Лучшие методики облачных вычислений для Cognos: Oценка требований к конфигурации для обеспечения производительности и масштабируемости

Лучшие методики и рекомендации по крупномасштабному развертыванию Cognos в облачной среде IBM Cloud

Cognos 8 – это уникальный комплекс высокотехнологичных продуктов и возможностей. Выбор конфигурации, необходимой для работы Cognos-приложений, может оказаться сложной задачей, требующей знаний о предполагаемой общей рабочей нагрузке системы. Для выбора конфигурации системы в соответствии с поставленными задачами необходимо выполнить ряд оценочных мероприятий. В этой статье вы получите несколько общих рекомендаций по крупномасштабному развертыванию Cognos 8 в облачной среде IBM Cloud.

Стефан Джоу, технический архитектор, IBM

Стефан Джоу (Stephan Jou) –технический архитектор, штатный научный сотрудник и старший технический сотрудник отделения бизнес-анализа в составе группы технологий и инноваций IBM, расположенной в главном офисе. За время работы над Cognos он разработал и руководил развитием нескольких первых выпусков продукта, в которых были реализованы такие функции как углубленный анализ данных, нейронные сети, визуализация, мобильность, инструментальные панели и семантический поиск. Сейчас его основной задачей в IBM является воплощение научных исследований IBM в стратегию продуктов Cognos и SPSS. Стефан имеет степень магистра естественных наук в области вычислительной нейробиологии и биомедицинской техники, а также двойную степень бакалавра в области вычислительной техники и физиологии человека Университета Торонто.



Уильям Ли, старший инженер-консультант по программному обеспечению, IBM

Уильям Ли (William Lee) – старший инженер-консультант по программному обеспечению IBM Cognos, является сотрудником отделения бизнес-анализа в составе группы технологий и инноваций IBM, расположенной в главном офисе. Он помогает определять технические концепции и направление развития продуктов Cognos и SPSS. Уильям работает над Cognos, начиная с 1992 года. Он имеет степень бакалавра в области вычислительной техники и математики, а также степень магистра вычислительной техники Университета Карлетона в г. Оттава, Канада.



Пхам Тан, архитектор решений, IBM

Тан Пхам (Thanh Pham) – разработчик решений IBM в области передовых технологий управления информацией. Его основной задачей является оказание помощи заказчикам в разработке приложений с использованием IBM Mashup Center и облачных вычислений IBM. До этого Тан занимался разработкой решений для ECM/Filenet Business Process Framework.



Бирадж Саха, консультант–разработчик программного обеспечения, IBM

Бирадж Саха (Biraj Saha) – консультант–разработчик программного обеспечения IBM Cognos, специализирующийся на разработке метаданных и алгоритмов для инструментов моделирования Cognos (таких как Framework Manager, Metrics Designer and Architect), а также на разработке архитектуры SOA и набора SDK для Cognos 8 BI Server. До 2000 года он занимал должность старшего специалиста по разработке программного обеспечения EDS Systemhouse, участвуя в разработке широкого круга приложений реляционных СУБД для заказчиков, в том числе занимался доработкой ERP и СУБД систем, а также написанием собственных приложений на Java™, C++ и 4GL. Бираж имеет степень бакалавра в области вычислительной техники Университета Нью-Брансуик, Канада, а также степень магистра в области вычислительной техники (теория ограничений объектно-ориентированных баз данных) Университета Ватерлоо, Канада.



21.06.2011

Cognos 8 – это уникальный комплекс высокотехнологичных продуктов и возможностей. Выбор конфигурации, необходимой для работы Cognos-приложений, может оказаться сложной задачей, требующей знаний о предполагаемой общей рабочей нагрузке системы. Для выбора конфигурации системы в соответствии с поставленными задачами необходимо выполнить ряд оценочных мероприятий.

Существует множество факторов, которые необходимо учитывать при проектировании спецификаций виртуального аппаратного обеспечения, на котором будут работать экземпляры облачных систем. В совокупности эти факторы влияют на объем нагрузки, с которой может справиться система, и на его периодическое изменение.

При определении требований к виртуальному аппаратному обеспечению, на котором будут работать экземпляры облачных систем, необходимо учитывать множество факторов. В совокупности эти факторы влияют на объем нагрузки, с которой может справиться система, а эта нагрузка может со временем меняться. В обычных условиях центры обработки данных приходится проектировать с расчетом на пиковые нагрузки, что часто приводит к неэффективному использованию (простоям) рабочих ресурсов системы. Однако благодаря динамической природе облачной среды ресурсы для обеспечения обработки пиковых нагрузок можно выделять по мере необходимости, поэтому при планировании конфигурации системы можно ориентироваться на средние нагрузки. В облачной среде дополнительные ресурсы могут динамически выделяться при возрастании нагрузки и изыматься при ее снижении.

