独家揭秘！阿里大局限数据中心的机能说明

举个例子，我们开拓了 JVM 的一个新特征，在 SPECjbb2015 的基准测试中看到了不错的机能收益，但到线上出产情形灰度测试的时辰，，发明该特征可以晋升一个 Java 应用的机能、但会低落另一个 Java 应用的机能。同时，我们也也许发明即便对统一个 Java 应用，在差异硬件上获得的机能功效大不沟通。这些环境广泛存在，但我们不行能针对每个应用、每种硬件都跑一遍测试，因而必要一个体系化要领来预计该特征对各类应用和硬件的整体机能影响。

对数据中心来说，评估每个软件或硬件进级的整体机能影响很是重要。好比，“双11”的贩卖额和买卖营业峰值，营业层面也许首要体谅这两个指标，那么这两个指标翻一倍的时辰我们必要买几多台新呆板?必要多买一倍的呆板么?这是权衡技能手段晋升的一个本领，也是浮现“新技能”对“新贸易”影响的一个途径。我们提出了许多技能创新本领，也发明白许多机能晋升的机遇，但必要从营业上也能看出来。

为了办理上面提到的题目，我们开拓了 SPEED 平台。起首是预计当前列上产生了什么，即 Estimation，通过全域监控收罗数据，再举办数据说明，发明也许的优化点。好比，某些硬件整体示意较量差，可以思量替代。

然后，我们会针对软件或硬件的进级改革做线上评估，即 Evaluation。好比，硬件厂商推出了一个新硬件，他们本身必定会做一堆评测，获得一组较量好的机能数据，但适才也提到了，这些评测和数据都是在特定场景下跑出来的，这些场景是否适实用户的特定需求?

没有直接的谜底。凡是，用户也不会让硬件厂商到其营业情形里去跑评测。这时辰就必要用户本身拿这个新硬件做灰度测试。虽然灰度局限越大评测越精确，但线上情形都直接关联营业，为了低落风险，现实中凡是都是从几十台乃至几台、到上百台、上千台的慢慢灰度。SPEED 平台要办理的一个题目就是即便在灰度局限很小时也能做一个较好的预计，这会节省很是多的本钱。

跟着灰度局限增大，平台会不绝进步机能说明质量，进而帮助用户决定，即 Decision。这里的决定不仅是判定要不要进级新硬件或新版软件，并且必要对软硬件全栈的机能有一个很好的领略，大白什么样的软硬件架构更得当方针应用场景，这样可以思量软硬件优化定制的偏向。

好比，Intel 的 CPU 从 Broadwell 到 Skylake，其架构窜改很大，但这个窜改的直接结果是什么?Intel 只能从基准测试中给谜底，但用户也许按照本身的应用场景给出本身的谜底，从而提出定制化需求，这对本钱有很大影响。

最后是 Validation，就是通通例模化上线后的结果来验证上述要领是否公道，同时改造要领僻静台。

数据中内心软硬件进级的机能说明必要一个全局的机能指标，但今朝还没有同一的尺度。Google 本年在 ASPLOS 上颁发了一篇论文，提出了一个叫 WSMeter 的机能指标，首要是基于 CPI 来权衡机能。

在 SPEED 平台里，我们也提出了一个全局机能指标，叫资源行使服从 RUE。根基头脑很简朴，就是权衡每个单元 Work Done 所耗损的资源。这里的 Work Done 可所以电商里完成的一个 Query，也可所以大数据处理赏罚里的一个 Task。而资源首要涵盖四大类：CPU、内存、存储和收集。凡是我们会首要存眷 CPU 或内存，由于今朝这两部门斲丧了处事器大部门的本钱。

RUE 的思绪提供了一个多角度全面权衡机能的要领。举个例子，营业方反应某台呆板上应用的 response time 升高了，这时登录到呆板上也看到 load 和 CPU 操作率都升高了。这时辰你也许开始求助了，担忧出了一个妨碍，并且很也许是因为方才上线的一个新特征造成的。

然而，这时辰应该去看下 QPS 指标，假如 QPS 也升高了，那么大概是公道的，由于行使更多资源完成了更多的事变，并且这个资源行使服从的晋升也许就是由新特征带来的。以是，机能必要多角度全面地权衡，不然也许会造成不公道的评价，错失真正的机能优化机遇。

下面详细讲几个数据中心机能说明的挑衅，根基上是线上遇到过的详细题目，但愿能引起各人的一些思索。

起首是机能指标。也许许多人城市说机能指标我天天都在用，这有什么好说的。着实，真正领略机能指标以及体系机能自己并不是那么轻易。举个例子，在数据中内心最常用的一本机能指标是 CPU 操作率，给定一个场景，数据中内心每台呆板均匀 CPU 操作率是 50%，假定应用需求量不会再增添、而且软件之间也不会相互滋扰，那么是否可以把数据中心的现有呆板数目减半呢?

（编辑：湖南网）

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