Управление мощностями

Эта статья нуждается в дополнительных ссылках для проверки . Пожалуйста, помогите улучшить эту статью , добавив ссылки на надежные источники . Неисходный материал может быть оспорен и удален. Найдите источники:  «Управление мощностями»  —  новости  · газеты  · книги  · ученый  · JSTOR ( июнь 2013 г. ) ( узнайте, как и когда удалить это шаблонное сообщение )

Цель управления мощностями состоит в том, чтобы гарантировать, что ресурсы информационных технологий достаточны для экономичного удовлетворения предстоящих бизнес-требований. Одна из распространенных интерпретаций управления мощностями описана в структуре ITIL . ITIL версии 3 рассматривает управление мощностью как состоящее из трех подпроцессов: управление мощностью бизнеса, управление мощностью услуг и управление мощностью компонентов.

По мере изменения использования ИТ-услуг и развития функциональности также меняется количество центральных процессоров (ЦП), памяти и хранилища для физического или виртуального сервера и т. д. Если есть всплески, например, вычислительной мощности в определенное время суток, предлагается проанализировать, что происходит в это время, и внести изменения, чтобы максимизировать существующую ИТ-инфраструктуру ; например, настройка приложения или перемещение пакетного цикла на более спокойный период. Это планирование емкости определяет любые потенциальные проблемы, связанные с емкостью, которые могут возникнуть, и обосновывает любые необходимые инвестиционные решения — например, требования к серверу для удовлетворения будущего спроса на ИТ-ресурсы или консолидацию центра обработки данных .^[1]

Эти действия предназначены для оптимизации производительности и эффективности, а также для планирования и обоснования финансовых вложений. Управление мощностями касается:

• Мониторинг производительности и пропускной способности или нагрузки на сервер, ферму серверов или недвижимость
• Анализ производительности данных измерений, включая анализ влияния новых версий на емкость
• Настройка производительности действий для обеспечения наиболее эффективного использования существующей инфраструктуры
• Понимание требований к услуге и планы на будущее по увеличению (или сокращению) рабочей нагрузки.
• Влияние на спрос на вычислительные ресурсы
• Планирование емкости хранилища, компьютерного оборудования, программного обеспечения и ресурсов инфраструктуры подключения, необходимых в течение некоторого будущего периода времени. ^[2]

Управление мощностями взаимодействует с дисциплиной Performance Engineering как во время требований и действий по проектированию построения системы, так и при использовании мониторинга производительности.

Факторы, влияющие на производительность сети

Не все сети одинаковы. Поскольку данные разбиваются на составные части (часто известные кадры, пакеты или сегменты) для передачи, на их доставку могут влиять несколько факторов.

• Задержка : доставка пакета по промежуточным сетям может занять много времени. В надежных протоколах, где получатель подтверждает доставку каждого фрагмента данных, это можно измерить как время приема-передачи .
• Потеря пакетов : в некоторых случаях промежуточные устройства в сети теряют пакеты. Это может быть связано с ошибками, перегрузкой промежуточной сети или преднамеренным отбрасыванием трафика для обеспечения определенного уровня обслуживания.
• Повторная передача: когда пакеты теряются в надежной сети, они передаются повторно. Это влечет за собой две задержки: во-первых, задержку повторной отправки данных; и, во-вторых, задержка, вызванная ожиданием получения данных в правильном порядке перед их пересылкой вверх по стеку протоколов.
• Пропускная способность : объем трафика, который может передавать сеть, измеряется как пропускная способность, обычно выражаемая, например, в килобитах в секунду. Пропускная способность аналогична количеству полос на шоссе, а задержка аналогична ограничению скорости.

Эти и другие факторы (например, производительность сетевой сигнализации на конечных узлах, сжатие , шифрование , параллелизм и т. д.) влияют на эффективную производительность сети. В некоторых случаях сеть может вообще не работать; в других он может быть медленным или непригодным для использования. А поскольку приложения работают в этих сетях, производительность приложений снижается. Доступны различные интеллектуальные решения, обеспечивающие эффективное управление сетевым трафиком для оптимизации производительности всех пользователей. См. Формирование трафика

Дисциплина управления эффективностью

Управление производительностью сети состоит из измерения, моделирования, планирования и оптимизации сетей, чтобы гарантировать, что они передают трафик со скоростью, надежностью и пропускной способностью, которые соответствуют характеру приложения и стоимостным ограничениям организации. Различные приложения требуют различных сочетаний емкости, задержки и надежности. Например:

• Потоковое видео или голос могут быть ненадежными (короткие моменты статики), но они должны иметь очень низкую задержку, чтобы не возникало задержек.
• Массовая передача файлов или электронная почта должны быть надежными и иметь большую емкость, но не обязательно быть мгновенными
• Обмен мгновенными сообщениями не требует большой пропускной способности, но должен быть быстрым и надежным

Задачи управления производительностью сети и классы инструментов

Управление производительностью сети является основным компонентом телекоммуникационной структуры FCAPS ISO (в этой аббревиатуре буква «P» означает производительность). Это позволяет сетевым инженерам заранее подготовиться к деградации своей ИТ-инфраструктуры и, в конечном счете, помочь конечным пользователям.

Сетевые менеджеры выполняют множество задач; к ним относятся измерение производительности, судебный анализ, планирование емкости и нагрузочное тестирование или генерация нагрузки. Они также тесно сотрудничают с разработчиками приложений и ИТ-отделами, которые полагаются на них в предоставлении базовых сетевых услуг.

• Для измерения производительности операторы обычно измеряют производительность своих сетей на разных уровнях. Они либо используют метрики для каждого порта (сколько трафика на порту 80 проходило между клиентом и сервером и сколько времени это заняло), либо полагаются на метрики конечного пользователя (насколько быстро загружалась страница входа для Боба).
  • Метрики для каждого порта собираются с помощью мониторинга на основе потоков и таких протоколов, как NetFlow (теперь стандартизированный как IPFIX ) или RMON .
  • Метрики конечных пользователей собираются с помощью веб-журналов , синтетического мониторинга или мониторинга реальных пользователей . Примером может служить ART (время отклика приложения), который предоставляет сквозную статистику, измеряющую качество взаимодействия .
• Для криминалистического анализа операторы часто полагаются на снифферы , которые разбивают транзакции по своим протоколам и могут обнаруживать такие проблемы, как повторные передачи или согласование протоколов.
• Для планирования емкости неоценимы инструменты моделирования, такие как Aria Networks, OPNET , PacketTrap , NetSim , NetFlow и sFlow Analyzer или NetQoS , которые прогнозируют влияние новых приложений или увеличения использования. По данным Gartner , к 2018 г. более 30 % предприятий будут использовать инструменты управления емкостью для своих критически важных ИТ-инфраструктур по сравнению с менее чем 5 % в 2014 г. ^[3] Эти инструменты управления емкостью помогают командам по управлению инфраструктурой и операциями планировать и оптимизировать ИТ-инфраструктуры . и инструменты, а также сбалансировать использование внешних и облачных поставщиков услуг. ^[3]
• Для генерации нагрузки , которая помогает понять точку разрыва, операторы могут использовать программное обеспечение или устройства, которые генерируют трафик по сценарию. Некоторые поставщики услуг хостинга также предлагают генерацию трафика с оплатой по мере использования для сайтов, подключенных к общедоступному Интернету.

Смотрите также

• Управление производительностью приложений
• Планирование мощности
• Аналитика ИТ-операций
• ИТИЛ
• Мониторинг сети
• Планирование и проектирование сети
• Анализ производительности
• Настройка производительности

использованная литература