应用系统容量管理
数据中心的容量规划与资源管理

数据中心的容量规划与资源管理随着信息化时代的到来,数据中心在企业和组织中的地位越来越重要。
数据中心承载着众多信息系统和应用的运行,因此,在数据中心管理中,容量规划和资源管理是至关重要的环节。
本文将探讨数据中心的容量规划与资源管理的相关问题。
一、容量规划的重要性容量规划是数据中心规划设计的核心环节,合理的容量规划能够确保数据中心的稳定运行和服务水平。
容量规划涉及到评估当前的容量,预测未来的需求,并根据需求做出相应的调整和优化。
1.1 容量规划的目标容量规划的目标是在满足业务需求的前提下,实现资源的合理分配和利用,确保数据中心的性能表现和可靠性。
1.2 容量规划的内容容量规划主要包括以下内容:- 服务器和存储资源的需求评估:评估目前的服务器和存储资源使用情况,根据业务需求预测未来的增长趋势,确定所需资源的规模和配置。
- 网络带宽的规划:评估当前的网络带宽使用情况,预测未来的扩展需求,确定所需的网络带宽。
- 机房空间的规划:评估当前的机房空间使用情况,预测未来的机房空间需求,确定所需的机房面积和布局。
二、资源管理的关键要素资源管理是确保数据中心稳定运行的基础,它涉及到对各种资源(如服务器、存储、网络、能源等)的有效配置、利用和监控。
资源管理需要考虑以下关键要素:2.1 资源分类和分配根据业务需求和优先级,将资源进行分类,并根据需求进行合理的分配。
资源分类可以基于功能、性能、安全性等因素进行。
例如,可以将服务器资源按照用途(如数据库服务器、应用服务器)进行分类,并根据业务需求合理分配。
2.2 资源利用和性能优化资源管理旨在最大化资源的利用效率和性能表现。
通过监控和分析资源的使用情况,及时发现资源的闲置和过载情况,采取相应的优化措施。
例如,可以通过虚拟化技术来实现服务器资源的共享和动态分配,提高资源利用率。
2.3 资源监控和容量规划资源管理需要对数据中心的资源进行实时监控,并根据监控结果进行容量规划。
通过监控资源的使用情况,可以及时发现和预测资源的需求变化,为容量规划提供依据。
IT服务管理中的容量管理研究

IT服务管理中的容量管理研究作者:郝姝琪来源:《中国管理信息化》2017年第22期[摘要]容量管理是IT服务管理中一项重要的管理过程,旨在对IT资源的服务能力进行有效管理,支撑对服务级别协议(SLA)的实现。
因此,本文对容量管理进行术语介绍和目标分析,最后对其过程进行说明。
[关键词]IT服务管理;容量管理;过程说明doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.22.031[中图分类号]F270.7 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2017)22-00-020 引言容量管理是一个对IT资源的服务能力进行有效管理的过程,也是一个能够随时掌握资源运行情况的有效手段,这里的资源既包括IT基础设施资源,也包括人力资源。
容量管理人员通过这一过程,可以支撑对服务级别协议(SLA)的实现,为业务部门提供积极和高效的服务,同时为服务级别管理(SLM)提供可靠的依据。
容量管理过程执行的重要方法是对服务资源进行监测,然后提取监测数据进行分析,以掌握当前资源的服务能力,及时调整对象的配置情况,并预测未来所能提供的服务。
同时,容量管理人员通过进行定期的评估和改进,以满足服务资源对象对服务级别协议的承诺,达到充分发挥服务能力的目的。
