HP Converged Cloud

Cloud-Dienste mit HP-Tools bereitstellen

Die automatisierte Cloud

27.07.2012
Von 
Dr. Klaus Manhart hat an der LMU München Logik/Wissenschaftstheorie studiert. Seit 1999 ist er freier Fachautor für IT und Wissenschaft und seit 2005 Lehrbeauftragter an der Uni München für Computersimulation. Schwerpunkte im Bereich IT-Journalismus sind Internet, Business-Computing, Linux und Mobilanwendungen.

Bessere Last- und Kostentransparenz

  1. Transparenz beim Monitoring

    Um die Parameter optimal festzulegen, muss man wissen, wann Veränderungen notwendig sind. Werden wirklich zwei Prozessoren gebraucht, oder reicht vielleicht einer? Genügen statt der 10 GB Storage auch 5 GB? Um solche Fragen zu beantworten, wurden die laufenden Dienste transparenter gestaltet. In Version 7.1 sammelt die Matrix Analytics Engine permanent Daten und zeichnet die verbrauchten Ressourcen auf. "Ad hoc bekomme ich damit Informationen, welcher meiner Services viel und welcher wenig Last generiert", sagt Herber. "Vielleicht wurden einige mit zwei CPUs standardisiert, generieren aber nur zehn Prozent Last. Die könnte ich dann reduzieren und somit Ressourcen einsparen." Über das permanente Monitoring lässt sich auch der Bedarf für die Zukunft prognostizieren.

  2. Granulare Kostenverrechnung

    Abgerechnet werden bei Cloud Services nur Leistungen, die tatsächlich auch verbraucht werden. Die Kosten richten sich danach, wie lange und in welchem Umfang der Service genutzt wird. Das kann grob oder feinmaschig geschehen. Mit der Version 7.1 sind die Kostenparameter granularer geworden. Wie viel CPU-Leistung oder Memory genutzt wird, lässt sich jetzt differenzierter darstellen und abrechnen.