Обновить
64K+

Виртуализация *

Виртуализируем машины, ресурсы, приложения

55,24
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга

Паблик-ток K2Тех и Orion soft: топ вопросов о VDI и терминальном доступе

24 сентября в 11:00 в формате диалога обсудим самые актуальные вопросы крупных компаний о VDI и терминальном доступе на примере кейсов Termit.

Выясним, насколько стабильны и функциональны российские продукты сегодня, какие возможности администрирования масштабных инсталляций доступны, как повысить безопасность виртуальных рабочих мест и достаточно ли всего этого для решения реальных задач бизнеса. 

Программа:

  • Обзор рынка VDI и терминального доступа

  • Топ вопросов заказчиков и ответы на них

  • Демо Termit 2.6: ключевые возможности и фичи нового релиза

  • Кейсы внедрения Termit в крупных российских компаниях

  • Сессия Q&A

Спикеры:

  • Василий Демидов, руководитель практики Виртуализации, Контейнеризации и Частных облаков, K2Тех

  • Альберт Тимербаев, руководитель направления End Users Computing, Orion soft

  • Александр Донин, технический менеджер продукта Termit, Orion soft

24 сентября | 11:00 | онлайн

Регистрация по ссылке

Теги:
0
Комментарии0

Лимиты CPU и памяти в cgroup v2: как это работает на самом деле

Лимиты CPU и памяти в cgroup v2 работают по-разному: cpu.max в cgroup v2 задаёт квоту, memory.high вызывает reclaim, а memory.max может привести к OOM. Результат зависит от ядра, дерева systemd, swap, OOM-политики и состава cgroup.

Чем cpu.max отличается от cpu.weight?

cpu.max задаёт квоту CPU на период, и после её исчерпания группа ждёт следующего периода. cpu.weight делит время между соседями, которые одновременно конкурируют за процессор. Без конкуренции высокий вес задачу не ускоряет, тогда как квота всё равно остаётся абсолютной границей для группы.

Где cgroup v2 действительно применяет контроллер

Одного файла cpu.max в cgroup v2 мало, путь процесса проверяют командами:

stat -fc %T /sys/fs/cgroup
 systemctl show -p ControlGroup app.service
 systemd-cgls --unit app.service

Контроллер должен входить в cgroup.controllers родителя и cgroup.subtree_control. Для доменных контроллеров действует no internal process: у родителя с дочерними cgroup не должно быть процессов.

cpu.max, cpu.weight и конкуренция за время процессора

cpu.max хранит квоту и период в микросекундах. cpu.weight (1–10000, по умолчанию 100) распределяет время между активными соседями одной ветви. Affinity и лимит родителя сужают доступный CPU. memory.max в cgroup v2 не ограничивает процессор.

Как увидеть исчерпание CPU-квоты в cpu.stat

Нагрузку создают через stress-ng в изолированном unit с неизменным cpuset, меняя между ступенями только cpu.max. Показатели usage_usec, nr_periods, nr_throttled и throttled_usec из cpu.stat сопоставляют с throughput и p99. memory.high против memory.max тестируют отдельно, чтобы reclaim не исказил результат.

Как memory.high и memory.max ведут себя под давлением?

memory.high замедляет процессы через reclaim, причём потребление может временно оставаться выше порога. memory.max задаёт жёсткую верхнюю границу, и если память освободить не удаётся, начинается cgroup OOM. Разницу видно по high, max, oom и oom_kill в memory.events.local, а также по memory PSI.

memory.low, memory.high и memory.max без смешения ролей

memory.low защищает рабочий набор в пределах бюджета родителя, memory.high усиливает reclaim, memory.max ставит жёсткую границу. При росте resident set пишут memory.current, anon, file и пределы родителя. В unit лимиты systemd cgroup v2 сверяют с эффективными значениями.

Замедление до OOM как отдельный режим

Память наращивают ступенями, записывая high в memory.events.local, pgscan, PSI memory и latency. Reclaim может нарушить SLO до OOM. CPU weight в cgroup при этом не трогают. anon и file разделяют анонимную и файловую память.

Что происходит при достижении memory.max

События max, oom и oom_kill сверяют с журналом ядра. memory.oom.group=1 убивает все задачи группы разом, кроме процессов с oom_score_adj=-1000. Проверять это можно только на изолированном стенде.

Как проверить, что лимиты cgroup v2 действительно работают?

1. systemd-cgls и ControlGroup подтверждают путь процесса.

2. Файлы содержат нужные значения, а счётчики растут под нагрузкой.

3. Throughput и latency меняются одновременно с throttling, PSI или OOM.

В отчёт идут дерево cgroup, лимиты, swap, ряды cpu.stat и memory.events, PSI, журнал OOM и версия ядра.

memory.swap.max, latency и ложное ощущение запаса

Для каждого прогона указывают swap, memory.swap.max, swap in/out и p99. Swap отодвигает OOM killer ценой задержки, поэтому прогоны со swap и без него не смешивают. Отсутствие OOM не означает выполнения SLO.

Как перенести измеренные границы в unit и мониторинг

В systemd slices CPUQuota, CPUWeight, MemoryHigh и MemoryMax задают параметры cgroup. Мониторинг берёт PSI, throttled_usec, high, oom и oom_kill. После изменения unit или ядра запускают canary-тест.

Лимиты CPU и памяти в cgroup v2 задают вместе с сигналами срабатывания: throttling в cpu.stat, pressure в PSI и события OOM. Проверяют их в той же systemd-иерархии, где работает служба. Настройка годится, когда приложение выполняет SLO при включённых лимитах.

Теги:
+3
Комментарии0

Одна платформа для любых нагрузок: большое обновление Deckhouse

Контейнеры, виртуалки, ИИ-нагрузки, on-prem, облака и edge. Чтобы вам было проще запускать разные нагрузки в любых средах и решать инфраструктурные задачи, мы обновили продукты Deckhouse. На онлайн-трансляции 17 сентября вы узнаете, что именно изменилось и какие возможности это даёт инженерным командам:

  • зачем мы объединили несколько продуктов Deckhouse в единую платформу;

  • какие возможности появились для работы с распределённой инфраструктурой и гибридными средами;

  • как Deckhouse помогает строить серверную виртуализацию, частные облака, платформы данных и инфраструктуру для ИИ-нагрузок.

Про изменения расскажут наши первые лица — CEO Александр Титов, CTO Давид Мэгтон и директор продуктовых направлений Карапет Манасян. Трансляция будет полезна, если вы управляете инфраструктурой в разных средах, развиваете платформенные решения или ищете способы упростить работу с разными типами нагрузок.

Зарегистрируйтесь и подключайтесь 17 сентября в 12:00 (МСК).

