Výpočet+úložiště+síť v HCI

Proč spojovat výpočetní výkon, úložiště a síť

Hyperkonvergovaná infrastruktura (HCI) integruje výpočetní zdroje, software-defined storage (SDS) a síťovou konektivitu do jednotného, modulárního celku, který se spravuje jako jedno „logické zařízení“. Cílem je zrychlit nasazení aplikací, zjednodušit provoz a zlepšit ekonomiku provozu (TCO) díky škálování po uzlech, automatizaci a odstranění sil nezávislých sil. Následující text rozebírá architekturu, datové toky, konsistenci, síťové požadavky, výkonové profily, provozní modely i bezpečnostní a ekonomické aspekty HCI.

Architektonické principy HCI

• Uzlová modularita: jednotkou škálování je serverový uzel s CPU/GPU, pamětí, lokálními disky (NVMe/SAS/SATA) a síťovou kartou. Uzel je zároveň výpočetním hostem a diskovým storage targetem.
• SDS vrstva: software agreguje lokální disky uzlů do distribuovaného datového prostoru (poolu) s politikami replikace nebo erasure codingu.
• Datová a řídicí síť: vnitřní „east–west“ provoz zajišťuje replikace a metadatové operace; „north–south“ síť napojuje uživatele a služby.
• Orchestrace a automatizace: jednotná konzole (API/UI) pro životní cyklus uzlů, VM/Kubernetes workloady, zásady QoS, bezpečnosti a záloh.

Datová cesta: od I/O požadavku k perzistenci

Požadavek aplikace (VM/kontejner) je zpracován I/O stackem hostitele a SDS klientem, který rozhodne, kam zápis/čtení směrovat. Typicky probíhá:

1. Lokální cache/metadata: NVMe cache na uzlu zkrátí latenci a absorbuje bursty.
2. Distribuovaná replikace/EC: paralelní zápis na více uzlů dle politik (např. replikace 2×/3× nebo EC 4+2, 8+2).
3. Ack a konsistence: potvrzení po dosažení cílové odolnosti; pozdější background optimalizace (kompakce, rebalance).

Modely odolnosti a konsistence dat

• Replikace (n-way): jednoduché řízení, rychlá obnova, vyšší spotřeba kapacity (např. 3× replika = 33% efektivity).
• Erasure Coding (EC): lepší efektivita (např. 4+2 ≈ 66% efektivity), vyšší nároky na šířku pásma a CPU při rebuildu.
• Konsistence: obvykle strong consistency na úrovni bloků/objektů s quorum protokoly (Raft/Paxos) pro metadata.
• Domény poruchy: data jsou rozložena přes uzly, šasi a racky tak, aby selhání jedné domény neovlivnilo dostupnost.

Výkon: latence, propustnost a malé vs. velké bloky

• Latence: ovlivněna lokální cache, sítí mezi replikami a politikou potvrzení zápisu; pro transakční zátěže jsou klíčové NVMe a RDMA/roCE.
• Propustnost: lineárně roste s počtem uzlů a disků, za předpokladu adekvátní back-end sítě a CPU rozpočtu pro kompresi/EC/FEC.
• IOPS vs. sekvenční throughput: malé bloky (4–16 kB) vyžadují nízkou latenci a vysoké IOPS, velké bloky (256 kB–1 MB) těží z paralelizace a šířky pásma.
• Úspory: komprese a deduplikace snižují TCO, ale mohou zvýšit CPU nároky; doporučuje se profilace podle typu dat (VDI, DB, soubory).

Síťové požadavky hyperkonvergence

• Topologie: leaf–spine architektura s bezblokujícím fabricem; minimálně 25/40/100GbE pro back-end, podle profilu zátěže.
• Oddělení provozu: VLAN/VRF pro management, vSAN/SDS replikaci, vMotion/Live Migration, front-end služby a zálohy.
• Transport: RDMA (RoCEv2) pro nízkou latenci; alternativně NVMe/TCP pro jednodušší nasazení bez DCB.
• QoS a ztrátovost: pro RDMA nutná bezztrátová doména (PFC/ETS) a přesná synchronizace (PTP); pro TCP pečlivé fronty a WRED.

Úložiště: blok, soubor, objekt v HCI

• Block (vDisk, RBD, vVol): typicky pro VM a databáze; nízká latence, granularita politik.
• File (NFS/SMB, distribuované FS): sdílené repozitáře, VDI profily; škálovatelné front-end brány.
• Object (S3-kompatibilní vrstvy): moderní aplikace, zálohy, archivace; geo-replikace a bucket politiky.

Integrace s virtualizací a Kubernetes

• Hypervisory: integrace s VMware/Hyper-V/KVM; storage policy-based management (SPBM), snapshoty a klony copy-on-write.
• Kubernetes: CSI drivere pro dynamické provisionování PVC, storage classes s parametry replikace/EC/QoS, topology aware scheduling.
• Hybridní workloady: souběh VM a kontejnerů na stejném clusteru s jednotnou správou zdrojů a sítí (CNI/OVN/Calico).

