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仮想化のメリットを最大限に活かすHPの仮想化ソリューション・前編

仮想化の設計を支援するCapacity Advisor

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仮想化のメリットを最大限に活かすHPの仮想化ソリューション・前編

Capacity Advisorのシミュレーションを使って仮想化の効果を検証

このようして得られたデータから仮想化の導入やリソースの割り当てを検討することになるが、机上での検討だけでは不安だろう。かといって、実際に稼働しているサーバーで確かめるのはリスクが大きすぎる。

Capacity Advisorは、そのサーバーのリソースを変えたときにワークロードがどう変化するかをシミュレートする機能を持っている。この機能を利用することで、実際のサーバーに一切の影響を与えることなくリソース変更の評価を行うことができる。
仮想化のメリットを最大限に活かすHPの仮想化ソリューション・前編
仮想化システムの設計・運用・管理における課題を解決するHPの仮想化技術
Capacity Advisorのシミュレーションを使って仮想化の効果を検証
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先の例に挙げたサーバー(server1)では、将来的にピーク時の負荷に対応できなくなる恐れが生じていた。このサーバーに与えるリソースをどうすべきか、シミュレーションで検討してみることにしよう。

シミュレーションで新しいサーバーを作成する。CPUを1GHzから1.6GHzに変更した
図5:シミュレーションで新しいサーバーを作成する。CPUを1GHzから1.6GHzに変更した

Capacity Advisorが蓄積している先のデータを元に新しい仮想サーバーを作成する。仮想サーバーといっても実際に稼働するサーバーではなく、シミュレーションで稼働するサーバーだ。先のサーバーはCPUのクロックが1.0GHzだったが、シミュレーションでは1.6GHzに増強してみよう。

仮想のサーバーnewserver1が作成された
図6:仮想のサーバーnewserver1が作成された

画面6のように、新しいシミュレーションのサーバーが作成された。server1のピーク時のCPU負荷は99%を超えているが、これがどのように変化するだろうか。newserver1にServer1のワークロードを適用してみる。

server1のワークロードをnewserver1に移してみる。もちろん、シミュレーションなので実際のserver1には何ら影響を与えない
図7: server1のワークロードをnewserver1に移してみる。もちろん、シミュレーションなので実際のserver1には何ら影響を与えない

server1のワークロードをnewserver1に移動させる。といっても、先ほどから述べているようにシミュレーション上の移動なので、実際に稼働しているserver1に何ら影響は及ぼさない。

CPUの負荷は62%まで低下した。このようにサーバーに与えるリソースを実際のサーバーのデータを元に検討することができる
図8: CPUの負荷は62%まで低下した。このようにサーバーに与えるリソースを実際のサーバーのデータを元に検討することができる

画面8のように、CPU負荷は62%へと低下し、今後1年のピーク時の負荷にも十分に対応できることがシミュレーションでわかった。このように、Capacity Advisorを用いると過去のデータを元にシミュレーションを行い、サーバーに与える必要があるリソースを正確に見積もることができるわけだ。

シミュレーションは仮想化の導入を計画する上で強力なツールになってくれるが、シミュレーションを実行する以前に現状のワークロードが正しく把握できていなければならないことは言うまでもないだろう。Capacity Advisorは前項で紹介した機能を利用して、ピーク時だけでなく平均や稼働時間のうち90%の負荷といった詳細なデータが得られるので、より現状に即した正確なワークロードの見積もりが可能だ。それによってシミュレーションを効果的に利用できるわけである。

なお、シミュレーションに使用できるデータはCapacity Advisorが蓄積しているログだけでない。たとえば、HP OpenView Performance Manager and Agentのログをインポートできるので、Capacity Advisorを導入していないサーバーのデータを元にシミュレーションを実行することが可能だ。仮想サーバーの導入や運用の検討はもちろん、新規サーバー導入の検討など幅広く利用できるツールだろう。

リソースの柔軟な活用を可能にするツールセット

以上のように、Capacity Advisorを用いてサーバーを増強するシミュレーションを紹介したが、逆にリソースの割り当てを絞り、他のサーバーにリソースを配分するというケースもあるだろう。Capacity Advisorのシミュレーションを利用して、そうした検討も可能だ。

例えば先のサーバーなら、ピーク時の負荷は大きかったものの、平均すれば4CPUで十分にワークロードをこなすことができそうだ。そこで、ピーク時には動的なCPUの割り当てで対応し、通常はCPUを他のワークロードに振り分けることでシステムの効率を上げることが考えられる。このようなケースでも、Capacity Advisorのシミュレーションを用いた試行錯誤で最適なリソースの運用を探ることができ、効率のよいシステムの利用が可能になるだろう。

HPでは、このような運用時の動的な構成の変更といった部分に対しても充実したツールセットを提供している。後編となる次号は、ワークロードに自動的にリソースを割り当てるHP Global Workload Managerや、仮想化リソースの管理負担を軽減するHP Virtualization Managerなどを紹介する予定だ。

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