云计算模型的最大好处之一是它支持高度灵活和动态的资源使用。云用户根据需要消耗任意数量的资源，他们可以根据需求的变化自由调整其消耗量。
这并不意味着云平台会自动优化资源分配。对于大多数类型的云服务，由用户来确定在任何给定时刻云工作负载将需要多少资源。AWS Aurora是解决此问题的一种尝试。它会根据工作负载需求自动分配资源。
云容量管理对于有效的IT策略至关重要。它为开发人员，IT团队和DevOps工程师提供了所需的见解，以确保其工作负载具有所需的资源。同时，它减少了以浪费金钱和增加不必要的管理开销的方式来过度配置工作负载的风险。
为什么云需要容量管理
考虑一个托管多个Web应用程序的云服务器。适当的容量管理可确保服务器在虚拟服务器实例上运行，该实例具有足够的CPU，内存和存储资源来支持应用程序，但是资源不太多，以至于大部分资源未被使用。
容量管理的另一方面是确定群集中要包含多少服务器，这些服务器共同负责托管应用程序。在这种情况下，IT团队必须确保包括足够的服务器来处理施加在应用程序上的负载，并保留足够的备份系统以确保在某些服务器崩溃时应用程序仍然可用。
这种平衡行为是容量管理的关键。组织希望避免既无法充分执行工作量而又无法充分分配工作量，又可以通过分配不需要的资源来避免过度分配工作量。
但是，有效的容量管理不仅仅是优化性能和成本的一种方法。它有助于：
提供 有关长期IT计划的见解。例如，容量管理可以帮助确定将哪些工作负载移至云。容量快速变化的工作负载是云的理想人选，其中可以轻松地按比例扩大和缩小资源分配。
确定哪些基础架构和应用程序体系结构符合您的需求。例如，如果您的虚拟服务器的容量需求经常波动，那么您可能会发现无服务器功能将是承载该工作负载的更好方法。与虚拟服务器相比，无服务器功能使您可以以更具成本效益和易于管理的方式在短期内分配大量资源。
安排合适的人员和工具。这是您的团队知道要分配给工作负载多少资源的第一步。重要的是要找出您是否具有分配这些资源所必需的组织资源。您将需要员工来执行必要的预配，并且这些员工应该具有必要的技能，才能使用用于管理资源分配的工具。
避免干扰用户。错误的工作负载会给希望特定应用程序准备就绪的人们带来麻烦。管理好工作负载容量后，可以最大程度地降低应用程序或服务器出现故障的风险。
尽管它已成为IT工作流程的一部分，但自从云计算出现以来，容量管理就变得尤为重要。这是因为可伸缩性是组织决定迁移到云的决定中的关键因素。为了充分利用可伸缩性，IT团队必须有效，连续地管理资源利用。如果不能，他们将错过云体系结构的主要优势之一。这样的公司可能会更好地坚持本地架构。
管理云容量的步骤
云架构和服务的性质千差万别，因此没有单一或简单的方法来处理云容量。但是，总的来说，有效的云容量管理策略将涉及几个关键步骤。
1.评估基准容量要求
首先，确定团队平均需要多少个云服务器，应用程序实例，数据库等来维持足够的性能。您需要知道每个工作负载需要多少CPU，内存和存储资源-这些是您的基准容量要求。重要的是要记住，不要使用该基准来进行资源分配，尤其是在对工作负载的需求经常波动的情况下。尽管如此，了解您的基准仍可为容量规划提供一个起点。
2.评估可伸缩性需求
了解了云中运行的每个工作负载的基准要求之后，请检查它们所需的可伸缩性。评估一天中不同时间，一周中的不同天或一年中不同季节之间的工作负载需求发生了多少变化。您的某些云工作负载将比其他云工作负载具有更高的可扩展性要求。例如，拥有全球分布的用户群的网站可能不会像针对特定地理位置的用户的网站那样全天使用量的波动，后者可能会在该区域的白天时段看到最多的需求。同样，送餐服务的网站在进餐时间可能会比一天中其他时段的负载更高。