В этой статье мы дадим несколько общих рекомендаций по крупномасштабному развертыванию Cognos в облачной среде IBM Cloud.

Мы рассмотрим следующие факторы, влияющие на производительность и масштабируемость системы.

  • Группы пользователей и их географическое распределение.
  • Сложность приложений (различные уровни).
  • Дальнейшие действия после развертывания.

Для получения дополнительной информации по установке и настройке Cognos в облачной среде IBM Cloud прочитайте другие статьи этой серии, а также посетите Web-сайт Cognos (раздел Ресурсы).

Группы пользователей и их географическое распределение.

В контексте этой статьи мы разделим всех пользователей Cognos-приложений на три группы.

  • Зарегистрированные – все пользователи, зарегистрированные в системе.
  • Активные – зарегистрированные пользователи, вошедшие в систему, но не выполняющие запросы и не ожидающие их завершения (например, пользователи, просматривающие отчеты).
  • Одновременные – активные пользователи, выполняющие запросы или ожидающие их завершения.

Исходя из опыта IBM в развертывании крупномасштабных систем, среднестатистическое соотношение этих трех групп составляет 100:10:1 (т. е. в каждый момент времени в системе работает лишь 1% одновременно действующих пользователей). Это означает, что на каждые 100 зарегистрированных пользователей приходится 10 активных и 1 одновременный пользователь, выполняющий запрос или ожидающий его завершения.

Обратите внимание, что в одних и тех же системах эти соотношения могут отличаться. Тем не менее, в большинстве случаев отношение конкурирующих пользователей к их общему числу не превышает 5-7% даже в периоды пиковых нагрузок. При оценке нагрузки системы необходимо принимать во внимание только конкурирующих пользователей.

Другим важным фактором является географическое распределение пользователей, что может отражаться на средней и пиковой нагрузках Cognos-приложений. Например, таким фактором может послужить разница в часовых поясах. При наличии рабочего сервера с сопоставимыми характеристиками настоятельно рекомендуется проанализировать изменение его фактической загрузки за длительный период времени. Это позволит получить реальную картину количества одновременно работающих пользователей.


Сложность приложений

Помимо количества одновременных пользователей, важным фактором, влияющим на требования к ресурсам, является сложность Cognos-приложений. Например, отчеты, требующие выполнения сложных запросов к базе данных или сложного форматирования результатов, будут потреблять больше ресурсов на формирование отчетов. В результате количество отчетов, которые сможет одновременно обрабатывать система, будет меньше. Следовательно, для обеспечения работы того же числа одновременных пользователей в более сложных приложениях потребуется более производительная система.

Давайте рассмотрим несколько подходов, позволяющих поддерживать оптимальный баланс между масштабируемостью и производительностью на различных уровнях.

Уровень Web-сервера

При проектировании нашей системы предположим, что она должна обеспечивать работу пятидесяти одновременных пользователей на один современный процессор, независимо от выполняемых ими задач.

Существуют два фактора, определяющие требования к аппаратным средствам, необходимым для обслуживания заданной средней нагрузки на уровне Web-сервера.

  • Во-первых, нагрузку на процессор увеличивает использование протокола защищенных сокетов (Secure Sockets Layer, SSL) для подключения пользователей. Поэтому, если предполагается использовать SSL-подключения, следует запланировать меньшее количество одновременных пользователей.
  • Во-вторых (и это более важный момент), необходимо учитывать требования к отказоустойчивости системы и выделять дополнительные процессорные ресурсы, обеспечивающие соответствие требованиям высокой готовности.

Уровень приложения

Планирование обработки отчетов и запросов является наиболее важной частью в проектировании высокопроизводительных решений Cognos. На производительность обработки отчетов и запросов влияют как количество конкурирующих пользователей, так и сложность приложения.

При работе с интерактивными отчетами рекомендуется выделять отдельный процессор каждой паре заданий по построению интерактивных отчетов, каждое из которых выполняется в четыре потока. Таким образом, получается, что каждый физический процессор может обрабатывать восемь конкурирующих интерактивных запросов.

  2 задания на выполнение отчетов / процессор
x 4 потока выполнения
--------------------------------------
  8 конкурирующих интерактивных запросов / процессор

Поскольку при работе с большими объемами данных применяется пакетная обработка отчетов, в этих случаях рекомендуется выделять отдельный процессор каждой паре заданий пакетной обработки, каждое из которых выполняется в два потока. Таким образом, каждый физический процессор может одновременно обрабатывать четыре конкурирующих процесса пакетной обработки отчетов.