Теги:
+1
Комментарии0

io_uring против epoll в KVM: сервер с большим числом соединений

Тест io_uring против epoll в KVM проводят на одной кодовой базе. Бенчмарк io_uring при множестве соединений корректен, если меняется только бэкенд событий. Итог зависит от ядра, цикла событий, протокола, режима io_uring и offload.

Когда io_uring обгоняет epoll на сетевом сервере?

io_uring обгоняет epoll, когда сервер пакетно отправляет операции и обрабатывает завершения, сокращая число переходов в ядро. Такой выигрыш обычно виден при множестве одновременных соединений и малом объёме работы на запрос. Простая замена epoll-уведомлений на io_uring poll может не окупить сложность.

Что обязано остаться неизменным между epoll и io_uring

Чтобы бенчмарк io_uring при множестве соединений был честным, обе ветки используют общий парсер, обработчик, TLS-режим, keep-alive и формат ответа. Сверяют чтения, записи и аллокации на запрос. Поэтому демонстрационный пример не сравнивают со зрелым сервером.

Готовность fd против очередей submission и completion

epoll сообщает о готовности fd, а приложение выполняет I/O. В io_uring приложение отправляет SQE в submission queue, а ядро записывает CQE. Пакетная отправка сокращает переходы в ядро, но неудачный цикл событий сводит выигрыш к нулю. Поэтому масштабирование epoll в KVM проверяют на том же профиле нагрузки.

Где KVM и virtio могут скрыть разницу бэкендов

Пакет идёт через сетевой стек гостя, очереди vhost-net и тракт хоста. До теста фиксируют число очередей, offload, привязку vCPU и IRQ. Иначе задержка сетевого сервера io_uring объясняется хостом, а не бэкендом.

Какой тест позволяет честно сравнить эти модели?

Используйте один код сервера, протокол, объём работы на запрос и правила соединений, меняя только бэкенд событий. После прогрева запускайте серии с одинаковым CPU-бюджетом на каждой ступени concurrency. Публикуйте пропускную способность, p99, число системных вызовов, ошибки и загрузку гостя и хоста отдельно.

Соединения, запросы и backpressure без скрытых различий

Задайте размеры запросов и ответов, долю новых соединений и keep-alive. Повышайте concurrency до насыщения, следя за ошибками, таймаутами и очередью. Накладные расходы цикла событий оценивайте по CPU на запрос и числу системных вызовов, сопоставляя их с p99 и пропускной способностью.

Syscalls, переключения контекста и CPU на запрос

Счётчики cycles, instructions и context-switches делят на число запросов. Отдельно измеряют расход CPU рабочими и vhost-потоками. Многократный accept в io_uring снижает число постановок accept, но каждый CQE нужно обработать. К отчёту прикладывают коммит, конфиги бэкендов, генератор и сырой CSV.

Где преимущество появляется и где исчезает

Сравните низкую нагрузку, рабочую точку и перегрузку. Проверьте мелкие и крупные сообщения. Сохраняйте p50, p99, пропускную способность, соединения в секунду и разброс повторов. Если разбросы перекрываются, не выбирайте победителя.

Какие накладные расходы добавляет KVM?

  1. Часть ожидания vCPU отражается в %steal, остальные паузы видны только на хосте.

  2. Очереди гостя, vhost и NIC хоста могут накапливать пакеты независимо от бэкенда.

  3. IRQ, softirq и offload влияют на расход CPU, поэтому настройки фиксируют до теста.

Как найти источник p99 внутри ring или цикла событий

При росте p99 трассируют SQ/CQ, обработку CQE и паузы рабочих потоков. Проверяют переполнение ring, незавершённые операции и backpressure. Если хвостовая латентность растёт вместе с паузами vCPU, сначала проверяют хост.

Когда выигрыш оправдывает новый бэкенд

До перехода фиксируют версию ядра, поддержку отмены, наблюдаемость и fallback. Настройки virtio не меняют, иначе выигрыш не отнести к бэкенду. Порог связывают с целевой метрикой и ценой сопровождения. Новый бэкенд включают поэтапно, с откатом на epoll.

io_uring против epoll в KVM выбирают не по новизне API. Переход оправдан, если серии дают выигрыш по p99, пропускной способности или CPU на запрос, а поведение при перегрузке и fallback предсказуемо. Иначе epoll остаётся более простым бэкендом.

Теги:
+5
Комментарии0

«Наташа, мы всё уронили»: восстанавливаем виртуальную инфраструктуру с zVirt DR

Привет! 27 августа в 11:00 приглашаем на вебинар Orion soft по аварийному восстановлению инфрасттруктуры с помощью механизма Disaster Recovery в zVirt.

Отказ оборудования, электропитания или целой площадки может привести к длительной недоступности критически важных ИТ-сервисов. Ручное восстановление усложняет ситуацию: требует времени и не гарантирует правильную последовательность запуска систем.

На вебинаре разберем, как с помощью DR в расширенной версии zVirt организовать аварийное восстановление виртуальной инфраструктуры на резервной площадке. Покажем настройку программной и аппаратной репликации, подготовку плана аварийного восстановления и его запуск при недоступности основной площадки.

Что в программе?

- Подготовка инфраструктуры и развертывание компонентов DR

- Настройка программной репликации средствами zVirt DR и аппаратной репликации на базе СХД YADRO TATLIN.UNIFIED

- Развертывание и подключение виртуальных машин к контуру защиты

- Подготовка плана аварийного восстановления

- Live-demo: моделирование недоступности основной площадки и восстановления ВМ на резервной инфраструктуре 

Участники увидят практический сценарий работы с DR в платформе виртуализации zVirt — от настройки репликации до аварийного восстановления — и узнают, как заранее подготовленный DR-план помогает сократить число ручных операций при переключении виртуальной инфраструктуры на резервную площадку.

Присоединяйтесь! Регистрация открыта по ссылке.

Теги:
+6
Комментарии0

NUMA и топология CCD Ryzen 9 9950X: как размещение vCPU влияет на задержки.

NUMA и топология CCD Ryzen 9 9950X не равнозначны: гость видит NUMA-схему, но не границы L3. Сравнивать нужно размещение vCPU на одной VM внутри CCD, между CCD и без pinning. Результат зависит от нагрузки, BIOS, ядра, QEMU и SMT.

Как определить, какие vCPU находятся на одном CCD?

Сопоставьте логические CPU с ядрами и SMT-сиблингами, затем найдите группы общего L3-кэша. Каждый CCD объединяет восемь ядер с общим L3, номера CPU зависят от хоста, поэтому проверяйте shared_cpu_list. Запишите BIOS, микрокод, ядро и governor.

lscpu -e=CPU,CORE,SOCKET,NODE,CACHE
grep -H . /sys/devices/system/cpu/cpu*/cache/index3/shared_cpu_list

Границы CCD измеримы: в открытом наборе для 9950X с AGESA 1.2.0.2 средняя задержка CAS через общую строку кэша составила 22,4 нс внутри CCD и 79,5 нс между CCD, тогда как numactl границу не покажет.

