VMware vSphere 5.1 群集深入解析(第三部分 vSphere存储DRS)

第三部分 vSphere存储DRS

第一章 vSphere存储DRS介绍

第二章存储DRS算法

第三章存储I/O控制

第四章数据存储配置

第五章数据存储架构与设计

第六章对存储vMotion的影响

第七章关联性

第八章数据存储维护模式

第九章总结汇总

第三部分 vSphere存储DRS

第一章 vSphere存储DRS介绍

Sphere 5.0 介绍了存储DRS（存储分布式资源调度）来解决虚拟机发布，迁移和克隆上一些操作难题。从历史来说，监控数据存储容量和I/O负载被证实非常困难，作为结果，它经常被忽视，导致热点或者过量或者未充分使用数据存储，vSphere 4.1的存储I/O控制（SIOC）解决了部分这些问题，通过介绍数据存储-磁盘-计划允许虚拟机的I/O资源按比例分配，基于争用期间它们的分别的份额。

存储DRS带来这些全新的级别，基于空间和I/O的容量，提供智能虚拟机位置和负载平衡原理，换句话说，SIOC关联的门槛主机和虚拟机确保它们的公平，SDRS从空间利用率和延迟方面来积极的产生建议来阻止不平衡，更简单的是，存储DRS对DRS计算资源有效。

这里有存储DRS提供的五个关键因素：

?资源聚合

?初始化位置

?负载平衡

?数据存储维护模式

?关联规则

资源聚合

资源聚合是所有存储DRS功能依赖的关键组件，资源聚合到单个或者复杂的数据存储集合，称之为数据存储群集，数据存储群集是vSphere 5的新构造，更高版本提供存储DRS功能，这个新概念的灵活性，更进一步的从逻辑中区分物理，通过允许数据存储快速，简单，动态添加或者移除数据存储群集来处理维护、性能和空间不足的情况，管理存储更简单。存储DRS支持智能和快速放置新虚拟机磁盘文件，并保持现有工作负载的负载平衡。

初始化位置

初始化的目标是基于存在的数据存储负载，放置虚拟机的磁盘文件，确保不管是空间还是I/O不被过早耗尽，初始化位置通过自动选择分配数据存储提供更简单的发布过程，留给用户数据存储群集中非常小规模的选择决定权，存储DRS 基于空间利用率和I/O容量从数据存储群集选择特别的数据存储，在虚拟化环境中有很多看起来相同的数据存储，管理员执行初始位置会变成一件困难和耗时的事情。在很多环境中，通常的经验是在有比较多空闲的空间上查找数据存储，并使用，这通常不是最佳的选择，不仅拥有充足可用空间的数据存储需要识别，而且至关重要的是确认额外的新虚拟机不会导致I/O瓶颈。存储DRS需要照看这一切，大幅减少请求发布虚拟机操作的次数，这才是存储DRS的真正价值。

负载平衡

存储DRS能够操作两个不同的负载平衡节点：非自动（手动）和全自动，在发布过程中减少初始化位置的复杂度，数据群集中负载平衡的地址不平衡，在存储DRS之前，虚拟机的位置经常基于当前空间消耗或者每个数据存储上虚拟机的数量，I/O容量监控和空间利用扩展经常被视为浪费时间，多年来，我们可以发现在许多环境中都导致了性能问题，在一些场景中，尽管数据存储空间用完导致停机时间。

存储DRS负载平衡帮助您阻止这些，不幸的是一般的场景中是基于空间利用率和I/O容量生成推荐位置，负载平衡进程初始化周期，默认为每8小时/次，如果空间利用率或者数据存储的I/O的阈值超过数据存储设置的级别，将生成建议位置，这些建议将自动被存储DRS接受，或者将立即通知管理员，让管理员手工决定接受。

图91：存储DRS自动级别

尽管我们看到负载平衡是存储DRS的独立功能，它实际上包括两个独立的配置选项，当任意一个使用空间或者I/O延迟超过设置的阈值，存储DRS将产生建议来解决数据存储群集中的不平衡，I/O容量负载和监控被明确禁用（图92）

图92：禁用I/O负载平衡

在每个人忘记之前，存储DRS功能在完成填充数据存储被开启，环境没有停机时间，它还可能从已存在的数据存储群集中添加额外的完成填充数据存储，它还是一个很好的方法，以最小的影响和风险，去解决环境中实际或者潜力的瓶颈。

