Itanium : comment « l’avenir des serveurs » est devenu une plaisanterie

Ce que Itanium a voulu être (et pourquoi cela semblait raisonnable)

Itanium (IA-64) était présenté comme la rupture propre : le monde post-x86 où les serveurs cesseraient de traîner des décennies d’héritage d’ensembles d’instructions.
Dans ce discours, les CPU deviendraient plus simples et plus rapides parce que le compilateur ferait le travail difficile — ordonnancer les instructions à l’avance, exposer le parallélisme et maintenir les pipelines alimentés.
Le matériel n’aurait pas à deviner autant. Il exécuterait simplement ce que le compilateur avait déjà organisé.

Cette philosophie de conception se résume généralement par EPIC : Explicitly Parallel Instruction Computing. Le mot clé est « Explicitement ».
Le parallélisme n’est pas découvert magiquement à l’exécution par une logique CPU complexe ; il est encodé dans les bundles d’instructions produits par le compilateur.
Si vous êtes opérateur, cela ressemble à un avantage parce que cela implique des performances prévisibles. Si vous êtes ingénieur compilateur, cela ressemble à une sécurité d’emploi.

L’autre ambition d’Itanium était de consolider le haut de gamme : remplacer des gammes UNIX/RISC propriétaires vieillissantes (pensez PA-RISC, et indirectement le reste du zoo RISC) par une plateforme 64 bits « standard de l’industrie ».
Les vendeurs pourraient se concentrer sur une seule architecture. Les clients pourraient standardiser. Les prix baisseraient. Tout le monde se tiendrait la main et chanterait des chansons sur les économies d’échelle.

Dans la vie réelle, la standardisation n’arrive pas parce qu’elle est logique. Elle arrive parce qu’elle devient inévitable. x86-64 est devenu inévitable. IA-64 est devenu optionnel.

La partie la plus douloureuse n’est pas qu’Itanium était « lent ». La partie douloureuse est qu’il était mal aligné stratégiquement avec la direction de l’écosystème plus large :
ports logiciels, outils, économies d’échelle et l’amélioration implacable des serveurs x86 grand public.

Une petite blague, parce qu’elle l’a méritée : Itanium était la rare plateforme où votre compilateur avait plus d’angoisse de performance que votre base de données.

Faits intéressants et contexte historique à utiliser en réunion

Ce sont le genre de points concrets qui coupent à travers la nostalgie vague et les arguments « mais c’était de niveau entreprise ». Utilisez-les pour ancrer les décisions.

1. IA-64 n’est pas « juste du x86 64 bits ». C’était un jeu d’instructions complètement différent ; exécuter du code x86 reposait sur des modes de compatibilité et des techniques de traduction qui ne sont jamais devenus l’essentiel.
2. Itanium était positionné comme successeur de plusieurs plateformes UNIX/RISC propriétaires. En pratique, il est devenu le plus associé à HP-UX sur serveurs HP Integrity, parce que c’est là que l’engagement des fournisseurs était le plus profond.
3. EPIC misait fortement sur l’ordonnancement à la compilation. Cela signifiait que les performances étaient exceptionnellement sensibles à la maturité du compilateur, aux flags et à la façon dont le code se comportait face aux branchements réels et à la latence mémoire.
4. x86-64 (AMD64) est arrivé sans demander la permission. Il a préservé la compatibilité x86 tout en passant au 64 bits, ce qui a rendu l’adoption bon marché et rapide pour l’industrie.
5. L’économie de « plateforme standard » ne s’est jamais totalement matérialisée. Sans volume massif, les systèmes sont restés coûteux ; les systèmes coûteux sont restés de niche ; les systèmes de niche ont attiré moins de ports. Ce cycle est difficile à briser.
6. Le support des logiciels d’entreprise est un écosystème, pas une fonctionnalité. Même quand une base de données ou un middleware pouvait tourner sur IA-64, la posture de support à long terme (feuilles de route, cadence des patchs, agents tiers) accusait souvent du retard.
7. La virtualisation et le cloud ont changé le modèle d’achat. Au moment où la fourniture de type cloud et la mise à l’échelle commoditaire ont compté, IA-64 était un coin sur mesure plutôt que le substrat par défaut.
8. Les contraintes opérationnelles sont devenues le véritable centre de coût. Le coût n’était pas seulement le matériel ; c’était le pool décroissant de personnes capables de le dépanner rapidement à 03:00.

EPIC dans le monde réel : compilateurs, caches et attentes manquées

Les opérateurs héritent généralement des architectures ; nous ne les choisissons pas. Pourtant, comprendre le « pourquoi » vous aide à déboguer le « quoi ».
La promesse d’EPIC vit ou meurt selon l’écart entre ce qu’un compilateur peut prédire et ce que font réellement les charges en production.