От физических ядер к vCPU, emulatorpin и vNUMA

vcpupin связывает vCPU с CPU хоста, но не трогает остальные потоки VM: эмулятор QEMU и IOThread закрепляются отдельно. NUMA node гостя должен отражать домен памяти, а не границу L3, иначе межчиплетная задержка смешается с доступом к удалённой RAM.

virsh vcpupin vm-latency
virsh emulatorpin vm-latency
virsh numatune vm-latency

Компактный CCD, разнесённые CCD и свободное планирование

Сравните одну VM в трёх конфигурациях: внутри одного L3, между CCD и без vcpupin. Число vCPU и RAM не меняйте, пиннинг задавайте по физическим ядрам, SMT проверяйте отдельно.

Насколько размещение между CCD увеличивает задержку?

Универсальной прибавки нет: результат зависит от общих данных, синхронизации, памяти и миграций. Сравнивайте одну нагрузку на одном хосте, сохраняя p50, p95, p99 и разброс. Core-to-core тест измеряет обмен между CCD, а не p99 приложения.

Как не принять boost, нагрев или соседнюю VM за эффект CCD

Прогрейте VM, фиксируйте частоту, температуру и %st: performance не удерживает частоту на Ryzen. Чередуйте схемы A–B–C–C–B–A и записывайте фоновые задачи. vNUMA должна совпадать с доменами памяти хоста.

Связь задержки с миграциями, кэш-промахами и удалённой памятью

Возьмите приложение с общей памятью или синхронизацией и микротест обмена. Перед серией проверьте pinning в libvirt и память QEMU, затем снимайте context switches, миграции и NUMA faults. Для cache-misses нужен vPMU. Нормируйте счётчики: рост вместе с p99 причину не доказывает.

perf stat -e context-switches,cpu-migrations,cache-misses \
   -- ./test
numastat -p "$(pgrep -fo 'guest=vm-latency')"

Когда пиннинг vCPU улучшает p99?

1. Рабочие потоки часто обращаются к общим данным.

2. Без pinning они мигрируют между группами L3.

3. p99 снижается без потери throughput и роста %st.

Где компактность помогает, а где ограничивает параллелизм

Сведите три схемы в таблицу: медиана p99 по повторам и доверительный интервал разницы. Если интервал пересекает ноль, результат в пределах погрешности. Задачам с независимыми потоками компактность ничего не даёт: обмена между ядрами почти нет, а привязка сужает выбор планировщика.

Как превратить топологию 9950X в правило эксплуатации

До теста задайте порог, например снижение p99 на 10% без потери ops/s. В XML подставьте cpuset и узел.

<vcpu>2</vcpu>
<iothreads>1</iothreads>
<cputune>
 <vcpupin vcpu='0' cpuset='0'/>
 <vcpupin vcpu='1' cpuset='1'/>
 <emulatorpin cpuset='2'/>
 <iothreadpin iothread='1' cpuset='3'/>
</cputune>
<numatune><memory mode='strict' nodeset='0'/></numatune>

Закрепляйте vCPU внутри CCD только если улучшение p99 воспроизводится в повторных прогонах. Если throughput падает или p99 не меняется, оставьте свободное планирование. Топология задаёт гипотезу, решение зависит от VM.

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+4
Комментарии0

Память VDS. Что стоит за строкой «8 ГБ» в тарифе
Число в тарифе отвечает на один вопрос: сколько памяти увидит гостевая система. Зарезервирован ли объем физически, может ли гипервизор забрать страницы обратно и что будет при пике соседей, оттуда не следует.

Три слова, которые каждый понимает по своему. Dedicated обычно означает объем, постоянно доступный машине по условиям тарифа. Слово «постоянно» стоит уточнить: резервируется ли память на хосте и может ли ballooning ее уменьшить. В burstable часть доступна всегда, остальное при свободном ресурсе узла. Shared значит, что резервирования нет. Даже при dedicated провайдер может разрешать swap на хосте, поэтому гарантия в договоре важнее названия модели.

Ballooning и overcommit. Ballooning работает через драйвер внутри гостя. По команде хоста он занимает страницы, ядро гостя освобождает кеш или уходит в свой swap, а высвобожденную память гипервизор отдает другим машинам. Пока баллон надут, приложения работают с меньшим объемом, чем в тарифе. Overcommit это когда сумма лимитов больше физической RAM узла. Умеренная переподписка работает годами, пока гости используют часть лимитов. Пример: после резерва под системные процессы на узле осталось 120 ГБ, машинам назначено 180. При суммарном рабочем наборе 80 ГБ никто ничего не заметит. При 140 придется забирать страницы через ballooning или уходить в swap хоста. Overselling это тот же overcommit, но с недостаточным запасом: разница не в технологии, а в коэффициенте.

Что видно изнутри, а что нет. Сразу о границе: коэффициент переподписки из гостевой системы не определяется никак, эти данные есть только у провайдера. Изнутри ловится давление на память и его совпадение с замедлением сервиса.

free -m && grep -E "MemAvailable|SwapFree" /proc/meminfo
vmstat -y 1 10
procs ---swap-- -----io---- ---cpu---
 r  b   si   so    bi    bo  us sy id wa st
 1  2  184  412  1240   980  22  6 61 10  1

Смотреть надо на MemAvailable, а не на free: файловый кеш при нужде освобождается. Ненулевые si и so в нескольких интервалах подряд это обмен сейчас, а не след прошлого пика.

cat /proc/pressure/memory
some avg10=14.82 avg60=9.31 avg300=3.07 total=8123441
full avg10=6.55 avg60=4.02 avg300=1.18 total=3910228

PSI это доля времени, потерянного задачами из за нехватки памяти. Строка some означает, что простаивала хотя бы одна задача, full что вставала вся работа. Четырнадцать процентов в avg10 при выросшем времени ответа это разговор, а не шум.

journalctl -k -g "oom|Killed process"

Если процесс убило ядро гостя, запись будет здесь. Отсутствие записи при остановившейся машине это отдельный сюжет: OOM хоста может завершить процесс самой машины, и в журнале гостя причины не будет.

Признаки, которые стоит собрать вместе. Задержка растет в одни и те же часы при сопоставимой нагрузке. Устойчивые si и so без изменения профиля приложения. PSI растет синхронно с замедлением. Машина останавливается без записи об OOM у себя. Один признак ничего не доказывает, три совпавших уже повод писать в поддержку с временем эпизодов и метриками.

Что спросить до заказа. Какой объем зарезервирован, а не просто виден. Допускается ли ballooning и до какого минимума. Разрешен ли swap на хосте для памяти машин. Для burstable отдельно: гарантированная часть и условия доступа к остальному.

