בין אם אתם מפתחים אפליקציית אינטרנט, מפעילים אשכול GPU מבוסס בינה מלאכותית או מנהלים מרכז נתונים בקנה מידה מלא, החלטות הגודל שלכם הן קריטיות. גודל נכון של תשתיות IT יכול להעצים ביצועים ולחסוך עלויות, בעוד שהערכה שגויה תגרום לבזבוז תקציב על קיבולת מיותרת או להפסקות שירות, השהיות ותסכול משתמשים.
הצעד הראשון הוא להגדיר בבירור את סוג העומס: שירותי אינטרנט, ניתוח אצווה, הסקה או אימון של מודלי בינה מלאכותית. לאחר מכן יש לקבוע רמות מקביליות, SLO של השהיה, דפוסי פרץ וסבילות לכשל בתחומים שונים. תרגום התובנות למשאבים מוחשיים הוא קריטי: CPU, GPU, RAM, vRAM, קיבולת אחסון ו-IOPS, רוחב פס ורשת, וגם צריכת חשמל לכל ארון.
טיפ: תמיד התחילו בעומס השיא, ולאחר מכן הוסיפו מרווח של 20–30% ומדיניות יתירות כמו N, N+1 או 2N . הקבוצה הטכנולוגית C&C מכנה זאת “הזרימה החיונית”: עומס, הספק, שטח, קירור ותכנון צמיחה של IT.
כשמדובר בתכנון מרכז נתונים, יש לקבל כמה החלטות בשלב מוקדם: רמת שכבה, יתירות הספק, טופולוגיית קירור, בלימת זרימת אוויר וצפיפות מדפים. סכמו את צריכת השרת בשיא, הוסיפו גורמי ניצול ומרווח, והשתמשו בכך לגידול UPS וגנרטורים. קילוואט אחד של IT מייצר בערך קילוואט אחד של חום, לכן יש להוסיף 10–20% תקורה לעומסים שאינם IT. חשבו קילוואט מקסימלי למדף, ארגנו מעברים חמים וקרים והשאירו שטח לבן להרחבה עתידית. חיישנים, ניטור הספק וטלמטריה תרמית חיוניים כדי לוודא שהמערכת עומדת ב-SLA שלכם.
בנוגע לתשתיות LLM, GovTech ממליץ להימנע מקניית יתר ולהתחיל מהבנת עומס העבודה ולא מהחומרה. יש להפריד בין סביבות אימון, כוונון עדין והסקה, שכן לכל אחת יש דרישות שונות. עבור ההסקה, זיכרון GPU הוא המגבלה המרכזית: מודל, מטמון KV וגודל אצווה חייבים להתאים לזיכרון תוך עמידה ביעדי השהייה. תחילה הגדירו SLOs (למשל p95 ≤ 500 מילישניות) ובחרו מודל ודיוק שתואמים את הזיכרון. בדיקות עומס על GPU יחיד יחשפו תפוקה אמיתית לפני הרחבת הנפח, ואין להסתמך רק על חישובים תיאורטיים.
גם עבור אפליקציות אינטרנט ומערכות MarTech יש להתאים את התשתית לעומסי השיא. לדוגמה, כ-100,000 צפיות עמוד לחודש דורשות 2 vCPU, 4–8 ג’יגה-בייט RAM ו-50 ג’יגה-בייט SSD, בעוד ש-500,000 צפיות דורשות 4 vCPU, 8–16 ג’יגה-בייט RAM ו-100 ג’יגה-בייט SSD, ואילו מיליון צפיות דורשות 8 vCPU, 16–32 ג’יגה-בייט RAM ו-250 ג’יגה-בייט SSD. אלו קווים מנחים בלבד; אופטימיזציה אמיתית תלויה במהירות הרינדור של מערכת ניהול התוכן, יחס מטמון ודפוסי שאילתה.
גישה עקבית לשינוי גודל כוללת חמש שכבות: מודל עומס עבודה (צורת תעבורה, מקביליות, סוגי בקשות, SLOs), מודל משאבים (CPU, RAM, vRAM, קלט/פלט ורשת לפי בקשה כפול מקביליות שיא) ,מודל אמינות (תחומי כשל ויתירות), מודל צמיחה (תחזית 12–36 חודשים ומדיניות מרווח) ופיילוט ומדידה עם בדיקות עומס אמתיות. בנוסף, יש לכלול מודל עלות לכל בקשה או עסקה ולהפעיל ניטור קבוע של השהיה, ניצול ושגיאות כדי להרחיב לפני הגעה למגבלות.