Quand l’ordonnancement à la compilation rencontre le désordre d’exécution

Le logiciel serveur réel n’est pas une boucle propre. Il bifurque selon l’entrée utilisateur, la distribution des données, les verrous, le timing réseau et le comportement du cache.
Il fait du pointer chasing. Il alloue de la mémoire. Il attend des E/S. Il atteint des chemins d’erreur rares qui deviennent soudainement fréquents pendant les incidents.
Toute architecture qui suppose que le compilateur peut extraire de manière fiable le parallélisme de ce chaos a besoin d’outillage héroïque et d’un comportement stable.

Quand un CPU dépend moins des astuces dynamiques d’exécution hors ordre (ou lorsque le modèle architectural suppose que le compilateur a fait le gros du travail),
les prédictions manquées font mal. Pas tout le temps, mais suffisamment pour que les opérateurs le remarquent : falaises de performance, sensibilité mystérieuse aux options de compilation et histoires « rapide en bench mais étrange en production ».

La latence mémoire est le tueur silencieux

Les serveurs haut de gamme sont souvent limités par la latence mémoire, pas par le calcul.
Votre base de données attend des lignes de cache. Votre JVM attend des structures pointer-heavy. Votre pile de stockage attend des tampons, des files, des interruptions et du DMA.
EPIC ne supprime pas la physique fondamentale. Il change qui est responsable de la masquer.

Quand un écosystème est jeune, vous observez le problème pratique : compilateurs, bibliothèques et même certaines applications n’exploitent pas totalement l’architecture.
Vous vous retrouvez donc avec une plateforme théoriquement élégante et opérationnellement pointilleuse.

Outillage et attentes

Si vous exploitiez des parcs Itanium, vous avez appris à respecter la chaîne d’outils.
Certains opérateurs pouvaient vous dire quel niveau de patch du compilateur importait pour quelle charge. Ce n’est pas un insigne d’honneur ; c’est un signe que la plateforme demandait trop
de l’élément humain.

Une idée paraphrasée souvent attribuée à John Ousterhout s’applique ici : la fiabilité vient de la simplicité et de bons réglages par défaut, pas du besoin d’experts partout.
EPIC penchait dans l’autre sens.

Pourquoi « l’avenir des serveurs » est devenu une plaisanterie

Itanium a échoué comme le font beaucoup de paris « prochain grand » en entreprise : pas en étant inutilisable, mais en étant dépassé par quelque chose d’assez bon, moins cher et plus facile à acheter.
Le monde x86 n’avait pas besoin d’être parfait ; il devait être disponible, compatible et s’améliorer plus vite que votre cycle d’approvisionnement.

La combinaison mortelle : compatibilité + volume + itération

AMD64/x86-64 a maintenu la vaste base logicielle x86 pertinente. Il a permis aux vendeurs d’expédier la capacité 64 bits sans forcer une réécriture ou un portage.
Puis Intel a suivi. Désormais la « norme » était fixée par le marché, pas par des feuilles de route.

Le volume compte parce que le volume finance l’itération silicium, l’écosystème plateforme, la qualité des drivers, le support tiers, la familiarité des opérateurs.
IA-64 n’a jamais obtenu suffisamment de volume pour devenir le choix par défaut. Sans être le choix par défaut, il ne pouvait pas avoir assez de volume. Ce n’est pas un échec moral ; c’est un problème de volant d’inertie.

La malédiction de l’entreprise : la longue traîne du « ça marche encore »

Les serveurs n’ont pas disparu. Ils ont continué de tourner. Les charges UNIX d’entreprise ont tendance à être stables, bien comprises et profondément intégrées.
« Stable » est excellent jusqu’à ce que cela devienne « figé ». Les systèmes figés ne sont pas refactorisés. Ils n’obtiennent pas de mises à jour de dépendances. Le personnel ne se forme pas sur eux.
Ils restent là à accumuler le risque opérationnel comme des amas de poussière derrière un frigo.

Gravité du vendeur et de l’écosystème

Si votre éditeur logiciel cesse de livrer de nouvelles fonctionnalités sur votre plateforme, vous n’êtes pas « supporté ». Vous êtes toléré.
Si vos outils de sécurité, agents de supervision, clients de sauvegarde et drivers arrivent en retard — ou pas du tout — vous pouvez toujours exécuter la production. Vous ne pouvez simplement pas la moderniser.

Deuxième petite blague, parce que la situation le mérite : qualifier Itanium de « l’avenir des serveurs » a vieilli comme une sculpture portante en mayonnaise.

Exploiter Itanium en production : ce qui fait vraiment mal

Parlons des points de douleur opérationnels qui apparaissent dans les timelines d’incident et les escalades budgétaires.
Pas dans des diagrammes architecturaux. Dans les files de tickets.

