2024.08.20

#29 V2.7.0 統合ダッシュボードの対応データ拡充

 

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    こんにちは。ES/1 Shelty担当の古澤です。
    今回はV2.7.0でリリースされる取得項目の強化についてご紹介します。
     
    統合ダッシュボードにて、VMware、アプリG、Windowsのプロセス/デバイス/ネットワーク情報に対応します。
    これらの取得項目はデータエクスプローラーでの分析や閾値監視も可能です。
    これにより、システムの稼働状況についてより広範囲かつ詳細に分析できるようになりましたので、ぜひ性能監視にご活用下さい。
     

    VMwareのESX情報、VM情報

    VMwareのESX毎のCPU使用率やメモリ使用率、ESXのデータストア毎のI/O情報、vmnic単位のネットワーク情報を時系列でご確認いただけます。
    気になるVMについてはVM単位で詳細に稼働状況を確認することも可能です。
     
     
    29-4
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    VMwareダッシュボード例

     

     

    日常の稼働状況の監視だけでなく、問題発生時にはデータエクスプローラーにて分析ができます。
    グラフの右上にある「…」メニューより、「データエクスプローラーを開く」をクリックするとデータエクスプローラー画面が開きます。
     

     

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    データエクスプローラーを開く

     

     

    データエクスプローラーに遷移すると、関連する推奨項目とともにテーブルを表示します。

     

     

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    29-8

    テーブル

     
     
    例えば、推奨グラフを見ていてメモリ関連の情報をさらに見てみたいと思ったとき、右上の「コンポーネント追加」より「VMware VM メモリ詳細」を選択します。

     

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    29-10

    コンポーネント追加

     
    すると、メモリに関連する項目を集めた表が表示され、チェックボックスにチェックを入れると、対象の仮想マシンについて時系列グラフで確認することもできます
     
     
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    29-7

    テーブルと時系列グラフ

     

     

     

    業務カテゴリごとの稼働状況(アプリG)

    アプリGを設定していると、業務カテゴリ(機能カテゴリ)毎の稼働状況を可視化できます。
    アプリGの設定方法やメリットについてはこちらの記事をご覧ください。
     
     

    アプリツリー

     

     

    これまでは上の図ように、アプリツリーで階層化して業務カテゴリ毎の稼働状況を確認していました。
    アプリツリーでは直近の稼働状況をリアルタイムに確認する目的が主であったため、最大過去3時間のデータを表示していました。
     
    V2.7.0からは、統合ダッシュボード上で3時間を超える中長期での時系列グラフや円グラフでの可視化が可能です。
    さらに、円グラフで表示することで、業務カテゴリ毎のトランザクションの割合や、CPU使用量の割合を見ることができます。

     

     

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    29-3

    アプリGダッシュボード例

     

     

    重要ではない業務カテゴリでCPUが多く使用されている場合、コストに見合っていない可能性があるため、より重要な業務により多くのリソースを使うことができるようにチューニングすることをお勧めします。

     

     

    Windowsのプロセス/デバイス/ネットワーク情報

    V2.6.0ではLinuxのOSデータ収集項目を強化し、プロセス、ディスク、ネットワークのデータに対応しました。
    Linuxのプロセス、ディスク、ネットワークのデータ対応についてはこちらの記事をご覧ください。
     
    V2.7.0では同様のデータ収集項目強化をWindowsにおいても対応します。

     

     

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    29-6

    Windowsダッシュボード例

     

     

    プロセスデータは一定以上の稼働量のあるプロセスに限定してデータを取得しています。
    ごくわずかしか稼働していないプロセス情報については取得されませんので、ご了承ください。
     
    プロセスデータ取得対象:
    「合算したCPU使用率」が1%を超えている、または、「合算したワーキングセットサイズ」が100MBを超えているプロセス
     
     
    機能強化したES/1 Sheltyの性能データを、ぜひ性能監視にお役立てください。

     

     
     

     

     


     

     

    コメント一覧

    執筆者

    M.F. 

    営業技術本部 技術統括部 顧客サポート部 

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