3.进行初始资源分配
对于尚未在云中运行的工作负载，您需要在启动它们之前设置初始资源分配。计划为每个工作负载分配比基准要求所指示的资源多20％的资源。这样可以在需求突然跳升的情况下提供良好的缓冲，但又不会导致环境的过度配置。
4.设置自动缩放策略
主流公共云提供商允许您创建所谓的自动扩展策略。有了这些策略，云平台将根据您在策略中配置的流量阈值自动增加或减少分配给工作负载的资源分配。您可以将自动扩展策略应用于大多数类型的云工作负载，包括虚拟机实例，数据库，容器和无服务器功能。但是，某些特定领域的云工作负载（例如IoT设备）通常无法使用自动缩放进行管理。
5.收集和分析容量数据
无论您是否为工作负载配置自动扩展，重要的是不断评估分配的工作状况并进行相应调整。请考虑以下指标和因素：
自动缩放策略多久触发一次？如果由于您的工作负载从未达到自动扩展的最低阈值而很少应用这些负载，则这些工作负载可能已超量配置。现在可能是重新配置阈值的时候了。
每月账单中反映的实际云成本与预期成本相比如何？超出成本预期是您管理能力很好的一个信号；当您发现云支出过高时，您可能会在容量管理方面做得更好。
您多久遇到一次与容量或资源分配有关的中断或停机？
您的团队多久进行一次手动干预以更正容量问题？您可以通过更密集的自动缩放来减少对手动更改的需求，或者将工作负载迁移到其他类型的体系结构，例如无服务器。
您为每个工作负载确定的基准工作负载要求和预期的可伸缩性需求是否与实际性能保持一致？
规划长期的云容量更改
上面的策略将帮助您每天管理云容量。此外，您需要计划长期的容量需求，以便您的IT基础架构随着时间的推移而适当发展，以满足不断变化的工作负载要求。
传统上，长期容量管理的重点是新服务器，存储介质和其他本地数据中心基础架构的购买和部署过程。这在云中是无关紧要的，在云中，服务提供商已经进行了大规模的投资，并提供了任何客户所需的基础架构。
取而代之的是，云的长期容量管理应着重于如何随着时间的推移而不断变化以适应不断变化的容量需求。例如，如果今天仅使用一个云，请评估您对长期工作负载的期望，并考虑采用多云策略来满足未来的容量需求是否有意义。或者，您可能决定通过重构应用程序使其在容器内作为微服务运行，从而提高组织的长期容量效率。
云容量管理工具
云容量管理是一个复杂的，多方面的过程，没有一种工具可以满足您所有的容量规划需求。多种工具类型可以帮助完成此过程，包括：
监视和日志管理。通过监视和日志记录工具（例如AWS CloudWatch，Azure Monitor和第三方监视平台）收集的数据可以帮助您跟踪性能趋势并提醒您不断变化的容量需求。
基础架构即代码。 基础架构即代码工具可自动进行基础架构设置和资源分配，因此，根据容量变化重新配置分配变得更加容易和快捷。
费用计算器。为了管理容量规划的财务方面，云提供商提供的成本预测工具非常有用。他们可以帮助评估与不同资源分配或工作负载类型相关的成本。
调整大小和成本管理。云提供商提供了旨在帮助预测容量需求的工具。AWS和Microsoft Azure一样，都具有成本管理工具。一些第三方应用程序性能管理（APM）工具还提供了调整大小的功能。
容量管理在任何IT环境中都很重要，但是如果您想充分利用云环境，这一点尤其重要。尽管没有单一的，千篇一律的云容量规划方法，但多种技术和策略的组合将帮助您确保准确评估容量需求，即使对于在云基础架构上运行的快速变化的工作负载也是如此。