1) La raréfaction des expertises est un vrai risque de fiabilité

La partie la plus difficile des systèmes legacy n’est pas la machine. C’est le modèle de personnes.
Quand vous avez deux membres du personnel qui « connaissent cette boîte », vous n’avez pas de compétence — vous avez un point de défaillance unique avec un calendrier de vacances.

2) La chorégraphie des patchs et du firmware devient fragile

Sur les plateformes de niche, vous ne pouvez pas supposer que la disponibilité des patchs s’aligne avec vos fenêtres de maintenance.
Drivers, HBAs, stacks multipath et versions de firmware deviennent une matrice de compatibilité que vous gérez par folklore.
Le mode d’échec opérationnel est subtil : vous arrêtez de patcher parce que c’est risqué, puis cela devient plus risqué parce que vous avez arrêté de patcher.

3) L’intégration stockage et réseau devient le champ de bataille

Le calcul échoue rarement seul. Quand votre boîte Itanium est attachée à un SAN, la « surface d’incident » inclut :
chemin FC, firmware HBA, microcode d’array, logiciel multipath, timeouts, profondeurs de file et les coins bizarres où le basculement prend plus de temps que votre application ne le tolère.

4) La migration n’est pas « déplacer les binaires », c’est « déplacer les invariants »

Les équipes sous-estiment les migrations parce qu’elles les traitent comme des exercices de portage.
Le vrai travail consiste à préserver les invariants : sémantique des transactions, temps des batchs, exactitude du cutover, comportement de sauvegarde/restaure, basculements HA et runbooks opérationnels.
Vous ne remplacez pas un CPU ; vous remplacez un système vivant avec des contrats sociaux et techniques.

Une citation opérationnelle qui reste pertinente

« L’espoir n’est pas une stratégie. » — Général Gordon R. Sullivan

Le propos n’est pas de la bravoure militaire. C’est de l’hygiène opérationnelle : vous ne planifiez pas des migrations ou la réponse aux incidents autour des hypothèses optimistes.

Mode d’emploi de diagnostic rapide : trouver rapidement le goulot d’étranglement

Quand une machine IA-64 legacy est lente, les gens se disputent sur « le vieux CPU ». Ne faites pas ça.
Trouvez le goulot d’étranglement avec une boucle de triage rapide. L’ordre compte parce qu’il vous évite de passer une heure en théorie CPU pendant que le stockage brûle.

Premier point : confirmez si le système attend ou travaille

• Vérifiez la charge et les threads exécutables : une charge élevée avec un CPU faible peut indiquer attente I/O, contention sur des verrous ou processus en prolifération.
• Vérifiez la répartition d’utilisation CPU : pourcentages user/system/idle et wait.

Second point : déterminez si c’est le stockage, la mémoire ou la contention du scheduler

• Stockage : pics dans le temps de service, profondeurs de file, basculements de chemin ou erreurs de périphérique.
• Mémoire : défauts de page, activité de swap ou thrash du cache de système de fichiers.
• Ordonnanceur/verrous : croissance de la file exécutable, contention sur mutex, attentes de latchs de base de données.

Troisième point : validez les hypothèses d’infrastructure « ennuyeuses »

• Dérive temporelle (peut casser l’auth, le clustering et la corrélation des logs).
• Erreurs de lien et retransmissions (ressemblent souvent à de la « lenteur applicative »).
• Santé du multipath (un chemin mort peut diviser le débit et ajouter de la latence).
• Mismatches de firmware après une maintenance partielle.

Quatrième point : décidez si vous débuggez ou évacuez

Sur les plateformes legacy, la bonne réponse est parfois « stabiliser maintenant, migrer bientôt ».
Si vous ne pouvez pas patcher, embaucher ou tester les changements en toute sécurité, arrêtez de traiter la plateforme comme un problème de performance et commencez à la traiter comme un problème de risque.

Tâches pratiques : commandes, ce que la sortie signifie et la décision que vous prenez

Ce sont des tâches pratiques que vous pouvez exécuter aujourd’hui sur HP-UX (commun dans les parcs Itanium) et sur des hôtes jump Linux voisins.
L’objectif n’est pas de mémoriser les commandes. C’est de créer un workflow reproductible qui produit des preuves, pas des opinions.

Task 1: Confirm you’re on IA-64 and capture basic platform identity

cr0x@server:~$ uname -a
HP-UX hpux01 B.11.31 U ia64 3943123456 unlimited-user license

Ce que cela signifie : Le champ ia64 confirme Itanium/IA-64. HP-UX 11i v3 est courant sur Integrity.

Décision : Si c’est IA-64, supposez des contraintes d’écosystème. Démarrez un registre de risque de migration dès maintenant, pas « plus tard ».

