Các nút sẵn sàng cho vSAN của Dell EMC: Đưa VDI và AI vượt xa mức “đủ tốt”

Một số người suy đoán rằng năm 2020 là “năm của VDI”, trong khi những người khác lại cho rằng nó sẽ không bao giờ là “năm của VDI”. Tuy nhiên, có một điều chắc chắn. Trong năm 2020 và một phần năm 2021, các tổ chức trên toàn thế giới đã sử dụng một lượng lớn cơ sở hạ tầng máy tính để bàn ảo (VDI). Một số triển khai này diễn ra cực kỳ tốt, trong khi một số khác chỉ “tạm ổn”.

Nếu bạn là một người đam mê VDI như tôi, có rất nhiều điều đáng học hỏi từ tất cả những gì đã diễn ra trong 24 tháng qua. Một điều thú vị là môi trường VDI thử nghiệm đã chuyển thành môi trường sản xuất chỉ sau một đêm. Hơn nữa, mọi người đã khám phá ra rằng khả năng của đám mây không phải là vô hạn. Quan sát đáng nhớ nhất của tôi là việc nhiều chuyên gia CNTT phát hiện ra rằng GPU có thể thay đổi trải nghiệm VDI từ “đủ tốt” thành thú vị, đặc biệt là khi kết hợp với môi trường vượt trội được hỗ trợ bởi Dell Technologies với VMware vSphere và VMware Horizon.  

Trong blog này, tôi sẽ cho bạn biết VDI (và AI/ML) tuyệt vời như thế nào khi kết hợp với công nghệ mạnh mẽ.

Bài viết này không đề cập đến khối lượng công việc đám mây vì đây là một chủ đề quan trọng. Tôi sẽ khó có thể tập trung đầy đủ vào bài viết này, vì vậy tôi sẽ chỉ đề cập đến việc triển khai tại chỗ.

Nhiều người dùng cuối áp dụng cơ sở hạ tầng siêu hội tụ (HCI) trong trung tâm dữ liệu của họ vì dễ sử dụng. Một trong những HCI phổ biến nhất là Dell EMC VxRail Hyperconverged Infrastructure . Bạn có thể mua các node phù hợp với nhu cầu của mình. Các nhu cầu này trải dài từ khối lượng công việc trung tâm dữ liệu truyền thống, đến cụm Tanzu, VDI với GPU và AI. VxRail cho phép bạn cung cấp bất cứ điều gì người dùng cuối cần. Người dùng cuối của bạn có thể là các nhà phát triển làm việc tại nhà trên một dự án AI dựa trên container và họ cần một môi trường phát triển, VxRail có thể cung cấp điều đó một cách tương đối dễ dàng.

Một số nhóm CNTT có thể muốn trải nghiệm HCI được quản lý bởi khách hàng nhiều hơn, nhưng họ vẫn muốn một hệ thống dễ triển khai, xác thực và bảo trì. Đây chính là lúc các Nodes Dell EMC vSAN Ready phát huy tác dụng.

Dell EMC vSAN Ready Nodes cung cấp các giải pháp toàn diện, linh hoạt và hiệu quả, được tối ưu hóa cho mục tiêu kinh doanh của nhân viên với nhiều lựa chọn (hơn 250 tùy chọn tính đến ngày 29 tháng 9 năm 2021 ) từ dạng tháp, dạng gắn rack đến dạng phiến. Một lựa chọn đáng ngạc nhiên là bạn có thể mua Dell EMC vSAN Ready Nodes kèm GPU, biến chúng thành một nền tảng tuyệt vời cho các khối lượng công việc ảo hóa máy chủ ảo (VDI) và AI/ML.

Dell EMC vSAN Ready Nodes hỗ trợ nhiều GPU NVIDIA được sử dụng cho khối lượng công việc VDI ​​và AI, đáng chú ý là GPU NVIDIA M10 và A40 cho khối lượng công việc VDI ​​và GPU NVIDIA A30 và A100 cho khối lượng công việc AI. Ngoài ra còn có các GPU khác tùy thuộc vào yêu cầu khối lượng công việc, tuy nhiên, bài viết này tập trung vào các trường hợp sử dụng phổ biến hơn.

