Hyperscale là gì? Tổng quan về Data Center siêu quy mô

Ngay từ tên gọi, khái niệm Hyperscale đã phần nào gợi mở ý nghĩa của nó. Trong đó, “hyper” mang nghĩa là vượt mức hoặc cực lớn, còn “scale” đề cập đến quy mô hoặc phạm vi. Vậy hyperscale là gì, mô hình trung tâm dữ liệu siêu mở rộng hoạt động ra sao và đóng vai trò như thế nào trong hạ tầng công nghệ hiện đại? Cùng tìm hiểu qua bài viết dưới đây.

Hyperscale là gì?

Hyperscale (Siêu quy mô) là mô hình trung tâm dữ liệu (hyperscale datacenter) và hạ tầng mạng được thiết kế chuyên biệt để xử lý khối lượng tính toán và lưu trữ dữ liệu cực lớn, với khả năng mở rộng gần như không giới hạn. Mô hình này được tối ưu cho lưu lượng truy cập toàn cầu, tốc độ kết nối cao và nhu cầu vận hành liên tục 24/7.

Một hyperscale data center (Tên gọi khác: Hyperscaler) có quy mô rất lớn, vượt xa các trung tâm dữ liệu on-premise truyền thống, vốn thường chỉ có diện tích khoảng 10.000 feet vuông. Không chỉ lớn về không gian và dung lượng lưu trữ, các trung tâm dữ liệu hyperscale còn tiêu thụ lượng điện năng rất cao. 

Một cơ sở hyperscale có thể sử dụng hơn 50MW điện mỗi năm, và tổng mức tiêu thụ điện toàn cầu của các hyperscale data center hiện được ước tính lên tới gần 200 terawatt-giờ mỗi năm.

Theo định nghĩa của International Data Corporation (IDC), một trung tâm dữ liệu được xem là hyperscale khi vận hành tối thiểu 5.000 máy chủ và sử dụng ít nhất 10.000 feet vuông diện tích sàn để triển khai hạ tầng và thiết bị liên quan. Đây là những tiêu chí cơ bản nhằm phân loại các trung tâm dữ liệu có quy mô siêu lớn và khả năng mở rộng cao.

Lịch sử của mô hình siêu quy mô Hyperscale

Để hiểu hyperscale ra đời như thế nào, hãy cùng nhìn lại một giai đoạn ngắn trong lịch sử công nghệ.

Do hạn chế về hạ tầng mạng và chi phí đầu tư, trong những năm đầu của kỷ nguyên điện toán hiện đại, hầu hết các doanh nghiệp (trừ những tập đoàn lớn) đều xây dựng các trung tâm dữ liệu (data center) nhỏ ngay tại văn phòng, đặt tại các phòng kho hoặc không gian dư thừa ngay tại văn phòng (on-premise). 

Các data center on-premise thời kỳ đầu chỉ bao gồm một vài máy chủ phục vụ ứng dụng văn phòng và email, kết nối mạng còn thô sơ, chủ yếu dựa trên hạ tầng viễn thông truyền thống. Khi đó, nhu cầu về điện năng thấp và chỉ cần một đội ngũ IT nhỏ trong nội bộ để vận hành.

Sự bùng nổ của các ứng dụng web hiện đại và mô hình làm việc phân tán đã thúc đẩy sự ra đời của các trung tâm dữ liệu lưu trữ (hosting) và cho thuê chỗ đặt máy chủ (colocation). Đây là các cơ sở hạ tầng đa khách thuê (multi-tenant), nơi mô hình Cơ sở hạ tầng như một Dịch vụ (IaaS) có thể cung cấp các tài nguyên vật lý cần thiết để vận hành ứng dụng. Điều này giúp doanh nghiệp giảm chi phí đầu tư ban đầu, mở rộng hệ thống nhanh chóng và cải thiện hiệu suất vận hành.

Trong giai đoạn này, các tập đoàn lớn vẫn duy trì hệ thống máy tính lớn (mainframe), xây dựng trung tâm dữ liệu riêng và kết hợp sử dụng dịch vụ của các nhà cung cấp đa thuê. Trong khi đó, các doanh nghiệp vừa và nhỏ ngày càng được hưởng lợi từ nhiều lựa chọn linh hoạt từ cơ sở hạ tầng tại chỗ (on-premises), đám mây riêng (private cloud) cho đến đám mây công cộng (public cloud).

Ví dụ về Hyperscale Computing

Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu về việc ứng dụng hyperscale trong các ngành khác nhau: 

• Công nghệ & Internet: Google, Amazon (AWS), Meta (Facebook) và Microsoft vận hành các hyperscale datacenter toàn cầu để phục vụ tìm kiếm, thương mại điện tử, mạng xã hội và dịch vụ điện toán đám mây.
• Tài chính & Ngân hàng: JPMorgan Chase, Goldman Sachs, Visa và PayPal sử dụng hạ tầng hyperscale để xử lý giao dịch lớn, phân tích dữ liệu thời gian thực và phát hiện gian lận.
• Y tế & Khoa học sự sống: Illumina, Roche, Pfizer và các viện nghiên cứu lớn ứng dụng hyperscale để phân tích dữ liệu gen, nghiên cứu thuốc và phát triển y học cá nhân hóa.

