EM12c: Capacity Planning with OEM Metrics
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

EM12c: Capacity Planning with OEM Metrics

on

  • 952 views

Some of my thoughts and adventures encapsulated in a presentation regarding Capacity Planning, Resource Utilization, and Enterprise Managers Collected Metrics.

Some of my thoughts and adventures encapsulated in a presentation regarding Capacity Planning, Resource Utilization, and Enterprise Managers Collected Metrics.

Statistics

Views

Total Views
952
Views on SlideShare
906
Embed Views
46

Actions

Likes
0
Downloads
37
Comments
1

2 Embeds 46

https://twitter.com 35
http://www.slideee.com 11

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • Excellent and informative presentation, Maaz! Another option, for those EM12c users who also have access to VMware vCenter Operations Manager Enterprise Edition, is to use the Blue Medora vC Ops Management Pack for OEM to bring the metrics OEM collects about targets into the powerful predictive analysis and capacity management for which vC Ops is becoming well regarded. http://bit.ly/1miPxtE
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

EM12c: Capacity Planning with OEM Metrics EM12c: Capacity Planning with OEM Metrics Presentation Transcript

  • 1 IOUG Presentation Capacity Planning with Enterprise Manager’s Metrics
  • 2 Maaz Anjum • Marietta, Georgia • Solutions Architect • EM12c • Golden Gate • Engineered Systems • Member of IOUG, GOUG, RMOUG RAC SIG, BIG DATA SIG EM SIG • Using Oracle products since 2001 Blog: maazanjum.com Email: maaz.anjum@biascorp.com Twitter: @maaz_anjum About Me
  • 3 ! • Overview • Background • Capacity Planning • Understanding EM Metrics • Using EM Metrics • Lessons • Conclusion Agenda
  • 4 What is EM12c? ! Did you know it… • Is Integrated with MOS • Can be used for Database and Middleware Provisioning • Can Monitor Engineered Systems – Exadata, Exalogic, Big Data Appliance • Can be used for Compliance tracking • Has a Chargeback and Consolidation Planner feature • Can Manage the Cloud! • Is free to use!! Overview
  • 5 Systems
  • 6 Engineered Systems Exadata Exalogic ODA
  • 7 ! • Overview • Background • Capacity Planning • Engineered Systems • Understanding EM Metrics • Using EM Metrics • Lessons • Conclusion Agenda
  • 8 The Question • The Clients executive management team had a decision at hand of whether to expand their Exadata footprint going into a key business cycle. ! • In order to support their procurement decision they tasked the database management team with identify current capacity and resource utilization within the Exadata environment. ! • Being new to Exadata and a former mainframe shop, they looked to BIAS to help create reports and metrics from which to base this and future capacity planning decisions. Background
  • 9 ! • Overview • Background • Capacity Planning • Understanding EM Metrics • Using EM Metrics • Lessons • Conclusion Agenda
  • 10 Capacity Planning Capacity Planning Current Utilization Determine Sustainability Develop Strategy/ Purchase Implement Strategy Estimate Future Growth
  • 11 Resource Utilization • Is  there  monitoring  enabled  for  all  resources?   • Does  the  monitoring  tool  store  the  collected  data?   • Is  the  data  accessible?   • Can  reports  be  run  against  the  data?
  • 12 • With so many metrics to chose from which ones were relevant? ! ! ! ! • Which target types? ! ! ! • How should the data be represented? Resource Utilization • CPU Utilization • Memory • Storage • IO • Cluster • Host • Database • BI Publisher is a free add-on to EM12c • Reports leverage EM12c Repository • Excel • Good old excel!
  • 13 ! • Overview • Background • Capacity Planning • Understanding EM Metrics • Using EM Metrics • Lessons • Conclusion Agenda
  • 14 Understand the“metrics” Metrics Data‘r
  • 15 Data in Enterprise Manager ! • EM12c Collects Metrics on intervals defined within a targets monitoring setup. ! • Data is collected via the Management Agents and stored in an Oracle Database Repository ! • Collected Data can be access via the OMS Console ! • Metrics are collected as raw data points ! • Aggregated over hourly, and daily Understand the“metrics”
  • 16 Understand the“metrics” em_metric_values_daily EM  Repository   • em_metric_value em_metric_values_hourly
  • 17 • Metric Tables – em_metric_values   – em_metric_values_daily   – em_metric_values_hourly   • Metric Views – mgmt$metric_current   – mgmt$metric_daily   – mgmt$metric_hourly   • or – gc$metric_values   – gc$metric_values_daily   – gc$metric_values_hourly Understand the“metrics” New in EM12c
  • 18 • Default retention for Repository Metric Tables – As per“12c Cloud Control Repository: How to Modify the Default Retention and Purging Policies for Metric Data? (Doc ID 1405036.1)” Understand the“metrics”
  • 19 Understand the“metrics” ADF Business Components for Java Agent Application Deployment Automatic Storage Management Beacon CSA Collector Cluster Cluster ASM Cluster Database Clustered Application Deployment Database Instance Database System EM Servers System EM Service EMC CLARiiON System Email Driver Forms Generic Service Group Host Identity Management Internet Directory Listener Metadata Repository OC4J OMS Console OMS Platform OMS and Repository Oracle Access Management Cluster Oracle Access Management Server Oracle Application Server Oracle Database Exadata Storage Server System Oracle Database Machine Oracle Engineered System Cisco Switch Oracle Engineered System Healthchecks Oracle Engineered System ILOM Server Oracle Engineered System PDU Oracle Exadata Storage Server Oracle Exadata Storage Server Grid Oracle Fusion Middleware Farm Oracle HTTP Server Oracle High Availability Service Oracle Home Oracle Infiniband Network Oracle Infiniband Switch Oracle Internet Directory Oracle Management Service Oracle Reports Server Oracle SOA Infra Cluster Oracle Service Bus Oracle WebLogic Cluster Oracle WebLogic Domain Oracle WebLogic Server SOA Composite SOA Infrastructure SOA Partition Single Sign-On Single Sign-On Server User Messaging Service Web Cache • Data is collected per Target Type
