Phương pháp tối ưu hoá hybrid cloud để đảm bảo tính bền vững

01/10/2023

Tối ưu hoá cơ sở hạ tầng nhằm mục đích tiết kiệm nguồn năng lượng là hành động bắt buộc, có lợi đối với cả doanh thu của doanh nghiệp và môi trường. Những sự lựa chọn đơn giản trong cách mà doanh nghiệp xây dựng kiến trúc nền tảng của mình như thế nào có thể tạo ra sự khác biệt lớn về việc bao nhiêu năng lượng đang bị lãng phí - và tiếp đó là bao nhiêu tiền đang bị lãng phí?

Việc chuyển lên cloud có thể giúp doanh nghiệp phát triển nhanh chóng nhưng chỉ chuyển lên cloud thôi là chưa đủ. Trong bài viết này, cùng tìm hiểu 3 lưu ý chính trong khối lượng công việc (workload) của doanh nghiệp cần chú ý khi tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng cho điện toán xanh (green computing) và những phương pháp tối ưu hoá hybrid cloud để đảm bảo tính bền vững.

Tối ưu hoá lưu trữ dữ liệu

Các loại dữ liệu có thể được sắp xếp lần lượt theo 3 lớp trong một “kim tự tháp" dưới đây: dữ liệu dài hạn (long term data) - “cold" data, dữ liệu trung hạn (mid term data) - “warm" data và dữ liệu ngắn hạn (short term data) - “hot" data.

Các loại dữ liệu

Long term data được sắp xếp dưới cùng của tháp, có thể được lưu trữ trong nhiều năm và không cần phải truy cập thường xuyên. Đây là nơi chứa lượng dữ liệu lớn nhất. Mid term data có thể thỉnh thoảng được truy cập nhưng nó không được sử dụng một cách thường xuyên và liên tục. Tuy nhiên, Short term data lại được sử dụng cho nhu cầu ngay lập tức và do đó chúng phải có khả năng truy cập nhanh chóng.

Cách thức lưu trữ từng loại dữ liệu này cũng rất quan trọng, vì việc lưu trữ sai cách sẽ gây lãng phí cả chi phí và năng lượng. Dữ liệu dài hạn có thể được lưu trữ trên ổ đĩa quay (spinning drives) và tự động quay chậm khi không sử dụng đến, chỉ tiêu thụ năng lượng khi doanh nghiệp sử dụng. Doanh nghiệp thậm chí có thể tắt khi không cần sử dụng đến dữ liệu. Điều này giúp tiết kiệm rất nhiều năng lượng, tài nguyên nhưng phải chờ lâu hơn một chút khi muốn sử dụng lại dữ liệu.

Càng lên cao trên kim tự tháp thì càng cần nhiều năng lượng và chi phí để lưu trữ dữ liệu đó theo cách dễ tiếp cận. Warm data có thể được lưu trữ trên spinning drivers truyền thống hoặc ổ SSD thông thường, để đảm bảo rằng dữ liệu đó có sẵn nhanh chóng, với chi phí chấp nhận được và tiết kiệm năng lượng.

Hot data thường được lưu trữ trên các ổ spinning drivers và các ổ công nghệ mới nhất, đắt tiền hơn như ổ SSD hoặc thậm chí là NVME để đảm bảo dữ liệu luôn có sẵn nhằm sử dụng ngay tức thì. Tất nhiên, sẽ không có ý nghĩa gì nếu lưu trữ dữ liệu ngắn hạn trên cơ sở hạ tầng phục vụ mục tiêu dài hạn, nhưng việc cần lưu ý ở đây là tìm hiểu xem liệu dữ liệu đó có thực sự nằm trong danh mục hot data hay không. Giảm thiểu dữ liệu được lưu trữ trên đỉnh “kim tự tháp” và đặt chúng thay thế bằng mid term data hoặc long term data sẽ tiết kiệm cả năng lượng và chi phí cho doanh nghiệp của bạn.

NVMe là cách viết tắt cho “Non-Volatile Memory Express”. “Non-Volatile” có nghĩa là bất biến, “Express”là tốc độ cao. Vì thế, NVMe là loại ổ cứng không chỉ giữ bộ nhớ máy tính lại sau khi máy khởi động mà dữ liệu còn được truyền đi nhanh hơn.

