Andrew在过去的15年致力于改善IT运营效率。这方面的努力包括曾供职于逻辑网络公司(已被Datatec收购)，在那里，他负责主管该公司的网络和系统管理团队；在SMARTS公司(后被EMC收购)，开创了自动化的根原因分析；在Opalis公司(后被微软收购)，担任IT流程自动化市场部主管。现在，Andrew是VMTurbo公司的七名雇员之一，正与其工程团队和飞行员客户密切合作，以争取将其产品早日打入市场，目标是尽早被欧美或亚洲企业收购。

 

　　如何运用经济的原则来管理IT资源，以帮助企业更好地分配资源，并以符合成本效益的方式实现企业的整体业务目标？

 

　　Andrew Mallaband：今天，许多企业将很大比例的IT应用程序托管到虚拟化基础设施上。虚拟化引入了资源共享的概念，使得企业的IT应用程序可以共享计算池和存储资产，从而将IT基础设施变成真正实用的设施。其同时也带来了通过软件控制物理和虚拟资源进而动态调整分配资源的能力。

 

　　当今的企业所面临的一大挑战是如何充分利用这些软件控制，以保持共享计算/存储资源与应用程序/工作负载需求之间供求的平衡的问题。从而进一步使得应用程序的性能得到保证，最大限度地提高基础设施和数据中心设施的投资回报率。我们将此称之为智能工作负载管理问题。

 

　　使用一套基于供给和需求的经济原则的抽象和分析管理解决方案，能够为企业提供确定一种需要采取哪些资源分配行为，以维持平衡的方式，来全面的管理这一智能工作负载管理的问题。我们把这种方法称为经济调度IT资源的方法。那些采用了这种方法的客户均实现了20-30%的基础设施成本节约，避免了50%以上的运营开支和事件管理的相关问题，并大大减少了应用程序中断和电压过低的风险，因为其无疑会给业务带来非常昂贵的影响。

 

　　企业的CIO(或数据中心专业管理人员)要如何确定IT经济的最佳水平？

 

　　Andrew Mallaband：使用经济调度算法的优势就在于，市场供求原则可以帮助您自动确定需要采取什么样的行动来维持资源供给和应用程序/工作负载之间的供需平衡。这意味着那些部署了这种方法的客户能够在部署了该方法的20分钟内，立即实现部署的结果，而无需任何配置。

 

　　如果用户或系统在使用经济调度方法的过程中选择了更复杂的模式，他们也可以定义简单的政策，在其基础设施的不同部分，在不同的水平设置平衡点。例如，一家企业可能并不太关心性能测试和开发，而可能会很乐意在生产环境中运行该方法。另外，也可以设置相关的策略优先处理某些工作负荷，使其在基础设施不足的情况？？下，如发生重大故障时能够优先获得访问计算和存储资源的权限。这意味着在灾难发生时，企业最重要的业务应用程序仍然可以继续运行。

 

　　企业如何实现这种IT经济的最佳水平？

 

　　Andrew Mallaband：我们建议通过软件自动或人员手动操作的方式来执行经济调度操作的部署。某些操作，如添加服务器或基础设施的存储能力，以满足不断增长的需求，可能会涉及到人为的物理方式干预添加资源，但新的硬件架构，诸如思科的UCS和NetApp的集群模式则能够实现全自动化，因为其物理资源的配置可以通过软件进行动态调整。

 

　　智能工作负载管理在此过程中的作用是什么？

 

　　Andrew Mallaband：IT成本会随着您企业虚拟设备和云基础设施规模的升级而迅速增加。同时，由于利用共享计算和存储资源的复杂性，应用程序/工作负载的性能出现问题是常见的，其往往随着基础设施规模的扩大而成比例的增加。其可以保持性能和效率之间的平衡，以确保IT部门可以尽可能以最低的成本，继续提供优良的服务。

 

　　您是否能为我们提供一些智能负载管理在实际运用中的例子？

 

　　Andrew Mallaband：这里有三个很好的例子，为大家展示智能工作负载管理是如何有效的为客户服务的：

 

　　全球投资和零售银行，在其部署智能负载管理的第一年，该银行就实现了服务器基础设施和软件许可净节省达600万美元，且提高了基础设施利用率达10%。

 

　　在部署智能负载管理之前，欧洲电信平均每天要经历30起由工作负载引起的性能问题。而每一起问题均会导致需要IT运营花费一到两个小时进行分流和调解业务，其估计每年成本超过80万美元。而在使用了经济调度方法之后，这一成本减少了50%以上。

 

　　美国保险公司通过更准确地评估项目的要求推迟了200万美元的基础设施更新投资。

 

　　企业的CIO(或数据中心专业管理人员)要采取哪些措施来实现优化IT经济？

 

　　Andrew Mallaband：我建议企业遵循如下三种核心的最佳实践方案：

 

　　1、将不断测量工作负载所消耗的计算和存储资源的工作切实落实到位。同时，该解决方案应具有智能化和自动化执行正在进行的工作负载安置和资源分配的功能，以满足性能和效率目标，而不需要人为干预(包括决策)和其相关的限制。

 

　　2、利用同样的方法，为未来进行规划，以便使得规划可以准确地模拟工作负载需求变化对未来基础设施投资需求的影响。

 

　　3、为您的交付团队设置积极的KPI考核办法，使他们专注于开发解决方案，以便通过改善基础设施利用率/效率及减少问题/事故发生的几率来降低IT交付成本。

 

　　为了维持优化IT经济，有哪些事情是企业的CIO(或数据中心专业管理人员)所不能做的？

 

　　Andrew Mallaband：解决智能工作负载管理问题的解决方案不应该被看作是一个IT监控项目。今天，许多企业都在部署IT监控解决方案，以便使得他们能够衡量IT资源的利用情况。虽然这提供了IT状态的某些视角，但其中缺乏的是推动资源优化配置决策的能力。而这是一家企业管理IT经济的根本能力，即以最少的IT资产投入满足最高的服务水平目标。

 

　　今天，许多IT交付企业都是投入了超额IT基础设施，试图借此以保证工作负载的性能。但这完全是一种低效率的方法，减少了企业内部的竞争力。

 

　　智能工作负载管理的前景是怎样的？企业的CIO和数据中心管理专业人员们是否应该在这方面进一步提高自己的能力呢？

 

　　Andrew Mallaband：解决智能工作负载管理问题的解决方案，将最终被用于帮助企业实现完全自动化的数据中心交付流程和运营管理。这包括规划、部署和持续的实时工作负载性能优化和提升基础设施的效率。

 

　　虚拟化是经济调度IT资源的关键，因为其引入了通过软件控制来动态调整资源配置和工作负载的能力。在这一领域，经济调度的普及率还比较低：仅为1%到2%之间。所以采用该解决方案对于那些部署了超过几百个虚拟化工作负载的企业而言，潜力是非常巨大的。

 

　　随着越来越多的服务器和存储基础设施的供应商实现了软件控制动态调整物理基础设施资源分配，新的机会将出现，以扩大经济调度的范围。我们相信其在帮助IT资产在虚拟化和云环境中发挥更高的价值过程中将扮演重要推动作用。

 

　　软件定义的网络和混合云，也为经济调度应用范围的扩大创造了新的机遇。因为这些技术消除了诸多的网络约束，这些网络约束限制特定工作负载只能可以运行在数据中心内部或某些外？？部服务提供商的云。使用经济调度提高了投资回报率，使得IT部门可以通过他们内部的IT基础设施和外部服务确定哪些工作负载是何时在何地运行的，以满足效率提高，并实现服务水平目标。