BMC 容量管理解决方案
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费用的优化:
› 降低资产成本和运营成本
› 加速实现虚拟化带来的好处:
› 为虚拟化提供信心保证
› 更多的可视性:
› 可主动管理影响服务协议
的资源容量
容量管理主要用途
虚拟化
• 帮助快速实现应用的虚拟化 • 优化VM 的密度
可用性和性能优化
• 消除无计划的中断
• 满足服务协议 – 避免惩罚
数据中心整合 • 降低复杂度 • 达到更好的可管理性
…) ▪ UNIX CLI tools (DiskFree, IOstat, …) ▪ UNIX System Activity Report (SAR) ▪ VMware vCenter ▪ VMware ESX server ▪ Zenoss ▪ (and more) ...
通用连接器
▪ CSV file ▪ NCSA and custom textual logfiles ▪ SQL queries to RDBMS (e.g. Oracle,
运营效率 • 确保IT容量与业务需求一致 • 消除不必要的成本
容量优化
持续确保IT容量满足业务需求
IT资源容量
IT 需求
IT 提供
Over-Capacity = • Excessive CapEx • Excessive OpEx
ROI Opportunity = • Optimize CapEx & OpEx
分析及 建模引擎
算法
CDB
• Linear • Robust Linear (RL) • RL- Last Ramp • RL- Smoothed Last Ramp • Exponential - Multiplicative Trend • Robust Exponential Damping (RED) • RED - Last Ramp • Holt - Winters Exponential Smoothing • Quadratic • Cubic • By Time Shift • Yearly Time Shift • Box-Jenkins
4 GB ESXcluster [esxsrv10, esxsrv02] “hpserv06 down (2009 April 1st -
8:15PM) “ATM service slow [10:02-10:21AM]”
HW cost KWh cost Power Utilization Space Utilization
基线 时间影响分析与关联
CDB
2. 预测
性能与负载分析
基于时间 预测分析
预测性监控
支持不同类型算法 (e.g. last-ramp detection)
CDB
前瞻性通知
predictive alerting time policy = 2 months
CDB
性能与负载分析
基于时间 预测分析
外推分析
sample sources and metrics
Service / Business metrics
Configuration & Assets information
Events
Financial metrics
Facility metrics
CDB
1. 了解
性能与负载分析
瓶颈分析 周期行为 vs 业务周期
▪ nMon for AIX ▪ Microsoft Performance Monitor
(perfmon) ▪ Microsoft SCOM 2007 ▪ NetApp Data Fabric Manager (DFM) ▪ NetIQ AppManager ▪ Oracle AWR / STATSPACK ▪ Oracle Enterprise Manager (OEM) ▪ Solaris Prstat ▪ Solaris Extended Accounting ▪ SolarWind Orion NPM ▪ TeamQuest Enterprise Database ▪ UNIX OS configuration (AIX, Solaris,
能：分析, 报表和规划
百度文库
性能和需求分析
按需视图 | 瓶颈分析 | 性能基线 | 忙闲识别
时效预测 推断分析 What-if 场景分析 最佳分摊模型 计费与付费分析
资源使用率预测 | 负荷预测 | 饱 和时间预估
容量余额分析 (饱和点估算)
基础设施和工作量的变化对使用 率和响应时间的影响分析
优化的 P2P, P2V, V2V 规划
Residual Capacity
Needed Extra Capacity
resource utilization policy:
CPU Utilization <= 75%
4. 如果
性能与负载分析
场景变更模拟
基于时间 预测分析
CDB
外推分析 What-if 场景分析
基于负载的 响应时间
CDB
如何安全设计和配置 一个新的虚拟化数据
中心?
如何自动检测容量溢 出?
如何最好地对UNIX 进行分区?
如何报表当前和预测 的资源消耗?
变更
当前基础设施能支撑 多少业务交易?
如何让基础设施持续 满足变化的业务需求?
如何基于资源利用率 和服务协议预测应用
变更 的影响?
容量优化流程
目标: 优化IT资源容量满足业务需求，从而满足服务协议的目标
Financial metrics
Facility metrics
Physical/Virtual Servers
Databases & Middleware
8
Applications
Data Networks
Storage
Data Center Facilities
BMC容量管理解决方案特点
整体化
▪ 支撑各类资源：物理机、虚机、数据库、应用、存储、网络 ▪ 业务关联
整体可见性
无代理
▪ 无需额外代理 ▪ 大量开箱连接器
自动 预测
▪ 数据自动收集/处理 ▪ 主动监测与通知
影响可控性 成本最低化
ITIL支撑
▪ 支撑服务生命周期的各个阶段 ▪ 与其他ITIL流程紧密集成
服务集成性
BMC容量管理提供的主要功
BMC容量管理解决方案
博思软件(中国)有限公司
为什么需要容量管理?
