CA Hyperformix Capacity Management
Transkript
CA Capacity Management Jaromír Šlesinger, CA CEE [email protected] Tlak na efektivní využívání kapacit — Průměrné datové centrum využívá 18% kapacity − Optimální by bylo víc než 50% — I po konsolidačních a virtualizačních aktivitách je využití kapacit nedostatečné − Dodavatelé aplikací i zákazníci požadují dedikované zdroje − Průměrně <10 VM/host; — Nové aplikace jsou spíše naddimenzované − Pro jistotu a rezervy dalšího rozvoje — Neschopnost exaktního plánování − Obtížné prosadit a prokázat alternativní řešení 2 Východiska pro prediktivní plánování Iniciativy Procesy Projekty - Akvizice a fůze - Přesuny datových center - Business Continuity - Cloud - Green IT - Service Delivery - Capacity Planning - Application Performance Management - ITIL Best Practices - Konsolidace serverů - Virtualizace (P2V, V2P, V2V) - Nasazení aplikací do produkčního prostředí 3 Způsoby užití CA Capacity Management Efektivní využití datových center Optimalizace výkonu a nákladů Zvýšení využití existujícího hardware • Identifikace oblastí pro konsolidaci a úspory •Scenáře variant řešení – výkon vs náklady Optimalizace virtualizovaného prostředí • Vhodné umístění VM • Distribuce zátěže přes VM a hostující systémy • Eliminace „VM Sprawl“ Predictivní plánování migrací • P2V, V2P, V2V Podpora iniciativ – konsolidace, virtualizace a cloud computing 4 Nevyužité zdroje představují příležitost pro konsolidaci Vývoj skutečné zátěže vs. Dostupná kapacita Způsoby užití CA Capacity Management Zabezpečení plnění SLA Eliminace rizik při změnách businessu Kolik zdrojů spotřebuje business nebo IT služba Transparetní náhled na IT služby • Predikce důsledků rostoucí poptávky pro IT zdroje • Prodloužení časových výhledů Řízení dodávky business služeb • Optimalizace nákladů • Predikce kapacity infrastruktury pro Service Portfolio Management Management rizik • Spolehlivé a efektivní zavádění nových služeb • Zohlednění sezónních výkyvů • Plánování kontinuity a DR 5 Kolik zdrojů bude potřeba za 2 roky Způsoby užití CA Capacity Management Plánování rozvoje IT Eliminace rizik při změnách infrastruktury Virtualizace • Predikce, jak zátěž ovlivní výkon • Identifikace vhodného umístění VM Konsolidace datových center • Identifikace, jaká je struktra spotřebovávaných a poskytováných zdrojů • Identify oblastí pro konsolidaci se zohledněním SLA Upgrade hardware • Predikce výkonu různých hardwarových variant Zavádění novýc aplikací • Určení stávajících a plánovaných kapacitních nároků na CPU, paměť, disky a další zdroje. 6 Automatizované rozložení virtualizovaných systémů Variantní predikce zátěže a odezvy CA Capacity Management Suite Reporting stávajícího stavu Prediktivní analýzy CA Data Manager – umožňuje sběr kapacitních a výkonnostních dat z mnoha zdrojů pro efektivnější a přesnější reporting CA Capacity Management & Reporting Suite – analytický nástroj umožňující provádět analýzy “what-if” scenářů a zjišťovat dopad změn v časovém vývoji. CA Current Capacity Reporter interaktivní rozhraní pro reporting stávajícího stavu a trendů napříč zdroji dat a druhy metrik CA Virtual Placement Manager – umožňuje kapacitní plánování pro účely sizingu a konfigurací virtualizovaných prostředí, návrhu virtuální infrastruktury pro optimalizaci kvality služeb bez potřeby naddimenzování. CA Capacity Command Center – poskytuje normalizované měření kapacit a spotřeby zdrojů napříč fyzickou a vitualizovanou infrastrukturou. CA Capacity Management – vstupy Capacity Management Practice Facility & Environmental metrics Financial metrics Service & Business metrics Application performance metrics Configuration metrics Infrastructure performance metrics 8 Power used Space used Hardware & license costs Business Capacity Management budgets Business Metrics # orders Business plans & forecasts # page hits Cílem je propojit měřítka business aktivit se spotřebou IT zdrojů, a tím umožnit efektivní rozhodování. Service Capacity Management transaction counts Server model, # cores roles and relationships CPU usage storage usage Component Capacity Management Resource Usage Metrics CA Capacity Management – výstupy Capacity Management Practice Optimize virtual infrastructure Výstupy podporují procesy řízení IT služeb, IT projekty a iniciativy: - Kapacitní plány - Sizing aplikací - Konsolidace serverů - Virtualizace - Přechod na Cloud Computing - Green IT - Akvizice a fůze - Obnovu hardware - Migrace datových center 9 Business Capacity Management model placement and balancing Predict future capacity needs & resolve predicted bottlenecks Characterize workloads and Service Capacity Management correlate to resource usage Identify patterns of behavior & trends Identify exceptions and Component Capacity Management over/under used components Archival and management of data to support practice Příklady využití – 1. očekávaný nárůst zátěže — Dvě organizace se sloučily — Všichni uživatelé sloučené organizace budou využívat aplikace jedné z nich — Očekávaný nárůst zátěže je 4x — Management požaduje záruky, že aplikace bude mít akceptovatelnou odezvu i po migraci, resp. doložení požadavků na posílení infrastruktury — Zvažovány jsou alternativy cíleného upgrade hardware (ale kterého a jaký?) nebo využití virtualizace (ale bude to stačit a jak rozložit zátěž?) Baseline Report Většina serverů je nevytížená. Několik serverů je zatížených, server sql12 nejvíc Varianta Upgrade — Upgrade serveru neřeší zvýšené kapacitní nároky − Např.. Upgrade stávajícího serveru IBM x3650 2.3 na 3.3 GHz (Intel Xeon X5470, 4 cores/MCM (3333MHz, 2x6MB L2, 1333MHz FSB, no HT, VT) nestačí Identifikace použitého serveru a jeho upgrade Po zvýšení zátěže výkon nebude dostatečný Varianta virtualizace Využití možnosti modelovat virtualizované prostředí a jeho zátěž Virtualization Wizard Modelování virtualizovaných serverů dovoluje zvažovat různé hardwarové alternativy. Např. Využití existujících serverů Srovnání modelových výstupů Upgrade serveru nestačí Virtualizace umožní efektivnější umístění zátěže i s využitím existujícího hardware Příklad užití – 2. nová služba — Naplánováno je zavedení nové služby (aplikace) — Očekáván je dynamický nárůst zátěže nové aplikace — Management vyjadřuje pochybnosti, zda je k dispozici dostatečná kapacita pro zvládnutí tohoto růstu — Požadováno je předložení scénářů zohledňující několik variant předpokládáného nárůstu využití nové služby a analýza odpovídajcího dopadu na případné potřebné rozšíření IT kapacit — Doba odezvy aplikace je pro službu kritická — Testovací systém nemá kapacitu budoucího produkčního systému Model podle testovacího systému Web Server Tier Application Server Tier Database Server Tier Applications Validate the Model Validace platnosti modelu na výsledcích zátěžových testů na testovacím systému. Blízkost skutečných a modelových hodnot Model podle produkčního systému Modelování budoucího produkčního systému pomocí hardwarové knihovny Simulace zátěže Průběžné monitorování zátěže zdrojů v průběhu simulace Review response times Při zvýšení zátěže na 8X doba odezvy neakcetovatelná Při zvýšení ztěže 2x nebo 4x load splní SLA Review response time contributions Web Tier Application Tier Database Tier K době odezvy přispívá nejvíc web server Drill down Zátež disků web serveru je vysoká Řešení úzkého místa Přidání disků do modelu 8x response time now meets SLA Zátěž DB serveru je nyní přes 70% Secondary bottleneck identified Řešení sekundárního úzkého místa Přeskupení nezatížených serverů do DB vrstvy After resolving secondary bottleneck Zátěž všech serverů při 2X, 4X a 8X zátěži je přijatelná. Návratnost – Return of Investment 30 31 32 Reference Úspora 5 milionů USD při prvním nasazení – Predikce hardwarových požadavků pro konsolidaci data warehouse – Identifikace úzkých míst v kritických business aplikaciích Predikce kapacit pro nové aplikace Meziroční úspory v řádu milionů USD každý rok Vyřešení výkonnostní problémů Omezení testovacího prostředí Úspěšná P2V migrace a konsolidace serverů Úspora 2.5 milionu USD na hardware první rok – – – – – – – – Identifikace úzkých míst v kritických business aplikaciích Konsolidace a virtualizace Úspora 28 milionů dolarů Predikce správného HW sizingu a obnovy HW pro CRM Úspěšná migrace HP-UX na Linux – sizing HW konfigurace Omezení výpadků & ztráty příjmů z vysílání NFL Dotazy? Děkuji!
Podobné dokumenty
KUPNÍ SÍLA PENĚZ
poklesne. U úvěrů je tomu naopak, inflace může potěšit dlužníka, který tak reálně vrátí nižší
hodnotu peněz. Banky tedy v reakci na růst inflace zvyšují úrokové sazby u poskytováných půjček. Reakcí...
14 990 Kč - apscomp.cz
• Největší riziko představují komponenty s omezenou životností (např. nová optická mechanika bude jen stěží kompatibilní s několik let starým notebookem).
• Na rozdíl od notebooku lze výkon a možno...
Princip je stejný, je ale nutné mít hlubší znalosti
hodnota 1,70V. Pokud budete hazardovat s vyšším napětím, velmi zkrátíte životnost vašeho
procesoru a nebo jej rovnou zničíte. Pro většinu dnešních procesorů stačí hodnota kolem 1,501,60V (volba Aut...
POKUSY S PRAKEM
Účinnost praku je tedy asi 28 %. Ztráty kolem 2/3 vykonané
práce jsou způsobeny hlavně tím, že se při výstřelu dává
do pohybu nejenom míček, ale také samotná guma.
Je to jeden z mála mechanických s...
RŮŽOVÝ PANTER sro - SKP Prezidium Praha
Cena zahrnuje: 7x ubytování v apartmánech pro 8-10 osob, 7denní permanentku, dopravu
autobusem, lůžkoviny, kauci za apartmán služby delegáta CK, pojištění záruky pro případ
úpadku CK. V případě obs...
Technologie motorů Peugeot
Technologie HDi znamenala značný pokrok z hlediska snížení emisí škodlivých částic. Pro jejich úplné zničení,
a to včetně těch nejmenších, vyvinula skupina filtr pevných částic (FAP). Ve světové pr...
Double-Take RECOVERNOW
pro obnovení dat, které obsahuje. Plná replikace
serveru uchovává a chrání virtuální stroj
v dostupném formátu pro snadnou validaci
a obnovení dat v rámci virtuálního stroje.
Obnovení fyzických ...