关联规则

按照你的最佳实践或者实用需求，开启关联规则控制虚拟磁盘应该或者不应该放置在数据存储群集中的同一个数据存储上，默认情况下，所有的虚拟机的虚拟磁盘将放置在同一个数据存储上。

数据存储维护模式

数据存储维护模式能同主机维护模式对比：当数据存储置于维护模式，其上所有注册的虚拟机将迁移到存储数据群集中其它的数据存储上，典型的用处是数据迁移到新的存储阵列或者LUN处于维护模式，例如迁移到其它的RAID组。

需求

为了存储DRS正常工作，环境必须符合接下来的基本要求：

?Vmware vCenter Server 5.0或者以后版本

?VMware vSphere ESXi 5.0或者以后版本

?Vmware vCenter群集（建议）

?VMware vSphere 企业加强版license

?共享VMFS或者NFS数据存储卷

?共享数据存储卷至少能访问群集中的一台ESXi主机

?数据存储必须只在一个数据中心可见

建议连接全部的群集，但这些不是强制执行。

第二章存储DRS算法

存储DRS能自动初始化虚拟机的位置，来阻止数据存储上磁盘空间的不平衡和

I/O热点，通过提供自动数据存储选择，存储DRS初始化位置，可以最小化数据存储过量发布虚拟机的风险，以及最小化虚拟机性能的I/O瓶颈或者负面的影响。用户的相互作用

额外的智能位置，初始化位置可以为用户在自动数据存储选择的过程中提高速度，当在虚拟机创建过程中选择数据存储时，应用于数据存储群集的数据存储默认不可见，只有数据存储群集或者―非群集‖数据存储可以被选择，如果虚拟机必须保持自动模式。

请注意，在群集的数据存储之间抓出一个数据存储，这我们可以深入讨论，如果数据存储被抓出，虚拟机位置设置由自动模式改为手动模式（也就是说用户选择数据存储），一般自动变成手动，存储DRS不会建议虚拟机的自动迁移。

图93：初始化位置

默认，存储DRS遵从关联规则，放置虚拟机和虚拟机磁盘文件（VMDK）到数据存储群集的数据存储上，当建议一个数据存储群集，存储DRS预先挑选VMDK 的关联规则，在vSphere5.1中，用户接口允许改变默认的管理规则，这样就意识到只有申请新创建的虚拟机。VMDK关联规则在后面的章节被提到。

没有半自动模式可用

数据存储群集能被配置，不管是手动负载平衡还是自动负载平衡，自动初始化位置排除在两个模式之外：存储DRS生成初始化位置的建议通常需要手工确认。

DRS和数据存储连接

当DRS群集和数据存储群集建立起连接，存储DRS负责虚拟机的位置，它的职责是为虚拟机放置提供计算和存储级别，存储DRS检测数据存储同所有主机之间的连接性，确保虚拟机在主机和数据存储级别上有最高的移动性，存储DRS 偏向于数据存储连接DRS群集的所有主机—全连接—在考虑部分职权—连接数据存储—数据存储连接DRS群集中主机的子集，在初始化放置期间，部分选择连接数据存储可能影响虚拟机在主机间的移动性，当选择部分连接主机会影响数据存储群集上数据存储之间的移动性。

空间和I/O负载考虑

当选择一个数据存储，初始化位置会参考DRS和存储DRS的阈值，它会选择利用率低的主机和最高连接性的主机来放置虚拟机，数据存储和存储DRS的权重作为数据存储群集中数据存储的利用率，结合空间和I/O值来使用动态权重，如果空间运行较低，它会尝试平衡空间多于I/O(反之亦然)，如果资源被约束，权重值大家都一样，例如，如果可用数据存储接近于空间利用率的阈值，空间值的权重变高，它更可能基于空间平衡来初始化位置。

空间利用率阈值

在初始化位置期间，数据存储群集级别和数据存储级别的空闲空间的总数被检查，当初始化虚拟机的位置，存储DRS阻止空间利用率阈值冲突，（空间利用率阈值在扩展空间负载平衡章节将提到），这非常有助于我们理解，空间利用率阈值的设置，在数据存储群集应用于每个独立的数据存储，而不是搜集所有的数据存储群集，这意味着当初始化位置视图阻止使用时，每个数据存储将有一个缓冲空间，图94阐明了这个概念。

