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Article

1 - HYPERVISEUR

2 - MISE EN ŒUVRE

3 - INTERFACE HOMME MACHINE

4 - CRÉATION DE LA PREMIÈRE MACHINE VIRTUELLE

5 - CRÉATION DU PREMIER CONTENEUR LXC (CT)

6 - UTILISATEURS ET PERMISSIONS

7 - PARE-FEU & IPS

8 - HAUTE DISPONIBILITÉ

9 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : TE7730 v1

Mise en œuvre
Construire son datacenter opensource haute disponibilité avec GPU partagé

Auteur(s) : Laurent LEVIER

Date de publication : 10 juil. 2019

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RÉSUMÉ

Virtuel, c’est le mot de notre époque. Du temps où il fallait une machine physique par serveur, l’informatique est passée à une infinité de serveurs aux ressources  et systèmes d’exploitation différents partageant la même machine physique, tant qu’il reste de la ressource disponible à partager.

Cette évolution offre l’accès à moindre cout à des services complémentaires tels la haute disponibilité ou le partage de certains périphériques physiques tel les processeurs graphiques. Si en plus une infrastructure de ce calibre peut être installée sans surcout logiciel pour un service quasi équivalent, il n’y a plus à réfléchir, et cet article permettra de faire le pas.

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ABSTRACT

Building an opensource high availability datacenter with shared GPU

Virtual is the word of our time. From the moment when a physical computer was needed for each server, data processing now permits to host infinity of servers with different needs and operating systems on the same sharing physical machine, while there are resources to share.

This evolution offers the capability to access at low cost new services such as high availability or sharing specific hardware such as graphic processors. If such an infrastructure can be built without additional software costs for a similar service, there is no time to lose and following this article will permit to make the step forward.

Auteur(s)

INTRODUCTION

Depuis quelques années, le monde informatique a fait de grands bonds en avant au niveau de la virtualisation. D’une situation où chaque ordinateur était installé sous un système d’exploitation particulier, nous sommes passés à l’ère où un même système peut en héberger une infinité d’autres.

Cette évolution, basée sur le partage des ressources machines, a permis de réduire considérablement les besoins en matériels, le critère principal devenant la disponibilité de la ressource processeur, mémoire ou disque. Cela a également permis d’accéder à de nouvelles capacités, telle la haute disponibilité des applications, pour un coût nettement inférieur. Dans certains cas, cela peut également permettre la mise en place de machines basées sur d’autres processeurs ou systèmes d’exploitation différents, tels Android sur processeur ARM ou encore MacOS.

Pour pouvoir profiter de tous ces nouveaux services, il suffit simplement d’installer ces serveurs physiques sous la forme d’hyperviseurs dont la fonction sera d’héberger des machines virtuelles.

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KEYWORDS

virtualization   |   virtual machine   |   container   |   datacenter

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-te7730


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2. Mise en œuvre

Au départ, un hyperviseur est un simple serveur avec un ou plusieurs processeurs capables de faire de la virtualisation matérielle, et qui doit répondre à certains critères.

2.1 Choix du matériel

Avant de lancer l’achat, il faut donc s’assurer que les processeurs offrent bien ce service. De plus, il faut garder à l’esprit que chaque machine consommera des ressources et prévoir celles-ci en conséquence :

  • plus le processeur aura de cœurs (cores) et de threads, mieux ce sera pour étaler la charge. De nos jours, il est fréquent de trouver des processeurs à 12 ou 16 cœurs pour 2 threads, lesquels seront visibles sous forme de CPU virtuels par l’hyperviseur (12 cœurs × 2 threads = 24 vCPU par processeur physique donc). Bien sûr, il faut aussi penser à la puissance de calcul pure… en fonction de son budget. Le processeur doit forcément intégrer une technologie de virtualisation (Intel VT, AMD-V…) ;

  • la mémoire (RAM) doit être prévue en fonction des machines virtuelles qui seront déployées. L’hyperviseur lui-même n’est pas très gourmand, tout comme un Unix virtuel. Un Windows, en revanche, réclame souvent davantage. Prévoir à minima 16 Go, si possible ECC. Une mémoire ECC inclut une mécanique de correction d’erreur, cette technologie réduit les risques de plantage et est même obligatoire en cas de mise en place de ZFS logiciel ;

  • ceci est aussi vrai en ce qui concerne l’espace de stockage. À ce stade, nous ne parlerons pas de SAN ou de NAS car l’hyperviseur dispose de ses propres disques durs en premier lieu. Il faut prévoir qu’un disque virtualisé est plus lourd à gérer, et plus le contrôleur décharge le système d’exploitation, mieux c’est. Une technologie de type RAID matériel est fortement conseillée. Le besoin de stockage centralisé de type NAS/SAN n’apparaîtra qu’au moment de la mise en œuvre de la haute disponibilité ;

  • enfin, pour réduire des risques de piratage, l’hyperviseur ne devrait pas être accessible directement sur les interfaces des machines virtuelles. Il faut donc soit prévoir la mise en œuvre de réseaux virtuels (VLAN), soit des interfaces réseaux supplémentaires… ou une combinaison des deux.

Le logiciel hyperviseur sur lequel nous nous appuierons dans cet article est Proxmox car il présente un maximum d’atouts...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - Wikipedia -   split-brain.  -  https://fr.wikipedia.org/wiki/Split-brain

  • (2) - CEPH -   Documentation avancée.  -  http://docs.ceph.com/docs/master/

  • (3) - Wikipedia -   ZFS, système de fichiers open-source.  -  https://fr.wikipedia.org/wiki/ZFS

  • (4) - Wikipedia -   Fully qualified domain name  -  https://fr.wikipedia.org/fully_qualified_domain_name

1 Sites internet

Proxmox

https://www.proxmox.com/en/Open-Source Virtualization Platform to compute, network and storage in a single solution

QEMU

https://www.qemu.org/generic and open source machine emulator and virtualizer.

Linux container – Infrastructure pour projets de conteneurs.

https://linuxcontainers.org/fr/

Corosync Cluster Engine, Group Communication System for high availability.

http://corosync.github.io/corosync/

CEPH

https://ceph.com/Reliable Autonomic Distributed Object Store (RADOS) to deliver object, block, and file storage in one unified system.

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