Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi Mesin Maya untuk mengimbangi beban NFV

DIPOS oleh Zevenet | 19 Disember 2017

Deskripsi

Virtualisasi Fungsi Rangkaian, yang dikenali sebagai NFV, adalah paradigma baru yang mempertahankan penggunaan peranti rangkaian untuk persekitaran maya untuk mendapatkan fleksibiliti dan penyelenggaraan yang lebih mudah. Tetapi setiap kes penggunaan perlu dipelajari untuk menentukan sama ada pilihan terbaik adalah perkakasan atau perkakas maya mengikut keperluan, anggaran dan sumber yang ada.

Dalam artikel ini kita akan menyatakan perbezaan antara peralatan perkakasan rangkaian, untuk menentukan beberapa Pengoptimuman pengoptimuman VM untuk rangkaian dan pengimbangan beban dan prestasi antara vendor hypervisor.

Perbezaan prestasi antara peralatan perkakasan dan maya

Sekali kita perlu menggunakan pengimbang beban baru sebab teknikal utama untuk pergi perkakasan perkakas adalah untuk mengumpul paling banyak prestasi dan latensi rangkaian yang lebih rendah mungkin, tetapi maya perkakas akan memberi lebih banyak fleksibiliti dan pengurusan yang lebih mudah daripada infrastruktur.

Di dunia yang ideal, menggunakan mesin maya dengan semua sumber yang tersedia dari tuan rumah, kita boleh mendapatkan dalam VM antara 96% hingga 97% CPU tuan rumah, antara 70% hingga 90% prestasi rangkaian tuan rumah dan antara 40% hingga 70% penyimpanan I / O prestasi tuan rumah, semuanya disebabkan oleh overhead hypervisor.

Penandaarasan Mesin Maya bukan merupakan tugas yang mudah kerana konfigurasi yang berbeza mungkin menghasilkan kekurangan nombor yang tepat dan terdapat terlalu banyak faktor yang boleh mempengaruhi prestasi VM, seperti:

Penjual dan versi hypervisor yang digunakan
Pengoptimuman hos
Sumber yang diperuntukkan setiap VM
Bilangan VM yang dijalankan setiap hos
Trafik rangkaian, CPU atau cakera I / O beban dalam hypervisor
Pemandu rangkaian dikonfigurasikan
Sumber yang dikongsi antara VM
Tugas yang dilakukan (routing, pensuisan kandungan, beban SSL, dll.)
dalam kalangan yang lain…

Artikel ini didedikasikan untuk pengoptimuman rangkaian untuk pengimbangan beban di persekitaran maya, jadi ini difokuskan pada pemuatan CPU dan penyesuaian rangkaian I / O untuk mengumpulkan yang paling banyak dari VM pengimbangan beban anda. Prestasi penyimpanan cakera tidak begitu kritikal kerana aplikasi NFV jenis ini tidak memerlukan beban I / O cakera yang tinggi.

Pengoptimuman VM untuk rangkaian dan pengimbangan beban

Untuk meningkatkan NFV anda (dan khusus untuk mengimbangi beban) dalam infrastruktur maya anda, kami mengesyorkan untuk mengikuti arahan seterusnya.

1. Host Perkakasan moden dan terkini. Platform perkakasan terbaru termasuk sudah beberapa percepatan pemproses dan teknik perisian di BIOS atau tahap firmware untuk melakukan lebih baik dengan virtualisasi. Penyelenggaraan firmware dan BIOS sehingga kini biasanya merupakan amalan yang baik untuk membolehkan ciri-ciri baru dan selamat dari masalah yang diketahui.

2. Pilih hypervisor pilihan anda. Pengawas untuk bertugas di tuan rumah sangat penting berkaitan dengan prestasi rangkaian. Kajian penanda aras kami mengenai hypervisors yang paling banyak digunakan dijelaskan di bahagian seterusnya. Ini akan memberikan gambaran keseluruhan yang luas mengenai platform maya yang paling dioptimumkan untuk prestasi rangkaian dan pengimbangan beban. Di samping itu, beberapa vendor membuka beberapa keupayaan prestasi dan ciri skalabilitas dalam penyelesaian bebas mereka yang harus diaktifkan untuk penyelesaian NFV.