图94：数据存储空间一览

例如.设置空间利用率阈值到80%，一个数据存储群集包括一个单独的1000GB 的数据存储，将允许存储DRS放置虚拟机，消耗空间到800GB，在这个场景中，650GB的数据存储被使用，这意味着存储DRS考虑的数据存储有350GB的空闲，但理解的是虚拟机的位置大于150GB就会与阈值相冲突，如果所有的数据存储至多或者在这个阈值之下，初始化位置仍能进行，如果这个数据存储能适合加入的虚拟机，例如，如果键入的虚拟机是200GB，所有其他的数据存储也超过了空间的阈值，此时虚拟机还是能放置到数据存储1上。

数据存储群集碎片整理

正如之前提到的，存储DRS考虑空闲空间、数据存储和数据存储群集级别因素，如果数据存储群集上有足够的空闲空间可用，但是每个数据存储没有足够的空间可用，在这样的状态期间，如果新的虚拟机不能置于任何一个存储，存储DRS 考虑迁移存在的虚拟机从一个或者多个数据存储去空闲的空间

迁移的先决条件

存储DRS开始为数据存储上已经存在的虚拟机查找供选择的位置，尝试一个接一个的放置虚拟机到其它的数据存储上，最终，存储DRS可能生成存在虚拟机的迁移建议，允许新虚拟机放置，这个迁移被称之为迁移的先决条件，这个先决迁移的建议和放置建议的组合称之为建议配置。

递归深度

存储DRS使用递归算法来查找供选择的位置组合，为了保持存储DRS试图迁移非常多数量的虚拟机组合，递归深度被限制为2步，一个步骤定义了哪些？第一步骤有哪些计算，一个步骤最好定义从一个数据存储视图迁移到同一个数据存储上另一个位置，一步能包括VMDK的迁移，但还能包括多个虚拟机附带多个虚拟机磁盘的迁移，在某种情况下，通过移动虚拟机到另外一个数据存储，空间必须首先在目标存储上被创建，这导致了额外的步骤，在接下来的图表显示了这个过程。

图95：递归深度

存储DRS完成新虚拟机的计算，如果VM3和VM4被迁移到数据存储2，VM10能被放置到数据存储1上，但是，放置这两个虚拟机到数据存储2上可能导致空间利用率的冲突，因此空间必须被创建，所以，VM5被移出数据存储2，同时创建空间，这导致了第一步，移动VM5到数据存储3，接下来是第二步，移动VM2和VM4到数据存储2，最终新的虚拟机VM10放置到数据存储1上。

如果2步的移动没有满足的初始化位置存储需求，存储DRS停止查找，高级设置可以改变步骤的数量用来查找，通常，改变默认值需要很强的勇气，因为将消耗很多个小时的测试来研究设置，以提供最好的性能和最低的操作影响，如果你有很强的把握改变这个步骤，在DRS高级设置选项中配置

―MaxRecursionDepth‖，默认值使1，最大是5，因为计算开始于0.默认是1，所以允许2步，请注意这是每个群集单独设置的选项。

Goodness值

存储DRS将循环通过数据存储群集上所有的数据存储，初始化查找每个数据存储的空间，如果能提供空间允递归方式放置许虚拟机，查找生成迁移先决条件，存储DRS评估生成配置来设置goodness值，这个设置的最少开销即为最佳的迁移建议，并显示在清单顶部，让我们来探讨这一些。

场景

数据存储群集包括3个数据存储；每个数据存储有1000GB的容量，包含多个不同规格的虚拟机，数据存储空间的消耗范围从550GB到650GB，同时空间利用率的阈值设置为80%，这时候，管理员建立VM10，需要350GB的空间，存储DRS将阻止虚拟机的放置，在任何一个数据存储上，因为放置虚拟机没有先决条件，将与数据存储上的空间利用率阈值相冲突。

图96：在初始化位置之前的数据存储空间利用率

查找过程

当每个ESXi主机提供关于全部数据存储利用率和VMDK状态的信息，存储DRS对最新的数据情况有一个清晰的角度，将为了查找使用这些状态，在第一步，它将同模拟数据存储1上所有必要的迁移来适应VM10，这个先决条件的迁移过程，在数据存储1上至少有一定数量的虚拟机适合迁移：

