2011/06/11 #sfstudy ECCの遊び方。

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2011/06/11 #sfstudy ECCの遊び方。

  1. 1. ECCの遊び方2011/06/11 #sfstudy @imksoo 1
  2. 2. About Me @imksoo / Kirino Minato とある基盤の技術者(エンジニア) 時々基盤構築、時々基盤運用、時々運用設計 とりあえずMicrosoft/EMC/HPサーバと声優好きなおたく 最近、おうちでOracle Solaris 11 Expressでストレージサーバ作ってます。 2
  3. 3. こんなことありませんか... 最近、ネットワークが遅いんじゃない? つながりにくいんだけど...? そもそもこれ、 NWの問題じゃないです (T-T) @sygetch http://twitpic.com/1wd1rt より 3
  4. 4. ストレージ性能問題も.... 最近、検索処理に時間がかかるようになったんだよね… データベースとかストレージがネックになってるんじゃない? 検索ワードがおかしくないか…… 4
  5. 5. まずは上位層から攻めましょう。 ストレージはシステムの中ではネットワークに次いで遅いコン ポーネントの一つ。 だからといって、初めから疑ってかかるのは無駄に終わること が多いです。 初めにやること – アプリケーションロジックの確認  結構、ビジネスロジックって力業が多いです(泣  そもそもその情報抽出って時間がかかるの前提だよね? ユーザーさんにちゃんと伝わってる? – プレゼンテーション層の確認  再描画の間、画面が真っ白…? UI設計おかしくない? – サーバおよびデータベース(SQL)の確認  まずはPerformance MonitorやsarでCPU/Memory/IO waitなどを確認。  え…なんでここでTable full scanなの…indexは?partitioningは?  あ…。待機イベントでストレージ待ちが頻発してる… 5
  6. 6. ご参考: Symmetrix/VMAXとは。 詳しくはEMCご担当営業様まで。 6
  7. 7. EMC Control Centerのアーキテクチャ。 https://community.emc.com/docs/DOC-1942 7
  8. 8. わかりにくいので書き直した。 EMC Control Centerの リポジトリサーバ (メトリック情報の蓄積) 各種サーバ FCスイッチ (Brocade/Cisco等) メトリック情報の収集EMCストレージ(一部メトリックはHPやIBMストレージでも取得可) あんまり変わらないっすね。 8
  9. 9. ECCでとれる情報(の一部)ECCのインストールフォルダ直下にあるmetrics.defにトリックが並んでる。<METRIC: SymDeviceStats,1.0.001,Symmetrix, Devices>Metric Name Typedevice name string Key ArchiveLastios per sec long ConvertToRate ArchiveStats sortDescendingreads per sec long ConvertToRate ArchiveStatswrites per sec long ConvertToRate ArchiveStatshits per sec long ConvertToRate ArchiveStatsread hits per sec long ConvertToRate ArchiveStatswrite hits per sec long ConvertToRate ArchiveStatsseq reads per sec long ConvertToRate ArchiveStatsseq read hits per sec long ConvertToRate ArchiveStatsseq writes per sec long ConvertToRate ArchiveStatsKbytes read per sec longlong ConvertToRate ArchiveStatsKbytes written per sec longlong ConvertToRate ArchiveStatsDA read requests per sec long ConvertToRate ArchiveStatsDA write requests per sec long ConvertToRate ArchiveStatsDA prefetched tracks per sec long ConvertToRate ArchiveStatsDA prefetched tracks used per sec long ConvertToRate ArchiveStatsDA Kbytes read per sec long ConvertToRate ArchiveStatsDA Kbytes written per sec long ConvertToRate ArchiveStatswrite pending count long ArchiveLastmax write pending threshold long ArchiveLasttotal reads per sec float ArchiveStats Derived reads per sec + seq reads per sectotal read hits per sec float ArchiveStats Derived read hits per sec + seq read hits per sectotal read misses per sec float ArchiveStats Derived total reads per sec - total read hits per sectotal ios per sec float ArchiveStats Derived total reads per sec + writes per sectotal hits per sec float ArchiveStats Derived total read hits per sec + write hits per sectotal misses per sec float ArchiveStats Derived total ios per sec - total hits per secwrite misses per sec float ArchiveStats Derived writes per sec - write hits per secread misses per sec float ArchiveStats Derived reads per sec - read hits per secseq ios per sec float ArchiveStats Derived seq reads per sec + seq writes per sec 9