  • 20 Where are the“metrics” • For“any”target, navigate to its home page • Open the“Target Type”drop down • Go to Monitoring • Then“All Metrics”
  • 21 Where are the“metrics”
  • 22 Where are the“metrics”
  • 23 Where are the“metrics” Metric  Column Metric  Groups “Target”  Type
  • 24 Where are the“metrics” CPU Time (sec) Oracle Database Tablespaces DB file sequential read (%) Wait Time (sec) Average Active Sessions Full Index Scans (per second) Open Cursors (per second) Size Free Wait Bottlenecks Throughput
  • 25 Where are the“metrics” Exadata Metrics • Aggregated Exadata CellDisk Metric • Aggregated Exadata Capacity Metric • Aggregated Exadata Diskgroup Capacity Metric • Aggregated Exadata FlashDisk and HardDisk Metric • Cell Generated Alert • Exadata Cell Metric • Exadata CellDisk Metric • CellSrv Status Metric • Exadata Capacity Metric • Cell Configuration • Cell Configuration Patches • CELL CellDisk Configuration • CELL Flash Cache Cell Disks Configuration • CELL Flash Cache Configuration • CELL Grid Disk Clients Configuration • CELL Grid Disk Configuration • IORM Category Plan • CELL IORM Configuration • Exadata Inter-database Plan • CELL LUN Configuration • CELL LUN Physical Disks Configuration • Exadata Performance Metrics • CELL Physical Disk Configuration • CELL Physical Disk Luns Configuration • Exadata Flash Cache Metric • HCA Configuration • HCA Port Connections and Configuration • HCA Port Configuration Monitor • HCA_PortConnConfigHelper • HCA_PortConnections • HCA Port Errors • HCA Port State • HCA Port State (For Alerts) • Host Interconnect Statistics • Exadata IORM Consumer Group Metric • Exadata IORM DB Metric • IORM Plan Status Metric • Exadata CellDisk Load Imbalance • Response • Top CPU
  • 26 • Two ways to categorize • By“System or Cluster” ! ! ! ! ! ! ! • By“Line of Business” Categorize the“metrics” Host Host Host Cluster
  • Categorize the“metrics” Exadata A Cluster B Exadata C Cluster D Cluster Host Server 1 Server 2 Server 3 Server 4 Server 1 Server 2 Server 3 Server 4 Server 1 Server 2 Server 3 Server 4 Server 1 Server 2 Server 3 Server 4 27
  • 28 Categorize the“metrics” Finance Marketing Sales Procurem ent Server 1 Server 2 Server 3 Server 4 EBS Pre-Sales Pro SalesForce ProcuPro MarketMax LOB Department Application Host Database Instance DB A: Inst 1 DB A: Inst 2 DB B: Inst 1 DB B: Inst 2 DB C: Inst 1 DB D: Inst 1 Accounts Payable Account Receivable Sales Procurem ent Marketing
  • 29 ! • Overview • Background • Capacity Planning • Understanding EM Metrics • Using EM Metrics • Lessons • Conclusion Agenda
  • 30 • After lengthy discussions with The Client’s Architects, four metrics identified in two categories • Host • CPU Utilization % • Memory Utilization • Storage Usage ! • Database • Database CPU Time • To measure the CPU Utilization at a database level for each line of business. ! • This presentation will focus on CPU Utilization and Storage only. The right“metrics”
  • 31 • We used gc$metric_values in the sysman schema • Columns of interest • Target Type • Metric Group Label • Metric Name • Description • Has to be enabled for every target • Requires Lifecycle Management Pack access. • It is used for Chargeback! The right“metrics”
  • 32 • Great.  I  know  where   the  data  is,  but  what   does  it  look  like?   • Quite  raw! col  entity_type  format  a15  heading  "Target  Type"   col  entity_name  format  a25  heading  "Target  Name"   col  metric_group_label  format  a7  heading  "Metric|Group|Label"   col  metric_column_name  format  a7  heading  "Metric|Column|Name"   col  value  format  99.99  heading  "Value"   ! select  a.entity_type            ,a.entity_name            ,a.metric_group_label            ,a.metric_column_name            ,a.collection_time            ,a.value    from  sysman.gc$metric_values  a   where  entity_type  =  'host'      and  a.metric_column_name  =  'cpuUtil'      and  a.entity_name  like  'shade%'   order  by  collection_time;     !                                                                                       Metric    Metric                                                                                                                                                     Group      Column                                                             Target  Type          Target  Name                                 Label      Name          COLLECTION_TIME                Value   -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐     -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   host                        blue.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.00.08  AM      7.93     host                        purple.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.02.26  AM      4.53     host                        red.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.03.58  AM      4.72     host                        green.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.04.08  AM    12.03     host                        blue.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.05.08  AM    20.81     host                        purple.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.07.26  AM    11.75     host                        red.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.08.58  AM    10.65     host                        green.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.09.08  AM    18.24     host                        blue.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.10.08  AM    20.76     host                        purple.