Teljesítménymérési útmutató

A Runbookok teljesítményében fontos szerepet játszó másik tényező az adatnaplózás. A teljesítményre gyakorolt hatás megértéséhez tekintsünk át két naplózási konfigurációt: az Alapértelmezett naplózást és a Közös közzétett adatok naplózását. Az Alapértelmezett naplózás használata esetén kb. 524 bájtnyi adat íródik az Orchestrator adatbázisába minden alkalommal, amikor lefut egy tevékenység. A Közös közzétett adatok naplózása kb. 6082 bájtnyi adatot ír ki (12-szer annyit, mint az alapértelmezett naplózási szint). Ez igen jelentős különbség a két naplózási szint teljesítménye között.

Gondoljon egy olyan helyzetre, amelyben ugyanaz a Runbook-tevékenység kétszer fut le, egyszer alapértelmezett szintű adatnaplózással, egyszer pedig úgy, hogy engedélyezve van a közös közzétett adatok naplózása. A tartományi szintű kód végrehajtása körülbelül ugyanannyi időt vesz igénybe mindkét esetben. A platformszintű kód azonban hosszabb ideig fut majd, amikor engedélyezve van a közös közzétett adatok naplózása. A platformszintű kódnak ugyanis 12-szer több adat naplózását kell támogatnia, amikor engedélyezve van a közös közzétett adatok naplózása, mint amikor az alapértelmezett naplózási szint mellett fut.

Az Értékek összehasonlítása nevű szokásos tevékenység használható egy Orchestrator-környezet teljesítménymérésére.

Ez az egyszerű, egyetlen tevékenységet tartalmazó Runbook 10 000 alkalommal fog lefuttatni egy Értékek összehasonlítása tevékenységet. Az Értékek összehasonlítása egy nagyon egyszerű tevékenység, a hozzá tartozó tartományi szintű kód mérete minimális. Ez a Runbook különböző körülmények között elindítható, a segítségével jól jellemezhető egy adott Orchestrator futásidejű környezet általános teljesítménye.

Ez a Runbook felhasználható az Orchestrator különböző konfigurációival való kísérletezésre. Tegyük fel például, hogy meg szeretné állapítani különböző adatközpontokban rendszerbe állított négy Runbook-kiszolgáló teljesítményét.

Figyelje meg a közös közzétett adatok naplózása által a platform teljesítményében okozott jelentős csökkenést. A helyzet a 2. helyszínen tűnik a legrosszabbnak a közös közzétett adatok naplózása esetén. Első pillantásra ez tiszta és lényeges következtetésnek tűnik.

A fenti számok azonban csak a platformszintű kód többlet erőforrásigényére utalnak, nem nyújtanak információt a tartományi szintű kódról. A tartományi szintű kód futási ideje sokkal hosszabb lehet. Például a Virtual Machine Manager integrációs csomagjában szereplő Virtuális gép létrehozása sablonból tevékenység akár több percig is futhat, amíg létrehozza a virtuális gépet. A fenti példát kibővítve, tekintse át a platformszintű kód időigényét egy olyan Runbook-tevékenység esetében, amely a helyszíntől függetlenül 1 percet igényel a lefutásához (1 perc = 60 000 milliszekundum).

A fenti adatokból tisztább kép bontakozik ki. A teljesítmény továbbra is a 2. helyszínen a leggyengébb, amikor engedélyezve van a közös közzétett adatok naplózása. A platformszintű kód lefutása és a naplózás azonban mindössze a teljes futási idő 6%-át teszi ki. Bár ez jelentős értéknek mondható, ugyanez a hányad a legjobb esetben 1,4%. Tulajdonképpen kijelenthetjük, hogy a példában szereplő tartományi szintű kód futására fordított idő messze felülmúlja a platformszintű kód futására fordított időt. Másképp fogalmazva, ha teljesen ki lehetne küszöbölni a platformszintű kód időigényét, a Runbook teljesítményében elérhető javulás mindössze 1,4% és 7,4% között lenne.

A valós életben előforduló helyzetek természetesen többnyire ettől eltérőek lesznek. A tevékenységek viselkedése attól függően változhat, hogy a tartományi szintű kódnak mi a feladata. Például a Virtuális gép klónozása sablonból tevékenységnek egy percbe telhet egy virtuális gép klónozása az A kiszolgálósablonból, de 5 percbe telhet egy virtuális gép klónozása a B kiszolgálósablonból. Emellett a Runbook-kiszolgálók eltérő teljesítményjellemzőkkel rendelkező különböző hálózatokon helyezkedhetnek el, ami hatással lehet mind a tartományi szintű kód teljesítményére, mind az Orchestrator adatnaplózási teljesítményére.

Összefoglalásképpen:

• Gondosan fontolja meg, hogy mikor dönt a közzétett adatok naplózása mellett.

• Körültekintően vegye figyelembe a közös közzétett adatok naplózásának esetleges hatásait. Ne feledje, hogy a tevékenységek futásainak száma meghatározza a naplózott adatok mennyiségét. Egy kevés tevékenységet tartalmazó Runbook sok alkalommal történő futtatása több adatnaplózást eredményezhet, mint egy kevesebb alkalommal lefuttatott nagyobb Runbook.

• Üzemi környezetben ne engedélyezze a tevékenységspecifikus közzétett adatok naplózását.

• Mindig törekedjen annak megértésére, hogy a Runbookok mennyi időt töltenek a tartományi szintű kód futtatásával a platformszintű kód futtatására fordított időhöz viszonyítva.

• A jelen dokumentumban vázolt módszerek segítségével becsülje meg a platformszintű kód időigényét. Ezt követően használja ezt a becsült értéket referenciaként annak megfontolásához, hogy hol lehet javítani a Runbook teljesítményét.

• A jelen dokumentumban vázolt módszerek alkalmazásával próbáljon mélyebb betekintést nyerni a különböző futásidejű környezetek egymáshoz viszonyított teljesítményébe. A mérési eredmények normalizált összehasonlításával azonosítsa a legjobb lehetőségeket a teljesítmény fokozására.