ماشین‌های مجازی (VMs) ستون فقرات زیرساخت‌های مدرن سازمانی هستند، اما کارایی ضعیف آن‌ها می‌تواند منجر به افت عملکرد حیاتی کسب‌وکار شود. برای کسب بهترین عملکرد از VMware ESXi و Microsoft Hyper-V، تمرکز بر روی سه حوزه کلیدی ضروری است:

1. بهینه‌سازی CPU: مدیریت دقیق vCPUها و جلوگیری از Overcommitment افراطی (بالاتر از نسبت ۴:۱) برای کاهش CPU Ready Time (زمان آماده‌به‌کاری).
2. بهینه‌سازی Storage I/O: حل گلوگاه Input/Output با افزایش Queue Depth کنترلرها و استفاده استراتژیک از Thick Provisioning برای VMهای دیتابیس.
3. مدیریت حافظه: جلوگیری از مکانیسم‌های تخلیه حافظه مانند Memory Ballooning و Swapping با تنظیم Reservation (ذخیره حافظه) برای VMهای سطح بالا.

پیاده‌سازی این ۱۵ تکنیک پیشرفته، کلید حل Bottleneckهای رایج دیتاسنتر مجازی و تضمین Uptime و کارایی سرویس‌های حیاتی شماست.

مقدمه

در بسیاری از زیرساخت‌های مجازی‌سازی، کندی ماشین‌های مجازی دقیقاً در شرایطی اتفاق می‌افتد که از نظر سخت‌افزاری همه‌چیز «درست» به نظر می‌رسد؛ CPU قدرتمند است، حافظه کافی وجود دارد و فضای ذخیره‌سازی هم محدودیتی ندارد. با این حال، کاربران از تأخیر در سرویس‌ها، کندی برنامه‌ها یا ناپایداری عملکرد ماشین‌های مجازی شکایت می‌کنند. دلیل این تناقض معمولاً نه کمبود منابع، بلکه پیکربندی نادرست ماشین‌های مجازی و Host است.

در پلتفرم‌هایی مانند VMware ESXi و Microsoft Hyper-V، عملکرد ماشین مجازی تنها به میزان منابع اختصاص‌داده‌شده وابسته نیست، بلکه به نحوه زمان‌بندی CPU، مدیریت حافظه، نوع کنترلر ذخیره‌سازی، تنظیمات IO و حتی سیاست‌های مصرف انرژی Host بستگی دارد. در بسیاری از موارد، یک تنظیم اشتباه—مثل تخصیص بیش از حد vCPU، استفاده نادرست از Snapshot یا انتخاب نامناسب Virtual Disk می‌تواند کارایی یک VM را به‌شدت کاهش دهد، حتی اگر منابع ظاهراً کافی باشند.

این مقاله با هدف ارائه یک راهنمای عملی و قابل‌اجرا نوشته شده است؛ نه یک لیست تئوریک از تنظیمات. در ادامه، ۱۵ راهکار حیاتی برای افزایش کارایی ماشین‌های مجازی را بررسی می‌کنیم؛ راهکارهایی که از تنظیمات CPU و حافظه شروع می‌شوند و تا بهینه‌سازی Storage، IO و شبکه در ESXi و Hyper-V ادامه پیدا می‌کنند. هر بخش بر اساس سناریوهای واقعی طراحی شده تا بتوانید بفهمید چه زمانی یک تنظیم مفید است و چه زمانی همان تنظیم می‌تواند به گلوگاه عملکردی تبدیل شود.

اگر هدف شما داشتن VMهایی پایدار، سریع و قابل پیش‌بینی است چه در محیط‌های کوچک و چه در زیرساخت‌های سازمانی این مقاله دیدی عملی به شما می‌دهد تا به‌جای افزایش بی‌هدف منابع، عملکرد واقعی ماشین‌های مجازی را بهینه کنید.

قبل از شروع بهینه‌سازی؛ این اشتباهات رایج را بشناسید

بسیاری از مشکلات Performance در ماشین‌های مجازی نه به‌دلیل ضعف Hypervisor هستند و نه به خاطر کمبود سخت‌افزار؛ بلکه نتیجه‌ی تصمیم‌های اشتباه در مرحله تشخیص مشکل‌اند. قبل از اینکه وارد تنظیمات CPU، RAM یا Storage شوید، لازم است چند تصور غلط رایج را کنار بگذارید. این بخش کمک می‌کند به‌جای «حدس زدن»، با نگاه تحلیلی سراغ بهینه‌سازی بروید.