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.12.26  AM      9.87     host                        red.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.13.58  AM      7.77     host                        green.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.14.08  AM    11.99     host                        blue.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.15.08  AM    14.35     host                        purple.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.17.26  AM      8.47     host                        red.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.18.58  AM    19.19     host                        green.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.19.08  AM    29.20     host                        blue.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.20.08  AM    43.13     host                        purple.color.com                 Load        cpuUtil  10-­‐FEB-­‐14  12.22.26  AM    51.01 The right“metrics”
  • 33 • Molding the data – Create a Base View from the metrics above mentioned above – Create Categorical views on top of the base view to further refine the data – Categorical Views leverage PIVOT and WITH clause Time Slice Per Target Time Slice Per Business Unit Base View per Metric The right“metrics”
  • 34 • Base Views • As mentioned in the table above, the metric_column_name value is the key. • Depending on the metric, simply change the value, and apply the transformation • Would contain data for a specific target type, for example host, database instance etc • Is a de-normalized data set The right“metrics”
  • 35 The right“metrics” col  entity_type  format  a4  heading  "Entity|Type"   col  host_name  format  a20  heading  "Host|Name"   col  database_machine  format  a4  heading  "DB|Machine"   col  metric_column_label  format  a19  heading  "Metric|Column|Label"   col  metric_column_name  format  a8  heading  "Metric|Column|Name"   col  metric_group_label  format  a6  heading  "Metric|Group|Label"   col  year_quarter  format  a8  heading  "Year|Quarter"   col  year_month  format  a8  heading  "Year|Month"   col  year_month_day  format  a22  heading  "Year|Month|Day"   col  avg_value  format  990.00  heading  "Per|Month|Max|CPU|Util%"   col  max_value  format  990.00  heading  "Per|Month|Avg|CPU|Util%"   ! -­‐-­‐create  or  replace  view  v_cpuutil_base  as    with  base  as  (            select              entity_type              ,substr(entity_name,  1,  4)  as  database_machine              ,entity_name                              AS  host_name              ,metric_column_label              ,metric_column_name              ,metric_group_label              ,collection_time              ,to_char(collection_time,'yyyy')  ||  '-­‐Q'  ||  to_char(collection_time,'q')  as  year_quarter              ,extract(year  from  collection_time)  ||'-­‐'  ||  ltrim(to_char(extract(month  from  collection_time),'09'))  as  year_month              ,collection_time                                        as  year_month_day              ,round(avg_value,2)                                  as  avg_value              ,max_value          from              sysman.gc$metric_values_hourly          where              entity_type                    =  'host'          and  metric_column_name  =  'cpuUtil'          and  metric_group_label  =  ‘Load')   select  *      from  base    where  database_machine  =  'shade';            entity_type                    =  'host'          and  metric_column_name  in  ('usedLogicalMemoryPct','logicMemfreePct')          and  metric_group_label  =  ‘Load'; • Base Views
  • 36                Metric                            Metric      Metric                                                                                                    Avg              Max   Enti  DB        Host                                  Column                            Column      Group                                                Year          Year          Month                                                                            CPU                                          CPU   Type  Mach    Name                                  Label                              Name          Label    COLLECTION_TIME              Quarter    Month        Day                                                                            Util%                                      Util%   -­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐    -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  12.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  12.00.00  AM                                          0.34                                        1.08     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  01.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  01.00.00  AM                                          0.26                                        0.27     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  02.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  02.00.00  AM                                          0.26                                        0.32     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  03.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  03.00.00  AM                                          0.26                                        0.30     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  04.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  04.00.00  AM                                          0.26                                        0.27     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  05.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  05.00.00  AM                                          0.32                                        0.60     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  06.