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Questo articolo è stato pubblicato il 07 marzo 2014 alle ore 16:57.
L'ultima modifica è del 07 marzo 2014 alle ore 18:16.

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Il software Quasar, concepito da due ingegneri dell'università californiana, Christina Delimitrou e Christos Kozyrakis.Il software Quasar, concepito da due ingegneri dell'università californiana, Christina Delimitrou e Christos Kozyrakis.

Come gli algoritmi che suggeriscono opzioni personalizzate, il sistema software elaborato a Stanford, suggerisce in tempo reale a migliaia di server come distribuire efficientemente il carico di lavoro.
Il software Quasar, concepito da due ingegneri dell'università californiana, Christina Delimitrou e Christos Kozyrakis può triplicare l'efficienza dei cluster di server che eseguono applicazioni o fanno data mining per il cloud. Queste cosiddette fattorie di server realizzano il carico di lavoro che, per esempio, social network o fornitori di analisi di big data avrebbero realizzato prima su server fisici.

I data center hanno affrontato finora il problema dei picchi di carico di lavoro – che varia notevolmente nella giornata per fattori quale il numero di utenti collegati o altri – con un eccesso di capacità. Si tratta però di un problema che si va acuendo con l'esplosione del cloud computing.
Il traffico dati elaborato sulla nuvola supererà quest'anno, per la prima volta, quello dei tradizionali data center e rappresenterà nel 2015, secondo Cisco, il 57% dell'elaborazione dati globale complessiva, con 1,6 zettabyte.
Acquistare e mantenere una fattoria di server può costare milioni di dollari, eppure, lontano dai picchi di elaborazione, la maggior parte dei server lavora al solo 20 per cento della capacità. Le grandi compagnie che gestiscono data center hanno escogitato modi per rimediare al problema, non così invece quelle di minore dimensione, scrive Kushagra Vaid, direttore dell'ingegneria cloud di Microsoft.

Tipicamente, in una fattoria di server, gli sviluppatori prenotano la capacità di elaborazione e il tipo di server che occorrerà per ciascuna applicazione e, per sicurezza, lo calcolano in eccesso. I software di gestione poi li assegnano ai singoli server. Con Quasar, gli ingegneri di Stanford hanno voluto cambiare l'approccio partendo invece dal calcolo delle prestazioni richieste. Per esempio: quanto velocemente si deve rispondere a una ricerca e quanti utenti la lanceranno simultaneamente?
Per trovare la risposta, Kozyrakis e Delimitrou si sono ispirati all'algoritmo del processo noto come "filtraggio collaborativo", che utilizza fatti noti, come le preferenze cinematografiche di un gruppo di abbonati , per fornire successivamente dei suggerimenti plausibili. Applicando il principio ai centri dati, Quasar sa come certi tipi di server eseguono le specifiche applicazioni.

"Quasar raccomanda il numero minimo di server necessario per ogni applicazione e quali possono essere meglio eseguite da un server multitasking", dice Delimitrou, che assieme a Kozyrakis sta rafforzando e migliorando Quasar per renderlo capace di sostenere la performance richiesta da centri dati che hanno decine di migliaia di server e per gestire applicazioni che girano su più data center.
"La crescita dirompente del cloud computing richiederà sempre più ricerche come questa", ha spiegato Partha Ranganathan, un ingegnere capo di Google che fa parte della squadra che progetta i sistemi di nuova generazione per i data center. "Concentrandosi sulla gestione delle risorse, per affrontare i due grandi problemi dell'efficienza energetica e della latenza delle applicazioni in coda, si può avere un notevole aumento dell'efficienza dei server".

"Non importa quanto bene gestiamo le risorse in un data center, ci saranno sempre dei casi in cui si superano la capacità", dice Delimitrou. "Scaricare parti del lavoro su altri server in modo efficiente è la chiave per raggiungere la flessibilità che richiede e promette il cloud computing", aggiunge.
Il risparmio energetico è una delle grandi preoccupazioni dei gestori di grandi impianti di calcolo perché, secondo alcune stime, nel 2020, le fattorie di server consumeranno più energia delle automobili.

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