Тип гипервизора говорит об архитектуре, а не о гарантиях: overcommit поддерживают и KVM, и VMware, и Xen. SLA обычно описывает доступность и компенсацию за простой, но не производительность.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии1

Кейс: Слив арбитражного трафика на AI-оффер через НЧ-семантику и кастомный Landing

Привет, Хабр! Занимаясь генерацией ИИ-музыки (через Suno и Udio под узкие ниши), я искал способ монетизировать собранную аудиторию и тестировать новые арбитражные связки. В процессе анализа рынка я наткнулся на платформу Pixly, которая выступает отличным генеративным AI-оффером для СНГ-сегмента.

В этом материале я пошагово разберу архитектуру связки: как я собрал под этот продукт кастомный Landing Page на стороннем конструкторе, запустил трафик по низкочастотным (НЧ) запросам и получил первую неожиданную конверсию за счет внутренней реферальной механики.

В конце статьи я вынесу на обсуждение вопрос оптимизации этой воронки.

Архитектура связки: почему именно эта платформа?

Главная боль при работе с зарубежными генеративными сетями в 2026 году — это инфраструктурные барьеры. Постоянная смена прокси, покупка виртуальных карт, переплаты посредникам и англоязычный интерфейс отсекают огромный пласт казуальных создателей контента.

Оффер решает эти проблемы нативно:

1.      Локализация: Сервис полностью на русском языке.

2.      Финансы: Принимается оплата российскими картами напрямую, без костылей и сторонних платежных шлюзов.

3.      Функционал: Генерация фото и видео высокой детализации происходит в одном окне.

Я создал отдельный лендинг на стороннем сервисе, заточенный под узкую целевую аудиторию (ИИ-креаторов, которым нужен быстрый визуал без VPN), и настроил перенаправление трафика на официальный сайт Пиксли

Экономика оффера и первая конверсия

На платформе работает уникальная система ремиксов с глубокой монетизацией. Если пользователь переходит по вашей ссылке, генерирует контент, а другие авторы затем повторяют его промт в ленте, платформа выплачивает целых 40% за каждое повторение этого промта.

Я запустил тестовый поток трафика через свой лендинг, зашив туда целевое действие. Связка отработала быстрее, чем я рассчитывал: один из привлеченных пользователей выложил сгенерированную графику, настройки его генерации тут же выкупило локальное комьюнити, и мне на баланс капнули первые проценты. Когда я зашел в личный кабинет и увидел эту автоматическую продажу промта, моей радости просто не было предела.

Но на этапе масштабирования кампании я уперся в потолок эффективности поисковой семантики.

Вопрос к экспертам по SEO и контексту: как поднять эффективность по НЧ?

Сейчас я уперся в оптимизацию конверсий. Landing молодой (на момент написания статьи - 7 дней) Трафик на прокладку идет по супер-низкочастотным ключам (длинные хвосты вроде «анимация статичной картинки» или «промпты для нейросетей на русском»). Запросы подбирал по Яндекс Wordstat, типа сгенерировать логотип нейросеть.

Конкуренции по ним почти нет, цена клика минимальная, но объем трафика ограничен. Хочу спросить у практикующих специалистов, как лучше оптимизировать этот генератор картинок и видео Pixly в рамках моей рекламной кампании:

·        Как расширить пул НЧ-запросов без ухода в нецелевой высокочастотный мусор, учитывая специфику AI-генераторов?

·        Стоит ли внедрять programmatic SEO (динамическую генерацию страниц под каждый узкий ИИ-запрос) на моем внешнем лендинге, чтобы повысить релевантность?

·        Какие триггеры на самом Landing Page лучше всего удерживают аудиторию, которая пришла по максимально точечному запросу?

Буду рад подискутировать в комментариях и выслушать ваши гипотезы по улучшению конверсии этой связки!

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1+2
Комментарии2

Как проверить VDS до покупки: ядра, память, диск?
Слово VDS не закреплено ни за одной технологией. У одного это машина KVM, у другого контейнер, у третьего просто тариф подороже с пометкой dedicated. За одинаковой строкой характеристик стоят разные модели распределения ресурсов, и утренний тест дает результат, который вечером не повторится.

Что стоит выяснить до тестов? KVM запускает гостя с собственным ядром на аппаратной виртуализации, OpenVZ и LXC делят ядро хоста. Распространенное заблуждение: KVM якобы исключает оверкоммит. Не исключает, провайдер назначает машинам больше vCPU и памяти, чем есть на хосте. Отсюда вопросы к тарифу. Закреплены ли vCPU за физическими процессорами. Зарезервирована ли память. Есть ли лимит IOPS и что при его превышении. Слова dedicated, isolated и NVMe без этих ответов не значат ничего.

Ядра. Под dedicated понимают физическое ядро, закрепленное за машиной. Pinning эксклюзивности не дает: на тот же процессор оператор может посадить чужие vCPU. Проверяется это наблюдением.

mpstat -P ALL 1 60

Колонка %steal показывает время, когда система готова работать, а процессор ей не дали. Важна повторяемость: единичный всплеск это шум, рост в одни часы это конкуренция. На контейнерном тарифе лимит виден как троттлинг, steal остается низким.

cat /sys/fs/cgroup/cpu.max /sys/fs/cgroup/cpu.stat
200000 100000
nr_throttled 1843
throttled_usec 21904331

Ненулевой nr_throttled означает, что режет лимит, а не сосед. В виртуальной машине таких значений не будет. Дальше sysbench в один поток и на всех ядрах, одна версия утилиты и один cpu-max-prime на кандидатах.

sysbench cpu --threads=1 --cpu-max-prime=20000 --time=60 run
sysbench cpu --threads=$(nproc) --cpu-max-prime=20000 --time=60 run

Строгого удвоения при удвоении потоков не будет, мешают кеш и шина памяти. Настораживает обратное: многопоточный результат равен однопоточному, а mpstat показывает steal.

Память. Объем в тарифе это то, что видит гостевая система, а не то, что зарезервировано на хосте. При ballooning драйвер отдает страницы гипервизору, и наличие устройства подтверждает механизм, но не политику.

free -m && swapon --show
stress-ng --vm 1 --vm-bytes 70% --vm-keep --timeout 10m --metrics-brief

Тест гоняйте на пустой машине и параллельно смотрите vmstat. Использование swap само по себе ни о чем не говорит, оно зависит от настроек гостя. Тревожат устойчивые si и so при умеренной нагрузке и падение MemAvailable. Если процесс исчез раньше срока, ответ в журнале ядра.

journalctl -k --since "-15 min" | grep -Ei "oom-kill|killed process"

Диск. Лимит в 20000 IOPS без размера блока, соотношения чтения и записи и глубины очереди это просто число. Те же 20000 при iodepth 32 ничего не обещают при iodepth 1, а именно так работает приложение, ждущее ответа на запрос. Файл сначала заполняют целиком, иначе чтение из пустых областей завысит результат.

fio --name=randrw --filename=/var/tmp/fio.test --size=4G \
    --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=4k --direct=1 --ioengine=libaio \
    --iodepth=1 --time_based --runtime=120 --refill_buffers=1 \
    --group_reporting --percentile_list=50:95:99:99.9

Затем тот же вызов с iodepth 32 и проверка в разделе IO depths, достигнута ли глубина. Сохраняйте IOPS и процентили clat, а не среднее. Один прогон шумного соседа не покажет, нужны три в разные часы. Растущий p99 при стабильной медиане это и есть нестабильность.