“Simply adding more virtual CPUs or memory to a virtual machine does not always improve performance. In many cases, incorrect resource allocation or contention at the host level can actually degrade overall system performance.”
— VMware vSphere Performance Best Practices

---

«صرفاً اضافه کردن vCPU یا حافظه بیشتر به یک ماشین مجازی همیشه باعث بهبود عملکرد نمی‌شود. در بسیاری از موارد، تخصیص نادرست منابع یا ایجاد رقابت (Contention) در سطح Host می‌تواند حتی عملکرد کلی سیستم را بدتر کند.»

چرا افزایش RAM همیشه مشکل Performance را حل نمی‌کند؟

اولین واکنش بسیاری از مدیران IT در مواجهه با کندی VM این است: «RAM رو بیشتر کن».
در حالی که در عمل، افزایش حافظه فقط زمانی مؤثر است که کمبود واقعی RAM وجود داشته باشد.

در بسیاری از سناریوها:

• VM حافظه آزاد دارد اما CPU درگیر است
• یا VM به دلیل IO Wait کند شده، نه کمبود حافظه
• یا Ballooning و Swap در سطح Host اتفاق می‌افتد، نه داخل VM

افزایش بی‌هدف RAM در این شرایط نه‌تنها مشکل را حل نمی‌کند، بلکه ممکن است:

• فشار بیشتری به Host وارد کند
• باعث Swap شدن VMهای دیگر شود
• و در نهایت Performance کل Host را کاهش دهد

RAM راه‌حل نیست؛ تشخیص درست Bottleneck راه‌حل است.

---

تفاوت Bottleneck در VM با Bottleneck در Host چیست؟

یکی از اشتباهات مهم در تحلیل Performance این است که رفتار VM و Host را یکی فرض می‌کنیم، در حالی که این دو لایه کاملاً متفاوت‌اند.

• Bottleneck در VM یعنی:
  • مصرف CPU یا RAM داخل خود ماشین مجازی بالاست
  • Disk Queue داخل VM زیاد است
  • یا Application به منابع پاسخ‌گو نیست
• Bottleneck در Host یعنی:
  • CPU Scheduler نمی‌تواند vCPUها را به‌موقع اجرا کند
  • Memory Overcommit باعث Swap در سطح Host شده
  • Storage Host اشباع شده و IO VMها معطل مانده‌اند

نکته کلیدی اینجاست:
ممکن است داخل VM همه‌چیز «نرمال» به نظر برسد، اما در Host گلوگاه جدی وجود داشته باشد. اگر فقط داخل VM را بررسی کنید، علت واقعی Performance Issue را هرگز پیدا نمی‌کنید.

---

چرا مانیتورینگ قبل از Optimization ضروری است؟

بهینه‌سازی بدون مانیتورینگ، شبیه تعمیر موتور بدون باز کردن کاپوت است.
قبل از هر تغییری باید بدانید:

• CPU واقعاً درگیر است یا فقط منتظر Scheduler مانده؟
• RAM کم است یا Memory Management اشتباه است؟
• IO کند است یا Storage Queue پر شده؟
• مشکل دائمی است یا فقط در ساعات خاص رخ می‌دهد؟

مانیتورینگ به شما کمک می‌کند:

• علت را از علامت تشخیص دهید
• بفهمید کدام لایه (VM، Host یا Storage) مشکل‌ساز است
• و از انجام تغییرات پرریسک و بی‌اثر جلوگیری کنید

در ESXi و Hyper-V ابزارهای قدرتمندی برای این کار وجود دارد که در ادامه مقاله به آن‌ها می‌پردازیم. بدون داده، بهینه‌سازی فقط حدس است؛ با داده، تصمیم فنی گرفته می‌شود

بهینه‌سازی CPU در ماشین‌های مجازی (۵ راهکار حیاتی)

CPU یکی از حساس‌ترین و در عین حال بدفهم‌ترین منابع در محیط‌های مجازی‌سازی است. برخلاف تصور رایج، تخصیص بیشتر vCPU الزاماً به معنای عملکرد بهتر نیست. در بسیاری از موارد، تنظیم نادرست CPU باعث افزایش Latency، Waiting Time و حتی افت کارایی کل Host می‌شود. در این بخش، پنج راهکار حیاتی برای بهینه‌سازی CPU در VMها را بررسی می‌کنیم.

انتخاب صحیح تعداد vCPU (کمتر = بهتر در بسیاری موارد)

یکی از رایج‌ترین اشتباهات در طراحی VM این است که تعداد vCPU بیش از نیاز واقعی ماشین مجازی تعیین می‌شود. در محیط‌های مجازی، هر vCPU باید توسط Scheduler روی یک Core فیزیکی زمان‌بندی شود. هرچه تعداد vCPU بیشتر باشد، هماهنگ‌سازی آن‌ها پیچیده‌تر و زمان انتظار برای اجرای هم‌زمان طولانی‌تر می‌شود.

