云計算環(huán)境下如何衡量服務(wù)器工作效率

一 服務(wù)器利用率

提升服務(wù)器的利用率，一般來說是工作效率的主要體現(xiàn)。原因很簡單：如果一臺服務(wù)器，性能再好，其利用率低下，那么這臺服務(wù)器的工作效率也就很低。從成本上看，我們也希望服務(wù)器工作在滿負荷狀態(tài)，而不是總在空閑狀態(tài)。

那么如何提升服務(wù)器的利用率呢？我們需要先分析一下服務(wù)器利用率低的形成原因。首先是沒有那么多的工作負載——這就牽扯到了有效投資和對服務(wù)器的了解。接著，要是工作負載過高呢，也會造成計算上的I/O擁堵，形成低利用率。以上兩個問題其實是個任務(wù)調(diào)度和負載均衡的問題。而另一方面，利用率還和服務(wù)器的配置瓶頸有關(guān)。

在早先的一些機器里，雖然服務(wù)器計算性能很強大，核心數(shù)也很多。但是利用率總上不去，原因在于內(nèi)存過小，形成了系統(tǒng)瓶頸——如今在英特爾至強E5、AMD推土機架構(gòu)以及Power7為代表的小型機面前，內(nèi)存容量已經(jīng)不是問題。而新的瓶頸則更加層出不窮——主頻敏感的應(yīng)用并不適合在多核環(huán)境中，而是需要類似Power7這樣高主頻的服務(wù)器來提升利用率。反過來，一些對線程敏感的應(yīng)用，則需要AMD推土機架構(gòu)這樣的多核心處理。在HPC等層面，英特爾CPU架構(gòu)有更好的表現(xiàn)。

可以看出，了解自身的應(yīng)用類型并且合理的配置服務(wù)器是解決系統(tǒng)瓶頸，提高服務(wù)器利用率的重要影響因素。

那么負載均衡方面呢？先說說傳統(tǒng)的做法，傳統(tǒng)上負載均衡是通過對服務(wù)器的實時監(jiān)測，用人工或者負載均衡算法平攤工作負載，這樣做的好處是實現(xiàn)較為簡單，缺點是費時費力，總是要調(diào)整。也有廠商推出了自學(xué)習(xí)和有眾多策略的負載均衡軟件，甚至有硬件產(chǎn)品來完成作業(yè)調(diào)度。但這畢竟是一種治標不治本的方法。

于是虛擬化這種大一統(tǒng)的手段就成了大家普遍推廣應(yīng)用的手段，并且上升成為云計算的基石。原理很簡單，就是池化資源——用虛擬化的手法將服務(wù)器集群的計算能力、存儲能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬虛擬成一個個資源池，在其中動態(tài)的劃撥計算資源，這樣就沒有了單純服務(wù)器的區(qū)隔，也就繞過了負載均衡的難題。

然而讓我們把話題重新聚焦的服務(wù)器層面——提升利用率和虛擬化的直接關(guān)聯(lián)在哪里？就在于原先一些空余的計算資源可以虛擬出來分配給其他的應(yīng)用任務(wù)，并且這是和目前已有的應(yīng)用彼此區(qū)隔的。

這句話很拗口，你可以想成是把你自己劈成兩半，一個干重體力活，剩下的那一點力氣干點輕松的活，總的目標是把你的力氣占用滿——這就是提高利用率。

在此我們得出兩個結(jié)論：首先我們需要根據(jù)應(yīng)用類型選擇合適的服務(wù)器，這樣就能最大化的提升利用率;接著在這基礎(chǔ)上如果采用了虛擬化解決方案，則能更大限度的榨取服務(wù)器資源，更大規(guī)模的提升利用率。也為云計算打好了基礎(chǔ)。

二 能效考核

如果說利用率高的服務(wù)器效率很高，那么能耗就是另一個因素?，F(xiàn)在的用戶都非?？陀^，對于服務(wù)器的考量不止是性能、利用率。除了一次采購成本以外，能效也是重點考察方向，因此IT經(jīng)費的很大支出在后來就會是維護和電費等。

那么什么樣的服務(wù)器能效高呢？你必須知道，服務(wù)器中耗電量最大的是處理器，因此選擇新架構(gòu)，新工藝制程的CPU平臺，就幾乎選擇了最具能效的服務(wù)器。這是一個簡單的原理：新工藝使得CPU提升了性能，并且節(jié)約了功耗，而一些新的CPU特性，如英特爾的Power Gate，Turboboost睿頻等等技術(shù)則更好的在功耗以及CPU性能方面做了平衡。

除此以外，很多服務(wù)器在設(shè)計中都考慮了能效。例如戴爾最新的12g系列服務(wù)器，惠普的Gen8系列產(chǎn)品都采用了80plus白金級別標準的電源，其電源轉(zhuǎn)化效率達到了90%以上，相比過去節(jié)約了很多電力損失。而低電壓內(nèi)存和智能控制的風(fēng)扇則進一步節(jié)約了服務(wù)器的耗電。

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