Task 2: Inventory CPU count and speed (for capacity comparisons)

cr0x@server:~$ machinfo | egrep -i 'CPU|processor|clock'
Number of CPUs = 8
Processor clock frequency = 1596 MHz

Ce que cela signifie : Le nombre de CPU et la fréquence aident pour un dimensionnement approximatif, mais ne se transposent pas directement aux cœurs x86.

Décision : Utilisez ceci comme base seulement. Planifiez un benchmark de charge sur la plateforme cible avant de valider le dimensionnement.

Task 3: Check system uptime and recent reboots (stability clues)

cr0x@server:~$ uptime
  9:41am  up 213 days,  3 users,  load average: 6.10, 5.92, 5.80

Ce que cela signifie : Une longue disponibilité peut signifier stabilité — ou la peur de redémarrer parce que le patching est risqué.

Décision : Si la disponibilité est « trop longue », planifiez un redémarrage contrôlé dans une fenêtre de maintenance avant qu’une urgence ne l’impose.

Task 4: Determine if load is CPU-bound or waiting (HP-UX sar)

cr0x@server:~$ sar -u 5 3
HP-UX hpux01 B.11.31          01/21/26

09:42:01    %usr    %sys    %wio   %idle
09:42:06      18      12      48      22
09:42:11      20      11      46      23
09:42:16      17      13      50      20
Average       18      12      48      22

Ce que cela signifie : Un %wio élevé indique que les CPU attendent des E/S.

Décision : Arrêtez d’optimiser le CPU. Orientez-vous vers les chemins disque/SAN, le filetage et les patterns d’E/S applicatives.

Task 5: Identify top CPU consumers (when CPU actually is the bottleneck)

cr0x@server:~$ ps -e -o pid,ppid,user,pcpu,vsz,args | sort -nr -k4 | head
23144  1201 oracle  89.3 8123456 oraclePROD (LOCAL=NO)
19877  1201 oracle  44.1 7345678 oraclePROD (LOCAL=NO)
 9123     1 root    12.0  123456 /opt/monitor/agentd

Ce que cela signifie : Confirme si les processus chauds sont attendus (base de données) ou accidentels (agent de supervision qui consomme du CPU).

Décision : Si un agent ou un job de sauvegarde consomme beaucoup de CPU, bridez/le planifiez ; ne blâmez pas d’abord l’application.

Task 6: Check memory pressure and swap activity

cr0x@server:~$ vmstat 5 3
procs     memory            page            faults      cpu
 r b w   avm   fre  re  at  pi  po  fr  de  sr  in  sy  cs us sy id
 3 1 0 812345 23456   0   0   2   1   0   0   0  12 190 420 510 18 12 22
 4 2 0 823000 19800   0   0  30  24   0   0   0  40 210 440 540 17 13 20
 5 2 0 830100 15000   0   0  90  70   0   0   0 100 260 480 600 16 14 18

Ce que cela signifie : Une montée des pi/po suggère du paging in/out ; la baisse de fre signifie que la mémoire libre diminue.

Décision : Si le paging est actif, corrigez la pression mémoire (tuning applicatif, sizing SGA/JVM, réduire le churn du cache) avant de toucher au stockage.

Task 7: Spot filesystem space issues that masquerade as performance incidents

cr0x@server:~$ bdf
Filesystem          kbytes    used   avail %used Mounted on
/dev/vg00/lvol3   4194304  3980000  214304   95% /
/dev/vgdata/lvol1 83886080 82000000 1886080   98% /data

Ce que cela signifie : Des systèmes de fichiers à 95–98 % peuvent provoquer fragmentation, échecs d’allocation et comportements étranges côté base de données.

Décision : Libérez de l’espace immédiatement. Puis implémentez une alerte stricte à 85–90 % et une politique de nettoyage.

Task 8: Verify SAN disk health and latency signals

cr0x@server:~$ ioscan -fnkCdisk | head -n 12
Class     I  H/W Path   Driver   S/W State   H/W Type     Description
disk      0  64000/0xfa00/0x0    sdisk   CLAIMED     DEVICE       HP      HSV340
disk      1  64000/0xfa00/0x1    sdisk   CLAIMED     DEVICE       HP      HSV340

Ce que cela signifie : Confirme que les disques sont réclamés par le driver attendu et présents dans l’OS.

Décision : Si les disques affichent NO_HW ou ne sont pas réclamés, traitez cela comme un incident de chemin de stockage, pas comme un incident applicatif.