در عمل:

• VM با 2 vCPU اغلب سریع‌تر از VM با 4 یا 8 vCPU اجرا می‌شود
• افزایش vCPU باعث افزایش CPU Ready Time می‌شود
• Scheduler مجبور است Coreهای بیشتری را هم‌زمان آزاد کند

بهترین رویکرد این است که:

• با حداقل vCPU شروع کنید
• رفتار VM را مانیتور کنید
• فقط در صورت نیاز واقعی، vCPU اضافه کنید

تأثیر CPU Overcommit در ESXi و Hyper-V

CPU Overcommit به معنای تخصیص مجموع vCPUها بیش از Coreهای فیزیکی Host است. این روش در بسیاری از محیط‌ها اجتناب‌ناپذیر است، اما اگر کنترل نشود، به‌شدت Performance را تحت تأثیر قرار می‌دهد.

در ESXi:

• Overcommit توسط CPU Scheduler مدیریت می‌شود
• شاخص کلیدی برای بررسی آن CPU Ready (%) است
• Ready Time بالا نشان‌دهنده ازدحام Scheduler است

در Hyper-V:

• Scheduler بر اساس Logical Processor کار می‌کند
• Overcommit شدید باعث افزایش Context Switch و Latency می‌شود
• تأثیر آن معمولاً در Workloadهای سنگین‌تر محسوس‌تر است

Overcommit زمانی قابل قبول است که:

• VMها هم‌زمان CPU مصرف نکنند
• Workloadها Burst-Based باشند
• مانیتورینگ مداوم انجام شود

تنظیم CPU Affinity؛ چه زمانی مفید است و چه زمانی خطرناک؟

CPU Affinity به شما اجازه می‌دهد اجرای یک VM را به Coreهای مشخصی محدود کنید. اگرچه در نگاه اول جذاب به نظر می‌رسد، اما در بسیاری از سناریوها باعث کاهش انعطاف Scheduler می‌شود.

CPU Affinity مفید است وقتی:

• VM بسیار حساس به Latency باشد
• Host منابع زیادی داشته باشد
• VMهای حیاتی نیاز به Isolation داشته باشند

CPU Affinity خطرناک است وقتی:

• Host تحت فشار باشد
• VMها نیاز به Scalability داشته باشند
• منابع Core محدود باشند

در اغلب محیط‌ها، Scheduler پیش‌فرض ESXi و Hyper-V عملکرد بهتری از تنظیم دستی Affinity ارائه می‌دهد.

تفاوت NUMA Awareness در VMهای سنگین

در سرورهای چندسوکتی، معماری NUMA نقش مهمی در Performance دارد. اگر VM به‌درستی NUMA-Aware نباشد، ممکن است به حافظه‌ای دسترسی پیدا کند که روی Node دیگری قرار دارد، که باعث افزایش Latency می‌شود.

نکات کلیدی:

• تعداد vCPU نباید از تعداد Coreهای یک NUMA Node بیشتر شود
• RAM VM باید در محدوده یک NUMA Node باقی بماند
• VMهای دیتابیس و ERP بیشترین تأثیر را از NUMA می‌گیرند

در ESXi:

• NUMA به‌صورت خودکار مدیریت می‌شود
• تنظیم نادرست vCPU می‌تواند این مزیت را از بین ببرد

در Hyper-V:

• NUMA Spanning می‌تواند فعال یا غیرفعال باشد
• تنظیم اشتباه آن باعث افت شدید Performance می‌شود

Scheduler CPU در ESXi vs Hyper-V (مقایسه کاربردی)

هر دو Hypervisor از Schedulerهای پیشرفته استفاده می‌کنند، اما رویکرد آن‌ها متفاوت است.

ESXi Scheduler:

• تمرکز بالا روی Fairness
• مانیتورینگ دقیق CPU Ready
• کنترل granular روی منابع

Hyper-V Scheduler:

• یکپارچه با Windows Kernel
• وابسته به Power Plan سیستم‌عامل
• عملکرد مناسب در محیط‌های Windows-Centric

در عمل:

• ESXi کنترل دقیق‌تری برای محیط‌های بزرگ ارائه می‌دهد
• Hyper-V در سناریوهای ساده‌تر و مبتنی بر Windows عملکرد پایداری دارد

انتخاب Scheduler بهتر، به نوع Workload و طراحی Host بستگی دارد، نه صرفاً نام Hypervisor.