没有容量管理的情景…
› 服务器的购买处于无序 › 不必要的成本开销 › 无法满足 SLAs › 未知的风险:
› 无法了解你不知道的东
西 › 较低的效率
› 要管理整个数据中心，
不仅仅是关键系统
采用容量管理之后…
› 可对现有及未来的IT资源进行成本和
IBM DB2 and MS SQL Server) ▪ SNMP interfaces
(standard/proprietary MIBs) ▪ HTTP and JMX interfaces
客户化连接器
developed from an Eclipse-based Integrated Development Environment (IDE)
输入
服务器统计数据 网络统计数据 存储统计数据 业务统计数据
运行事件 流程事件 配置数据 财务指标 设备指标
活动 收集性能, 容量, 和事件数据 分析服务器性能和业务需求 性能趋势分析，判断未来需求 关联数据，对性能和容量进行深入分析 提供 “what-if” 分析，识别未知的瓶颈 考虑虚拟化技术，优化成本, 供应和需求. 生成报表提供更好的决策支持
服务经理 财务经理 运维经理
关键
特定连接器
▪ AIX Topas / CEC ▪ CA Unicenter TNG ▪ BMC Atrium Discovery and
Dependency Mapping (ADDM) ▪ BMC Patrol ▪ BMC Performance Assurance ▪ BMC ProactiveNet Performance
Under-Capacity = ROI Opportunity = • Missed SLAs • Reduce Risks • Lost revenues • Align to Business
时间和变更
容量优化
为过业去务和提现供在容的量挑优战化
设计
运行
如何避免为一个新服务 过度申请资源?
如何持续优化资源满 足影响服务协议?
BMC 容Ca量pacit管y Da理tabase(BCM)
Agent-less Data Collection & Storing
Infrastructure metrics
Service / Business metrics
Configuration & Assets
Operational & Process Events
Web Console
基于时间 预测分析
外推分析
What-if场景分析
基于技术/业务分析
Web Dashboards
面向工作流 （如Server Consolidation）
优化部署分析 成本/计费分析
周期报表
filesystems, mail, intranets , ...
容量经理 存储管理员 数据库管理员
3. 评估 performance vs. workload correlation (workload characterization) performance vs. workload change analysis residual and additional capacity analysis with respect to service/business metrics (saturation point estimation)
Dashboards 和报表
灵活的成本计费和分摊模型
non-IT
IT
0. 收集
CPU Utilization %
Memory Utilization %
Infrastructure metrics
# page hits # ATM withdrawals HP Proliant DL360 G1, 2xPIII 1.3 GHz,
different workload modes (due to infrastructure changes in the analyzed period)
business growth scenario and
saturation point estimate
Current Working Area
BMC容量管理客户
Capacity planning and forecasting for 25K+ servers
5. 虚实 模拟P2P, P2V and V2V场景 性能与负载分析
基于时间 预测分析
外推分析
What-if场景分析
优化部署分析
技术规则 业务规则
CDB
6. 成本
性能与负载分析 基于时间 预测分析 外推分析
What-if场景分析
优化部署分析
成本/计费分析
CDB
7. 可视
性能与负载分析
性能及容量规划 分析报告
输出
容量数据库 容量报告 容量计划 展现视图
典型容量规划步骤
步骤一
性能计划与测试
步骤二
数据收集
步骤三
环境模型建立
步骤四
修改模型参数、匹配生产环境
步骤五
模型计算
步骤六 步骤七
SLA匹配，响应时间、流量 修正
BMC容量管理解决方案框架
Operation Manager IT Reporting
Capacity Manager
Capacity Management
Service Manager
IT Resource Planning
Consolidation Architect
Virtualization Management
IT Financial Manager
Accounting & Chargeback
Analytical, Modeling and Reporting Engines
Management ▪ Citrix Xen server ▪ EMC2 StorageScope Control Center ▪ HP Business Availability Center (BAC) ▪ HP Load Runner ▪ HP OVO EPC Agents (Coda Agents) ▪ HP OpenView Reporter ▪ HP OpenView Performance Agents ▪ HP OpenView Performance Manager ▪ HP OpenView Performance Insight ▪ HP SiteScope ▪ IBM Tivoli Monitoring (ITM)
› 降低资产成本和运营成本
› 加速实现虚拟化带来的好处:
› 为虚拟化提供信心保证
› 更多的可视性:
› 可主动管理影响服务协议
的资源容量
容量管理主要用途
虚拟化
• 帮助快速实现应用的虚拟化 • 优化VM 的密度
可用性和性能优化
• 消除无计划的中断
• 满足服务协议 – 避免惩罚
数据中心整合 • 降低复杂度 • 达到更好的可管理性
…) ▪ UNIX CLI tools (DiskFree, IOstat, …) ▪ UNIX System Activity Report (SAR) ▪ VMware vCenter ▪ VMware ESX server ▪ Zenoss ▪ (and more) ...