Trong một thời gian, GPU NVIDIA M10 đã là lựa chọn GPU hàng đầu cho các nhân viên tri thức làm việc trên nền tảng VDI, những người thường sử dụng các ứng dụng như Microsoft PowerPoint và YouTube. GPU M10 cung cấp mật độ người dùng cao trên mỗi card và có thể hỗ trợ nhiều cấu hình GPU ảo (vGPU) trên mỗi card. Việc có nhiều cấu hình như vậy là nhờ việc có bốn chip GPU trên mỗi bo mạch PCI. Mỗi chip có thể chạy một cấu hình vGPU riêng, nghĩa là bạn có thể có bốn cấu hình vGPU. Tức là, số lượng cấu hình này gấp đôi so với các GPU NVIDIA khác. Điều này rất phù hợp cho các tổ chức có nhiều cấu hình máy tính để bàn.

Kết hợp khả năng cấu hình này với các Node Dell EMC vSAN Ready, các tổ chức có thể cung cấp nhiều tùy chọn máy tính để bàn khác nhau nhưng vẫn dựa trên một nền tảng chuẩn hóa. Các tổ chức có thể để người dùng cuối lựa chọn hệ thống phù hợp nhất và tối ưu hóa tài nguyên CNTT bằng cách điều chỉnh chúng theo nhu cầu của người dùng cuối.

Thông thường, người dùng chuyên nghiệp cần hoặc muốn có nhiều khả năng đồ họa hơn người lao động trí óc. Ví dụ, người dùng chuyên nghiệp làm việc trong các ứng dụng CAD cần cấu hình vGPU lớn hơn và các khả năng khác như công nghệ Ray Tracing của NVIDIA để render bản vẽ. Các phiên bản VDI của những người dùng chuyên nghiệp này thường phù hợp hơn với GPU NVIDIA A40 và các cấu hình vGPU liên quan. Điều này cho phép người dùng chuyên nghiệp, những người làm nhiều việc hơn là chỉ tạo bài thuyết trình Microsoft PowerPoint và xem video YouTube, có được trải nghiệm máy tính để bàn cần thiết để làm việc hiệu quả.

Nền tảng Dell EMC vSAN Ready Nodes lý tưởng cho GPU A40 dựa trên máy chủ Dell EMC PowerEdge R750. Máy chủ PowerEdge R750 cung cấp sức mạnh và dung lượng cho các khối lượng công việc đòi hỏi khắt khe như hình ảnh y tế và thăm dò tài nguyên thiên nhiên. Các khối lượng công việc này cũng có xu hướng tận dụng tối đa các tính năng khác được tích hợp sẵn trong GPU NVIDIA như CUDA . CUDA là một nền tảng tính toán song song và mô hình lập trình sử dụng GPU. Nó được sử dụng trong nhiều ứng dụng cao cấp. Thông thường, CUDA không được sử dụng với các khối lượng công việc đồ họa truyền thống.

Trong kịch bản này, chúng ta bắt đầu thấy sự pha trộn giữa khối lượng công việc đồ họa và AI/ML. Một số người dùng VDI không chỉ dựng hình các bộ đồ họa phức tạp mà còn sử dụng GPU cho các kết quả tính toán khác, tương tự như AI và ML.

Tôi thực sự thích việc có thể chạy khối lượng công việc AI/ML trong môi trường ảo. Dù bạn là quản trị viên CNTT hay quản trị viên AI/ML, bạn đều có thể chạy khối lượng công việc AI và ML trong môi trường ảo .

Nhiều tổ chức đã nhận ra rằng những lợi ích tương tự mà ảo hóa mang lại cho CNTT cũng có thể được hiện thực hóa trong lĩnh vực AI/ML. Vẫn còn những lợi ích khác, nhưng tốt nhất là nên để dành cho một dịp khác.

Đối với một số tổ chức, CNTT hiện chịu trách nhiệm quản lý môi trường AI/ML, dù là cung cấp môi trường kiểm thử/phát triển cho lập trình viên hay cung cấp môi trường đào tạo AI hoàn chỉnh. Đối với các nhóm CNTT khác, trách nhiệm này thuộc về các nhà khoa học dữ liệu được trả lương cao. Và đối với một số nhóm CNTT, trách nhiệm này là sự kết hợp của cả hai.