جدول مقایسه‌ای راهکارهای بهینه‌سازی CPU در ماشین‌های مجازی (ESXi و Hyper-V)

راهکار	هدف اصلی	مزیت کلیدی	ریسک یا اشتباه رایج	بهترین سناریوی استفاده
انتخاب صحیح تعداد vCPU	کاهش CPU Waiting و Ready Time	افزایش سرعت پاسخ VM با منابع کمتر	تخصیص بیش‌ازحد vCPU که باعث کندی Scheduler می‌شود	بیشتر VMهای عمومی و کاربردی
مدیریت CPU Overcommit	استفاده بهینه از منابع Host	افزایش چگالی VM بدون افت شدید Performance	Overcommit بیش‌ازحد و ایجاد Contention	Workloadهای Burst-Based
CPU Affinity	ایزوله‌سازی اجرای VM روی Coreهای مشخص	کاهش Latency در سناریوهای خاص	محدودکردن Scheduler و افت انعطاف‌پذیری	VMهای بسیار حساس یا حیاتی
NUMA Awareness	کاهش Latency دسترسی به حافظه	بهبود Performance در VMهای سنگین	عبور از مرز NUMA Node با vCPU زیاد	دیتابیس‌ها، ERP، BI
Scheduler CPU (ESXi vs Hyper-V)	زمان‌بندی عادلانه پردازش‌ها	کنترل بهتر منابع CPU	نادیده گرفتن تنظیمات Power و Host	Hostهای چندکاربره و سازمانی

بهینه‌سازی حافظه (RAM) در VMها (۴ راهکار کلیدی)

حافظه یکی از منابعی است که بیشترین سوء‌برداشت در مورد آن وجود دارد. بسیاری از مشکلات Performance که به‌ظاهر به CPU یا Storage نسبت داده می‌شوند، در واقع ریشه در مدیریت نادرست RAM دارند. در محیط‌های مجازی، نحوه تخصیص و مصرف حافظه به‌اندازه مقدار آن اهمیت دارد.

Memory Ballooning چیست و چه زمانی Performance را نابود می‌کند؟

Memory Ballooning مکانیزمی است که Hypervisor از آن برای بازیابی حافظه از VMهایی که «ظاهراً» RAM آزاد دارند استفاده می‌کند. در این حالت، یک درایور داخل VM حافظه را اشغال می‌کند تا Hypervisor بتواند آن را به VMهای دیگر اختصاص دهد.

Ballooning زمانی قابل قبول است که:

• VM واقعاً حافظه بلااستفاده داشته باشد
• Workload سبک یا Burst-Based باشد

اما Ballooning زمانی Performance را نابود می‌کند که:

• VM به RAM فعال نیاز داشته باشد
• سیستم‌عامل داخل VM مجبور به Page Out شود
• I/O دیسک به‌طور ناگهانی افزایش پیدا کند

در چنین شرایطی، Ballooning عملاً VM را وارد Swap غیرمستقیم می‌کند و باعث افت شدید سرعت می‌شود.

Transparent Page Sharing (TPS)؛ فعال باشد یا غیرفعال؟

TPS مکانیزمی برای Deduplicate کردن صفحات حافظه یکسان بین VMهاست. این فناوری در گذشته یکی از مزایای بزرگ ESXi محسوب می‌شد، اما به‌دلیل ملاحظات امنیتی، در نسخه‌های جدید به‌صورت پیش‌فرض محدود یا غیرفعال شده است.

TPS:

• در محیط‌هایی با VMهای مشابه (مثل VDI) مفید است
• مصرف کلی RAM Host را کاهش می‌دهد

اما:

• در Workloadهای متنوع تأثیر محدودی دارد
• فعال‌سازی گسترده آن ممکن است تأخیر ایجاد کند
• در محیط‌های حساس امنیتی توصیه نمی‌شود

نتیجه عملی این است که TPS دیگر یک ابزار «عمومی» برای بهینه‌سازی حافظه نیست و فقط در سناریوهای خاص ارزش بررسی دارد.

Dynamic Memory در Hyper-V؛ مزایا و دام‌ها

Dynamic Memory در Hyper-V امکان تغییر پویا حافظه VM را بر اساس نیاز فراهم می‌کند. این قابلیت در نگاه اول بسیار جذاب است، اما استفاده نادرست از آن می‌تواند باعث ناپایداری Performance شود.

