寻找虚拟化的“完美”解决方案

核心提示： 负载方式的一致性可移动性的优势很产生很大的不同，这主要依赖于负载方式的可变性级别，寻找虚拟化的“完美”解决方案(2)，在高可变性负载环境中，它对于平衡空间能力非常有用，该模型基于物理服务器上的I/O活动，会增加CPU的使用数量，但是，在低可变性场景中

负载方式的一致性

可移动性的优势很产生很大的不同，这主要依赖于负载方式的可变性级别。在高可变性负载环境中，它对于平衡空间能力非常有用。但是，在低可变性场景中，可移动性的好处就会降低。

公司可以每天或者每周基于负载方式的可变性来分析理想的位置。如果负载方式每天和每天都几乎一样，那么一个静态的放置就已经足够了，显然可移动性的可变性也就显得没有必要了。相反，如果每天和每天的负载方式都显著不同，那么就需要一个动态的解决方案(即可移动性)。

灾难恢复策略

如果应用级别的复制或者热备份不是灾难恢复计划的一部分，那么可移动性会破坏这些做法。比如，一个人可能不注意地把一个生产服务器放在同一个位置作为它的灾难恢复服务器。为了避免这种缺陷，公司应该进行一个灾难恢复策略、角色、集群策略、集群角色以及复制结构的详细分析。

2、过载以及可测量性

有很多的操作模式方面的因素会影响虚拟化的成功。这包括I/O被处理的方式、每个虚拟机的最大CPU数量以及在它们平台上厂商如何给软件许可的方式。公司可以通过考虑如下的因素来绕过这些过载以及可测量性方面的考虑。

I/O速率

一些软件组件，比如那些I/O操作频繁的数据库服务器可能更适合于那些不使用虚拟化设备驱动的虚拟化技术，因为这些设备驱动每一次进行的I/O操作会给CPU造成很大的负担，以致让系统会接近它的底线。一些技术，比如VMware的设备映射(device mapping)同样在这方面提供了更高的效率，但是使用这些特色就会阻碍可移动性。

为了决定采用一个更好的办法，公司要使用一个特殊策略的负载模型。该模型基于物理服务器上的I/O活动，会增加CPU的使用数量。这是一个很简单的方式来捕获那些不适于给定虚拟化解决方案的工作负载类型。