数据中心虚拟技术规划的探讨论文

时间:2022-10-28 16:24:37 论文范文 我要投稿
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数据中心虚拟技术规划的探讨论文

  虚拟化技术给我们带来了非常大的影响,使我们的信息化建设可以更好地发展。在使用虚拟化技术的初期,应该从资源分配、硬件配置的选择到vSphere中心的配置,在规划的每一个阶段做出最优选择,这将对虚拟基础架构是否能有效实现产生巨大影响。首先需要考虑容量规划和性能规划,接着对相关的硬件选择和设计进行考量,最后对vSphere的配置进行优化。这些都对虚拟化基础架构有着深远影响。

数据中心虚拟技术规划的探讨论文

  1容量的规划

  容量规划需要注意两个关键因素:性能和容量。虚拟化的基础性能指的是在虚拟架构上所有应用程序的性能总和,而虚拟化的基础容量指的是虚拟架构上所有工作负载资源使用量的总和。所以,基础规划的是给定工作负载的情况下需要给予多少资源(容量),以及这些资源的速度(性能)。

  1.1新的应用

  虚拟化规划在新的应用和现有应用比较中,前者要困难很多。因为我们必须知晓产品供应商对应用的配置需求,并将这些需求转化成更加符合实际的虚拟资源的需求。所以我们需要多和产品供应商

  沟通交流,确切了解是否还有相应的虚拟化推荐配置。在给新的应用程序配置的虚拟资源初期可能会高,随时还需要不断监控这些虚拟机,并进行相应的调整使之回归合理的配置水平。

  1.2现有的应用

  在虚拟化进行规划的时候,我们需要关注的核心资源有四个:CPU、内存、磁盘和网络。如果一台物理服务器的配置如下:

  CPU:双路8核心CPU,每颗核心3056MHz内存:32GB磁盘:总容量3TB网络:两块千兆网卡

  在系统运行过程中,不难统计出各资源的真实利用率:

  CPU利用率峰值:15%

  内存利用率峰值:20%

  磁盘容量利用率:22%

  网络利用率:小于1%

  调整之后的虚拟机配置如下:

  CPU:需要3667MHz,2颗虚拟CPU足够内存:需要6.4GB,配置8GB足够磁盘:需要0.66TB,采用精简配置,按需增加网络:远远低于链路负载,不予考虑

  1.3收集数据

  收集以上四种核心数据的方法有很多种,可以使用现有Windows系统或者Linux系统内置的工具来收集CPU利用率、内存利用率、磁盘I/O以及网络I/O。也可以利用虚拟软件提供商提供的工具来进行,如VMware公司提供的工具VMwareCapacityPlanner。收集数据有助于提高虚拟化规划的速度和可靠性。

  1.4数据标准化

  我们会面对大量规格不同的服务器,这些服务器是虚拟化规划的原始资源。要想使用这些硬件资源来进行基础规划,需要先进行数据标准化处理,需要收集原始的规划数据:

  1.4.1数据收集

  第一步收集同时运行的虚拟机数量;物理CPU的平均值;物理CPU的平均数量;物理CPU的平均利用率峰值;物理内存平均数;物理内存的平均利用率峰值。第二步收集计划的主机配置信息:每台主机CPU插槽数;每颗CPU的内核数;每颗内核的MHz数;每台主机的内存数。

  收集完毕后,可以利用公式进行虚拟化所需容量的计算:

  对于CPU的计算:

  标准化物理主机CPU平均值=物理CPU的平均值x物理CPU的平均数量;

  高峰CPU的平均利用率峰值=物理CPU的平均利用率峰值x标准化物理主机CPU平均值;

  高峰CPU总使用量=同时运行的虚拟机数x高峰CPU的平均利用率峰值计算过程如下

  3056MHzx8=24448MHz24448MHzx15%=3667.2MHz100x3667.2MHz=366720MHz100台虚拟机同时运行需要366720MHz的运算能力。

  对于内存的计算:

  高峰内存使用量=物理内存平均数x物理内存的平均利用率峰值;

  高峰内存使用总量=同时运行的虚拟机数x高峰内存使用量

  计算过程如下:

  32768MBx20%=6553.6MB100x6553.6MHz=655360MB100台虚拟机同时运行需要655360MB的内存容量。

  1.4.2主机数量计算主机CPU规格

  每台主机的内核总数=主机CPU数量xCPU核心数;

  每台主机MHz总数=每台主机的内核总数x每个内核MHz数

  每台主机CPU可用MHz数=主机CPU最高利用率x每台主机MHz总数计算过程如下:

  2x8=16

  3056MHzx16=48896MHz80%x48896MHz=39117MHz主机内存规格

  每台主机内存可用数=每台主机内存容量x最大使用率

  计算过程如下:

