桌面虛擬化是一個熱門話題，事實上，根據IDC最新調查顯示，45%的受訪首席信息官表示桌面虛擬化是他們2012年最關注的領域。但是盡管大家對桌面虛擬化興趣濃厚，并且很多人也在嘗試部署，但很多虛擬桌面基礎架構(VDI)部署因為性能和用戶體驗等問題而以失敗告終，為什么會這樣?

隨著企業逐漸從VDI測試和試點階段向生產階段轉移，他們開始意識到將性能作為事后考慮以及被動式解決性能問題的“傳統”方法并不適用。經常在VDI部署期間和后期，性能問題都會讓VDI項目管理人員感到驚訝，因為在試點(通常超配置和不太復雜)階段一切工作都很順利。

側重于桌面 往往忽略了后端基礎設施

很多時候，當企業開始桌面虛擬化旅程時，通常將重點放在用戶桌面上。這是很自然的，畢竟是桌面在移動，從物理系統移動到虛擬機。一旦決定要嘗試部署VDI，主要重點應該放在測試物理桌面的性能、模擬使用情況，預測虛擬化用戶體驗，并根據結果來確定哪些桌面可以被虛擬化，而哪些不能。這也是很多人所知道的VDI評估。

對于VDI而言，最根本的變化之一就是桌面不在具有專有資源，它們共享物理機器的資源，它們還可能作為共同存儲子系統來使用。雖然資源共享帶來了幾個好處，但同時也帶來一些問題。單個故障桌面可能會消耗資源，以致影響所有其他臺式機的性能。

而在物理世界中，故障或者性能下降的影響幾乎微不足道(如果物理桌面出現故障，它只會影響一個用戶)，而在虛擬世界，故障或者性能下降的影響更為嚴重(一個故障可能會影響數百個桌面系統)。因此，即使是在VDI評估階段，也需要考慮性能因素，評估和優化整個支持虛擬桌面的后端基礎設施。

事實上，在VDI生命周期的每個階段，都需要考慮性能，因為這是VDI部署成功或者失敗的基礎。VDI存在的新型桌面間依賴關系在每個階段也需要考慮。例如，在很多早期VDI部署中，管理員發現，當他們只是將物理桌面遷移到VDI時，備份或者殺毒軟件成為問題。這些軟件組件被安排為在所有桌面同時運行。如果是在物理世界，這并沒有關系，因為每臺桌面都有專用硬件。而在VDI中，來自所有桌面的對資源的同步需求會嚴重影響虛擬桌面的性能。這也是無法預計的事情，因為大多數設計和計劃的重點都是在單個桌面上。

了解臺式機的性能需求可能有助于更有效地規劃虛擬桌面基礎架構。例如，CPU高使用率的桌面用戶可以跨越多個服務器進行負載平衡。同樣的，通過規劃分配一個良好的CPU密集型和內存密集型用戶桌面混合到物理服務器，可以最大限度地利用現有的硬件資源。

來自服務器虛擬化的教訓

將這個討論進一步深化，我們可以看看服務器虛擬化如何演變，并從中吸取教訓。在早期階段，很多重點都是在確定哪些應用程序可以被虛擬化而哪些不可以被虛擬化上。現在，服務器虛擬化技術已經演變到這樣的情況：每年被部署的虛擬化機器比物理機器還要多，幾乎每個應用程序服務器(除了非常老舊的服務器)都進行了虛擬化。你不會再聽到有人討論某個應用程序服務器是否應該被虛擬化。從側重在管理程序上，虛擬化供應商已經意識到性能和可管理性是服務器虛擬化部署的成功關鍵。

上表：部署VDI的企業可以從過去服務器虛擬化部署中吸取的教訓

如果我們能夠認真學習服務器虛擬化的演變史，VDI部署將可以更迅速更順利地完成。VDI評估需要將其重點從桌面擴大到整個基礎設施。在VDI部署期間的重點應該放在性能管理和性能保障上。為了避免大量發功和問題，在部署初期就必須在每個階段考慮性能保證。這是成功快速部署VDI的關鍵。

如何解決VDI性能問題

當VDI性能問題出現時，在不投入更多硬件而增加預算以及影響投資回報率(ROI)的情況下，你該如何解決問題?當用戶投訴應用程序緩慢時，你該如何找出真正的服務性能瓶頸?是網絡嗎?配置文件服務器?還是網站?桌面虛擬化平臺?存儲?

如果我們認真研究服務器虛擬化，就可以解決其中一些問題。以下是成功部署VDI的最佳做法：

避免成本問題 影響VDI基礎設施的性能保證程序需要在早期建立好，以避免成本問題和重新調整下游，以及減輕部署期間的VDI故障風險。當大規模部署VDI時，需要避免緩慢的手動特設程序影響性能。最重要的是IT應該從一開始就考慮桌面間依賴關系。

不再是面對單個孤島 現在，服務交付比以往任何時候都要嚴格。企業需要360度VDI服務可視性，每層(從桌面到應用程序以及從網絡到存儲)具有虛擬化性能相關性。管理員需要對VDI服務性能問題具有洞察力，以檢測和解決根本問題。監測單個孤島不再有用，因為現在的基礎設施的復雜性。現在有太多機會會出問題。

采用最佳做法 監測VDI性能，而不是孤島;權衡投資回報率;采用先發制人的檢測和警報機制;監測用戶，而不只是虛擬機;對會話具有可視性。采用最佳做法以獲得最高VDI投資回報率。

成功部署VDI的關鍵是自動化監測和管理整個VDI服務的能力，從底層硬件、網絡和存儲，到虛擬化平臺和自我服務前端應用程序。如果采用了端到端自動化方法，用戶性能問題將可以更迅速的被診斷和解決，而且占用更少的資源。