CCI2018 - Iperconvergenza con Windows Serverwalk2talk srl
Il tread dell’iperconvergenza aumenta sempre di più sia grazie al numero sempre crescente di standard (sd* e simili) sia grazie alla presenza di soluzioni ready to go.
Ma spesso le soluzioni proposte sono chiuse e difficilmente integrabili tra loro.
Windows Server (già dalla versione 2012) ha tutto quello che serve per implementare una soluzione iperconvergente out of the box.
In questa sezione andremo ad analizzare cosa ci serve e come possiamo realizzare un semplice cluster a due nodi, senza componenti di terze parti
By Andrea Garattini e Mario Serra
RDX e Windows Backup: semplice ed economica protezione dei datiPaolo Rossi
Presentazione dell`integrazione tra RDX e Windows Backup.
L'agenda prevede un introduzione a Sphere3D, alle soluzioni RDX QuikStor e a WIndows Backup. Possibili campi di utilizzo e una Live Demo.
La presentazione e' stata utilizzata per un Webinar in Italiano gratuito. Da oggi il portafoglio delle soluzioni Sphere3D, Overland Storage e Tandberg Data comprende soluzioni di storage, backup, archiving, cloud, virtualizzazione e mobile.
Global Azure BootCamp 2019 - Verona - Ottimizzazione delle VM SQL Server su A...Marco Obinu
Sessione tenuta al Global Azure BootCamp 2019, organizzato dalla community CloudGen a Verona, in cui parlo di come dimensionare ed ottimizzare le VM SQL Server su Azure IaaS come da best practices di riferimento Microsoft.
Video: https://youtu.be/Bg9aJAXvoZI
Demo: https://github.com/OmegaMadLab/GAB2019VR-Demo
CCI2018 - Iperconvergenza con Windows Serverwalk2talk srl
Il tread dell’iperconvergenza aumenta sempre di più sia grazie al numero sempre crescente di standard (sd* e simili) sia grazie alla presenza di soluzioni ready to go.
Ma spesso le soluzioni proposte sono chiuse e difficilmente integrabili tra loro.
Windows Server (già dalla versione 2012) ha tutto quello che serve per implementare una soluzione iperconvergente out of the box.
In questa sezione andremo ad analizzare cosa ci serve e come possiamo realizzare un semplice cluster a due nodi, senza componenti di terze parti
By Andrea Garattini e Mario Serra
RDX e Windows Backup: semplice ed economica protezione dei datiPaolo Rossi
Presentazione dell`integrazione tra RDX e Windows Backup.
L'agenda prevede un introduzione a Sphere3D, alle soluzioni RDX QuikStor e a WIndows Backup. Possibili campi di utilizzo e una Live Demo.
La presentazione e' stata utilizzata per un Webinar in Italiano gratuito. Da oggi il portafoglio delle soluzioni Sphere3D, Overland Storage e Tandberg Data comprende soluzioni di storage, backup, archiving, cloud, virtualizzazione e mobile.
Global Azure BootCamp 2019 - Verona - Ottimizzazione delle VM SQL Server su A...Marco Obinu
Sessione tenuta al Global Azure BootCamp 2019, organizzato dalla community CloudGen a Verona, in cui parlo di come dimensionare ed ottimizzare le VM SQL Server su Azure IaaS come da best practices di riferimento Microsoft.
Video: https://youtu.be/Bg9aJAXvoZI
Demo: https://github.com/OmegaMadLab/GAB2019VR-Demo
La grossa mole di informazioni prodotta dai dispositivi che ci circondano fa sì che ci si debba dotare di apparecchiature sempre più sofisticate e in grado di ospitare i dati, avendo cura che questi non vengano corrotti o peggio ancora irrimediabilmente persi. A causa della breve scadenza della maggior parte dei dati acquisti (si pensi ad esempio ai dati meteorologici), è indispensabile poter processare gli stessi nel più breve tempo possibile, rendendoli nel contempo accessibili in lettura e scrittura nel medesimo istante ad un certo numero di calcolatori. Lo scopo di questo incontro è quello di illustrare le tecnologie hardware e software utilizzate all'interno del CRS4 per la gestione degli apparati di Storage e la messa a disposizione delle informazioni contenute al loro interno.