  32768MBx80%=26215MB以上计算过程中,保留20%的硬件资源用以应对突发资源请求。

  利用已经计算出来的虚拟机资源总量和每个主机可以使用的资源量,可以从CPU和内存两个方面来计算需要的主机数量(冗余N+1):

  根据CPU计算需要的主机数量:

  高峰CPU总使用量/每台主机CPU可用MHz数=366720MHz/39117MHz=9.3,考虑进位和冗余,需要的主机数量为11台。

  根据内存计算需要的主机数量:

  高峰内存使用总量/每台主机内存可用数=655360MB/26215MB=24.9,考虑进位和冗余,需要的主机数量为26台。

  结合以上计算结果,综合得出需要26台物理主机才能够满足同时运行100台虚拟机的要求。但是,考虑到CPU和内存的利用率,这样的方案和配置并不是最优的,因为增加主机的CPU、磁盘等硬件资源所花费的资金,远远高于增加内存的投入。所以,应该改变主机的配置,单独的增加内存容量,用来优化虚拟机方案。此案例中,将每台主机的内存从32G增加到128G,计算结果如下每台主机的内存容量131072MBx80%=104857.6MB根据内存计算需要的主机数量为:

  高峰内存使用总量/每台主机内存可用数=655360MB/104857.6MB=6.25,虑进位和冗余,需要的主机数量为8台。

  由此可以得出结论,在进行虚拟化基础规划的时候,进行容量规划可以发现很多细节,基于这些结果可以很好地对硬件的选择进行优化。

  1.5网络容量规划

  一般情况下,千兆以太网交换机足以满足虚拟机的负载流量,所以在网络规划中,并不存在容量的问题。但是,随着虚拟机的不断增多,在vSphere的管理下,需要考虑隔离流量等问题,如网络管理、vMotion、容错、存储和流量等。这些功能部署在扩展应用中,会增加网络端口的数量,所以如何更优地部署网络端口数量是网络规划的重占

  一般采用vSwitch的方式,搭建虚拟交换机来满足虚拟网络端口的使用。结合虚拟交换机的端口聚合,足以满足当前需求。

  2存储性能的规划

  在虚拟化开始阶段运行良好的基础架构,随着负荷的增加,性能会随之降低。从存储的角度看,单磁盘大容量已经很普遍,但是它的运算速度慢以及虚拟环境的存储资源共享架构,会使得情况越来越糟。所以,做好虚拟化的存储性能规划相当重要。

  面对传统的存储架构,加上不同速度不同容量的磁盘,在满足速度和容量的情况下,会导致满足性能的同时,浪费大量的空间,究其原因就是采用RAID存储无法有效利用存储资源。利用虚拟存储池和子LUN分层技术,可以找到灵活的解决方案。

  虚拟存储池可以由大量不同速度、不同容量的磁盘组成。底层存储池采用的RAID位于较低的一个层面上,以LUN形式交付给主机使用的大存储池。子LUN分层技术做到负载均衡,将数据块移动到合适层次。不同的虚拟机存储在不同的磁盘上,在性能和容量的选择上更灵活,更合理。

  3虚拟化设计

  整体设计不仅仅是决策和硬件的配置,还需要考虑到各方面因素,包括容量、性能、安全、管理、连续性和灾难恢复等。从规划开始,伴随着管理和维护的不断进行,设计一直贯穿其中。收集数据、分析数据、制作设计文档、扩展性考量,都是设计所面临的不同阶段的重要过程。

  3.1选择硬件

  从资源角度讲,不仅要考虑硬件的容量,还需要考虑管理因素,考量不同的基础架构的优缺点。从存储角度讲,选择支持多种协议的统一存储解决方案,关键要素是灵活性和效率。硬件的选择关键要考虑满足大部分的需求的同时,能够简化结构部署。

  3.2配置选择

  任何一种技术,都有通用场合下应该使用的特性,也有特殊场合下给特殊用途使用的功能。

  在可用性方面,更主要的是考虑哪种接入控制策略:集群允许主机故障数目;作为故障切换空间容量保留的百分比;指定故障切换主机。

  在vMotion方面,由于需要消耗很大的流量,所以尽量将vMotion流量隔离到独立的网卡上;或者配置多网卡进行vMotion在线迁移工作。

  在DRS方面,选用全自动的DRS实现负载均衡的工作方式。在存储方面,包括空间利用率负载均衡和I/O延时负载均衡。在整体性能保证的前提下,进行最优选择。

  4总结

  虚拟化基础建设需要做大量的规划,需要做详细的容量规划来明确基础的硬件需求;需要明确解决方案中的需求和局限。在整个环境的部署中,还需要明确采用哪种合适的架构,对环境的要求(空间、环境、制冷),是否提供冗余,是否提供安全性等因素。我们需要做出很多决策来给设计提供判断依据,这些决策会对整个项目的部署产生很大影响。开始阶段的规划越详细,基础架设的结构就越牢靠。

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