G2ネットワーク性能監視ツール販売を終了しております。第26回:性能監視から捉えるもの第26回:性能監視から捉えるものコラム連載版の2回目になりますが、前回は性能監視のポイントとして、マルチベンダー・マルチインフラデバイスを「俯瞰的」に把握し、システムの「ウィークポイント」を発見することであると挙げさせていただきました。複雑に増え続けるインフラ環境を俯瞰的に把握するには、当然さまざまなテクニックが必要になります。今回のコラムはアイビーシーの性能監視の分析の考え方を少しご紹介させていただきます。弊社では、コンサルティングサービスの一環で、さまざまなインフラシステムの性能分析を実施しておりますが、分析の際には必ず、現状の業務システムの稼働状況や過去のトラブル例、最近のイベント等を確認させていただき、その内容とICTインフラの構成から、分析ポイントを絞り込みます。当月内にシステム変更を行った場合や、利用ユーザーが増えた、ならびにシステムの遅延が発生した等があれば、対象や関連するホストのイベント日時の前後での性能情報データから、何が問題だったのか、今後問題となりうるのか、そして今後のシステム変動予測等を割り出します。システムの稼働状況を正確に把握することができる場合は、上記にあるようにポイントを絞り込み、関連する性能データを確認する為に調査対象を広げていくといったことができますが、まったく状況が把握できない場合もあります。その場合には、我々の分析の手法として、性能情報データの中から、「品質」に関連するものからチェックをいたします。I/O、Traffic使用量があり、我々は「性能」と位置付けています。強引な話をしますと、「性能」がどれだけ負荷が高い状態でも、Webシステムの応答が良いといった「品質」が良好であれば、システム的には問題はありません。その観点から、まずは「品質」というポイントを把握し、品質の劣化があった際の要因を特定するということで、「性能」データを確認します。ネットワーク遅延を把握した際に、その要因がTraffic情報から帯域の不足なのか、CPU等のリソースの問題なのか、といった見方になります。50Mbpsといった、現行でのリソース値や応答時間といった数値だけでは判断が付かない場合が多数ある為に、先月の同時間と比べてどうか、昨年の同月と比べてどうかといった「傾向」から、システムの変化を把握することが重要になります。運用方法としてのお勧めは、まずはデータを取得し続け、「傾向」を把握することで、自社システムの「基準値」を策定することです。机上で多数の性能情報データを「性能」「品質」として区分けを行うことや、現行システムから性能監視ポイントを策定することはできても、上記の「基準値」は稼働していているシステムから性能情報データを取り続け、そこから割り出すことしかできません。性能監視の目的でもある「システムの予兆検知」や「キャパシティ管理」の効果を得るためにも、まずはシステム全体の性能情報データを取得し続けることが、最初のスタートであります。次回は、性能分析で重要と記載した「品質」を捉える手法の詳細について、もう少し詳しく記載いたします。