サーバーの不足を回避する仮想化容量計画の解決

仮想化の主な利点の1つは、サーバーリソースの使用率を大幅に高めることができることです。しかし、監視されていないワークロードの移行、管理されていない仮想マシンの増加、およびリソース要件の予期しないジャンプがサーバーを使い果たし（リソースが最も強力な場合でも）、リソースを大事にするのに十分な作業を残します。金利もまた下降傾向にあります。

仮想データセンターのIT管理者は、必要な人が重要なリソースを利用できるようにするために、統合されたキャパシティプランニングプロトコルを実装して従う必要があります。

キャパシティプランニングとサーバーパフォーマンス

まず、各アプリケーションの最高要件を理解します。これは、時間の経過とともにリソースの使用を監視することによって判断できます。また、各サーバー上で実行されている仮想ワークロードに細心の注意を払い、リソース要件の合計（CPUサイクルやメモリなど）が使用可能なリソースを超えないようにします。 3つ目は、リソース使用率の監視を継続し、より多くのリソースを割り当てたり、複数の仮想サーバー間でワークロード分散を再調整する必要がある可能性がある変更に焦点を当てます。

サーバーリソースとワークロード割り当ての失敗を監視すると、リソースが不足する可能性があります。ほとんどの場合、不足は1つ以上の仮想マシンを満たすことができず、遅延処理、長いログイン時間、および低いストレージアクセスなどのパフォーマンス上の問題を引き起こします。管理者がリソース使用率を注意深く監視していない限り、ユーザーは通常、アプリケーションパフォーマンスの問題について最初に経験し、文句を言うことになります。多数のユーザーが、サーバーが特定のアプリケーション（特に同じサーバー上の複数のアプリケーション）に負担をかけていると訴えています。

明らかに、キャパシティ管理は単にビジネスに十分なキャパシティを保証するものではありません。この部分はとても簡単です。調達しすぎる、または容量を設定しすぎると、全員が十分な容量を保証できます。主な目標は効率性と予測可能性です。

これは、ビジネスニーズが常に満たされるように最適化されたIT供給のバランスを見つけることです。これは、無駄とリスクを最小限に抑えながらコストを節約するためです。したがって、効果的なキャパシティ管理では、次の2点を保証する必要があります。
1.効率（最適化キャパシティ）：ビジネスに影響を与えずに各ポイントの利用可能なキャパシティを使用します。

2.予測可能性（空き容量）：ビジネス部門が必要とする時間に関係なく、空き容量があることが保証されており、常にオンラインです。

容量管理が重要なのはなぜですか。

データセンター環境が物理的、仮想的、ハイブリッドのいずれであっても、キャパシティ管理はあらゆるIT組織にとってますます重要な機能となっています。多くの企業は、主に次の3つの理由で正式な容量管理モデルを導入しようとしています。

1.コスト削減

予算承認を得ることは困難で、長い間待たされるのを待っています。ハードウェアまたはインフラストラクチャの調達サイクルは面倒です。過去には、IT部門が予算を獲得した後は、これらの管理者の頭痛を回避するにはハードウェアが多すぎるか、または購入済みでした。

このハードウェアは、購入から1か月以上、1年以上たって使用されることがよくあります。このハードウェアは高価でアイドル状態です。ただし、適切な容量管理ツールとプロセスを使用することで、適切な購入を行い、新しいハードウェアを確実に即座に展開して使用することができます。

2.サービスの可用性

IT部門は、事業主に一貫した質の高いサービスを提供する必要があります。容量要件が絶えず変化し、それに従って変動する場合、これは困難です。適切な容量管理がないと、ITリスクはサービスの可用性と顧客満足度を低下させます。これは非常にコストがかかり、特にミッションクリティカルな外部指向のアプリケーションについて話している場合、ビジネスの存続に影響を与える可能性があります。

3.事業計画

事業主と同様に、IT部門にも短期および長期の計画が必要です。この計画を作成するには、過去の容量使用状況を理解し、将来の容量ニーズを予測する必要があります。これが体系的に実装されていない限り、特に動的な仮想環境では、過去の見通しと将来のニーズの正確な予測に欠けます。

容量管理が正しく行われていない、またはまったく行われていないと、需要と供給のバランスが崩れ、リソースの浪費やリソースの不足が発生します。早期購入でも多すぎる購入でも、無駄なリソースは高価です。ただし、リソースはビジネス運用に影響を与え、感じることがあるため、使用するのに十分ではありません。

物理環境でのキャパシティプランニングの処理

物理環境では、キャパシティ管理は非常に簡単で簡単です。以前は、容量は単一の事業領域のニーズに基づく計画によって推進されていました。サーバーごとに1つのアプリケーションというパターンでは、このサービスの所有者はそれがどの程度の容量を持っているかを正確に知っています。これは非常にはっきりしていて、トレースもサイロも簡単です。このサーバーとその全容量は、単一のユーザーまたはアプリケーションによって所有されています。

