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云計(jì)算和容器如何重寫(xiě)監(jiān)視和管理規(guī)則手冊(cè)
在獲得數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型的一些成功之后，很多過(guò)于心急的企業(yè)在實(shí)施中希望盡可能多地消除IT數(shù)據(jù)中心成本。這可能會(huì)需要采用多種云服務(wù)、實(shí)驗(yàn)融合基礎(chǔ)架構(gòu)和軟件堆棧，以及采用DevOps友好型技術(shù)，例如容器化。這些技術(shù)都可以幫助減少日益繁瑣的資本支出，并提高敏捷性。
盡管如此，在這種數(shù)據(jù)中心整合的過(guò)程中，人們可能會(huì)忽略一些重要的事情。云計(jì)算和容器的應(yīng)用規(guī)模非常巨大，并且具有更加廣闊的前途，但通常他們根本沒(méi)有通過(guò)完整的企業(yè)管理和經(jīng)過(guò)考驗(yàn)的安全性，或者正如專(zhuān)家所述，其不能保證服務(wù)水平。
融合、云計(jì)算和容器都是熱門(mén)技術(shù)。它們提供的價(jià)值是增加工作負(fù)載和基礎(chǔ)設(shè)施之間的抽象。對(duì)于新的分布式的、面向DevOps的世界而言，有更多的抽象是有用的，但它也往往會(huì)掩蓋對(duì)提高IT性能的最終可見(jiàn)性。有很多方法可以衡量性能，而將工作負(fù)載響應(yīng)時(shí)間作為衡量最終用戶對(duì)IT體驗(yàn)的滿意程度的重要指標(biāo)之一。想象一下，圖表中的CPU利用率在X軸上從0%線性增加到100%。如果在Y軸上繪制該CPU的平均交互式交易性能，最終會(huì)得到一個(gè)指數(shù)曲線，從合理的服務(wù)時(shí)間的0%開(kāi)始，但是在100%的利用率下，將向無(wú)窮大發(fā)展。(注意：對(duì)于數(shù)學(xué)上的思考，可以使用排隊(duì)理論對(duì)響應(yīng)時(shí)間曲線進(jìn)行建模，以計(jì)算日益繁忙的資源的概率等待時(shí)間。)
通過(guò)增加負(fù)載來(lái)盡可能提高基礎(chǔ)設(shè)施資源的利用率，最終會(huì)在IT績(jī)效管理方面產(chǎn)生相反的效果。
確實(shí)，批量工作負(fù)載更多地是通過(guò)吞吐量來(lái)衡量的，吞吐量可以達(dá)到最大利用率。但是，響應(yīng)時(shí)間對(duì)任何交互式工作負(fù)載都至關(guān)重要。在當(dāng)今的快速數(shù)據(jù)世界中，通過(guò)交互式操作和應(yīng)用程序近乎實(shí)時(shí)地處理更多的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)流。如今的大數(shù)據(jù)是盡可能收集數(shù)據(jù)帶來(lái)盡可能多的信息。
云計(jì)算和容器各自以不同的方式改變IT性能管理，雖然變化可能很顯著，但I(xiàn)T管理人員可以通過(guò)多種方式確保性能保持在可接受的范圍內(nèi)。
云計(jì)算應(yīng)用程序設(shè)計(jì)人員傾向于將關(guān)鍵代碼的某些部分視為可替代的實(shí)例，而不像他們過(guò)去在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施孤島中的歷史實(shí)例。用戶需要仔細(xì)監(jiān)控和管理任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用程序及其資源，任何偏離正常的情況都會(huì)立即進(jìn)行分類(lèi)。對(duì)于當(dāng)今的許多云計(jì)算應(yīng)用程序，性能偏差將導(dǎo)致應(yīng)用程序重新配置更好的新的云計(jì)算實(shí)例。
要理解這一點(diǎn)，需要了解虛擬化，它帶來(lái)了許多好處，但并不總是更好的性能。在虛擬化主機(jī)中，保證實(shí)際響應(yīng)時(shí)間性能一直是一個(gè)問(wèn)題。
雖然虛擬管理員可以將主機(jī)資源配額(就利用率而言)分配給給定虛擬機(jī)，但是根據(jù)定義，每個(gè)主機(jī)資源可以同時(shí)由多個(gè)虛擬機(jī)共享。一旦了解響應(yīng)時(shí)間性能相對(duì)于系統(tǒng)總利用率是非線性的，就可以立即看到如何在頻繁使用的虛擬服務(wù)器上出現(xiàn)嘈雜鄰居問(wèn)題，即使關(guān)鍵虛擬機(jī)具有有保證的利用率。
例如，考慮給定主機(jī)服務(wù)器上的所有虛擬機(jī)如何具有有保證的容量片段。如果足夠的虛擬機(jī)同時(shí)使用其容量來(lái)將服務(wù)器的總利用率提高到50%-60%以上，則響應(yīng)時(shí)間將因所有這些而降低。在一定的利用率閾值遠(yuǎn)低于100%的情況下，底層服務(wù)器資源仍然具有剩余容量，但經(jīng)驗(yàn)豐富的性能可能會(huì)降低一半。隨著利用率接近100%，響應(yīng)性可能降低到甚至很少有實(shí)際工作通過(guò)系統(tǒng)的程度。
