Einblicke: Arbeitslasten mit hohem Arbeitsaufwand
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Workloads mit hoher Auswirkung können die Leistung anderer Workloads in einer gemeinsam genutzten Ressource beeinträchtigen. Data Infrastructure Insights bietet Tools, mit denen Sie die Ressourcensättigung und die Auswirkungen auf Ihren Mandanten untersuchen können.
Terminologie
Wenn es um Arbeitsbelastung oder Ressourcenauswirkungen geht, sind die folgenden Definitionen hilfreich.
Eine auswirkungsreiche oder gierige Ressource ist eine Ressource, die negative Auswirkungen auf eine andere Ressource hat. Beispielsweise kann ein Volume mit sehr hohen IOPS zu einer erhöhten Latenz in anderen Volumes führen (d. h. betroffene oder beeinträchtigte Ressourcen). Impactful- und Impacted-Ressourcen sind „Peers“, die dieselbe gemeinsam genutzte Ressource verwenden, beispielsweise einen Speicherpool oder ein Volume.
Eine Arbeitslast mit hohem Arbeitsaufwand ist eine Arbeitslast, die sich derzeit auf andere Ressourcen im gemeinsam genutzten Speicherpool auswirkt. Diese Workloads führen zu höheren IOPS und reduzieren die IOPS in den betroffenen Workloads. In Data Infrastructure Insights werden diese als anspruchsvolle Workloads bezeichnet.
Eine betroffene Arbeitslast ist eine Arbeitslast, die durch eine verbrauchsintensive Arbeitslast im gemeinsam genutzten Speicherpool beeinträchtigt wird. Bei diesen Workloads kommt es aufgrund der anspruchsvollen Workloads zu reduzierten IOPS und/oder einer höheren Latenz.
Shared Resource Saturation ist das Verhältnis der beeinflussenden IOPS zum Basiswert.
Baseline wird als der maximal gemeldete Datenpunkt für jede Arbeitslast in der Stunde unmittelbar vor der erkannten Sättigung definiert.
Ein Konflikt tritt auf, wenn festgestellt wird, dass IOPS andere Ressourcen oder Workloads im gemeinsam genutzten Speicherpool beeinträchtigen.
Arbeitslasten mit hohem Zeitaufwand
Alle von Data Infrastructure Insights erkannten Workloads mit hohem Arbeitsaufwand werden in der Einsicht „Gemeinsam genutzte Ressourcen unter Belastung“ angezeigt. Navigieren Sie zu Observability > Infrastructure Insights, um diese Insights anzuzeigen.
Klicken Sie auf eine Arbeitslast, um die Detailseite dazu anzuzeigen. Das obere Diagramm zeigt die Aktivität auf der gemeinsam genutzten Ressource (z. B. einem Speicherpool), auf der der Konflikt auftritt.
Darunter befinden sich zwei Diagramme, die die anspruchsvollen Workloads und die Workloads zeigen, die von diesen anspruchsvollen Workloads beeinflusst werden.
Was kann ich tun, um die Sättigung zu beheben?
Sie können eine Reihe von Schritten unternehmen, um die Gefahr einer Überlastung Ihres Mieters zu verringern oder auszuschließen. Hier sind ein paar Dinge, die Sie ausprobieren können.
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Verschieben von Verbrauchern mit hohem IOPS-Aufkommen
Verschieben Sie die „gierigen“ Workloads in weniger gesättigte Speicherpools. Es wird empfohlen, die Ebene und Kapazität dieser Pools zu bewerten, bevor Sie die Workloads verschieben, um unnötige Kosten oder zusätzliche Konflikte zu vermeiden.
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Implementieren Sie eine Quality of Service (QoS)-Richtlinie
Durch die Implementierung einer QoS-Richtlinie pro Arbeitslast, um sicherzustellen, dass genügend freie Ressourcen verfügbar sind, wird die Sättigung des Speicherpools verringert. Dies ist eine langfristige Lösung.
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Hinzufügen zusätzlicher Ressourcen
Wenn die gemeinsam genutzte Ressource (z. B. der Speicherpool) den IOPS-Sättigungspunkt erreicht hat, können Sie durch Hinzufügen weiterer oder schnellerer Festplatten zum Pool sicherstellen, dass genügend freie Ressourcen zur Verfügung stehen, um die Sättigung zu verringern.