Trong trường hợp này, công nghệ ảo hóa phát huy hiệu quả. Quản trị viên CNTT có thể làm những gì họ giỏi nhất: cung cấp cơ sở hạ tầng Dell EMC vSAN Ready Node mạnh mẽ. Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể dành thời gian xây dựng hệ thống trong môi trường ảo, sử dụng tài nguyên CNTT thay vì phải lắp đặt và đi dây máy chủ.

Các node Dell EMC vSAN Ready rất phù hợp cho nhiều ứng dụng AI/ML. Chúng dễ dàng sử dụng như một đơn vị cơ sở hạ tầng duy nhất. Cả GPU NVIDIA A30 và GPU A100 đều có sẵn để các tổ chức có thể nhanh chóng và dễ dàng xây dựng kiến ​​trúc lý tưởng cho khối lượng công việc AI/ML.

Sự tiện lợi này rất quan trọng đối với cả CNTT và các nhà khoa học dữ liệu. Thật không thể chấp nhận được khi người dùng CNTT như các nhà khoa học dữ liệu phải chờ đợi cơ sở hạ tầng cần thiết để thực hiện công việc. Thời gian là tiền bạc. Các nhà khoa học dữ liệu cần môi trường làm việc nhanh chóng, và Dell EMC vSAN Ready Nodes có thể giúp đáp ứng điều đó. Dell EMC vSAN Ready Nodes triển khai nhanh hơn 130% với Dell EMC OpenManage Integration for VMware vCenter (OMIVV) (Dựa trên thử nghiệm cạnh tranh nội bộ của Dell EMC về PowerEdge và OMIVV so với việc triển khai thủ công hệ điều hành Cisco UCS.)

Tốc độ này kéo dài từ ngày 0 (triển khai) đến các hoạt động từ ngày 1 trở đi. Khi sử dụng vLCM và OMIVV, việc cập nhật toàn bộ chương trình ảo hóa và firmware cho cụm PowerEdge tám nút chỉ mất chưa đầy bốn phút, so với quy trình thủ công mất 3,5 giờ. (Báo cáo của Principle Technologies do Dell Technologies ủy quyền, Các tính năng mới của VMware vSphere 7.0 đã giảm thời gian và độ phức tạp của các tác vụ cập nhật thường xuyên và tuân thủ phần cứng , tháng 7 năm 2020.)

Dell EMC vSAN Ready Nodes đảm bảo bạn không cần phải là chuyên gia về khả năng tương thích phần cứng. Với hơn 250 Dell EMC vSAN Ready Nodes (tính đến ngày 29 tháng 9 năm 2021 trong Hướng dẫn Tương thích vSAN ), bạn không cần phải đoán ổ đĩa nào sẽ hoạt động hay bộ điều hợp mạng có tương thích hay không. Nhờ đó, bạn có thể tập trung nhiều hơn vào dữ liệu và kết quả, thay vì phải lo lắng về việc xây dựng cơ sở hạ tầng.

Những cân nhắc về thời gian đạt giá trị này, đặc biệt là đối với khối lượng công việc AI/ML, rất quan trọng. Việc có thể triển khai nhanh chóng các khối lượng công việc như AI/ML hoặc VDI ​​có thể mang lại tác động đáng kể cho các tổ chức, điều này đã được chứng minh ở nhiều tổ chức trong hai năm qua. Thật đáng kinh ngạc khi thấy các tổ chức đã nhanh chóng áp dụng hoặc mở rộng môi trường VDI của mình để đáp ứng nhu cầu của tất cả mọi người, từ nhân viên tri thức đến người dùng cao cấp, bất cứ nơi nào họ cần sử dụng tài nguyên CNTT.

Không chỉ đơn thuần là “mở rộng VDI” cho nhiều người dùng hơn, các tổ chức đã khám phá ra rằng GPU có thể cải thiện trải nghiệm người dùng cuối, và trong một số trường hợp, không chỉ hỗ trợ mà còn là bắt buộc. Đối với nhiều người, GPU NVIDIA M10 đã giúp người dùng có được trải nghiệm làm việc từ xa mong muốn và vượt qua ngưỡng “đủ tốt”. Đối với những người khác cần trải nghiệm đồ họa phong phú hơn, GPU NVIDIA A40 tiếp tục là một lựa chọn lý tưởng.