1 容量管理术语介绍在容量管理中涉及的术语包括:阈值、峰值、能力计划、能力监测记录和能力评估报告。
(1)阈值:对各容量监测设置的临界值。
(2)峰值:资源对象满负荷运行的最大值。
(3)容量计划:根据容量现状和业务容量需求,分析差距,定义出容量的监测点、监测方法和各阈值,并制订形成容量计划。
(4)容量监测记录:监测资源服务对象形成的正常数据记录,是评价资源服务对象未来的服务容量的有效依据。
(5)容量运行报告:对采集的数据进行分析,编制数据报表和制定容量评估报告。
2 容量管理的目标在日趋复杂的信息系统运行维护过程中,如何经济合理地保障系统性能和容量得到满足,是一个十分困扰技术人员的问题。
数据库的容量规划与管理和管理数据库存储需求

数据库的容量规划与管理和管理数据库存储需求随着科技的不断发展,数据在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
而数据库作为对数据进行管理和存储的工具,其容量规划与管理以及管理数据库存储需求,成为了各个企业和组织不可忽视的重要问题。
本文将介绍数据库容量规划与管理的基本概念和方法,以及如何管理数据库的存储需求。
一、数据库容量规划与管理的基本概念和方法1. 数据库容量规划数据库容量规划是指根据系统的需求及发展情况,对数据库的容量进行合理的规划和预估。
容量规划的目的是确保数据库可以稳定运行,并具备足够的空间存储用户数据。
容量规划需要根据数据库应用的特点和业务需求来制定,一般包括数据量的预测、硬件设备的选购以及数据库的配置等内容。
2. 数据库容量管理数据库容量管理是指对数据库容量进行监控和控制,确保数据库的容量使用率在合理范围内。
容量管理主要包括对数据库的空间使用情况进行监测、对数据库的增长趋势进行分析,并采取相应的措施来管理数据库的容量。
3. 数据库容量规划和管理的方法(1)数据分析法:通过对历史数据的分析,预测未来数据库的容量需求。
可以通过统计方法、趋势分析等手段来对数据进行预测,从而确定数据库的容量规划和管理策略。
(2)应用需求法:根据数据库应用的特点和业务需求,确定数据库的容量要求。
通过对数据库的应用需求进行分析和评估,确定数据库的容量规划和管理策略。
(3)硬件设备法:根据数据库应用的负载情况和硬件设备的性能参数,对数据库的容量进行规划和管理。
通过对硬件设备能力的评估和数据库负载的分析,确定数据库的容量规划和管理策略。
二、管理数据库存储需求1. 数据库存储需求的分析管理数据库存储需求需要对数据库中的数据进行分析,确定数据的存储需求。
可以通过以下几个方面进行分析:(1)数据类型:不同类型的数据需要不同的存储方式和存储空间。
例如,对于大型的多媒体文件,需要使用专门的存储设备来存储。
(2)数据访问模式:根据数据的访问模式来确定存储需求。
容量管理模型

容量管理模型摘要:I.容量管理模型的概念A.定义B.作用II.容量管理模型的分类A.数据容量管理模型B.系统容量管理模型C.云容量管理模型III.容量管理模型的应用A.企业数据中心的应用B.云计算环境中的应用C.容灾场景中的应用IV.容量管理模型的挑战与展望A.面临的挑战B.未来的发展趋势正文:随着信息技术的不断发展,数据量和计算需求呈现出爆炸式增长。
为了更好地应对这一挑战,容量管理模型应运而生。
容量管理模型旨在帮助企业或组织更好地管理和规划其IT 资源,以确保数据和计算能力的合理分配和充分利用。
首先,我们需要了解容量管理模型的概念。
