保证云环境中应用性能的同时尽可能高效的使用资源,对于云服务提供商和云应用所有者都是至关重要的。应用性能监控应用性能监控和资源扩容机制的成熟正是为实现应用性能保障和资源高效利用的目标。自动扩容技术通过监控性能指标来判断扩容的时机,然后动态改变分配给应用的资源量,从而适应变化的需求,那么哪些因素影响应用性能监控系统的扩容?
1、工作负载
云环境中大量的Web应用都面临着波动突发的工作负载,为同时满足性能目标和效率目标,现有的自动扩容方案还存在着定量扩容缺陷、扩容时机与粒度调度不准确的问题。性能监控量化扩容结合混合粒度的扩容算法可以在一定程度上解决上述问题。该方案使用多层应用请求跟踪和性能建模的方法,建立资源分配量和工作负载量之间的关系,从而量化扩容。在扩容算法的实现上,则是使用混合时间粒度和空间粒度的自动扩容算法,结合长期的基于负载预测的横向扩容和短期的基于服务水平目标SLO违反率检测的纵向扩容。在云平台上对该性能监控与自动扩容方案的实现,包括性能日志的采集与统计、自动扩容的决策机制以及实现的对虚拟机和单一资源的分配管理。
2、数据迁移
云计算已经取得长足的发展,并且近些年正经历着爆发式增长。这种新型的计算模式,为分布在世界各地的用户提供不同层次的服务:广泛深入的核心基础设施即服务,加快云服务成功步伐的平台即服务,提高开发人员生产和运营效率的软件即服务。越来越多的企业甚至是个人已经意识到云服务的便捷性和重要性,将软件和数据迁移到云端,典型的场景就是一个企业把自己的网站应用托管在云端的虚拟机集群上,供网站的用户访问。
应用性能监控的应用需要处理的工作负载模式不尽相同,当负载动态多变时,保证应用的性能目标SLO的同时又考虑节省资源是非常困难的。按照峰值负载为应用分配全量的资源显然是一种低效的资源使用方式,并不能充分利用云计算的弹性供应特性,自动扩容技术为应对波动的需求提供解决方案。