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  06.00.00  AM                                          0.28                                        0.34     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  07.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  07.00.00  AM                                          0.27                                        0.34     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  08.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  08.00.00  AM                                          0.33                                        0.66     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  09.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  09.00.00  AM                                          0.37                                        0.65     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  10.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  10.00.00  AM                                          0.28                                        0.31     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  11.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  11.00.00  AM                                          0.29                                        0.36     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  12.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  12.00.00  PM                                          0.30                                        0.39     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  01.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  01.00.00  PM                                          0.30                                        0.65     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  02.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  02.00.00  PM                                          0.36                                        0.57     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  03.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  03.00.00  PM                                          0.37                                        0.56     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  04.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  04.00.00  PM                                          0.30                                        0.37     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  05.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  05.00.00  PM                                          0.39                                        1.56     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  06.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  06.00.00  PM                                          0.27                                        0.30     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  07.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  07.00.00  PM                                          0.27                                        0.29     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  08.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  08.00.00  PM                                          0.28                                        0.34     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  09.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  09.00.00  PM                                          0.28                                        0.31     host  shade  blue.color.com              CPU  Utilization  (%)  cpuUtil    Load      29-­‐MAR-­‐13  10.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  10.00.00  PM                                          0.27                                        0.28   The right“metrics”
  • 37 The right“metrics”                                                              Metric                                      Metric                    Metric                                                                                  Year                                                                    Max                                Avg   Enti  DB      Host                                  Column                                      Column                    Group                                                Year          Year          Month                                                        Free  Mem                      Free  Mem   Type  Mach  Name                                  Label                                        Name                        Label    COLLECTION_TIME              Quarter    Month        Day                                                                  Util%                            Util%   -­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  12.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  12.00.00  AM                              12.88                            14.00     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  01.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  01.00.00  AM                              13.03                            13.65     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  02.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  02.00.00  AM                              13.63                            14.01     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  03.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  03.00.00  AM                              13.14                            13.99     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  04.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  04.00.00  AM                              13.43                            13.66     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  05.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  05.00.00  AM                              13.54                            13.65     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  06.