  10. 10. ECCでとれる情報(の一部の続き)<METRIC: SymDeviceStats,1.0.001,Symmetrix, Devices>Metric Name Type% random read hit float ArchiveStats Derived 100 * (read hits per sec / total ios per sec)% random read miss float ArchiveStats Derived 100 * (read misses per sec / total ios per sec)% sequential read float ArchiveStats Derived 100 * (seq reads per sec / total ios per sec)% write float ArchiveStats Derived 100 * (writes per sec/total ios per sec)% read float ArchiveStats Derived 100 * (total reads per sec/total ios per sec)% hit float ArchiveStats Derived 100 * (total hits per sec/total ios per sec)% miss long ArchiveStats Derived 100 - % hit% read hit float ArchiveStats Derived 100 * (total read hits per sec/total reads per sec)% write hit float ArchiveStats Derived 100 * (write hits per sec/writes per sec) 100 * (total read misses per sec/total reads per% read miss float ArchiveStats Derived sec)% write miss float ArchiveStats Derived 100 * (write misses per sec/writes per sec)% sequential io float ArchiveStats Derived 100 * (seq ios per sec / total ios per sec)% sequential writes float ArchiveStats Derived 100*(seq writes per sec/total ios per sec)HA Kbytes transferred per sec float ArchiveStats Derived Kbytes read per sec + Kbytes written per secaverage read size in Kbytes float ArchiveStats Derived Kbytes read per sec /total reads per secaverage write size in Kbytes float ArchiveStats Derived Kbytes written per sec/writes per secaverage io size in Kbytes float ArchiveStats Derived HA Kbytes transferred per sec/total ios per secDA Kbytes transferred per sec float ArchiveStats Derived DA Kbytes read per sec + DA Kbytes written per sec HA Kbytes transferred per sec + DA KbytesSystem bus Kbytes per sec float ArchiveStats Derived transferred per sec 10
  11. 11. やりたいのはGUI操作じゃないんだよw (これが本題) 実はcsvをはいてくれるコマンド、あります。 – pmcli.exe オプション:  -export  -local  -type {interval/daily/monthly}  -class [クラス名]  -id [ID]  -date [YYYYMMDD]  -out [出力先ファイル名]  -rtable … Excelで解析するなら行列をひっくりかえしておいた方が良い。  -c [カテゴリ名] …カテゴリ名はSymmetrixストレージの場合は、Devices,Dir-DA,Dir- Fibre,Dir-Port,Disks,Systemのいずれか。metrics.defにも書いてある。  -o [対象オブジェクト] …オブジェクト名はGUIか設計書かsymコマンドで確認  -m [メトリック名] …メトリック名はmetrics.defを見るか、GUIで確認 – 実行例: C:¥> pmcli.exe -export -local -type interval -class [クラス名] -id [ID] -date [YYYYMMDD] -out [出力先ファイル名] -rtable -c disks -o "DF-1A CA" -m "total SCSI command per sec,read commands per sec,write commands per sec,verify commands per sec,% util,seeks per sec,seek distance per sec" 11
  12. 12. カテゴリとオブジェクト Disks FC Switch FC Switch Dir-Fibre FA-01 FA-02 FA-03 FA-04 Matrix (DMX,VMX) DA-01 DA-02 DA-03 Dir-DA DA-04 Dir-Port DF-01 A0 DF-01 B0 Disks = 物理的なディスク (FC-AL/SAS) DF-01 A1 DF-01 B1 DF-01 A2 DF-01 B2 Devices = サーバから見たLUN (symdev) DF-01 A3 DF-01 B3System 赤文字 = カテゴリ 12 黒字 = オブジェクト
  13. 13. CSVを加工しよう とったデータはこんな感じ 13
  14. 14. Physical Disk の Utilization(%)の確認素直に2次元折れ線グラフじゃわかりにくい…⇒ Excelで株価チャート(最低値・最高値・パーセンタイル(最小値/最大値))を 使うと良い場合あり。ついでに系列2として中間値をつけるといい。 14
  15. 15. たくさんのディスクを俯瞰したい。等高線グラフを使うと同時間帯できれいにストライピングがかかっているかどうかがわかりやすい。また、IO転送量などは積み上げグラフがわかりやすい。 15
  16. 16. fin.16

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