图97：先决条件迁移-模拟1

?第一步：VM3从数据存储1迁移到数据存储2

?第二步：VM4从数据存储1迁移到数据存储3

?将新的虚拟机置入数据存储1

尽管VM3和VM4移动到不同的数据存储上，它们的迁移都被计算为第一步的

迁移先决条件

，因为两个虚拟机从同一个数据存储迁出（数据存储1）

接下来存储DRS将评估数据存储2，由于VM5的规格，存储DRS不能将VM5

迁移出数据存储2，以为内它将立即同所选的目标数据存储的利用率阈值相冲突。

其中最酷部分是算法，也就是考虑迁入是有效移动，在这个场景中，迁移虚拟机到数据存储2将提高另一个数据存储的空闲空间，从而提供足够的空间给VM5，数据存储2有足够的空间将允许存储DRS放置VM10到数据存储2上。

图98：先决条件-模拟2

迁移过程的先决条件是数据存储2上至少有一些虚拟机适合迁移：?第一步：VM2从数据存储1迁移到数据存储2

?第二步：VM3从数据存储1迁移到数据存储3

?第三部：VM5从数据存储2迁移到数据存储1

?将新的虚拟机置入数据存储2

数据存储3的分析生成了单独的迁移先决条件，VM8从数据存储3迁移到数据存储2将有足够的空间放置VM10，选择VM9就没有足够的空间，迁移VM7比迁移VM8产生更多的开销，默认，存储DRS尝试迁移虚拟机或者虚拟机磁盘以接近需求空间。

图99：迁移先决条件-模拟3

迁移先决条件过程中在数据存储3至少有可以迁移的虚拟机

?第一步:VM8从数据存储3迁移到数据存储2

?放置新的虚拟机到数据存储3

在分析了三种查找结果的开销和收益之后，存储DRS将标记数据存储3为最高Goodness考虑因素，警告每个查找结果在迁移后能提供足够的空闲空间，数据存储3的建议将导致最小的虚拟机迁移，和移动最少的数据，所有三种结果都显示出来，最高迁移建议的将放置到清单顶部。

一个置入建议屏幕将被显示，注意的是你能接受只有完成建议设置，在虚拟机发生初始化位置之前，接受建议立即触发迁移先决条件。

负载平衡

当提供负载平衡建议，存储DRS考虑空间和I/O负载：存储DRS生成标准的负载平衡建议

负载平衡主要目的

当空间利用或者I/O响应时间阈值已经被超过，大量空间或者I/O不平衡已经存储，存储DRS生成迁移建议，但是，如果存储DRS不能调整阈值冲突，它将尽可能多的在数据存储之间进行负载平衡

存储DRS设置

数据存储群集设置显示空间和I/O负载的配置选项

图100：存储DRS阈值

图101：高级选项

存储DRS使用这些设置来决定是否通过迁移平衡负载，每个负载平衡器产生独立的迁移建议，存储DRS在提供统一的建议之前，参考这些建议，接下来的部分，在详述统一建议之前，将测试每个独立的负载平衡器。

空间负载平衡

存储DRS通过数据存储群集中的数据存储分配每个虚拟机的空间利用情况，对空间负载过量的数据存储重复流程，更多的一次迁移将被建议，以减少数据存储的负载，空间平衡工作流如下所示：

图102：空间平衡工作流

搜集状态

存储DRS每2小时从vCenter的数据库中重新检索一次虚拟机的状态，虚拟机注册的主机提供vCenter详细的信息（关于虚拟机的相关文件），存储DRS从vCenter 的数据库中搜集这些信息来理解每台虚拟机的磁盘利用率和文件结构。

每个ESXi主机在一个周期内，报告数据存储的利用情况，并存储在vCenter的数据库中，存储DRS检测数据库中的利用情况是否在用户设置的阈值以下

图103：空间负载平衡状态输入

用户设置阈值—空间利用比阈值—定义VMFS数据存储最大可以接受的空间负载，空间负载是数据存储消耗空间的总量，区分于数据存储的容量

空间负载=（数据存储的消耗总量）/（数据存储的容量）

但默认情况下，空间利用设置为80%，表面数据存储的总消耗量不能超过数据存储容量的80%

为了阻止从一个过量的数据存储向另一个接近空间阈值的数据存储进行不必要的迁移，存储DRS使用不同的空间利用率来决定哪个数据存储应该被考虑作为虚拟机的迁移目标。

图104：不同的空间利用率阈值

不同的空间利用率表面目标数据存储和源数据存储之间的不同比例，这个不同的阈值默认设置为5%。

成本收益风险分析

与DRS类型，存储DRS使用成本收益值来确定适合迁移的候选人，来决定是否迁移有益于数据存储群集。

收益：在虚拟机迁移出数据存储后可以增加数据存储的空闲空间

成本：VMDK的尺寸和I/O负载的活动性将影响成本计算，一定数量的镜像写入到数据存储，期望的迁移被认为是过量迁移

风险：风险包括当虚拟机配置了精简置备磁盘时产生的迁移建议，存储DRS考虑分配磁盘的空间代替发布数量（配置规格），当决定是否需要负载平衡，当迁移精简置备磁盘，数据增加数率被认为是一个风险，存储DRS尝试阻止迁移数

