在我工作的地方，我们有许多“大铁”服务器，用于使用Xen Hypervisor托pipe许多虚拟机。 这些通常configuration32GB内存，双四核处理器和具有I / O容量的快速磁盘。
现在我们正处于现有硬件configuration日益枯竭的时候，现在是时候出去，寻找更大，更快，更新的硬件。
如上所述，现有的套件已经部署了32GB内存，并有效地限制了我们可以部署到主机的虚拟机数量。
然而，在调查新硬件时，显然你可以在单个机箱内使用64,72甚至96GB的单个机器获得更多的RAM。 显然，这将使我们能够获得更多的机器给一个给定的主机，这总是一个胜利。 到目前为止完成的分析表明，限制因素现在将转移到磁盘子系统。
现在的问题是试图弄清楚我们所处的位置。根据使用情况，我们知道我们不限制I / O带宽，更重要的是随机数I / O操作，可以完成..我们知道，一旦我们打到这一点，然后艾奥瓦特将上空火箭，整个机器的性能将去的狗。
现在，这是我所问的问题的症结所在，是否有人知道如何准确跟踪/趋势现有的I / O性能，特别是随机I / O操作数量的完成？
我真正想要得到一个指标是“这个configuration可以成功地处理X个随机I / O请求，而且我们目前（平均）正在执行Y操作，带有Z操作的峰值”。
提前致谢！
sar在这里做得很好， 它将收集交易数量以及每秒读写的扇区数量，这些数据可用于以相对较好的准确度（在读/写比率以及交易大小方面，即确定你的IO是如何“随机”的因素）。 这不是完美的，但根据我的经验，做一个足够好的工作来做你正在看的那种估计。
所以，这看起来像是一个监控和容量报告问题。 如果你要开始衡量趋势统计数据，那么我会全盘考虑，以便比较，关联等。
就工具而言，在开源世界中有神经节，zenoss，nagios等，还有许多其他的供应商产品。
您可以将其configuration为跟踪，衡量和存储您感兴趣的KPI，然后定期报告。
考虑到内存使用的问题，包括内存统计数据，交换使用情况和CPU也是有意义的，所以你可以在同一时间段内对它们进行比较，看看哪些是有限的，等等。
一旦你捕捉到数据，你可以将它们全部存储在一个漂亮的大数据库中进行报告，可能会让人惊叹的历史数据，例如。 存储每5秒的指标6个月，然后分钟，然后5，然后每小时，当你走得更远。 这样的事情可以通过cron，autosys等脚本和运行。
这些报告会给你什么pipe理要的 – 即。 有漂亮的图表的东西。
而对于日常pipe理，您可以通过控制台查看图表/数字上的实时信息，以查看您在任何特定时刻的performance。
我们使用collectl，因为我们可以将所有必要的信息放入单个文件中，并根据需要重播统计信息。 这将让您看到每个logging间隔的IOPS数量，上下文切换，内存统计信息。 您可以按照每个磁盘分解这个数据，或者只是对系统进行全面的了解。 Collectl也支持光泽。
这是了解整个系统性能的好工具。 祝你好运，从观察SATA磁盘通常顶部出200-300 IOPS时做随机访问。
我们用与所有其他度量标准相同的方式logging和绘制磁盘I / O：
数据从使用SNMP的主机中获取。 我们的NAS / SAN盒本身就是这样做的。 我们在所有Linux主机上使用net-snmp ，这些主机从USB-DISKIO-MIB提供这些信息。
数据以RRD格式存储，并使用Cacti进行绘图 。 某些磁盘IO模板为我们提供了一个事务计数和大小，以通常的当前，平均和峰值格式显示。
这些指标不一定像在主机上使用iostat / dstat / sar一样有限。 但它是火和忘记，当新的机器被debugging时，它自动设置，集中存储，并保持供将来参考。
我们利用这些数据在运营基础上提醒我们发生exception的趋势，并在执行容量规划时总是回头看看。
我真正试图得到一个指标是“这个configuration可以成功处理X个随机I / O请求[..]”。
这有几个问题：
从顺序I / O中分离和量化随机I / O是相当困难的。 由于两者之间的根本区别在于存储在磁盘上的块的物理位置。 您可以根据交易规模进行有根据的猜测，因为许多小型交易可能与点缀在磁盘上的小文件有关。 但是没有保证。 它可能是从单个文件或磁盘上的相邻块顺序读取less量数据。
logging这些指标可以让你很好地了解你今天的承诺，他们如何随着时间的推移而变化，以及未来如何改变。 它不会告诉你的是天花板是什么。 至less不要太晚。 要确定这一点，你需要做一些math（从你的硬件规格），基准（我喜欢bonnie++自己），并有一些后勤的想法，这些domUs正在做/正在使用。
根据您的存储后端（IBM SVC / DS8000），您可以直接从中获取有关随机IOPS的统计信息。
为了从服务器上获取统计信息，可以使用nmon 。 它是免费的（如啤酒）。 最初由IBM为AIX开发，也运行在Linux上。
如果人们使用特区我至less希望你几秒钟抽样你的数据。 当我使用collectl我采样一次/秒。 至于衡量你在随机I / O方面的performance如何，使用像Robin Miller的dt（google it）这样的工具，你可以很容易地生成很多随机I / O，然后用collectl来衡量，看看你有多less可以做到每秒。 一个典型的磁盘通常最多有200-300个I / O /秒，基于旋转延迟。 块的大小影响很小，因为等待磁盘在正确的位置摆动1/2转。
顺便说一句 – 艾奥瓦特是最被误解的测量之一。 它没有任何与CPU负载，这只是意味着CPU没有做任何事情，而I / O发生。 事实上，如果你在百分百爱荷华州，这意味着你大约100％空闲！
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