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Analysen von Performance-Engpässen in virtuellen Infrastrukturen ist oft eine knifflige Aufgabe. Es fängt schon damit an, subjektive Beschwerden der Anwender sinngebend mit den Performance-Metriken von VMware zu verknüpfen. Unabhängig von der Objektivität der Wahrnehmung des Anwenders geht es darum, eine Brücke zu bauen zwischen

  • der Maßeinheit Sekunde, die vom Anwender als Applikationsantwortzeit wahrgenommen wird und
  • die Maßeinheiten %, Mbyte, IOPS, Millisekunde usw. die im vCenter abgerufen werden können.

Für eine strukturierte Performanceanalyse ist es aber wichtig, dass eine Beziehung zwischen den unterschiedlichen Messgrößen hergestellt werden kann; wobei das Ganze noch mit dem Zeitraum der Beschwerde zu korrelieren ist. Diese unverbundene Ansammlung von Informationen erschwert die Ursachenbestimmung des Performanceengpasses erheblich. Außerdem fehlt uns oft hierfür die notwendige Zeit und Ruhe zur Durchführung einer effizienten Performanceanalyse.

Damit kommen wir dann zu der tatsächlichen Herausforderung: Wie kann aus dieser Informationsmenge zwischen trivial und bedeutenden Informationen unterschieden werden, sodass daraus Wissen für die Ursachenanalyse entsteht?

Ein interessanter Ansatz für VMware liefert hier die Firma Uila (spricht sich „wee-lah“). Mittels Uila AA-IPM (Application-Aware – Infrastructure Performance Management) wird die unverbundene Ansammlung von Informationen organisiert und es werden Abhängigkeiten zwischen Applikationsantwortzeiten und der Infrastrukturauslastung aufgezeigt. Mit dieser Vernetzung der Informationen verliert das Performance-Troubleshooting von virtuellen Infrastrukturen endlich ihren Schrecken.

Beobachtete, subjektive Performanceengpässe eines Anwenders können mit Uila jetzt objektiv bewertet bzw. die Grundursache(n) schnell ermittelt werden. In der Praxis bedeutet das, dass bei einer Anwenderbeschwerde über lange Applikationsantwortzeiten für eine Oracle Datenbank, die Ursachenanalyse in der Zukunft wie folgt laufen könnte:

Vorgehensweise mit Uila AA-IPM

Vorgehensweise mit Uila AA-IPM

  1. Zeitraum der Beschwerde auswählen
  2. In der Alarmübersicht gibt es tatsächlich einen Eintrag über lange Antwortzeiten der Oracle 11g-n2 Datenbank
  3. In der Ursachenanalyse wird u.a. ersichtlich, dass wegen hoher IOPS-Werte des Storagesystems, hohe Antwortzeiten in der Datenbank entstehen
  4. In der detaillierten Storageanalyse wird der wahre Verursacher der hohen IOPS-Werte des Datastore1 (4) aufgeführt, es ist die Oracle Datenbank 11g-n1

Nicht strukturierte Informationen gewinnen erst an Aussagekraft, wenn sie ins Verhältnis zu anderen gesetzt werden. Genau hier unterstützt das Analytikmodul von Uila AA-IPM den IT-Verantwortlichen bei der Behebung von Performanceproblemen.

Ohne Uila AA-IPM ist die Performanceanalyse in VMware wie das Suchen der Nadel im Heuhaufen.