云计算是基于共享资源的，而控制如何进行共享则恰好是私有云APM不同于公共云APM的所在。

从使用哪种资源开始，然后就是如何以及何时处理云计算APM。为了确保收益，我们可以从了解应用程序资源消耗的详细信息入手，有针对性地计算性能提升，并了解如何通过使用专业性能工具按照私有云计算大型资源池的需求针对一些应用程序来进行平衡。

应用程序使用的IT资源包括CPU、内存、存储I/O以及网络I/O。如果任何以上这些资源在获得性能方面供过于求，那么云计算的经济效益就被降低了。由于应用程序使用它们所需各种类型资源的量是各不相同的，所以在开始私有云计算APM规划时，我们可通过使用任何广泛使用的资源监控工具针对每一个单独托管的组件来审核资源的使用情况，这一点是非常重要的。

下一步就是针对每一种资源类型绘制出资源使用情况。明确我们最为关心的三个指标：“平均使用率”曲线分布、“重度使用”的曲线高侧和“轻度使用”的曲线低侧。然后为每个应用程序的资源使用情况打分，0分为轻度使用类、1分为中度使用类，而2分为重度使用类。最后，根据组合后的打分情况重新绘制资源使用率曲线。

这样，最后的组合使用率分布曲线就会告诉开发人员他们实际所需的APM。如果某家公司的应用程序打分全部趋向于4或者更低的分数，那么它的私有云计算APM规划将基于对平均状态的优化。反之，如果他们相当数量的应用程序得分大于6分，那么开发人员则需要针对重度使用进行优化。如果得分在此之间，那么开发人员将增大平均使用。

对于私有云计算APM的基线策略就是确定目标应用程序的类别（“平均”或“重度”），然后对每台主机的应用程序数量进行平衡以取得良好的使用（通常为50%至70%）。开发人员应当剪裁他们的资源以适应这一目标，增加所需要的服务器内存，使用运行速度更快的硬盘或存储网络等。在这两种情况下，资源池将为每个虚拟机或容器提供相当一致的可用资源，因此开发人员就可以根据当前资源负载分配应用程序或组件，而无须更多地考虑具体应用程序的需求。

“中间”状态表明开发人员有一些比其他应用程序要求更多资源的应用程序。当一个开发团队处于这种情况下，我们的目标就是要确定如何为应用程序或组件分配资源，我们所采用的是一种更为高效的方法，而不仅仅是挑选一个可用的虚拟机或容器。要实现这一高效目标的一个方法就是根据资源保持原则来为托管点分配应用程序。

资源保持

就资源保持方法而言，其目标就是为服务器分配应用程序组件，而这些服务器上的应用程序资源需求将为未来的应用程序留下最大的剩余容量。这就意味着，要在应用程序被载入后挑选一个具有资源平均使用率最低的位置。这样一来，其他的应用程序或组件就不太可能遇到资源问题了。如果上述方法可行，那么优先把最具资源消耗密集型的的应用程序分配给托管点就可以让资源保持方法变得更为高效。

如果最重度的资源使用远高于平均水平，那么资源保持策略可能就无法提供统一的应用程序体验质量了。这可能是有两个方面的原因：应用程序可能具有超高的容量使用率而可能需要使用专用的资源，或者由于有足够的重度使用应用程序或组件处于偏远之地将难以为它们找到一个具有足够资源的运行平台。对这种情况的响应取决于高效利用资源的增量容量成本。如果资源池是分隔的，那么这个成本必须与确保资源高效性的困难相平衡。

如果稀缺资源相对便宜（例如内存），那么IT团队在这种情况下可能会希望简单地为每台服务器增加内存以便于提供更多的可用资源，而这一方法也降低了试图通过为应用程序和组件选择托管点而进行资源优化的复杂性。当增加资源的成本较为昂贵时（例如，升级整个数据中心网络系统以获得更高的速度），可以为一个IT资源池的子集增加稀缺资源以便于实现成本控制，这是一个相当诱人的做法。这是与最基本的云计算经济原则（即资源等价）相违背的。 

与单一资源相比，资源池的效率更高，因为它可通过为托管点分配资源来进行选择性的优化。当一家企业采用的是一个“多个资源池”的策略时，每种类型的应用程序基于资源需求的可能托管点数量可能太少而无法实现任何的使用效率——这种情况通常被称为失去经济规模。用户最好是把少数具有较高要求的应用程序移出云计算并在专用服务器上进行托管，而不是勉强承担云计算软件和管理开销并增加操作的复杂性。有时候，一个私有云计算可通过尽可能多地拾遗补缺来得到增强。

作为最后一点，请记得那些用于网络加速、应用程序加速以及存储优化的平台软件工具都是可以被应用于私有云计算APM的。如果企业的大多数应用程序是存储密集型的，那么开发人员应当计划使用优化的存储层次和更快速的存储区域网络，这是一个聪明的假设，这对于网络也是同样的。开发人员也可以使用更通用的应用程序组件化与设计原则来提高性能，这些相同的工具也可被应用于公共云计算。只要确保不要一次做太多——必须认清自我才能得到有效的执行，这是一个很好的策略。