Dank seiner Fähigkeit, Daten auf Objekten in Ihrer Systemumgebung zu überwachen und zu erfassen, ist der vRealize Operations Cloud ein wichtiges Tool zur Aufrechterhaltung der Betriebszeit des Systems und eines anhaltend guten Zustands aller Systemressourcen, von virtuellen Maschinen bis zu Anwendungen und Speicher – über physische, virtuelle und Cloud-Infrastrukturen.

Im Folgenden finden Sie Beispiele für Objekte, die überwacht werden können.

  • vCenter Server
  • Virtuelle Maschinen
  • Server/Hosts
  • Computing-Ressource
  • Ressourcenpools
  • Datencenter
  • Speicherkomponenten
  • Switches
  • Portgruppen
  • Datenspeicher

Adapter – der Schlüssel zur Objekterkennung

vRealize Operations Cloud erfasst Daten und Metriken von Objekten mithilfe von Adaptern, die die zentralen Komponenten der Management Packs darstellen. Sie können Adapterinstanzen für Ihre virtuelle Umgebung mithilfe von Cloud-Konten und anderen Konten anpassen. vRealize Operations Cloud verwendet Cloud-Konten, um die Kommunikation und Integration mit anderen Produkten, Anwendungen und Funktionen zu verwalten.
  • Cloud-Konten: Sie können Cloud-Adapterinstanzen konfigurieren und Daten von Cloud-Lösungen erfassen, die bereits in Ihrer Cloud-Umgebung auf der Seite „Cloud-Konten“ installiert sind.
  • Andere Konten: Auf der Seite „Andere Konten“ können Sie native Management Packs und andere Lösungen, die bereits installiert sind, anzeigen und konfigurieren und Adapterinstanzen konfigurieren.
  • Repository: Auf der Seite „Repository“ können Sie native Management Packs aktivieren oder deaktivieren und andere Management Packs hinzufügen oder aktualisieren.

Der Screenshot zeigt die verfügbaren Lösungen in vRealize Operations Cloud an. Sie müssen zuerst die Lösung aktivieren, bevor Sie die Konten hinzufügen/konfigurieren.

Vollständige Informationen zur Konfigurieren von Management-Packs und Adaptern finden Sie unter Verbinden von vRealize Operations Cloud mit Datenquellen.

Wenn Sie eine neue Adapterinstanz erstellen, beginnt sie mit der Erkennung und Erfassung von Daten von den Objekten, die dem Adapter zugewiesen sind, und die Beziehung zwischen ihnen wird notiert. Nun können Sie mit der Verwaltung Ihrer Objekte beginnen.

Arbeitslast-Management von Bestandsobjekten

vRealize Operations Cloud erkennt die folgenden Arbeitslastverwaltungsobjekte und ihre untergeordneten Objekte mithilfe des vCenter-Adaptern:
  • Tanzu Kubernetes-Cluster
  • vSphere-Pods
  • Namensraum

Ein Cluster mit aktiviertem Kubernetes, der auf vSphere ausgeführt wird, wird als „Supervisor“-Cluster bezeichnet. In der vRealize Operations Cloud-Bestandsliste wird auf der Registerkarte „Übersicht“ des Supervisory-Cluster angegeben, dass die Arbeitslastverwaltung aktiviert ist. Der Supervisor-Cluster enthält bestimmte Objekte, die die Möglichkeit haben, Kubernetes-Arbeitslasten innerhalb von ESXi auszuführen. vRealize Operations Cloud erfasst Metriken und Daten für den Supervisor-Cluster. Supervisor-Cluster enthalten Namespaces. Dabei handelt es sich um Ressourcenpools mit dediziertem Arbeitsspeicher, CPU und Speicher.

Namespaces enthalten virtuelle Maschinen mit aktiviertem K8S. Sie werden als K8S-Steuerungs-VMs bezeichnet. Diese VMS werden von vSphere verwaltet. Aus diesem Grund können Sie keine Aktionen für diese VMS innerhalb von vRealize Operations Cloud ergreifen.

DevOps-Entwickler können Arbeitslasten in Containern ausführen, die innerhalb von vSphere Pods ausgeführt werden. Sie können einen Tanzu K8S-Cluster in einem Namespace erstellen. Ein vSphere Pod ist eine VM mit kleiner Stellfläche und wird auf einem oder mehreren Linux-Containern ausführt. Dies entspricht einem K8S-Pod. Ein Tanzu Kubernetes-Cluster ist eine vollständige Verteilung der Orchestrierungssoftware für Open Source-Kubernetes -Container, die von VMware verpackt, signiert und unterstützt wird.

Informationen zum Verständnis der vSphere Tanzu Kubernetes-Architektur finden Sie unter vSphere with Kubernetes konfigurieren und verwalten in der vSphere-Dokumentation.

Arbeitslastmanagementobjekte sind von den folgenden Workflows ausgeschlossen:
  • Übereinstimmung
  • Zurückgewinnung
  • Größenanpassung
  • Arbeitslastoptimierung