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  06.00.00  AM                              13.40                            13.66     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  07.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  07.00.00  AM                              13.83                            13.92     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  08.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  08.00.00  AM                              13.80                            13.91     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  09.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  09.00.00  AM                              13.37                            13.67     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  10.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  10.00.00  AM                              11.86                            13.03     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  11.00.00  AM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  11.00.00  AM                              12.92                            13.21     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  12.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  12.00.00  PM                              13.00                            13.57     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  01.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  01.00.00  PM                              13.40                            13.66     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  02.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  02.00.00  PM                              13.28                            13.70     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  03.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  03.00.00  PM                                7.73                            13.64     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  04.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  04.00.00  PM                                7.77                              8.01     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  05.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  05.00.00  PM                                7.99                              8.09     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  06.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  06.00.00  PM                                7.86                              8.18     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  07.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  07.00.00  PM                                8.06                              8.21     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  08.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  08.00.00  PM                              10.22                            13.32     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  09.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  09.00.00  PM                                9.28                            14.15     host  shade  blue.color.com            Logical  Free  Memory  (%)    logicMemfreePct  Load      29-­‐MAR-­‐13  10.00.00  PM  2013-­‐Q1    2013-­‐03    29-­‐MAR-­‐13  10.00.00  PM                              13.39                            13.81  
  • 38 The right“metrics” • Cluster Views • Built using the“base”view, for example v_cpuutil_base • Use analytical functions for maximum, average, and 95th percentile col  cluster_name  format  a4  heading  "DB|Machine"   col  metric_column_label  format  a24  heading  "Metric|Column|Label"   col  metric_column_name  format  a15  heading  "Metric|Column|Name"   col  metric_group_label  format  a6  heading  "Metric|Group|Label"   col  year_quarter  format  a8  heading  "Year|Quarter"   col  per_q_dbm_max_cpuutil_pct  format  990.00  heading  "Max  Per  Quarter|CPU|Util%"   col  per_q_dbm_avg_cpuutil_pct  format  990.00  heading  "Avg  Per  Quarter|CPU|Util%"   col  per_q_dbm_max_95th_pct  format  990.00  heading  "95th  Per  Quarter|CPU|Util%”   ! -­‐-­‐create  or  replace  view  v_cpuutil_cluster_per_quarter   select  distinct                  cluster_name              ,metric_column_label              ,metric_group_label              ,year_quarter              ,round(max(max_value)  over  (partition  by  cluster_name,  year_quarter),  2)  as  per_q_dbm_max_cpuutil_pct              ,round(percentile_cont(0.05)  within  group  (order  by  max_value  desc)  over  (partition  by  cluster_name,  year_quarter),  2)  as   per_q_dbm_max_95th_pct              ,round(avg(avg_value)  over  (partition  by  cluster_name,  year_quarter),  2)  as  per_q_dbm_avg_cpuutil_pct    from  v_cpuutil_base    where  cluster_name  =  'shade'    order  by  year_quarter; Change  these  selected   columns  for  quarter,  month,  day   etc  for  cluster  vs  hosts  views
  • 39 The right“metrics”            Metric                                      Metric                                        Max  Per  Quarter                      95th  Per  Quarter                      Avg  Per  Quarter   DB        Column                                      Group    Year                                                      CPU                                                CPU                                              CPU   Mach    Label                                        Label    Quarter                                            Util%                                            Util%                                          Util%   -­‐-­‐-­‐-­‐    -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐Q1                                            95.32                                            90.05                                          