据增长率太快的虚拟机，以避免在不久的将来，引起目标数据存储超过空间利用率的阈值

增长率是通过历史的使用量取样来预估的，最近的取样权重高于很久之前的取样，不久的将来默认定义为30小时，如果收益大于成本，存储DRS考虑迁移建议。

迁移候选的选择

当数据存储超过空间利用阈值，存储DRS将试图移动数据存储上一定数量的MB 来调整空间利用的冲突，换句话说，存储DRS尝试选择一个虚拟机，它的规格

需要带来数据存储上的空间利用，使得达到空间利用率的阈值。

为了最小化开销，存储DRS偏向于移动断电的虚拟机高过上电的虚拟机，移动

断电虚拟机的好处是存储DRS不需要在重新安置虚拟机时追踪VMDK中块的改变，也不需要计算虚拟机工作负载的性能退化。

为了减少更多的开销，如果虚拟机的swap文件被用户存储在某个固定的位置，例如主机缓存SSD数据存储，存储DRS将不会移动这些文件，在评估了状态之后，空间利用和利用率的阈值，存储DRS空间负载平衡计算将选择候选的虚拟机，如果移动，提供最高收益和最低的开销，这些值将导致一个或者多个负载迁移建议，但是，存储DRS不会直接应用或者显示负载平衡建议，它在生成执行建议之前，还要考虑I/O负载平衡建议。

灵活的空间负载平衡

尽管存储DRS负载平衡每8小时运行一次，当数据存储上消耗的空间超过了利用率的阈值，一个负载平衡的过程通过存储DRS被触发，当算法调用需要安排，存储DRS监控数据存储的利用并作出决定，依靠卷和附属的磁盘的填充率，存储DRS决定是否一个负载平衡的进程需要发生，可能阈值已经冲突，但是因为

比较慢的填充率，空间负载平衡不必立刻执行，这个行为被介绍来阻止产生不

必要的开销。

I/O负载平衡

I/O负载平衡的目标是解决数据存储群集交付数据存储时不平衡的性能，生成一个I/O负载平衡器来迁移，存储DRS运行这个工作量如图105所示，类似于空

间负载计算，这个计算运行了全部数据存储的开销和计算可能为每个数据存储开销建议一个或者多个迁移。

图105：I/O负载平衡工作流

统计数据收集—性能快照

主要的值通过存储DRS，用来表现每个数据存储上性能的平均延迟，为了解决数据存储群集上不平衡的平均延迟分布，存储DRS请求输入迁移建议，这个请求输入通过vCenter手机各种状态来获取，这些状态通常涉及到性能快照，存储DRS使用性能快照为在线的设备和工作负载进行模型。

在线设备和工作负载模型

为了数据存储群集中的存储资源达到更高以及更高利用效率，存储DRS建立了在线设备和工作负载模型，这个模型帮助存储DRS决定全部设备性能容量和分析数据存储工作负载数据点的延迟的影响。

设备模型

存储DRS捕捉设备的性能来创建它的性能模型，大多数存储设备隐藏着ESXi 主机的RAID级别和设备特性，只有现在延迟和磁盘的总容量，重要的是理解不是每个磁盘都一样的，设备的性能能变化，因为广泛多样的配置，例如，一个2TB的磁盘跨越的磁盘组包括32 15K转FC磁盘通常比2TB 跨越8 个 7.2K转的SATA磁盘，为了理解和学习每个设备的性能，存储DRS使用工作负载注入，

