云计算环境中的容量管理( 二 )


许多团队做出的一个假设是 , 可以构建适合所有应用程序的一种架构 , 但大多数大型公司都有广泛的投资组合 , 通常遵循80/20或90/10规则 。通常情况下 , 只有少数应用程序能够推动业务发展、拥有庞大的用户群或需要更高的性能 。因此 , 虽然大多数应用程序都能适应为用户设计的经济高效、高密度的环境 , 但重要的是需要更高性能的环境或可用的选择 , 而不是采用一种满足所有需求的解决方案 。
清理不是自然发生的
另一个主题是清理不是自然发生的 , 并将会浪费容量 。在公共云中 , 这通常是增加成本 , 而在私有云中 , 这通常表现为容量不足或意外增长 。在大多数情况下 , 允许开发人员通过自动化的方式为他们的任务配置系统 , 但是当不再需要容量时 , 没有人进行清理 。因此 , 当他们完成一个需要资源的特殊开发项目时 , 或者当他们迁移到数据库、Web服务器或操作系统的下一个版本以满足架构或风险方面的标准时 , 没有人愿意放弃原有资源(也许他们想了解新资源是否真的有效) 。如果不注意这一点 , 则随着组织在云平台中运营更长的时间 , 将会积累更多的无用数据 。这里的关键是向负责支付账单的人员展示 , 或者证明他们使用私有云资源的正当性 , 以及他们所使用的与之相关的内容 , 以便他们能够做出正确的决策 。
处理要求苛刻的应用程序
最后 , 许多组织开始迁移到云端 , 他们了解原有数据中心的利用率有多低 , 以及效率低下的IT设备带来的浪费 。对这一点敏感的是 , 本地云计算供应商已经找到了将同一资源(CPU、内存或IO带宽)同时承诺给多个应用程序或虚拟机的方法 。人们认为 , 共享这些资源的应用程序不太可能同时使用这些资源 。
在通常情况下 , 对于Web服务器之类的事情来说 , 这是一个很好的选择 , 用户可以在一天之内快速响应Web发送的请求 。但是 , 这对于数据库服务器而言可能并不好 , 因为数据库服务器可能需要几秒钟的时间来处理一些查询 , 并且数据库中的应用程序使用量往往会出现一些高峰 。这里面临的挑战在于 , 如果每个人都对系统提出CPU或内存需求 , 那么系统就会进行交换 , 在交换过程中 , 系统会花费所有的时间将进程移入或移出内存 , 或者将系统堆叠到无法满足要求的程度 。因此 , 在这个例子中 , 可以分析每个应用程序或产品(例如 , 数据库通常在启动时分配大量内存区域 , 而不释放它们 , 如果过度提交 , 则可能进行交换) , 并为这一应用程序做出正确的决策 , 而不是根据供应商的实验室环境使用通用的指导原则 。
IaaS、PaaS和XaaS到底提供了什么
最后一个主题是 , 人们对于IaaS、PaaS和XaaS的真正含义有很多不同的看法 。应用程序团队可以阅读许多关于云计算可以做什么的文章 , 并且他们假设迁移到云端时 , 以某种方式获得了更多的功能和服务 。Greene表示 , 组织将会得到在系统中构建和设计的东西 。从满足组织要求的备份 , 到故障切换自动化 , 再到防火墙安全性 , 所有这些都需要使用适当的供应商工具进行规划和实施 , 因为它们不是一成不变的 。大多数云计算提供商为操作系统、磁盘速度、支持的应用程序甚至设置提供了很多选择和可能性 。组织面临的挑战是大量的选择 , 并将它们转换为满足组织的需求并能与供应商的环境良好配合的配置列表 。

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