24.17     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐Q2                                            99.89                                            84.24                                          22.42     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐Q3                                            99.83                                            96.89                                          32.45     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐Q4                                            99.83                                            87.13                                          31.27     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2014-­‐Q1                                            99.04                                            81.48                                          30.54   • Cluster/Database Machine CPU Utilization Per Quarter • Cluster/Database Machine CPU Utilization Per Month            Metric                                      Metric                                        Max  Per  Quarter                      95th  Per  Quarter                      Avg  Per  Quarter   DB        Column                                      Group    Year                                                      CPU                                                CPU                                              CPU   Mach    Label                                        Label    Month                                                Util%                                            Util%                                          Util%   -­‐-­‐-­‐-­‐    -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐03                                            95.32                                            90.05                                          24.17     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐04                                            99.89                                            85.97                                          19.33     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐05                                            99.02                                            80.99                                          22.39     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐06                                            99.65                                            84.51                                          25.53     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐07                                            99.83                                            98.07                                          32.84     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐08                                            99.82                                            97.25                                          31.95     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐09                                            99.67                                            87.84                                          32.57     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐10                                            99.83                                            91.13                                          35.64     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐11                                            96.15                                            85.08                                          29.54     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2013-­‐12                                            94.68                                            74.73                                          28.38     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2014-­‐01                                            94.46                                            79.88                                          28.31     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2014-­‐02                                            99.04                                            83.22                                          31.94     shade  CPU  Utilization  (%)            Load      2014-­‐03                                            97.66                                            80.45                                          32.89  
  • 40 • But what about the Portfolio/Line of Business Views ! • Remember this from earlier? ! ! • We created customized mapping between the Database/ Database Services and their portfolio structure. • For example, Finance -> Accounts Payable -> AP_APP (Host/Database) -> RAC_SVC_AP_APP (RAC Service). • Why do I mention Database and Database Service • Database; To map storage to an Application • Database Service; To map db cpu time to an Application. How does an application connect to the database? The right“metrics”
  • 41 • But what about the Portfolio/Line of Business CREATE  TABLE  portfolio  {      line_of_business    NOT  NULL        VARCHAR2(4000)     ,department                NOT  NULL        VARCHAR2(256)           ,application              NOT  NULL        VARCHAR2(256)         ,host_name                  NOT  NULL        VARHCAR2(256)       ,database_name          NOT  NULL        VARCHAR2(256)           ,service_name            NOT  NULL        VARCHAR2(256)   };       SQL>  SELECT  *  FROM  portfolio;       line_of_business   department     application   host_name     database_name   service_name   -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐     -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐   Supply  Chain   Transformation   Pricing     blue.color.com   RACDB03     RACDB03_PRC_01   Supply  Chain   Transformation   Consolidation   blue.color.com   RACDB03     RACDB03_CSL_01   Supply  Chain   Transformation   Transformation   blue.color.com   RACDB03     RACDB03_TSF_01   Merchandising   Handling     Breakage     green.color.com   RACDB05     RACDB05_BKG_01   Merchandising   Handling     Returns     green.color.com   RACDB05     RACDB05_RTN_01   IT     Order  Management     Inventory     purple.color.com   RACDB07     RACDB07_INV_01   IT     Order  Management     Supply     purple.color.com   RACDB07     RACDB07_SUP_01 The right“metrics” • Alternatively, leverage Groups in EM12c