Presentazione nell'ambito del corso di Sistemi Operativi Avanzati 14/15 della magistrale in Informatica dell'Università degli Studi di Salerno. Autori: Giovanni Grano & Gino Farisano
Polyglot Persistance con PostgreSQL, CouchDB, MongoDB, Redis e OrientDBSteve Maraspin
Pirma parte del seminario su NoSQL al DiTeDi di Udine del 15/12/2012. Affrontato il caso di studio di un'architettura enterprise, basata su datastore relazionali (PostgreSQL) e non (CouchDB, MongoDB, Redis e OrientDB).
Hypervisor e VM, clustering e HA, SAN e storage, architetture degli elaboratori - Terza lezione corso CESVIP "Tecnico di rete informatico specializzato in sicurezza delle reti"
Cloud storage in azienda: perche` Riak ci e` piaciutoBioDec
La realizzazione di un software per l'automazione di un processo di
lavoro ha portato all'implementazione di un sistema di storage in
grado di gestire imponenti flussi di dati (raw data, immagini...).
Il core del sistema di archiviazione e` il database NoSql Riak. A
quasi un anno dall'entrata in produzione, tale configurazione si e`
confermata robusta e performante (vengono acquisiti in modo
ridondato centinaia di migliaia di files ogni mese, realizzando un
archivio permanente in costante crescita dell'ordine di terabytes).
Nel corso dell'intervento verranno mostrate le motivazioni che hanno
portato a questa scelta.
Oltre ad una rapida panoramica volta ad illustrare le funzionalita`
di Riak si intende condividere in modo pratico il know-how acquisito
ripercorrendo le problematiche riscontrate durante il setup, la
configurazione e la gestione di un cluster Riak (ambienti di
sviluppo e produzione, ottimizzazioni, deploy del cluster, backup,
disaster recovery, ...).
MongoDB Atlas: il modo migliore per eseguire MongoDB in ambiente cloud 1MongoDB
MongoDB Atlas è il servizio DBaaS (Database-as-a-Service) che ti consente distribuire, gestire e scalare un database MongoDB in ambiente cloud con pochi clic.
SQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWSGianluca Hotz
Implementare un cluster di SQL Server in modalità AlwaysOn Failover Cluster Instances (FCI) con Amazon Web Services (AWS). In particolare, utilizzando il servizio Amazon EC2 per l’esecuzione delle istanze SQL Server, e il servizio Amazon FSx for Windows File Server per gestire lo storage condiviso, ed implementare una architettura distribuita multi-AZ.
Soluzioni distribuite per l’analisi di dati biomedici in ambiente Virtual Dat...Giuseppe Luciano
Risultati dei test di scalabilità di due applicazioni di bio-informatica (conteggio di kmer) sviluppate con Apache Spark e Apache Hadoop.
I test sono stati eseguiti su un cloud del GARR.
Slide della mia tesi magistrale in Informatica.
Breve guida per assemblare il nostro nuovo
pc. Divisa in fasi l'intera procedura e presentata in solo documento, così da rendere più facile la lettura, e la
comprensione.
Silverpop per aiutare gli operatori di marketing a interagire con i clienti in modo sempre più personalizzato.
Se sei interessato a questa presentazione: info@afbnetgroup.it
La grossa mole di informazioni prodotta dai dispositivi che ci circondano fa sì che ci si debba dotare di apparecchiature sempre più sofisticate e in grado di ospitare i dati, avendo cura che questi non vengano corrotti o peggio ancora irrimediabilmente persi. A causa della breve scadenza della maggior parte dei dati acquisti (si pensi ad esempio ai dati meteorologici), è indispensabile poter processare gli stessi nel più breve tempo possibile, rendendoli nel contempo accessibili in lettura e scrittura nel medesimo istante ad un certo numero di calcolatori. Lo scopo di questo incontro è quello di illustrare le tecnologie hardware e software utilizzate all'interno del CRS4 per la gestione degli apparati di Storage e la messa a disposizione delle informazioni contenute al loro interno.
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Polyglot Persistance con PostgreSQL, CouchDB, MongoDB, Redis e OrientDBSteve Maraspin
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lavoro ha portato all'implementazione di un sistema di storage in
grado di gestire imponenti flussi di dati (raw data, immagini...).
Il core del sistema di archiviazione e` il database NoSql Riak. A
quasi un anno dall'entrata in produzione, tale configurazione si e`
confermata robusta e performante (vengono acquisiti in modo
ridondato centinaia di migliaia di files ogni mese, realizzando un
archivio permanente in costante crescita dell'ordine di terabytes).
