Компания HP
Опубликован: 22.09.2006 | Доступ: свободный | Студентов: 617 / 52 | Оценка: 4.22 / 3.72 | Длительность: 22:59:00
ISBN: 978-5-9556-0042-6
Лекция 9:

Управление производительностью с использованием NNM

Кому нужны данные о производительности?

Данные о производительности сети являются существенным компонентом управления сетью, поскольку

"нельзя управлять тем, что не измеряется".

Данные о производительности требуются на каждой стадии эволюции сети. В число этих стадий входят формирование требований, создание архитектуры, разработка, реализация, повседневное сопровождение и обновления. Поэтому обычным подходом является опора на агентов SNMP в сети для обеспечения данных о производительности и использование для сбора этих данных основанной на SNMP системы управления сетью, такой как NNM. Потребителями данных о производительности сети являются ремонтники, группа поддержки пользователей, сетевые инженерные службы, администраторы SLA, финансовые плановики и системные администраторы.

Для диагностирования исходных причин нареканий пользователей ремонтникам требуются как данные в реальном времени, так и исторические данные. При поиске неисправности обычно определяется маршрут трафика между рабочей станцией пользователя и сервером (см. рис. 9.1) и проверяются интенсивность нагрузки среды и процентного соотношения ошибок. Если симптомы проблемы активно проявляются, то необходимы данные реального времени. Если симптомы проблемы исчезли, значит, нужны исторические данные за то время, когда проблема проявлялась.

Потенциальные источники проблем производительности

Рис. 9.1. Потенциальные источники проблем производительности

Для поиска и устранения сетевых проблем между клиентской системой и соответствующим сервером требуется размещение инструментальных средств в пяти позициях. Проблема производительности может быть вызвана недостатком ресурсов, чрезмерной загрузкой, ошибками контроля при помощи циклического избыточного кода (CRC) или потерей пакетов. Агенты SNMP, размещенные в позициях 1-5, могут помочь изолировать проблему и скорректировать направление действий.

При сборе базовой информации в ответ на жалобу пользователя персоналу службы поддержки требуется просматривать данные о нагрузке, ошибках и утере пакетов. Если на пользовательской рабочей станции имеется работающий агент SNMP, то можно измерить показатели производительности для ее LAN-адаптера. Для усовершенствованных агентов доступны данные об использовании таких ресурсов, как ЦП, RAM и диск. Серверные системы почти всегда поддерживают SNMP. Большинство жалоб пользователей на производительность касается клиентской, сетевой и серверной систем, поэтому для установления истинной причины важно оценивать данные SNMP во всех этих системах. Проблемы производительности не всегда вызываются сетью. Например, вполне возможно, что неудовлетворительное время реакции в связке клиент-сервер объясняется тем, что у клиента открыто слишком много приложений, что приводит к чрезмерно интенсивной работе виртуальной памяти (VM).

Для инженерного персонала сети требуются операционные показатели, чтобы обосновывать изменения сети и повышение пропускной способности. Важно знать показатели нагрузки каналов, но так же важно и знание показателей "источник-назначение" для различных приложений. Например, некоторая часть web-трафика будет направляться на локальные серверы, а остаток может предназначаться для Internet через брандмауэр. То же самое верно и для e-mail. Файловый и печатный трафик обычно направляется на локальный файловый сервер и локальный, подсоединенный к LAN принтер. Понимание специфичных для приложений пар "источник-назначение" помогает решить, как следует переконструировать сеть. В то время как простые данные о загрузке каналов можно использовать для коррекции распределения пропускной способности, данные RMON2 нужны для сбора специфичных для приложений пар "источник-назначение". С помощью средств отображения, таких как HP NetMetrix, можно отображать эти данные в виде диаграмм, а также создавать табличные отчеты. Эти данные о производительности часто вводятся в комплексный процесс планирования пропускной способности сети. Они подтверждают, что имеющаяся конструкция сети, очевидным образом обеспечивающая необходимую связность, также обеспечивает и необходимую производительность.

Для IT-организации требуются показатели для соблюдения условий соглашений об уровне обслуживания (SLA) и их пользовательских сообществ. Каждое пользовательское сообщество является отдельной группой лиц с общими интересами, которой свойственны особые требования к сети, а SLA является соглашением между ними и IT о том, какой ожидается уровень обслуживания. Согласованные показатели должны быть доступными для понимания и измеримыми. Время реакции приложения очень трудно измерить, если разработчики не включили в свой код соответствующие инструментальные средства. Код, который реализован с применением API монитора ресурсов приложения (ARM), очень просто отслеживать с помощью стандартного приложения HP PerfView. Для приложений, код которых не рассчитан на применение ARM, основой для SLA обычно являются более простые показатели, получаемые через SNMP, такие как интенсивность нагрузки.

Финансовые плановики используют исторические данные о производительности, чтобы обосновывать перед руководством потребность в денежных средствах для модернизации сети. Должным образом представленный график, изображающий рост трафика со временем, плюс заслуживающая доверия технология прогнозирования могут ненавязчиво и точно обосновать безотлагательность модернизации сети. (см. рис. 9.2).

NNM может собирать исторические данные SNMP об интенсивности использования каналов с интерфейса маршрутизатора. Использование этих данных в профессиональной презентации помогает обосновать, что модернизация сети является критически важной.

Даже системным администраторам полезно знать характер трафика, когда они решают, где лучше всего разместить новый сервер, и, во многом подобно этому, конструкторам сети полезно знать трафик "источник-назначение", который будет генерироваться новым сервером.

Демонстрация пропускной способности с использованием данных SNMP

Рис. 9.2. Демонстрация пропускной способности с использованием данных SNMP
Андрей Хохлов
Андрей Хохлов
Россия
Игорь Соловьев
Игорь Соловьев
Россия, Братск