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RAM virtual Hyper-V 3.0: la asignación masiva de memoria tiene sus inconvenientes

Hyper-V 3.0 soporta VMs de hasta 1 TB de RAM virtual. Pero asignar memoria es un proceso delicado, y un amplio despliegue de VMs puede dar problemas.

Con Hyper-V 3.0, los administradores pueden asignar hasta 1 TB de RAM virtual a las VMs. Sin embargo, una cantidad de memoria virtual tan elevada asignada a una sola máquina virtual (VM) puede provocar graves problemas a la hora de realizar migraciones en vivo o, o cuando se necesita disponer de la misma.

El departamento de marketing de Microsoft ha dedicado mucho esfuerzo en conseguir que Hyper-V 3.0 ofrezca la mayor cantidad de memoria posible, que ahora esta al nivel de vSphere 5. Pero en el mundo real el problema de la asignación de memoria sigue presente: en mis más de 15 años de experiencia en IT, nunca he oído hablar de una carga de Windows que necesite 1 TB de RAM. Puede ser que existan, pero ante los problemas informáticos que encontramos hoy en día es mejor trabajar con un procesamiento masivo en paralelo que en un procesamiento masivo.

De hecho, crear una VM con 1 TB de memoria virtual puede ser una pesadilla para equilibrar la carga de datos y mantener una alta disponibilidad

Más memoria virtual RAM, más problemas potenciales
El primero y quizá más importante, es que los profesionales IT no pueden mover con facilidad grandes VMs. La migración en vivo requiere al menos de dos host que sean lo suficientemente potentes para mover esa gran VM, lo que supone un coste casi prohibitivo. Además es necesario garantizar la disponibilidad de la VM, lo que puede necesitar un clúster entero de hosts potenciales.

El problema de las grandes VMs no es solo de hardware. La presencia de grandes VMS en un clúster también puede limitar la capacidad de poder equilibrar la carga adecuadamente.

Para poner el problema en perspectiva, consideremos un clúster de cuatro hosts que alberga numerosas máquinas virtuales, incluyendo una de las grandes VM. Estas cargas de trabajo consumen tres de los cuatro host físicos disponibles, dejando el cuarto como protección frente a fallos. Sin embargo, la VM de gran tamaño tiene el potencial de obstaculizar cualquier optimización realizada en el clúster.

El uso de recursos de cada máquina virtual fluctúa de forma constante, lo que supone que el host debe mantener un equilibrio de cargas de trabajo. Migrar una VM con un 1 TB de RAM virtual entre los diferentes hosts para equilibrar la carga podría requerir descargar algunas VM para hacer sitio. Este proceso puede desequilibrar aún más esas cargas, creando un efecto dominó hasta que la carga se estabilice nuevamente.

En caso de que un host del clúster falle, una VM de gran tamaño también puede limitar la disponibilidad de las actividades del clúster. Una vez que se detecta un host caído, los supervivientes deben determinar cuál es la mejor forma de redistribuir los VMs del host caído. Pero si hay una VM de gran tamaño implicada, este proceso podría requerir extra tiempo y esfuerzo, o podría producir un resultado menos efectivo (p.e. teniendo que dejar VMs sin recursos) para poder volver a poner los servicios en línea.

Asignación de memoria: un capitulo en la guerra fría del hipervisor
Ya hemos superado las batallas más acaloradas entre los hipervisores de Microsoft y VMware, pero cada fabricante aún sigue empeñado en ganar al otro lanzando más características, mejoras y actualizaciones para su hipervisor.

Los problemas de los “grandes VMs” no son algo exclusivo de Hyper-V. VMware recientemente aumentó el máximo de memoria RAM virtual para las VMs ejecutadas sobre vSphere 5, lo que genera las mismas dudas entre los administradores. Los incrementos de asignación de memoria en Citrix Systems XenServer también han provocado estas mismas preocupaciones.

Al final y al cabo, estas pregonadas mejoras de las capacidades máximas de RAM virtual de los fabricantes son más de lo que los profesionales necesitan. Aunque nuestro hipervisor elegido permita VMs de hasta 1 TB de memoria, aún necesitamos ajustar correctamente el tamaño de las cargas de trabajo de nuestras VMs. En caso contrario, nuestra infraestructura virtual podría estar trabajando a niveles muy por debajo de lo que podrían rendir.

Este artículo se actualizó por última vez en noviembre 2012

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