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隨著云應用部署數量的不斷增加，企業IT部門對于基于云的管理工具的需求也在不斷增長。但是，這種需求問題可能并沒有得到很好的回答。

云提供了大量的好處，企業部署云應用的數量取決于安裝的數量。據HIS科技公司預測，截至年底全球今年在云基礎設施和服務上的花費將高達1742億美元，這個數字較2013年增長了兩成。而隨著云計算技術地不斷推廣，數據中心面臨著承擔起管理這些系統的任務。

但是管理軟件在提供對云應用性能的可視性方面卻顯得非常不成熟，這就迫使企業不得不做出權衡。把現有的基礎設施擴展至云或者以少于他們所習慣的更低可視性來管理基于云的系統。

隨著云應用部署數量的不斷增加，企業IT部門對于基于云的管理工具的需求也在不斷增長。但是，這種需求問題可能并沒有得到很好的回答。

云提供了大量的好處，企業部署云應用的數量取決于安裝的數量。據HIS科技公司預測，截至年底全球今年在云基礎設施和服務上的花費將高達1742億美元，這個數字較2013年增長了兩成。而隨著云計算技術地不斷推廣，數據中心面臨著承擔起管理這些系統的任務。

但是管理軟件在提供對云應用性能的可視性方面卻顯得非常不成熟，這就迫使企業不得不做出權衡。把現有的基礎設施擴展至云或者以少于他們所習慣的更低可視性來管理基于云的系統。

傳統管理策略與云管理復雜性

通 常來說，企業管理軟件都是在基礎設施的操作層運行的，并檢查諸如操作系統交互性和數據庫管理系統交易這樣的項目。大多數的技術都是在這一層次以上運行的， 而工具則更多地關注更大的范圍——整個系統性能，其中主要包括響應時間或系統延遲。但是，不同的設計出發點也對數據中心專家們提出了不少的挑戰。

企業用戶通過大量的管理工具收集集成信息，這使得他們能夠給出系統性能的一個綜合視圖。這些工具可針對特定參數進行監控，例如服務器吞吐量、通過存儲設備I/O的數據流量或者網絡帶寬。與通過在大型企業網絡的多個位置進行測量來取代管理不同，企業用戶是把系統性能信息納入到中央管理工具中，例如IBM的Tivoli和微軟的System Center。

這些工具可提供基礎設施性能的高等級快照，并當問題發生時或者更為理想的是在問題征兆變成真正的問題之前，就通知IT團隊。然后，管理人員就可以深入到這個問題，并采取必要的步驟來糾正它。

限制基于云管理的復雜性

云增加了管理的復雜性。企業的IT部門需要把另一層次的性能數據集成至中央系統。雖然聽上去這個工作似乎很簡單，但是這一步驟具有挑戰性是有幾個方面原因的。

云 計算系統通常都在數據庫管理系統和操作系統層以上一個或兩個層上運行，并運行在虛擬層的頂層，因此他們是不會向IT運營人員提供可用于解決性能故障的方便 詳細信息的。為了縮小差距，IT團隊會在現有管理工具和云管理工具之間建立了一個鏈接。這個步驟可以是很復雜的。云的系統包括了不同的管理API，但是有 時候它們缺少一些必要的功能。

此外，云管理工具是不會遵循典型的數據中心設備命名規則的。很多企業的故障排查工具依賴主機名稱和IP地址來識別設備。但是，云工具則往往依靠虛擬化系統的命名規則。如果沒有對這些命名規則進行翻譯，那么管理人員可能對基礎設施只具有有限的可見性了。

一 些企業連接至公共云服務，這就會引入其他的變數。首先，它需要一個額外的網絡連接——從公司的數據中心到云計算。其結果就是，企業需要使用軟件代理來擴展 其管理系統，例如網絡路由器、數據中心服務器以及存儲設備，以便于查看在這些設施上發生了些什么。額外的網絡鏈接還可能會導致性能延遲。企業的IT部門需 要知道云交易在哪里處理——也就是供應商的數據中心的位置——以及距離因素對于整體性能的影響。

通常來說，企業管理軟件都是在基礎設施的操作層運行的，并檢查諸如操作系統交互性和數據庫管理系統交易這樣的項目。大多數的技術都是在這一層次以上運行的，而工具則更多地關注更大的范圍——整個系統性能，其中主要包括響應時間或系統延遲。但是，不同的設計出發點也對數據中心專家們提出了不少的挑戰。

企業用戶通過大量的管理工具收集集成信息，這使得他們能夠給出系統性能的一個綜合視圖。這些工具可針對特定參數進行監控，例如服務器吞吐量、通過存儲設備I/O的數據流量或者網絡帶寬。與通過在大型企業網絡的多個位置進行測量來取代管理不同，企業用戶是把系統性能信息納入到中央管理工具中，例如IBM的Tivoli和微軟的System Center。

這些工具可提供基礎設施性能的高等級快照，并當問題發生時或者更為理想的是在問題征兆變成真正的問題之前，就通知IT團隊。然后，管理人員就可以深入到這個問題，并采取必要的步驟來糾正它。