“Dynamic Memory can improve overall host memory utilization, but workloads that are sensitive to memory allocation changes—such as database servers—may experience performance degradation if memory is adjusted frequently.”
— Microsoft Learn – Hyper-V Dynamic Memory Overview

---

«Dynamic Memory می‌تواند بهره‌وری کلی حافظه Host را بهبود دهد، اما بارهای کاری‌ای که نسبت به تغییرات حافظه حساس هستند—مانند سرورهای دیتابیس—ممکن است در صورت تغییر مکرر مقدار حافظه، با افت عملکرد مواجه شوند.»
— منبع: Microsoft Learn – معرفی Dynamic Memory در Hyper-V

مزایا:

• استفاده بهینه از RAM Host
• افزایش چگالی VMها
• مناسب برای VMهای سبک و سرویس‌های غیرحساس

دام‌ها:

• نوسان حافظه در Workloadهای سنگین
• افت Performance در دیتابیس‌ها و اپلیکیشن‌های Cache-محور
• وابستگی شدید به تنظیمات Minimum و Maximum RAM

Dynamic Memory زمانی بهترین عملکرد را دارد که:

• Minimum RAM واقع‌بینانه تنظیم شده باشد
• VM به نوسان حافظه حساس نباشد

چرا Swap در VM نشانه یک طراحی اشتباه است؟

Swap چه در سطح VM و چه در سطح Host تقریباً همیشه نشانه یک مشکل طراحی است، نه یک وضعیت نرمال.

Swap اتفاق می‌افتد وقتی:

• RAM بیش از حد Overcommit شده باشد
• Ballooning از حد مجاز عبور کند
• VM بیش از نیاز واقعی حافظه مصرف کند

نتیجه Swap:

• افزایش شدید Latency
• افت محسوس سرعت برنامه‌ها
• افزایش IO Disk بدون دلیل ظاهری

در یک طراحی صحیح:

• VM نباید به Swap برسد
• Host نباید مجبور به Swap VMها شود
• Memory باید متناسب با Workload تخصیص داده شود

اگر Swap را در مانیتورینگ مشاهده می‌کنید، به‌جای پذیرش آن، باید طراحی حافظه را بازنگری کنید.

جمع‌بندی این بخش

بهینه‌سازی حافظه در VMها یعنی:

• جلوگیری از Overcommit بی‌هدف
• شناخت مرز بین استفاده هوشمندانه و فشار بیش از حد
• ترجیح پایداری Performance به افزایش چگالی

در بسیاری از محیط‌ها، تنها با اصلاح تنظیمات Ballooning، Dynamic Memory و حذف Swap، می‌توان Performance ماشین‌های مجازی را به‌طور محسوسی بهبود داد.

راهکار	هدف اصلی	مزیت کلیدی	ریسک یا اشتباه رایج	بهترین سناریوی استفاده
Memory Ballooning	بازیابی حافظه بلااستفاده VMها	افزایش بهره‌وری RAM Host	فعال شدن Ballooning در VMهای فعال و ایجاد Swap	VMهای سبک با مصرف متغیر
Transparent Page Sharing (TPS)	کاهش مصرف RAM با Deduplication	افزایش چگالی VMهای مشابه	تأثیر محدود در Workloadهای متنوع و ملاحظات امنیتی	VDI و VMهای مشابه
Dynamic Memory (Hyper-V)	تخصیص پویا RAM به VM	استفاده بهینه از حافظه Host	نوسان Performance در اپلیکیشن‌های حساس	سرویس‌های سبک و غیرحساس
جلوگیری از Swap	حفظ پایداری Performance	کاهش Latency و IO غیرضروری	Overcommit بیش‌ازحد حافظه	همه VMهای Production

بهینه‌سازی Storage و Disk I/O (۵ راهکار بسیار مهم)

در بسیاری از محیط‌های مجازی‌سازی، گلوگاه اصلی نه CPU است و نه RAM، بلکه Storage و Disk I/O است. حتی سریع‌ترین CPUها نیز اگر منتظر پاسخ دیسک بمانند، عملاً بلااستفاده خواهند بود. بهینه‌سازی IO نیازمند انتخاب درست نوع دیسک مجازی، کنترلر مناسب، صف‌بندی صحیح و مدیریت هوشمند Snapshotهاست.

انتخاب صحیح Virtual Disk Type (Thin vs Thick)

نوع دیسک مجازی تأثیر مستقیمی بر عملکرد IO دارد.

• Thin Provisioned Disk
  • فضای دیسک به‌صورت پویا تخصیص داده می‌شود
  • مصرف فضای ذخیره‌سازی بهینه‌تر است
  • در زمان رشد دیسک، Latency لحظه‌ای ایجاد می‌شود
• Thick Provisioned Disk
  • فضای دیسک از ابتدا رزرو می‌شود
  • عملکرد پایدارتر و قابل پیش‌بینی‌تر دارد
  • نیازمند فضای ذخیره‌سازی بیشتر است

برای VMهای Production و Workloadهای حساس به IO (مثل دیتابیس‌ها)، معمولاً Thick Provisioned انتخاب بهتری است. Thin بیشتر برای VMهای تست یا Workloadهای سبک توصیه می‌شود.

تأثیر Storage Controller (LSI Logic vs VMware Paravirtual)

کنترلر دیسک مجازی نقش کلیدی در نحوه ارتباط VM با Storage دارد.

