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Google을 지탱하는 기술5
 

Google을 지탱하는 기술5

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구글의 운용 비용

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    Google을 지탱하는 기술5 Google을 지탱하는 기술5 Presentation Transcript

    • 1. 구글의 운용 비용 2. CPU의 전력 사용 3. PC의 소비전력 절감 4. Data Centre의 전력 배치 5. HDD는 언제 고장 나는가? 6. Bigdaddy 7. Recently
    • 1. 구글의 운용 비용 기업공개자료 • 2004년 기업 공개자료 System운용비 용 → hardware에 2억5000만 달러 투자 Hardware → 당시 총 5만 대 전후의 machine Power • 2007년 보유 machine수 10배 가량 증가
    • 1. 구글의 운용 비용 하드웨어 비용 기업공개자료 • Computer & Network equipment System운용비 전력 비용 용 • 전기료 & 설비 비용 Hardware 보수 운용 비용 • 인건비 Power 소프트웨어 비용 • 자체 개발→ 인건비
    • 1. 구글의 운용 비용 저가의 Hardware로 비용 절감 기업공개자료 Rack Server System운용비 용 Machine : 88대 CPU(Xeon2GHz×2) Hardware CPU(Xeon2GHz×2) Memory : 2GB Memory : 64GB Power HDD : 80GB HDD : 8TB 약 2억 8천만 원 약 7억 6천만 원
    • 1. 구글의 운용 비용 기업공개자료 System운용비 용 Hardware 사용 전력증가 최대 원인 = CPU Power
    • 2. CPU의 전력 사용 CMOS회로 • CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) CPU성능 Pipeline 입력 출력 0 = Vss Vdd = 1 → C → 입력 출력 IPC 와 f 관계 Vdd = 1 0 = Vss Superscalar • 동작전력 = α x C x V² x f 전력성능비 (α : switch비율 f : clock주파수 C : 정전용량)
    • 2. CPU의 전력 사용 CMOS회로 • CPU 소비전력 억제 → V & Clocks but, 단순히 clock↓ → 성능저하 CPU성능 Pipeline • CPU 성능 = f x IPC IPC (Instruction Per Cycle) : 1회 clock cycle에서 실행할 수 있는 명령 수 IPC 와 f 관계 Superscalar f 내리고 IPC 올리는 방법? 전력성능비
    • 2. CPU의 전력 사용 CMOS회로 CPU성능 Pipeline IPC 와 f 관계 Superscalar 전력성능비
    • 2. CPU의 전력 사용 CMOS회로 CPU성능 Pipeline Pipeline 길어질 수록 f(주파수) 올라감 but, IPC는 오히려 저하 IPC 와 f 관계 Superscalar 전력성능비
    • 2. CPU의 전력 사용 CMOS회로 • Pipeline 수를 늘림 CPU성능 Pipeline IPC 와 f 관계 Superscalar 전력성능비
    • 2. CPU의 전력 사용 CMOS회로 • CPU 주파수↑ Multi Core CPU성능 : Pipeline 단계 줄여 주파수 내림 IPC 높이도록 설계 변경 Pipeline IPC 와 f 관계 Superscalar 전력성능비
    • 3. PC의 소비전력 절감 • 저클럭 고IPC CPU 선택 • Multi-Thread 활용 • 전원 효율성 높임 PSU(Power Supply Unit)의 전력 변환 효율 60%~70% → 불필요한 요소 제거(12V만 남김) → 85%~90% 정도까지 향상
    • 4. Data Centre의 전력배치 • Peak power 는 비용과 직결 • 한정된 전력을 최대한 유용하게 사용 • 계층적 전력배분 설계 • 다양한 machine 조합이 효율성 있는 전력이용가능 • Power Capping – 최고 전력 사용량 제한 – System 부하 줄이도록 feedback • 전력 절감 기술 이용
    • 4. Data Centre의 전력배치 • 실제 Peak power 계측 → Rack의 최대 전력 • Rack 단위에서 여유롭게 설계 • 이용빈도가 다른 machine을 같은 PDU에 연결 → 전력 평준화 → 실제 Peak power ↓ • 계산상의 최대치보다 Rack을 넉넉히 연결 → 설비 이용 효율↑ • Power Capping 통해 system 정지 위험 방지
    • 5. HDD는 언제 고장 나는 가? 연평균고장률 • AFR (Annualized Failure Rate) Utilization Temperature SMART Data Conclusions
    • 5. HDD는 언제 고장 나는 가? 연평균고장률 Utilization Temperature SMART Data Conclusions
    • 5. HDD는 언제 고장 나는 가? 연평균고장률 Utilization Temperature SMART Data Conclusions
    • 5. HDD는 언제 고장 나는 가? 연평균고장률 • Scan Error - 발생 후 60일 내 고장 날 확률 : 39배 Utilization • Reallocation Count Temperature - 발생 후 60일 내 고장 날 확률 : 14배 SMART Data • Offline Reallocation - 발생 후 60일 내 고장 날 확률 : 21배 Conclusions • Probational Count - 발생 후 60일 내 고장 날 확률 : 16배
    • 5. HDD는 언제 고장 나는 가? 연평균고장률 • 평균적인 고장률 – drive의 종류, maker, 구입시기에 따라 다름 Utilization • Utilization levels 과 고장사이 상관관계 약함 Temperature • 높은 온도는 HDD 고장과 큰 상관관계 없고 SMART Data 낮은 온도가 고장발생 비율 높임 – 30 ~40도 정도 유지시에 가장 고장률 낮음 Conclusions • SMART 값만 가지고 고장을 예측하기 어려움
    • 6. Bigdaddy Bigdaddy C.C.P • 새로운 Search engine의 기반 system URL의 정규화 • Search engine의 frame work를 바꾸는 대대적인 것 2-Types
    • 6. Bigdaddy Bigdaddy • Crawl Caching Proxy : 새로운 crawling system C.C.P URL의 정규화 2-Types
    • 6. Bigdaddy Bigdaddy • URL Canonicalization – www.example.com C.C.P – example.com/ – www.example.com/index.html URL의 정규화 – example.com/home.asp 2-Types → 동일하다고 판단되는 web page에 같은 key 할당
    • 6. Bigdaddy Bigdaddy • Type 1 – 전세계로 분산된 소규모 data centre C.C.P → 빠른 응답 제공 URL의 정규화 • Type 2 – 엄선된 대규모의 data centre 2-Types → 적은 비용으로 대용량 데이터 처리
    • 7. Recently Google Server • Case : 2U rack mount Data Centre • CPU : Soket 604 dual-Xenon board running dual Nocono (Prescott) P4 processor • RAM : 8Dimm slots • HDD : 2EA SATA • Power Supply : 12V only • UPS : 12V Battery per server
    • 7. Recently Google Server • 컨테이너를 이용한 모듈화 Data Centre • 1개 컨테이너에 최대 1,160대 서버 • 45개 컨테이너에 약 4만대의 서버 • 컨테이너당 전력소비량 250Kw • 10MW • 자체 설계, 조립 한 server 사용 • 컨테이너 바닥에 cooling system (전면 'Cold Aisle' 측이 27℃ 유지) ※ 찬 공기를 끌어들이는 전면을 Cold Aisle, 반대로 공기가 배출되는 뒷면을 Hot Aisle
    • Thank you