  • 42 • But what about the Portfolio/Line of Business with  base  as  (            select              a.entity_type              ,b.line_of_business              ,b.department              ,b.application              ,a.substr(entity_name,  1,  4)  as  database_machine              ,a.entity_name                              AS  host_name              ,a.metric_column_label              ,a.metric_column_name              ,a.metric_group_label              ,a.collection_time              ,to_char(a.collection_time,'yyyy')  ||  '-­‐Q'  ||  to_char(a.collection_time,'q')  as  year_quarter              ,extract(year  from  a.collection_time)  ||'-­‐'  ||  ltrim(to_char(extract(month  from  a.collection_time),'09'))  as  year_month              ,a.collection_time                                        as  year_month_day              ,round(a.avg_value,2)                                  as  avg_value              ,a.max_value          from              sysman.gc$metric_values_hourly  a              ,portfolio  b          where                  a.host_name  =  b.host_name          and  a.entity_type                    =  'host'          and  a.metric_column_name  =  'cpuUtil'          and  a.metric_group_label  =  ‘Load')   select  *      from  base    where  line_of_business  =  'shade'; The right“metrics”
  • 43 Enough words… Visualize the“metrics” Show me the graphs!
  • 44 CPU Utilization (%) • The most profound and relative metric for a host is its CPU Utilization. • According to Oracle Documentation – “this metric represents the amount of CPU utilization as a percentage of total CPU processing power available” • Aggregation for hosts in a Cluster is easy to represent • When CPU Utilization (%) data is aggregated over several months it can appear skewed. • Utilize 95th Percentile to show sustained peak values Visualize the“metrics”
  • 45 0" 10" 20" 30" 40" 50" 60" 70" 80" 90" 100" 2012,01"2012,09"2012,10"2012,11"2012,12"2012,13"2012,14"2012,15"2012,16"2012,17"2012,18"2012,19"2012,20"2012,21"2012,22"2012,23"2012,24"2012,25"2012,26"2012,27"2012,28"2012,29"2012,30"2012,31"2012,32"2012,33"2012,34"2012,35"2012,36"2012,37"2012,38"2012,39"2012,40"2012,41"2012,42"2012,43"2012,44"2012,45"2012,46"2012,47"2012,48"2012,49"2012,50"2012,51"2012,52"2013,01"2013,04"2013,05"2013,06"2013,07"2013,08"2013,09"2013,10"2013,11"2013,12" Exadata&B& Cluster&CPU&U0liza0on& Max" Avg" max_95_percen:le" Visualize the“metrics”
  • 46 Storage Utilization • With storage, I’ve found that a common question which always comes up is“How much have I allocated vs actually used?” • Whether the utilization in question is within an ASM cluster or instance) – Disk Group – Database – Tablespace • EM12c captures two basic metrics – Usable – Total • This data can be extended to various groupings, by the mapping table mentioned previously Visualize the“metrics”
  • 47 0" 2000" 4000" 6000" 8000" 10000" 12000" 14000" 16000" 18000" 20000" 2(Oct(12"9(Oct(12"16(Oct(12"23(Oct(12"30(Oct(12"6(Nov(12"13(Nov(12"20(Nov(12"27(Nov(12"4(Dec(12"11(Dec(12"18(Dec(12"25(Dec(12"1(Jan(13"8(Jan(13"15(Jan(13"22(Jan(13"29(Jan(13"5(Feb(13"12(Feb(13"19(Feb(13"26(Feb(13"5(M ar(13"12(M ar(13"19(M ar(13" ASM$Cluster$(Actual)$Storage$Alloca2on$ Usable"Used"(GB)" Usable"Total"(GB)" Visualize the“metrics”
  • 48 Visualize the“metrics”
  • 49 What about BI Publisher? Visualize the“metrics” • A  free  add-­‐on  to  Enterprise  Manager  12c.   • Under  restricted-­‐user  license  agreement,  it  is  free  to  use  with  the  Enterprise   Manager  repository  only.   • Mini  OBIEE!
  • 50 What about BI Publisher? Visualize the“metrics” • Two  main  components   – Data  Model   – Report
  • 51 Visualize the“metrics”
  • 52 Visualize the“metrics”
  • 53 ! • Overview • Background • Capacity Planning • Understanding EM Metrics • Using EM Metrics • Lessons • Conclusion Agenda
  • 54 • What did The Client Need VS What they asked for? – Important to recognize realistic goals – Set them for The Client! – Be like water, use the path of least resistance! ! • Whether or not additional hardware is required is always a good question ! • Be patient, the“metrics”will reveal their secrets in due time! Lessons
  • 55 ! • Overview • Background • Capacity Planning • Understanding EM Metrics • Using EM Metrics • Lessons • Conclusion Agenda
  • 56 • When put in the right perspective, these reports will • Highlight growth trends • Technical as well as • Business point of view • Reports generate more questions than answers • What caused the spike in CPU Utilization, or Memory? • Were there more database on-boarded, or was there excessive load on the existing ones? • What could attribute to the spikes in Storage growth? • The idea behind building these reports is simple • Data (metrics) already available in EM12c • Why not use them? Conclusion
  • 57 Questions
  • 58 References • Management Repository Views • http://docs.oracle.com/cd/E24628_01/doc.121/e25161/views.htm • Enterprise Manager Host Metrics • http://docs.oracle.com/cd/E24628_01/em.121/e25162/ host.htm#BABIBAHD • Enterprise Manager Database Plug-in Metric Reference Manual • http://docs.oracle.com/cd/E24628_01/em.121/e25160/toc.htm • Practical approach to Capacity Planning • http://www.techspot.co.in/2011/09/practical-approach-to-capacity- planning.html !
  • 59 Blog: maazanjum.com Email: maaz.anjum@biascorp.com Twitter: @maaz_anjum Reminder: Complete evaluation Session: #102 Title: Capacity Planning: How to Leverage OEM12c for Engineered Systems