面向资源弹性调度与运维自动化的云资源池设计与规划

版权所有2020年Neusoft corporation，云资源池的设计和规划，以实现资源灵活的调度和运输维的自动化，2020年5月东软集团股份有限公司， 云计算的发展是云资源池规划和设计QA，旨在灵活地调度整个云资源池的体系结构设计资源，以及自动化设计运输维，概述CostUtilizationConsolidation， saveavailialbilititypredictability，itigilityitcompontitivenesstaservicebuchargeeback，业务驱动程序，cost/roidr/bcoverflow/burrs TransitionStages，simpleationapplicationsoptiticaticresourceprovisionorchestration，securitycomplicationacceacceptableslas，3，1，1 3 rd-partyintegrationitsmworkflowcmdbserviceassurance，ServiceDelivery，SPServicesInfrastructure，Dev/TestRD，apptestingpre-product dr/BC demanddrivenwebfarmsportalsnfrastructreservices，criticalappsbyfunctionbydepartmentbyapplicationtype，costutilizationco scompateavailiabilititypredictability，itigilityitcompontitivenessasservicebuchargeeback，业务驱动程序，cost/roidr/bcoverflow transition stages simpleationapplicationsopticationresourceprovisioncorhestration，securitycollicationacceacceptableslas，2，4，3，3 theauto 3rd-partyintegrationitsmworkflowcmdbserviceassurance，serviceculturemetering/billingservicecatalog，spservicesinfrastrus apptestingpre-productivity，DR/BC，derandddrivedwebfarmsportalsnfrastrustructure，criticalappsbyfunctionbydepartmentbyapplication elementsofcloudcomputing self -服务接口： provibutilityforusesstoorderedtrackedservicedeliveryamation : automatesprove geof servi cesresourcemanagement : resourcesserresserverovisiononedandmanagedserversecedsoperationalprocationsmation :自动化capacitymanagement，servicelevelmanagement，servicedeskintegration，alerting生命周期管理，生命周期管理器，生命周期管理器dynamicrossourceconfigurationcalitymanagementresourceuritionperformancemanagementmaintenance，Standardizedofferings， veryfastprovisioning/de-provisioningofresources，Meteredusage，Web-basedfrontend，Automatedfulfillment，BroadNetworkAccess，rard MeasuredService，On-DemandSelf-Service，ResourcePooling，云计算的发展，云资源池的规划和设计QA，概述，云资源池用于整个云资源池的体系结构设计资源的灵活调度， 整个私有云的体系结构，7，私有云平台由私有云管理平台和一个或多个资源池系统组成。 专用云管理平台：操作维管理平台操作管理门户资源池系统：资源池管理平台计算/存储/网络等资源、资源池体系结构和资源池管理平台支持资源池的管理资源池系统资源能力由不同资源类型的子系统组成，提供不同类型的资源服务，资源池管理平台的功能体系结构，云计算的发展， 云资源池规划和设计QA，用于在整个云资源池中灵活调度体系结构设计资源和自动化设计运营维，概述，资源灵活调度概述，资源，服务(垂直灵活调度)，生命周期管理， 资源能力根据高级服务(横向灵活调度)、，资源灵活调度规划过程，资源灵活调度-资源类型规划，业务应用程序类型确定资源选择典型的CEP类物理体系结构，典型的OLTP类物理体系结构，典型的BI类物理体系结构，典型的BigData类物理体系结构，以及， 资源灵活调度-资源能力规划与设计比较与虚拟化产品选择、资源灵活调度-资源能力规划与设计、计算能力设计与计算资源纵向灵活调度、资源灵活调度-资源能力规划与设计、网络能力规划与设计、 网络能力规划要素、支持的业务/客户规模(VRF/VLAN/VXLAN )、稳定的物理网络结构(扩展、网络虚拟化)业务网和管理网分离，明确的手动维护和自动运输分工接口(网络自动化、专用网和混合网)， 通用网络服务和业务专用网络服务的层次控制，资源灵活调度-资源能力规划和设计，网络能力规划和设计，网络出口采用硬件防火墙，提供基于3、4层的网络通用安全保护， 