Миллион сервисных единиц

Изначально «сервисная единица» отражала реальную производительность аппаратного обеспечения (то есть количество инструкций, выполняемых за час конкретной моделью компьютера). Со временем, по мере развития аппаратного и программного обеспечения, эта прямая связь утратилась из-за внедрения многопоточности (SMT), использования специализированных процессоров (таких как zIIP), которые исключаются из расчёта, и архитектурных изменений^[4][5]. В современных условиях MSU можно сравнить с другими широко используемыми, но не всегда точными единицами измерения^[6]. Эволюция алгоритмов расчёта MSU прошла путь от жёстко заданных аппаратных значений до гибких программно-определяемых лимитов ёмкости^[7][4].

Официальные базовые значения производительности в MSU для каждой модели мэйнфреймов IBM (включая zSeries и System z9) публикуются в таблицах LSPR (Large Systems Performance Reference). Эти значения зависят от констант SRM (SU/Sec) и учитывают эффект многопроцессорности, при котором показатель MSU на один процессор снижается по мере добавления новых процессоров. Например, модель zSeries z890 Model 110 обладает производительностью 4 MSU. Значения MSU всегда округляются до целых чисел. Исторически в IBM применялась практика «технологического дивиденда» (или «технологического преимущества»): у каждого нового поколения мэйнфреймов показатель MSU для той же аппаратной производительности снижался примерно на 10 %. Таким образом, когда в 2005 году вышел System z9-109, конфигурация z9, обеспечивающая такой же уровень транзакций в секунду, как и предыдущая z990, имела показатель MSU примерно на 10 % ниже. Снижение MSU напрямую вело к уменьшению расходов на программное обеспечение, что стимулировало клиентов переходить на новые модели. Однако на новейших моделях мэйнфреймов практика предоставления технологического дивиденда в виде снижения MSU была прекращена.

Большинство разработчиков программного обеспечения для мэйнфреймов используют модель ценообразования, при которой клиенты оплачивают количество потреблённых MSU (то есть число операций, выполненных программой) сверх стоимости установки оборудования и программного обеспечения^[8]. Некоторые поставщики определяют стоимость только исходя из заявленной производительности компьютера в MSU. Таким образом, несмотря на искусственный характер понятия MSU, его финансовое значение для заказчика весьма ощутимо. По сути, основная причина существования MSU — учет и расчёт стоимости программного обеспечения^[9].

Традиционно применяется модель ежемесячных лицензионных платежей (Monthly License Charge, MLC), в которой стоимость зависит от пикового потребления ресурсов. Пиковый показатель рассчитывается как скользящее среднее значение за 4 часа (Rolling 4-Hour Average, R4HA). Данная модель считается оптимальной для пиковых и управляемых рабочих нагрузок^[10].

Однако связь между стоимостью ПО и значением MSU не линейна: увеличение или уменьшение производительности в MSU не приводит к точно такой же пропорциональной смене цены. Обычно тарифные сетки предусматривают экономию от масштаба — стоимость ПО в пересчёте на одну MSU уменьшается с ростом общего объёма. Например, увеличение производительности на 10 % приведёт к росту расходов на ПО менее чем на 10 % — точное значение зависит от многочисленных факторов.

В современных гибридных облачных средах внедряются модели ценообразования, основанные на фактическом суммарном потреблении MSU. Примером является модель Tailored Fit Pricing (TFP), которая отказывается от тарификации по пиковым нагрузкам в пользу оплаты за общий объём использованных ресурсов, агрегируемых ежечасно. Переход на модель TFP наиболее выгоден для стабильных или растущих рабочих нагрузок^[10].

Для снижения затрат на программное обеспечение в системах IBM Z применяется технология Soft Capping. Она ограничивает потребление MSU на основе 4-часового скользящего среднего (4-Hour Rolling Average, 4HRA), что позволяет избежать тарификации кратковременных всплесков нагрузки. В отличие от жёсткого ограничения (Hard Capping), которое не позволяет превышать заданный предел ни при каких условиях, Soft Capping допускает кратковременные пики потребления, если среднее значение за 4 часа остаётся ниже установленного лимита^[11][12].

Ещё одним способом снижения потребления MSU является перенос вычислений на специализированные процессоры. Например, аппаратная разгрузка криптографических операций с использованием сопроцессоров Crypto Express и процессоров zIIP позволяет снизить потребление MSU на 38 %^[13].