五大因素影响虚拟化软件的选择

以下的一些因素会影响虚拟化软件的选择。

1、活动性以及可移动性

可移动性让应用程序在物理服务器上相互转移，而不需要中断。这个特性在VMware的VMotion、XenMotion以及IBM P6 LPARs上已有，因此可移动性具有改变容量管理的潜力。

但是，这并不是说它没有问题。可移动性会带来可变性，而且会给管理组的成员（他们要进行事件管理以及处理兼容性问题）带来很大的挑战。因此，为了评判可移动性是否在你的环境中是一个很好的选择，公司需要首先分析维护窗口、负载方式的一致性以及灾难恢复的策略。

维护窗口

当组合到一个单一的物理平台上，维护窗口就变得混合了。针对硬件维护，创建一个没有时间窗口的场景是非常容易的。对于软件也会产生同样的问题。移动虚拟机的能力可以帮助减少这个问题，通过允许服务器被挪下线来进行计划的维护或者软件的升级。另外的一种情况是，当不能移动到适当的地方，虚拟主机上应用程序合适的初始放置位置就显得非常重要。但是，无论在哪一个情况下，作出正确的放置决定是非常关键的，因为可移动性中很少的行为会包含一个与软件方面的冲突。

负载方式的一致性

可移动性的优势很产生很大的不同，这主要依赖于负载方式的可变性级别。在高可变性负载环境中，它对于平衡空间能力非常有用。但是，在低可变性场景中，可移动性的好处就会降低。

公司可以每天或者每周基于负载方式的可变性来分析理想的位置。如果负载方式每天和每天都几乎一样，那么一个静态的放置就已经足够了，显然可移动性的可变性也就显得没有必要了。相反，如果每天和每天的负载方式都显著不同，那么就需要一个动态的解决方案（即可移动性）。

灾难恢复策略

如果应用级别的复制或者热备份不是灾难恢复计划的一部分，那么可移动性会破坏这些做法。比如，一个人可能不注意地把一个生产服务器放在同一个位置作为它的灾难恢复服务器。为了避免这种缺陷，公司应该进行一个灾难恢复策略、角色、集群策略、集群角色以及复制结构的详细分析。

2、过载以及可测量性

有很多的操作模式方面的因素会影响虚拟化的成功。这包括I/O被处理的方式、每个虚拟机的最大CPU数量以及在它们平台上厂商如何给软件许可的方式。公司可以通过考虑如下的因素来绕过这些过载以及可测量性方面的考虑。

I/O速率

一些软件组件，比如那些I/O操作频繁的数据库服务器可能更适合于那些不使用虚拟化设备驱动的虚拟化技术，因为这些设备驱动每一次进行的I/O操作会给CPU造成很大的负担，以致让系统会接近它的底线。一些技术，比如VMware的设备映射（device mapping）同样在这方面提供了更高的效率，但是使用这些特色就会阻碍可移动性。

为了决定采用一个更好的办法，公司要使用一个特殊策略的负载模型。该模型基于物理服务器上的I/O活动，会增加CPU的使用数量。这是一个很简单的方式来捕获那些不适于给定虚拟化解决方案的工作负载类型。

非计算密集的应用

理论情况下，在一个虚拟主机上放置很多非计算密集的应用是有可能的。但是，这里有很多的因素会限制着这种场景的可测量性。而且，查明哪些因素会限制环境会更加复杂。

第一步就是采用一个CPU“量化”模型。如果一个虚拟化技术的方式是一个物理CPU模型有一个虚拟CPU，并且严格执行，那么，虚拟系统的数量会受到CPU数量的限制。而当新的模型变得可用以允许分配更细的物力资源，这个问题就会逐渐减弱，但是一定还要很谨慎来注意这种约束，以防止令人不快的事情发生。

存储是一个更加复杂的部分。那些做的不是很多的应用和那些处于活动状态的应用相比，通常使用同等数量的存储。加入一些这种应用会给整个目标系统的存储能力带来负担，但是却不会给CPU使用能力方面产生太大影响。

潜在的架构的可测量性同样会让问题更加复杂。当运行太多的映像时，一些应用会死掉，而不管它们做了什么。其它的会平衡背板互连、缓存模型以及更高的上下文切换能力来允许更多数量的虚拟机，同时不会影响整个系统的可靠性。为了决定转向“大节点”（fat nodes）是否有意义，公司需要平台的可测量以及负载测试。

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