28 dic 2011

HP Flex10 with VMware, our design.

Some days ago I was participating on a twitter conversation about Flex10 and VMware, and the differences between Mapped and Tunneled VLAN setting of VirtualConnect.

The following is a quick review on how we did it at our DC.

At first, we went the mapped route, since it required far less uplink connections, and the 28 VLAN per flexnic limit seemed far for us. Our design follows some simple rules:

* Highly Available: 2 vmnics per vSwitch

* Isolated traffic for ServiceConsole, vMotion, StorageNetwork and Virtual Machines

* Untagged frames where possible, except for Virtual Machines

On VCM we defined 4 Shared Uplink Sets (SUS), 2 for iSCSI, 2 for trunking. Service Console and vMotion networks were included in the trunk. Each SUS having one 10Gbps uplink. We do that to have both Interconnect modules active.

Our server profile was configured according the following image



The names of the flexnics are LOM:{1,2}-{a-c} with LOM:1 being internal server interfaces connected to Interconnect module number 1, and LOM:2 are connected to Interconnect module number 2. Letters a through c are used to represent each flexnic inside a physical interface.



On the VMware side we have 3 vSwitches and 1 dvSwitch. Mapping between flexnics and vmnics is as follows

vmnic0 <-> LOM:1-a

vmnic1 <-> LOM:2-a

vmnic2 <-> LOM:1-b

vmnic3 <-> LOM:2-b

vmnic4 <-> LOM:1-c

vmnic5 <-> LOM:2-c

vmnic6 <-> LOM:1-d

vmnic7 <-> LOM:2-d

VMware configuration is as follows:

vSwitch0:

* ServiceConsole

* vmnic0, vmnic1

* Both vmnic active

* vmnic speed: 500 Mbps

vSwitch1:

* vMotion

* vmnic2, vmnic3

* Both vmnic active

* vmnic speed: 2.5 Gbps

vSwitch2:

* iSCSI

* vmnic4, vmnic5

* 2 vmk interfaces to do iSCSI multipath, following the vSphere guide on that subject

* vmnic speed: 4 Gbps

dvSwitch1

* 2 uplinks per host

* vmnic6, vmnic7

* One portgroup per customer VLAN

* vmnic speed: 3 Gbps

After some months we hit the 28 VLAN limit on Virtual Machine’s network, so we decided to study doing the switch to tunneled mode. The first issue is that you can’t have a mix of the modes, so the change must be done in the whole VC Domain.

As a design decision we use a different VC Domain on each enclosure, so we used a new C7000 as a pivot point for the change.

The connections in the tunnel mode are like the following image:





The uplinks for Service Console are 1 Gbps each, all others are 10 Gbps.

After the mode conversion, we created a new server profile, just defining a “TRUNK1” and “TRUNK2” networks, mapped to uplinks 1 on each Interconnect module respectively, and replacing the previous “Multiple Network” setting on vmnic6 and vmnic7, or Port 7/8, or LOM:1-d and LOM:2-d

No changes necessary on VMware side.

As a side note, when you use mapped mode, you need to define every VLAN on the uplink network infrastructure, then VC module, then Server Profile, then VMware dvSwitch.

In tunnel mode, you simply define the VLAN on network infrastructure, and then on VMware, no more hassle on VC side.

Note: A newer VC FW (3.30) now allows 162 VLAN and the combination of Tunnel and Mapped modes.

23 dic 2011

Brandmetric y la famosa "lista de influyentes"

Bastante se ha hablado (y reclamado) en twitter estos últimos días por la lista creada por Brandmetric, y publicada, primero en El Dinamo, y luego en La Segunda, y no ha sido para nada sorprendente la reacción del twiterverso, especialmente porque un par de días después era el "megaevento" del social media en nuestro chilito, 140SCL, el cual IMHO es simplemente un sobajeo mutuo de egos.

Ahora bien, ¿por qué escribir de esto? Tuve la (mala) suerte de aparecer en el primer listado entregado por Brandmetric, lo cual me valió un par de días de bullying de mi círculo cercano, tanto en casa, trabajo, y por supuesto, twitter... bastante chistoso el cuento.

El tema me sorprendió bastante, primero porque en general no me conoce ni Santa Isabel, y por otro lado, me llamó la atención la metodología usada por una empresa supuestamente experta en el tema de análisis de redes sociales.

