパフォーマンスとエネルギー節約をもたらす持続可能なデータストレージをどのように実現するかを学びます。

緑の葉を回します: 小さなエネルギーフットプリントで高性能ワークロードを実行する方法

 

1.持続可能性は効率的なソフトウェアから始まります

Qumuloの電力効率の重要な部分は、高性能を持続的に提供するように設計された高度なソフトウェアアーキテクチャから始まります。 これは、ソフトウェアの効率を決定する基盤です。 他の人は事後に彼らのアーキテクチャに効率を「ボルトオン」しようとするかもしれません、しかしそれが最初からコアに組み込まれていなければ、彼らは成功しません。

Qumuloコア、ファイルシステムの基盤は、次のXNUMXつの方法で効率を向上させます。

すべてのファイルの効率的なストレージ。 私たちのアーキテクチャはファイルを4Kブロックに保存し、ファイルが本当に必要なディスク上のリソースのみを消費するようにします。 Qumuloは、従来のストレージ競合製品の最大3.5倍の効率でファイルを保存できます。 これは、クラスターが数十億の非常に小さなファイルで満たされているか、巨大なファイルで満たされているか(Qumulo Coreはそれぞれ最大9エクサバイトのサイズの個々のファイルをサポートします)、またはその間のどこでも当てはまります。 ストレージメディアを効率的に使用することは、顧客が同じraw容量を持つ他のシステムよりも多くのファイルをQumuloに収めることができることを意味します。 これは、ノードの数が少ない小さなクラスターが可能であることを意味します。つまり、エネルギー消費量が少なくなります。

非常に大容量で、計算のオーバーヘッドが少ない。 第XNUMXに、Qumulo Coreアーキテクチャーにより、クラスターの容量とパフォーマンスを非常に大きくすることができますが、クラスター自体を管理するための計算オーバーヘッドは非常に控えめなままです。 これは、率直に言って、Bツリーアーキテクチャと多くの高度な数学によるものですが、その結果、クラスターリソースを効率的に使用できるため、エネルギー消費量と熱量が少なくなり、パフォーマンスの大部分はシステムタスクではなくユーザーワークロードに割り当てられます。

100%の使用可能容量。 最後に、Qumuloシステムは、パフォーマンスの低下、断片化、信頼性のリスクなしに、短期または永久に、100%またはほぼ30%の使用可能容量で実行できます。 これは、パフォーマンスの低下や信頼性の問題を防ぐために広いスペースを確保することを推奨する競合プラットフォームとはまったく対照的です(一部のシステムでは最大100%)。 企業の場合、使用可能な容量をXNUMX%活用できるため、無駄な過剰プロビジョニングが不要になります。 適切なサイズのクラスターは、初期費用が低く、長期的に運用コストがはるかに低いため、エネルギーを節約できます。

これらすべてが、より少ないエネルギーを消費する高速システムになり、より高いパフォーマンスをもたらします & 競合他社と同じエネルギー「エンベロープ」でのエネルギー節約。

 

2. Qumulo Coreソフトウェアは、市場に出た瞬間に最も高密度のストレージメディアを利用できるように最適化されています

Qumulo Coreソフトウェアアーキテクチャとアジャイル開発プロセスは、Qumulo Coreが利用可能になり次第、メーカーやOEMからの最新の最も高密度のメディアをサポートすることを保証します。 Qumulo認定OEM 競合他社よりも最大12か月早く高密度ノードを出荷します。 さらに、Qumulo CoreのデータサービスであるQumuloDynamic Sc​​aleを使用すると、顧客は密度の増加を利用して、既存のクラスターに新しいノードタイプを追加できます。

  • 密度の高いノードは、同じ(または多くの場合は小さい)エネルギーエンベロープでより多くの容量を意味し、効率とエネルギー節約をもたらします
  • ハイブリッドのDRAMとSSD / HDDの比率が大きいため、インテリジェントなMLキャッシングによりエネルギー消費がさらに削減されます
3。 A ハイブリッドクラウド戦略 企業がクラウドに移行しやすくなります

持続可能性は、オンサイトデータセンターからクラウドコンピューティングへの移行の結果であり、 より良いリソース共有 持続可能なための動的なマルチテナント調整により、全体的な二酸化炭素排出量を削減する 同じ場所に配置されたデータセンター.

Qumuloは、クラウドコンピューティングのシナリオをサポートして、データセンターの「無秩序な増加」を減らし、クラウドの効率を活用します。 当社の持続可能なソフトウェアは、オンプレミスおよびパブリッククラウドのインフラストラクチャをサポートし、ハイブリッドクラウド戦略を可能にします。 企業はクラウドにバーストすることも、データのサブセットをクラウドに移動するだけで、クラウドネイティブのサービス、アプリ、ストレージを活用することもできます。 これにより、独自のデータセンターでハードウェアを購入および保守するコストが削減され、ユーザーは次のことが可能になります。

  • アプリケーションやワークフローをリファクタリングすることなく、クラウドに移行します
  • Qumulo Coreファイルデータプラットフォームに標準装備されている組み込みのデータサービスを使用して、AmazonS3との間でデータを移動します
  • 高性能のユースケースとピーク時のプロビジョニングに適したサイズのクラウドワークロード、および必要に応じて容量を追加する
4.持続可能なソフトウェアの最適化により、固定ハードウェアのPUEが向上します

私たちのエンジニアリングチームは、企業が改善できるように、固定ハードウェア資産からより多くのパフォーマンスを得る方法を常に模索しています 電力使用効率(PUE)。 Qumulo Coreソフトウェアは、HDDから大きなチャンクを読み取り、SSDから小さなチャンクを読み取り、RAMからさらに小さいチャンクを読み取るように最適化されているため、効率が向上します。

同じ電力エンベロープ内でより多くのパフォーマンスを提供することで、無駄なオーバープロビジョニングの必要性を減らします。 また、新しいハードウェアまたはクラウドインスタンスタイプが利用可能になると、Qumuloソフトウェアは迅速に採用できるように最適化されます。 例えば:

  • 本サイトの 継続的展開モデル Qumuloソフトウェアの増分リリースごとに、まだ稼働中の初期のプラットフォームを含め、すべてのプラットフォームに価値を提供できるようにします
  • 新しい機能を追加しても、企業は一般的にパフォーマンスの向上を確認します
  • Qumuloソフトウェアは、HDDへのアクセスをできるだけ少なくし、CPUエネルギー使用量を動的に管理して、PUEを改善するように最適化されています。
5.最後になりましたが、非常に長い耐用年数が持続可能性の鍵です

保全の観点から、数年ごとに固定資産を廃棄して交換することは、費用と無駄があります。 そのため、Qumuloは「フォークリフト」のアップグレードを信じていません。 ソフトウェアが定義され、ハードウェアに依存しない 売上高。 それがQumuloの違いです。 ハードウェアモデルの100%が引き続きサポートされ、6年以上で最も長く実行されているクラスターを使用すると、企業は次のことができます。

  • まだ稼働中の最も古いモデルをサポートする既存のモデルを引き続き使用します
  • PUEの必要に応じて新しいモデルを追加し、密度とパフォーマンスを向上させます

Qumuloは、ソフトウェアの革新を通じて持続可能性を提供します

高性能ワークロードが任意のインフラストラクチャで実行される強力で効率的なファイルシステムによってサポートされている場合、設計により持続的に実行されます。 Qumuloのファイルストレージソフトウェアのすべてのリリースは、選択したハードウェア、プライベート、およびパブリッククラウドでの電力、容量効率、および計算効率を最適化することを目的としています。

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