残念ながら、このリソースサイロは基本的なジレンマをもたらしました。効率と予測可能性を犠牲にしたものです。物理的な環境では、短期計画を立てると効率がよくなります。非常に効率的になりたい場合は、ピークに基づいてIT容量を設定する必要があります。ただし、容量の需要が予想外にピークを超えると、危険にさらされます。

長期計画を立てるとき、予測可能性は達成可能です。複数の構成でリスクを軽減したい場合は、不要な無駄があります。この「余剰」容量は、増やすことができる容量です。残念ながら、物理的環境は、ある目的または別の目的（予測可能性または効率性）に合わせて最適化する必要があることがよくあります。環境が非常に効率的である場合、それは十分に予測可能な追加の容量を欠いています。追加の容量を追加すると（これは一般的な反応です）、予測可能性を維持することができますが、これは非効率または無駄につながる可能性があります。

仮想マシンでのキャパシティプランニングの処理

キャパシティプランニングの秘訣は、持っているリソース、それらのリソースの場所、各ジョブに必要なリソース、およびこれらのリソース要件の変化を理解することです。 Iometerなどのツールを使用してI /Oパフォーマンスのネットワーク動作を確認できますが、Windowsのキャパシティプランニングに最も一般的なツールの1つは、物理ワークロードと仮想ワークロードの両方でサポートされるMicrosoftのAssessment and Planning Toolkitです。管理者はこのツールを実行して、サーバーリソースを識別し、時間の経過に伴う各ワークロードのリソース需要の変化を確認できます。

ソリューションプロバイダーのMooseLogicのプレジデントを務めるScott Gorcesterは、次のように述べています。 Gorcesterはまた、VMwareとCiscoの仮想化プラットフォームを使っても、Microsoftのツールの結果は非常に正確であると述べた。

キャパシティプランニングでは短期間のデータが使用されることが多いのですが、プランニングの本当の利点は、時間の経過とともにワークロードの需要が増加するのに十分なリソースをサーバーが確実に提供することです。長期計画を完成させる方法を管理者に伝えるための簡単な公式や方法はありませんが、常識は指導的な役割を持つべきです。実行しているワークロードの量と性質によって、計画された将来がどの程度先に決定されるべきかということです。たとえば、変更が予想されない複数の静的ワークロードがある環境では、ほとんど計画を立てる必要がない場合があります。逆に、新しいワークロードやより多くのユーザーをすばやく追加する企業は、おそらく数か月後にその計画を制限するべきであり、不正確さのために有用性を失うだけです。

Gorcester氏は、サーバを後でアップグレードするよりも経済的であることが多いため、最初から追加容量を作成するのが最善であると提案しました。その考え方は、仮想化によってメンテナンスやマシンのインストールなどのITタスクが容易になり、「特大の」サーバーにかかる余分なコストをほとんど節約できるということです。 「もう少し増設すれば、より安定した使い勝手の良さとある程度の予約容量が得られます。これらの予約容量はそのまま残り、処理が忙しくなるのを待つことになります。最高のパフォーマンスとワークロードまたはサーバーを簡単に追加する機能を手に入れてください。

ビジネスプランを含めることを忘れずに、キャパシティプランニングに対するテクノロジの更新サイクルの影響を考慮してください。たとえば、仮想化への移行によってサーバーの数を減らすことができますが、追加の仮想機会をサポートするためにより強力なサーバーを購入すると、より高価なサーバーを購入することになります。古いサーバーを再配布する機能により、多くの企業はサーバーサイクルをより長く維持することができました。これは技術的な更新の頻度を遅くし、それはまたより少ない強力なサーバーで購入することをより安くします。

容量管理方法

容量を管理する方法はたくさんあります。ただし、一般的には、3つの異なる方法があります。つまみ法、社内で開発されたソリューション、および特別に細工されたツールです。

方法1：親指の法則

親指の法則には過去の経験に基づく推定値が含まれています。たとえば、過去には、4つの仮想マシンが1つのコア上で実行されていました。したがって、同じ推測を将来に使用することができます。動的な環境でこのアプローチを使用することは、不正確さおよびこの方法の周りにシステムを構築することができないことを含む明らかな欠点を明らかに有する。

方法2：自社開発ソリューション

内部開発ソリューションにはスクリプトとフォームがあります。これは経験則よりも体系的なアプローチです。スクリプトの場合、このアプローチは高度なITスキルを持つ大企業に有効です。ただし、このアプローチはすぐに高価で時間のかかるメンテナンス方法となり、特に急速に変化するインフラストラクチャを使用する場合は依然として不正確になる可能性があります。仮想化環境では、仮想マシンがインフラストラクチャレイヤとどのようにやり取りするかは複雑であるため、これを多くの専門知識で実現することは困難です。

方法3：専用ツール

特別に作成されたツールは、絶えず変化する環境で容量情報を収集および維持することに基づいて推測されるため、仮想環境に適した方法です。おそらく最も重要なことは、緊密に統合され仮想化層に精通しているツールが、非常に信頼性の高いリアルタイムのインテリジェンスを提供することです。

適切なツールとプロセスを使用すると、IT管理者は自動化されたリアルタイムのキャパシティインテリジェンスを使用して、仮想環境で日々の戦略的なキャパシティ管理を決定できます。