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Caché 2017以降のSQLエンジンには新しい統計一式が含まれています。 これらの統計は、クエリの実行回数とその実行所要時間を記録します。

これは、多くのSQLステートメントを含むアプリケーションのパフォーマンスを監視する人や最適化を試みる人にとっては宝物のような機能ですが、一部の人々が望むほどデータにアクセスするのは簡単ではありません。

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皆さん、こんにちは。

InterSystems System Alerting and Monitoring (SAM)をご存知でしょうか。InterSystems IRIS 2020.1以降に対応し、IRISやそのアプリケーションの監視を行うソリューションです。といってもシステム監視を行うPrometheus、アラートを管理するAlertManager、ダッシュボードとしてグラフ等を表示させるGrafanaなどを組み合わせたものですが、IRISの利用者に合わせて設定しやすくなっています。

なお、これらのコンポーネントはDockerコンテナを使用しますので、Docker(19.3.098以降)ならびにDocker compose(1.25以降)をインストールいただく必要があります。

IRISの監視APIについてはこちらをご覧ください。

最後の返信 7 September 2020
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本稿について

本稿では、InterSystems IRISを使用してSQLベースのベンチマークを行う際に、実施していただきたい5つの項目をご紹介します。
Linuxを念頭においていますが、Windowsでも考慮すべき点は同じです。

1. メモリ自動設定をやめる

自動設定はデフォルトで有効になっています。自動設定は、実メモリの搭載量にかかわらず、データベースバッファを最大で1GBしか確保しません。
IRIS単独のベンチマークであれば、下記を目途に、明示的に設定を行ってください。
実メモリ64GB未満:実メモリの50%
実メモリ64GB以上:実メモリの70%

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ここ数年の間、ハイパーコンバージドインフラストラクチャ(HCI)ソリューションが勢いを増しており、導入件数が急速に増加しています。 IT部門の意思決定者は、VMware上ですでに仮想化されているアプリケーションなどに対し、新規導入やハードウェアの更新を検討する際にHCIを考慮に入れています。 HCIを選択する理由は、単一ベンダーと取引できること、すべてのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネント間の相互運用性が検証済みであること、IO面を中心とした高いパフォーマンス、単純にホストを追加するだけで拡張できること、導入や管理の手順が単純であることが挙げられます。 

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前回の記事では、pButtonsを使って履歴パフォーマンスメトリックを収集する方法を説明しました。 すべてのデータプラットフォームインスタンス(Ensemble、Cachéなど)にはpButtonsがインストールされていることがわかっているため、私はpButtonsを使用する傾向にありますが、 Cachéパフォーマンスメトリックをリアルタイムで収集、処理、表示する方法はほかにもあり、単純な監視や、それよりもさらに重要な、より高度な運用分析とキャパシティプランニングに使用することができます。 データ収集の最も一般的な方法の1つは、SNMP(簡易ネットワーク管理プロトコル)を使用することです。 

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この記事では、InterSystemsデータプラットフォームで実行するデータベースアプリケーションにおけるグローバルバッファ、ルーチンバッファ、gmheap、locksizeなどの共有メモリ要件のサイジングアプローチを説明し、サーバー構成時およびCachéアプリケーションの仮想化時に検討すべきパフォーマンスのヒントをいくつか紹介します。 これまでと同じように、Cachéについて話すときは、すべてのデータプラットフォーム(Ensemble、HealthShare、iKnow、Caché)を指しています。 

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今週は、ハードウェアの主な”食品群” (^_^)  の1つであるCPUに注目します。お客様から、次のようなシナリオについてのアドバイスを求められました。お客様の本番サーバーはサポート終了に近づいており、ハードウェアを交換する時期が来ています。 また、仮想化によってサーバーを一元的に管理できるようにし、ベアメタルか仮想化によりキャパシティを適正化したいとも考えています。 今日はCPUに焦点を当てますが、後日の記事では、メモリやIOといったほかの主要食品群を適正化するアプローチについて説明したいと思います。 

では、質問を整理しましょう。 

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前回の投稿では、pButtonsを使用してパフォーマンスメトリックを24時間収集する処理をスケジュールしました。 この投稿では、収集対象の主なメトリックのいくつかと、それらの土台となるシステムハードウェアがどのように関連しているかを見ていきます。 また、Caché(または任意のInterSystemsデータプラットフォーム)メトリックとシステムメトリックの関係についても調べます。 さらに、これらのメトリックを使用してシステムの毎日の健全性を把握し、パフォーマンスの問題を診断する方法もご紹介します。 

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アプリケーションがデプロイされ、すべてが問題なく動作しています。 素晴らしいですね! しかし、その後突然電話が鳴り止まなくなりました。アプリケーションが時々「遅くなる」というユーザーからの苦情の電話です。 これは一体どういうことなのでしょうか? なぜ時々遅くなるのでしょうか? このような速度低下を検出し、解決するにはどのようなツールと統計情報に注目すべきなのでしょうか? お使いのシステムのインフラはユーザーの負荷に対応できていますか? 本番環境を調べる前に、どのようなインフラ設計上の問題を問うべきなのでしょうか? 新しいハードウェアのキャパシティプランニングを、必要以上の設備投資を行うことなく自信を持って行うにはどうすればよいのでしょうか? どうすれば電話がかかってこなくなるのでしょうか? そもそも電話がかかってこないようにするには、どうすればよかったのでしょうか? 

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次の手順で、/api/monitor サービスから利用可能なメトリックのサンプル一覧を表示することができます。 

前回の投稿では、IRISのメトリックをPrometheus形式で公開するサービスの概要を説明しました。 この投稿では、コンテナにIRISプレビューリリース2019.4 をセットアップして実行し、メトリックを一覧表示する方法をお伝えします。 

 

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私や他のテクノロジアーキテクトは、Caché IOの要件と、Cachéアプリケーションがストレージシステムを使用する方法を顧客とベンダーに説明しなければならないことがよくあります。以下の表は、一般的なCaché IOプロファイルと、トランザクションデータベースアプリケーションの要件を顧客やベンダーに説明するときに役立ちます。 オリジナルの表は、マーク・ボリンスキーが作成しました。 

今後の投稿ではストレージIOについて詳しく説明する予定なので、今後の記事の参考資料として、今回これらの表も公開します。 

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