Capacity Planning untuk Virtualisasi Server

29 Dec 2010 Capacity Planning untuk Virtualisasi Server

Bagi yang tertarik atau penasaran tentang isu virtualisasi server, ada baiknya melakukan pengkajian lebih serius.  Karena ujung-ujungnya selalu biaya dan investasi.   Setelah mengkaji kelayakan dari sisi kualitatif, alangkah jitunya jika dilanjutkan dengan pengkajian kuantitatif.   Banyak metoda kuantitatif yang bisa digunakan.  Hal itu sepenuhnya terserah selera dan kemampuan insinyur kita di lapangan.  Disini saya hanya mencoba memberikan salah satu metoda favorit saya sebagai contoh.

Metoda favorit saya adalah model layanan exponensial untuk multiserver.  Saat dengan real-server, konfigurasi sistem kita adalah multiserver.   Setelah divirtualisasi, semua server masuk ke dalam server besar menjadi virtual-server.  Sehingga konfigurasi real menjadi singleserver.

Model Layanan Exponensial Multiserver

Berbicara mengenai model, tak luput membahas formula matematis.   Yang kita hitung adalah utilisasi (U).   Dalam model exponensial, U sebanding dengan kemampuan layanan atau service-time (S), yaitu waktu yang diperlukan server untuk menggarap satu transaksi yang sudah di memori dan kembali ke memori, dan berbanding terbalik dengan banyaknya real-server (c).   Karena ini hanya formula statistika untuk menduga, maka terpaksa harus dengan asumsi bahwa:

• semua server (1 s/d c) memiliki kinerja seragam  
• semua I/O device (1 s/d k) memiliki kinerja seragam, sehingga I/O servicetime (S_I/O)-nya sama.  
• beban I/O setiap server sama dan tidak saling overlap dan tidak ada antrean.  

Setelah semua asumsi terpenuhi, maka kita bisa jabarkan model ini sbb:

Model ini cukup rumit untuk ukuran kalkulator, karena ada iterasi.   Tetapi dengan programming sederhana tidak ada masalah.   Bahkan kecanggihan spreadsheet Ms Excel juga sudah cukup untuk menghitungnya.   Kalo males bikin spreadsheet, silakan download disini.

Sekedar contoh saja, misalkan saat masih dengan real server, spesifikasi teknis sistem kita sbb:

• Banyaknya real-server 10 unit 
• Servicetime tiap server (S) 0.01 detik (lambat banget ya?)
• Banyaknya I/O device 50 unit
• Servicetime tiap I/O device (S_I/O) 0.3 detik 

Hasil hitungan dengan spreadsheet, tingkat utilisasi yang dicapai pada saat seluruh I/O device aktif melayani akses dari network adalah 13.05%.

Sekarang kita coba dengan virtualisasi.   Semua server divirtualisasi ke satu unit server yang berkekuatan 10 kalilipat.   Sehingga spesifikasi teknisnya menjadi sbb:

• Banyaknya real-server 1 unit 
• Servicetime server (S) 0.001 detik (10 kali lebih besar)
• Banyaknya I/O device 50 unit
• Servicetime tiap I/O device (S_I/O) 0.3 detik  

Tingkat utulisasi dari hitungan spreadsheet menjadi 10.31%.   Artinya, pada kondisi beban kerja yang sama, bagi server besar lebih ringan.   Implikasinya, untuk mencapai tingkat utilisasi yang sama, server besar mampu menanggung beban lebih besar ketimbang 10 server kecil.

Semoga bermanfaat 🙂

Topik-topik terkait

1. Komputer Mainframe
2. Seluk-beluk Membangun dan Mengelola e-Gov
3. OS Mainframe
4. GDPS – Konfigurasi Sistem Komputer Antar Kota Antar Propinsi
5. Downsize – Manfaat apa Mudharat? 
6. Mainframe z/Enterprise, Cara Jitu Beternak Server
7. Mainframe Solusi Paling Jitu untuk e-Gov
8. Web Server Sederhana Berbahanbaku Rexx untuk z/OS
9. Virtualisasi dengan z/VM makin Heboh