容量管理模型是一种用于预测、规划、分配和监控IT 资源的工具,以确保组织在面临不断变化的需求时能够保持稳定的运行。
它可以帮助企业更有效地利用现有资源,降低运营成本,提高业务敏捷性。
接下来,我们来探讨一下容量管理模型的分类。
根据不同的应用场景和需求,容量管理模型可以分为以下几类:1.数据容量管理模型:主要用于数据中心和云计算环境中,帮助企业规划和管理数据存储和备份需求,确保数据的可靠性和安全性。
2.系统容量管理模型:关注于服务器、存储和网络设备等硬件资源的规划和管理,确保系统在高负载情况下仍能保持稳定运行。
3.云容量管理模型:针对云计算环境中的资源管理,帮助企业合理分配和优化云资源的使用,降低成本,提高资源利用率。
在实际应用中,容量管理模型已经广泛应用于企业数据中心、云计算环境以及容灾场景等。
例如,在企业数据中心中,通过使用数据容量管理模型,企业可以更好地预测数据增长趋势,提前规划扩展存储空间,避免数据泄露和丢失。
在云计算环境中,云容量管理模型可以帮助企业实现资源的自动化分配和优化,提高云计算服务的性价比。
然而,容量管理模型在实际应用中也面临着一些挑战。
例如,随着大数据、人工智能等技术的快速发展,数据量和计算需求呈现出快速增长,对容量管理模型的预测和规划能力提出了更高的要求。
工业工程在生产系统容量规划与管理中的应用

工业工程在生产系统容量规划与管理中的应用工业工程是一门综合性的学科,它涵盖了许多领域,其中之一就是生产系统容量规划与管理。
生产系统容量规划与管理是指通过科学的方法,合理地规划和管理生产系统的产能,以实现最佳的生产效益。
在现代工业生产中,工业工程在生产系统容量规划与管理中发挥着重要的作用。
首先,工业工程可以通过对生产系统的容量进行分析和评估,帮助企业确定合理的生产能力。
生产能力是指企业在一定时间内能够生产的产品数量。
通过对生产系统的容量进行评估,可以确定企业的生产能力是否满足市场需求,从而合理安排生产计划。
工业工程师可以通过对生产线的设备、人员和材料等资源进行调度和优化,提高生产效率,实现生产系统的最佳容量规划。
其次,工业工程可以通过生产系统的容量规划和管理,提高生产系统的灵活性和适应性。
在现代市场经济中,市场需求的变化是常态。
企业需要根据市场需求的变化及时调整生产能力,以满足市场需求。
工业工程师可以通过对生产系统的容量规划和管理,使生产系统具备较强的灵活性和适应性,能够快速调整生产能力,以适应市场需求的变化。
例如,当市场需求增加时,工业工程师可以通过增加生产线的设备和人员等资源,提高生产能力;当市场需求减少时,工业工程师可以通过减少生产线的设备和人员等资源,降低生产能力。
通过灵活的容量规划和管理,企业可以在市场竞争中保持竞争优势。
此外,工业工程还可以通过生产系统容量规划与管理,提高生产系统的效益和经济效益。
生产系统的容量规划和管理不仅包括生产能力的规划和管理,还包括生产成本的规划和管理。
工业工程师可以通过对生产系统的容量规划和管理,降低生产成本,提高生产效率,实现生产系统的经济效益。
例如,工业工程师可以通过优化生产线的布局和工艺流程,减少生产过程中的浪费,提高生产效率;可以通过合理配置生产线的设备和人员等资源,降低生产成本。
通过提高生产系统的效益和经济效益,企业可以获得更大的利润和竞争优势。
综上所述,工业工程在生产系统容量规划与管理中的应用是非常重要的。
ISO27001:2013容量管理程序

XXXXXXXXX有限责任公司
容量管理程序