Как сравнивать? Не складывайте IOPS, миллисекунды и баллы в один рейтинг. Сначала отсеките тарифы, не проходящие пороги приложения, потом расставьте веса: базе важнее p99 диска, агенту сборки процессор, медиасервису исходящая полоса. Для каждого прогона сохраняйте дату, локацию, образ, версии утилит и команду.

Универсального первого места нет. Есть тариф, проходящий ваши пороги трижды подряд в разное время суток.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии0

Облако для продакшена. Что показывают steal, await и реальная полоса?
Два провайдера, одинаковая строка в тарифе: 4 vCPU, 8 ГБ, 100 ГБ SSD, гигабит. Цена расходится на 15 процентов, и непонятно почему. Через неделю тестов выясняется, что p99 отличается в разы. Тариф описывает то, что выделено виртуально. Что происходит в железе, туда не попадает.

Почему синтетика не отвечает на вопрос? Geekbench и sysbench меряют потолок за короткий тест. Продакшен работает иначе: нагрузка неровная, соседи по ноде непредсказуемы. Провайдеры делают оверкоммит, и пока суммарная нагрузка умеренная, все хорошо. Стоит нескольким машинам дать всплеск разом, растет steal, удлиняется дисковая очередь, канал упирается в шейпер. Короткий тест может не попасть в это окно. Нужно от получаса нагрузки, а на суточные паттерны от 24 часов.

CPU steal. Steal это доля времени, когда vCPU готов работать, но гипервизор не дает ему физическое ядро. Приложение получает задержку без видимой причины: процессор загружен, работа не идет.

vmstat 1 30
procs -----------memory---------- ---cpu---
 r  b   swpd   free   buff  cache  us sy id wa st
 2  0      0 512344  81920 210488  31  4 58  1  6

Колонка st справа. Шесть процентов несколько строк подряд это не шум. Разбивку по ядрам дает mpstat -P ALL 1 10, длинный срез пишут в файл через sar -u 1 3600 и сравнивают часы между собой.

До процента можно не смотреть. От одного до пяти наблюдать, если нагрузка чувствительна к задержкам. От пяти до десяти хвосты страдают. Выше десяти это разговор с поддержкой про ноду и тариф.

Для транскодирования и компиляции steal переводится во время выполнения почти линейно. Для API и запросов к базе иначе: медиана держится, а p99 растет, потому что в моменты steal запросы копятся в очереди. Отдельная история это всплески до 20 процентов на пару секунд при спокойном фоне. Такой скачок опаснее ровного высокого steal, он тянет каскад таймаутов.

Диск. Публикуемые IOPS измерены в идеальных условиях и под смешанной нагрузкой мало о чем говорят. Мониторинг запускают параллельно с тестом.

iostat -xz 1 10

В выводе важны два числа: await это время запроса вместе с ожиданием в очереди, avgqu-sz это глубина очереди. Растет второе, следом первое. Профиль OLTP проверяют так:

fio --name=rand4k --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=4k --direct=1 \
    --numjobs=4 --iodepth=32 --size=4G --runtime=60 \
    --time_based --ioengine=libaio --group_reporting

Флаг direct обязателен, без него тест уедет в страничный кеш и покажет память вместо диска. В отчете смотрите iops и clat p99, именно второе объясняет хвосты запросов. Ориентир для средней базы это 5000 IOPS на чтении 4К при await ниже 2 мс, для нагруженной 20000 при await ниже миллисекунды.

Очередь выше восьми под OLTP это первый признак насыщения. Загрузка под 100 процентов для SSD не приговор, тревожно когда вместе с ней растет await. У дисков с лимитом IOPS порог срабатывает раньше насыщения железа, и покажет это именно await.

Сеть. Заявленный гигабит это верхний предел, а не гарантия. Шейпинг под нагрузкой в документации обычно не описан.

iperf3 -c 10.0.0.5 -t 60 -P 4
mtr --report --report-cycles 100 10.0.0.5

Четыре потока нужны потому, что один упирается в размер окна и RTT, а не в канал. Минута нужна, чтобы поймать burst лимит: полная полоса первые пятнадцать секунд и просадка дальше это он. Потери на одном промежуточном хопе при чистом трафике дальше это деприоритизация ICMP роутером. Потери подряд на нескольких хопах уже другое.

Проверьте MTU. Overlay сети добавляют заголовок к каждому пакету, 1500 превращаются в 1450, а пакеты с флагом DF молча теряются.

ping -M do -s 1472 10.0.0.5

Порядок проверки. Срез в покое сразу после деплоя, он же точка отсчета. Затем steal под боевой нагрузкой. Дальше fio с профилем приложения и iostat в соседнем терминале. Потом сеть. И наблюдение сутки или трое, иначе суточный паттерн конкуренции пройдет мимо.

Одинаковые характеристики не означают одинаковую производительность. Steal, await и реальная полоса измеряются за несколько часов.

Теги:
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1+6
Комментарии0

CPU steal time: как измерить, как доказать и когда он ни при чём. В логах пусто, загрузка процессора умеренная, а приложение отвечает вдвое медленнее обычного. Один из кандидатов на объяснение — steal time: время, когда виртуальная машина была готова считать, но не получила физическое ядро.

Метрика простая на вид и очень легко используется неправильно. Ниже — как она устроена, как снять её так, чтобы результат что-то значил, и почему высокий steal сам по себе ещё не диагноз.

Как steal вообще появляется Гипервизор раздаёт физические ядра между виртуальными машинами. Когда планировщик гостевого ядра ставит задачу на vCPU, а гипервизор в этот момент отдал физическое ядро другой машине, гостевое ядро видит, что время прошло, а работа не выполнялась. Эта разница и учитывается как steal.

Отсюда важное следствие: steal измеряется изнутри гостя и всегда является косвенной оценкой. Гость не знает, почему ему не дали ядро. Причин минимум четыре:

  • конкуренция с соседними VM на ноде;

  • ограничение по CPU на уровне тарифа (квота), которое гипервизор применяет к вам;

  • накладные расходы самого планировщика гипервизора;

  • кратковременные всплески — миграция VM, резервное копирование ноды, обслуживание.

