====== Компонуемая и дезагрегированная архитектура ЦОД ======

Раздел рассматривает принципы **компонуемой (composable)** и **дезагрегированной (disaggregated)** архитектуры центров обработки данных — физическую основу для реализации программно-определяемых сред (SDE).  
Главная цель — разделить ресурсы на независимые пулы и объединять их программно в соответствии с требованиями нагрузки.

===== Общая идея =====
Традиционные ЦОД построены по модели **spine–leaf**, где серверы в стойках соединены с коммутаторами уровня Top-of-Rack (ToR), а те, в свою очередь, связаны через центральный коммутатор (spine).  
Каждый сервер включает вычислительные ядра, память, накопители и сетевые интерфейсы, объединённые физически в один блок.  

Такое проектирование создаёт проблему синхронного обновления: если требуется заменить один компонент, приходится обновлять весь узел целиком. Это ограничивает внедрение новых технологий и снижает эффективность использования оборудования.

<WRAP info>
**Дезагрегация** устраняет эту зависимость, разделяя процессоры, память, диски, графические ускорители и сетевые адаптеры на отдельные модули.  
**Компоновка** (composition) позволяет программно объединять их в нужную конфигурацию под конкретную задачу.
</WRAP>

===== Принципы построения =====
1. **Разделение ресурсов по типам.**  
   Вычислительные узлы, память, графические ускорители и хранилища существуют как независимые элементы инфраструктуры.

2. **Формирование пула ресурсов.**  
   Ресурсы объединяются в пулы (CPU, RAM, GPU, SSD, сеть), доступные для динамического выделения.

3. **Программная компоновка.**  
   Логические серверы создаются на основе политик SDE, которые определяют требуемые характеристики нагрузки.

4. **Динамическое масштабирование.**  
   Состав «виртуального узла» изменяется автоматически при изменении нагрузки или отказе компонентов.

5. **Гибкость обновления.**  
   Модули могут модернизироваться независимо, без замены всего узла или стойки.

<WRAP box round>
**Логика работы компонуемой инфраструктуры**
<mermaid>
flowchart TB
  classDef big font-size:12px,stroke-width:1.2px,padding:10px;

  Pools["Пулы ресурсов: CPU / GPU / RAM / SSD / Network"]:::big --> Composition["Плоскость компоновки (Software-Defined Control)"]:::big
  Composition --> Workload1["Конфигурация A (аналитика)"]:::big
  Composition --> Workload2["Конфигурация B (OLTP)"]:::big
  Composition --> Workload3["Конфигурация C (AI/ML)"]:::big
  Monitoring["Мониторинг и управление политиками"]:::big --- Composition
</mermaid>
</WRAP>

===== Преимущества =====
<WRAP tip>
  * **Гибкость.** Возможность создавать любые конфигурации без физического вмешательства.  
  * **Оптимизация затрат.** Повышение загрузки оборудования и снижение избыточных ресурсов.  
  * **Масштабируемость.** Быстрое расширение мощностей за счёт добавления отдельных модулей.  
  * **Долговечность.** Замена и обновление оборудования выполняются по мере необходимости, а не синхронно.  
  * **Энергоэффективность.** Отсутствие постоянного резервирования вычислительных блоков.
</WRAP>

===== Практические особенности =====
- **Локализация данных.**  
  Совместное использование ресурсов требует высокой пропускной способности сетевых соединений. Например, при работе с базами данных доступ к данным по Ethernet снижает задержки по сравнению с SATA.

- **Обеспечение кэширования.**  
  Рекомендуется сохранять часть локальной DRAM для ускорения обмена между ЦП и внешними пулами памяти, чтобы снизить задержки при обращении к удалённым ресурсам.

- **Сбалансированное распределение нагрузки.**  
  Использование SMT (Simultaneous Multithreading) и высокопараллельных приложений помогает уменьшить потери производительности при разделении памяти и I/O.

- **Синхронизация и задержки.**  
  В компонуемых системах наблюдается полнее использование ЦП и повышение пропускной способности до 1,5–1,6 раз по сравнению с традиционными архитектурами, при этом снижение производительности при удалённом доступе к данным минимально (до 10–15 %).

===== Технологические уровни реализации =====
1. **Аппаратный уровень.**  
   Используются высокоскоростные межсоединения (PCIe, CXL, InfiniBand) и механизмы RDMA для низкой задержки при доступе к удалённым ресурсам.

2. **Уровень гипервизора и ОС.**  
   Управление ресурсами реализуется через драйверы и диспетчеры памяти, поддерживающие «горячее» подключение модулей.

3. **Платформенный уровень.**  
   Плоскость SDE обеспечивает взаимодействие приложений с пулами ресурсов через политики, SLA и шаблоны конфигурации.

4. **Прикладной уровень.**  
   Приложения взаимодействуют с инфраструктурой через API и политики, формируя нужный набор характеристик без прямого доступа к оборудованию.

===== Эффективность и примеры =====
Исследования показывают, что:
  * компонуемые системы выдерживают нагрузку до **1,6×** выше по сравнению с классическими серверами;
  * при оптимальном выделении памяти и кэшировании DRAM потери производительности составляют не более **10 %**;
  * возможно снижение потребности в выделенной памяти до **60 %** при динамическом перераспределении ресурсов между кластерами.

<WRAP tip>
Такая архитектура особенно эффективна для сред, где сочетаются разные типы нагрузок — аналитика, машинное обучение, транзакции.  
Ресурсы при этом перераспределяются без остановки приложений и без физического вмешательства в конфигурацию стоек.
</WRAP>

===== Ключевые идеи =====
<WRAP tip>
- Компонуемая архитектура позволяет программно объединять физически разделённые ресурсы.  
- Дезагрегация снижает зависимость между компонентами и продлевает срок службы инфраструктуры.  
- Управление осуществляется через единую программно-определяемую плоскость.  
- Архитектура обеспечивает оптимизацию нагрузки, гибкость масштабирования и энергоэффективность.  
- ЦОД становится модульным, самонастраиваемым и экономически устойчивым.
</WRAP>