  2 задания пакетной обработки / процессор
x 2 потока выполнения
-------------------------------------------
  4 конкурирующих процесса пакетной обработки / процессор

Помните, что эти общие оценки основаны на опыте IBM, и для различных решений они могут быть разными. При составлении требований к аппаратным ресурсам, необходимым для обеспечения работы Cognos-приложений в облачной среде, учитывайте вышеприведенные общие оценки, а также предполагаемое среднее ежедневное количество одновременных пользователей.

Программный продукт Cognos 8 разработан с расчетом на возможность масштабирования. Добавление дополнительных серверов Cognos-приложений в часы пиковых нагрузок производится просто путем создания в системе новых экземпляров серверов. Эти дополнительные серверы автоматически (и практически мгновенно) берут на себя часть рабочей нагрузки, а когда их вычислительные ресурсы больше не требуются, они просто выключаются и удаляются из системы.

Уровень менеджера управления контентом

Производительность менеджера управления контентом (Content Manager) зависит главным образом от количества объектов в пакете или папке, а также от назначенных им прав доступа. Например, при каждом обращении пользователя с ограниченными правами к определенному пакету (или папке), с целью соблюдения политик разграничения доступа проверяются права доступа для всех содержащихся в нем объектов. Чем меньше объектов содержится в пакете или папке, тем меньше системных ресурсов требуется для их проверки. При полном отсутствии разграничений доступа к объектам обработка выполняется еще быстрее.

На основании среднестатистических значений, полученных из практического опыта IBM, рекомендуется выделять отдельный процессор менеджера управления контентом каждым четырем процессорам, занимающимся построением отчетов. Однако если для вашего приложения требуется более высокая производительность менеджера управления контентом, можно удвоить количество выделяемых ему процессоров.

Наконец, поскольку 32-разрядные виртуальные Java-машины ограничены двумя гигабайтами адресного пространства, IBM рекомендует развертывать менеджеры управления контентом под управлением 64-разрядных операционных систем. При крупномасштабных развертываниях Cognos-приложений настоятельно рекомендуется использовать 64-разрядные операционные системы.


Дальнейшие действия после развертывания

Все рекомендации, приведенные в этой статье, основаны на среднестатистических характеристиках, полученных из нашего практического опыта. После развертывания всех ресурсов чрезвычайно важно выполнять мониторинг состояния системы, на основании которого можно корректировать ее конфигурацию. Для обеспечения отказоустойчивости и балансировки нагрузки также могут потребоваться дополнительные ресурсы.

Для получения дополнительной информации о работе Cognos в облачной среде посетите Web-сайт Cognos и портал developerWorks (раздел Ресурсы).

Ресурсы

Научиться

Получить продукты и технологии

Обсудить

Комментарии

developerWorks: Войти

Обязательные поля отмечены звездочкой (*).


Нужен IBM ID?
Забыли Ваш IBM ID?


Забыли Ваш пароль?
Изменить пароль

Нажимая Отправить, Вы принимаете Условия использования developerWorks.

 


Профиль создается, когда вы первый раз заходите в developerWorks. Информация в вашем профиле (имя, страна / регион, название компании) отображается для всех пользователей и будет сопровождать любой опубликованный вами контент пока вы специально не укажите скрыть название вашей компании. Вы можете обновить ваш IBM аккаунт в любое время.

Вся введенная информация защищена.

Выберите имя, которое будет отображаться на экране



При первом входе в developerWorks для Вас будет создан профиль и Вам нужно будет выбрать Отображаемое имя. Оно будет выводиться рядом с контентом, опубликованным Вами в developerWorks.

Отображаемое имя должно иметь длину от 3 символов до 31 символа. Ваше Имя в системе должно быть уникальным. В качестве имени по соображениям приватности нельзя использовать контактный e-mail.

Обязательные поля отмечены звездочкой (*).

(Отображаемое имя должно иметь длину от 3 символов до 31 символа.)

Нажимая Отправить, Вы принимаете Условия использования developerWorks.

 


Вся введенная информация защищена.


static.content.url=http://www.ibm.com/developerworks/js/artrating/
SITE_ID=40
Zone=Облачные вычисления, Information Management
ArticleID=681854
ArticleTitle=Лучшие методики облачных вычислений для Cognos: Oценка требований к конфигурации для обеспечения производительности и масштабируемости
publish-date=06212011