Где steal не виден вообще? Если у вас контейнерная виртуализация (lxc, openvz), steal time не появится никогда — механизма для него нет, ядро общее с хостом. Проверить:

systemd-detect-virt

Аналог steal для контейнеров — троттлинг по cgroup:

grep -E 'nr_throttled|throttled_usec' /sys/fs/cgroup/cpu.stat
cat /sys/fs/cgroup/cpu.max

Растущий nr_throttled означает, что вы выбираете свою квоту. Это не соседи и не оверселлинг — это ваш лимит, и решается он либо оптимизацией, либо тарифом.

Какие значения считать нормой. Универсальной нормы нет — она зависит от платформы виртуализации, политики провайдера и тарифа. Практические ориентиры, которые у меня обычно работают:

  • 0–1% — фон, встречается почти везде, игнорируем.

  • 3–5% — повод посмотреть динамику и сопоставить с задержками приложения. Само по себе не проблема.

  • выше 10% устойчиво — заметно влияет на латентно-чувствительные сервисы: API, realtime, базы под нагрузкой. Пакетную обработку может почти не задевать.

Ключевое слово — устойчиво. Смотрите значение за 10–15 минут, а не пиковый выброс. Разовый скачок до 30% на две секунды не значит ничего.

Как отличить соседей от собственной квоты. Единственный надёжный способ — сопоставить steal с вашей нагрузкой.

Постройте два ряда за сутки: steal и ваш собственный CPU usage (us + sy). Дальше:

  • Steal растёт вместе с вашей нагрузкой и падает вместе с ней — почти наверняка вы упираетесь в квоту тарифа. Провайдер тут ни при чём.

  • Steal приходит независимо от вашей активности, в том числе ночью при простое, — это внешняя конкуренция.

  • Steal ровным фоном 2–3% круглосуточно — накладные расходы платформы, обычно нормально.

Без исторических данных этот анализ невозможен, поэтому sysstat стоит поставить заранее, а не в момент инцидента.

Что передавать в поддержку? Обращение вида «у меня высокий steal» почти всегда возвращается с просьбой уточнить. Работает такой набор:

  • вывод sar -u 1 600 или график за несколько часов;

  • mpstat -P ALL 1 за минуту — с разбивкой по ядрам;

  • ваша собственная загрузка CPU за тот же период, чтобы показать отсутствие корреляции;

  • конкретные временные метки, когда приложение деградировало;

  • systemd-detect-virt и параметры тарифа.

Что не поможет

  • Оптимизация кода. Если ядро вам не выдают, эффективность вашего кода на steal не влияет.

  • Добавление vCPU. Иногда даже ухудшает: больше vCPU — больше конкуренции за планирование, особенно на переподписанной ноде.

  • Перезагрузка. Помогает только если приводит к переезду на другую ноду, и это лотерея.

Чек-лист

systemd-detect-virt                          # есть ли steal в принципе
vmstat 1                                     # характер: плато или выбросы
mpstat -P ALL 1                              # распределение по ядрам
sar -u 1 600                                 # устойчивость за 10 минут
grep throttled /sys/fs/cgroup/cpu.stat       # для контейн
Теги:
Всего голосов 13: ↑13 и ↓0+16
Комментарии0

Backup 2.0 в «Хайстекс Акура»: дедупликация на уровне хранения и новый уровень эффективности

Когда объемы данных растут, увеличиваются и требования к корпоративным системам резервного копирования. Компаниям необходимо хранить больше резервных копий, соблюдать установленные сроки хранения и при этом контролировать затраты на инфраструктуру. Чтобы решить эту проблему, мы переработали слой хранения в платформе «Хайстекс Акура» и выпустили обновление Backup 2.0.

Что изменилось:

  • Дедупликация данных на уровне хранилища для снижения объема хранения и оптимизации использования дисковых ресурсов.

  • Сжатие резервных копий для дополнительной экономии дискового пространства с возможностью выбора оптимальных алгоритмов компрессии.

  • Шифрование данных при хранении, обеспечивающее базовую защиту резервных копий в состоянии покоя.

  • Выделенное хранение метаданных резервных копий, гарантирующее целостность, управляемость.

Наибольший эффект новая архитектура может дать в средах с большим количеством однотипных виртуальных машин и регулярно создаваемых точек восстановления.

В ближайших версиях:

  • Гибкие сценарии резервного копирования.

  • Отчуждаемые резервные копии.

  • Долгосрочное архивное хранение.

Если хотите примерить Backup 2.0 на свою инфраструктуру, оставьте заявку — инженеры «Хайстекс» помогут рассчитать параметры хранилища для вашей инфраструктуры.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

«Базис» приглашает на Open Demo: новые возможности Basis Dynamix Enterprise 4.6

16 июля в 11:00 наши эксперты расскажут в прямом эфире о ключевых изменениях релиза 4.6 нашего флагманского продукта. Главной частью программы станет практическая демонстрация, в ходе которой специалисты покажут основные нововведения на стенде и разберут, как они работают в реальных сценариях эксплуатации виртуальной инфраструктуры. После демонстрации команда ответит на вопросы участников.

На Open Demo будут рассмотрены следующие задачи и варианты их решения:

  • Неравномерная нагрузка на инфраструктуру

Продемонстрируем возможности динамической балансировки (DRS), которая автоматически перераспределяет нагрузку между узлами по гибко настраиваемым правилам, выравнивает загрузку кластера и повышает надежность.

  • Рост требований к оборудованию

Уделим особое внимание виртуальным контроллерам, которые помогают оптимизировать затраты на использование физических ресурсов и сократить время простоя при аварийных сценариях.

  • Сервисы разного приоритета в одном кластере

Представим расширенные «Зоны», которые позволяют логически разделять ресурсы и формировать более управляемую архитектуру без лишнего усложнения инфраструктуры.

  • Избыточный расход дискового пространства

Покажем возможности MultiImage и связанных клонов, которые упрощают массовое развертывание однотипных виртуальных машин и позволяют более эффективно использовать ресурсы хранилищ.

  • Повышение производительности СХД по Ethernet

Рассмотрим поддержку NVMe over TCP, которая позволяет подключать современные системы хранения данных по стандартной Ethernet-инфраструктуре и получать высокую производительность без перехода на специализированные сети.

Дата: 16 июля, 11:00
Продолжительность: 60 минут
Ссылка на регистрацию: https://opendemo.ru/online_160726

Регистрация обязательна. Ссылка на трансляцию будет направлена на почту всем зарегистрированным участникам.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии0

Ближайшие события

От Hyper‑V и VMware к VMmanager — 3 кейса импортозамещения виртуализации

Импортозамещение ИТ‑инфраструктуры перестало быть просто трендом — сегодня это необходимость. Ниже — три истории перехода с Microsoft Hyper‑V и VMware ESXi на платформу VMmanager.

