五大因素影響虛擬化軟件的選擇

以下的一些因素會影響虛擬化軟件的選擇。

1、活動性以及可移動性

可移動性讓應用程序在物理服務器上相互轉移，而不需要中斷。這個特性在VMware的VMotion、XenMotion以及IBM P6 LPARs上已有，因此可移動性具有改變容量管理的潛力。

但是，這并不是說它沒有問題�？梢苿有詴�帶來可變性，而且會給管理組的成員（他們要進行事件管理以及處理兼容性問題）帶來很大的挑戰。因此，為了評判可移動性是否在你的環境中是一個很好的選擇，公司需要首先分析維護窗口、負載方式的一致性以及災難恢復的策略。

維護窗口

當組合到一個單一的物理平臺上，維護窗口就變得混合了。針對硬件維護，創建一個沒有時間窗口的場景是非常容易的。對于軟件也會產生同樣的問題。移動虛擬機的能力可以幫助減少這個問題，通過允許服務器被挪下線來進行計劃的維護或者軟件的升級。另外的一種情況是，當不能移動到適當的地方，虛擬主機上應用程序合適的初始放置位置就顯得非常重要。但是，無論在哪一個情況下，作出正確的放置決定是非常關鍵的，因為可移動性中很少的行為會包含一個與軟件方面的沖突。

負載方式的一致性

可移動性的優勢很產生很大的不同，這主要依賴于負載方式的可變性級別。在高可變性負載環境中，它對于平衡空間能力非常有用。但是，在低可變性場景中，可移動性的好處就會降低。

公司可以每天或者每周基于負載方式的可變性來分析理想的位置。如果負載方式每天和每天都幾乎一樣，那么一個靜態的放置就已經足夠了，顯然可移動性的可變性也就顯得沒有必要了。相反，如果每天和每天的負載方式都顯著不同，那么就需要一個動態的解決方案（即可移動性）。

災難恢復策略

如果應用級別的復制或者熱備份不是災難恢復計劃的一部分，那么可移動性會破壞這些做法。比如，一個人可能不注意地把一個生產服務器放在同一個位置作為它的災難恢復服務器。為了避免這種缺陷，公司應該進行一個災難恢復策略、角色、集群策略、集群角色以及復制結構的詳細分析。

2、過載以及可測量性

有很多的操作模式方面的因素會影響虛擬化的成功。這包括I/O被處理的方式、每個虛擬機的最大CPU數量以及在它們平臺上廠商如何給軟件許可的方式。公司可以通過考慮如下的因素來繞過這些過載以及可測量性方面的考慮。

I/O速率

一些軟件組件，比如那些I/O操作頻繁的數據庫服務器可能更適合于那些不使用虛擬化設備驅動的虛擬化技術，因為這些設備驅動每一次進行的I/O操作會給CPU造成很大的負擔，以致讓系統會接近它的底線。一些技術，比如VMware的設備映射（device mapping）同樣在這方面提供了更高的效率，但是使用這些特色就會阻礙可移動性。

為了決定采用一個更好的辦法，公司要使用一個特殊策略的負載模型。該模型基于物理服務器上的I/O活動，會增加CPU的使用數量。這是一個很簡單的方式來捕獲那些不適于給定虛擬化解決方案的工作負載類型。

非計算密集的應用

理論情況下，在一個虛擬主機上放置很多非計算密集的應用是有可能的。但是，這里有很多的因素會限制著這種場景的可測量性。而且，查明哪些因素會限制環境會更加復雜。

第一步就是采用一個CPU“量化”模型。如果一個虛擬化技術的方式是一個物理CPU模型有一個虛擬CPU，并且嚴格執行，那么，虛擬系統的數量會受到CPU數量的限制。而當新的模型變得可用以允許分配更細的物力資源，這個問題就會逐漸減弱，但是一定還要很謹慎來注意這種約束，以防止令人不快的事情發生。

存儲是一個更加復雜的部分。那些做的不是很多的應用和那些處于活動狀態的應用相比，通常使用同等數量的存儲。加入一些這種應用會給整個目標系統的存儲能力帶來負擔，但是卻不會給CPU使用能力方面產生太大影響。

潛在的架構的可測量性同樣會讓問題更加復雜。當運行太多的映像時，一些應用會死掉，而不管它們做了什么。其它的會平衡背板互連、緩存模型以及更高的上下文切換能力來允許更多數量的虛擬機，同時不會影響整個系統的可靠性。為了決定轉向“大節點”（fat nodes）是否有意義，公司需要平臺的可測量以及負載測試。

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