La pianificazione della capacità è un aspetto fondamentale per garantire un’infrastruttura virtualizzata. Misurare e monitorare l’utilizzo delle risorse, infatti, rende più informati e consapevoli gli amministratori di sistema, consentendo di prendere decisioni più precise, riducendo i problemi.
Se da un lato la virtualizzazione consente alle organizzazioni di utilizzare in modo più efficiente le risorse disponibili, gestire la ripartizione delle risorse e quindi il dimensionamento delle macchine virtuali in modo appropriato può essere davvero molto sfidante.
Quando si esagera nel bilanciare una virtual machine, infatti, l’eccesso di capacità è uno spreco, e richiedere hardware aggiuntivo risulta assolutamente inutile. Sottodimensionare la capacità, all’opposto, può essere rischioso perché se le risorse vengono a mancare, le prestazioni delle applicazioni possono calare drasticamente.
5 cose da sapere sulla virtualizzazione
Fatte queste premesse, ci sono 5 cose da considerare per costruire una strategia corretta di governo della virtualizzazione, introducendo attività di monitoraggio e di tracciabilità delle risorse mirate, che aiutano a dare alle macchine virtuali la capacità che serve, quando serve.
1) Perché la pianificazione delle capacità è così difficile?
La virtualizzazione dovrebbe essere un processo di semplificazione della governance (anche se poi rischia di portare nuova complessità). Se con la modalità tradizionale, ogni volta che si aggiunge una nuova applicazione, viene ordinato un nuovo server fisico, con la virtualizzazione tutto diventa davvero più semplice: a supporto di un’applicazione, infatti, in pochi minuti viene accesa una nuova macchina virtuale dedicata. Questa facilità di implementazione, però, può creare sfide manageriali soprattutto a livello di pianificazione: il rischio è di sprecare risorse lasciando macchine virtuali inattive o attivando macchine non necessarie.
2) Sovradimensionare una macchina virtuale non è una soluzione
Può succedere che gli amministratori IT, preoccupati di generare disservizi legati a scarse prestazioni applicative, possano cadere nella trappola dell’over-provisioning, ovvero di un sovradimensionamento della capacità assegnata a una macchina virtuale. La questione è critica perché l’over-provisioning è uno spreco in termini di risorse, comportando spesso anche un esborso economico, relativamente all’acquisto di hardware che poi non è davvero necessario.
3) Con il cloud privato pianificare è ancora più importante
Nel caso di un ambiente cloud privato, la pianificazione della capacità risulta particolarmente difficile. La natura self-service di questo tipo di approccio, infatti, comporta il fatto che gli utenti possono opzionare facilmente delle macchine virtuali e, in questo modo, assorbire rapidamente capacità computazionale e memoria. In questo caso gli esperti consigliano di definire politiche precise e di impostare un sistema di monitoraggio efficace, che aiuta a tenere sotto controllo le risorse, evitando di scoprire in corso d’opera di aver esaurito le risorse disponibili.
4) Non bisogna dimenticare il disaster recovery
La virtualizzazione consente nuovi livelli di consolidamento, ma una delle trappole più facili in cui cadere è quello di stipare troppe macchine virtuali su un singolo host. È certamente più facile andare a programmare la capacità necessaria su un solo server, ma è importante ricordarsi di lasciare spazio sufficiente per avere margini di manovra nel caso di un failover delle virtual machine tenendo a mente che associato a un host ci deve essere sempre associato un piano di disaster recovery.
5) Non esiste un metodo unico per pianificare la capacità
È noto che la pianificazione della capacità dei data center non avviene mai in maniera casuale. I consigli che vi abbiamo suggerito in questo articolo offrono una panoramica su più aspetti della pianificazione, dando una serie di spunti che possono aiutare la governance a modellare un proprio piano di monitoraggio e di gestione delle risorse, commisurate alle esigenze e alle caratteristiche del business.
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