Управление емкостью информационных технологий: оптимизация и планирование ресурсов

Введение

Ресурсы информационных технологий достаточны для эффективного удовлетворения потребностей бизнеса. Цель управления мощностями – обеспечить достаточность ресурсов информационных технологий для удовлетворения будущих потребностей бизнеса экономически эффективно. Одно из распространенных толкований управления мощностями описано в рамках ITIL. ITIL версии 3 рассматривает управление мощностями как состоящее из трех подпроцессов: управление мощностями бизнеса, управление мощностями сервисов и управление мощностями компонентов. По мере изменения использования ИТ-услуг и развития функциональности меняется и объем центральных процессоров (ЦП), памяти и хранилища, необходимых для физического или виртуального сервера и т.д. Если, например, в определенное время суток наблюдаются пики вычислительной мощности, предлагается проанализировать, что происходит в это время, и внести изменения для максимизации эффективности существующей ИТ-инфраструктуры, например, оптимизировать приложение или перенести пакетную обработку на менее загруженное время. Это планирование мощностей позволяет выявить потенциальные проблемы, связанные с мощностями, и обосновать необходимые инвестиционные решения, например, требования к серверам для удовлетворения будущего спроса на ИТ-ресурсы или консолидацию центра обработки данных. Эти действия направлены на оптимизацию производительности и эффективности, а также на планирование и обоснование финансовых вложений. Управление мощностями включает в себя:

Information technology resources are sufficient to meet business requirements effectively

Capacity management's goal is to ensure that information technology resources are sufficient to meet upcoming business requirements cost effectively. One common interpretation of capacity management is described in the ITIL framework. ITIL version 3 views capacity management as comprising three sub processes: business capacity management, service capacity management, and component capacity management. As the usage of IT services change and functionality evolves, the amount of central processing units (CPUs), memory and storage to a physical or virtual server etc. also changes. If there are spikes in, for example, processing power at a particular time of the day, it proposes analyzing what is happening at that time and making changes to maximize the existing IT infrastructure; for example, tuning the application, or moving a batch cycle to a quieter period. This capacity planning identifies any potential capacity related issues likely to arise, and justifies any necessary investment decisions for example, the server requirements to accommodate future IT resource demand, or a data center consolidation. These activities are intended to optimize performance and efficiency, and to plan for and justify financial investments. Capacity management is concerned with:

Monitoring the performance and throughput or load on a server, server farm, or property
Performance analysis of measurement data, including analysis of the impact of new releases on capacity
Performance tuning of activities to ensure the most efficient use of existing infrastructure
Understanding the demands on the service and future plans for workload growth (or shrinkage)
Influences on demand for computing resources
Capacity planning of storage, computer hardware, software and connection infrastructure resources required over some future period of time. Capacity management interacts with the discipline of Performance Engineering, both during the requirements and design activities of building a system, and when using performance monitoring.

Мониторинг производительности и пропускной способности или нагрузки на сервер, серверную ферму или объект.
Анализ производительности данных измерений, включая анализ влияния новых релизов на пропускную способность.
Оптимизацию производительности для обеспечения наиболее эффективного использования существующей инфраструктуры.
Понимание потребностей сервиса и будущих планов по росту (или сокращению) рабочей нагрузки.
Определение факторов, влияющих на спрос на вычислительные ресурсы.
Планирование мощностей ресурсов хранения, компьютерного оборудования, программного обеспечения и сетевой инфраструктуры, необходимых на определенный период в будущем. Управление мощностями взаимодействует с дисциплиной Performance Engineering как на этапах определения требований и проектирования системы, так и при использовании мониторинга производительности.

Факторы, влияющие на производительность сети

Не все сети одинаковы. Поскольку данные разбиваются на составные части (часто известные как кадры, пакеты или сегменты) для передачи, несколько факторов могут повлиять на их доставку. Задержка: пакету может потребоваться значительное время для доставки через промежуточные сети. В надёжных протоколах, где получатель подтверждает доставку каждого блока данных, это можно измерить как время кругового обхода. Джиттер: это изменчивость задержки. Низкий джиттер предпочтителен, так как он обеспечивает стабильный поток пакетов. Если джиттер превышает 200 мс, буферы могут испытывать нехватку данных для обработки. Порядок приема: некоторые протоколы реального времени, такие как голос и видео, требуют, чтобы пакеты поступали в правильной последовательности для обработки. Если пакеты поступают не по порядку или в неправильной последовательности, их, возможно, придется отбрасывать, поскольку их нельзя вставить в уже воспроизводимый поток. Потеря пакетов: в некоторых случаях промежуточные устройства в сети могут терять пакеты. Это может быть вызвано ошибками, перегрузкой промежуточной сети или намеренным отбрасыванием трафика для обеспечения определенного уровня обслуживания. Повторная передача: когда пакеты теряются в надёжной сети, они повторно передаются. Это влечёт за собой две задержки: во-первых, задержку, связанную с повторной отправкой данных; и во-вторых, задержку, возникающую в результате ожидания получения данных в правильном порядке перед передачей их вверх по стеку протоколов. Пропускная способность: объём трафика, который может передать сеть, измеряется как пропускная способность, обычно в таких единицах, как килобиты в секунду. Пропускная способность аналогична количеству полос на автомагистрали, а задержка – ограничению скорости. Эти и другие факторы (такие как 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 – работать медленно или быть непригодной для использования. Поскольку приложения работают в этих сетях, производительность приложений снижается. Существуют различные интеллектуальные решения для эффективного управления трафиком в сети с целью оптимизации производительности для всех пользователей. См. Формирование трафика.