如果人們將云計(jì)算(公共云或私有云)視為大型虛擬服務(wù)器場(chǎng)，就可以看到為什么云計(jì)算機(jī)器實(shí)例可能無(wú)法始終提供應(yīng)得的性能。當(dāng)用戶支付費(fèi)用采用云計(jì)算服務(wù)器時(shí)，云計(jì)算服務(wù)提供商承諾提供一定的資源利用率。但是，云計(jì)算提供商通常不會(huì)證明用戶的特定計(jì)算機(jī)實(shí)例不會(huì)與許多其他競(jìng)爭(zhēng)實(shí)例共存。這意味著在繁忙時(shí)段，許多托管計(jì)算機(jī)實(shí)例將無(wú)法提供與其底層云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施不到一半空閑時(shí)相同的性能級(jí)別。
從根本上說(shuō)，云計(jì)算是經(jīng)濟(jì)高效的，因?yàn)樗鼈儽M可能廣泛地共享基礎(chǔ)設(shè)施。用戶在經(jīng)濟(jì)上鼓勵(lì)云計(jì)算服務(wù)提供商，將盡可能多的虛擬實(shí)例填充到給定的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的足跡中。實(shí)際上，云計(jì)算提供商的利潤(rùn)率的關(guān)鍵領(lǐng)域之一是能夠在多個(gè)租戶中盡可能多地超額預(yù)訂真實(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施，許多機(jī)器實(shí)例在很多時(shí)候都沒(méi)有得到充分利用。
因此，Web應(yīng)用程序管理員和明智的DevOps管理人員謹(jǐn)慎地對(duì)待他們的云計(jì)算應(yīng)用程序。他們跨多個(gè)機(jī)器實(shí)例以分布式方式構(gòu)建其Web應(yīng)用程序，這樣如果該池中的任何一個(gè)機(jī)器實(shí)例的性能受到影響，那么它們只會(huì)將其終止，并重新啟動(dòng)它。當(dāng)企業(yè)的服務(wù)提供商規(guī)模足夠大時(shí)，重啟操作幾乎可以保證新實(shí)例將在云計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)的不同區(qū)域生成，遠(yuǎn)離嘈雜的鄰居。值得注意的是，這種方法在應(yīng)用不太廣泛的私有云上可能效果不佳。
容器的可見(jiàn)度
對(duì)于容器化來(lái)說(shuō)，微服務(wù)大量應(yīng)用的性能可能更不透明。原始定義的單個(gè)微服務(wù)即使其性能很糟糕，但不會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間。對(duì)于大規(guī)模容器化的應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)，可能只看到總體最終結(jié)果的性能不佳。而且由于微服務(wù)可能是短暫的，無(wú)法更好地進(jìn)行管理。
當(dāng)將微服務(wù)分配到他們自己的隔離基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)，端到端基礎(chǔ)設(shè)施性能管理工具使IT管理員能夠識(shí)別并糾正明顯的性能問(wèn)題。雖然虛擬化開(kāi)始使IT性能管理變得混亂，但仍然存在將應(yīng)用程序性能與虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)聯(lián)的有效方法。但是，一旦我們將應(yīng)用程序遷移到公共云，管理頂級(jí)性能就變得更像一種貓捉老鼠的游戲?，F(xiàn)在隨著容器的興起，管理績(jī)效是一個(gè)更大的挑戰(zhàn)。
而好消息是，通過(guò)容器架構(gòu)，可以在應(yīng)用程序中輕松地在非常精細(xì)的級(jí)別上添加性能檢測(cè)。鑒于新一批高度可擴(kuò)展且響應(yīng)迅速的管理工具，應(yīng)該可以使用智能的IT操作自動(dòng)化(可能基于有效使用機(jī)器學(xué)習(xí))將大量的容器遷移到性能更好的服務(wù)器中。
對(duì)于技術(shù)組織而言，真正的訣竅是，如果不是可預(yù)測(cè)并持續(xù)存在，需要在實(shí)施選擇成本支出政策的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)更高的性能。在某些方面，云計(jì)算和容器的這種平衡行為變得更加困難，這是因?yàn)樵黾恿瞬煌该餍院涂蓴U(kuò)展性，但是采用分布式數(shù)據(jù)和處理技術(shù)將會(huì)使其更容易實(shí)施。
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