El análisis de capacidad le ayuda a evaluar el uso y la capacidad restante de los objetos de todo el entorno. Una evaluación del uso histórico de los recursos genera una proyección de la carga de trabajo futura. Puede planificar la adquisición de infraestructuras o las migraciones en función de la proyección y evitar el riesgo de escasez de capacidad y altos costes de infraestructura.
El análisis de capacidad utiliza el motor de capacidad para evaluar tendencias históricas, que incluyen valores máximos de uso. El motor elige un modelo de proyección adecuado para predecir la carga de trabajo futura. La cantidad de datos históricos que se tiene en cuenta depende de la cantidad de datos de uso histórico.
Motor de capacidad y cálculos
El motor de capacidad analiza el uso histórico y proyecta la carga de trabajo futura mediante análisis predictivos de capacidad en tiempo real, que se basan en un modelo de análisis estadístico estándar del sector sobre el comportamiento de la demanda. El motor toma las métricas de demanda y capacidad utilizable como entrada y genera las métricas de salida, que son el tiempo restante, la capacidad restante, el tamaño recomendado y la capacidad total recomendada, como se muestra en la siguiente figura.
La franja de proyección para el motor de capacidad es de 1 año en adelante. El motor consume puntos de datos cada 5 minutos para garantizar el cálculo en tiempo real de las métricas de salida.
El motor de capacidad proyecta la carga de trabajo futura en un rango de uso proyectado. Este rango incluye una proyección del límite superior y otra del límite inferior. Los cálculos de capacidad se basan en el nivel de riesgo y el tiempo restante. El motor tiene en cuenta la proyección del límite superior para un nivel de riesgo conservador, y la media de la proyección del límite superior e inferior para un nivel de riesgo agresivo.
El motor de capacidad calcula el tiempo restante, la capacidad restante, el tamaño recomendado y la capacidad total recomendada.
- Tiempo restante
- El número de días restantes hasta que el uso proyectado cruce el umbral de la capacidad utilizable. La capacidad utilizable es la capacidad total, excluida la configuración de HA.
- Capacidad restante
- La mayor diferencia entre la capacidad utilizable y el uso proyectado entre el momento actual y los 3 días siguientes. Si el uso proyectado es superior al 100 % de la capacidad utilizable, la capacidad restante es 0.
- Tamaño recomendado
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El uso proyectado máximo para el periodo de proyección desde la hora actual hasta 30 días después del valor del umbral de advertencia para el tiempo restante. El umbral de advertencia es el periodo durante el cual el tiempo restante es de color verde. El tamaño recomendado excluye la configuración de HA.
Si el valor del umbral de advertencia para el tiempo restante es de 120 días, que es el valor predeterminado, el tamaño recomendado será el uso máximo proyectado los 150 días siguientes.
VMware Aria Operations limita el tamaño recomendado que genera el motor de capacidad para que las recomendaciones sean conservadoras.- VMware Aria Operations limita un tamaño recomendado sobredimensionado al 50 % de los recursos asignados actualmente.
Por ejemplo, una máquina virtual configurada con 8 vCPU nunca ha utilizado más del 10 % de CPU. En lugar de recomendar una recuperación de 7 vCPU, la recomendación está limitada a la recuperación de 4 vCPU.
- VMware Aria Operations limita un tamaño recomendado insuficiente al 100 % de los recursos asignados actualmente.
Por ejemplo, una máquina virtual configurada con 4 vCPU se ha ejecutado siempre sobrecalentándose. En lugar de recomendar la adición de 8 vCPU, la recomendación se limita a añadir 4 vCPU.
- VMware Aria Operations limita un tamaño recomendado sobredimensionado al 50 % de los recursos asignados actualmente.
- Capacidad total recomendada
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El uso proyectado máximo para el periodo de proyección desde la hora actual hasta 30 días después del valor del umbral de advertencia para el tiempo restante. La capacidad total recomendada incluye la configuración de HA.
Por ejemplo, si el valor del umbral de advertencia para el tiempo restante es de 120 días, que es el valor predeterminado, el tamaño recomendado será el uso proyectado máximo, incluidos los valores de HA, los 150 días siguientes.
