实现精确的性能监控

如果采集的信息存在错误，监控便毫无用处，所以确保数据的准确性是你得采取的第一步。准确性包括许多方面，如互通性、采样窗口、工具架构、虚拟化感知与校准。

互通性。在此讨论中，互通性是性能监控工具的基本功能，能够从数据中心内各种硬件与部件中访问与读取数据源。在部署了同一厂商产品线设备的同质环境内，利用集成在硬件中的内置挂钩，监控工具可以发挥极大优势。通过这些挂钩，工具可以抓取设备的详细运行信息。

在异质环境下，监控则成为了另外一种挑战，因为工具与硬件可能无法很好匹配。产商提供的工具可能可以提供一些硬件部件的特殊信息，而其他工具可能无法保障一致性。第三方性能监控工具可能无法检测每个监控器或硬件的细微差别，它们更依赖于操作系统级的数据，而这些数据通常缺乏足够的颗粒度。在某些情况下，监控数据可能丢失或失真，从而降低系统性能监控的可用性。

工具与硬件之前的数据差异需要全面测试。例如，在购买工具之前，先测试并验证兼容性，在经过较长时间的可用性验证项目后，再开始将工具由测试环境部署至生产环境中。但问题同样从开始购买延伸至未来产品升级或技术刷新周期。当你更换硬件或升级工具，你需要测试监控工具的互通性来确保性能监控工具依旧可以正常工作并提供准确数据。

采样。准确性同样依赖于收集数据用的采样窗口。当负载与运行参数可能一直处于波动状态时，数据准确性将十分重要。理想情况下，性能监控工具可以捕捉整台服务器的“运行周期”.技巧在于决定“运行周期”是怎样的。这依赖于每个负载与宿主主机是如何被使用的。例如，每台服务器的内存性能可能需要极快的采样率，而采样窗口需要跨越好几分钟。与此相反，观察某个合作HR系统的CPU使用情况可能需要已较低的频率捕捉数值，但采样窗口周期需要长达30天甚至更长。如何正确采样并没有标准答案，不同属性的操作系统同样需要通过不同的比率与窗口灵活定义。

“如果你正在测试一台服务器环境在使用高峰期将如何运行，管理员需要设置如下几个观察周期，包括一般运行情况，使用高峰期，以及最终回归至普通运行情况，”BillKleyman,MTMTechnologiesInc.的虚拟架构师说。“设置观察周期太快将可能捕捉到无用数据，而设置周期太短则会遗漏使用峰值是的重要服务器状态信息。”

工具架构。性能监控工具通常需要在受监控系统上安装代理或额外驱动(即使是虚拟机)。代理具有优势也有不足。首先，它们十分有用，因为代理可以收集并传输许多重要信息，比“无代理”的监控工具提供更多监控参数。尽管如此，代理通常被作为软件“客户端”,将所有数据报告给中央服务器，中央服务器将收集与处理这些数据。