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了解虚拟化服务器的工作负载需求

发布时间:2012-11-15 17:45:25      浏览次数:

服务器虚拟化改变了IT专业人员需要考虑的计算资源的使用方式。在物理主机上运行的每台虚拟机将需要额外的CPU、内存、I/O以及网络资源,在非虚拟化环境中应用可能具有同样的需求。对计算资源的需求是逐步累积的,这大大增加了服务器的总负载。

为了真正意识到服务器资源的重要性,了解计算资源受虚拟化影响的程度是非常重要的。传统的非虚拟化应用服务器通常至少运行一个主要的企业应用比如邮件或者数据库服务器。每个应用需要特定数量的CPU处理周期、内存、本地磁盘I/O以及网络带宽。多数情况下,物理服务器提供了丰富的计算资源,而且应用能够轻松满足性能需求。未被虚拟化的应用服务器的利用率通常只有5%到10%.

在物理服务器中资源未被充分利用为虚拟化带来了福利,部署虚拟化后允许多台虚拟机使用更多的可用计算资源,而在非虚拟化环境中这些计算资源可能是闲置的。虚拟化总的要点在于你提高了正在投资设备的利用率。

然而,尽管大多数服务器具备计算资源来承载其他的虚拟机,但是每台虚拟机的工作负载需求可能会存在相当大的不同。比如承载处理器密集型工作负载可能对服务器的处理能力具有较高的要求而对内存以及网络带宽的需求很低。考虑到虚拟机的存储密集型特性,磁盘I/O可能经常会作为一个关键因素而出现。数据中心专业人员必须理解每个工作负载的计算需求,对工作负载进行分配以对资源整合进行优化,为保持可用性提供必须的升级。

在任何的服务器整合项目中,首先是要确定每个工作负载所需要的计算资源。这个过程并不困难--通过检查每台没有被虚拟化的服务器的负载处于正常范围内时的性能日志以及基础数据来获取。如果不能轻松获取,可以在实验环境下通过在线系统生成。底层的操作系统以及hypervisor同样需要计算资源,所以在资源估算中一定要包括底层的操作系统和hypervisor对资源的需求。

一般来说,从来不要完全基于员工推荐或者零散的建议来确定工作负载需求。比如数据库程序员极大地夸大了对于虚拟机的计算资源需求。其实需要的只是一个CPU以及2GB的内存,这时程序就能够很好运行。

接下来,需要考虑工作负载将如何被虚拟化到每台物理服务器之上。这是非常重要的一步,因为将所有的物理服务器都整合到一台物理服务器上是不可能的事儿。尽管在技术上是可行的(尤其是对于中小企业来说),但是这肯定不是一个最佳实践。因为单台服务器存在单点故障--这会潜在地影响组织工作负载的可用性。

在实际应用中,被虚拟化的工作负载通常分布于两到三台物理服务器之间。这种方法提供了几大优势。数据中心管理员能够根据服务器的可用资源“混合搭配”每个工作负载的需求。例如,不是在一台服务器上承载两个处理器密集型虚拟机,或者在另一台服务器上承载两个内存密集型工作负载,虚拟机可能会被分散部署,这样一台服务器会同时承载一个处理器密集型工作负载以及一个内存密集型工作负载。同样能够对不兼容的工作负载进行分离或者将相关的工作负载整合到一起。多数服务器同样将冗余地处理关键的工作负载考虑在内。例如,Exchange服务器虚拟机可能存在于一台服务器之上而且可以通过工具,比如Marathon的everRunVM冗余复制到另一台物理服务器。如果虚拟机的一个实例发生故障,那么冗余的实例能够实现无缝接管。

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