五大因素影響虛擬化軟件的選擇

以下的一些因素會(huì)影響虛擬化軟件的選擇。

1、活動(dòng)性以及可移動(dòng)性

可移動(dòng)性讓應(yīng)用程序在物理服務(wù)器上相互轉(zhuǎn)移，而不需要中斷。這個(gè)特性在VMware的VMotion、XenMotion以及IBM P6 LPARs上已有，因此可移動(dòng)性具有改變?nèi)萘抗芾淼臐摿Α?/p>

但是，這并不是說它沒有問題。可移動(dòng)性會(huì)帶來可變性，而且會(huì)給管理組的成員（他們要進(jìn)行事件管理以及處理兼容性問題）帶來很大的挑戰(zhàn)。因此，為了評(píng)判可移動(dòng)性是否在你的環(huán)境中是一個(gè)很好的選擇，公司需要首先分析維護(hù)窗口、負(fù)載方式的一致性以及災(zāi)難恢復(fù)的策略。

維護(hù)窗口

當(dāng)組合到一個(gè)單一的物理平臺(tái)上，維護(hù)窗口就變得混合了。針對(duì)硬件維護(hù)，創(chuàng)建一個(gè)沒有時(shí)間窗口的場(chǎng)景是非常容易的。對(duì)于軟件也會(huì)產(chǎn)生同樣的問題。移動(dòng)虛擬機(jī)的能力可以幫助減少這個(gè)問題，通過允許服務(wù)器被挪下線來進(jìn)行計(jì)劃的維護(hù)或者軟件的升級(jí)。另外的一種情況是，當(dāng)不能移動(dòng)到適當(dāng)?shù)牡胤剑摂M主機(jī)上應(yīng)用程序合適的初始放置位置就顯得非常重要。但是，無論在哪一個(gè)情況下，作出正確的放置決定是非常關(guān)鍵的，因?yàn)榭梢苿?dòng)性中很少的行為會(huì)包含一個(gè)與軟件方面的沖突。

負(fù)載方式的一致性

可移動(dòng)性的優(yōu)勢(shì)很產(chǎn)生很大的不同，這主要依賴于負(fù)載方式的可變性級(jí)別。在高可變性負(fù)載環(huán)境中，它對(duì)于平衡空間能力非常有用。但是，在低可變性場(chǎng)景中，可移動(dòng)性的好處就會(huì)降低。

公司可以每天或者每周基于負(fù)載方式的可變性來分析理想的位置。如果負(fù)載方式每天和每天都幾乎一樣，那么一個(gè)靜態(tài)的放置就已經(jīng)足夠了，顯然可移動(dòng)性的可變性也就顯得沒有必要了。相反，如果每天和每天的負(fù)載方式都顯著不同，那么就需要一個(gè)動(dòng)態(tài)的解決方案（即可移動(dòng)性）。

災(zāi)難恢復(fù)策略

如果應(yīng)用級(jí)別的復(fù)制或者熱備份不是災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃的一部分，那么可移動(dòng)性會(huì)破壞這些做法。比如，一個(gè)人可能不注意地把一個(gè)生產(chǎn)服務(wù)器放在同一個(gè)位置作為它的災(zāi)難恢復(fù)服務(wù)器。為了避免這種缺陷，公司應(yīng)該進(jìn)行一個(gè)災(zāi)難恢復(fù)策略、角色、集群策略、集群角色以及復(fù)制結(jié)構(gòu)的詳細(xì)分析。

2、過載以及可測(cè)量性

有很多的操作模式方面的因素會(huì)影響虛擬化的成功。這包括I/O被處理的方式、每個(gè)虛擬機(jī)的最大CPU數(shù)量以及在它們平臺(tái)上廠商如何給軟件許可的方式。公司可以通過考慮如下的因素來繞過這些過載以及可測(cè)量性方面的考慮。

I/O速率

一些軟件組件，比如那些I/O操作頻繁的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器可能更適合于那些不使用虛擬化設(shè)備驅(qū)動(dòng)的虛擬化技術(shù)，因?yàn)檫@些設(shè)備驅(qū)動(dòng)每一次進(jìn)行的I/O操作會(huì)給CPU造成很大的負(fù)擔(dān)，以致讓系統(tǒng)會(huì)接近它的底線。一些技術(shù)，比如VMware的設(shè)備映射（device mapping）同樣在這方面提供了更高的效率，但是使用這些特色就會(huì)阻礙可移動(dòng)性。

為了決定采用一個(gè)更好的辦法，公司要使用一個(gè)特殊策略的負(fù)載模型。該模型基于物理服務(wù)器上的I/O活動(dòng)，會(huì)增加CPU的使用數(shù)量。這是一個(gè)很簡(jiǎn)單的方式來捕獲那些不適于給定虛擬化解決方案的工作負(fù)載類型。

非計(jì)算密集的應(yīng)用

理論情況下，在一個(gè)虛擬主機(jī)上放置很多非計(jì)算密集的應(yīng)用是有可能的。但是，這里有很多的因素會(huì)限制著這種場(chǎng)景的可測(cè)量性。而且，查明哪些因素會(huì)限制環(huán)境會(huì)更加復(fù)雜。

第一步就是采用一個(gè)CPU“量化”模型。如果一個(gè)虛擬化技術(shù)的方式是一個(gè)物理CPU模型有一個(gè)虛擬CPU，并且嚴(yán)格執(zhí)行，那么，虛擬系統(tǒng)的數(shù)量會(huì)受到CPU數(shù)量的限制。而當(dāng)新的模型變得可用以允許分配更細(xì)的物力資源，這個(gè)問題就會(huì)逐漸減弱，但是一定還要很謹(jǐn)慎來注意這種約束，以防止令人不快的事情發(fā)生。

存儲(chǔ)是一個(gè)更加復(fù)雜的部分。那些做的不是很多的應(yīng)用和那些處于活動(dòng)狀態(tài)的應(yīng)用相比，通常使用同等數(shù)量的存儲(chǔ)。加入一些這種應(yīng)用會(huì)給整個(gè)目標(biāo)系統(tǒng)的存儲(chǔ)能力帶來負(fù)擔(dān)，但是卻不會(huì)給CPU使用能力方面產(chǎn)生太大影響。

潛在的架構(gòu)的可測(cè)量性同樣會(huì)讓問題更加復(fù)雜。當(dāng)運(yùn)行太多的映像時(shí)，一些應(yīng)用會(huì)死掉，而不管它們做了什么。其它的會(huì)平衡背板互連、緩存模型以及更高的上下文切換能力來允許更多數(shù)量的虛擬機(jī)，同時(shí)不會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的可靠性。為了決定轉(zhuǎn)向“大節(jié)點(diǎn)”（fat nodes）是否有意義，公司需要平臺(tái)的可測(cè)量以及負(fù)載測(cè)試。

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