HP Software HP Matrix Operating Environment - Manual (Página 32)

Generación de soluciones automatizadas: HP Smart Solver
HP Smart Solver: Tipos de soluciones
Con fines de planificación se pueden automatizar estas simulaciones de escenarios:
Consolidación en máquinas virtuales
Se puede simular la consolidación de los sistemas físicos existentes en recursos virtualizados,
convirtiendo de eso modo los sistemas físicos en máquinas virtuales invitadas albergadas en hosts
de VM. Para crear la simulación, puede usar los datos de hosts de VM existentes o crear sistemas
hipotéticos «Y si» generados por plantillas según las características que especifique. Esta función
le permite simular una sustitución o mejora de los sistemas heredados existentes para disminuir el
número de sistemas que alojan máquinas virtuales.
Apilamiento de las cargas de trabajo
Puede simular el apilamiento de cargas de trabajo en servidores existentes y/o en sistemas
hipotéticos “Y si” generados por plantillas según las características que especifique. Esta utilidad
permite consolidar las cargas de trabajo existentes en la menor cantidad de sistemas posible.
Balanceo de carga
Puede simular el balanceo de carga de los sistemas entre varios servidores, máquinas virtuales o
clústeres de máquinas virtuales, de modo que las cargas de trabajo se distribuyan equitativamente
entre un conjunto de recursos, sin sobrecargar el subconjunto de los servidores.
SUGERENCIA: Utilice un informe comparativo de escenarios para comparar la clasificación de
estrellas del margen de maniobra respecto a los escenarios guardados.
Determinación de las tendencias en Capacity Advisor
La determinación de las tendencias a partir de los datos de utilización recopilados puede ser una
tarea ardua. El análisis preciso de las tendencias necesita los datos históricos adecuados y una
comprensión de la naturaleza cíclica de los datos que son objeto de análisis, así como de cualquier
suceso especial que se pueda encontrar en los datos históricos.
•
Con frecuencia, las tendencias son valores pequeños, del orden de porcentajes o fracciones
de un porcentaje al mes.
•
Los datos cíclicos pueden ser fácilmente clases de magnitudes mayores que la tendencia
(cálculos grandes realizados el día antes de la distribución de los salarios, riadas de usuarios
que se conectan después del trabajo en la costa este de EE. UU., etcétera).
•
Los sucesos especiales también pueden ser clases de magnitudes mayores que la tendencia
(promociones de temporada, cálculos anuales como, por ejemplo, impuestos).
Todo análisis algorítmico deberá ser capaz de tratar estos problemas. Capacity Advisor combina
la agregación de puntos basada en ciclos empresariales conocidos para abordar patrones cíclicos
con la exclusión de puntos para abordar sucesos especiales, a fin de aportar datos para una
regresión lineal.
Agregación de puntos en huecos de intervalos comerciales
Para reducir el impacto de los cambios cíclicos sobre los datos históricos, se utiliza un periodo
comercial definido por el usuario para desglosar los datos en “huecos” basados en intervalos de
tiempo y, posteriormente, cada hueco se representa mediante un punto único. El punto puede ser
la media, el punto máximo o el percentil nonagésimo de los datos (el 90 % de los puntos son
menores que el valor). No se utilizará un hueco a menos que el porcentaje de los puntos válidos
dentro del hueco supere el umbral especificado.
32 Conceptos clave de Capacity Advisor