桌面虚拟化是一个热门话题，事实上，根据IDC最新调查显示，45%的受访首席信息官表示桌面虚拟化是他们2012年最关注的领域。但是尽管大家对桌面虚拟化兴趣浓厚，并且很多人也在尝试部署，但很多虚拟桌面基础架构(VDI)部署因为性能和用户体验等问题而以失败告终，为什么会这样?
随着企业逐渐从VDI测试和试点阶段向生产阶段转移，他们开始意识到将性能作为事后考虑以及被动式解决性能问题的“传统”方法并不适用。经常在VDI部署期间和后期，性能问题都会让VDI项目管理人员感到惊讶，因为在试点(通常超配置和不太复杂)阶段一切工作都很顺利。
侧重于桌面 往往忽略了后端基础设施
很多时候，当企业开始桌面虚拟化旅程时，通常将重点放在用户桌面上。这是很自然的，毕竟是桌面在移动，从物理系统移动到虚拟机。一旦决定要尝试部署 VDI，主要重点应该放在测试物理桌面的性能、模拟使用情况，预测虚拟化用户体验，并根据结果来确定哪些桌面可以被虚拟化，而哪些不能。这也是很多人所知道的VDI评估。
对于VDI而言，最根本的变化之一就是桌面不在具有专有资源，它们共享物理机器的资源，它们还可能作为共同存储子系统来使用。虽然资源共享带来了几个好处，但同时也带来一些问题。单个故障桌面可能会消耗资源，以致影响所有其他台式机的性能。
而在物理世界中，故障或者性能下降的影响几乎微不足道(如果物理桌面出现故障，它只会影响一个用户)，而在虚拟世界，故障或者性能下降的影响更为严重 (一个故障可能会影响数百个桌面系统)。因此，即使是在VDI评估阶段，也需要考虑性能因素，评估和优化整个支持虚拟桌面的后端基础设施。
事实上，在VDI生命周期的每个阶段，都需要考虑性能，因为这是VDI部署成功或者失败的基础。VDI存在的新型桌面间依赖关系在每个阶段也需要考虑。例如，在很多早期VDI部署中，管理员发现，当他们只是将物理桌面迁移到VDI时，备份或者杀毒软件成为问题。这些软件组件被安排为在所有桌面同时运行。如果是在物理世界，这并没有关系，因为每台桌面都有专用硬件。而在VDI中，来自所有桌面的对资源的同步需求会严重影响虚拟桌面的性能。这也是无法预计的事情，因为大多数设计和计划的重点都是在单个桌面上。
了解台式机的性能需求可能有助于更有效地规划虚拟桌面基础架构。例如，CPU高使用率的桌面用户可以跨越多个服务器进行负载平衡。同样的，通过规划分配一个良好的CPU密集型和内存密集型用户桌面混合到物理服务器，可以最大限度地利用现有的硬件资源。
来自服务器虚拟化的教训
将这个讨论进一步深化，我们可以看看服务器虚拟化如何演变，并从中吸取教训。在早期阶段，很多重点都是在确定哪些应用程序可以被虚拟化而哪些不可以 被虚拟化上。现在，服务器虚拟化技术已经演变到这样的情况：每年被部署的虚拟化机器比物理机器还要多，几乎每个应用程序服务器(除了非常老旧的服务器)都 进行了虚拟化。你不会再听到有人讨论某个应用程序服务器是否应该被虚拟化。从侧重在管理程序上，虚拟化供应商已经意识到性能和可管理性是服务器虚拟化部署 的成功关键。
上表：部署VDI的企业可以从过去服务器虚拟化部署中吸取的教训
如果我们能够认真学习服务器虚拟化的演变史，VDI部署将可以更迅速更顺利地完成。VDI评估需要将其重点从桌面扩大到整个基础设施。在VDI部署 期间的重点应该放在性能管理和性能保障上。为了避免大量发功和问题，在部署初期就必须在每个阶段考虑性能保证。这是成功快速部署VDI的关键。
如何解决VDI性能问题
当VDI性能问题出现时，在不投入更多硬件而增加预算以及影响投资回报率(ROI)的情况下，你该如何解决问题?当用户投诉应用程序缓慢时，你该如何找出真正的服务性能瓶颈?是网络吗?配置文件服务器?还是网站?桌面虚拟化平台?存储?
如果我们认真研究服务器虚拟化，就可以解决其中一些问题。以下是成功部署VDI的最佳做法：
• 避免成本问题 影响VDI基础设施的性能保证程序需要在早期建立好，以避免成本问题和重新调整下游，以及减轻部署期间的VDI故障风险。当大规模部署VDI时，需要避免缓慢的手动特设程序影响性能。最重要的是IT应该从一开始就考虑桌面间依赖关系。
• 不再是面对单个孤岛 现在，服务交付比以往任何时候都要严格。企业需要360度VDI服务可视性，每层(从桌面到应用程序以及从网络到存储)具有虚拟化性能相关性。管理员需要对 VDI服务性能问题具有洞察力，以检测和解决根本问题。监测单个孤岛不再有用，因为现在的基础设施的复杂性。现在有太多机会会出问题。
• 采用最佳做法 监测VDI性能，而不是孤岛;权衡投资回报率;采用先发制人的检测和警报机制;监测用户，而不只是虚拟机;对会话具有可视性。采用最佳做法以获得最高VDI投资回报率。
成功部署VDI的关键是自动化监测和管理整个VDI服务的能力，从底层硬件、网络和存储，到虚拟化平台和自我服务前端应用程序。如果采用了端到端自动化方法，用户性能问题将可以更迅速的被诊断和解决，而且占用更少的资源。
