コンテンツ
最初の写真は、ニューヨーク証券取引所（NYSE）のフロアトレーダーです。 2番目の写真は、ニュージャージー州のNYSEのデータセンターの1つです。ニューヨーク証券取引所は、証券取引所の床にいた昔の紙のトレーダーの間で起こったことに基づいて実行されていました。彼らは皆、叫び声を上げて顧客に最高の価格を求めました。何百人もの人々が床の上に立って、取引所で手を振って、お互いに叫んでいることについて話していました。そして、実際に機能しました。まあ、ちょっと。
ある意味では、NYSEの古いモデルのようなデータセンターを引き続き管理しています。はい、監視ツールはありますが、ツールが何かが壊れたときのデータの収集に基づいている場合、その古い破損修正モデルに基づいています。これはデータセンターがそれほど複雑ではなかったときに機能したかもしれませんが、数百（または数千）のハイパーバイザーまたはコンテナにまたがる数十の制約について話しているときに、人間がどのように追いつくことができますか？
人間は追いつくことができません。その人間のスケールを超えています。
実際、そうする必要はありません。アルゴリズム取引は、数十の変数をリアルタイムで見て、推測したとおり、需要と供給に基づいて決定を下します。これらのアルゴリズムを使用するトレーダーは、コンピューターサイエンスと需要と供給の理解を組み合わせます。
問題は、なぜこの同じ概念をデータセンターで使用できないのかということです。
需要ベースのシステムにより、エンジニアは、消火活動や警告に対処する代わりに、ビジネス向けのエンジニアリングソリューションに戻ることができます。解決策は飛行機の自動操縦に似ていると思います。正しい解決策が見つかるまで自動操縦で実験してみた場合、想像してみてください。その飛行機に乗っていれば、素晴らしい飛行ではありません。代わりに、自動操縦の背後にある概念は、すべての変数を考慮に入れ、リアルタイムで理想的な状態を管理するものです。かなりいいですね。コンセプトに関するこのペーパーを強くお勧めします。
データセンターの類似点は、これが単なる監視から実際の監視への移行であることです インフラストラクチャを制御します。航空会社のパイロットはすべてを監視することはできません。それがシステムの役割です。テクノロジーをある程度制御することを断念することにより、システムは実際にさらに強力になります。
まとめ
それで、私たちは何をカバーしましたか？
- 需要と供給は、経済学における最も基本的な概念です。できます。
- データセンターに需給を適用することで、エコノミストから学ぶことができます。
- 問題は、データセンターが複雑すぎ、人間が効果的に管理するにはトレードオフが多すぎることです。
- これは、今日の多くのデータセンターで見られる破損/修正モデルにつながります。
- 需要主導型管理の理解と、トレードオフの理解に積極的なツールを組み合わせると、両方の長所を活用できます。
システム管理者の方は、この高レベルのビューが参考になることを願っています。いくつかの点でこれは単純な概念ですが、システム管理者が日常的に行うことの中核になります。何よりも、これ以上のことが可能であることを示唆しています。