Según la descripción que ellos mismos hacen en el primer documento, la forma de realizar este ranking consistía en aislar las cuentas chilenas, utilizando como criterio que en el campo "Location:" de la bio en twitter, estuviera la palabra "Chile", y se usaría como referencia el índice Klout.

Hasta acá parece medianamente sensata la forma de hacer el ranking, salvo por un par de detalles:

1.- Hay muy poca gente que puebla o pone datos reales en la bio de twitter, menos aún en el campo "Location:", y por otro lado, "Chile" es un palabra bastante común que no necesariamente hace referencia a nuestra larga y angosta faja, pues existen ciudades y calles llamadas "Chile" en muchos lugares del mundo.

2.- Tomar como referencia Klout, primero porque no todas las personas que usan twitter tienen Klout, por otro lado el índice Klout es de cálculo "confuso", por llamarlo de algún modo.

Si uso mi propio caso, podemos ver lo siguiente:


90-day Activity

Twitter

Retweets186
Mentions5.7k
Followers336
Following327

Facebook

Facebook activity statistics are coming soon.

Google+

+1s1
Comments1
Reshares1
Values are for public posts only.


















Esos número son reales al día de hoy, mi número de seguidores y a quien sigo tienen una relación bastante cercana, pero no porque siga a todos los que me siguen, y viceversa. La gracia de twitter es ser una red asimétrica, y por tanto, yo sigo a quien quiero y quien quiere me sigue.

Con esa lógica, se puede deducir que eventualmente yo influenciaría a 336 cuentas, ahora bien, mirando la cantidad de RT y menciones en 90 días se puede deducir que no es una cuenta demasiado activa, pero tampoco dentro del apartado de las pasivas.

Klout categoriza las interacciones que cada usuario tiene en todas las cuentas que anexa a su perfil, y en base a esto construye un perfil de "Topics" o temas en los cuales uno es "influyente". Y acá está la mayor duda que, personalmente, tengo con el algoritmo de Klout.

Para Klout yo soy influyente en:

* VMware
* Anime
* Vodka
* Los Angeles
* NAS
* Tb
* Sushi

¿De dónde salen estos datos? Francamente lo ignoro, pero una cosa es clara, Klout funciona (si es que lo hace) bien en inglés, pero no en español. Por ejemplo, el término Tb, aparece descrito como Terabytes, lo cual podría guardar sentido con la actividad habitual que tengo en twitter, que es reclamar respecto a tecnología, sin embargo, ese Tb aparece (creo yo), por el (ab)uso que hago del término "también", acortado como "tb".

Por otro lado, nunca he hablado de Sushi en twitter, de hecho soy alérgico a la comida del mar, tampoco bebo Vodka, y nunca he estado en Los Angeles (salvo pasar por su aeropuerto una vez).

De todo esto, creo poder concluir que Klout no está pensado para otro idioma que no sea el inglés. Por tanto, no podría usarse como un indicador serio, por una empresa seria, para un estudio medianamente serio sobre la influencia de cuentas de twitter en Chile.

Humildemente le recomiendo a la gente de Brandmetric que se hagan asesorar por menos "Social Media Experts", y contraten a un par de expertos en estadística para comprender términos como "muestra", "universo", "relevancia", "media", "mediana" y "margen de error" entre otros, así como también un par de computines que les puedan guiar en la construcción de herramientas de análisis de datos.

Yo no tengo idea de estadística, pero el sentido común (que no es el más común de los sentidos) me dice que para realizar una medición como la que se realizó, se debería partir por un mejor método de detección para las cuentas de twitter de Chile, y pensándolo en voz alta y al voleo, yo almacenaría el stream de twitter y crearía cubos para análisis multidimensional de este stream en tramos de tiempo, teniendo en cuenta datos como la relación y porcentaje de comentarios georeferenciados, versus por ejemplo, los trending topics locales a Chile. Generaría una lista de comunicadores y personajes conocidos a nivel local, pues ellos son, en la generalidad, los más influyentes dentro del twitterverso local. Y finalmente recrearía un algoritmo similar a lo usado por Google (Page Rank) para categorizar páginas, a fin de asignar un peso específico a cada cuenta, en base al contenido generado, llegada y dispersión dentro de la red.

Pero claro, yo no soy experto en social media, ni experto en estadística, así que eso se lo dejo a la gente que sabe del tema ;-)