Uno storage veloce per il calcolo scientifico dell’Università di Pisa

Venti dipartimenti, 17 biblioteche, 13 musei e collezioni, più di 250 fra corsi di laurea, master, scuole di specializzazione, corsi di dottorato, oltre 1.500 docenti e poco meno di diecimila studenti immatricolati: sono alcuni dei numeri dell’Università di Pisa. A questo patrimonio l’ateneo associa la sua attività di ricerca e calcolo scientifico, poggiati su un data center (il “Green Data Center” dell’università) che ha recentemente compiuto un salto tecnologico. L’ateneo ha deciso di adottare una nuova architettura di storage, in grado di supportare impegnative attività di machine learning, di analytics, di calcolo genomico e altro ancora.

L’obiettivo era ottenere una infrastruttura di elaborazione dati su larga scala, che non creasse alcun tipo di rallentamento, a zero latenza e ad alte prestazioni. Ma come? L’università ha scartato l’idea di aggregare risorse di archiviazione locali ad alte prestazioni: una strategia, questa, che può determinare performance non ottimali, compromettendo le prestazioni dello storage stesso e rallentando così l’intero data center.

La risposta alle esigenze dell’università è giunta da E4 Computer Engineering, un solution provider emiliano specializzato in negli ambiti del supercalcolo, degli analytics ad alte prestazioni, dell’intelligenza artificiale e del deep learning. La soluzione proposta si basa sullo storage a blocchi software-defined, sugli Ssd NVMe e su interfacce di rete che raggiungono velocità di trasmissione pari a  200 Gb/s.

L’installazione è stata battezzata Usti, acronimo di “Ultrafast Storage, Totally Integrated”, e in effetti velocità e integrazione sono le due principali caratteristiche di questa infrastruttura. Per il block storage è stata utilizzata la tecnologia NVMesh di Excelero, un’architettura di storage definito dal software che permette di aggregare efficientemente le risorse flash NVMe su più server, senza influire sulla Cpu di destinazione e dunque permettendo di utilizzare interamente le risorse computazionali per far funzionare le applicazioni.

L’unità Ssd scelta, anch’essa basate su tecnologia NVMe (Non-Volatile Memory express) è la  Digital Ultrastar DC SN640 di Western Digital, modello mainstream adatto per attività di caching o storage primario. L’Ssd è ottimizzato fornire le massime prestazioni e una latenza di lettura QoS costante durante l'esecuzione di carichi di lavoro misti casuali: il disco con capacità di 1,6 TB vanta, più precisamente, una latenza di 85 µs. “I componenti hardware e software di una soluzione per data center all'avanguardia come Usti devono interagire in maniera intelligente e olistica per ottenere livelli ottimali di prestazioni e, insieme a E4 Computer Engineering e ai suoi partner, abbiamo raggiunto questo obiettivo”, commenta Davide Villa, Emeai business development director di Western Digital.

Il terzo ingrediente della soluzione confezionata da E4 sono le schede di rete Mellanox Infiniband, che hanno il duplice obiettivo di ridurre la latenza e di aumentare l’efficienza delle applicazioni. Partendo da un numero minimo di nodi, Usti può scalare fino a un massimo di 128 nodi, e dunque la soluzione potrà essere ampliata a seconda delle esigenze del cliente. Questa soluzione può essere implementata ed utilizzata all’interno dell’architettura prescelta in formato “nativo”, ovvero erogando funzionalità di block storage, oppure in combinazione con i principali file systems paralleli.

“Il Green Data Center dell’Università di Pisa sta implementando una architettura innovativa di calcolo e storage a supporto dei nuovi workload di calcolo scientifico”, spiega Maurizio Davini, chief technology officer dell’Università di Pisa. “Usti ci ha permesso di completare al meglio l’infrastruttura di Gpu Computing e si è dimostrata una soluzione ideale per la facilità di implementazione e per le eccezionali performance.”