コントローラが過負荷状態ですか？

リソースヘッドルーム

• ONTAP リソースヘッドルームオブジェクトの統計情報を使用すると、  リソース 利用率と、CPUおよびアグリゲートリソースの使用可能なヘッドルームを簡単に把握できます。  
  • CPUリソースの場合：  resource_headroom_cpu
  • ストレージアグリゲートリソースの場合：  resource_headroom_aggr

• current_[ops|latency|utilization] およびそれぞれの optimal_point_* カウンタは、現在の利用率 と 最適ポイントのポイントインタイム統計を提供します。
  • は、 optimal_point  利用率やワークロードが増加する と レイテンシが大幅に増加するポイントです。
  • これらのカウンタから物理 ヘッドルームまたはパフォーマンス容量 を計算できます。
    • 物理的なヘッドルームは 、現在の利用率と最適ポイントの差
    •  現在の使用率 が 最適ポイントを超えると、 リソースは「過負荷」と見なされます。
  • 信頼係数は、指定されたリソースの最適ポイントの精度を評価するために使用されます。
    • 次の値で示されます。
      • 1-ロー シード値が最適なポイントに使用されます。最適ポイントを予測するのに十分なデータがありません。
      • 2-中-最適点を外挿するための一部のデータ。
      • 3-高-最適ポイントに到達またはそれを超える実質的なデータ、それによって「最適ポイント」が知られています。
      • 0- 不明-リソースが使用できないか使用されていないか、データを取得できないような内部エラーが発生しています。 

例： CPUリソースとアグリゲートリソースを超えているノードのヘッドルーム統計を表示する

cluster::> set -privilege advanced cluster::*> statistics start -object resource_headroom_cpu|resource_headroom_aggr cluster::*> statistics show -object resource_headroom_cpu -counter current_ops|current_latency|current_utilization|optimal_point_latency|optimal_point_ops|optimal_point_utilization|optimal_point_confidence_factor Object: resource_headroom_cpu Instance: CPU_node_2 Start-time: 6/17/2020 12:31:57 End-time: 6/17/2020 13:31:57 Elapsed-time: 3600s Scope: node_2 Counter Value -------------------------------- -------------------------------- current_ops 1506 optimal_point_ops 1264 current_latency 3761 optimal_point_latency 1446 current_utilization 82 optimal_point_utilization 57 optimal_point_confidence_factor 3 cluster::*> statistics show -object resource_headroom_aggr -counter current_ops|current_latency|current_utilization|optimal_point_latency|optimal_point_ops|optimal_point_utilization|optimal_point_confidence_factor Object: resource_headroom_aggr Instance: DISK_HDD_node_2_aggr1_fb7a0d4f-9d65-4211-b651-b4cd422ee11d Start-time: 6/17/2020 12:37:57 End-time: 6/17/2020 13:37:57 Elapsed-time: 3600s Scope: node_2 Counter Value -------------------------------- -------------------------------- current_ops 1488 optimal_point_ops 1156 current_latency 38924 optimal_point_latency 28913 current_utilization 67 optimal_point_utilization 52 optimal_point_confidence_factor 3

• Active IQ のパフォーマンスダッシュボードでは、より多くの期間リソース統計を利用できるため、 キャパシティプランニングに役立ちます。
• peak_performance  グラフ内の指標は、 optimal_point_utilization resource_headroom統計のカウンタを表します。
  • Active IQのパフォーマンスグラフの詳細

ワークロード利用率

• ワークロードまたはQoS 統計を使用して特定のリソースの量を判断できる詳細
  • QoS統計では、ワークロードのリソース利用率をノード単位でポイントインタイム統計で確認できます。 

例： ボリュームは vol4test CPUリソースとアグリゲートリソースの両方を大量に消費します。

cluster::> qos statistics volume resource cpu show -node node_1 Workload ID CPU --------------- ----- ----- -total- (400%) - 69% vol4test-wid2.. 23350 69% -total- (400%) - 73% vol4test-wid2.. 23350 73% -total- (400%) - 73% vol4test-wid2.. 23350 73% -total- (400%) - 70% vol4test-wid2.. 23350 70% cluster::> qos statistics volume resource disk show -node node_1 Workload ID Disk Number of HDD Disks Disk Number of SSD Disks --------------- ------ ------ ------------------- ------ ------------------- -total- - 32% 26 0% 0 vol4test-wid2.. 23350 92% 9 0% 0 -total- - 33% 26 0% 0 vol4test-wid2.. 23350 96% 9 0% 0 -total- - 33% 26 0% 0 vol4test-wid2.. 23350 97% 9 0% 0 -total- - 31% 26 0% 0 vol4test-wid2.. 23350 91% 9 0% 0