Hyperscale Là Gì? Những Điều Bạn Cần Biết Về Hyperscale

Hyperscale là gì? Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin, đã tạo ra vô số tiến bộ và thuật ngữ mới. Trong đó Hyperscale đã nổi lên như một khái niệm kỹ thuật, một mảng công nghệ đang làm thay đổi cách chúng ta lưu trữ, xử lý và tương tác với dữ liệu. Trong bài viết dưới đây chúng tôi sẽ trình bày chi tiết hơn về Hyperscale. Hãy theo dõi nhé!

Hyperscale là gì?

Hyperscale là một thuật ngữ thường được sử dụng trong lĩnh vực công nghệ thông tin và điện toán đám mây (Cloud Computing) để mô tả khả năng mở rộng cực lớn của hệ thống máy chủ (server) và cơ sở hạ tầng của một tổ chức hoặc dự án. Thuật ngữ này thường được áp dụng đối với các doanh nghiệp hoặc dự án có khối lượng lớn của dữ liệu hoặc nhu cầu tính toán và lưu trữ và cần xây dựng mô hình cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để đáp ứng những yêu cầu này.

>> Xem thêm: Máy chủ (server) là gì? Tầm quan trọng của máy chủ đối với doanh nghiệp

Cơ sở hạ tầng Hyperscale bao gồm các hệ thống điện toán đám mây có khả năng mở rộng với số lượng lớn máy chủ kết nối vào mạng. Các máy chủ có thể được tăng hoặc giảm tùy theo nhu cầu của mạng và theo yêu cầu về hiệu suất.

Hyperscale rất quan trọng để xây dựng các hệ thống cơ sở hạ tầng phân phối mạnh mẽ và có khả năng mở rộng, đáp ứng các yêu cầu về dữ liệu lớn và điện toán đám mây của các doanh nghiệp hiện đại. Nó là sự kết hợp của các lớp tính toán, lưu trữ và ảo hóa trong kiến trúc một giải pháp duy nhất.

Tìm hiểu Hyperscale là gì ta thấy thường thì nó liên quan đến các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn và trung tâm dữ liệu. Một số lợi ích hàng đầu của kiến trúc Hyperscale bao gồm khả năng mở rộng động dễ dàng, cho phép tăng tỷ lệ từ 10 lần đến 50 lần trong vài phút.

Đặc điểm của Hyperscale

• Khả năng mở rộng dễ dàng: Hệ thống có thể mở rộng theo nhu cầu mà không gặp nhiều hạn chế về khả năng hoạt động. Điều này thường được thực hiện bằng cách thêm máy chủ, thiết bị lưu trữ hoặc tài nguyên tính toán khác mà không gây gián đoạn đối với dịch vụ.
• Hiệu quả: Các hệ thống tính toán siêu quy mô được thiết kế để đạt hiệu quả cao nhất có thể về cả mức tiêu thụ điện năng và sử dụng tài nguyên. Điều này giúp giảm chi phí và giảm tác động đến môi trường.
• Tích hợp tự động: Các thành phần trong hệ thống Hyperscale thường được tự động hóa để quản lý và điều phối tài nguyên một cách hiệu quả, giúp tối ưu hóa hoạt động và tài nguyên.
• Sự linh hoạt và độ tin cậy: Hệ thống Hyperscale thường được thiết kế để đảm bảo tính linh hoạt và độ tin cậy cao, bao gồm cơ chế sao lưu và phục hồi tự động.
• Xử lý dữ liệu lớn: Hệ thống này thường được sử dụng cho các ứng dụng và dự án liên quan đến xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn, như trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (machine learning), phân tích dữ liệu, và các dịch vụ trực tuyến quy mô lớn.

Hyperscale hoạt động như thế nào?

Trong Hyperscale Computing từ bỏ các cấu trúc cấp cao thường thấy trong các hệ thống tính toán truyền thống. Thay vào đó, nó ưu tiên các thiết kế tối giản nhằm tối ưu hóa hiệu suất của phần cứng, điều này mang lại sự hiệu quả về chi phí và cho phép đầu tư nhiều hơn vào yêu cầu phần mềm.

