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1、CA容量管理解决方案 WangFei 每年一个数据中心浪费在多余容量上的花费平均大约是 90 000 000 足以填满一个拥有26个房间的大房子 平均每个数据中心容量利用率只有18 最佳实践是 70 利用率 虚拟化蔓生 Sprawl 泥潭 Stall 和成本 平均每个数据中心只使用了18 的容量最佳实践 超过70 的利用率IT仍致力于体现出虚拟化的价值资源利用率过低业务方需要专用资源大部分企业 10VM s host 最佳实践为30 新应用过度开通业务和应用需要了解I O限制 策略容量浪费导致了过高的CAPEX和OPEX CA容量管理解决方案概览 报告 详细业务分析 规范的运行报告 Perfo
2、rmanceOptimizer详细分析解决性能瓶颈详细模拟 CapacityManager决策支持容量规划 业务透视 成本报告 CAPEX OPEX分析 决策支持服务器 DataManager容量数据库 数据源支持从几乎任何源头自动收集数据 VPM虚拟机放置管理放置 平衡 CCCandCCRCapacityCommandCenter CapacityCommandReporter当前状态报告 性能趋势 仪表盘 优先级 组件模型库 CML 趋势vs 建模 当预测非线性性能的应用时线性趋势线很快显示出不足之处 CA容量管理解决方案的排队网络模型和组件模型库能提供准确的性能预测 CA容量管理原理 排
3、队论 输出 输入 队列 服务器 到达率 队列长度 响应时间 服务时间利用率总数成本 吞吐率 CA组件模型库 组件模型库 ComponentModelLibrary CML 包含4000 服务器型号 包括未被SPEC测试过的型号 CA容量管理方案中共享CML资源评分优于SPEC orgbenchmarks其中一个因素是服务器的HML定义就是其TotalProcessingPower TPP 评分 这是CA针对服务器的专利技术在建模引擎中使用了专利的硬件扩展算法准确的服务器建模 包括chips cores threads 如果硬件支持超线程或同步多线程 建模 DataManager容量数据库 Da
4、taAdapter CapacityManager决策支持 PerformanceOptimizer详细分析 客户 业务活动 事务 服务 流程 执行 消费 报表 模型 当前状态 历史 趋势 资源消耗 配置 架构 资源 衡量 发现 预测 资源消耗 配置 容量建模vs 性能建模 容量建模关注应用将应用视作单个复合业务单元预测服务器和网络利用率决定应用的相对响应时间变化性能建模包括容量建模的所有 还包括以下 关注单个业务功能 如 T Tests 预测业务功能响应时间限定于软件网络性能属性 flow bytes connectivity 容量建模 性能建模 场景分析 资源消耗 配置 客户 事务 基线配
5、置 衡量 发现 通过率 基本模型 响应 响应时间 预测响应时间 利用率 新模型 特定场景 优化 资源消耗 配置 客户 事务 基线配置 衡量 发现 通过率 基本模型 响应 响应时间 优化配置 发现优化配置 特点目标 期待响应时间 利用率 CA容量管理输入与输出 WhatisWorkloaddata Consistsof Userpopulations howmanyusersarethere Userfrequencies howoftendotheyinitiatework Useractivities whatistheirtypicalsequenceofwork Neededfor Mo
6、delvalidationScenarioanalysisObtainedfrom OperationalusagestatisticsInterviewsForecasts WhatisInfrastructuredata Consistsof Computers whatserversand ormainframesdowehave Networks howaretheyconnected Infrastructuredetails whattypearethey howaretheyconfigured howmanydowehave Usedfor Buildingmodeltopol
7、ogyObtainedfrom ArchitecturediagramsInterviewsDetectivework WhatisFlowdata Consistsof CommunicationsandflowbetweentiersVisitcountstotiersMessagesizesforeachcommunicationNeededfor ModelconstructionObtainedfrom ArchitecturediagramsNetworksniffingForCapacityModelingJustinterestedintierstructure WhatisR
8、esourcedata Consistsof Resourcesconsumedbytransactions CPU memory I O Resourcesconsumedbyotherpieces backgroundload Resourcesconsumedintransit datasizes Neededfor ModelconstructionScenarioanalysisObtainedfrom ResourcemonitorsDesigndataInterviews WIFR DesignPhase 19 WIFR TestPhase 20 WIFR ProductionP