• LSI Logic SAS
  • سازگاری بالا
  • مناسب برای Workloadهای عمومی
  • عملکرد قابل قبول بدون نیاز به تنظیم خاص
• VMware Paravirtual (PVSCSI)
  • طراحی‌شده برای IO بالا
  • Queue Depth بیشتر
  • Latency کمتر در بارهای سنگین

برای VMهای دیتابیس، فایل‌سرور یا سیستم‌های پرمصرف IO، استفاده از PVSCSI می‌تواند تفاوت قابل‌توجهی در Performance ایجاد کند، به‌شرط آنکه درایور آن داخل VM نصب و پشتیبانی شود.

Alignment دیسک؛ اشتباهی قدیمی که هنوز قربانی می‌گیرد

Disk Alignment به معنای هم‌راستا بودن بلاک‌های سیستم‌عامل با بلاک‌های Storage است. اگر Alignment درست نباشد، هر عملیات نوشتن می‌تواند به چندین عملیات فیزیکی تبدیل شود.

مشکلات Alignment:

• افزایش IO غیرضروری
• افزایش Latency
• کاهش عمر Storage

در سیستم‌عامل‌های جدید، Alignment معمولاً به‌صورت خودکار انجام می‌شود، اما در VMهای قدیمی یا دیسک‌های منتقل‌شده (Migrated) همچنان می‌تواند مشکل‌ساز باشد.

بررسی Alignment یکی از ساده‌ترین و در عین حال مؤثرترین اقدامات بهینه‌سازی IO است.

Queue Depth و تأثیر آن روی IO Performance

Queue Depth مشخص می‌کند چه تعداد درخواست IO می‌توانند هم‌زمان در صف پردازش قرار بگیرند. Queue Depth کم باعث:

• Idle شدن Disk در بارهای سنگین
• افزایش Latency

و Queue Depth بیش از حد باعث:

• ازدحام صف
• تأخیر غیرقابل پیش‌بینی

می‌شود.

در VMهای پرمصرف IO:

• افزایش کنترل‌شده Queue Depth
• هماهنگی بین VM، Host و Storage

می‌تواند Throughput را به‌طور محسوسی افزایش دهد. این تنظیم باید با توجه به نوع Storage (SAN, NAS, SSD, NVMe) انجام شود.

Snapshotها؛ قاتل خاموش کارایی VM

Snapshotها ابزار مفیدی برای تست و Backup موقت هستند، اما استفاده نادرست از آن‌ها یکی از رایج‌ترین دلایل افت شدید Performance است.

مشکلات Snapshot:

• افزایش Latency در Write
• افزایش IO به‌دلیل Chain شدن دیسک‌ها
• ریسک پر شدن ناگهانی Storage

بهترین Practice:

• Snapshotها را کوتاه‌مدت نگه دارید
• از Snapshot به‌عنوان Backup دائمی استفاده نکنید
• Snapshotهای قدیمی را مرتب بررسی و حذف کنید

در بسیاری از محیط‌ها، تنها با حذف Snapshotهای بلااستفاده، Performance VM به‌طور چشمگیری بهبود پیدا می‌کند.

راهکار	هدف اصلی	مزیت کلیدی	ریسک یا اشتباه رایج	بهترین سناریوی استفاده
Virtual Disk Type (Thin vs Thick)	مدیریت فضای ذخیره‌سازی و IO	Thick: عملکرد پایدار / Thin: صرفه‌جویی در فضا	استفاده از Thin برای Workloadهای IO-محور	VMهای Production با IO بالا (Thick)
Storage Controller (LSI vs PVSCSI)	بهبود Throughput و Latency	PVSCSI: Queue Depth بالاتر و Latency کمتر	استفاده از کنترلر عمومی برای VMهای سنگین	دیتابیس‌ها، File Serverها، ERP
Disk Alignment	کاهش IO اضافی	بهبود Latency و کارایی Storage	نادیده گرفتن Alignment در VMهای قدیمی	VMهای Migrated یا Legacy
Queue Depth	مدیریت هم‌زمانی درخواست‌های IO	افزایش Throughput در بارهای سنگین	افزایش بیش‌ازحد و ایجاد IO Congestion	Storageهای SAN، SSD، NVMe
Snapshot Management	حفظ کارایی دیسک	کاهش Write Latency و IO Chain	نگه‌داشتن Snapshotهای طولانی‌مدت	همه VMهای Production

بهینه‌سازی شبکه (Network Performance در VMها)

در بسیاری از ماشین‌های مجازی، افت عملکرد شبکه به‌اشتباه به CPU یا Storage نسبت داده می‌شود، در حالی که مشکل اصلی در لایه شبکه مجازی رخ می‌دهد. انتخاب نادرست کارت شبکه مجازی، تنظیمات Offloading یا پیکربندی نامناسب vSwitch می‌تواند Latency را افزایش دهد و Throughput واقعی VM را به‌شدت کاهش دهد. بهینه‌سازی شبکه مجازی، یکی از کم‌هزینه‌ترین و در عین حال مؤثرترین اقدامات برای بهبود Performance VMهاست.

