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DataCore, soluzioni software per superare i colli di bottiglia dell’IT

La società ha recentemente ottenuto il nuovo record mondiale nel rapporto prezzo/prestazioni su un sistema iper-convergente con il benchmark indipendente SPC1 dello Storage Performance Councils

Pubblicato il 13 Gen 2016

Gianluigi Torchiani

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DataCore, soluzioni software per superare i colli di bottiglia dell’IT

George Teixeira, President & CEO di DataCore Software

Negli Anni ’80, i film originali di Star Wars mostravano incredibili tecnologie e facevano continuamente riferimento al “potere della Forza”. L’ultimo episodio ha battuto tutti i record al botteghino e fa riflettere su quanti progressi abbiano fatto in questi anni la tecnologia informatica e l’IT. Come racconta George Teixeira, President & CEO di DataCore Software, «Molte delle trovate immaginate allora sono diventate realtà, soprattutto grazie alla Legge di Moore e alla crescente potenza derivante dalla rivoluzione dei microprocessori. Per esempio, software per la virtualizzazione dei server come VMware hanno portato a radicali riduzioni di costi, aumenti della produttività e a velocità di clock delle CPU sempre più rapide. Oggi i microprocessori sono pervasivi, presenti in PC, portatili, smartphone e dispositivi intelligenti di tutti i tipi. Il completo sfruttamento della potenza promessa dall’utilizzo parallelo di molti microprocessori è però ancora lontano e l’I/O continua a essere il principale collo di bottiglia prestazionale che impedisce al settore di compiere una nuova rivoluzione nel consolidamento, nelle prestazioni e nella produttività».

Insomma l’informatica virtuale è ancora limitata dall’I/O, nonostante l’esistenza di elaborazione multi-core, app virtualizzate, abbondante RAM e grandi quantità di flash. Eppure, secondo Teixeira, «È certamente possibile far girare diversi carichi di lavoro indipendenti allo stesso tempo su un unico server utilizzando risorse di memoria e CPU separate, ma è lì che cominciano i problemi. I molti carichi di lavoro in fase di elaborazione generano richieste di I/O in concorrenza tra loro, mentre un solo core è incaricato dell’elaborazione I/O. Questo limite architetturale soffoca le prestazioni applicative. Invece di avere un server che svolge grandi quantità di lavoro, l’IT è costretta ad aggiungere più server e più rack per superare i colli di bottiglia dell’I/O, e questa tendenza va contro “le riduzioni di costi e gli aumenti della produttività” che sono il fulcro della virtualizzazione. Ciò che accade nella realtà è che poche VM che girano simultaneamente su processori multi-core si occupano di incredibili volumi di lavoro e contemporaneamente ingolfano il solo processore impegnato nell’I/O seriale. E invece di una marea di lavoro eseguito, emerge un rivolo di I/O. Nell’IT si ha quindi la stessa sensazione che provano i ragazzi cresciuti guardando Star Wars, che si chiedono dove sono le loro astronavi e quando potranno viaggiare alla velocità della luce».

Su questo fronte è impegnata da tempo DataCore, in particolare con la tecnologia (già disponibile) Parallel I/O, che ha l’obiettivo di lasciare fluire il traffico virtualizzato senza rallentamenti. In buona sostanza, sfruttando il software per gestire l’elaborazione I/O tramite molti core differenti allo stesso tempo, questa tecnologia elimina i colli di bottiglia dell’I/O e permette di raggiungere nuovi livelli di riduzione dei costi e di aumento della produttività. Non a caso DataCore ha recentemente ottenuto il nuovo record mondiale nel rapporto prezzo/prestazioni su un sistema iper-convergente (con il benchmark indipendente SPC1 dello Storage Performance Councils). DataCore ha fatto registrare anche i migliori risultati di sempre in termini di spazio occupato e tempi di risposta. Il software di DataCore tiene attivamente monitorato il carico di I/O generato da VM concorrenti tra loro, adattandosi e rispondendo dinamicamente con l’assegnazione di un numero adeguato di core per elaborare il traffico in entrata e uscita. Questo si traduce in un minor numero di server o di rack e quindi in meno spazio occupato, minori consumi e riduzione del raffreddamento. Ulteriori informazioni sono disponibili a questo link.

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