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| キャパシティ管理のステップ2：分析 | ||||||||||||
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ステップ1でリソースの使用状況を測定し、しきい値による監視とデータ収集まで行えるようになった。次にCDBに蓄積された利用状況データを用いて、今後の需要予測や将来的なキャパシティ計画を行う分析まで進めてみよう。 そこで役立つのがTivoli Monitoringのヒストリカルレポーティング機能だ。新バージョンの6.1では操作性も向上しているので、旧バージョンをお使いの方は是非新バージョンと使い比べてみて欲しい。  図6：ヒストリ構成設定画面 （画像をクリックすると別ウィンドウに拡大図を表示します） Warehouse Databaseに格納された利用状況データは、Tivoli Enterprise Portalから、リアルタイムモニタリングと同様にグラフィカルに表示させることができる。  アイコンをクリックし、そのビューのタイム・スパンをGUIで設定するだけで、過去の利用状況データをグラフィカルに表示できる。 図7：利用状況データのタイム・スパン設定 （画像をクリックすると別ウィンドウに拡大図を表示します）  図8：利用状況データをTEPに表示させた例 （画像をクリックすると別ウィンドウに拡大図を表示します） このようにして表示させた利用状況データは、印刷はもちろん、CSV形式へエクスポートできる。これにより、日次のデータを1ヶ月分表示させて月末処理がITリソースに影響をどのくらい与えるか分析したり、月次のデータを1年分表示させ、今後の需要予測をたてたり、リソースの長期的な利用状況を確認し、ITインフラへの投資が適切に行われているかを確認するなど、様々な分析が可能になる。 |
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| キャパシティ管理のステップ3：チューニング〜実装 | ||||||||||||
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次は、分析結果に基づいて改善の方針を決定し、それに従って実システムの変更を行うというチューニングから実装のステップであり、これでプロアクティブ運用のサイクルが完結する。 チューニングのポイントとしては、ボトルネック箇所をいかに特定するかである。例えば毎日夕刻になると基幹システムの応答時間が遅くなるとのユーザからの不満が多いので改善したいとする。 その場合には、その時間帯に何かキャパシティのアラームがあがっていないか、その時間帯のCPU使用率とネットワーク使用率などに何かいつもと違う部分はないかなど、複数のデータを比較しながら原因を推定していくことになる。 そのような場面では、1つの画面上に複数のビューを多面的に配置して見ることができるTivoli Enterprise Portalが効果を発揮する。図9では画面上に同じ時間帯のCPU利用率、空きメモリ量、ネットワーク使用率の3つのグラフを並べて表示している。 これを見ると、問題の発生している時間帯ではCPUとメモリが一時的に消費されているが、ネットワークの使用率には特に変化が見られない。これより性能劣化の原因からネットワークは外され、次はCPUとメモリに重点をおいて調べるといったやり方でボトルネックの特定をすすめることができる。  図9：TEPによるボトルネック解析 （画像をクリックすると別ウィンドウに拡大図を表示します） 様々な測定項目や時間軸を、連続的に切り替えながら分析するというのはまさにツールが効果を発揮する場面だ。 |
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| おわりに | ||||||||||||
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以上、Tivoli Monitoringによるリソース・キャパシティ管理の実践例を紹介した。ITILのキャパシティ管理で重要になる「監視 → 分析 → チューニング → 実装」のサイクルがTivoli Monitoringを用いることで効率的に行えることがご理解いただけたのではないかと思う。 次回は最終回として、「ITIL流ソフトウェア管理」と題して、JP1によるソフトウェア資産管理を紹介する。 |
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