Operace a životní cyklus: Day 0/1/2

• Day 0: design domén poruchy, sizing CPU/RAM/NVMe, fabric kapacita a redundance (N+1, N+2).
• Day 1: automatizované nasazení uzlů (PXE, API), deklarativní konfigurace (YANG/Ansible), baseline testy (latence, IOPS, failover).
• Day 2: rolling updaty (bez odstávky), adaptivní rebalance, inteligentní tiering (NVMe ↔ SSD ↔ HDD ↔ cloud), kapacitní alerting.

Vysoká dostupnost, DR a ochrana dat

• Lokální HA: auto-healing po výpadku disku/uzlu, rychlé rebuildy s paralelizací a omezením dopadu na produkci.
• Zálohy: bezagentní snapshoty, CBT/changed-block tracking, offload do objektového úložiště, immutability a air-gap.
• Disaster Recovery: asynchronní/synchronní replikace mezi lokalitami, orchestrátor DR runbooků, testy obnovy za provozu.
• Ransomware resilience: WORM snapshoty, anomální detekce změn, vícefaktorové schvalování mazání, oddělené identity a klíče.

Bezpečnostní architektura HCI

• Šifrování: data-at-rest (SED/NVMe opal + KMS), data-in-flight (TLS, IPsec, mTLS mezi uzly), integrita metadat.
• Segmentace a přístup: RBAC/ABAC, separace nájemců (tenantů), síťová mikrosegmentace (NSX/OVN), Just-In-Time přístupy.
• Supply chain a firmware: ověřené bootování, atestace uzlů (TPM, DMTF SPDM), řízení verzí BMC/NIC/SSD mikrokódu.
• Audit a forenzní připravenost: detailní telemetrie I/O, tamper-evident logy, export do SIEM, retenční politiky.

Nové trendy: NVMe-oF, DPUs a inteligentní síť

• NVMe-oF: snížení latence přístupu k vzdáleným NVMe za cenu síťové disciplíny; vhodné pro mix HCI a dedikovaného storage.
• DPU/IPU: odlehčení CPU o síťové, bezpečnostní a storage služby (encrypt, vSwitch, RDMA, EC offload) a lepší multitenancy.
• Observabilita: eBPF a toková telemetrie pro skutečné SLO (latence P95/P99), automatické root cause analýzy.
• Edge a ROBO: kompaktní, odolné uzly, autonomní provoz bez trvalé konektivity, vzdálená orchestrace a lokální DR.

Dimenzování a kapacitní plán

Provozní excelence: SLO, QoS a více nájemců

• SLO profily: třídy „latency sensitive“, „balanced“, „capacity optimized“ mapované na politiky (cache, replikace, QoS).
• QoS: řízení IOPS/throughput per volume/tenant, prioritizace systémových úloh (rebuild, scrubbing) mimo špičky.
• Multitenancy: izolace na úrovni jmenných prostorů, šifrování klíči nájemce, oddělené metriky a chargeback/showback.

Monitoring a troubleshooting

• Klíčové metriky: latence R/W (P50/P95/P99), queue depth, cache hit ratio, síťové drops/ECN, rebuild progress, využití CPU/DPU.
• Runbooky: vyšetření zvýšené latence (kontrola RDMA domény, fragmentace, horké shardování), nerovnováhy dat (rebalance, restripe).
• Testování: periodické syntetické testy s opatrností (izolované clustery nebo throttling), validace HA a DR scénářů.

Migrace do HCI a hybridní model

• Lift-and-shift VM: konverze obrazů, validace ovladačů, performance baseline před/po.
• Databáze a citlivé workloady: pinning na NUMA, vDisk policy „low latency“, priorita sítě; případně dedikovaná storage class.
• Hybrid cloud: replikace snapshotů do objektového úložiště, cloud bursting, jednotná identita a politické řízení.

Ekonomika: TCO a návratnost

• CAPEX: standardizované uzly bez proprietárních SAN; úspora optiky a FC přepínačů.
• OPEX: menší týmové silo, nižší komplexita, automatizace LCM, rychlejší provisioning.
• Rizika: nevhodné směšování workloadů bez QoS, poddimenzovaná síť, dlouhé rebuilty bez rezervy výkonu.

Best practices pro stabilní HCI

• Navrhovat s rezervou pro fail-in (N+1) a rebuildy; oddělit zálohovací okna od špiček.
• Standardizovat uzly a firmware matrix; používat řízené kanály pro aktualizace.
• Pro citlivé workloady preferovat NVMe, RDMA nebo NVMe/TCP a jasné QoS profily.
• Průběžně testovat DR a obnovy, ověřovat RPO/RTO; zavést immutabilní zálohy.
• Měřit a publikovat SLO a nákladové metriky (chargeback) pro transparentnost a řízení poptávky.

Závěr

Hyperkonvergovaná infrastruktura sjednocuje výpočetní výkon, úložiště a síť do koherentního, škálovatelného systému s vysokou mírou automatizace. Klíčem k úspěchu je disciplinovaný návrh sítě a odolnosti dat, řízení výkonu pomocí politik a průběžná observabilita. Při správné implementaci HCI zrychluje dodávku aplikací, zlepšuje využití zdrojů a snižuje celkové náklady bez kompromisu v oblasti bezpečnosti a dostupnosti.