[XXXX-B-21]
Ver 1.0
变更履历
容量管理程序
容量管理程序
1 目的
为了最小化系统失效的风险,确保公司的信息系统容量满足要求,对公司信息系统容量管理活动实施控制,特制定本策略。
2 范围
适用于对公司信息系统容量规划的活动。
3 职责
3.1 技术部
负责对信息系统容量进行规划。
4 容量管理策略
应对资源的使用进行监测、调整、并对未来容量增加的需求作出预测,以确保所需的系统性能。
1)应对每个新的和正在进行的活动都确定容量需求。
应进行系统调整和系统监测以确保和改进(需要时)系统的可用性和有效性。
检测控制应到位,以便及时发现问题。
2)未来容量需求的预测应考虑组织信息处理能力中新业务和系统的需求以及当前和预计的趋势。
3)需特别关注采购周期长或费用高昂的所有资源;因此,管理者应监测关键系统资源的使用情况。
他们应标识出资源的使用趋势,特别是与业务应用或管理信息系统工具相关的资源。
4)管理者应利用这些信息来识别和避免对系统安全或服务造成威胁的潜在瓶颈和对关键人员的依赖,并策划适当的补救措施。
5 记录
《系统容量规划》。
云计算平台的容量规划及优化

云计算平台的容量规划及优化随着数字化时代的到来,云计算已经成为了企业信息化建设的重要基础设施。
云计算平台不仅可以为企业提供高效的 IT 技术支持,还可以极大地提升企业的业务管理和业务发展能力。
但是,要想让云计算平台发挥最大的作用,就必须进行容量规划和优化。
本文将从云计算平台的容量规划和优化两个方面进行探讨。
一、云计算平台的容量规划容量规划是指根据企业的业务需求和 IT 系统的负载情况,确定云计算平台所需的计算能力、存储空间、网络带宽等硬件资源大小的过程。
下面将分别从计算能力、存储空间、网络带宽三个方面来介绍云计算平台的容量规划。
1、计算能力企业的业务应用系统和技术人员所需的计算资源是云计算平台计算能力规划的重点。
计算能力的大小直接影响到企业系统的性能和处理能力,即如果计算能力不足,很可能会导致业务系统运行缓慢、响应时间长等问题。
因此,在云计算平台的规划中,需要对企业的业务需求进行深入了解,进而制定合理的计算能力规划。
2、存储空间存储空间是指云计算平台上存储企业数据所需的硬件资源空间大小。
随着企业数据量的增加,存储需求也会逐渐扩大,因此云计算平台的存储空间规划也需要考虑到数据增长的趋势。
为了提高存储空间的利用率,建议将文件存储在压缩后的格式中,并利用分布式存储技术和数据备份技术来提高存储效率和数据安全性。
3、网络带宽网络带宽是云计算平台的另一个重要的硬件资源,它直接影响到企业内部系统与外部网络的数据流量和数据传输速度。
如果网络带宽不足,会导致企业内部系统运行缓慢、数据传输延迟等问题。
因此,在云计算平台的规划中,需要考虑到企业之间的数据传输量及其变化趋势,进而制定合理的网络带宽规划。
二、云计算平台的容量优化容量优化是指在云计算平台的日常运维中,根据企业实际需求、云计算平台的运行状况等因素,优化和提升云计算平台的资源利用效率和系统性能,达到更好的价值和效益的目的。
下面将从数据中心、应用系统、数据库等方面介绍云计算平台的容量优化。
开放平台集中监控及性能容量管理系统在一级分行的应用

控 ,初 始 阈值 为 当 Unx i
系统 内存交换 页 P g — ae
对这些监控指标做了如下分类 。
系统采用分布式采集、集 中式处理和展现的方式实现各类
三、集中监控及性能容量管理系统的使用情况
1 分行架构选 择及部署情况 .
