HCI는 하나의 클러스터에 하드웨어 모델이 달라도 노드를 추가 할 수 있습니다. 새로운 서버는 클러스터에 계속 추가하고 노후화된 서버는 클러스터에서 제거하면 인프라 변경없이 서비스를 계속 사용하실 수 있습니다.
참고로 이전 CPU세대 모델을 사용하시는 고객들께서 최신 CPU모델로 확장을 위한 추가 도입을 하고 계십니다.
글로표현하기 어렵겠지만 ... 확장 시 데이터 마이그레이션, VM 재구성은 어떻게 가능한가요?
확장 시 가상 머신은 신규 노드로 VM을 이동시키면 됩니다. 데이터 마이그레이션 자체가 필요가 없습니다. VM 재구성은 필요하지 않습니다.
[질문] AI학습이나 빅데이터 분석을 위한 인프라가 퍼블릭 클라우드에 구성되어 있는지요? 예를 들어 엔비디아 테슬라 GPU인 V100이 장착된 GPU 전용서버라던지, 빅데이터 분석을 위한 하둡기반의 인프라 스트럭처가 구성되어 있는지? 이런 서비스 제공이 가능한지요? 또한 초기 Source 데이터나 input 데이터 (기초 데이터.. 센서 및 ODS 영역)를 퍼블릭 클라우드로 데이터를 전송해야 하는데, 이 경우 보안 및 네트워크 트래픽의 문제가 많을것으로 생각됩니다. 이런 전반적인 서비스가 가능한지요?
Azure 에는 분석을 위한 플랫폼과 도구가 제공되며, 테슬라GPU, 하둡기반 모두 구성이 가능합니다. IaaS, PaaS 고객이 원하는 형태로 구축이 가능합니다.
데이터 전송 관련부분은 ExpressRoute 기능을 이용하여 일정한 속도를 보장받을 수 있습니다.
HCI기반의 하드웨어는 노드기반의 클러스터 구조로 되어있어서 확장이 효율적인 것으로 알고있습니다. 5년 후 10년 후 시스템 확장 시 노드 확장, 클러스터 재구성, 데이터 마이그레이션, VM 재구성 등이 가능하다고는 하지만 진짜 문제가 없는 것인지 도입을 준비하면서도 확신이 없습니다. 답변부탁드립니다.