Ressursi planeerija HPE InfoSight'is

HPE InfoSight – HPE pilve teenus, mis võimaldab proaktifiselt tuvastada võimalikke probleeme HPE Nimble ja HPE 3PAR süsteemide usaldusväärsuses ja jõudluses. Teenus soovitab samuti kohe võimalikud lahendused, kusjuures mõnel juhul võivad probleemide lahendused toimuda proaktiivselt automaatrežiimis.

O HPE InfoSight’st oleme juba rääkinud HABRis, vaata näiteks, siit või siit.

Selles postituses tahan rääkida ühest uuest funktsioonist HPE InfoSight’is – Ressursi planeerijast (Resource Planner).

HPE InfoSight Ressursi planeerija on uus võimas tööriist, mis aitab klientidel määrata, kas nad saavad uusi töökoormusi või rakendusi oma süsteemidesse lisada, arvestades olemasolevaid töökoormusi. Kas süsteem suudab suurenenud koormust taluda või on vajalik uus süsteem? Kui uus süsteem on vajalik, siis milline? Prognoosimudeli Ressursi planeerija aitab täpselt mõista vajadusi ning õigesti planeerida olemasoleva süsteemi või uue süsteemi suuruse tõstmiseks.

Planeerija võimaldab teha järgmist:

• modelleerida võimalikku muutust olemasolevates töökoormustes;
• hinnata selliste massiivide ressursside mõju nagu: protsessor, maht ja vahemälu;
• vaadata tulemusi erinevate massiivide mudelite kohta.

Kogudes statistikat ja parameetrilist teavet massiivide töö kohta (kogu installeeritud massiivide baasi ulatuses) ning analüüsides erinevaid töökoormusi paljudes kliendikeskkondades, saame tuvastada teatud põhjuslikke ja kvantitatiivseid seoseid. Näiteks teame, kuidas dedupeerimine mõjutab protsessorikasutust erinevates massiivide mudelites. Teame, et Virtual Desktop keskkonnad dedupeeritakse ja kompressitakse paremini võrreldes SQL-iga. Teame, et Exchange'i rakendustel on tavaliselt kõrgem järjestikuste (erinevalt juhuslikest) lugemisoperatsioonide osakaal võrreldes Virtual Desktopiga. Kasutades sellist teavet, saame modelleerida koormuse muutuse mõju, et ennustada teatud massiivi mudeli ressursivajadusi.

Kuidas Planeerija töötab – vaatame järgmiste näidete põhjal.

Resource Planner käivitub HPE InfoSight portaalis jaotisest LABS. Alustame uue koormuse valimisest – Add New Workload (olemasoleva kõrval). Teine võimalus, millega hiljem toimetame – Add Existing Workload (olemasoleva koormuse muutmine).

Valime koormuse/kirje kategooria:

Vajadusel saab uue töökoormuse jaoks teha erinevaid muudatusi: andmemaht, IOPs, töökoormuse tüüp ja dedupeerimise režiim.

Seejärel valime kliendi omadest olemasoleva massiivi, millele soovime seda uut töökoormust modelleerida, ning vajutame nuppu Analyze.

Saame selle uue ettepaneku töökoormuse (olemasoleva koormuse kõrval) mõju CPU ressurssidele ja mahutavusele. Kui oleksime valinud hübriidse flash-massiivi, oleksime näinud ka selle mõju massiivi vahemälule, kuid antud juhul on meil all flash massiiv AF60, mille puhul vahemälu mõisted (SSD-l) ei kehti.

Näeme (paremal, üleval diagonaalis – CPU vajadused), et AF60 massiiv, mille jaoks planeerisime uut koormust, ei oma piisavalt protsessoriresursse, et uue töökoormusega toime tulla: uue koormuse lisamisel on CPU kasutus 110%. Alumisel diagonaalil (kapasiteet) on näha, et uue koormuse jaoks on piisavalt maht. Lisaks AF60 massiivile on mõlemal diagonaalil näidatud ka teisi massiivi mudeleid – võrreldes sellega, mis juhtuks, kui meil oleks teine massiiv.

Järgmises pildis on näha, mis juhtub, kui valime võimaluse 'display multiple head shelves' (valik algse massiivi valimisel). See valik võimaldab analüüsi mitme sama massiivi jaoks. On näha, et üldise (uue ja olemasoleva) koormuse jaoks piisab ühest AF80 massiivist, kahest AF60 massiivist või kolmest AF40 massiivist.

Ressurside planeerijaga on võimalik mudelda ainult praeguse koormuse muutust. Selleks tuleb esimeses sammus valida add existing workload (asetades add new workload – nagu me alguses tegime). Järgmiseks saab mudelda olemasoleva koormuse muutust ja vaadata, milleni see viib. Allolevas näites mudeldatakse koormuse kahekordistamist ja kahekordset mahtu File Serveri tüüpi rakendustele (st antud näites ei suurenda me kogu koormust massiivil, vaid suurendame koormust ainult konkreetse rakendustüübi jaoks).

Sel juhul on näha, et massiivi ressursid võimaldavad kahekordistada koormust File Serveri rakendustele, kuid mitte rohkem kui kaks korda – sest protsessorite ressursid saavad olema 99% ulatuses kasutuses.

Allikas: habr.com