تفاوت NIC مجازی E1000 و VMXNET3

انتخاب نوع کارت شبکه مجازی نقش مستقیمی در کارایی شبکه VM دارد.

• E1000 / E1000e
  • شبیه‌سازی‌شده (Emulated)
  • سازگاری بالا با سیستم‌عامل‌ها
  • مصرف CPU بیشتر
  • Throughput و Performance محدودتر
• VMXNET3
  • Paravirtualized
  • طراحی‌شده مخصوص VMware
  • Latency کمتر و Throughput بالاتر
  • پشتیبانی از Offloading پیشرفته

در محیط‌های Production، استفاده از VMXNET3 تقریباً همیشه انتخاب بهتر است، به‌خصوص برای VMهایی که:

• ترافیک شبکه بالا دارند
• با دیتابیس یا سرویس‌های تحت شبکه کار می‌کنند
• نیاز به Latency پایین دارند

E1000 بیشتر برای سازگاری یا سناریوهای خاص توصیه می‌شود، نه Performance.

Offloading و تأثیر آن روی Latency

Network Offloading مجموعه‌ای از قابلیت‌هاست که بخشی از پردازش شبکه را از CPU به NIC منتقل می‌کند. این ویژگی‌ها شامل:

• TCP Segmentation Offload (TSO)
• Large Receive Offload (LRO)
• Checksum Offload

مزایا:

• کاهش مصرف CPU
• افزایش Throughput
• بهبود Performance کلی شبکه

اما…
در برخی سناریوها، Offloading می‌تواند باعث:

• افزایش Latency
• رفتار غیرقابل پیش‌بینی در ترافیک‌های Real-Time
• ناسازگاری با برخی اپلیکیشن‌ها

بهترین رویکرد این است که:

• Offloading به‌صورت پیش‌فرض فعال باشد
• در VMهای حساس به Latency (مثل VoIP یا Trading Systems) تست و در صورت نیاز محدود شود

نقش vSwitch و Virtual Network Adapter در Performance

vSwitch پل ارتباطی بین VM و شبکه فیزیکی است و پیکربندی آن تأثیر مستقیمی بر Performance دارد.

نکات کلیدی در vSwitch:

• استفاده از Distributed vSwitch (در VMware) برای کنترل بهتر ترافیک
• تنظیم درست MTU (Jumbo Frames در صورت پشتیبانی Storage و Network)
• جلوگیری از Oversubscription بیش‌ازحد uplinkها

Virtual Network Adapter داخل VM نیز باید:

• درایور به‌روز داشته باشد
• با نوع NIC انتخاب‌شده سازگار باشد
• تنظیمات Power Saving آن غیرفعال باشد

در بسیاری از محیط‌ها، تنها با اصلاح تنظیمات vSwitch و NIC مجازی، Throughput شبکه VM چند برابر می‌شود بدون اینکه حتی یک خط سخت‌افزار تغییر کند.

مقایسه ESXi و Hyper-V از نظر Performance Optimization

انتخاب بین VMware ESXi و Microsoft Hyper-V صرفاً یک تصمیم لایسنس یا سلیقه‌ای نیست؛ این انتخاب مستقیماً روی نحوه مدیریت منابع، قابلیت‌های بهینه‌سازی Performance و رفتار ماشین‌های مجازی در بارهای کاری مختلف تأثیر می‌گذارد. هر دو Hypervisor بالغ و قابل‌اعتماد هستند، اما فلسفه طراحی و ابزارهای کنترلی آن‌ها تفاوت‌های مهمی دارد.

---

کدام Hypervisor کنترل دقیق‌تری روی منابع می‌دهد؟

از نظر کنترل دقیق و Granular روی منابع، VMware ESXi معمولاً دست بالاتر را دارد.