Nel corso dell'intervento verranno mostrate le motivazioni che hanno
portato a questa scelta.
Oltre ad una rapida panoramica volta ad illustrare le funzionalita`
di Riak si intende condividere in modo pratico il know-how acquisito
ripercorrendo le problematiche riscontrate durante il setup, la
configurazione e la gestione di un cluster Riak (ambienti di
sviluppo e produzione, ottimizzazioni, deploy del cluster, backup,
disaster recovery, ...).
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Implementare un cluster di SQL Server in modalità AlwaysOn Failover Cluster Instances (FCI) con Amazon Web Services (AWS). In particolare, utilizzando il servizio Amazon EC2 per l’esecuzione delle istanze SQL Server, e il servizio Amazon FSx for Windows File Server per gestire lo storage condiviso, ed implementare una architettura distribuita multi-AZ.
Soluzioni distribuite per l’analisi di dati biomedici in ambiente Virtual Dat...Giuseppe Luciano
Risultati dei test di scalabilità di due applicazioni di bio-informatica (conteggio di kmer) sviluppate con Apache Spark e Apache Hadoop.
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Breve guida per assemblare il nostro nuovo
pc. Divisa in fasi l'intera procedura e presentata in solo documento, così da rendere più facile la lettura, e la
comprensione.
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Un sito eCommerce per incrementare le vendite: il caso SCAIAFB Net
Secondo posto PREMIO INNOVAZIONE ICT LAZIO, Smau Roma 2012
Area Tematica:A11 Marketing Digitale & e-Commerce
Se vuoi ricevere la presentazione, invia un e-mail a info@afbnetgroup.it
Web, da necessità ad opportunità: un incontro dedicatao a tutte le realtà commerciali impegnate sul web che desiderano conoscere strategie, nuove tendenze e sviluppi futuri del web marketing e della comunicazione online a fini commerciali. Se vuoi ricevere la presentazione, invia un e-mail a info@afbnetgroup.it
1. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Considerazioni di Base
• Dischi e LUN
• Livelli di Raid
• Path
• Mirroring Sincrono
2. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
• Average Seek Time : The time the read/write head needs to physically move to the
correct place.
• IOs per Second : The amount of operations a disk can handle per second.
• MBs per Second :The amount of data a disk can transfer per second.
In qualsiasi soluzione di Storage è necessario avere particolare attenzione nella scelta del
layout dei dischi.
Tipiche indicazioni di classificazione delle tipologie di Dischi
3. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Tipiche indicazioni di classificazione delle tipologie di Dischi
Performance dei dischi SSD
Specifications
•Up to 550MB/s Sequential Read
•Up to 500MB/s Sequential Write
•Up to 55,000 IOPS 4k Random Read
•Up to 75,000 IOPS 4k Random Write
Normale disco da 2’’ per server fino d 512GByte
4. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Nuove Soluzioni in tecnologia FLASH
Performance Board Flash
Specifications
Up to 1800 MB/s Sequential Read
Up to 1700 MB/s Sequential Write
Up to 140,000 IOPS 4k Random Write
Available in 240GB, 480GB, 960GB
7. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Layout di utilizzo delle varie tipologie di Raid in funzione del Tier di utilizzo
Le nuove Tecnologie SSD e Flash possono essere integrate nei Tier
Fino a 4 livelli di Tier SSD + SAS (15K) + SAS (10K) + SATA
8. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Tanti dischi, meno capienti ma più veloci ….
9. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Distribuzione dei Lun nei vari array
Example 1 – 15 Disks in 1 RAID Set, 1 LUN
exported to the pool
Pro:
• Good performance due to striping across 15 physical
spindles
• Small storage loss for RAID overhead (depending on chosen
RAID level)
Contro:
• DataCore has just a single I/O queue to the disks which may
result in congestion
• If one physical disk fails, the whole LUN is affected by RAID
rebuild
• RAID rebuild may take a long time on large RAID sets and
degrade performance
10. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Distribuzione dei Lun nei vari array
Example 2 -- 15 Disks in 1 RAID Set, 3 LUNs created from RAID set and exported to the pool:
Pro:
• Small storage loss for RAID overhead
(depending on chosen RAID level)
Contro:
• If one physical disk fails, all three LUNs are
affected by RAID rebuild
• RAID rebuild may take a long time on large
RAID sets and degrades performance
• The DataCore pool concept of distributing
allocated blocks conflicts with the RAID layout
– creates additional seek and rotational
latency on the physical disks, thus degrading
performance
11. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Distribuzione dei Lun nei vari array
Example 4 - No RAID level – “just a bunch of disks” (JBOD)
Pro:
• Full use of capacity
• Many I/O queues to disks
• Pool spreads loads across spindles
• Contro:
• One failed disk will affect the entire pool(s)
• Disk failure may cause long recovery time
• Bad blocks on disks are not recognized
12. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Distribuzione dei Lun nei vari array
Example 3 – 15 Disks in 3 RAID Sets, 1 LUN for each RAID Set exported to the pool:
Pro:
DataCore has three I/O queues to the disks.
