Scale up, Scale out: HP-Hardware für datenintensive Workloads

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Die Scale-out-Server

Scale-out-Arbeitslasten wie Object Storage, virtualisierte Speicher und Apache Hadoop benötigen Compute-Plattformen mit skalierbarer Performance, hoher Dichte, einfachen Speichermöglichkeiten und Flexibilität bei der Konfiguration. HP bietet für diese Anforderungen ein Scale-out-Compute-Portfolio, bestehend aus den Systemen HP Apollo 2000 und 4000 sowie „HP Moonshot“.

Neue Server bei HP für Datenhaltung und -Analysen

Bildergalerie mit 32 Bildern

Der HP Apollo 2000 ist ein Enterprise-Server für Scale-out-Infrastrukturen. Der Server steigert die Effizienz und Leistung von traditionellen Rechenzentren für herkömmliche und High-Performance-Arbeitslasten. Der Server passt in die gleichen Rack-Schränke und verfügt über Management- und Bedienumgebungen wie traditionelle Rack-Server. Deshalb kann er unterbrechungsfrei in eine bestehende Umgebung eingefügt werden. Bis zu vier unabhängige Hot-Plug-fähige Server passen in ein Gehäuse von zwei Höheneinheiten (HE).

Die Systemfamilie HP Apollo 4000 umfasst drei Server-Modelle, die außer für Object Storage auch für datenintensive Workloads wie Hadoop und Big Data Analytics ausgelegt sind. Diese Server-Familie bietet unterschiedliche Dichten an Kapazität und Skalierbarkeit mit einem oder drei Knoten.

Zudem können Kunden, das Verhältnis von Server und Speicher flexibel bestimmen und die Lösung damit an ihre Arbeitslasten anpassen. HP Apollo 4200 (In der Bildergalerie mit Xeon E7 v3) ist ein 2HE-Server mit bis zu 28 Large-Form-Factor-Laufwerken (LFF) oder 50 Small-Form-Factor-Laufwerken (SFF) – das ist nach HP-Angaben branchenweit ein Spitzenwert.

Der HP Apollo 4510 ist in einem Chassis über 4 HE mit einem Server-Knoten und bis zu 60 Large-Form-Factor-Laufwerken (LFF) ausgestattet. Innerhalb eines 42HE-Racks können damit bis zu 5,44 Petabyte an Datenspeicher skalierbar zur Verfügung gestellt werden.

Der Server HP Apollo 4530 verfügt über drei Server-Knoten in einem 4HE-Chassis. Damit eignet er sich für Handoop-basierte Analysen, die eine dreifache Datenreplikation ermöglichen.

Die passenden Konzepte

Die Hardware wird unterstützt von der Plattform „HP Haven Big Data“ mit „HP Vertica“ sowie den Partnern aus dem „HP Hyperscale Big Data Ecosystem“. Dazu zählen Cleversafe, Scality, Cloudera und Hortonworks. Die Anwendungen unterstützen auch zentrale Open-Source-Projekte wie Ceph, OpenStack Swift und Apache Hadoop.

HP Apollo 4000 kombiniert mit HP Moonshot ist die Basis für die HP Big Data Reference Architecture. Dabei handelt es sich um ein neues Hadoop-Infrastruktur-Design: Die HP Big Data Reference Architecture unterstützt eine standardisierte Hadoop-Distribution auf asymmetrische Weise. Kunden können damit Server und Storage unabhängig voneinander skalieren und so die Leistungsfähigkeit verdoppeln. Dabei senken sie den Platzverbrauch im Rechenzentrum um 50 Prozent.

Dabei sind die Ergebnisse abhängig vom Workload, da nicht alle Big Data Workloads vergleichbar sind. Nach HP-internen Benchmarks April 2015 hatten konservative MapReduce-Workloads ein um 16 Prozent besseres Preis-Leistungs-Verhältnis mit einer gleichzeitig doppelten Dichte und der Hälfte an Wattzahlen. HBase hatte die doppelte Leistung für ein preislich vergleichbares System.