Q：
なぜサイズの小さいVMがレイテンシーやその他の問題を引き起こすのですか？
A：仮想化システムでVMのサイズを小さくすることは、具体的なパフォーマンスの問題につながる不適切なリソース割り当ての典型的な例です。
VMのサイズが小さいシステムでは、待ち時間、サービスの低下、さらには画面のハングやフリーズの問題が発生します。 これは、単純に、仮想マシンにジョブを適切に実行するための十分な量のCPUおよびメモリリソースが与えられていないためです。 多くの場合、この問題は、何らかの理由でVMの実際の運用上のニーズにうまく対応していない計画から生じます。 仮想化システムをセットアップし、VMが使用する可能性のあるリソースの数を予測する際には、かなりの推測が必要になる場合があります。 また、特定のVMがより多くのユーザーの需要に遭遇したり、迅速にスケールアップする必要がある動的需要の問題もあります。
サイズの小さいVMだけがシステム遅延の唯一の理由ではありません。 とはいえ、問題を診断するのは難しい場合があります。 遅延は、システムの他の場所のボトルネック、十分なDRAMの不足、またはクロック同期やドライバーの問題から生じる場合があります。
これを念頭に置いて、ベンダーは、リソースをVMに割り当てるプロセスを自動化する活気のあるネットワーク監視および制御システムを作成しました。 これらのシステムの多くには、仮想マシンまたはコンポーネントが小さすぎるかリソースがないかを示す色分けされたダッシュボードがあります。 これらのシステムは、ホスト上のVMのクラスターに対して同様の診断ツールを提供することもできます。
これらの自動化システムがサイズの小さいVMの問題に対処できるように、サイズの大きいVMの反対の問題にも対処できます。 特大のVMは通常、パフォーマンスの問題を示しません。手持ちのリソースが少なすぎる代わりに、多すぎます。 ただし、一部の専門家が指摘しているように、特大のVMは、システム内の他の場所にある他の飢ved状態のVMで遅延を引き起こす可能性があります。
こうした種類の問題をすべて排除するために、企業は仮想化環境で「適切なサイズの」VMおよびその他すべてのプラクティスを採用しています。 これは、手動で、または上記の自動化システムを使用して実行できます。 この作業を手動で行うと、ビジネスモデルから重要な人的資源を奪うことになります。そのため、多くの企業が適切なサイズのベンダーツールを利用することを選択しています。