通用连接器
▪ CSV file ▪ NCSA and custom textual logfiles ▪ SQL queries to RDBMS (e.g. Oracle,
运营效率 • 确保IT容量与业务需求一致 • 消除不必要的成本
容量优化
持续确保IT容量满足业务需求
IT资源容量
IT 需求
IT 提供
Over-Capacity = • Excessive CapEx • Excessive OpEx
ROI Opportunity = • Optimize CapEx & OpEx
分析及 建模引擎
算法
CDB
• Linear • Robust Linear (RL) • RL- Last Ramp • RL- Smoothed Last Ramp • Exponential - Multiplicative Trend • Robust Exponential Damping (RED) • RED - Last Ramp • Holt - Winters Exponential Smoothing • Quadratic • Cubic • By Time Shift • Yearly Time Shift • Box-Jenkins
4 GB ESXcluster [esxsrv10, esxsrv02] “hpserv06 down (2009 April 1st -
8:15PM) “ATM service slow [10:02-10:21AM]”
HW cost KWh cost Power Utilization Space Utilization
基线 时间影响分析与关联
CDB
2. 预测
性能与负载分析
基于时间 预测分析
预测性监控
支持不同类型算法 (e.g. last-ramp detection)
CDB
前瞻性通知
predictive alerting time policy = 2 months
CDB
性能与负载分析
基于时间 预测分析
外推分析
sample sources and metrics
Service / Business metrics
Configuration & Assets information
Events
Financial metrics
Facility metrics
CDB
1. 了解
性能与负载分析
瓶颈分析 周期行为 vs 业务周期
▪ nMon for AIX ▪ Microsoft Performance Monitor
(perfmon) ▪ Microsoft SCOM 2007 ▪ NetApp Data Fabric Manager (DFM) ▪ NetIQ AppManager ▪ Oracle AWR / STATSPACK ▪ Oracle Enterprise Manager (OEM) ▪ Solaris Prstat ▪ Solaris Extended Accounting ▪ SolarWind Orion NPM ▪ TeamQuest Enterprise Database ▪ UNIX OS configuration (AIX, Solaris,
能：分析, 报表和规划
百度文库
性能和需求分析
按需视图 | 瓶颈分析 | 性能基线 | 忙闲识别
时效预测 推断分析 What-if 场景分析 最佳分摊模型 计费与付费分析
资源使用率预测 | 负荷预测 | 饱 和时间预估
容量余额分析 (饱和点估算)
基础设施和工作量的变化对使用 率和响应时间的影响分析
优化的 P2P, P2V, V2V 规划
Residual Capacity
Needed Extra Capacity
resource utilization policy:
CPU Utilization <= 75%
4. 如果
性能与负载分析
场景变更模拟
基于时间 预测分析
CDB
外推分析 What-if 场景分析
基于负载的 响应时间
CDB
如何安全设计和配置 一个新的虚拟化数据
中心?
如何自动检测容量溢 出?
如何最好地对UNIX 进行分区?
如何报表当前和预测 的资源消耗?
变更
当前基础设施能支撑 多少业务交易?
如何让基础设施持续 满足变化的业务需求?
如何基于资源利用率 和服务协议预测应用
变更 的影响?
容量优化流程
目标: 优化IT资源容量满足业务需求，从而满足服务协议的目标
Financial metrics
Facility metrics
Physical/Virtual Servers
Databases & Middleware
8
Applications
Data Networks
Storage
Data Center Facilities
BMC容量管理解决方案特点
整体化
▪ 支撑各类资源：物理机、虚机、数据库、应用、存储、网络 ▪ 业务关联
整体可见性
无代理
▪ 无需额外代理 ▪ 大量开箱连接器
自动 预测
▪ 数据自动收集/处理 ▪ 主动监测与通知
影响可控性 成本最低化
ITIL支撑
▪ 支撑服务生命周期的各个阶段 ▪ 与其他ITIL流程紧密集成
服务集成性
BMC容量管理提供的主要功
BMC容量管理解决方案
博思软件(中国)有限公司
为什么需要容量管理?
