Ressursiplaneerija HPE InfoSightis

HPE InfoSight – HPE pilveteenus, mis võimaldab proaktiivselt avastada võimalikke probleeme HPE Nimble ja HPE 3PAR salvestusruumide usaldusväärsuse ja jõudlusega. Samuti saab teenus kohe soovitada viise võimalike probleemide lahendamiseks, ning mõnel juhul saab probleeme lahendada proaktiivselt ja automaatselt.

Oleme HPE InfoSight'ist juba rääkinud HABR-is, vaata näiteks, siin või siin.

Selles postituses tahan ma rääkida ühest HPE InfoSight uudsest funktsioonist – Ressursiplaneerijast (Resource Planner).

HPE InfoSight Ressursiplaneerija on uus võimas tööriist, mis aitab klientidel kindlaks teha, kas nad saavad lisada uusi töökoormusi või rakendusi oma salvestusseadmestikku, arvestades olemasolevaid töökoormusi. Kas seade suudab koormuse suurenemist taluda või on vajalik uus seade? Kui uus seade on vajalik, siis milline? Ressursiplaneerija prognoosimudel aitab täpselt mõista vajadusi ja korralikult välja arvutada olemasoleva seadme täiustamise või uue seadme suuruse.

Planeerija võimaldab järgmist:

• modelleerida potentsiaalseid muudatusi olemasolevates töökoormustes;
• hinnata mõju salvestusseadmestiku ressurssidele, nagu: protsessor, maht ja vahemälu;
• vaadata erinevate seadmestike mudelite tulemusi.

Kogudes statistikat ja parameetrite teavet salvestusseadmestike töö kohta (kogu installeeritud seadmete baasi ulatuses) ning analüüsides erinevaid töökoormusi mitmes erinevas kliendikeskkonnas, saame tuvastada teatud põhjuslikud ja kvantitatiivsused seosed. Näiteks teame, kuidas dedupatsioon mõjutab protsessori kasutust erinevates seadmestike mudelites. Teame, et Virtual Desktop keskkonnad dedupitseerivad ja tihendavad paremini võrreldes SQL-iga. Teame, et Exchange rakendustel on tavaliselt kõrgem järjestikuste (erinevalt juhuslikest) lugemisoperatsioonide osakaal võrreldes Virtual Desktopiga. Sellise teabe abil saame modelleerida koormuse muutumise mõju, et ennustada ressursside vajadusi konkreetse seadmestiku mudeli jaoks.

Kuidas Ressursiplaneerija töötab – vaatame järgmiste näidete kaudu.

Resource Planner käivitub HPE InfoSighti portaalis LABS ja alustan uue koormuse valimisega – Add New Workload (olemasolevale koormusele lisaks). Teine valik, mida hiljem vaatame, on Add Existing Workload (olemasoleva koormuse muutmine).

Valime koormuse/kohaldamise kategooria:

Vajadusel on võimalik teha erinevaid muudatusi uuele töökohustusele: andmemaht, IOPs, töökoormuse tüüp ja deduplication režiim.

Seejärel valime klusterist (kliendi valikute seast), millele soovime selle uue koormuse simuleerida, ja vajutame nuppu Analyze.

Kokkuvõttes näeme, kuidas see uus ettepaneku koormus (olemasolevale koormusele lisaks) mõjutab CPU ja mahutavuse ressursse. Kui oleksime valinud hübriidsete flash-üksuste, näeksime ka mõju mälukaardile, kuid antud juhul on meil all flash -mass AF60, kus mälu (SSD) mõisted ei kehti.

Näeme (paremal, ülemises diagrammis – CPU needs), et AF60, millele plaanisime uue koormuse, ei oma piisavalt protsessorivahendeid uue töökoormuse töötlemiseks: uue koormuse lisamisel on CPU kasutus 110%. Alumises diagrammis (Capacity needs) on näha, et uue koormuse jaoks on piisavalt mahutavust. Lisaks AF60-le on mõlemas diagrammis võrdluseks näidatud ka teised klustermudelid – et võrrelda, mis oleks olnud, kui meil oleks olnud teine massiiv.

Järgmisel pildil on näha, mis juhtub, kui seame märkeruudu display multiple head shelves (valik algse klustri valimisel) märgisele. See valik võimaldab analüüsida mitmeid samu klustreid. Näha on, et üldiseks (uue ja olemasoleva) koormuse jaoks on piisav üks AF80 kluster või kaks AF60 klustrit või kolm AF40 klustrit.

Ressursiplaneerijaga saab simuleerida ka ainult olemasoleva koormuse muutmist. Selleks peab esimeses etapis valima add existing workload (add new workload'i asemel – nagu me alguses tegime). Edasi saab simuleerida olemasoleva koormuse muutmist ja vaadata, milleni see viib. Alloleval näitel simuleeritakse koormuse ja mahutavuse kahekordistamist failiserveri tüüpi rakenduste jaoks (st selles näites ei suurenda me kogu koormust klusterile, vaid suurendame koormust ainult konkreetse rakenduse tüübi jaoks).

Sel juhul on selge, et massiivi ressursid võimaldavad File Serveri rakenduste koormust kahekordistada, kuid mitte rohkem, kuna protsessorite ressursid oleksid 99% kasutuses.

Allikas: habr.com