一个参考负载测量未解决的I/O和延迟，成对在一起，他们表面了数据存储的关联性能容量。

注意

请记住存储DRS不需要从存储阵列的任何支持来决定设备的特性，这意味着没有附加第三方软件需要在存储DRS上运行。

工作负载模型

工作负载模型过程在每个虚拟磁盘上创建了一个工作负载值，每个虚拟磁盘，4个数据点被收集：

?未解决I/O的数量

?I/O规格尺寸

?读/写速率

?漫游百分比

存储DRS分析每个数据点在延迟方面的影响，并返回一个全工作负载模型值。

标准负载

设备值和工作负载值被用来定义数据存储的标准负载，标准负载允许存储DRS 基于在工作负载的强度和连接设备的能力上负载平衡建议，每个数据存储标准负载的标准偏差允许存储DRS决定数据存储群集的负载失衡。

图106：I/O负载平衡输入

通过前一天的SIOC注入，这个性能热点包括读和写延迟样品捕捉，尽管存储DRS每8小时调用一次，I/O负载存储DRS从前一天每次调用中评估相同的性能数据，实际上，I/O负载平衡将基于全天的状态来建议移动，这将导致I/O负载平衡器每天一次关联迁移。

数据点

为了阻止高峰时刻的数据―污染‖，存储DRS不使用全天的状态，代替的是，它聚合一段时间内搜集到的数据点，存储DRS重新查看数据点，如果一天中90%的I/O延迟检测好于阈值，存储DRS考虑数据存储过载了，通过使用90%，存储DRS使用最忙的10%的测量时段，为I/O负载决定提供基准。当工作负载一天内发生了转换，必须搜集足够的信息来对工作负载提供一个准确的评估，因此，存储DRS必须在产生建议之前有16个小时的数据，通过使用至少16小时的数据，存储DRS在同一时间档有足够的数据，所以能对比数据存储的使用情况，例如，周一早上11：00，数据存储1到数据存储2。16小时是一天时间的2/3，存储DRS收到足够的信息来记录当天数据存储的性能，但怎样配合8小时的调用周期呢？

8小时调用周期和16小时有价值的数据，存储DRS使用16小时的数据，但是，这些数据必须捕捉当天的，否则将使用前天的性能快照，怎样合并8小时的调用周期呢？

图107：调用周期一览

这意味着每16小时的I/O负载平衡是技术完成，经常在午夜以后，统计被修复和滚动，这被称为滚动事件，首先在滚动事件后调用时间（8:00），使用前一天的24小时的状态，当天16小时候被通过，存储DRS使用新的性能热点和可能基于新的统计的移动评估。

注意

存储DRS一直使用前一天的统计，不管选择调用周期，例如，如果调用周期设置为72小时，存储DRS仍然从前16小时搜集数据

负载平衡建议

I/O 延迟阈值为减少负载平衡的延迟定义了触发点，做了这些，存储DRS为每个数据存储定义标准负载，存储DRS在数据存储群集中的数据存储上查看不同的负载，通过I/O失衡阈值对比失衡的容忍值，如果数据存储之间匹配或者超过了容忍失衡的负载不同，存储DRS初始化进程来建议迁移。

图108：I/O失衡阈值

I/O失衡阈值通过移动滑块设置成保守到激进，当数据存储失衡非常高，保守的设置导致存储DRS产生迁移建议，同时选择更激进的设置使得存储DRS生成建议来解决很小的失衡。

成本-收益分析：成本收益分析类似于空间负载平衡器的成本收益分析

成本：当自身是独立的虚拟机磁盘文件，成本关联到存储vMotion 的持续。

收益：收益是预估来提高I/O延迟，它会在虚拟机迁移到目标磁盘后到达源磁盘，如果，从收益中减去成本，收益超过0，存储DRS将生产I/O负载平衡建议，如果在源存储存储和目标数据存储之间失衡非常慢，而VMDK文件非常大，这个值会变成0，因为事实评估存储vMotion时间太长，它没有意义去建议移动。

忽略峰值时刻

一旦持续一段时间的不平衡，存储DRS开始生成I/O负载关联建议，通常一天至少10%（或者接近2.4小时），这阻止了存储DRS来自于高峰负载时刻的影响，持续的不平衡时间取决于工作负载和I/O不平衡的阈值。

SIOC延迟和存储DRS延迟

尽管SIOC被存储DRS影响，延迟阈值的设置被从存储DRS中分离，为存储DRS配置延迟阈值，被用来通过存储DRS对数据存储的过载进行分类，并提供建议来阻止瓶颈和热点，为SIOC配置延迟阈值被用来通过SIOC来进行冲突检测和主机节流，基于这些信息来确认每个虚拟机有权收到资源的数量