Thành phần chính của Hyperscale

Hạ tầng hyperscale bao gồm nhiều thành phần quan trọng phối hợp với nhau nhằm đáp ứng yêu cầu về quy mô lớn, tính linh hoạt và hiệu quả trong việc xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và phục vụ hàng triệu người dùng. Dưới đây là các thành phần chính:

Máy chủ (Server)

Máy chủ là nền tảng cốt lõi của hạ tầng hyperscale. Các máy chủ này thường dựa trên kiến trúc x86, được tối ưu về hiệu năng, khả năng mở rộng và tiết kiệm năng lượng. Chúng đảm nhiệm việc vận hành các ứng dụng, dịch vụ và khối lượng công việc trong môi trường hyperscale.

Hệ thống mạng (Networking)

Hạ tầng mạng đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối máy chủ, hệ thống lưu trữ và các thành phần khác trong trung tâm dữ liệu hyperscale. Mạng tốc độ cao, độ trễ thấp giúp truyền tải dữ liệu nhanh chóng giữa các tài nguyên phân tán, hỗ trợ xử lý thời gian thực và các ứng dụng băng thông lớn.

Lưu trữ dữ liệu (Storage)

Hạ tầng hyperscale yêu cầu hệ thống lưu trữ mạnh mẽ, có khả năng quản lý và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ. Điều này bao gồm các giải pháp truyền thống như ổ cứng HDD, ổ SSD, cũng như các công nghệ lưu trữ phân tán như object storage và hệ thống tệp phân tán.

Trung tâm dữ liệu (Data Center)

Trung tâm dữ liệu là nơi đặt toàn bộ hạ tầng hyperscale. Các data center này được thiết kế để chứa từ hàng nghìn đến hàng triệu máy chủ, với hệ thống làm mát tiên tiến, nguồn điện dự phòng và các biện pháp bảo mật nhằm đảm bảo vận hành liên tục và bảo vệ dữ liệu quan trọng.

Ảo hóa và Container hóa (Virtualization & Containerization)

Công nghệ ảo hóa và container hóa giúp trừu tượng hóa tài nguyên phần cứng trong môi trường hyperscale. Máy ảo (VM) và container cho phép phân bổ, cô lập và quản lý tài nguyên hiệu quả, từ đó tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng khi triển khai ứng dụng.

Cách hoạt động của Hyperscale

Về cơ bản, hyperscaler giống với trung tâm dữ liệu truyền thống với hệ thống máy chủ, mạng, nguồn điện và làm mát. T, nhưng có quy mô lớn hơn nhiều. Tuy nhiên, chúng được xây dựng ở quy mô lớn hơn rất nhiều, với hàng triệu máy chủ đặt tại nhiều địa điểm khác nhau, giúp cung cấp tài nguyên lưu trữ và xử lý gần như không giới hạn.

Nhờ khả năng tự động phân bổ tài nguyên và cân bằng tải, hyperscaler có thể xử lý tốt khi lưu lượng truy cập tăng đột biến, đảm bảo hệ thống luôn hoạt động ổn định ngay cả khi có hàng triệu người dùng cùng lúc.

Lợi ích của Hyperscale

Hyperscale computing ngày càng được nhiều doanh nghiệp quan tâm nhờ khả năng đáp ứng nhu cầu mở rộng, tối ưu chi phí và nâng cao hiệu suất vận hành trong môi trường số.

• Khả năng mở rộng: Linh hoạt tăng hoặc giảm tài nguyên theo nhu cầu mà không gây gián đoạn hệ thống.
• Tối ưu chi phí: Áp dụng mô hình trả phí theo mức sử dụng (pay-as-you-go), giúp doanh nghiệp chỉ trả cho tài nguyên thực sự cần.
• Độ ổn định cao: Hệ thống có nhiều lớp dự phòng, khả năng chịu lỗi và khôi phục thảm họa tốt, hạn chế downtime.
• Tính linh hoạt đổi mới: Dễ dàng thử nghiệm công nghệ mới, phát triển và mở rộng dịch vụ mà không lo thiếu tài nguyên.
• Hiệu năng vượt trội: Xử lý dữ liệu tốc độ cao, độ trễ thấp, phù hợp cho AI, machine learning và phân tích thời gian thực.

Thách thức của Hyperscale

Dù hyperscale mang lại nhiều lợi ích, doanh nghiệp cũng cần hiểu rõ những khó khăn có thể gặp phải khi triển khai mô hình này.

• Khó tự quản lý hệ thống: Hạ tầng hyperscale rất phức tạp, nếu không có đội ngũ IT giỏi và nhiều kinh nghiệm thì doanh nghiệp khó tự vận hành ổn định. Vì vậy, nhiều đơn vị phải thuê dịch vụ quản lý cloud bên ngoài.
• Rủi ro bảo mật trung tâm dữ liệu: Quy mô hạ tầng càng lớn thì bề mặt tấn công càng rộng, làm tăng nguy cơ bị tấn công mạng. Nhiều doanh nghiệp áp dụng mô hình hybrid cloud để vừa tận dụng hyperscale, vừa bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
• Vấn đề phát triển bền vững: Các hyperscale data center tiêu thụ nhiều điện năng và phát thải lớn, tạo áp lực về môi trường. Vì vậy, nhiều tập đoàn đang hướng tới mục tiêu trung hòa carbon và sử dụng năng lượng tái tạo.

Qua những phân tích trên, hy vọng bài viết đã giúp bạn hiểu rõ Hyperscale là gì và vai trò của các trung tâm dữ liệu siêu quy mô trong kỷ nguyên số. Không chỉ mở rộng hạ tầng, hyperscale còn giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu suất, chi phí và khả năng vận hành linh hoạt. Dù vẫn tồn tại một số thách thức về quản lý và năng lượng, hyperscale vẫn sẽ tiếp tục giữ vai trò quan trọng trong sự phát triển của AI, Big Data và nền kinh tế số trong tương lai.