The distribution algorithm spreads out the load across
LUNs and increase performance
A failed physical disk affects just one LUN
RAID rebuild is quicker with fewer disks.
Contro:
Greater storage loss for RAID overhead (depending
on RAID level)
Pro superano i contro, buon bilanciamento tra
costi e prestazioni e disponibilità.
Configurazione consigliata in questo tipo di
situazione.
13. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Distribuzione dei Lun nei vari array e tipologia di Raid
RAID 0 – Striping:
Pro:
• Full use of capacity
• Highest write performance
• Highest read performance
Contro:
• Highest risk potential
• DataCore has just a single I/O queue to the disks
which may result in congestion
• One failed disk destroys all data in the pool
• Disk failure may cause long recovery time
14. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Distribuzione dei Lun nei vari array e tipologia di Raid
RAID 1 – Mirroring:
Pro:
• High security level
• High sequential read/write performance
• High random read/write performance
• DataCore spreads load across all RAID1 sets
• Failed disk doesn’t significantly affect
performance
• Quick recovery from disk failure
Contro:
• 50% capacity loss
Recommended for non-mirrored volumes and
applications which cause lots of small random I/Os (like database and email applications). Pools
which contain numerous volumes accessed by many Hosts may experience highly random I/O too.
15. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Distribuzione dei Lun nei vari array e tipologia di Raid
RAID 10 – Mirroring e Striping:
Pro
• High security level
• High sequential read/write performance
• Highest random read/write performance
Contro
• 50% capacity loss
• Less I/O queues compared to multiple RAID1
16. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Distribuzione dei Lun nei vari array e tipologia di Raid
RAID 5 – Striping with Parity:
Pro:
• Moderate capacity loss
• High sequential read/write performance
• High random read performance
Contro:
• Low random write performance
• Moderate security level
• Failed disk / rebuild impacts performance
RAID 5 sets are good for applications with mainly
sequential I/O or highly random reads like file server, average loaded databases and so on.
Creating multiple, smaller RAID5 sets are preferred over fewer large ones
17. Considerazioni per la tipologia di Dischi da Utilizzare
Pool Disk
L'algoritmo di piscina DataCore distribuisce i blocchi di dati allocati in tutti i dischi in una
pool.
Non ha poco senso avere più lento e più veloce o più grandi e più piccoli all'interno di un
livello. Se una capacità del Pool è destinata ad essere ampliata e non sono disponibili risorse
tipo dischi/tipo/capacità ecc, può essere utile creare un nuovo pool con migrazione di
dischi virtuali.
18. Scenari di implementazione della soluzione DataCore
Host Ridondati, Path Ridondati
Front-end Port Front-end Port
Mirroring Port
Back-end Port Back-end Port
Path
19. Scenari di implementazione della soluzione DataCore
Esempio di utilizzo di DataCore con due Host di Virtualizzazione VMware
24. Scenari di implementazione della soluzione DataCore
Considerazioni per l’utilizzo un Mirroring Sincrono
Dark fibre links can be stretched up to 10 km (with 1300 nm laser) or 35 km (with 1550 nm laser). A
dark fibre link of 35 km adds a latency of around 5 micro seconds per km. A microsecond (µs) is equal to one millionth of a second or
one thousandth of a millisecond (ms).
This means a dark fibre link of 35 km adds a latency of 5 µs * 35km * 8(trips)= 1400 micro seconds(µs) = 1.4 milliseconds (ms)
Degradation of the signal along the cable; this tends to increase the longer the link and brings down
reliability without extra hardware to correct the degradation.
If the link (HBAs and FC switches, link hardware) has not enough FC Buffer Credit, latency can
increase. The faster FC speed you want to use (2Gbps, 4Gbps, 8Gbps etc.) and the longer the link the more FC Buffer Credits you will
need to fully utilize the link.