一
监控事件的集中处理和展现 ,其整体架构如图 1 所示。 如图 l 所示 ,福建工行将监控代理 部署在各受管服
级分行 主要结合 自身 目前的环境及 日后发展的需
要 选 择部署架 构。 目前 ,以 2 0 0 个监控 代理作 为一个 分界点 ,当分行 的监控代理 数多于 2 0 时,则增加 0个
向 发展 。
( ) 2 缺少对各类事件的关联性 、重复性分析 ,无法
快速定位问题所在 ,易导致系统故障或带病运行 ,影响
实践表明,监控及性能容量管理是信息系统安全建 系统性能及工作效率。
设的重要组成部分 ,它可 以帮助系统维护人员摸清 系统
( )只能查看 到系统某个时点的性能数据 ,无法对 3
、
生产系统集中监控及性能容量
管 理工 作 的必 要性
在这样的背景下 ,管理者逐渐发现 ,建立一套统一 的监控和性能容量管理系统 ,实现各类事件和性能数据
一
级分行运转的应用包含了中间业务平台 、 合前 的标准化呈现 ,是帮助应用及 系统维护人 员了解 I 综 T资
置 系统 、电子档案平 台 、 通用 网关 、新终端平 台、邮件 源使用情况和系统运行状态 ,及时发现可能导致系统故
别 连接在核 心服 务器和 区域服 务器上 ,以此来分散压
力。以福建工行为例 ,现有投入生产使用的服务器设备
类 型为各类 U i nx小型机 及 P C服 务器。操作 系统 涵盖
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应用系统容量管理应用系统容量管理是构建IT服务的重要过程,是ITIL框架和ISO/IEC20000标准中的标准过程之一,应用系统容量体现了该应用系统的处理能力,特别是最大处理能力,对于系统的正常运行、业务的产能规划保障、市场活动的冲击等都有着非常重要的意义,而随着目前应用复杂度和系统架构复杂度的不断增加,对于容量的判断和管理是非常困难又非常必要的,这是ITSM体系中对于系统可用性、可靠性和健壮性的集中体现,同时,容量管理也决定了投入成本的最优化,随着业务地快速增长、对客户体验的关注度上升、对系统投入成本的管理等,都使得应用系统容量管理成为一个非常现实的需求和重要的管理目标。
应用系统容量管理作为打基础的项目,需要优先完成以下目标:1、建立标准化的容量管理程序,从流程制度上规范各系统容量管理的目标和方法;2、分批次对重要应用系统进行业务容量分析,完成关键容量指标(KCI)的制定;3、结合业务产能规划,根据关键容量指标进行数据分析,建立关键容量指标的监控和预警体系,为下一步进行容量模型的分析建立基础。
一、容量管理目标根据项目目标进行分解,分为管理办法发布、关键容量指标库制定以及关键容量指标监控三个子目标分别进行实现。
1、管理流程和规范制定:《业务系统容量管理办法》该办法需明确业务系统容量管理的范围、涉及容量管理的一系列管理过程和环节,明确各参与方的工作内容和职责,制定容量管理程序,主要包括以下内容:(1)关键容量指标的建立、修改、监控、关闭等过程,明确需求、设计、开发、投产、运行等过程中关键容量指标的管理职责;(2)业务产能规划中关键容量指标的应用过程,与业务产能管理相关办法相结合,明确业务产能变化、各类活动影响对于关键容量指标变化的管理过程;(3)明确在达到系统容量指标阀值的情况下,对系统进行优化、扩容以及业务应对等活动进行的规范和管理环节,明确容量变化时各系统应采取的措施;2、基础数据收集及分析:关键容量指标(KCI)梳理及入库分批次对重要应用系统进行业务容量分析,完成关键容量指标的制定:按照各业务系统(或独立业务模块),根据应用系统对整体业务的影响程度,分批次建立各系统的关键容量指标,并对关键容量指标进行数据采集,为监控和分析建立基础,总体上分为6批次进行:(1)运营类系统:根据目前的系统分布、影响程度,结合相关各系统的建设项目,分批次进行实施。