در ESXi:

• کنترل بسیار دقیق روی CPU Scheduler
• مانیتورینگ شفاف شاخص‌هایی مثل CPU Ready، Co-Stop و Latency
• تنظیمات پیشرفته برای NUMA، Storage Queue و Network Offloading
• ابزارهای تخصصی مانند esxtop برای تحلیل عمیق Performance

در Hyper-V:

• مدیریت منابع به‌شدت وابسته به Windows Kernel است
• کنترل‌ها ساده‌تر و یکپارچه‌تر هستند
• مانیتورینگ بیشتر از طریق Performance Monitor و ابزارهای ویندوزی انجام می‌شود

نتیجه عملی:

• ESXi برای محیط‌هایی که کنترل دقیق و Fine-Tuning اهمیت دارد مناسب‌تر است
• Hyper-V برای محیط‌هایی که سادگی و یکپارچگی مهم‌تر است عملکرد قابل قبولی ارائه می‌دهد

---

تفاوت رویکرد VMware و Microsoft در Resource Management

تفاوت اصلی این دو Hypervisor در فلسفه مدیریت منابع است.

رویکرد VMware:

• Hypervisor مستقل و Bare-Metal
• Resource Management در لایه‌ای جدا از سیستم‌عامل
• تمرکز بالا روی Fairness و Predictability
• مناسب برای محیط‌های Multi-Tenant و پرتراکم

رویکرد Microsoft:

• Hyper-V به‌عنوان نقش (Role) ویندوز
• Resource Management وابسته به تنظیمات OS
• بهره‌گیری از Power Plan، Scheduler و Memory Manager ویندوز
• مناسب برای سازمان‌های Windows-Centric

این تفاوت باعث می‌شود:

• ESXi در بارهای سنگین و متنوع رفتار پایدارتر داشته باشد
• Hyper-V در محیط‌های استاندارد سازمانی ساده‌تر مدیریت شود

---

انتخاب درست Hypervisor بر اساس سناریوی کاری

هیچ Hypervisor «بهترین مطلق» وجود ندارد؛ انتخاب درست کاملاً وابسته به سناریوی کاری است.

ESXi انتخاب بهتری است اگر:

• VMهای پرتراکم یا حساس به Latency دارید
• دیتابیس، ERP یا BI سنگین اجرا می‌کنید
• نیاز به مانیتورینگ و بهینه‌سازی دقیق دارید
• تیم فنی تجربه VMware دارد

Hyper-V انتخاب بهتری است اگر:

• زیرساخت کاملاً مبتنی بر Windows است
• سادگی مدیریت و یکپارچگی اهمیت دارد
• Workloadها عمومی یا متوسط هستند
• هزینه لایسنس فاکتور مهمی است

در عمل، Performance نهایی بیش از نام Hypervisor به طراحی درست، تنظیمات صحیح و مانیتورینگ مداوم بستگی دارد.

نتیجه‌گیری نهایی

افزایش کارایی ماشین‌های مجازی در ESXi و Hyper-V بیش از آنکه به افزایش سخت‌افزار وابسته باشد، به طراحی صحیح، تنظیمات اصولی و شناخت دقیق رفتار Hypervisor بستگی دارد. همان‌طور که در این مقاله دیدیم، بسیاری از مشکلات Performance از تصمیم‌های نادرست در تخصیص CPU، مدیریت حافظه، پیکربندی Storage و شبکه مجازی ناشی می‌شوند؛ تصمیم‌هایی که در ظاهر ساده‌اند اما در عمل می‌توانند گلوگاه‌های جدی ایجاد کنند.

۱۵ راهکار مطرح‌شده در این مقاله نشان می‌دهد که بهینه‌سازی واقعی VMها یک فرآیند چندلایه است. از انتخاب درست تعداد vCPU و رعایت اصول NUMA گرفته تا مدیریت Snapshotها، Queue Depth، نوع NIC مجازی و تنظیمات Host، هر کدام می‌توانند به‌تنهایی تفاوت محسوسی در عملکرد ایجاد کنند. نکته مهم این است که هیچ‌کدام از این اقدامات نباید به‌صورت کورکورانه انجام شوند؛ مانیتورینگ قبل و بعد از هر تغییر شرط اصلی یک بهینه‌سازی موفق است.

همچنین مقایسه ESXi و Hyper-V نشان داد که Performance نهایی به نام Hypervisor وابسته نیست، بلکه به این بستگی دارد که آیا زیرساخت متناسب با سناریوی کاری طراحی شده یا نه. در بسیاری از سازمان‌ها، حتی بدون تغییر پلتفرم، می‌توان با اصلاح تنظیمات و حذف اشتباهات رایج، به بهبود چشمگیر عملکرد دست یافت.

در نهایت، نگه‌داشتن Performance در سطح مطلوب یک اقدام مقطعی نیست، بلکه بخشی از فرآیند مستمر پشتیبانی شبکه و نگهداری زیرساخت مجازی‌سازی است. زیرساختی که به‌صورت منظم مانیتور، تحلیل و بهینه‌سازی شود، نه‌تنها پایدارتر خواهد بود، بلکه هزینه‌های توسعه و ارتقا را نیز به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد.