GroundWork Monitorによる監視の実際

前回は、OSS統合監視ソフトの例としてGroundWork Monitor(以下 GWM)の使い方を解説しました。今回は、GWMによる監視の詳細を見ていきます。GWMには複数の監視画面がありますが、まずはStatusポートレットの画面を見てみましょう(図1-1)。表示項目が多く1画面に収まらないので

矢吹 洋一

2009年12月15日 20:00

前回は、OSS統合監視ソフトの例としてGroundWork Monitor(以下 GWM)の使い方を解説しました。今回は、GWMによる監視の詳細を見ていきます。

GWMには複数の監視画面がありますが、まずはStatusポートレットの画面を見てみましょう(図1-1)。表示項目が多く1画面に収まらないので、画面左側のTree Viewは隠れています。中央に大きな長方形の区画が4つありますが、それぞれ「ホストグループ」「ホスト」「サービスグループ」「サービス」の状況を、円グラフと表で表しています。

【ホストグループ】(左上):

ホストをグループ化して名前を付けたものです。この例では、ホストグループが1つあり、稼働している(up)グループが1つ、予定外の停止をしている(Down:UnScheduled)グループが1つあることを表しています。稼働と停止の両方があるのは、グループを構成しているホストに、稼働しているものと停止しているものがあるということです。

ここで表示されているホストグループは、Linuxホストを登録するとデフォルトで入る“Linux Servers”というグループです。このLinux Serversグループは、前回登録した、localhost、osspc2、osspc3、osspc4という4台のホストからなります。

【ホスト】(右上):

稼働しているホストと、停止しているホストの数を表しています。合計4台のうち、1台が予定外の停止をしています。

【サービスグループ】(左下):

WebサーバーやDBサーバーなどの、提供しているサービスに応じたグループの状況を表しています。ここでは、サービスグループは未定義なので、円グラフは表示されず、表中の数字はすべてゼロになっています。

【サービス】(右下):

個々のサービスの稼働数と停止数を表しています。ここでは、合計3個のサービスのうち34個が稼働中で、2個が停止していることを表しています。

GrondWork Monitorによる監視(2)

サービスに関して、詳細を見ていきましょう。個々のサービスの状況がどうなっているか、Statusポートレットの下位ポートレットであるlocal_cpu_javaを選択します。すると、図1-2のような画面が表示されます。

図1-2の(1)のように、画面左側にホストとサービスのツリー・ビューが表示されており、監視対象となっているサービスがずらりと並んでいます。このツリーのlocal_cpu_javaを選択しても、同じ画面になります。local_cpu_javaは、ローカルホスト(localhost)のjavaプロセス(JVM)のCPU使用率を監視するサービスです。

図1-2の(2)のように、中央2段目の区画に、緑色の丸印に続いてOkが表示されていますので、サービスは稼働中です。起動からの経過時間も表示されています。図1-2の(3)の区画では、サービスの詳細状況が説明されています。

図1-2の(4)では、CPU使用率の推移が線グラフで表示されています。紫色の線がCPU使用率の実際の値です。黄色い線は40%の線で、これを超えると警告状態に入ったことを表します。赤い線は50%の線で、これを超えるとクリティカル状態に入ったことを表します。

ツリー・ビューに表示されているサービスのうち、local_cpu_httpdなど、「local_cpu_プロセス名」という名前のサービスは、local_cpu_javaと同様に、各プロセスのCPU使用率についての監視状況を表します。また、「local_mem_プロセス名」は、各プロセスのメモリ使用率を表します。

「local_」で始まるサービス名は自ホストについての状況を表し、ほかにもディスク使用量、ロード・アベレージ、システム全体のメモリ使用量、ユーザーのログイン状況、各プロセス固有の情報などがサービスとなっています。また、http_tcpなど「local_」で始まらないものは、自ホストだけでなく他ホストの状況も監視可能になっています。

次ページからは、サービス監視項目の追加方法やサービス監視コマンドの作成方法など、より実践的な監視方法を解説します。

人気記事トップ10

人気記事ランキングをもっと見る

企画広告も役立つ情報バッチリ! Sponsored

ClickHouse Cloudが実現した広告運用SaaS「ATOM」のデータ基盤革新、パフォーマンスを向上しながら、運用負荷とコストを削減 11月11日 6:20 AIで開発が加速する時代、品質保証はどう変わる? Tricentisが示すAIエージェント活用の実像 11月9日 6:45 悪用までの猶予が「1分」に迫るフロンティアAI時代に開発と本番を貫く脆弱性管理が必要 10月29日 8:30 欧州CRA対応とSBOM運用。AI生成コードのOSS混入問題の対策とは ――スニペット単位で検出する「FossID」「Insignary Clarity」によるSBOM運用 9月16日 6:40 PostgreSQLからTiDBへ、稼働中SaaSで進める段階的DB移行の実践と再設計への展望 9月7日 6:30 機能安全開発におけるGoogleTestの活用を支援!「Parasoft C/C++test CT」で実現する効率化&AI連携 4月14日 6:30 【CNDW2025】Grafanaが明かす「オブザーバビリティの哲学」ー最小限の労力で実用的なインサイトを得るには 1月23日 6:30 【CNDW2025】プロダクト急増に備える基盤刷新 ーウェルスナビがECSからEKSへの移行で得た知見とは 1月15日 6:30 【CNDW2025】250環境を5人で運用、構築時間は30分に ーKINTOテクノロジーズが語るインフラ基盤組織の作り方 2025年12月18日 6:30 新たな自動化で熱視線! AIエージェントの「推論能力」を支える2つのコンポーネントとは? 2025年11月28日 6:30