造成存储性能瓶颈的三大常见原因

译文
服务器
存储瓶颈对应用性能的影响无需多言,甚至可能导致客户流失。因此,理解问题并加以解决就显得非常重要。

【51CTO.com快译】造成存储瓶颈的主要原因有哪些?其中包括虚拟存储管理不善、应用所分配存储资源不足或类型错误,以及糟糕的存储设计。针对这三项问题,我们将分别进行探讨。

1. 虚拟存储管理不善

如果不对IT架构进行监控,那么存储阵列或子系统上的众多虚拟机将对资源进行争夺。如果单纯为虚拟机分配一个逻辑单元号(简称LUN)且不加以数据引导,那么整套系统将像是未经交通流量分析的道路一般。在这种情况下,我们根本不了解需要建设多少条车道以承载日常流量。

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另外,假定我们已经建设了一条四车道公路,正如大家的存储容量已经固定。同样的,如果不加以监控,我们也无法随时了解虚拟访客对存储资源的需求。

很可能您最为繁忙的十套虚拟机会因为使用同样的LUN而遭遇性能限制。正如大城市在早晚高峰时期总会经历可怕的拥堵一样,随着数据事务量的增加,其响应时间也将逐渐提升至令人无法接受的水平。

而更为复杂的是,造成这种差异的并不单单只是虚拟机数量。虚拟机的自身特性同样非常重要。部分虚拟机会积极移动数据,正如公路上每天按时往来的车辆。而另一部分虚拟机则像是参加周末远足的出行者,其仅是偶尔需要占用通量资源。我们***的挑战在于如何平衡最活跃与最不活跃的各虚拟机间的存储需求。

2. 应用所分配存储资源不足

如果大家的I/O密集型应用未被正确部署在存储阵列内,那么您的用户体验将遭遇严重风险。举例来说,如果某Web应用运行在错误的存储类型之上,或者其不具备充足的存储资源,则客户在使用时将遭受可怕的延迟。如果事务处理长时间未正确完成,用户很可能会选择离开。

3. 糟糕的存储设计

目前,我们可从多个存储层当中进行选择——包括0层、1层与2层。0层速度最快,1层位于中间,2层则速度最慢。如果管理不当,那么这种机制本身也会引发问题。

例如,一款本该位于0层上的Web应用可能被部署在1层上。这时当客户发出“显示蓝色衬衫图片”的指令后,该应用的图片获取速度将不够快速,而用户也许会因此放弃当前网站。

另一类存储设计问题在于可访问性——即服务器如何通过SAN结构与存储资源相对接。也许服务器之所以无法以理想的速度获取存储数据,是因为其需要经由三条连接而非一条。

为了解决这些存储瓶颈,大家需要随时监控LUN、应用与服务器性能。监控能够帮助大家设计出有效且高效的存储体系,同时更为准确地预计并调整数据流量。

原文标题:Top 3 causes of storage bottlenecks

原文作者:Tim Conley

【51CTO译稿,合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】

责任编辑:云中子 来源: 51cto
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