高效虛擬化策略實現私有雲的性能監控

私有雲性能監控非常重要，不僅能診斷故障，而且確保服務等級滿足集中化服務所需。 為保證成功，聰明的IT人員經常創建高效率的虛擬化策略來完成私有雲的性能監控。

持續收集私有雲性能監控資料

私有雲主要是關於流程、自動化、人員管理和整合集中等內容。 一些私有雲使用虛擬化技術和物理宿主機，所以無論採用哪種工具完成性能監控，您需要收集來自于各種宿主機的資料。 持續地收集資料而不是僅在整合、集中或故障診斷時才去做。

通常，使用者和監控系統在問題剛剛產生時不會察覺。 只有當問題變得嚴重足以影響到使用者使用後才被發現。 通過歷史資料，您可以看到問題產生的時間。 或許CPU負載的問題在一周前的病毒掃描程式升級完成後就產生了。 您可以在歷史資料中輕鬆發現這點，説明解決問題的人員快速地定位、修復和恢復到高效狀態。

私有雲性能監控還帶來一些非技術性收益。 您希望集中的一些服務，例如各部門的Web伺服器通常不會設置很多的監控。 當服務宕機或變慢時，很多部門的做法是簡單重啟。 而這種做法是錯誤的。

如果您推動集中服務的理由是通過監控提高可用性和性能，那麼各部門很難拒絕。 畢竟，您做了正確的事情，而他們沒有。

透明化

透明化也很重要。 把雲效能資料開放給開發人員和應用管理員，這樣他們可以看到自己所做配置選擇對性能的影響。 對基於虛擬化架構的雲而言，類似的一些選擇可能對應用本身是有益的，但卻影響到整個環境的性能。 IT系統也講究平衡，包括性能在內。 某個應用的性能目標應該用文檔記錄，這樣可以盡力去達到而不是超出。 超出這些目標需要額外的資金和時間投入。

選擇相關聯的資料獲取點對私有雲性能進行監控

當部署私有雲性能監控系統時，盡可能多地從正確的地點收集相關聯維度的資料。 不要從虛擬化環境中某台虛擬機器中獲取關於CPU負載的資訊，結果會是錯誤的。 您應該從虛擬化平臺角度去獲取準確資料。 同樣，記憶體使用率、網路I/O、存儲I/O等等也是這樣。

相反，應用性能最好從單個伺服器的級別上判斷，可以説明識別某個集群成員是否已超負荷。

另外，盡可能地以最小細微性收集資料。 很多性能監控工具以5、15或60分鐘的平均資料作為歷史資料，這體現到圖形上就使得峰值資料變得平緩。 這種平緩帶來一些假像，因為峰值資料意義重大。

當應用回應工作時，不是慢慢地進行，而是調用所有它可用的CPU資源盡可能快速地完成，在圖形上體現為100%的CPU使用率峰值。 峰值時間的長度非常重要，這通常代表最終使用者對應用快慢的感受。 換句話說，是請求和結果之間的延遲時間。

如果性能監視軟體把這些峰值跟閒置時間進行了平均，可能看到的是50%的CPU使用率，從而得到錯誤的結論認為性能可以滿足。 網路和存儲連接的工作方式類似。 假設某一分鐘100%的使用率，而下一分鐘為0%，那麼平均使用率為50%，看起來不是什麼問題。 這種情況下通過高解析度軟體進行深入分析很有必要。 當然保留大量的資料和收集高精度資料的過程也會消耗CPU、記憶體、網路和存儲資源，所以您需要找到平衡點。

(責任編輯：蒙遺善)