Q:
Почему малоразмерные виртуальные машины приводят к задержке и другим проблемам?
A:Недостаточное количество виртуальных машин в системе виртуализации является классическим примером неправильного распределения ресурсов, которое приводит к конкретным проблемам с производительностью.
В системах с виртуальными машинами меньшего размера пользователи будут испытывать задержку, снижение качества обслуживания и даже проблемы с зависанием или зависанием экрана. Это просто потому, что виртуальной машине не было выделено достаточного количества ресурсов ЦП и памяти для ее правильной работы. Часто эта проблема возникает в результате планирования, которое по какой-то причине не способно удовлетворить реальные эксплуатационные потребности виртуальной машины. При настройке системы виртуализации и прогнозировании количества ресурсов, которые может использовать виртуальная машина, может возникнуть немало догадок. Существует также проблема динамического спроса, когда конкретная виртуальная машина может столкнуться с большим пользовательским спросом или должна быстро масштабироваться.
Виртуальные машины малого размера ни в коем случае не являются единственной причиной задержки системы. Тем не менее, это может быть трудно диагностировать проблему. Задержка может происходить из-за узких мест в других частях системы, или из-за недостатка памяти DRAM, или даже из-за синхронизации часов или проблем с драйверами.
Имея это в виду, производители создали эффективные системы мониторинга и управления сетью, которые автоматизируют процесс выделения ресурсов виртуальным машинам. Многие из этих систем имеют приборные панели с цветовой кодировкой, показывающие, меньше ли размер виртуальной машины или компонента или нет какого-либо ресурса. Эти системы также могут предоставлять аналогичные диагностические инструменты для кластеров виртуальных машин на хосте.
Подобно тому, как эти системы автоматизации могут помочь справиться с проблемой малоразмерных виртуальных машин, они также могут решить и противоположную проблему крупногабаритных виртуальных машин. Виртуальные машины большого размера обычно не имеют проблем с производительностью - вместо того, чтобы иметь слишком мало ресурсов, у них слишком много. Однако, как отмечают некоторые эксперты, слишком большая виртуальная машина может привести к задержке в других голодных виртуальных машинах в других частях системы.
Чтобы устранить все эти виды проблем, компании приняли практику «правильного определения размера» виртуальных машин и всего остального в среде виртуализации. Это можно сделать вручную или с помощью вышеупомянутых систем автоматизации. Выполнение этой работы вручную отнимает важные человеческие ресурсы из бизнес-модели, поэтому многие компании предпочитают использовать инструмент поставщика для правильного выбора размера.
