如果你有10台Web服务器，每台的 CPU和内存使用率只有15%至20%，那么从实际应用情况来看，这些系统是处于空闲的，在白白浪费着数据中心的资源。这些低负载的服务器实际可以用两台 高可用的服务器进行整合，将平均利用率维持在65%至75%，对于数据中心而言具有很多的好处：降低服务器数量、降低能耗、降低维护管理开支等等。
下面有五个参考步骤，可以帮助你将负载整合，提高数据中心的应用效率：
1、收集数据
第一个步骤是需要收集系统性能数据，这个步骤需要较长的时间来执行，因为我们不能用 某一时间点的性能数据作为参考，而需要了解性能趋势的全貌。我们需要收集足够的数据来观察每小时的趋势、每天甚至每个月的趋势，一年的数据收集时间是更加 合适的。如果之前已经有了这些数据，那么可以进入到下一步：数据分析。
如果还没有收集系统性能数据，那么就需要从现在开始来进行这个关键的步骤了。现在有很多工具可以用来收集数据，比如免费、开源的Orca，是这类工具中 比较好的一个。如果时间允许，在进行下一个数据分析的步骤前，至少要进行两周的数据收集工作。
2、数据分析
在收集了足够的数据后，然后需要进行的是数据的分析。同样，这些工作可以通过工具进 行，如Orca提供了一个强大而形象的分析工具，每小时、每天、每周、每月、每季度、每年的系统性能数据可以清晰用图表显示，非常之观，你不再需要用计算 器来计算上升还是下降的趋势。
我们需要关注四个主要的性能方 面：CPU、内存、网络和磁盘。对于CPU利用率，需要检查用户和系统进程使用的CPU总量，以及特定时间段内的空闲时间。内存统计在不同的操作系统间有 很大的不同，很难一概而论，Pages in和Pages out，加上Swap in和Swap out，可以对内存性能进行快速的概览。网络性能衡量网络数据的进出能力，即吞吐量。对于大多数系统来说，磁盘性能要远比磁盘空间更重要，因为磁盘空间可 以轻易的扩充。察看磁盘每秒的读写能力，特别对于磁盘密集型应用，如数据库，可以告诉你是否需要更换更快速的硬盘，比如更改RAID策略，或采用基于 SAN的存储来改善存储性能。
- CPU－用户、系统和空 闲
- Memory－Pages in/out和Swap in/out
- Network－输入/输出（bits /sec）
- Disk－每秒读写能力
如果系统利用率有0至50%的空闲，就可以考虑整合，空闲在50% 至70%之间，如果负载兼容的话，就应该实施整合了。兼容的负载表示负载可以互补，比如，高CPU利用率的负载可以和高磁盘读写的负载相配合，就像一台 Web服务器和一台数据库服务器整合为一台单独的服务器。
3、 起草计划
通过数据的分析可以明确哪些负载 的系统可以进行整合，系统可以运行多个Web服务的实例、多哥数据库和网络服务、以及多用户存储应用等等。负载整合中有两个基本原则是需要遵循的：一组相 似的负载或者互补的负载。
整合相似负载是将尽可能多的空闲负 载集中到一台系统上，当然，还需要一台系统进行容错。整合互补负载，如Web/database，也是为了充分利用系统资源。
4、实施计划
将现有负载拷贝到新的整合系统，并保持双方并行运行一段时间，这样可以发现计划中的 问题，并避免整合系统出现问题导致业务失效。
5、 评估结果
在整合系统上安装性能收集软件来 评估整合的效果，当然，可以想象的是，相比之前的利用率，现在的整合系统利用率会更高，可以接受的利用率数字可以超过80%，峰值接近100%。注意系统 的等待状态和过长的交换等待，这可以指出一些性能问题。如果遇到了性能问题，需要扩展配置或重新配置负载整合。
负载整合可以提高数据中心效率、降低能源消耗和维护的复杂度，这项工作可能会推迟将 基础设施转移到虚拟化架构的时间。降低服务器数量，将负载整合，对于降低数据中心预算也很有意义。当然，要建立更高能效的数据中心还需要很多步骤，这五个 步骤也仅仅是个开始。