כללי אצבע נוספים כוללים מרווח גובה של 20–30% מעל השיא לרוב הרמות, הגדלת המרווח עבור מסדי נתונים ומישורי בקרה, והגדרת מודל GPU לפי זיכרון ולאחר מכן כוונון האצווה.
טיפ: זכרו שכל וואט IT הופך לחום, תכננו צפיפות מדפים וזרימת אוויר בהתאם. גודל שכבת הנתונים תחילה, השתמשו במטמון אגרסיבי והתאימו יתירות חשמל וקירור ליעדי השכבה.
מעבר לצדדים הטכניים של חישוב עומסים וקיבולת, חשוב לזכור שהצלחת פרויקט IT נמדדת גם ביכולת לייצר גמישות עסקית. תכנון נכון של תשתיות אינו מסתכם בבחירת כמות השרתים או יחידות ה GPU אלא בראייה הוליסטית: כיצד תתמודד המערכת, עם שינויי רגולציה, דרישות אבטחת מידע מחמירות יותר או חדירה לשווקים חדשים.
כאן נכנס לתמונה עקרון ה־Future Proofing . השקעה בציוד ובארכיטקטורה שיכולים לשרת אתכם, גם כאשר נפחי המידע והדרישות יכפילו את עצמם. לצד זה, ניהול תקציב חכם מחייב לבחון עלויות כוללות (TCO) ולא רק מחיר רכישה. עלויות חשמל, קירור, תחזוקה ותפעול עלולות להוות חלק משמעותי מהתמונה. לכן, ההמלצה היא לגשת לתהליך הגודל לא רק כאל משימה טכנית אלא כאל כלי אסטרטגי להשגת יתרון תחרותי, יציבות תפעולית וחיסכון ארוך טווח.
ניטור עומסים בתשתיות מודרניות הופך מורכב יותר ככל שהמערכות גדלות ומגוונות. כאן נכנסת לתמונה הבינה המלאכותית, המאפשרת זיהוי אנומליות בזמן אמת ותחזיות עומס מדויקות. אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לנתח דפוסי שימוש היסטוריים, לנבא מתי תתרחש קפיצה בבקשות ולהתריע מראש. לדוגמה, ניתן לזהות מבעוד מועד עומס חריג על בסיסי נתונים או על אשכול GPU , ולהפעיל אוטומטית מנגנוני Auto Scaling . בנוסף, AI משפר את ניהול האנרגיה: התאמת קירור וצריכת חשמל באופן דינמי לפי העומס בפועל. כך הופך הניטור מכלי תגובתי בלבד לאמצעי פרואקטיבי שמונע תקלות, משפר זמינות וחוסך משאבים.
קרדיט: Bynet
הגעתם ליעד
כשתחילת הפיילוט עומד ב SLOs בשיא עם מרחב גובה מוסכם, המערכת יכולה לאבד תחום כשל אחד ועדיין לעמוד ביעדים, ויש לכם תוכנית הרחבה מתועדת, הגעתם לגודל הנכון. עכשיו אפשר להעביר את הפוקוס לניטור, אופטימיזציה ואיטרציה שוטפת. סיכום גודל בן עמוד אחד צריך לכלול SLOs ודגמי תעבורה, דיאגרמת ארכיטקטורה עם תחומי כשל, טבלת קיבולת לכל שכבה, מדיניות יתירות ומרחב גובה, טריגרים לצמיחה ותוצאות בדיקה עם הערות כוונון.
לסיכום: המפתח להצלחה הוא להתאים את גודל העבודה לעומס השיא, להוסיף מרווח אסטרטגי ולתכנן לצמיחה עתידית. חשוב להקפיד על תיעוד מסודר, שהוא קריטי עבור כל צוות IT המעוניין לתכנן גידול, ומבטיח שתצליחו לעמוד במשימה, בצורה בטוחה ויעילה.
הכותב הוא PS Engineer בחברת בינת תקשורת מחשבים
