引入超融合技术解决虚拟机性能不足问题

超融合技术的基本特征之一就是其由一系列“积木”组成。然后这些相同的块会被归纳到一定能力的集群，用于小规模工作负载的虚拟机使用。

但面对更具挑战的应用程序和更大型的虚拟机又会如何?如何设计超融合架构以适应某个非常苛刻的应用程序?关键在于了解工作负载需求，并设计超融合技术方案来满足这些负载。

我们查看虚拟机性能时，通常考虑的是下列四组资源：CPU、内存、磁盘和网络。如果能够将每台虚拟机所需的资源汇总，就能提供所有虚拟机足够的性能。以基本虚拟机为例，主机通常受限于某个单一资源。一般的经验法则是，虚拟机宿主在其他资源利用率超过20%之前，先耗尽内存。更多的虚拟机会要求平衡不同类型的资源使用情况。举例来说，分配更多内存给运行数据库的虚拟机，能够降低磁盘缓存操作，从而减少其对磁盘性能的需求。同样还要记住，超融合基础架构集群也会消耗资源。虚拟机所需的磁盘性能越高，存储软件的CPU时间也会消耗的更多，才能提供足够的性能。存储集群的增加，网络流量开销也会随之增多。

优化超融合架构网络性能

网络性能通常最容易满足。大多数超融合技术允许最低条件为千兆以太网(GbE)，大部分支持万兆以太网来承载虚拟机流量。挑战在于当高性能虚拟机需要使用万兆以太网适配器，同时也需要连接超融合存储集群。这种情况下，虚拟机管理平台的功能运作方式类似vMotion。如果知道关键虚拟机存在高性能网络与存储需求，确保超融合技术平台能够支持超过两个万兆以太网接口。使用额外的接口来隔离存储与虚拟机流量，同时保障两者性能。在vSphere上，结合分布式交换机与基于负载的网卡绑定使用，并启用网络I/O控制。

选型注意事项

大多超融合技术同样有结点配置上限。结点被设计为向外扩展，而不是向上扩展，所以你可能无法在虚拟机管理平台上运行超大型的虚拟机。通常来说，每个结点上限在2个CPU插槽、约40核与大概1TB内存在实践中，最大虚拟机的消耗不能超过安装资源的75%——需要留心虚拟机管理程序和存储集群。如果这些计算资源还不足以支撑应用程序，那么引入超融合架构也无济于事。但是，不同厂商的超融合应用程序最大内存上线不一样，或者你也可以结合纯软件的超融合模型与高端物理硬件服务器来实现功能。很多应用程序专门针对向上扩展配置，但同样也支持向外扩展架构。应用程序团队管理拥有大量资源的单独数据库会比较容易。但应用程序也可以配合数据库集群工作，可以将负载分配到多个较小的虚拟机上。每个虚拟机可以分配在单个超融合结点上。

利用存储性能分层来优化虚拟机性能

对大多数组织，数据库服务器是应用程序基础设施的重要组成部分。这也是应用程序性所聚焦的地方，通常很难被拆分为更小部分。传统数据库性能受限于存储数据的磁盘性能，这也是超融合设计中最为关注的部分。大部分超融合技术采用分层存储——固态硬盘(SSD)用于最经常访问的数据，传统硬盘用于海量存储。虚拟机最经常访问的数据——通常被称做存储工作集——必须配置在高速层以获得最佳存储性能。如果工作集没有配置在快速SSD层，虚拟机运行会非常缓慢。有时候某些非常大型的工作集会推动超融合架构平台在性能层与海量存储层都使用SSD。在存储层使用SSD意味着应用程序在工作集大于性能层时，也不会有太多的性能影响。

超融合技术可能是安置挑战性应用程序的绝佳平台。只要留心，就能够设计出承载大型应用程序的架构。如果应用程序能够拆分到多个小型而不是单个大型虚拟机上，超融合基础设施架构设计任务将会轻松很多。

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本文转自d1net（转载）