3. Dikemaskini hypervisor. Mengekalkan tuan rumah setakat ini akan mendapat manfaat daripada semua ciri pengoptimuman dan penambahbaikan sumber yang diterapkan ke hypervisor serta kelemahan keselamatan yang ditetapkan.

4. Dayakan Intel VT-x atau AMD-V. Umumnya, pemproses Intel dan AMD yang lebih baru merangkumi bendera pecutan ini tetapi tidak diaktifkan secara lalai dalam BIOS. Sebaik sahaja memastikan bahawa pilihan ini diaktifkan dalam BIOS anda perlu mendayakannya pada tahap VM.

5. Rangkaian khusus untuk penyelenggaraan. Semasa penyediaan rangkaian Mesin Maya, penting untuk membuat rangkaian terpencil untuk perkhidmatan pengeluaran dan untuk tugas penyelenggaraan dalam rangkaian peribadi dalaman dengan hos yang dapat digunakan untuk Motions (memindahkan beban kerja antara host). Rangkaian peribadi ini akan lebih cepat dan lebih selamat, tetapi juga tidak akan mempengaruhi perkhidmatan pengeluaran anda semasa penyelenggaraan.

6. Pilih pemacu rangkaian yang lebih baik. Pastikan untuk menggunakan pemandu rangkaian maya yang paling prestasi untuk setiap hypervisor dan untuk NIC khusus anda. Mengekalkan pemandu rangkaian yang paling sesuai dan dikemas kini untuk hos anda akan mengurangkan kependaman dan akan melakukan yang lebih baik dalam kes-kes beban lalu lintas rangkaian yang tinggi.

7. VCPU khusus. Dari sudut pandangan prestasi, lebih baik menetapkan vCPU yang lebih sedikit untuk VM tertentu tetapi didedikasikan untuknya. Mengelakkan untuk berkongsi sumber CPU mengurangkan perubahan konteks dan status menunggu di host serta untuk mengelakkan beban kerja mempengaruhi dari satu VM ke yang lain.

8. Templat yang dioptimumkan dan bersedia untuk digunakan. Penting untuk mempunyai templat yang dioptimumkan mengikut hypervisor dan versi tertentu, yang merangkumi alat, pemacu dan sistem operasi yang sesuai untuk rangkaian di sisi tetamu. Untuk mempunyai templat yang siap digunakan meningkatkan kecekapan, pengurusan dan masa.

Prestasi antara hypervisor

Menurut penanda aras mengimbangi beban dan rangkaian beban yang tinggi di makmal kami, kami boleh menyatakannya versi baru Vmware ESXi melakukan lebih baik daripada Server Xen, Hyper-V atau hypervisor lain di pasaran.

Menentukan peruntukan sumber yang tepat untuk peralatan maya Zevenet

Dengan mengambil kira bahawa kami menggunakan hypervisor paling prestasi di pasaran mengikut ujian makmal kami, kami dapat mengumpul prestasi dalam persekitaran maya Zevenet Load Balancer yang optimum dari 7% hingga 20% penalti daripada konfigurasi fizikal yang sama.

VCPU yang berdedikasi kami boleh menganggarkan:

~ Permintaan HTTP 18k sesaat dengan ladang HTTP LSLB.
~ Permintaan HTTP 220k sesaat dengan ladang LSLB L4XNAT.

Sekiranya ketekunan sesi diaktifkan, kita harus menjaga sumber memori VM:

512 MB RAM bagi setiap perkhidmatan maya atau ladang yang ditanam di VM.
Tambahan 512 MB RAM bagi setiap perkhidmatan atau ladang maya dengan lebih daripada pengguna 10,000.

Berhubung dengan penyimpanan, Zevenet Virtual Appliances memperuntukkan 8GB cakera yang boleh diubah saiznya jika diperlukan tetapi dalam kebanyakan kes ia harus cukup.

Berkongsi pada:

Dokumentasi di bawah syarat-syarat Lesen Dokumentasi Bebas GNU.

Adakah artikel ini berguna?

Artikel yang berkaitan