Un primo programma, Data Collector tool, raccoglie tutti i dati della server farm: un inventario vero e proprio di hardware e macchine virtuali, dei relativi workload e degli applicativi.
Per quel che riguarda i server registra il modello, il produttore, le informazioni sul processore, la memoria installata e lo spazio utilizzato. Lo stesso vale per le macchine virtuali. Sugli applicativi vengono registrati il nome e la versione che si utilizza. Il tool passa poi alle connessioni di rete prendendo nota, ad esempio, degli indirizzi IP sei server connessi e del protocollo utilizzato.
Un secondo programma, WASFO Analysis and Optimization, procede con l‘analisi di tutti i dati raccolti. In questo modo diventa possibile ottenere, in modo semi automatico, una panoramica delle performance della server farm e identificare il percorso migliore per ottimizzare le risorse presenti o sostituire i sistemi con nuovi server x86 o blade.
WASFO è stato utilizzato da un centinaio di imprese italiane e oggi è adottato dalle organizzazioni IBM di tanti altri Paesi del mondo: dalla Francia agli Stati Uniti, al Sud Africa. “Questa soluzione è stata realizzata con il contributo di 7 tesi di laurea e di un master di giovani delle due università lombarde – ha dichiarato Mauro Gatti, architetto del Systems and Technology Group della IBM Italia, ideatore della soluzione – . Quando abbiamo iniziato a pensare a come individuare le inefficienze delle server farm, ci siamo impegnati a creare una soluzione sofisticata e flessibile in grado di rilevare e analizzare velocemente tutti i dati e di conseguenza capace di mettere in evidenza i punti deboli dell’ambiente.”
Per dare un’idea, in una server farm costituita da 20 server sui quali sono ospitate 200 macchine virtuali se si raccolgono dati relativi a 10 performance counter con un tempo di campionamento di 20 secondi si hanno in media più di 60 milioni di dati da analizzare.
Una soluzione come WASFO diventa quindi fondamentale per mettere a fuoco il “capacity planning “ e per fare analisi delle performance. Lo si può però utilizzare anche per fare inventari del portafoglio software installato, o per raccogliere dati personalizzati da specifici sistemi operativi; può servire per pianificare progetti di disaster recovery.
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