了解您企业IT基础设施的性能无疑是一项相当艰巨
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确保数据中心性能管理的关键

了解您企业IT基础设施的性能无疑是一项相当艰巨的任务。事实上,人们往往感觉IT专业人士就像是侦探小说一样,需要侦查并探索其所在企业系统和基础设施只是为了了解最基本的性能问题。企业的IT团队对于其数据中心的性能问题往往缺乏全面的,完整的整体性把控,因此必须拼凑出不同的线索。每套基础设施堆栈的每一层均有其自己的一套线索,而由于缺乏对于整个数据中心环境的整体视图把控,IT人员必须推断各种不同的线索会引导得出什么不同的结论。而随着数据中心基础设施变得更加复杂,上述各种线索变得更加难以分析和解读,因此数据中心的稳定可靠的性能也就很难实现。

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数据中心的复杂性增强的其中一个因素是:尽管相关的基础设施和设备已经过时,但其并没有消失。那些资金预算紧张或人员有限的企业仍然在继续采用着这些传统的遗留系统、在新设备上的分层并试图将新旧两种系统整合成一个连贯的系统,以维持企业的继续经营。这样的系统结合使用的情况下,企业业务部门对于可用性和性能的要求和期望比以往任何时候都高,所以,此时企业的IT专业人士在受到业务部门的寻求全面的可见性方面的质疑,也就不足为怪了。简单来说,这是由于相关设备的可用性信息与实际性能之间存在的一定差距所造成的,这种差距导致了企业团队之间互相信任度亦受到影响。

来自过去的线索:您企业的传统遗留设备所传达的信息

几十年前,在20世纪70年代和80年代初,大型主机是最早的“云计算”。只有最大的企业才能采用这些系统,其高昂的成本和所需的具备专业技能的技术专家是小企业可望而不可即的。

然而,由于主机是一个专有的“封闭系统”,那些具备了专业知识和数据的企业需要确保最高级别的性能和数据的可用性,这也使其成为了那些负担得起这笔高昂投资的企业所能获得的高附加值。技术基础设施的下一步发展是客户端服务器的问世。但他们属于经典的“开放系统”,缺乏大型机的急性管理能力。正因为如此,这一变化迎来了企业系统管理(ESM)解决方案的出现,其提供了一定程度的容量能力和配置管理,但缺乏对于整个系统性能的可视性。

快进到今天,当虚拟化已然成为数据中心的标准而无处不在。ESM和网络性能监控(NPM)技术在过去几十年内已经在很大程度上成为无关紧要、用途有限的技术,作为堆栈的现代层,其每一个都由不同供应商提供的,由此创造了一个异构的环境:有内置的、特异性层的管理工具。尽管有了这一集成整合,可视能见度间隙却进一步拉大,因为这些工具不能有效地实现彼此之间的沟通,并且鼓励异质性,甚至使得系统组件之间的合作水平更低。

过去的状况如何影响今天数据中心的性能

无论数据中心的IT专业人员发现自己监测的内容是什么,IT应用基础设施演变所导致的机会是非常有限的,具有挑战性的性能管理与设备特定的工具监控部分是整体基础设施的基础组件。不同的,孤立的系统经常会导致出现同样孤立且互无交流的IT团队,而这一问题继续恶化即形成了性能差距,因此需要一个侦查团队以发现和破译相关性能问题产生的原因。而且也所面临的挑战是如何满足业务部门需要解决的复合性需求,以满足客户不断增长的期望并继续投资新技术。随着IT团队员工数量增长停滞和IT预算蜗牛般的增长速度,数据中心需要一个新的解决方案来解决所需要的信息和实际可获得的信息之间的鸿沟。

那么,IT团队怎样才能确保他们能够监控到企业整个环境中所发生的一切呢?包括从存储阵列和堆栈,并了解整个系统的性能?此外,IT团队如何能够得到他们所需要的实时洞察,以确保性能问题能够被尽早的识别并在早期得到缓解?对于这一级别的洞察需要性能管理解决方案,以监视端至端系统的操作,其中包括存在于数据中心的现代技术旁部署的传统技术。

通过全系统的可视性获得性能保证

现如今,任何企业所收集的数据量均成倍于以往任何时候,而且这一数据量及其复杂程度还在继续增加早已经不是什么秘密了。我们已经进入了大数据的时代,企业的IT团队才刚刚开始处理这一数据流,并防止大规模的数据量影响到系统的性能。企业已处理的数据有相当长一段时间了,特别是对于那些选择增加新的设备来替换其传统遗留系统的企业,正面临着大数据所带来的挑战,因为他们需要寻求利用过去的系统来处理当前所收集的这些数据信息。

在过去,企业用户依靠服务水平协议(SLA)在存储或服务器层向服务供应商提出在堆栈中的性能要求承诺。如在数据中心中的传统遗留系统,这种方法的SLA已经不再足够。性能保证需要涵盖整个IT环境,由于基础设施的一个组成部分也可以影响到企业提供给客户的服务,甚至可能会损害企业的声誉。

提供性能保证的关键要从对于企业当前的系统为何存在的理解开始。IT团队所采用的并不是最新的设备或正在考虑构建恰好满足他们需求的新的基础设施,但这并不意味着现有的基础设施就全是一文不值的。相反,在企业内部侦查各个基础设施性能状况的团队成员必须通过对各种IT组件的拼凑,获得对于企业整体基础设施情况的掌握。其次,IT团队需要继续转向侧重于最终用户,其中既包括企业的员工和客户。获得能够解决上述两大需求的性能,将有助于企业业务的成功。第三,IT团队应寻求性能监控解决方案,提供对于IT应用基础设施的与供应商无关的视觉观点。这种方法将使团队对于分别由不同的供应商所提供的各种基础设施组件有全面的理解,进而促进与业务部门的协调工作。通常情况下,最好通过引进外部专家支持这种水平的可见性。最后,IT团队需要坚持将SLA纳入到整个基础设施堆栈,而不仅仅是一个组件。每件系统的连接都是错综复杂的,所以对它们进行隔离,并实施不同的SLA已经不再有意义。