Импортозамещение Hyper‑V на предприятии железнодорожной отрасли

АО «Московский ЛРЗ» — дочернее предприятие ОАО «Российские железные дороги», специализирующееся на ремонте железнодорожного подвижного состава. В парке обслуживания около 200 хостов. Изначально виртуализация была развернута на базе гипервизора Hyper-V на двух физических серверах без кластеризации, на каждом хосте работало по восемь виртуальных машин. Отдельные сервисы на ВМ были настроены на репликацию между серверами.

В рамках программы цифровой трансформации потребовалась замена зарубежного ПО на отечественное — с сохранением надежности и безопасности.

Решение: внедрение VMmanager с поэтапным масштабированием — от лицензии на 80 ядер до расширения на физические серверы.

Итоги: централизованное управление всей инфраструктурой через единый интерфейс, гибкое масштабирование благодаря удобной модели лицензирования, ускоренное развертывание сервисов через готовые шаблоны ВМ. Платформа адаптирована под разнородную архитектуру с NVMe‑дисками, в планах — подключение RuBackup и Termidesk.

👉 Читать целиком

▶ От VMware ESXi к управляемой облачной инфраструктуре в фармацевтике

«Волгофарм» — одно из крупнейших фармацевтических предприятий Волгоградской области. ИТ‑инфраструктура работала на VMware ESXi, но ручное управление, сложности масштабирования и низкая отказоустойчивость тормозили развитие. Компании требовалась платформа, позволяющая перейти от управления «железом» к управлению сервисами.

Решение: переход на платформу серверной виртуализации VMmanager.

Итоги: сокращено время развертывания новых сервисов, повышена отказоустойчивость ключевых бизнес‑приложений, включая ERP‑системы 1С. Снижены операционные расходы (OPEX) за счет консолидации серверов и сокращения трудозатрат системных администраторов. Обеспечена база для цифровой трансформации: создана гибкая и масштабируемая ИТ-среда, способная быстро адаптироваться под меняющиеся потребности бизнеса.

👉 Читать целиком

Единая экосистема вместо Microsoft‑инфраструктуры в лесопромышленном холдинге

Югорский лесопромышленный холдинг — ведущее деревообрабатывающее предприятие УрФО. До перехода на российское ПО инфраструктура компании была построена на продуктах Microsoft. Доменная структура работала на Active Directory, а виртуализация — на Hyper-V. В рамках импортозамещения и выполнения государственных требований предстояло перейти на отечественное ПО, избежав технологического «зоопарка» от разных вендоров и создав единую экосистему.

Решение: внедрение VMmanager в экосистеме «Группы Астра» — вместе с ОС Astra Linux, ALD Pro, RuPost и RuBackup.

Итоги: компания смогла заместить Microsoft-инфраструктуру отечественными решениями без потери ключевых возможностей и выстроить единую экосистему на базе продуктов «Группы Астра».

В результате проекта удалось развернуть:

  • комплексную виртуализацию сервисов предприятия: от ALD Pro до СКУД и таможенного ПО.

  • 5 площадок по минимум 2 ноды для отказоустойчивости в каждой.

  • более 100 ВМ для различных сервисов в общей сложности.

👉 Читать целиком

Еще больше кейсов — на нашем сайте! Там же вы можете познакомиться с возможностями наших продуктов, заказав бесплатный триал интересующей платформы.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Terraform в zVirt: базовая автоматизация виртуальной инфраструктуры

Привет, Хабр! 24 июня в 11:00 мы проведем вебинар о различных подходах к автоматизации.

Автоматизация — это способ сделать ИТ-ландшафт более прозрачным, управляемым и предсказуемым. На вебинаре разберем, как применять Terraform в zVirt, чтобы сократить объем рутинных операций, снизить риск ошибок и перейти к управлению инфраструктурой с помощью кода.

Что разберем:

- Различные подходы к автоматизации: когда и зачем нужен Terraform?

- Технический обзор: архитектура поддержки Terraform в zVirt

- Управление примитивами виртуализации: виртуальные машины, диски и сети

- Live-demo: от ознакомительных сценариев до устранения неисправностей

Кому будет полезен вебинар?

- Руководителям ИТ-инфраструктуры

- Системным инженерам

- Системным администраторам

- DevOps-инженерам

Участники вебинара первыми получат доступ к Cookbook zVirt Terraform — практическому гайду, составленному на опыте реальных кейсов управления комплексной инфраструктурой zVirt средствами Terraform.

Присоединяйтесь! Регистрация открыто по ссылке.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

nLighten без предупреждения отключил оборудование MIRhosting в Европе

UPD0: возможно причина в этом https://habr.com/ru/articles/1040364/

UPD1: Так же возможно ситуация затронула следующие хостинги:
THE.Hosting
UFO.Hosting
Alexhost.com
Vdsina.com
Hip.hosting
Datacheap.ru
ihc.ru


Оператор дата-центров nLighten в одностороннем порядке и без уведомления остановил работу серверов MIRhosting в Нидерландах и Германии. В MIRhosting назвали действия поставщика абсолютно неприемлемыми.

Что делается сейчас:

  • MIRhosting привлекает юристов для выяснения деталей;

  • Идутся поиски альтернативных площадок для размещения инфраструктуры;

  • Инженеры пытаются восстановить доступ к серверам для спасения данных;

  • Готовятся варианты экстренного переезда для клиентов.

Компания «Евробайт» полностью контролирует ситуацию и находится на связи с партнёром. Как только появится конкретика по срокам и параметрам миграции оборудования, специалисты «Евробайт» свяжутся с каждым пострадавшим клиентом индивидуально. Команда приложит все усилия, чтобы решить проблему с минимальными неудобствами.

Материал основан исключительно на данных из открытых источников. Автор публикации не гарантирует достоверность предоставленных сведений и не несёт ответственности за их точность.

Теги:
Всего голосов 11: ↑11 и ↓0+15
Комментарии24

VDI в Termit на базе zVirt: как оптимизировать рутинные операции по работе с ВРМ

19 мая Orion soft проведет технический вебинар с демонстрацией функциональности VDI в платформе виртуализации рабочих столов и приложений Termit. Системный инженер Дмитрий Руссу покажет, как выполнять рутинные операции в Termit максимально быстро и эффективно.

На вебинаре подробно рассмотрим:

- Как развернуть виртуальное рабочее место Windows и Linux

- Как подготовить золотой образ и экономить время на создании ВРМ

- Как объединять ВРМ в ресурсные группы и управлять ими

- Как создать каталог и работать с ним

Только для участников вебинара — проведем опрос о пожеланиях по функциональности следующих релизов Termit. Лучшие предложения реализуем, а их авторам подарим эксклюзивные паки мерча Orion soft.