Task 9: Validate multipath status (a classic hidden bottleneck)

cr0x@server:~$ scsimgr get_info -D /dev/rdisk/disk0 | egrep -i 'Device File|State|LUN|WWID'
Device File                : /dev/rdisk/disk0
World Wide Identifier      : 0x600508b1001c4d2f3a00000000001234
LUN ID                     : 0x0000000000000000
Device Specific State      : ACTIVE

Ce que cela signifie : Vous vérifiez si le disque est actif et correctement identifié. Dans les problèmes de chemin, vous verrez un comportement dégradé/standby ailleurs.

Décision : Si le pathing est dégradé, corrigez-le avant d’ajuster autre chose — votre graphe de latence mentira jusqu’à ce que les chemins soient sains.

Task 10: Check network errors and drops (slowness that looks like “CPU”) on a Linux hop host

cr0x@server:~$ ip -s link show dev eth0
2: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc mq state UP mode DEFAULT group default qlen 1000
    link/ether 00:25:90:aa:bb:cc brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    RX:  bytes packets errors dropped  missed   mcast
    987654321  1234567      0     102       0       0
    TX:  bytes packets errors dropped carrier collsns
    876543210  1122334      0       0       0       0

Ce que cela signifie : Un dropped non nul en RX peut indiquer congestion, problèmes de driver ou problèmes de bufferisation.

Décision : Si les drops montent pendant les incidents, investiguez sur les tailles de ring NIC, la congestion des switches et le comportement en rafale de l’application.

Task 11: Verify time sync (incidents worsen when clocks drift)

cr0x@server:~$ chronyc tracking
Reference ID    : 192.0.2.10 (ntp01)
Stratum         : 3
Last offset     : +0.000128 seconds
RMS offset      : 0.000512 seconds
Frequency       : 15.234 ppm fast
Leap status     : Normal

Ce que cela signifie : Les offsets sont faibles ; le temps est sain.

Décision : Si les offsets sont de l’ordre de secondes/minutes, corrigez le NTP avant de chasser des échecs « aléatoires » d’authentification ou un split-brain de cluster.

Task 12: Identify which processes are doing the most I/O (Linux example)

cr0x@server:~$ iotop -o -b -n 3 | head
Total DISK READ: 12.34 M/s | Total DISK WRITE: 48.90 M/s
  PID  PRIO  USER     DISK READ  DISK WRITE  SWAPIN  IO>    COMMAND
 7142 be/4 oracle      0.00 B/s   32.10 M/s   0.00 %  9.21 % ora_dbw0_PROD
 8123 be/4 root        0.00 B/s   10.34 M/s   0.00 %  2.10 % backup-agent --run

Ce que cela signifie : Confirme si l’écrivain de base de données ou un agent externe domine les écritures.

Décision : Si la sauvegarde concurrence la production, replanifiez ou limitez-la. Si les writers DB dominent, inspectez les taux de commit, les logs redo et la latence stockage.

Task 13: Check disk latency and queue depth (Linux example)

cr0x@server:~$ iostat -x 5 2
Device            r/s     w/s   rkB/s   wkB/s  avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await  svctm  %util
dm-0             12.0    95.0   480.0  6200.0     121.2     8.40  72.5    9.1    80.1   4.9   52.1

Ce que cela signifie : await en dizaines de ms et avgqu-sz élevé indiquent mise en file/latence. %util peut être trompeur sur SAN/devices dm.

Décision : Si les pics d’await corrèlent avec la latence applicative, traitez le stockage comme suspect : vérifiez l’array, les chemins, la profondeur de file et les voisins bruyants.

Task 14: Confirm what’s actually installed (dependency audit starter)

cr0x@server:~$ swlist | head
# Initializing...
# Contacting target "hpux01"...
# Target:  hpux01:/ 
PHCO_46984                        1.0      Required Patch
B.11.31.2403                      HP-UX Core OS
T1471AA                           HP-UX 11i v3 OE

Ce que cela signifie : Capture la base OS et de patch. Vous en aurez besoin pour les discussions avec le fournisseur et la planification de migration.

Décision : Exportez les listes complètes de paquets et stockez-les dans un repo. Si vous ne pouvez pas reproduire la build, vous ne pouvez pas migrer en toute sécurité.

Trois micro-récits d’entreprise tirés du terrain

Micro-récit 1 : L’incident causé par une mauvaise hypothèse

Une société de services financiers exploitait une application de règlement centrale sur HP-UX/Itanium. Forte disponibilité, faible taux de changement, grande confiance.
Lors d’un rafraîchissement SAN, ils ont interverti des ports d’array et « re-zoné avec soin ». Le plan de changement a été signé avec une hypothèse simple :
le multipath gérerait cela parce que « ça le fait toujours ».

Le premier signe de problème n’a pas été une panne. Ce fut une augmentation lente et rampante de la latence des transactions.
Les DBA ont blâmé la base de données. L’équipe applicative a blâmé des pauses GC. L’équipe stockage disait que l’array était vert.
Chacun avait techniquement raison dans son propre tableau de bord, ce qui est le type de justesse le plus dangereux.