Hyperscale Computing hoạt động bằng cách kết nối các máy chủ theo chiều ngang, cho phép thêm hoặc loại bỏ chúng một cách nhanh chóng và dễ dàng khi nhu cầu về dung lượng tăng và giảm.

Một bộ cân bằng tải quản lý quá trình này bằng cách theo dõi lượng dữ liệu cần được xử lý, xử lý các yêu cầu và phân phối tài nguyên đến các dung lượng có sẵn. Bộ cân bằng tải liên tục kiểm tra công việc của các máy chủ với các khối lượng dữ liệu cần được xử lý và thêm máy chủ bổ sung khi cần thiết.

Hiểu Hyperscale là gì đừng quên cơ sở hạ tầng hyperscale bao gồm một số lượng lớn máy chủ được kết nối theo chiều ngang với nhau trong một trung tâm dữ liệu. Thông thường, nó xuất hiện trong các môi trường dữ liệu lớn hoặc điện toán đám mây và nó kết hợp các lớp tính toán, lưu trữ và ảo hóa vào một kiến trúc thống nhất. Điều này cho phép các nhóm công nghệ thông tin mở rộng tài nguyên lên hoặc giảm xuống theo nhu cầu của họ dựa trên yêu cầu hiệu suất.

Với Hyperscale, các công ty có thể giảm chi phí làm mát một cách hiệu quả và tập trung năng lượng vào các máy chủ thực hiện phần lớn công việc tính toán cường độ cao. Cơ sở siêu quy mô sẽ cung cấp khả năng làm mát cần thiết bằng cách tái chế lượng nhiệt chỉ truyền theo một hướng.

Ứng dụng của Hyperscale là gì?

Điện toán đám mây (Cloud Computing): Hyperscale là nền tảng chính của các dịch vụ đám mây lớn như Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Google Cloud Platform (GCP). Điều này giúp doanh nghiệp và cá nhân có thể truy cập và sử dụng tài nguyên tính toán và lưu trữ theo nhu cầu mà không cần phải xây dựng và quản lý cơ sở hạ tầng riêng của họ.

Xử lý dữ liệu lớn (Big Data): Trong lĩnh vực xử lý dữ liệu lớn, Hyperscale cho phép các tổ chức xử lý và lưu trữ lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Hệ thống này hỗ trợ các ứng dụng như phân tích dữ liệu, máy học và trí tuệ nhân tạo.

Phát triển ứng dụng: Hyperscale cung cấp môi trường phát triển ứng dụng quy mô lớn, giúp các nhà phát triển xây dựng và triển khai các ứng dụng trực tuyến phức tạp.

Sự phát triển của Hyperscale là gì?

Hyperscale đã trải qua một sự phát triển đáng kể từ khi nó được giới thiệu và đã có một vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất và tính sẵn sàng của các dự án công nghệ. Ban đầu, các hệ thống Hyperscale được xây dựng để đáp ứng nhu cầu của các công ty công nghệ lớn như Google, Amazon và Microsoft. 

Tuy nhiên, ngày nay Hyperscale đã trở nên phổ biến hơn và có sẵn cho các tổ chức nhỏ hơn và doanh nghiệp khác nhau. Điều này đã tạo ra sự đa dạng và mở cửa cho nhiều dự án công nghệ. Hyperscale cũng đã mở rộng vào các lĩnh vực cụ thể như lĩnh vực sức khỏe, tài chính và trí tuệ nhân tạo. Các ứng dụng và dự án trong những lĩnh vực này đòi hỏi khả năng xử lý dữ liệu lớn và tính toán mạnh mẽ và Hyperscale đã đáp ứng những nhu cầu này.

Lời kết

Trên đây là toàn bộ thông tin sẽ giúp các bạn hiểu rõ Hyperscale là gì, cách nó hoạt động và ứng dụng của nó. Hãy tiếp tục theo dõi Website hoặc Fanpage của Máy Chủ Sài Gòn để xem thêm nhiều bài viết liên quan.