虚拟化 – 为100多个VM Web服务器选择SAN技术

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了虚拟化 – 为100多个VM Web服务器选择SAN技术前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
问题

我们在现有平台上遇到了性能问题,所以我转向蜂巢头脑,对此提出第二意见.到目前为止,性能问题与IOPS而不是吞吐量有关.

情景

刀片中心由16个主机组成,每个主机具有64GB RAM. (这是戴尔M1000e w / M610s,但这可能不相关)
500个虚拟机,所有Web服务器(或相关的Web技术,如MySQL,负载平衡器等),大约90%是Linux,其余是Windows.
Hypervisor是VMWare vSphere.
我们需要提供主机HA,因此本地存储空间不足.因此主机只有一张SD卡可以启动.

一点背景思考

目前我们最多有6台主机(刀片服务器中心将在当前增长的几年内满负荷生产),我们正在运行iSCSI到戴尔MD3220i w / MD1220进行扩展.

我们考虑过的可能选择,以及他们的直接想法:

>在NFS数据存储中传播VM,并运行满足特定数量VM的性能要求的NFS存储. NFS似乎比规模更便宜,并且抽象比块级存储更多,因此我们可以根据需要移动它.
>添加更多MD3220i控制器/目标.我们担心的是,这样做可能会对VMWare如何处理大量目标产生负面影响.
>将所有磁盘从Nearline SAS交换到SSD.这应该完全解决IOPS问题,但是具有明显的副作用,即削减我们的存储容量.它还是非常昂贵的.
> vSphere 5具有存储设备.我们还没有研究过这么多,但它必须运作良好?

问题

你会在所有这些下运行什么样的存储?它不需要扩展到另一个刀片中心,它只需要为所有这些VM提供相对好的性能.

我不是在寻找“购买SAN x因为它是最好的”答案.我正在寻找各种SAN技术(iSCSI,FC,FCoE,InfiniBand,NFS等),不同类型的存储(SATA,SAS,SSD)以及处理100多个VM存储的方法(整合,分离),Sharding等).

绝对任何想法,链接,指南,指针等都欢迎.我也很想听听我们已经考虑过的上述选项的想法.

非常感谢任何输入!

12月3日更新

到目前为止一些很棒的回复,非常感谢大家!

到目前为止,通过对这个问题的回答,我开始认为以下路线是这样的:

>将可用存储分层到VMWare群集,并将VM磁盘放置在适合其工作负载的存储上.
>可以使用能够自动管理数据放置到合适存储的SAN.
> Infiniband看起来是最具成本效益的,可以在主机满负荷的情况下获得所需的带宽.

听起来似乎值得利用主要SAN供应商的售前服务来获取他们对场景的看法.

我将继续考虑这个问题一段时间.同时感激不尽的建议!

解决方法

良好的VMWare存储平台的关键是了解VMWare生成负载类型.

>首先,由于您托管了大量服务器,因此工作负载通常是随机的.有许多IO流同时进行,并且其中很多都不能成功预先缓存.
>其次,它是可变的.在正常操作期间,您可能会看到70%的随机读取,但是当您决定将VM移动到新的数据存储区时,您将看到大量的60GB顺序写入.如果您对架构不太谨慎,这可能会削弱您的存储处理正常IO的能力.
>第三,您环境的一小部分通常会产生很大一部分存储工作负载.

为VMWare平台构建存储的最佳方法是从基础开始.

>您需要能够为大型随机读取工作负载提供服务,这意味着更小的更快的驱动器以及可能的SSD.大多数现代存储系统允许您根据访问方式自动移动数据.如果您打算使用SSD,您需要确保使用它.它应该作为一种逐步减少热点的方式.无论您是否使用SSD,能够将所有工作放在所有驱动器上都是有益的,因此具有某种存储池的东西将是有益的.>您需要能够为间歇性大写写提供服务,这种写入并不关心底层驱动器的主轴速度,但是关心控制器堆栈的效率和缓存大小.如果您有镜像缓存(除非您愿意在控制器发生故障时返回备份,否则这不是可选的),用于镜像的两个缓存之间的带宽通常会成为大型顺序写入的瓶颈.确保您获得的任何内容都具有用于写入缓存的高速控制器(或集群)互连.尽可能多地使用尽可能多的端口来获得高速前端网络,同时保持实际价格.良好前端性能的关键是将存储负载放在尽可能多的前端资源上.>您可以通过为低优先级存储设置层以及精简配置来严重降低成本.如果您的系统没有自动将单个块迁移到廉价的大/慢速驱动器(如近线SAS或具有7200 RPM和2TB大小的SATA),请尝试手动执行.大型慢速驱动器是存档,备份,某些文件系统甚至是低使用率服务器的绝佳目标.>坚持存储是VAAI集成的,以便VMWare可以解除分配VM的未使用部分以及数据存储.

原文链接:https://www.f2er.com/html/229682.html

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