Le mode de défaillance réel : la moitié des chemins étaient présents mais pas préférés, et les chemins préférés restants étaient sur-souscrits.
Les lectures fonctionnaient encore. Les écritures fonctionnaient encore. Mais la latence avait un motif en dents de scie lié au basculement de chemin et à la mise en file.
Rien ne « cassait » suffisamment pour déclencher des alarmes, car les alarmes étaient conçues pour des événements de lien down, pas pour la dégradation de performance.

La cause racine était organisationnelle : personne ne possédait la latence de bout en bout. Le changement stockage a été validé avec « LUNs visibles » au lieu de « temps de service stable ».
Une fois qu’ils ont tracé le %wio et l’ont corrélé à l’utilisation des ports d’array, l’histoire s’est écrite d’elle-même.

Le changement de décision qu’ils ont pris : chaque modification de chemin de stockage exige désormais une capture de performance avant/après (sar/vmstat plus latence côté array).
Pas parce que les ingénieurs SAN sont négligents, mais parce que le multipath n’est pas une garantie de performance — c’est un mécanisme de survie.

Micro-récit 2 : L’optimisation qui s’est retournée contre eux

Une entreprise de distribution exploitait une machine Itanium pour une ancienne couche middleware qui produisait des rapports nocturnes.
Le job tournait souvent proche de la fenêtre batch, donc quelqu’un a proposé une optimisation : activer plus de threads workers parallèles.
« Nous avons plusieurs CPU, » argumentaient-ils, « utilisons-les. »

Le changement semblait inoffensif. L’utilisation CPU a augmenté. Le job a démarré plus vite. Pendant quelques minutes, c’était une victoire.
Puis le temps d’exécution s’est dégradé. Parfois beaucoup. La fenêtre batch a commencé à être dépassée.
L’équipe a dansé la danse habituelle : blâmer la vieille plateforme, demander une machine plus grosse, et ajouter encore des threads.

Le coupable n’était pas « Itanium est lent ». C’était la forme de la charge : le nouveau parallélisme a augmenté les E/S aléatoires et la contention sur les verrous d’un jeu de données partagé.
Le système est passé d’une lecture principalement séquentielle à un pattern qui a explosé les seeks/latences sur le backend stockage.
Le CPU était occupé, mais pas productif. L’attente I/O a grimpé, et l’app l’a amplifiée en réessayant et relisant.

La correction a été banale : limiter la concurrence en fonction de la latence de stockage mesurée et de la contention sur les verrous, et modifier le job pour mettre en scène les données sur une zone scratch locale avec de meilleurs patterns d’accès.
Ils ont aussi appris à traiter « plus de threads » comme une hypothèse, pas une vertu.

La leçon durable : une optimisation sans modèle de goulot d’étranglement n’est qu’un échec accéléré.
Sur les plateformes anciennes, la pénalité pour deviner est plus élevée parce que vous avez moins d’échappatoires.

Micro-récit 3 : La pratique ennuyeuse mais correcte qui a sauvé la mise

Une entreprise manufacturière exploitait un petit service de licences critique sur HP-UX/Itanium.
Personne ne l’aimait. Personne ne voulait y toucher. Mais un SRE insistait sur deux habitudes :
snapshots de configuration hebdomadaires (listes de paquets, scripts de démarrage, crontabs) et tests de restauration trimestriels sur un spare froid.

Un après-midi, un événement d’alimentation de routine a touché l’installation. Les UPS ont fait leur travail. Les générateurs ont fait leur travail. Le serveur est quand même revenu mal en point.
Le boot a réussi, mais un filesystem applicatif ne s’est pas monté. L’équipe l’a regardé comme s’il s’agissait d’un artefact maudit.

L’équipe stockage a trouvé un mapping de device obsolète après la coupure. Le système voyait les LUNs, mais l’ordre de montage avait changé et une activation de volume group a échoué.
Dans un environnement plus récent, vous reconstruiriez rapidement. Sur cette plateforme, reconstruire « rapidement » est une aspiration.

Le SRE a tiré le dernier snapshot de config du contrôle de versions, a comparé les fichiers device attendus et la disposition des volume groups, et a restauré la séquence d’activation correcte.
Puis ils ont validé avec un runbook de restauration qu’ils avaient déjà exercé.
Le downtime s’est mesuré en une réunion inconfortable, pas en un rapport réglementaire.

La morale n’est pas « soyez héroïque ». La morale est que les pratiques ennuyeuses se diffusent dans le temps.
Quand votre plateforme est legacy, vos runbooks ne sont pas de la documentation — ce sont un support vital.

