Hyper-V R2 Cluster Shared Volume如何节时省钱?

Hyper-V R2 Cluster Shared Volume如何节时省钱?

2011-01-04 09:56:16

云计算

虚拟化 让我们来了解Microsoft Hyper-V R2中加入的CSV(Cluster Shared Volumes)功能,它是一个对所有Hyper-V节点开放读写权限的特殊NT文件系统。这项集群技术帮助实现Hyper-V R2中的在线迁移,而且消除了在Hyper-V R1中必须为集群中每台虚拟机分配独立LUN而带来的众多弊端。

虚拟服务器技术的初衷是为了让数据中心更高效、灵活和降低成本。多数的虚拟平台也可以兑现供应商的承诺。而对于任何成长中的技术而言,都有很多优点在回过头看时才会发现,让人感慨在它们出现之前工作是怎么开展的。

 

让我们来了解Microsoft Hyper-V R2中加入的CSV(Cluster Shared Volumes)功能,它是一个对所有Hyper-V节点开放读写权限的特殊NT文件系统。这项集群技术帮助实现Hyper-V R2中的在线迁移,而且消除了在Hyper-V R1中必须为集群中每台虚拟机分配独立LUN而带来的众多弊端。

本质上,CSV和常见的自动精简配置功能并不相同,通过下面我的说明您就会发现,这项技术不但减少了配置Hyper-V R2虚拟机的繁琐过程,而且可以节省大量存储空间,这最终转变为可衡量的成本降低。

CSV收益No.1:降低管理复杂度

在我的Hyper-V R1环境中,最大的集群拥有6个节点和106台虚拟机。而每台虚拟机需要独立的LUN,时间长了以后,这个为虚拟机分发LUN所需的多个步骤成为我的惯性行为之一。

其中包括登陆光纤交换机和SAN存储的操作。在很多企业中,这需要涉及多个小组,所以过程本身就增加了复杂度,并带来延迟和配置失误的可能。

而在Hyper-V R2中增加的CSV集群技术,可以让该过程变得和分发存储空间给一台独立虚拟机一样简单。CSV支持创建一个大的LUN让多个虚拟机共享,这同时方便了虚拟机在不同的集群节点之间实现迁移。

在我的6节点集群中,Hyper-V R2及其相关技术减少了105台虚拟机LUN配置存在的潜在风险。对存储只做一次配置,增加了系统稳定性而且也方便了其它管理员分发新的虚拟机。

(注:单个大CSV不仅对基本的虚拟机分发有帮助,而且减少在SCVMM中存在的刷新延迟情况。通常,在SCVMM可以认出集群中新添加的LUN之前有一段的时间延迟。)

CSV收益No.2:降低存储空间需求

虽然存储便宜了,但是考虑到浪费数百GB甚至是几个TB的SAN存储空间,似乎跟采用虚拟机降低成本的初衷相违背。谈到虚拟存储经常用到“但是”这个词。“我们可以更快地分发虚拟机,提供完美的容错机制和最大限度的主机利用率,‘但是’需要为VHD(Virtual Hard Disk)文件、内存和快照保留额外的空间。另外,在LUN上还需要一些额外保留空间以提高配置的灵活性。”

在我的Hyper-V R1环境中,配置方式大概如下:

VHD文件大小+RAM大小+大约8~10GB预留=LUN的总大小

预留空间是留给快照和RAM增加时使用。我想在虚拟桌面硬盘空间大小上,您也一定保留了额外的磁盘空间,同样的逻辑也适用于Hyper-V R1 的LUN。

而这些预留部分极大增加了浪费的空间。以105个LUN为例,大约有840GB到1.05TB大小的未使用空间。当然,您也可以在分配存储空间时更紧凑一些,但一旦遇到快照需要额外空间的情况,就必须对物理LUN做扩展,这也增加了配置出错的风险和带来延迟。

在做了快照之后,还会带来额外的空间需求(当然还有配置所需的额外时间花费)。最后,我一咬牙为Hyper-V R1中的每个LUN都分配了标准大小的预留空间。

借助CSV集群技术,单个LUN可以用于集群中的任意一台虚拟机,减少了为每台虚拟机分配额外空间带来的浪费。考虑到不是所有的虚拟机都要做快照或空间增长很快,我约定的预留空间为100GB。跟之前R1的情况相比,这种方式节省740GB~950GB空间。在发展的数据中心里,这部分节省的空间可分配给实际增加的虚拟机使用。

CSV收益No.3:成本降低

升级到Hyper-V R2或部署集群技术的原因,从这个角度看可以节省磁盘空间,最终推迟购买新存储的需求,从而实际转化为管理人员和CEO都可以看到的收益。

今天的存储可能不再那么贵了。不过积累这些节省的空间可以避免购买大型SAN存储的需求,最终极少成多。本质上,这不是自动精简配置,不需要增加费用就可以达到对存储在技术上和财务上更高效地管理。

在下一篇文章,我将深入探讨如何通过针对这些问题而开发的第三方产品来节省虚拟环境中的可用存储资源。那时,请您加入讨论并给出建议。
 

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