HP Software HP Matrix Operating Environment - Manual (Página 26)

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Ajustarse se refiere a que se cumplen los límites de utilización [consulte la sección «Límites
de utilización » (página 27) ].
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Margen de maniobra significa «espacio para crecer».
Interpretación de la clasificación de estrellas para el margen de maniobra
La clasificación de estrellas para el margen de maniobra de un host es una media ponderada de
todas las clasificaciones de estrellas de las cargas de trabajo de dicho host. La ponderación tiende
a dar la mayor ponderación a las clasificaciones más bajas. Una clasificación baja puede bajar
espectacularmente la clasificación de todo el host.
En el caso de un host de VM, las clasificaciones de estrellas representan el grado de ajuste de
las cargas de trabajo en las máquinas virtuales correspondientes, así como el grado de ajuste de
las máquinas virtuales en el sistema VM. La clasificación del host de VM será baja si alguna de
las máquinas virtuales es demasiado pequeña para sus cargas de trabajo.
Más ejemplos — margen de maniobra relativo
Significado de la clasificación de 5 estrellas
Si la clasificación del margen de maniobra de una carga de trabajo tiene cinco estrellas, el margen
de maniobra relativo será como mínimo del 100% para todos los recursos que tengan límites de
utilización . Esto significa que la utilización hubiera podido ser el doble (aumentar un 100%)
durante el periodo seleccionado.
Valores grandes para margen de maniobra relativo
El informe de comparación de escenarios muestra los indicadores del margen de maniobra relativo
para el uso de CPU y de memoria en varios escenarios seleccionados.
Este informe limita el margen de maniobra relativo que se puede mostrar a un máximo del >1000%,
que significa que la utilización correspondiente se podría aumentar al menos 10 veces respecto
al valor actual y los límites de utilización para este recurso todavía no se superarían. Los valores
en este rango pueden parecer muy grandes y así es. Normalmente, los valores en este rango sólo
se producen en un sistema muy infrautilizado.
Interpretación de la clasificación de estrellas dada por HP Smart Solver
Al utilizar Smart Solver para hallar un plan cuyo objetivo es convertir los sistemas físicos en
máquinas virtuales, considere los siguientes factores que pueden afectar desfavorablemente a los
resultados de Smart Solver.
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La adición de un multiplicador de sobrecarga de virtualización en una máquina virtual a
menudo reducirá en 1 o 2 la cantidad de estrellas para dicha carga de trabajo.
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La velocidad del reloj del host de VM puede ser inferior a la del sistema físico original. El
trabajo realizado por 1 núcleo a 2,6 GHz puede necesitar 2 núcleos al ubicarlo en un host
de VM de 2,1 GHz.
Se puede evitar que Smart Solver genere resultados imprecisos o inútiles cambiando el tamaño
de los sistemas antes de ejecutar Smart Solver. Si alguna de las dos condiciones anteriores se da
en su situación, considere aumentar la cantidad de núcleos en los sistemas físicos simulados antes
de ejecutar Smart Solver. [Seleccione What-if Actions (Acciones “y si”)
→Edit System... (Editar
sistema) en la ficha System (Sistema) de la pantalla Edit Scenario (Editar escenario). Por ejemplo,
si cambia la cantidad de núcleos de 1 a 2 antes de consolidar, las máquinas virtuales resultantes
tendrán suficientes núcleos para cubrir la sobrecarga de virtualización o un host de VM más lento.
Cambiar el tamaño de las máquinas virtuales después de ejecutar Smart Solver puede exigir menos
esfuerzo, ya que sólo hay que cambiar el tamaño de las máquinas virtuales cuya cantidad de
estrellas está por debajo de la meta deseada. Después de agregar más núcleos en las máquinas
virtuales para las que los recursos de CPU son demasiado escasos, puede volver a ejecutar Smart
Solver para balancear la carga en los sistemas host de las máquinas virtuales a fin de mejorar la
solución un poco más.
26 Conceptos clave de Capacity Advisor