Erreurs courantes : symptômes → cause racine → correction

Ce sont des schémas qui réapparaissent dans les parcs Itanium. Les corrections sont spécifiques parce que « vérifier les logs » n’est pas une correction.

1) Symptôme : moyenne de charge élevée, mais les CPUs ne sont pas occupés

Cause racine : attente I/O, généralement latence stockage, dégradation de chemin ou un job causant des E/S aléatoires.

Correction : Utilisez sar -u pour confirmer %wio, puis inspectez l’état du multipath et la saturation des ports d’array. Réduisez la concurrence ou isolez les workloads batch.

2) Symptôme : la performance se dégrade après « plus de threads »

Cause racine : augmentation de la contention sur les verrous et amplification des E/S ; le goulot d’étranglement est passé du CPU au stockage ou à la synchronisation.

Correction : Mesurez la latence I/O et les attentes de verrous. Limitez la concurrence au point de rupture de la courbe de latence ; ajustez le job pour des accès plus séquentiels.

3) Symptôme : pauses applicatives intermittentes ; pics de paging

Cause racine : surallocation mémoire, base/JVM surdimensionnée ou thrash du cache de système de fichiers.

Correction : Utilisez vmstat pour confirmer le paging. Réduisez les cibles mémoire, ajustez le comportement des caches et stoppez les jobs de sauvegarde/analyse pendant les pics.

4) Symptôme : « tout est vert » mais les utilisateurs signalent de la lenteur

Cause racine : la supervision se concentre sur la disponibilité, pas sur la latence ; la dégradation du chemin SAN ne déclenche pas d’alertes de lien down.

Correction : Ajoutez des vérifications SLO centrées sur la latence : temps de transaction, temps de service stockage et baselines %wio. Alertez sur la déviation, pas seulement sur la panne.

5) Symptôme : on évite le patching ; des pannes surviennent lors d’urgences

Cause racine : opérations pilotées par la peur : pas d’environnement de test, rollback flou, matrice de dépendances fragile.

Correction : Construisez un environnement de staging minimal (même virtualisé ailleurs), définissez les étapes de rollback et planifiez des fenêtres de patch régulières.

6) Symptôme : la planification de migration cale pendant des années

Cause racine : traiter la migration comme un projet ponctuel plutôt que comme un programme de réduction de risque opérationnel ; propriété floue.

Correction : Créez un backlog de réduction de risque : inventaire des dépendances, définition de l’état cible, tests de restauration, prouver un petit cutover, puis itérer.

7) Symptôme : le support vendeur existe, mais les correctifs arrivent trop lentement

Cause racine : la plateforme est en mode maintien ; vous êtes en aval d’un écosystème en contraction.

Correction : Arrêtez de compter sur les feuilles de route futures du vendeur pour la sécurité. Priorisez la contention (isolation, snapshots, basculement) et la migration.

Listes de contrôle / plan pas-à-pas

Checklist A : Désamorcer un système Itanium existant en 30 jours

1. Inventoriez le système : version OS, paquets, firmware, HBAs, multipath, stockage attaché et cron jobs critiques.
2. Définissez ce que « sain » signifie : baseline CPU, %wio, mémoire libre, latence stockage, temps de transaction applicatif.
3. Définissez des seuils d’alerte : pas seulement « down », mais « pire que la baseline de X% pendant Y minutes ».
4. Effectuez un test de redémarrage contrôlé : validez l’ordre de boot, les montages, le démarrage des applications et les dépendances de basculement.
5. Prouvez la sauvegarde + restauration : faites une restauration vers un emplacement de test et confirmez que l’application peut la lire.
6. Capturez les configs dans le contrôle de version : scripts de service, crontabs, listes de paquets, config réseau, mappings stockage.
7. Documentez le chemin d’escalade : qui appeler stockage/réseau/app, et quelles preuves apporter.

Checklist B : Plan de migration qui évite les pièges habituels

1. Commencez par la cartographie des dépendances : intégrations entrantes/sortantes, dépôts de fichiers, files de messages, liens de base de données, licences.
2. Choisissez une cible basée sur l’écosystème : typiquement x86-64 Linux, parfois des services managés si l’app peut bouger.
3. Décidez le style de migration : rehost (lift-and-shift), replatform (nouvel OS/runtime) ou rewrite. Soyez honnête sur le budget et le risque.
4. Construisez un run parallèle : mêmes entrées, comparez les sorties. Ne comptez pas sur un unique « cutover weekend » si la correction importe.
5. Planifiez le mouvement des données comme un ingénieur stockage : bande passante, fenêtre, hashs de vérification, stratégie de rollback et séquencement du cutover.
6. Testez les modes de défaillance : perte de chemin stockage, reboot de nœud, dérive temporelle, filesystem plein, restauration depuis sauvegarde.
7. Gelez les changements avant le cutover : ou au moins gatez-les. Migration plus releases = fabrication de bugs mystérieux.
8. Gardez l’ancien système lisible : archivez et conservez la capacité d’extraire des données pour des audits.

