HPE InfoSight – en cloudtjeneste fra HPE, der gør det muligt at identificere potentielle problemer med pålidelighed og ydeevne i HPE Nimble og HPE 3PAR-systemer proaktivt. Tjenesten kan også straks anbefale løsninger til at afhjælpe eventuelle problemer, og i nogle tilfælde kan problemerne løses proaktivt og automatisk.
Vi har allerede omtalt HPE InfoSight på HABR, se f.eks. eller .
I dette indlæg vil jeg fortælle om en ny funktion i HPE InfoSight – Resource Planner.
HPE InfoSight Resource Planner – dette er et nyt kraftfuldt værktøj, der hjælper kunder med at afgøre, om de kan tilføje nye arbejdsbelastninger eller applikationer til deres systemer under hensyntagen til de eksisterende arbejdsbelastninger. Vil systemet kunne klare den øgede belastning, eller er der behov for et nyt system? Hvis der er behov for et nyt system, hvilket skal så vælges? Prediktiv modellering med Resource Planner hjælper med præcist at forstå behovene og korrekt størrelsesbestemme opgraderingen af det eksisterende system eller størrelsesbestemme et nyt system.
Resource Planner gør det muligt at:
- modellerer potentielle ændringer af eksisterende arbejdsbelastninger;
- vurdere påvirkningen på systemressourcer såsom: CPU, kapacitet og cache;
- se resultaterne for forskellige systemmodeller.
Ved at indsamle statistik og parametre om driften af systemerne (gennem hele det installerede systembase) og analysere forskellige arbejdsbelastninger i mange kundemiljøer, kan vi identificere bestemte årsags- og virkningsforhold samt kvantitative sammenhænge. For eksempel ved vi, hvordan deduplicering påvirker CPU-brugen i forskellige systemmodeller. Vi ved, at Virtual Desktop-miljøer generelt dedupliceres og komprimeres bedre end SQL. Vi ved, at Exchange-applikationer typisk har en højere procentdel af sekventielle (i modsætning til tilfældige) læseoperationer end Virtual Desktop. Ved at bruge sådanne oplysninger kan vi modellere virkningen af ændringer i belastningen for at forudsige ressourcebehovene for en bestemt systemmodel.
Sådan fungerer Resource Planner – lad os se på følgende eksempler.
Resource Planner startes på HPE InfoSight-portalen under sektionen LABS. Vi begynder med at vælge en ny arbejdsbyrde – Add New Workload (udover den eksisterende). En anden mulighed, som vi vil overveje senere – Add Existing Workload (ændring af den nuværende arbejdsbyrde).
Vi vælger kategori for arbejdsbyrden/app:
Hvis nødvendigt, kan der foretages forskellige ændringer i den nye arbejdsbyrde: datamængde, IOPs, type arbejdsbyrde og deduplication-tilstand.
Dernæst vælger vi et array (blandt dem, kunden har), som vi ønsker at modellere denne nye arbejdsbyrde for, og klikker på knappen Analyze.
Som resultat får vi indflydelsen fra denne nye foreslåede arbejdsbyrde (udover den nuværende arbejdsbyrde) på CPU-ressourcerne og kapaciteten. Hvis vi havde valgt et hybrid flash-array, ville vi også have set indflydelsen på arrayets cache, men i dette tilfælde har vi et all flash-array AF60, hvor begrebet cache (på SSD) ikke gælder.
Vi ser (til højre, på det øverste diagram – CPU needs), at arrayet AF60, som vi planlagde den nye arbejdsbyrde for, ikke har tilstrækkelige CPU-ressourcer til at håndtere den nye arbejdsbyrde: ved tilføjelsen af den nye arbejdsbyrde vil CPU'erne blive udnyttet med 110%. På det nederste diagram (Capacity needs) kan vi se, at der er tilstrækkelig kapacitet til den nye arbejdsbyrde. Udover AF60-arrayet er der også vist andre modeller af arrays på begge diagrammer – til sammenligning med hvad der ville være tilfældet, hvis vi havde et andet array.
På det næste billede vises, hvad der sker, når vi sætter flueben i display multiple head shelves (mulighed ved valg af det oprindelige array). Denne mulighed giver mulighed for at udføre en analyse for flere ens arrays. Det er tydeligt, at der til den samlede (nye og eksisterende) arbejdsbyrde er tilstrækkeligt med ét AF80-array, eller to AF60-arrays, eller tre AF40-arrays.
Med ressourceplanlæggeren kan man også modellere ændringer i kun den nuværende arbejdsbyrde. Til dette skal man i det første trin vælge add existing workload (i stedet for add new workload – som vi gjorde i starten). Derefter kan man modellere ændringer i den eksisterende arbejdsbyrde og se, hvad det fører til. I eksemplet nedenfor modelleres en fordobling af arbejdsbyrden og en fordobling af kapaciteten for applikationer af typen File Server (dvs. i dette eksempel øger vi ikke hele arbejdsbyrden på arrayet, men øger kun arbejdsbyrden for den specifikke type applikationer).
I dette tilfælde er det tydeligt, at ressourcerne i arrayet kan fordoble belastningen for File Server-applikationer, men ikke mere end det, da processorressourcerne vil være udnyttet op til 99%.
Kilde: habr.com
