HPE InfoSight 是一项 HPE 云服务，可让您主动识别 HPE Nimble 和 HPE 3PAR 阵列可能存在的可靠性和性能问题。 同时，该服务还可以立即推荐解决可能出现的问题的方法，并且在某些情况下，可以主动、自动地进行故障排除。
我们已经讨论过 HABR 上的 HPE InfoSight，例如， или .
在这篇文章中，我想谈谈 HPE InfoSight 的一项新功能 - 资源规划器。
HPE InfoSight Resource Planner 是一款功能强大的新工具，可帮助客户确定是否可以根据现有工作负载向其阵列添加新工作负载或应用程序。 该阵列是否能够处理增加的负载，或者是否需要新的阵列？ 如果需要一个新数组，选哪个？ 预测建模 Resource Planner 有助于准确了解需求并正确调整现有阵列的升级规模或调整新阵列的规模。
调度程序允许您执行以下操作：
- 模拟现有工作负载的潜在变化；
- 评估对阵列资源（例如处理器、容量和高速缓存）的影响；
- 查看不同阵列模型的结果。
通过收集有关阵列运行（跨整个阵列安装基础）的统计数据和参数信息并分析许多客户端环境中的各种工作负载，我们可以识别某些因果关系和定量关系。 例如，我们知道重复数据删除如何影响不同阵列模型的 CPU 利用率。 我们知道，虚拟桌面环境在重复数据删除和压缩方面比 SQL 更好。 我们知道，与虚拟桌面相比，Exchange 应用程序的顺序（而不是随机）读取百分比往往更高。 使用此类信息，我们可以对负载变化的影响进行建模，以预测特定阵列模型的资源需求。
让我们在下面的示例中看看调度程序是如何工作的。
Resource Planner 在 HPE InfoSight 门户的 LABS 下运行。 首先，我们选择一个新工作负载 - 添加新工作负载（除了现有工作负载之外）。 我们稍后将看到的另一个选项是添加现有工作负载。
选择负载类别/应用：
您可以根据需要对新工作负载进行各种更改：数据量、IOP、工作负载类型和重复数据删除模式。
接下来，我们选择要为其新工作负载建模的阵列（从客户可用的阵列中），然后单击分析按钮。
最终结果是这个新提议的工作负载（除了当前工作负载之外）对 CPU 资源和容量的影响。 如果我们选择混合闪存阵列，我们也会看到对阵列缓存的影响，但在这种情况下，我们有一个 AF60 全闪存阵列，缓存内存（在 SSD 上）的概念不适用。
我们看到（在右侧，在上图中 - CPU 需求）我们为其计划新负载的 AF60 阵列没有足够的处理器资源来处理新工作负载：添加新负载时，CPU 将利用率达110%。 底部图表（容量需求）显示有足够的容量来容纳新负载。 除了 AF60 阵列之外，这两个图表还显示了其他阵列模型 - 以便与我们使用不同阵列时的情况进行比较。
下图显示了当我们选中“显示多个头架”复选框（选择源阵列时的一个选项）时会发生什么情况。 此选项允许您对多个相同的阵列执行分析。 可以看出，对于总（新的和现有的）负载，80 个 AF60 阵列、或 40 个 AFXNUMX 阵列、或 XNUMX 个 AFXNUMX 阵列就足够了。
使用资源调度程序，您还可以仅模拟当前负载的变化。 为此，在第一步中，您需要选择添加现有工作负载（而不是添加新工作负载 - 正如我们在开始时所做的那样）。 接下来，您可以模拟现有负载的变化，看看这会导致什么结果。 下面的示例模拟将文件服务器等应用程序的负载和容量加倍（即，在本示例中，我们没有增加阵列上的整个负载，而是仅增加特定类型应用程序的负载）。
在这种情况下，可以看出阵列资源允许文件服务器应用程序的负载加倍，但不会超过一倍 - 因为CPU资源利用率达到99%。
来源： habr.com