Nota: La capacidad total recomendada no está disponible para objetos.
En la siguiente figura se muestran los cálculos de capacidad para un nivel de riesgo conservador.
En la siguiente figura se muestran los cálculos de capacidad para un nivel de riesgo agresivo.
- Si HA no está habilitada en VC, entonces Capacidad utilizable = Capacidad total. En este caso, el valor de Capacidad utilizable solo puede ser 0 si no hay hosts en el clúster.
- Si HA está habilitada, la capacidad utilizable puede ser 0 en los siguientes casos:
- No hay hosts en el clúster .
- HA está configurado de forma incorrecta . Por ejemplo: se puede configurar con un porcentaje del 100 %. Compruebe la configuración de HA en vCenter .
- El recuento de hosts activos para HA es inferior a 2.
- El host no está activo con HA si:
- El host está en modo de mantenimiento.
- El host está apagado.
- El valor de la propiedad "runtime.dasHostState" no es igual a "connectedToMaster" o "master". Esto puede deberse a algunos problemas de red entre los hosts.
Valores máximos de uso
El uso histórico de los recursos puede tener valores máximos, que son periodos de uso máximo. La proyección de la carga de trabajo futura depende de los tipos de valores máximos. Según la frecuencia de los valores máximos, pueden ser momentáneos, sostenidos o periódicos.
- Valores máximos momentáneos
- Valores máximos de corta duración que son un suceso puntual. Estos valores máximos no son lo suficientemente significativos para requerir capacidad adicional, por lo que no afectan a la planificación de capacidad ni a su proyección.
- Valores máximos sostenidos
- Valores máximos que duran más y afectan a las proyecciones. Si un valor máximo sostenido no es periódico, la repercusión en la proyección se reduce con el tiempo debido a una decadencia exponencial.
- Valores máximos periódicos
- Valores máximos que muestran patrones cíclicos u ondas. Los valores máximos pueden ocurrir cada hora, diariamente, semanalmente, mensualmente, durante el último día del mes, etc. El motor de capacidad también detecta varios patrones cíclicos superpuestos.
Modelos de proyección
El motor de capacidad utiliza modelos de proyección para generar proyecciones. El motor modifica las proyecciones constantemente y selecciona el modelo que mejor se ajusta al patrón de los datos históricos. El rango de proyección predice el patrón de uso general que cubre el 90 % de los puntos de datos futuros. Los modelos de proyección pueden ser lineales o periódicos.
- Modelos lineales
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Modelos que tienen una tendencia en aumento o disminución. Varios modelos lineales se ejecutan en paralelo, y el motor de capacidad selecciona el mejor.
Como ejemplos de modelos lineales están los de regresión lineal y los autorregresivos de media móvil (ARMA).
- Modelos periódicos
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Modelos que detectan periodicidad de diversas longitudes, como horas, días, semanas, meses o el último día de la semana o del mes. Los modelos periódicos detectan las ondas cuadradas que representan trabajos por lotes y controlan los flujos de datos que contienen varios patrones periódicos superpuestos. Estos modelos ignoran el ruido aleatorio.
Como ejemplos de modelos periódicos están la transformada de Fourier rápida (FFT), los impulsos (detección de bordes) y las ondículas.
Previsión en las vistas de tendencia
Las previsiones se generan en función del intervalo de tiempo especificado en la configuración de vista y se pronostican para el número de días especificado en la configuración de previsión. La previsión se genera en función de tres algoritmos principales. La detección del punto de cambio para encontrar secciones del historial con cambios significativos, la regresión lineal para encontrar tendencias lineales, y el análisis cíclico para identificar patrones periódicos.
Franja de datos históricos
El motor de capacidad captura datos históricos durante un periodo de tiempo según la franja de datos históricos. La franja de datos históricos que utiliza el motor es una franja de decrecimiento exponencial.
La franja de decrecimiento exponencial es una franja de tamaño ilimitado en la que el motor de capacidad da más importancia a los puntos de datos más recientes. A partir del punto de inicio del cálculo de proyección, el motor consume todos los puntos de datos históricos y los pondera de forma exponencial, en función de la fecha en la que se encuentren.
