容量治理对象的目标是为懂得答以下问题：

自负年夜基于办事器的计算出现以来，容量治理作为一门运营学科已经存在多年了，其甚至可追溯到大年夜型主机时代。而鉴于每一代的办事器平台都邑创造本身独特的请求，这使得支撑这一学科的相干贸易对象也已经存在30多年了。伴跟着数据中间大年夜大年夜型主机成长到中端计算，又大年夜客户端办事器向虚拟化偏向成长，使得数据中间业界对于容量治理对象的需求也在慢慢成长。

虚拟化技巧的普及采取尤其带来了智能工作负载治理(IWM)的问题，使得容量治理不再是确保应用法度榜样机能的充分化决筹划了。特别是当将传统的容量治懂得决筹划用于现代数据中间时，会见临以下一系列的根本缺点：

传统的平台不足以敷衍现代数据中间及时的运营操作

中心指数分析迫使传统的容量治懂得决筹划须要批量履行，使得这些解决筹划无法适应赓续变更的应用法度榜样需求。

传统的容量治懂得决筹划完全依附于汗青数据，是以无法应对弗成猜测的应用法度榜样的需求模式。

这些传统的容量治懂得决筹划所给出的临盆的建议甚至往往在被履行之前就已经被镌汰了。

这些传统的容量治懂得决筹划依附于汗青数据，故而不实用于云原生(cloud-native)应用法度榜样工作负载。

在现代数据中间确保应用法度榜样的机能

传统平台仅侧重于基本举措措施，同时还忽视了应用法度榜样的机能

4、主动化属于过后的设法主意

这些传统的容量治懂得决筹划应用不合适的分析算法，专注于基本举措措施应用率，而不推敲应用法度榜样机能。

确保现代数据中间的应用法度榜样机能须要一款可以或许解决智能工作负载治理问题的及时控制体系。但伴跟着虚拟化技巧鼓起而出现的软件定义的数据中间的设计并不包含这个体系。

数据中间容量治理的定义

市场调研机构Gartner公司对容量治理对象做出了如下的定义：

“IT基本架构-容量治理对象可以生成与基本架构 -容量相干的申报，并可以或许履行汗青数据分析和容量相干分析，同时具备IT和营业场景筹划的才能。这些对象的特点在于它们可以或许广泛的邮攀来自各个不合范畴的专用对象(例如及时机能监督对象)的数据充分集成整合在一路的卓越功能;可以或许为各类各样的基本举措措施组件供给猜测、咨询和主动化;可以或许对影响基本举措措施机能绩效的潜在身分进行深刻的分析;以及他们对假设情景及其与在线分析处理(OLAP)营业申报对象的集成的支撑。

我地点企业的数据中间是否具备足够的基本举措措施容量才能来支撑企业当前和将来的工作负荷?如不雅没有，那么，我企业何时必须获得额外的容量;及什么类型的容量?

改变我地点企业的数据中间的基本架构的容量或设备将会产生什么竽暌拱响?

在各类操作情况之间迁徙工作负载的最佳方法是什么?

关于容量治理汗青的简单回想

容量治理对象最初是为支撑IBM的大年夜型主机而开辟的。彼时，重要的驱动身分是大年夜型主机的硬件成本过于昂贵，是以，业界花费了大年夜量的精力以便精确地肯定毕竟须要若干硬件。

伴跟着中档办事器的出现，容量治理的问题开端不再被业界凸起强调。尽管肯定具体应当采购若干硬件的问题仍然异常的重要，然则两大年夜趋势使得这方面的问题不再是业界的突稳重点难题了。起首，硬件的成本变得不那么昂贵，是以使得企业客户具体须要采购若干容量的精度变得不那么重要。第二，固然主机在单台办事器上运行了多款应用法度榜样，但中端体系往往是每台办事器上只运行单款应用法度榜样。这简化了筹划的过程，同时还削减了对复杂对象的需求。

接下来，大年夜中端UNIX体系到基于Wintel平台的客户端-办事器体系的改变，再次改变了格局。办事器的价格开端下滑，且大年夜多半办事器仍然是单一的应用法度榜样。这持续减弱了容量治理对象的价值。

传统的容量治懂得决筹划没有将工作负载需求与基本举措措施供给相接洽关系的语义来确保应用法度榜样的机能。

跟着虚拟化技巧的出现，容量治理问题开端看起来更像是大年夜型主机的问题。借助虚拟化技巧，使得企业客户在同一台办事器上运行多款应用法度榜样再次成为常态。别的，固然单台办事器的成本持续降低，但办事器的数量却大年夜幅增长了。

根据Gartner公司在2014年的市场调研显示，仅不到5%的企颐魅正在应用IT基本举措措施容量治理对象。他们进一步估计，到2018年，只有30%的企业将采取这些对象——年复合增长率只有5%。鉴于这一对象类别已然成熟，那么，一个显而易见的问题就是：“为什么数据中间业界对于该对象的普及采取率如斯之低呢?”而由此激发的进一步思虑是：“鉴于其在数据中间业界的普及采取率如斯之低，为什么其普及采取的增长还如斯迟缓呢?”

容量治理与工作负载治理

伴跟着虚拟化技巧的出现，尽管多款应用法度榜样可以在单台办事器上同时履行，但这些应用法度榜样并不是在单款操作体系实例中履行的。治理法度榜样处理的是资本的共享而不是操作体系。这使得问题典范围大年夜计算资本扩大到了包含存储和收集资本。

任何数据中间运营团队的重要目标都是确保其应用法度榜样的机能，同时最大年夜限度地应用所需的基本架构资本。在现代数据中间运营中所进行的每项晃荡(包含设备、监控、容量治理和主动化)都是为了支撑这一重要目标。

固然有人声称，经由过程主动化弥补的容量治理可以解决智能工作负载治理问题，但这是不精确的。切实其实，容量治理对于肯定将来的容量需乞降筹划迁徙是相当有效的，然则，过后推敲增长主动化并不克不及为确保应用法度榜样的机能供给恰当的平台。其并不克不及弥补虚拟机治理法度榜样层之外的智能工作负载治理的空白差距。采取这种办法的解决筹划会带来以下方面的不足：

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本文标题：关于现代数据中心的容量管理

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