Not all networks are the same. As data is broken into component parts (often known frames, packets, or segments) for transmission, several factors can affect their delivery. Delay: It can take a long time for a packet to be delivered across intervening networks. In reliable protocols where a receiver acknowledges delivery of each chunk of data, it is possible to measure this as round trip time. Jitter: This is the variability of delay. Low jitter is desirable, as it ensures a steady stream of packets being delivered. If this varies above 200ms, buffers may get starved and not have data to process. Reception Order: Some real time protocols like voice and video require packets to arrive in the correct sequence order to be processed. If packets arrive out of order or out of sequence, they may have to be dropped because they cannot be inserted into the stream that has already been played. Packet loss: In some cases, intermediate devices in a network will lose packets. This may be due to errors, to overloading of the intermediate network, or to the intentional discarding of traffic in order to enforce a particular service level. Retransmission: When packets are lost in a reliable network, they are retransmitted. This incurs two delays: First, the delay from re sending the data; and second, the delay resulting from waiting until the data is received in the correct order before forwarding it up the protocol stack. Throughput: The amount of traffic a network can carry is measured as throughput, usually in terms such as kilobits per second. Throughput is analogous to the number of lanes on a highway, whereas latency is analogous to its speed limit. These factors, and others (such as the performance of the network signaling on the end nodes, compression, encryption, concurrency, and so on) all affect the effective performance of a network. In some cases, the network may not work at all; in others, it may be slow or unusable. And because applications run over these networks, application performance suffers. Various intelligent solutions are available to ensure that traffic over the network is effectively managed to optimize performance for all users. See Traffic Shaping

Задачи управления производительностью сети и классы инструментов

Управление производительностью сети является ключевым компонентом телекоммуникационной системы FCAPS ISO (в этой аббревиатуре "P" обозначает Performance). Оно позволяет сетевым инженерам проактивно готовиться к ухудшению работы их ИТ-инфраструктуры и, в конечном итоге, улучшать пользовательский опыт. Менеджеры сети выполняют множество задач, включая измерение производительности, анализ инцидентов, планирование емкости и нагрузочное тестирование или генерацию нагрузки. Они также тесно сотрудничают с разработчиками приложений и ИТ-отделами, которые рассчитывают на них в обеспечении базовых сетевых сервисов. Для измерения производительности операторы обычно оценивают производительность своих сетей на разных уровнях. Они могут использовать метрики по портам (например, объем трафика на порту 80 между клиентом и сервером и время его передачи) или полагаться на метрики конечных пользователей (например, скорость загрузки страницы входа для пользователя Боба). Метрики по портам собираются с помощью мониторинга на основе потоков и протоколов, таких как NetFlow (теперь стандартизированный как IPFIX) или RMON. Метрики конечных пользователей собираются через веб-логи, синтетический мониторинг или мониторинг реальных пользователей. Примером является ART (время отклика приложения), который предоставляет сквозную статистику для оценки качества пользовательского опыта. Для анализа инцидентов операторы часто используют анализаторы трафика, которые разбивают транзакции по протоколам и позволяют выявлять проблемы, такие как повторные передачи или согласование протоколов. Для планирования емкости незаменимыми являются инструменты моделирования, такие как Aria Networks, OPNET, PacketTrap, NetSim, NetFlow и sFlow Analyzer или NetQoS, которые прогнозируют влияние новых приложений или увеличения нагрузки. По данным Gartner, к 2018 году более 30% предприятий будут использовать инструменты управления емкостью для своей критической ИТ-инфраструктуры, по сравнению с менее чем 5% в 2014 году. Эти инструменты помогают командам управления инфраструктурой и операциями планировать и оптимизировать ИТ-инфраструктуру и инструменты, а также балансировать использование внешних поставщиков услуг и облачных провайдеров. 10 июня 2021 года.

Будущее NPM

Будущее управления сетью – это стремительно развивающаяся область, согласно Терри Слэттери 10 июня 2021 года: «Мы начинаем наблюдать все больше аналитики сетевых данных на уровнях, которые были невозможны 10–15 лет назад из-за ограничений, которые больше не существуют в области вычислительных мощностей, памяти, хранилищ и алгоритмов. Новые подходы к управлению сетью обещают помочь нам выявлять и устранять сетевые проблемы. Это, безусловно, интересная и динамично развивающаяся сфера».