存储性能监控模块是否能做到有效数据分析？
我们的存储在日常运行过程当中会积累下很多的性能数据，有的是统计端口指标，有的是统计缓存等资源利用情况，有的是磁盘读写指标，有的是压力分布指标。其实这些数据是存储运维过程中最重要的数据，如果能做到如下两点，那么对于我们的运维来说可谓事半功倍:
- 可以基于周期性的历史数据，从不同维度进行趋势性分析。
- 可以让用户通过自定义的方式将业务性能映射到io指标的细颗粒度分析上。
2同行回答
华为存储高中低端均通过统一管理界面 DeviceManager 进行管理和配置，同时也配套有性能监控工具 Systemreporter 、日常巡检工具、部件更换工具、批量配置功能辅助工具或者功能，通过不断的提升产品的运维能力和丰富运维工具，简化日常的运维工作，提高运维的效率。除此之外，还有专门作为容灾管理软件的 BCManager 以及存储统一管理软件 DME 等，极大地简化了存储运维工作，使得运维可视化，操作简便。
收起- 再补充一点： 这里我们要明确一个概念，性能监控和性能分析是两件事。监控只是按预设周期收集采样数据并展示的环节，分析则有一个计算、判断、多维度综合考虑的过程。字面上来说，我认为常规意义上的监控模块是做不到有效数据分析的，一般都要结合专门的分析模块。有的模块可以做到自己分析自家设备的性能状态，通过一些算法和规则的结合，将压力比较大的环节高亮出来，比如CPU或硬盘。有的产品可能做的更好一些，可以收集上下游产品的性能数据，甚至可以实现全链路端到端的采样分析，从而快速定位或者预警性能问题，当然前提是需要相应设备厂商的接口开放，并且也只是可以借鉴但不能简单的做为唯一标准。 总之，性能问题是一个很宽泛的命题，问题定位、评估、调优，都需要系统的、全面的考量，不能草率的定论一定是某个环节的问题，也不能忽略任何微小的细节。在我看来，一个持续稳定运行的架构，突然发生了性能问题，那一定是某个环节发生了“change”，排查的过程就是找出“change”发生在哪一环的过程，只有综合分析，才能真正彻底的搞清楚根本原因。