在流行文化中,侦探有引人入胜的任务,通过将各种线索拼凑在一起追查罪犯和破案。虽然我们可以欣赏文学或在电视上侦探的吸引力,但IT专业人员应该需要摆脱他们工作的各个组成部分,专注于自己的工作的关键环节,这样,性能管理就将不再是侦探小说一类的东西了。


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了解您企业IT基础设施的性能无疑是一项相当艰巨的任务。事实上,人们往往感觉IT专业人士就像是侦探小说...

越来越多的IT 部门都在努力优化现有的数据中心管理,以便为企业和组织提供更敏捷,更具伸缩性的资源。微软总结了自身近15 年在互联网、云计算服务管理及为众多大型企业客户服务的经验,充分意识到数据中心的系统管理高度复杂,只靠单一厂商无法满足客户的全部需求。因此运用全面多层次的虚拟化技术,并充分整合多厂商的运营管理产品,实现跨平台的IT 流程自动化,为大型企业或政府机构的数据中心,提供了基础设施即服务(IaaS)的私有云计算解决方案——动态数据中心解决方案。

如今,正在进行数字化转型的企业需要具备能够支持不断增长的数据量和数据速率的能力。因此,对于面向未来的数据中心来说,数据中心和IT设施团队需要符合可持续投资战略的正确技术。

私有云,是指企业自己使用的云,它所有的服务不是供别人使用,而是供自己内部人员或分支机构使用。私有云的部署比较适合于有众多分支机构的大型企业或政府部门。相对于公有云,私有云部署在企业自身内部,因此其数据安全性、系统可用性都可由自己控制。但其缺点是投资较大,尤其是一次性的建设投资较大。

微软动态数据中心解决方案能够帮助企业创建虚拟环境来运行应用,用户可以按照需要弹性分配适当的应用配置,并且支持动态扩展。具体功能特点包括部署、24×7监控、优化、保护和灵活适配五个方面。其中,部署功能包括部署服务器、网络和存储服务等资源;灵活的自我管理。24×7监控功能包括收集运行情况数据来更好地满足SLA需要,监控资源利用情况;客户自我监控。优化功能包括持续监控和在不影响或少影响应用运行的情况下主动根据运行需要来调整和迁移服务器;根据需要分配“合适”的资源,不超配和低配。保护功能包括防病毒、垃圾访问过滤和防火墙等;应用和数据备份;保证99.9%正常运行时间和基础设施的物理安全。灵活适配功能包括容易调整环境、部署新资源;存储、带宽等根据需要可以动态调整;支持不同虚拟技术,并可以管理不同类型的虚拟机。

从2018年开始的一个主流趋势是企业和组织对集中式云计算数据中心服务以及边缘数据中心的需求和投资不断增长。

  就云计算目前的大趋势来说,公有云的发展速度明显没有私有云快,私有云是大企业IT发展的方向。那么在传统IT向私有云过渡的过程中,私有云对企业的IT架构会产生什么样的影响呢?本文着重从服务器与数据中心虚拟化来回答这个问题。

动态数据中心解决方案的逻辑架构如下图1所示:

超大型云计算巨头开发的技术现在正迁移到企业中,在那里分布式应用程序占据主导地位。网络执行的压力比以往任何时候都要大,并且开始部署新技术以确保网络不会成为云计算的瓶颈。

  第一:传统数据中心的问题

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  企业或组织在过去IT过程一直遵循着这样一个流程:业务部门定义需求->采购->系统交付->转交给数据中心进行运维管理;渐渐的,越来越多的业务部门需要部署自己的IT系统,并不断的交付给数据中心运维管理。传统数据中心主要存在以下问题:

图1 动态数据中心解决方案的逻辑架构

竞争优势

  1、数据中心中各种资源利用率低是许多数据中心目前普遍存在的一个问题。由多家第三方机构调研表明企业数据中心的服务器的平均利用率一半低于15%。

最上层是服务层,提供账户管理、服务目录、部署服务和用户报告等;下面一层是管理层,提供资源管理和负载均衡;再下面一层是虚拟化层,提供硬件虚拟化和应用虚拟化;最底层是包括服务器、网络和存储等在内的资源层。最终帮助用户实现动态数据中心的以下功能:

同样,当今的数字经济企业正在将更多的计算、网络和存储资源部署在靠近最终用户的边缘数据中心中,以便快速无缝地访问关键应用程序和数据。这些边缘数据中心有助于优化电子商务和基于云计算的应用程序用户期望的响应时间。

  2、各应用系统建设相对独立,各自为政。从基础设施的角度看都是一个个独立的“孤岛”,因此很难从IT基础架构整体的角度来考虑资源分配及使用的合理性。

 (1)资源池管理:集中管理中心的硬件资源,包括服务器,存储,网络等

边缘计算正在推动有效的带宽利用率,并最大限度地减少网络连接和物理范围,从而在基础设施中引入延迟。与其他数据增长领域一起,边缘计算应用程序将在2020年之前每天生成数PB的数据。智能处理数据以创造业务优势的系统对于客户未来的繁荣至关重要。

  3、传统数据中心资源配置和部署过程多采用人工方式,没有相应的平台支持,使大量人力资源耗费在繁重的重复性工作上,没有自服务和自动部署的能力。

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