venerdì nov 23, 2007

Glassfish: high-availability trade-off

Mi è capitato spesso di trovarmi di fronte a richieste in termini di High Availability che non mettevano in relazione il TCO dell'architettura rispetto al potenziale danno derivante dalla indisponibilità del servizio o la perdita di sessioni attive.

Vorrei prendere spunto da questo diagrama di performance di Glassfish V2 nelle due configurazioni  cluster ed enterprise per fare una breve considerazione. Nel primo caso abbiamo una replica della sessione su almeno due istanze con Shoal, senza il salvataggio su file system della sessione stessa. In questa configurazione si potrebbe non raggiungere il 99.999% di disponibilità dei sistemi, cioè 5 minuti di fermo in un anno. Nel secondo caso si fa uso dell'HADB, ovvero un DB multi istanza che oltre a replicare la sessione alla commit garantisce che la sessione sia salvata su storage. I 99.999% di HA su hardware full-redundant è garantito.

Tenendo conto di questo grafico, però, ci si rende conto che rispetto ad un puro load-balancing, si ottiene un fattore di degrado di performance (PD) che va dal 0.3 al 0.7

Detto questo, pertanto, vi invito a valutare queste formule che ho definito per quantificare in modo grossolano le architetture (ben vengano suggerimenti per migliorarle) :

TCO= HC+PCCY+MCY+SS

dove: 

  • HC: hardware cost ($);
  • PCCY: power consumption cost per year ($);
  • MCY: Maintenance cost per year ($)
  • SS: setup services ($)

LFY=MASS\*MRT\*365/MTTF

dove:

  • LFY:  Loss  per Fault per Year ($);
  • MASS:  Mean Active Session per Server (no-replication);
  • MRT: Mean Revenue per Transaction ($);
  • MTTF: Mean Time to Failure (days); 


A mio avviso se:

LFY << TCO\*PD

bisognerebbe valutare seriamente se vale la pena di tenere un'infrastruttura hw degradata in termini di performance pur di non perdere un certo numero di transazioni.

 

 

 

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