1、评估现有的服务器工作量。
全面了解服务器工作量是确定对何种应用采取虚拟化策略的关键的第一步。虚拟化的最佳对象包括运行于web的应用、基础设施或应用服务器等。不过，性能敏感性较高或I/O要求很高的应用不适合在虚拟环境下运行。
收集整个数据中心的全部硬件与软件资产的具体信息，并分析工作量利用情况，以开发出经过优化的服务器融合方案。然后再使用收集来的服务器利用率数据生成硬件利用报表，确认不匹配的工作量与资源，如使用不足或过度使用的服务器。
2、分析完整的工作量周期。
分析某个时间上各个单点的工作量并不是非常有效，因为工作量可能会在一天或一个季节的不同时间中出现非常显著的变化，也可能随其他变量的变化而变化。 在一段比较长的时间里记录服务器的使用情况，如在一个财务季度内，以确保准确收集使用情况的所有变化信息。此后，你可以制定工作量概览表，以清晰描述服务器利用趋势以及CPU、磁盘、存储器和网络利用率的异常情况。这样做有助于保证工作量管理的一致性与可预见性，同时能够提供必要的趋势分析数据，实现供应与产能规划的自动化。
3、采用“如果－那么”模型。
采用“如果－那么”模型找到硬件和虚拟主机的最佳组合，以实现利用率最大化，避免资源冲突，同时还可以预测未来的工作量。还可以运行向外扩展（scale-up）和向上扩展（scale-out）场景，以确保满足当前和未来需求的足够资源，避免为整合环境供应过多资源―― 这是一种成本很高的常见问题。
4、检查你的管理工具。
许多虚拟管理工具只允许你管理一种管理程序。如果你已经将虚拟服务器与物理数据中心完全分离，那么你最好也使用分离的虚拟工具。不过，如果希望建立并维护动态数据中心以便在物理和虚拟机器之间自动移动，建议你最好只采用一种工具。
5、投产前进行测试。
对虚拟服务器进行测试，以确保不会因在同一部物理服务器中组合了过多的资源密集性应用而使应用放慢速度。此时工作量移植工具可以大显身手。这些工具用于将数据、应用和操作系统与基础硬件相分离，并将其整合至任意的物理或虚拟平台。在开始运行真正的生产环境之前，对服务器进行测试将有助于顺利部署虚拟机。
6、利用动态供应技术。
虚拟化技术的部署到此为止。下一步要根据需求调节处理能力。例如，你可以设立门槛，当关键应用的使用率达到80%时，系统将自动增加新的服务器。这种类型的智能资源管理帮助组织机构设计出能够满足其业务需求的数据中心。例如：一家大型教育机构对整个前端网络进行虚拟化。通过虚拟化分析，这家机构发现，一家网站在早晨的流量比较大，而其他网站则在下午迎来访问高峰。通过对一天的不同时间段重新动态分配资源，这家机构成功地将服务器的数量减少了80%，硬件成本降低了30%，整体IT预算减少了18%。
7、持续分析。
虚拟化不是一种临时举措，而是用于优化系统利用率和系统性能的持续战略。工作量与资源需求随时间而不断变化，因此需要定期调节以实现持续均衡，保持数据中心处于最优利用状态。幸运的是，我们现有拥有新型虚拟分析工具，能够轻松实现工作量的监控、移动与整合。
8、掌握更多信息。
使用管理工具可以准确了解各台服务器上各部虚拟机的运行情况，以及增加了哪些工作量、增加速度如何等等，使资源规划的效率得到大幅提高。此外，这种工具还能够帮助公司跟踪工作量，根据磁盘、CPU和网络的实际使用情况为业务单元分配IT费用。
9、利用灾难恢复场景。
利用业务持续性虚拟解决方案，组织机构可以更充分地利用其虚拟投资。虚拟化的便携特点也使其成为一种有效的灾难恢复技术。所有服务器工作量，包括运行于物理机或虚拟机的工作量，都可被复制为虚拟机备份。如果发生资源断供，工作量可以自动实现复制虚拟机的失效备援。
结论
随着虚拟化技术的应用不断扩大，组织机构在虚拟环境下很容易陷入多种陷阱之中，这些陷阱在物理环境下也同样存在。改进产能规划与建模有助于避免资源瓶颈与虚拟蔓生（virtual sprawl）。虚拟服务器要求采用新的管理方法，包括事先规划、工作量周期分析和持续监控等。根据上述逻辑步骤逐步实施虚拟技术，你将成功获得你所需要的虚拟基础设施。
