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云运维容量规划解决方案

提升设备的使用率是运维界常用的管控运营成本的有效办法,那么如何能够针对不同的设备使用场景、不同的设备类型制定出适宜的度量与管理办法呢?

方法1:性能管理法

在衡量服务器的使用合理性中,CPU 使用率当仁不让的成为头号被关注对象。随着多核超线程技术 CPU 的普及,CPU 负载不均的问题逐渐在海量运维场景下,成为了设备运营成本的吞噬者。


云运维容量规划解决方案

方法2:密度管理法

对于内存使用的合理性,很难直接用内存使用率来度量,为此,在内存型设备使用中,我们提出了密度管理的管控办法——访问密度。访问密度计算公式:,模块下的设备内存访问密度应该一致,否则纳入负载不均的一致性整改范畴。通过对全量内存型模块访问密度的统计分析,我们可以得出一条平均负载水平线,结合容量管理的实际需要,提高平均水平线或优化低于水平线的模块,都能实现优化设备成本管理的目的。同时,密度管理法也适用于SSD盘的使用场景。(备注:访问密度会受业务请求包大小的影响,但是在海量的运维场景下,个别情况可以忽略。)

方法3:特性管理法

特性管理法,同功能模块的QPS管理类似,就是用来衡量在特定业务场景下,业务逻辑的处理性能是否最优,要结合不同产品下的同类应用场景的QPS同比来得出分析结论。

方法4:碎片管理法

碎片化管理法,就是针对请求量不高的小集群准备的。因为分布式高可用的运维要求,通常生产环境的部署最小单元都为2台设备,在物理机时代,访问量小的模块浪费成本严重,但随着虚拟化技术的广泛应用,该场景遇到的问题迎刃而解。利用虚拟化技术将硬件资源碎片化,让小模块可以很好的兼顾设备成本和高可用。