Tối ưu hoá xử lý dữ liệu

Xử lý hàng loạt (batch processing)

Có một số cách mà doanh nghiệp có thể xử lý dữ liệu, một trong số đó là xử lý hàng loạt (batch processing). Ví dụ: nếu doanh nghiệp bạn là một công ty liên quan nhiều đến dữ liệu, bạn có thể cần phải xử lý rất nhiều dữ liệu vào cuối tháng - như dữ liệu khách hàng, bảng lương và gửi vô số các hóa đơn. Khi một lượng lớn dữ liệu như vậy cần được xử lý theo những cách giống nhau và lặp đi lặp lại thì quy trình này thường được tự động hóa. Thông thường, bạn có thể đặt trước thời gian tùy theo thời điểm doanh nghiệp bạn muốn xử lý dữ liệu. Đây là nơi một số quyết định thông minh có thể được thực hiện.

Trong ban ngày, có thể có những hoạt động thường diễn ra, nhưng hạn chế hơn vào ban đêm – ví dụ: những cuộc gọi video call, meeting online. Để tiết kiệm năng lượng và sử dụng sức mạnh xử lý hiệu quả nhất có thể, tài nguyên, công suất tính toán được sử dụng cho các cuộc gọi video call vào ban ngày có thể được sử dụng để xử lý hàng loạt theo lịch trình vào ban đêm. Điều này có nghĩa là thiết bị được sử dụng liên tục, tránh lãng phí.

Ngoài ra, với môi trường hybrid cloud, batch processing có thể được mở rộng quy mô trên đám mây và thu hẹp lại khi không còn sử dụng.

Batch processing và continuous processing

Xử lý liên tục (continuous processing)

Không phải tất cả dữ liệu đều có thể được xử lý hàng loạt mà đôi khi cần phải được xử lý liên tục (continuous processing). Ví dụ, một số ứng dụng luôn trong tình trạng được sử dụng nhưng có lẽ được sử dụng nhiều hơn vào một số thời điểm nhất định như các ứng dụng giải trí VOD (video on demand). Điều này có nghĩa là mức tiêu thụ thấp nhất có thể được chạy trên các server chuyên dụng trong trung tâm dữ liệu vì doanh nghiệp nhận biết được rằng chúng sẽ được sử dụng 24/7. Mức tiêu thụ cao nhất là lúc có lợi cho việc mở rộng quy mô trên đám mây khi cần thiết.

Bộ nhớ đệm (Cache)

Tất nhiên, xử lý dữ liệu một lần sẽ rẻ hơn và bền vững hơn so với xử lý cùng một dữ liệu nhiều lần. Thông thường, các hệ thống sẽ tạo ra kết quả hoặc tính toán theo thời gian thực, điều này có ý nghĩa trong một số trường hợp nhất định, chẳng hạn như mạng xã hội. Tuy nhiên, đối với dữ liệu không thường xuyên thay đổi hoặc cần cập nhật, kết quả có thể được sử dụng lại – ví dụ: khi doanh nghiệp bạn cần trích xuất một tệp pdf nhất định. Do đó, mẹo là tìm kiếm cơ hội mà doanh nghiệp bạn có thể sử dụng cache để ngăn chặn việc tính toán kép (double computation). Điều này sẽ giúp tiết kiệm năng lượng, tài nguyên để có thể sử dụng tối ưu hơn cho mục đích khác.

Truyền tải dữ liệu (transferring data)

Truyền tải dữ liệu (transferring data)

Nói tóm lại, doanh nghiệp truyền càng ít dữ liệu thì càng tiết kiệm được nhiều chi phí và năng lượng. Nguyên nhân là do các mạng truyền tải dữ liệu (transmission network) được gửi qua thường tiêu tốn khá nhiều tài nguyên, năng lượng. Có một số cách để giảm lượng dữ liệu được gửi qua:

Thứ nhất, cơ chế cache có thể được sử dụng để ngăn chặn quá trình double computation – như đã giải thích ở trên. Các cơ chế này có thể dễ dàng được tích hợp vào các ứng dụng và mang lại lợi ích bổ sung trong việc tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn cho end users, cũng như giảm chi phí lưu trữ và truyền tải.
Thứ hai, thuật toán nén (compression) có thể được sử dụng để giảm lượng dữ liệu được truyền. Sử dụng các thuật toán compression hiệu quả nhất chính là chìa khóa ở đây.

Phần kết luận

Tối ưu hóa khối lượng công việc của doanh nghiệp để tiết kiệm năng lượng có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau. Nhưng lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu và truyền dữ liệu chắc chắn là 03 workload tiêu thụ năng lượng lớn cần được xem xét để giúp doanh nghiệp của bạn trở thành “green business” bền vững trong tương lai gần.
CMC Cloud - Giải pháp Điện toán đám mây Toàn diện & Linh hoạt nhất. Cho phép tùy biến sử dụng và quản trị 25+ dịch vụ