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이것에 대해 걱정하십니까?

서버 수가 빠르게 증가하고 있지만 감소 할 수 없습니까?

  • 많은 수의 장치가 있으면 유지 보수가 어렵습니다 ...
  • 전력도 증가했습니다 ...
  • 서버 설치 공간이 증가했습니다 ...

CPU를 더 효과적으로 사용할 수 없습니까?

  • 대부분의 경우 CPU 사용률이 낮기 때문에 폐기물입니다.
    그러나 일정 기간 동안 워크로드가 증가하므로 CPU를 줄일 수 없습니다 ...
  • 일부 서버의 비즈니스로드가 높고 일부 서버는 비즈니스로드가 낮습니다. 로드가 낮은 서버의 CPU를 하중이 높은 서버로 가져올 수 있다면 편리합니다 ...

EP8000의 가상화 기술 사용

  • 다중 서버를 하나의 EP8000 단위로 통합하여 전체 서버 수를 줄일 수 있습니다.
  • 저하 작업에서 고로드 작업에 이르기까지 CPU 리소스를 자동으로 할당 할 수 있습니다. 이는 CPU의 활용률을 증가시키고 효과적인 사용을 허용하여 CPU 수가 줄어 듭니다.

Affair Case 1

손실 서버. 우리는 단위 수를 줄이고, 관리 비용을 줄이고, 전력을 줄이고, 공간을 줄이려고합니다!

서버를 논리적으로 나누는 기술인 LPAR (Logical Partitioning) 기능을 사용하여 하나의 서버를 여러 가상 서버로 나눌 수 있습니다. CPU, 메모리 및 PCI 슬롯의 각 하드웨어 리소스는 분할에 의해 만들어진 파티션 (LPAR)에 할당 될 수 있고 각 LPAR의 OS 실행됩니다. 이를 통해 여러 서버가 하나의 서버로 통합 될 수 있습니다. 예를 들어 6 CPU 서버에서 6 개의 LPAR (1 LPA의 1 CPU)을 생성하는 경우 6 개의 서버가 1 개로 통합 될 것이라고 상상할 수 있습니다.

이미지 설명 : LPAR (논리 파티셔닝)

또한 CPU 당 처리 전력이 크게 개선되었으므로 CPU를 추가로 분할함으로써보다 효율적인 CPU 사용이 가능합니다. 마이크로 파티션이라는 가상화 기술을 통해이 CPU 부서가 가능합니다.
마이크로 파티션은 최소 0.05cpu*1에서 파티션에 할당 할 수 있습니다 0.01 CPU 장치로 나눌 수 있습니다.

*1
이것은 Power8, Power7+ 프로세서의 값입니다. Power7®최소 프로세서는 0.1 CPU입니다.

이미지 설명 : 미세 조정

Affair Case 2

우리는 각 비즈니스마다 서버를 가지고 있지만 CPU 사용률은 낮으며 이는 폐기물입니다. 무료 자원을 효과적으로 사용하고 싶습니다!

미세 분류 함수는 CPU 분할을 허용 할뿐만 아니라 파티션 하중에 따라 CPU 리소스를 자동으로 할당 할 수 있습니다.
이것은 CPU를 효율적으로 사용할 수 있습니다. CPU 리소스는 고도로로드 된 파티션에 자동으로 할당되며 CPU 리소스는 감소 된 부하 파티션에서 자동으로 수집됩니다. CPU는 필요한 경우 및 필요한 경우에 적절하게 할당되므로 CPU는 불필요하게 할당되지 않습니다. 이를 통해 CPU가 적은 작업을 수행 할 수 있습니다.

가상화 함수를 사용하지 않는 경우

이미지 설명 : 가상화 함수를 사용하지 않는 경우

부하는 시간에 따라 다르며 CPU는 많은 시간 동안 사용되지 않으며 전체 CPU 사용량은 낮습니다.

마이크로 파티션을 사용할 때

이미지 설명 : 미세 분류가 사용되는 경우

CPU는 CPU 리소스 풀에서 파티션에 자동으로 할당되어 CPU 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다. 가상화 함수가 사용되지 않은 경우에 비해 CPU의 수를 줄일 수 있습니다.

* 위의 다이어그램은 예시적인 목적만을위한 것입니다. 실제 데이터를 기반으로하지 않습니다.

가상 I/O 서버

이 기능을 사용하면 이더넷 어댑터, 파이버 채널 어댑터, 디스크 드라이브 등을 전용 LPAR에 할당하고 여러 LPAR에서 공유 할 수 있습니다.
Virtual I/O 서버는 어댑터 및 디스크 드라이브의 감소를 가능하게합니다.

라이브 파티션 이동성

이 기능은 실행중인 LPAR을 실행하지 않고 다른 서버로 이동합니다.
라이브 파티션 이동성은 비즈니스 운영을 중단하지 않고 유지 보수를 가능하게합니다.

활성 메모리 공유

공유 메모리 풀의 여러 LPAR이 메모리를 공유 할 수있는 함수.
각 LPAR의 메모리는 작동 상태에 따라 동적으로 할당되므로 각 LPAR에 대해 피크 시간에 대한 메모리 용량을 할당 할 필요가 없습니다.
활성 메모리 공유를 사용하면 메모리 용량을 줄일 수 있습니다.

활성 메모리 확장

이 함수는 메모리에 액세스 할 수없는 상태에서 영역을 압축하고 사용 가능한 메모리 용량을 확장합니다.
활성 메모리 확장은 각 LPAR을 통해 물리적 메모리 용량보다 더 큰 메모리 공간을 사용할 수 있습니다.