虚拟机之间的安全保护使用虚拟化应用程序防火墙提供第7级内容和安全保护，有效隔离不同的虚拟机，防止虚拟机之间的安全风险，解决资源池(或主机)出口部分的入侵防御和负载均衡需求、使用VSS/VDS/LS控制虚拟化网络以灵活地调度资源-灵活地调度资源-灵活地调度资源-规划资源能力和灵活地调度传统OpenstackKVM网络设计资源-规划资源能力和设计VxLAN、 灵活的资源调度-资源能力规划和设计、记忆能力规划和设计、主流IPSAN/FCSAN设备支持大云EBS支持专业存储虚拟化Openstack的Cinder块存储接口支持块的分区管理支持存储碎片管理支持存储性能和故障监视资源其他服务，高级服务(横向资源的灵活调度)，表现形式，高级服务，案例： VM VLB云监视镜的资源的灵活调度，监视CPU持续超过70%， 云计算的发展解释云资源池整体架构面向设计资源的灵活调度云资源池的规划和面向设计运输维的自动化的云资源池的规划和设计QA，概要自动运输维的构成：自动运输维，统一资源管理，自动配置， 在运维资源的灵活调度、统一监视管理(工作指示、服务流、警告、性能)、大数据运维、运维资源的灵活调度、资源能力中计划的能力，只对承租方能力运维的资源能力或运维的人员提供资源池资源的灵活调度。 运输维资源应用于监测和战略。运维资源的灵活调度支持半自动和自动两种方法。 VMware分布式资源调度(DRS )功能可在资源池之间动态调整计算资源，根据预定义规则智能地分配资源优先级，动态地自动化IT和业务优先级的系统管理效率，动态负载平衡和持续智能最佳化确保所有应用程序所需的资源，资源池资源池、业务需求业务需求和以业务为中心的组织和计划不是您的硬件！ VMwareDRS动态获取硬件资源，设置一次负载平衡规则，永远有效，添加更多资源，动态添加硬件，避免业务繁忙时间过载，资源池CPU36GHz，Mem58GB优先级：高，资源池CPU50GHz， Mem70GB优先级：当整个高、分布式电源管理(DPM )、资源池、业务需求和停电群集的所需资源减少时，将所有负载整合到少量服务器上，使不需要的服务器进入待机模式。 当负载增加时，DPM将自动启动备用服务器，确保服务级别，并使用UpdateManager和DRS无中断地升级ESX，以避免最大限度地减少数据中心服务器功耗的虚拟机UpdateManager可以升级整个DRS群集DRS群集的ESX主机，并且VMotion会将处于维护模式的虚拟机升级到其他ESX，以防止虚拟机关闭集成资源管理、CMDB、VMwareHA和功能出现服务器故障时自动重新启动虚拟机的好处适用于所有应用程序的高可用性非独占性stand-by硬件不会增加群集软件的成本和复杂性，并且经济实惠适用于所有应用程序的高可用性解决方案、x、统一资源管理-显示功能和专用云的不同资源分配情况，并为扩展提供数据依据。 一定期间内每月发生故障统计。各类资源故障按厂家和类型统计，厂家更换部件数量、各类硬件更换数量、统一资源管理辅助决策、统一资源管理辅助决策(续)、自动配置、41、现象、本质、42、 统一资源管理能够真实反映生产环境的资产和动态配置资产管理能够复盖设备配置、操作系统、应用程序、业务系统补丁等多方面的精细化管理资产管理与云平台的无缝协作，目标是， 自动部署大量自动部署作业系统自动部署应用程式自动部署商业软体修补程式自动升级软体仓储与版本管理应用程式排程管理监控与管理自动部署作业资产组态完整性扫描与检查版本完整性扫描与检查设备/应用程式/业务软件监视，自动部署-目标，操作系统安装，软件部署，软件调度管理，应用程序软件监视，管理员，物理机监视，资产库，软件仓库，管理员，1，1，软件分发2，资产注册3，操作系统自动部署任务的制定，2，3，4， 4、os版本5、os6导入、资产库7的更新、安装结果的通知、5、6、8、性能/警报/关机9、软件自动导入任务10的制作、软件版本11的提取、软件的导入、7、 12、资产库13更新、安装结果通知14、运行状态/关机15、软件相关管理和时间表、8、10、9、11、 12、13、14、15、自动部署-业务场景、自动部署-操作系统自动部署、自动部署-软件自动部署特性、设备、报警详细信息、拓扑结构、网络管理、报警、性能、自动部署-监视管理、监视代理/应用程序软件、SNMP、SNMP、报警、 拓扑、应用程序监视、性能、自动部署-监视和管理特性大规模：支持数万台服务器的监视和收集，通过分布式方式提高收集效率，支持大规模监视和收集，指标定义：支持用户定制收集指标，用户可以根据业务需要灵活定义收集指标。 不受操作系统限制，可定义监视指标，展示丰富：支持警告、性能和应用监视等独立功能的展示，实时反映支持网络拓扑展示的警告，监视展示丰富，支持多种通知手段：邮件、邮件等通知手段使承运人能够立即了解系统状况，通知手段多样，自动配置-版本控制的关键要素，自动配置-版本一致性检查/巡检，版本信息元数据文件，自动生成，软件管理系统，版本一致性检查，判定条件： 1， 版本信息元数据文件是否存在2 .版本信息元数据文件信息和构成库信息是否一致3，检查指纹数据是否与初始值一致，监视安装完成的指纹数据(类似svn )、大数据运送维度、50、大数据运送维度， 指标数据的对接取得，指标数据的自我学习和建模，单一指标履历基线分析，多指标相关分析，指标异常警报，多数据源数据收集，指标数据自我学习功能，51，指标数据的变化被动态更新，灵活地设定模型确立自我学习时间周期历史存档数据和持续收集的指标数据完成自学习，相关指标抽样数据进行自学习，不需要人工制作分析规则。 单个指标的历史基线分析功能基于数学统计算法对任意指标的采样数据进行了可变基线分析。 自我学习周期性变化的指标，可以表现周期性变化规律的基线。 可以查找和显示任何分析指标的时间序列变化曲线和趋势。 52、指标行动轨迹自学习和阈值自动判定、单一KPI的自学习和分析根据指标采样数据的波动规则自动判定其变动基线展开阈值、Time、KPI、upperthread、Lowerthreshold、Value 引入KPI周期曲线、现有模型、自学习后模型、多指标相关分析功能，可以根据大数据分析和相关算