隨著云應用部署數量的不斷增加，企業IT部門對于基于云的管理工具的需求也在不斷增長。但是，這種需求問題可能并沒有得到很好的回答。

云提供了大量的好處，企業部署云應用的數量取決于安裝的數量。據HIS科技公司預測，截至年底全球今年在云基礎設施和服務上的花費將高達1742億美元，這個數字較2013年增長了兩成。而隨著云計算技術地不斷推廣，數據中心面臨著承擔起管理這些系統的任務。

但是管理軟件在提供對云應用性能的可視性方面卻顯得非常不成熟，這就迫使企業不得不做出權衡。把現有的基礎設施擴展至云或者以少于他們所習慣的更低可視性來管理基于云的系統。

傳統管理策略與云管理復雜性

通常來說，企業管理軟件都是在基礎設施的操作層運行的，并檢查諸如操作系統交互性和數據庫管理系統交易這樣的項目。大多數的技術都是在這一層次以上運行的， 而工具則更多地關注更大的范圍——整個系統性能，其中主要包括響應時間或系統延遲。但是，不同的設計出發點也對數據中心專家們提出了不少的挑戰。

企業用戶通過大量的管理工具收集集成信息，這使得他們能夠給出系統性能的一個綜合視圖。這些工具可針對特定參數進行監控，例如服務器吞吐量、通過存儲設備I/O的數據流量或者網絡帶寬。與通過在大型企業網絡的多個位置進行測量來取代管理不同，企業用戶是把系統性能信息納入到中央管理工具中，例如IBM的Tivoli和微軟的System Center。

這些工具可提供基礎設施性能的高等級快照，并當問題發生時或者更為理想的是在問題征兆變成真正的問題之前，就通知IT團隊。然后，管理人員就可以深入到這個問題，并采取必要的步驟來糾正它。

限制基于云管理的復雜性

云增加了管理的復雜性。企業的IT部門需要把另一層次的性能數據集成至中央系統。雖然聽上去這個工作似乎很簡單，但是這一步驟具有挑戰性是有幾個方面原因的。

云計算系統通常都在數據庫管理系統和操作系統層以上一個或兩個層上運行，并運行在虛擬層的頂層，因此他們是不會向IT運營人員提供可用于解決性能故障的方便 詳細信息的。為了縮小差距，IT團隊會在現有管理工具和云管理工具之間建立了一個鏈接。這個步驟可以是很復雜的。云的系統包括了不同的管理API，但是有 時候它們缺少一些必要的功能。

此外，云管理工具是不會遵循典型的數據中心設備命名規則的。很多企業的故障排查工具依賴主機名稱和IP地址來識別設備。但是，云工具則往往依靠虛擬化系統的命名規則。如果沒有對這些命名規則進行翻譯，那么管理人員可能對基礎設施只具有有限的可見性了。

一 些企業連接至公共云服務，這就會引入其他的變數。首先，它需要一個額外的網絡連接——從公司的數據中心到云計算。其結果就是，企業需要使用軟件代理來擴展 其管理系統，例如網絡路由器、數據中心服務器以及存儲設備，以便于查看在這些設施上發生了些什么。額外的網絡鏈接還可能會導致性能延遲。企業的IT部門需 要知道云交易在哪里處理——也就是供應商的數據中心的位置——以及距離因素對于整體性能的影響。

云增加了管理的復雜性。企業的IT部門需要把另一層次的性能數據集成至中央系統。雖然聽上去這個工作似乎很簡單，但是這一步驟具有挑戰性是有幾個方面原因的。

云計算系統通常都在數據庫管理系統和操作系統層以上一個或兩個層上運行，并運行在虛擬層的頂層，因此他們是不會向IT運營人員提供可用于解決性能故障的方便詳細信息的。為了縮小差距，IT團隊會在現有管理工具和云管理工具之間建立了一個鏈接。這個步驟可以是很復雜的。云的系統包括了不同的管理API，但是有時候它們缺少一些必要的功能。

此外，云管理工具是不會遵循典型的數據中心設備命名規則的。很多企業的故障排查工具依賴主機名稱和IP地址來識別設備。但是，云工具則往往依靠虛擬化系統的命名規則。如果沒有對這些命名規則進行翻譯，那么管理人員可能對基礎設施只具有有限的可見性了。

一些企業連接至公共云服務，這就會引入其他的變數。首先，它需要一個額外的網絡連接——從公司的數據中心到云計算。其結果就是，企業需要使用軟件代理來擴展其管理系統，例如網絡路由器、數據中心服務器以及存儲設備，以便于查看在這些設施上發生了些什么。額外的網絡鏈接還可能會導致性能延遲。企業的IT部門需要知道云交易在哪里處理——也就是供應商的數據中心的位置——以及距離因素對于整體性能的影響。

原文出自：http://www.searchcloudcomputing.com.cn/showcontent_86362.htm