没有容量管理的情景…
› 服务器的购买处于无序 › 不必要的成本开销 › 无法满足 SLAs › 未知的风险:
› 无法了解你不知道的东
西 › 较低的效率
› 要管理整个数据中心，
不仅仅是关键系统
采用容量管理之后…
› 可对现有及未来的IT资源进行成本和
IBM DB2 and MS SQL Server) ▪ SNMP interfaces
(standard/proprietary MIBs) ▪ HTTP and JMX interfaces
客户化连接器
developed from an Eclipse-based Integrated Development Environment (IDE)
输入
服务器统计数据 网络统计数据 存储统计数据 业务统计数据
运行事件 流程事件 配置数据 财务指标 设备指标
活动 收集性能, 容量, 和事件数据 分析服务器性能和业务需求 性能趋势分析，判断未来需求 关联数据，对性能和容量进行深入分析 提供 “what-if” 分析，识别未知的瓶颈 考虑虚拟化技术，优化成本, 供应和需求. 生成报表提供更好的决策支持
服务经理 财务经理 运维经理
关键
特定连接器
▪ AIX Topas / CEC ▪ CA Unicenter TNG ▪ BMC Atrium Discovery and
Dependency Mapping (ADDM) ▪ BMC Patrol ▪ BMC Performance Assurance ▪ BMC ProactiveNet Performance
Under-Capacity = ROI Opportunity = • Missed SLAs • Reduce Risks • Lost revenues • Align to Business
时间和变更
容量优化
为过业去务和提现供在容的量挑优战化
设计
运行
如何避免为一个新服务 过度申请资源?
如何持续优化资源满 足影响服务协议?
BMC 容Ca量pacit管y Da理tabase(BCM)
Agent-less Data Collection & Storing
Infrastructure metrics
Service / Business metrics
Configuration & Assets
Operational & Process Events
Web Console
基于时间 预测分析
外推分析
What-if场景分析
基于技术/业务分析
Web Dashboards
面向工作流 （如Server Consolidation）
优化部署分析 成本/计费分析
周期报表
filesystems, mail, intranets , ...
容量经理 存储管理员 数据库管理员
3. 评估 performance vs. workload correlation (workload characterization) performance vs. workload change analysis residual and additional capacity analysis with respect to service/business metrics (saturation point estimation)
Dashboards 和报表
灵活的成本计费和分摊模型
non-IT
IT
0. 收集
CPU Utilization %
Memory Utilization %
Infrastructure metrics
# page hits # ATM withdrawals HP Proliant DL360 G1, 2xPIII 1.3 GHz,
different workload modes (due to infrastructure changes in the analyzed period)
business growth scenario and
saturation point estimate
Current Working Area
BMC容量管理客户
Capacity planning and forecasting for 25K+ servers
5. 虚实 模拟P2P, P2V and V2V场景 性能与负载分析
基于时间 预测分析
外推分析
What-if场景分析
优化部署分析
技术规则 业务规则
CDB
6. 成本
性能与负载分析 基于时间 预测分析 外推分析
What-if场景分析
优化部署分析
成本/计费分析
CDB
7. 可视
性能与负载分析
性能及容量规划 分析报告
输出
容量数据库 容量报告 容量计划 展现视图
典型容量规划步骤
步骤一
性能计划与测试
步骤二
数据收集
步骤三
环境模型建立
步骤四
修改模型参数、匹配生产环境
步骤五
模型计算
步骤六 步骤七
SLA匹配，响应时间、流量 修正
BMC容量管理解决方案框架
Operation Manager IT Reporting
Capacity Manager
Capacity Management
Service Manager
IT Resource Planning
Consolidation Architect
Virtualization Management
IT Financial Manager
Accounting & Chargeback
Analytical, Modeling and Reporting Engines
Management ▪ Citrix Xen server ▪ EMC2 StorageScope Control Center ▪ HP Business Availability Center (BAC) ▪ HP Load Runner ▪ HP OVO EPC Agents (Coda Agents) ▪ HP OpenView Reporter ▪ HP OpenView Performance Agents ▪ HP OpenView Performance Manager ▪ HP OpenView Performance Insight ▪ HP SiteScope ▪ IBM Tivoli Monitoring (ITM)