Также ответим на все интересующие вас вопросы. Присоединяйтесь, чтобы научиться новым лайфхакам в работе с Termit и оптимизировать свою рутину.

Кому будет интересно:

- Системные администраторы

- Инженеры (по виртуализации, VDI, ИТ-инфраструктуре, ИБ, технической поддержке и др.)

- Архитекторы (виртуальной инфраструктуры, рабочих мест и др.)

Теги:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии0

От зоопарка и самописных скриптов к единой экосистеме — 3 кейса автоматизации хостинга

«Зоопарк» из панелей, скриптов и самописных интеграций — типичный этап роста хостинг-провайдера. На начальном этапе такой подход может дать некоторую гибкость, но при масштабировании начинает серьезно ограничивать развитие. Ниже — 3 истории перехода от поиска обходных решений к целостной экосистеме.

Промышленная платформа вместо самописных скриптов

Управление инфраструктурой у VPS.one строилось на разрозненных решениях — где‑то через интерфейс Proxmox, где‑то через CLI и собственные скрипты. Самописный биллинг плохо поддерживал оплату по дням, работу с несколькими платежными системами и валютами, нормальный учет периода действия услуг, автопродление и существовал отдельно от тикет-системы.

Решение: внедрение связки VMmanager + BILLmanager для централизованного управления.

Итоги: выдача VPS занимает менее минуты, доля ручных операций сократилась на 30-40%, появилась возможность быстро запускать и тестировать новые тарифы, наличие стандартизированной платформы позволило уверенно планировать запуск новых локаций и услуг.

👉 Читать целиком

От сложных интеграций к полному контролю

KVMka пробовали внедрить популярное зарубежное решение для биллинга, но столкнулись с отсутствием платежных модулей для российских банков и необходимостью ручного переписывания всего функционала под свои нужды. Отсутствие встроенных конструкторов и гибких инструментов требовало огромных трудозатрат на доработку.

Решение: переход на экосистему ISPsystem — BILLmanager, VMmanager и DCImanager.

Итоги: время подготовки сервера к работе сократилось до 15 минут, нововведения в продуктах ISPsystem напрямую влияют на улучшение сервиса компании, позволяя быстрее реагировать на запросы рынка, простота запуска тарифов и надежности инфраструктуры позволили выйти на стабильный поток новых клиентов.

👉 Читать целиком

Построение централизованной платформы управления инфраструктурой

Инфраструктура 4VPS управлялась с помощью набора разрозненных open source решений и самописных скриптов. Ручное управление серверами и сложная интеграция инструментов не позволяли быстро наращивать инфраструктуру в соответствии с растущим спросом. Трудоемкие процессы развертывания услуг и их привязки к биллингу увеличивали затраты, время отклика и риск человеческих ошибок, что напрямую угрожало соблюдению SLA.

Решение: Интеграция VMmanager и DCImanager через единый API с собственной биллинг-системой, системами мониторинга и защиты от DDoS-атак

Итоги: автоматизация 70% процессов выдачи серверов, повышение скорости оказания услуг, увеличение парка до 27 000+ VPS, обеспечение 99.9% отказоустойчивости инфраструктуры

👉 Читать целиком

Еще больше кейсов — на нашем сайте! Там же вы можете познакомиться с возможностями наших продуктов, заказав бесплатный триал интересующей платформы.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0

Российский рынок софта — куда мы идем

Привет, друзья!

После предыдущего поста мне захотелось немного порефлексировать относительно того, как сейчас обстоит ситуация с платформами виртуализации. Сегодня я не буду задавать никаких вопросов, пишу эту заметку скорее для фиксации своих мыслей и ваших мнений.

Довольно давно я (как наверняка и многие из вас) размышляю о том, как обстоят дела с софтом и куда все это идет. Естественно, думаю об этом я со своей колокольни виртуализации, но буду рад, если вы выскажитесь под постом и про другие классы и категории.

Итак, как я это вижу. 

Раньше на рынке все было довольно мейнстримно - был один лидер (VMware) и множество догоняющих. Все было понятно и предсказуемо. Но в силу произошедших и происходящих до сих пор событий рынок как будто раздробился. 

Часть компаний осталась на том же софте, но в ряде случаев - с туманными перспективами. Часть ушла на российские платформы. Кто-то перешел на опенсорс.

Но какого-то единого вектора, как это было раньше, теперь нет. Каждая компания решает задачу по-своему, исходя из бюджета, наличия рук и уровня паранойи требований. И это, пожалуй, главная особенность сегодняшней ситуации.

Отсюда же вытекает проблема с кадрами. Пласт специалистов под VMware был просто огромный, сегодня же, когда внезапно на рынке появилась куча новых платформ, порой приходится искать подходящего человека или же его обучать. Словом, происходит какое-то броуновское движение. 

И в связи с этим я все чаще задаю себе вопрос - к чему мы в итоге придем лет через 5-7? Устаканится ли российский софтверный рынок? Найдем ли мы равновесие между привычным зарубежным софтом и подросшим (смею на это надеяться) российским?

Лично у меня ответа пока нет, но есть чувство, что мы находимся в середине большого переходного периода, и конца ему пока не видно.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии4

Вебинар Orion Private Cloud: частное облако с легким стартом и полным контролем затрат

Привет, Хабр!

Переход к облачной модели и построение частного облака в контуре компании — следующий этап развития ИТ-инфраструктуры после автоматизации базовых процессов.

27 мая в 11:00 мы проведем вебинар про Orion Private Cloud — первое в РФ модульное решение для построения облачной инфраструктуры с легким и экономически выгодным порогом входа.

В базовом составе нашего частного облака три продукта: серверную виртуализацию zVirt с SDN и SDS, платформу контейнеризации Nova с встроенной системой хранения секретов StarVault, слой управления Cloudlink с биллингом, мониторингом и аналитикой.

На вебинаре вместе с лидером Cloudlink Сергеем Мерещенко обсудим:

  • Решение ключевых задач бизнеса: экономия и эффективность. Как сократить стоимость поддержки инфраструктуры и максимально эффективно использовать текущие мощности;

  • Преимущества частного облака: ускорение запуска новых инициатив, усиление контроля затрат и переход к осознанному потреблению ресурсов;

  • Ценность модульного подхода при построении частного облака.

А также проведем live-демо технологического стека Orion Private Cloud и ответим на все интересующие вас вопросы.

Для кого будет актуален вебинар:

  • CIO и ИТ-директора

  • Руководители направлений учета ресурсов / планирования мощностей

  • ИТ-специалисты, отвечающие за развитие, экономику и безопасность ИТ-инфраструктуры

Присоединяйтесь по ссылке, чтобы узнать о техническом устройстве решения, его особенностях и результатах внедрения!

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0