具体而言,目前运营系统的关键业务指标和运行监控基本比较成熟,因此可直接运用目前的关键指标进行监控,且运营系统做为业务运营的关键性系统,产能影响明显,因此运营系统作为第一批关键容量指标系统纳入管理,运营类系统的容量指标重点是能够通过这些指标反应出系统对于业务产能的支持程度;(2)互联网系统:从2013年开始,互联网类应用开始越来越重要,由于互联网应用系统具有周期短、变更频、社会影响大等特点,该批次的应用系统关键容量指标梳理作为年度容量管理项目的重点来进行,互联网类应用系统包括现有网站、商城、微信等应用系统,互联网系统容量指标应考虑能够承受的用户访问、客户端响应速度、集中的用户访问程度等;(3)渠道类应用系统:渠道类应用系统是与客户直接交互的通道,其容量关系到对外通道的稳定性,是实现客户沟通的重要手段,对于容量的要求尤其重要,因此需对该类系统尽快完成关键容量指标的梳理和监控,渠道类系统关注的容量指标主要考虑一段时间内该系统的交易通过量;(4)其他生产类系统:其他生产类系统按计划纳入第四批、第五批进行,主要包括基础架构类系统、风险控制类系统和其他辅助生产类系统;(5)办公类管理系统:办公类管理系统也纳入容量管理计划;应用系统关键容量指标的制定采用PDCA模式进行,即先根据最表面的业务应用场景为系统制定关键业务指标,再逐步深化分析影响业务指标的系统容量指标,逐步完成对该系统的容量数据的采集,为后期的模型建立数据基础,关键容量指标的完成标准为关键容量指标容量库的建立和管理状况,为系统建立容量阀值,定期发布系统容量报告。
3、监控管理系统建设:关键容量指标的监控与发布建立重要系统关键容量指标的监控机制,应用系统关键容量指标库建立后,需要建立常规性的容量监控机制,否则系统容量管理无法有效落实。
本着实用、高效的原则,经过若干软件产品的调研、评估和试用,我们觉得目前市面上并没有合适的软件可供试用,主要原因是:应用系统容量管理与实际的业务应用场景联系紧密,有其特定的要求,而一般软件产品为追求通用性,要么在功能上比较粗,为了适应某些场合需要进行大量的定制化开发,要么在功能上会有大量冗余,大部分功能根本不会用到,反而可能影响应用的效率,同时考虑到价格因素,我们觉得通过自建系统更容易贴合目前各系统容量管理的实际需要。
常规性的容量监控机制,主要包括以下几个方面:(1)关键容量指标库数据采集:通过从各个系统或软件定期收集相应的数据,导入数据库,根据不同容量指标反应的容量状况,数据采集的频率有所差别,对于性能影响较大的数据,需要采取实时或准实时的方式进行,对于容量影响不明显的数据,则可将频率放宽,如天、周、月等;(2)实时监控页面:对于变化频繁的关键指标,以实时的方式收集数据,经过计算后可直接反应到界面上,提供给值班人员、监控人员进行监控,同时具备报警功能,满足报警策略后即进行邮件、短信等报警;(3)预测报告:根据运营产能规划,定期自动生成容量报告,具备一定的预测功能,即输入业务量预估后,自动进行容量影响分析,提供给容量管理人员进行分析,更好的对各类活动、扩容需求等进行数据支撑;二、容量管理内容不同的应用系统容量管理内容不尽相同,随着系统复杂程度的上升,容量管理的复杂度也几何上升,系统间存在的各种联系,进一步加剧了容量管理的难度,因此,我们对应用系统容量进行层次划分,以便更好地进行分类、分层次、有目标的实施。
系统容量管理代表了该系统的处理能力,即一段时间内系统能够承受或处理的最大负载,所谓负载,就是业务处理能力或者服务能力,不同的应用系统所表现的会因其功能不同而不同,比如信用卡审批系统中的审批处理量、客服中心的人工处理电话量等。
容量管理包括动态和静态两种类型,静态类型的容量管理一般指相对固定的容器可装载量,比如存储空间、数据库表空间等,这部分空间事先分配,满了就溢出,一般设定阀值,达到阀值即报警、处理,清理空间或扩大空间等;动态类型的容量管理则比较困难,一般指负载能力,造成负载能力变化的因素较多,影响的容量指标也较多,比如交易并发处理到一定并发量后,会占用大量CPU资源、IO资源或内存资源,造成服务器资源调节困难,互相等待,服务响应缓慢等,从而造成服务能力下降,如果系统没有负载控制调整的机制,就很容易形成容量和性能问题。
