规划服务器整合项目的第一步是对数据中心的所有数据有一个全面的、准确的把握。这不仅包括所有服务器的物理清单,也涵盖对每一台服务器上所安装组件及其版本的精确描述——操作系统(Windows、Linux或者Unix)、所安装的中间件(尤其是指数据库管理系统,如Oracle或者Microsoft SQL Server)和应用程序或者服务器支持的数据库。实际上这一步工作可以占到服务器整合项目全部工作的75%。 数据收集应该包括如下三项工作流程(一些可能是同时发生的): 1. 收集关于当前环境的所有数据中心的信息,包括如下几个方面: 每台服务器的服务器目录,包括制造商和型号、序列号、数据中心的物理……
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规划服务器整合项目的第一步是对数据中心的所有数据有一个全面的、准确的把握。这不仅包括所有服务器的物理清单,也涵盖对每一台服务器上所安装组件及其版本的精确描述——操作系统(Windows、Linux或者Unix)、所安装的中间件(尤其是指数据库管理系统,如Oracle或者Microsoft SQL Server)和应用程序或者服务器支持的数据库。实际上这一步工作可以占到服务器整合项目全部工作的75%。
数据收集应该包括如下三项工作流程(一些可能是同时发生的):
1. 收集关于当前环境的所有数据中心的信息,包括如下几个方面:
- 每台服务器的服务器目录,包括制造商和型号、序列号、数据中心的物理位置、生产日期、服务器资源(CPU细节、内存、网络接口速度)、服务器主机名称和IP地址;
- 每台服务器的平台软件目录,包括所安装的操作系统类型(Windows、Linux等)和版本、中间件以及中间件版本(数据库管理系统,如Oracle或者Microsoft SQL Server、诸如Apache或者Microsoft IIS的Web Server软件等);
- 应用程序和数据库目录,涵盖所有应用程序和数据中心所支持的数据库清单,其中应该包括:内部开发的应用程序、购买的企业定制版应用程序和通用应用程序(如Email)、以及软件开发人员和负责应用程序和数据库支持团队的联系信息。联系信息应该由业务相关应用程序的团队或者中心IT部门来保存,这一点取决于软件开发和功能支持团队的组织形式;
- 目录中所列出来的针对每一个应用程序和数据库的应用程序或服务器的匹配表和数据库或服务器匹配表,这是一个应用程序和数据库的所有“实例”和每一个实例的细节信息清单。数据中心的记录可能并没有提供只够的实例匹配信息,如果是这样的话,就需要稍微迟一点收集这些信息。
2. 获得(或者请求创建)全部已有服务器的性能规格。这些规格应该包括资源利用率水平(CPU、内存、存储和网络接口)和设备每日、周、月的最高需求以及相对应的时间。这些规格的获得最少要跨越两周时间,理想情况是坚持一个月。
如果数据中心以这种方式输出定期运行报告,标识使用增长趋势的结果历史数据通常是非常有价值的,因为这些数据可以标识出正在经历快速使用增长的应用程序。由于对性能的数据的收集需要几周的时间,所以数据收集应该在数据收集阶段尽早开始。使用合适的工具(如Microsoft的Perfnon),当然是在这些数据已经在使用的情况下。
3. 对应用程序和数据库的所有者进行访谈。针对目录中的每一个应用程序和数据库,进行结构化的采访,包括准备一些问题询问应用程序开发和支持人员。访谈的目标如下:
- 更新关于应用程序和数据库的信息,这些信息通常都是不完整或者过时的;
- 获得对应用程序或者数据库即将进行规划的全面认识,例如,应用程序可能即将退役、更换或者大修;
- 明白如何配置应用程序或者数据库才可以在虚拟化环境中很好地运行,包括应用程序可能出现故障的可能形式或者成为特定规则要求对象;
清楚应用程序可以运行的操作系统版本以及实际做测试的新版本。作为服务器整合项目的一部分,如果计划把尽可能多的应用程序放置在相同版本的各个操作系统上,这些信息就非常有用了。这一工作的结果就是可以方便对最终状态环境的管理。
这并不是服务器整合必须的一部分,因为有可能在数据中心内构件运行不同版本操作系统的虚拟机。然而,服务器整合项目意味着一个减轻数据中心操作复杂性很有难得的机会,访谈是获得为处理该问题收集信息的最佳方式。
- 获得所购买服务器产品的软件许可证密钥,以及了解当应用程序迁移到一台新服务器(尤其是虚拟机)上时获得新密钥的方式;
- 获得应用程序-应用程序和应用程序-数据库依赖关系的细节信息,这些信息设计新的虚拟化环境时可能有用。
从这些数据收集工作中获取的结果应该输入项目数据库——最好是Microsoft Access数据库或者基于关系型数据库管理系统(如SQL Server或者Oracle)构建的数据库,Microsoft Excel工作簿对于很多项目就足够了,尤其是那些小规模的项目。
下表说明了一个服务器整合项目中的典型项目数据库,该表中给出了数据元素的理想数目,这些数据元素是指从每台服务器、应用程序和数据库收集来的典型数据。
对于包括1000台服务器、支撑200个应用程序和50个数据库的数据中心而言,项目的数据库应该包括2000行以上的数据——不包括服务器性能数据(如果包含性能数据的话,将会是这些数据的10倍以上)。数据库中数据元素的数目要多于3000个,不包括服务器性能数据(如果包含性能数据的话,将会是这些数据的10倍以上)。并不是所有的单元格都有数据,一些可能是空的或者是“N/A”。
需要注意的是出现在两个“匹配”表(应用程序/服务器匹配和数据库/服务器匹配)中应用程序实例或者数据库实例的数目多达应用程序或者数据库数目的4到5倍。通常情况下,每一个应用程序和数据库将会有三个或者四个实例,其角色分别是:生产、QA/测试和开发。一些应用程序的生产型实例部署在其工作负载所涉及的众多服务器上,因此对于一个给定的应用程序ID或者数据库ID,在匹配表中将会有三行或者四行——每一行都有不同的服务器ID。也会存在一些应用程序及其底层数据库共同宿主在服务器上的现象。在这种情况下,同一台服务器将会同时出现在应用程序/服务器匹配表中和数据库/服务器匹配表中。标识出这些场景非常有用,有时会涉及到如组合服务器——在匹配表中包括“组合(Combo)”一列,列中“Y”的值就表示一个组合。
如果数据中心的一些服务器早期曾经部署过虚拟化,就需要增加额外的列来记录该事项。增加的列如下:服务器表中“虚拟化”列,取值可以是“Y”或者“N”,两个匹配表中的一列用来标识服务器已经运行虚拟化软件(“Y”或者“N”)。最后,再用一列来标识虚拟机实例的宿主平台。
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