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IT运维管理“进化论”:如何应对大数据时代的运维挑战?

时间:2013-05-07

摘要:
为了应对大数据下的新业务需求,传统的IT运维管理就需要针对数据中心基础架构做出改变,这种进化包括针对虚拟化和服务交付能力的调整,以及IT与业务融合所必备的方法和工具。

 关键字:IT运维管理,虚拟化,大数据

在这个数据为王的时代里,每个人每天都会创造出大量的数据活跃在互联网上。在企业内部也是一样,当大量的生产和经营数据集中在数据中心,一旦人们与数据中心因为IT故障而失去联系,停滞的也许不是个人应用受阻这样简单的后果。为了应对大数据下的新业务需求,传统的IT运维管理就需要针对数据中心基础架构做出改变,这种进化包括针对虚拟化和服务交付能力的调整,以及IT与业务融合所必备的方法和工具。

数据中心迎来了“按需配置”的变革

过去,每次当我们的数据中心的业务容量不足的时候,就会想到增加更多的硬件、设备来满足客户需求。但在海量数据汹涌来袭的时候,这种增加都是被动的、延迟的。据统计,互联网上的数据每两年翻一番,而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的,这为大数据概念的横空出世做好了准备。数据的增长超出了我们的预期,那么是否可以找到一个办法,让我们可以对业务部门提供一种“按需分配”的低成本方案呢?虚拟化技术以其降低成本、灵活性,以及动态的扩容特性,给出了最佳的答案。

许多企业希望采用云计算和虚拟化技术实现“按需配置”的基础环境、服务等级,实现更低的成本和更高的盈利。然而,要从大数据这个藏量巨大的金矿中淘到金子,并没那么容易,传统架构下的IT运维管理与成熟的虚拟化技术并没有齐头并进。

大数据下的IT运维管理.jpg

首先,虚拟机一旦出现故障,如果不能及时恢复,这个损失可能远远超过节省电源和空间的费用。其次,虚拟机的灵活性对IT运维中的“配置管理”可谓是一杯毒酒,泛滥的迁移和扩容会让IT基础设备重新回到混乱的过去。在传统数据中心,管理员可以确定地表述:我的数据库在服务器A上运行,这台服务器与交换机B进行连接并使用存储阵列C,它们的性能指标都非常良好。但动态数据中心采用虚拟化技术后,解耦了这种关系,更具伸缩性,或是随意的(人们对“灵活性”的误读)利用这些基础设施资源。业务系统可以位于服务器集群中的任何计算节点上,可以利用任何存储设备上的存储空间,可以使用虚拟网络,也可以进行转移以满足性能或运营需求。但这些优势,却在IT运维管理中造成“看不见”、“说不清”的严重问题。

虚拟化运维管理的“两大难题”如何突破?

如果你都不知道自己的IT环境里有什么,就别指望控制、维护和提高它们。因此,配置管理和性能监控在任何时候都没有变,它们只是进化到了更高的阶段。

作为国内领先的IT运维管理专家,北塔软件认为:IT运维管理不是一蹴而就的,更不是一成不变的,大数据情形下的网络管理将要应对更多的技术和管理层面的挑战。之前,针对基础设施的监控一般侧重对物理设备、物理网络、物理存储的管理,而虚拟化后的变更操作变得越来越简单,但这会使得一些虚拟机脱离管理的范围,尤其是在配置管理和性能监控两个方面。管理人员需要对新增的虚拟网络、数据存储、虚拟机、ESX/ESXi主机数量、集群对象提供一种与之配套的IT运维管理工具。

从改进配置管理开始着手是很重要的一步,因为这可以清晰地呈现出不断变化的虚拟机、物理服务器、存储和网络资源之间的关系。另外,随着每台物理机上托管的虚拟机数量增多并提高了整体利用率,性能测算与监控的重要性也在攀升。为了预防虚拟机密度过大,或者利用率不足的问题(虚拟化之后,这个问题并没有完全消除),运维管理人员必须拥随时调整物理主机的承载力。

为了消除用户大数据时代的运维顾虑,在全面提供了对主机、网络、机房等领域的管理解决方案之后,北塔软件在北塔BTIM (Betasoft Integrated Management,IT综合管理软件)中增加了针对VMware虚拟化管理和FC-SAN存储管理解决方案。作为IT运维领域中首款从物理网络拓扑视角呈现ESX/ESXi主机、虚拟机、数据存储、网络所构成拓扑的第三方监控软件,北塔BTIM以颜色变化方式展现管理对象健康特性,帮助运维管理人员实时了解整个虚拟环境当前的运行状况,达到透明化、事前管理目的。

为“大数据淘金”做好准备

在以虚拟化为轴心的云计算数据中心,由于聚焦了多种应用的复杂系统,其安全性、自动化、资源统筹等都已经成为了管理者的棘手问题。云数据中心建成后,是否有足够的IT运维管理能力,将是决定“大数据淘金”成败与否的关键。

在云数据中心,如果没有足够的前瞻性是很危险的。虚拟化模糊了物理和虚拟、网络和服务器以及数据和存储网络之间的区别。而北塔BTIM虚拟化管理解决方案又与vCenter有着良好的优势互补关系,深入性、关联性、即时性方面都有了进一步的发展和完善。我们可以清晰地描述物理主机、虚拟机、数据存储、网络对象以及业务系统的逻辑关系,为数据大集中后的“按需分配”做好了准备。
 

本文来自互联网,仅供参考

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