1、应用系统容量分析下图为一个简单的系统架构示意,大部分的复杂系统,基本上都是在这样一个简单的架构上进行的扩展,我们以该架构对容量管理内容进行分析:(1)对外服务能力:对外服务能力包括请求接入和响应返回,对于用户而言,实际上是一个层面,即用户发出请求后等待系统响应结果,正常情况下,服务能力体现在单个客户的响应速度上,即多长时间返回客户,反映在“服务响应时间”这一关键指标上,这个指标确定了对外服务的标准,也是对内部处理能力的要求,影响“服务响应时间”指标的因素主要包括:内部处理能力、对外服务接口的“最大并发”能力,期中“最大并发”体现了接口层面自身的服务能力,即在满足客户“服务响应时间”基础上,接口所提供的“最大并发”能力,这两个指标能够反应出接口部分的容量;(2)内部处理能力:内部处理能力是系统接收到服务接口端送来的请求后进行处理的过程,也是这个系统提供业务功能的核心,内部处理能力涉及内容较为复杂,为了满足对外“服务响应时间”的要求,必须低于“服务响应时间”这一数据指标,影响内部处理能力的因素主要包括:处理程序自身的逻辑处理速度、处理的数据量大小、数据库读写速度、调用其他系统接口的响应、硬件环境的处理能力(CPU、IO);(3)数据库处理能力:大部分系统应用均和数据库相关,数据库的访问速度和并发能力是影响内部处理的重要因素之一,因此在容量管理中,数据库容量及性能是重要的一个关键指标;(4)其他系统影响:主要指其他系统提供的服务能力(响应速度、并发);(5)软件产品容量:如果应用系统使用了含有lisence(或类似)的软件产品,则会受许可证的限制,这部分也需要作为整体系统容量管理的内容;(6)硬件网络环境影响:硬件、网络等硬设备的处理能力,最终影响系统的处理能力和装载能力,主要硬件容量指标包括:CPU、内存、IO吞吐量、磁盘空间、存储空间、逻辑卷、文件系统、网络带宽、交换机背板带宽、端口数等。
复杂的系统架构,以最短板部分的容量为系统的整体容量,如集群环境下,以该集群中最低容量的部件为集群整体容量进行计算。
2、系统容量分类按上节分析,评估一个应用系统的整体容量需要从多方面多维度进行,由于容量管理是一个静态与动态结合的过程,可分为:(1)业务处理量:反映在对外接口部分,主要评估响应时间要求内的最大并发能力,由于对外接口可能提供的服务是多个,按实际场景分析最大和最小容量;典型的服务接入如WEB集群、Web service(集群)、socket等;服务接入后一般交后台程序进行处理,处理结果最终返回服务接入端,因此可以每个服务(交易)的响应时间作为容量评估的一个参数,其反映的是后台程序的处理能力,表现的是一段时间内的服务通过量;处理量相关部分容量指标:系统最大并发量:系统服务响应时间:……(2)业务承载量:承载能力相对静态,表示该应用系统能够容纳的数据量,在交易型系统中,存量数据多少会影响服务处理的效率,进而影响处理能力,为了保障对外能力,存量数据必然有所限制,比如数据库中存放的历史交易信息一定不能是无限制的;大部分系统都有批处理,批处理大部分会读写文件或数据库,作为整体处理能力的一部分,批处理也需要纳入容量管理范围,允许的批处理时间窗口内,能够处理的数据量就是容量管理的一部分指标;承载量相关部分容量指标:最大用户数:数据保留周期:活动数量:账单日卡量:申请件停留量:……3、业务容量指标对应的系统性能容量参数无论业务承载量还是业务处理量,最终在系统上反映的,都是系统的软硬件配置、参数等实际对应值,从业务容量指标到系统容量指标的翻译非常困难,与各应用系统的复杂程度相关,主要的系统容量或性能指标包括:(1)网络性能及容量:带宽、网速;(2)网络设备:端口数、背板带宽等;(3)服务器:网卡、光纤卡、CPU、内存、磁盘;(4)存储:IO、容量;(5)数据库:最大连接数、表空间;(6)文件系统:空间、类型;(7)应用服务器(APP):连接池数量、JVM大小、端口连接数;(8)Web服务器:端口数(9)消息中间件(MQ):队列深度(10)应用程序:处理速度(11)批处理:作业的窗口……三、关键容量指标实现应用系统容量管理是一个循序渐进、不断优化的过程,戴明环(PDCA)的模式很容易应用在容量管理上:计划、实施、检查、改进。