Checklist C : Décommissionner sans réveiller le dragon conformité

1. Confirmez les exigences de conservation des données : juridique, finance et engagements clients.
2. Exportez configurations et logs nécessaires pour audits et forensics d’incident.
3. Supprimez les intégrations délibérément : enregistrements DNS, règles firewall, transferts planifiés, supervision et jobs de sauvegarde.
4. Prouvez la signature métier : l’app est soit remplacée, soit non requise.
5. Destruction sécurisée : assainissement des disques, suivi des actifs et clôture des contrats.

FAQ

Itanium était-il une « mauvaise technologie » ?

Pas au sens simpliste. Il était ambitieux et soutenu par un vrai travail d’ingénierie. L’échec vient de la discordance entre les hypothèses de l’architecture et la direction du marché.

IA-64 est-il identique à x86-64 ?

Non. IA-64 (Itanium) est un jeu d’instructions différent. x86-64 (AMD64/Intel 64) étend x86, ce qui explique pourquoi il a gagné la guerre de la compatibilité.

Pourquoi les compilateurs comptaient-ils autant pour Itanium ?

EPIC repose fortement sur l’ordonnancement à la compilation pour exposer le parallélisme au niveau des instructions. Si le compilateur ne prédit pas bien le comportement à l’exécution, vous perdez l’efficacité promise.

Si mon serveur Itanium est stable, pourquoi migrer ?

La stabilité n’est pas la même chose que la soutenabilité. Les risques sont le staffing, les délais de pièces/support, les lacunes des outils de sécurité et l’incapacité à moderniser. La migration vise souvent à réduire la fragilité opérationnelle, pas à courir après la vitesse.

Quel est le moyen le plus rapide de réduire le risque sans migration complète ?

Prouvez la sauvegarde/restauration, capturez les configs, basez les performances, et validez le comportement de redémarrage/basculement. Puis isolez le système et arrêtez les changements inutiles.

Comment savoir si la lenteur vient du stockage ou du CPU ?

Cherchez une forte attente I/O (%wio sur HP-UX via sar -u) et une forte latence/queueing disque (sur Linux via iostat -x). Les incidents CPU-bound montrent un temps user/system élevé avec peu d’attente.

Pourquoi les problèmes de chemin SAN provoquent-ils des incidents « soft » au lieu de pannes ?

Parce que le multipath se dégrade souvent progressivement : moins de chemins, latence plus haute, plus de mise en file. La disponibilité reste, la performance part en vrille. Votre supervision doit surveiller la latence, pas seulement l’état des liens.

Puis-je virtualiser des charges Itanium ?

Pratiquement, vos options sont limitées comparées à x86. Certains environnements s’appuyaient sur du partitionnement/virtualisation spécifiques à la plateforme dans l’écosystème Integrity/HP-UX, mais cela ne résout pas le problème de déclin de l’écosystème à long terme.

Quelle est la plus grosse erreur de migration ?

La traiter comme un « remplacement de serveur » plutôt que comme une migration préservant des invariants système. Si vous ne testez pas la correction, la restauration et les modes de défaillance, vous jouez.

Que dire à la direction qui n’entend que « ça tourne encore » ?

Cadrez cela comme un risque de concentration : compétences spécialisées, écosystème fournisseur en rétrécissement et processus de changement fragile. Montrez une timeline d’incident où le temps de diagnostic domine parce que l’expertise est rare.

Conclusion : prochaines étapes pratiques

Itanium n’est pas devenu une plaisanterie parce que les ingénieurs ont oublié comment construire des CPU. Il est devenu une plaisanterie parce que l’écosystème est passé à une plateforme qui rend l’adoption bon marché,
la compatibilité facile et l’itération rapide. En production, ces forces importent plus que l’élégance.

Si vous exploitez encore IA-64 aujourd’hui, ne le romantisez pas et ne paniquez pas non plus. Faites le travail qui réduit le risque :
inventaire, baseline, validez les sauvegardes, testez les redémarrages et cessez de voler sur la mémoire institutionnelle. Ensuite, construisez un plan de migration qui traite la correction comme une fonctionnalité.
Remplacez la plateforme selon votre calendrier, pas pendant une panne.

• Cette semaine : capturez l’inventaire système, les listes de paquets, les mappings de stockage et les données baseline sar/vmstat.
• Ce mois-ci : exécutez un test de restauration et un test de redémarrage contrôlé ; implémentez des alertes centrées sur la latence.
• Ce trimestre : cartographiez les dépendances, choisissez une cible et exécutez un petit cutover ou un run parallèle pour prouver la voie.