9、hase 21 CA容量管理输入值 服务容量管理 业务容量管理 业务度量值 资源利用率度量值 将业务行为与资源利用率进行关联 以助于有效的IT决策 容量管理 组件容量管理 容量 性能建模问题示例 预期的输出 容量管理输出支持以下业务场景需求 容量规划基线和配置应用选型服务器聚合虚拟化云计算GreenIT兼并和收购硬件更新数据中心移植 服务容量管理 业务容量管理 容量管理 组件容量管理 服务器网络 描述架构 描述应用负载 运行模型 运行场景 验证模型 系统和流程数据映射到业务单元 基线预测周期分析结果 解决响应时间问题解决资源利用率问题 CA容量管理总体方法论以模型为中心的业务决策 用户场景示例
10、 架构规模规划 例如 硬件变更场景 非常方便的通过下拉菜单选取硬件模型 硬件变更之后的模型运行结果 资源利用率目标 满足目标要求的配置 DataandMetricsforPerformanceModeling Thefourdatacategories W I F andR combinetoproduceperformancemodelsWorkloaddeterminestherateandmixofuserssubmittingbusinessfunctionsInfrastructurearethephysicalpiecesofthesystem workstations serve
11、rs networksFlowdescribessequenceofsteps fromtiertotier neededtoprocessbusinessfunctionResourceusagedescribesprocessingrequirementsperbusinessfunctionateachtier Resource Flow Infrastructure Workload 容量管理解决方案架构 策略 发展路线 CA容量管理核心发展路线 继续专注于自动化 易用性 企业级扩展和性能方面基于web的适于多用户使用的解决方案增加专注于currentstatereporting解决以
12、下 扩展存储I O能力 存储能力 网络I O 事务数据 成本数据标准自动化界面保持开放架构 收集 结果扩展对CA产品的集成支持 CAeHealthPerformanceManager Server CAWilyAPMCACMDB CADataManager 企业容量数据仓库 支持各种类型数据自动化的数据分析IT服务模拟交互式报表可与各种业界标准监控工具集成可集成包括SAP在内的几乎所有数据源集成当前状态利用率展现 各种数据源的容量数据的归一化自动化的 定时的生成容量监控和管理报表开放报表框架 所有性能 容量和业务数据的集中存储库 CACapacityManager 收益快速决策支持向导式驱动场
13、景分析分步部署的阶梯式变更无缝支持SAP广泛的虚拟化支持根据从已有应用架构的数据进行 what if 场景分析目标用户容量规划人员平台架构师应用架构师服务管理人员 CapacityManager能识别并预防应用的容量问题 CAPerformanceOptimizer 收益独立的事件模拟引擎事务级别分析集成LoadRunner 深入挖掘 的应用建模全面的端到端建模支持Mainframe模型运行时性能监测自动性能瓶颈检测目标用户系统建模人员软件性能工程师QA 测试专家 PerformanceOptimizer能识别 解决并预防应用的性能问题 VirtualPlacementManager Virt
14、ualPlacementManagerperformslargescaleplacementanalysiswithoptionalbalancing usingperformancedataandhardwareconfigurationstodeterminetheoptimalsizingandplacementofVMsontohostsinVMwareclusters VMsareplacedinsuchaswayastominimizetheriskthattheconsumptionofanyresourcewillexceeditspermittedconsumptionbal
15、anceVMconsumptionacrossresourcestomaximizeuseofresourcecapacityandreduceresponsetimesright sizeVMsbychoosingappropriatenumberofvCPUsandmemoryforeachVMright sizeclustersbyaddinghostswhenrequiredtosupportthecluster sworkProvideforreservecapacityinordertoaccountforpotentiallossofhostorchipset Clusteran
16、dVMs UserrolebasedaccesslevelandreportviewsfromDataManagerAdministratorsandpoweruserscancustomizeCurrentCapacityReportertoletusersviewthetypeofdatathattheyneedintheappropriateformatsfordifferentsituations Eg Byplatform businessserviceorapplication Userscancustomizethetimeperiod menus reports andviewsbasedontheirspecificneed requirements AbilitytoexportviewsbygeneratingaURLandHTMLthatmakeitavailablefordisplayfromanapplicationsuchasMicrosoftSharePointoraWebbrowser DatafromtheviewcanbeexportedasaCS
