为什么需要容量管理

不同的数据治理阶段都会对容量管理有需求

设计
如何避免为一个新服务过度申请资源?
如何安全设计和配置一个新的虚拟化数据中心?
如何最好地进行分区?

运行
如何持续优化资源满足影响服务协议?
如何自动检测容量溢出?
如何报表当前和预测的资源消耗?

变更
数据库各类内存参数
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?

什么是容量管理？

恰当的时间以一种经济节约的方式为数据处理和存储提供所需的容量，容量管理解决下面的两大问题

供给VS需求
当前的处理容量是否足够满足客户当前以及未来的需求？
额外的处理容量准确地讲应该在什么时候形成？
我们是否知道未来需要什么样的IT容量以及何时需要这种容量？

成本VS容量
处理容量的购买成本相对于业务需求来说，是否合理以及处理容量是否以最有效的方式被加以利用？
针对需求及长期规划，提供整体IT管理规划的协助

怎样进行容量管理

容量管理需要与业务及IT战略流程保持密切的联系。即是反应性的(评价和改进)，也是主动性的(分析和预测)。

性能管理
对当前整体运营效率进行评价、监控和调整IT基础设施组件的性能的活动。
确定当前支撑应用服务的容量瓶颈及进行改善的方式

负载管理
主要是了解不同的业务驱动会产生怎样的结果，需要哪些资源支撑。
确定需要用来支付新的或改进后的服务以及预计的未来负载量的硬件或网络容量的过程。

容量规划
根据容量管理数据库分析当前的情况、预测IT基础设施未来的使用情况以及为满足预计的IT服务需求而需要的资源，从而制定容量计划的过程。
使用分析、模拟和趋势预测模型来确定服务的容量需求以及确定最佳的容量方案的过程。模拟需要分析各种不同的情形，并分析各种“如果-怎么办”式的问题。

容量优化流程

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

输出
容量报告
容量计划
展现视图

容量管理如何回应业务变化

• 来自业务部门的需求：

    例如：网银系统每年业务量增加50%

• 问题1:哪里可能是容量瓶颈？
• 问题2:我的业务/系统有什么规律？
• 问题3:系统是否足够支撑业务交易量的需求？

• 性能指标较多，CPU、内存、I/O、网络吞吐流量、还是存储容量会构成容量的瓶颈？哪些性能指标跟业务紧密关联？
• 对业务指标/系统指标结合来分析，通过分析过去2个多月的交易量数据，日常TPS峰值1000笔/秒,谷底100笔/秒
• 性能及业务指标相结合进行比较分析，CPU利用率达到50%，能支撑的多少笔交易/秒？

多层面容量规划

 理想情况下容量计划需要由业务需求驱劢
 大多实际容量需求由资源层驱劢

 为什么不是由业务需求直接推导资源需求。而是中间有服务需求。因为
 1）增加资源不一定能解决问题，比如架构问题
 2）增加资源也要知道要增加什么资源，cpu？内存？网络？磁盘？
 3）以什么样的方式增加？ 横向扩展？纵向扩展？
 4）新的业务或业务量达到一定程度，不能通过调整资源来解决，涉及到调整架构、设备选型，之后才会落实到资源的需求

容量规划的基石-性能测试

资源指标
狭义的资源指标指CPU、内存、网络IO、磁盘IO相关指标，比如CPU利用率、内存与Paging Space之间的换页频率、网络IO的响应时间、磁盘的IOPS、MBPS、响应时间等，广义的资源指标还包括进程数量、数据库连接池数量、Session数量等等。

服务指标
服务指标指计算机系统对外提供服务的相关能力指标，吞吐量（TPS）、响应时间、服务等级等。

业务指标
业务指标指从业务、用户的角度看待指标，如业务类型、业务配比、并发用户数、用户服务订购量、计费策略和类型等

容量规划工具

工具举例
• Smart CMP (Capacity Management and Planning )

工具规划的原理
• 通过已知的测试数据的相关性曲线（比如资源和吞吐量的关系），在算法库中找到某个数学公式对这个曲线拟合的比较好，那么后续的预算就采用这个数学公式

是否采用工具
工具的原理比较呵呵，所以目前为止，这类工具不太卖的出去。

微信公众号：性能测试与调优