JP1/Performance Management - Agent Option for Microsoft(R) SQL Server
ディスク占有量は,パフォーマンスデータを収集するレコード数によって変化します。
PFM - Agent for Microsoft SQL Serverのディスク占有量の見積もりについて説明します。
- <この項の構成>
- (1) システム全体のディスク占有量
- (2) Storeデータベース(Storeバージョン1.0)のディスク占有量
- (3) Storeデータベース(Storeバージョン2.0)のディスク占有量
(1) システム全体のディスク占有量
PFM - Agent for Microsoft SQL Serverのディスク占有量は,次のデータのファイルサイズによって変化します。
- Agent Storeデータベース
- PFM - Agent for Microsoft SQL Serverのインスタンス数
- エージェントログ
上記を踏まえ,インストール時および運用時のディスク占有量を次の表に示します。
表A-2 システム全体のディスク占有量
PFM - Agent for Microsoft SQL Serverの状態 ディスク占有量(単位:メガバイト) Windows 2000,
Windows Server 2003,
Windows Server 2008Windows Server 2003(IPF),
Windows Server 2008(IPF)インストール時 10 10 初期状態での運用 110 110 運用時 a+b a+b
- (凡例)
- a:インスタンスごとのディスク占有量の和。一つのインスタンスのディスク占有量の算出式を次に示します。
- c + d + 18
- b:インストール時のディスク占有量。
- c:Storeデータベースのディスク占有量。Storeデータベースのディスク占有量については「(2) Storeデータベース(Storeバージョン1.0)のディスク占有量」または「(3) Storeデータベース(Storeバージョン2.0)のディスク占有量」を参照してください。
- d:エージェントログサイズ。エージェントログのファイルサイズの上限は,128メガバイトです。
(2) Storeデータベース(Storeバージョン1.0)のディスク占有量
Storeデータベース(Storeバージョン1.0)のディスク占有量について説明します。
(a) 見積もり式
Storeデータベースでは,各レコードは,レコードタイプごとに一つのファイルに格納されます。Storeデータベース(Storeバージョン1.0)のディスク占有量について,レコードタイプごとに次の表に示します。
- 注意
- パフォーマンスデータがStoreデータベースに格納される際,幾つかのフィールドが追加されます。追加されるフィールドは,ディスク占有量に含まれるため,新たに容量を見積もる必要はありません。
表A-3 レコードタイプごとのStoreデータベースのディスク占有量
レコードタイプ ディスク占有量の見積もり式(単位:バイト) PIレコードタイプ X1+.....+Xa+3,500*a PDレコードタイプ Y1+.....+Yb+700*b
- (凡例)
- X:PIレコードタイプのレコードで履歴データを収集する各レコードのディスク占有量
- Xの算出式を次に示します。
X={d*e+(c+1,900)*{(d*e)/(65,250-c)+1}※1}*f*1.5- Y:PDレコードタイプのレコードで履歴データを収集する各レコードのディスク占有量
- Yの算出式を次に示します。
Y={d*g+(c+1,900)*{(d*e)/(65,250-c)+1}※1*(g/e)※2}*1.5- a:PIレコードタイプのレコードで履歴データを収集するレコード数
- b:PDレコードタイプのレコードで履歴データを収集するレコード数
- c:履歴データを収集する各レコードの固定部のサイズ※3
- d:履歴データを収集する各レコードの可変部のサイズ※3
- e:履歴データを収集する各レコードのインスタンス数(単数インスタンスレコードの場合は1)
- f:履歴データを収集する各レコードの保存レコード数※5(インスタンス数は考慮しません)
- g:履歴データを収集する各レコードの保存レコード数の上限値※6
- 注※1
- {(d*e)/(65,250-c)+1}の計算結果は,小数点以下を切り捨ててください。
- 注※2
- (g/e)の計算結果は,小数点以下を切り捨ててください。
- 注※3
- 各レコードの固定部および可変部のサイズについては,「5. レコード」を参照してください。
- 注※4
- PIレコードタイプのレコードの場合,収集したデータがある一定の区分(時,日,週,月,および年単位)に自動的に要約されるので,分,時,日,週,月,および年の部分の保存レコード数を考慮して計算する必要があります。デフォルトの保存期間と保存レコード数を次の表に示します。
表A-4 デフォルトの保存期間と保存レコード数
データの種類 保存期間 保存レコード数
(収集間隔が1分の場合)分単位 1日 1,440 時単位 7日 168 日単位 1年 366 週単位 1年 52 月単位 1年 12 年単位 制限なし (収集年数)*1
- 注※5
- 保存レコード数については,「付録E.1 Agent Storeサービスのプロパティ一覧」を参照してください。
(b) 見積もり例
- 見積もり例1
- OSがWindowsで,Transaction Log Overview(PI_TLOG)について,PI_TLOG以外のPIレコードタイプを保存設定していない場合。表A-3に示した変数a〜fが次の値とします。
a=1 c=681 d=313 e=2 f=4,078
- (eの求め方)
- 表A-7の,レコードのインスタンス数の算出方法を参照してください。今回はe=2とします。
- (fの求め方)
- PI_LOGDの収集間隔を1分,年単位の収集年数を1年として,保存期間の設定が表A-4のとおりである場合。
(1,440+168+366+52+12+1)*2(eの値)=4,078レコード f=4,078
- Xの算出式
X={d*e+(c+1,900)*{d*e/(65,250-c)+1}}*f*1.5 X={313*2+(681+1,900)*{313*2/(65,250-681)+1}}*4,078*1.5 ={626+(2,581)*{626/64,569+1}}*6,117 ={626+2,581*1}*6,117 =3,207*6,117 =19,617,219(バイト) =約19(MB)
- 見積もり例2
- OSがWindowsで,PDレコードタイプのProcess Detail(PD_DD)について,PD_DD以外のPDレコードタイプを保存設定していない場合。
b=1 c=681 d=1,362 e=3 g=2,232
- (eの求め方)
- 表A-7のレコードのインスタンス数の算出方法を参照してください。今回はe=3とします。
- (gの求め方)
- 保存期間の設定のデフォルトは10,000レコードです。
- 収集間隔を3,600秒にして1か月分のデータを保存したい場合。
- g=24レコード(1日分)*31(1か月)*3(eの値)=2,232レコード
- g=2,232レコード
- Yの算出式
Y={d*g+(c+1,900)*{(d*e)/(65,250-c)+1}*(g/e)}*1.5 Y={1,362*2,232+(681+1,900)*{(1,362*3)/(65,250-681)+1}*(2,232/3)}*1.5 ={1,362*2,232+2,581*{4,086/64,569+1}*744}*1.5 ={3,039,984+2,581*1*744}*1.5 ={3,039,984+1,920,264}*1.5 =4,960,248*1.5 =7,440,372(バイト) =約7(MB)
(3) Storeデータベース(Storeバージョン2.0)のディスク占有量
Storeデータベース(Storeバージョン2.0)のディスク占有量について説明します。
(a) 見積もり式
ディスク占有量,ファイル数,ディレクトリ数,およびStoreサービスがオープンするファイル数の見積もりについて説明します。
●ディスク占有量
Storeデータベースのディスク占有量は,レコードタイプごとのディスク占有量の総和となります。PIレコードタイプについては,さらに要約区分ごとのディスク占有量の総和となります。
- レコードタイプごとのディスク占有量Xの見積もり式(単位:バイト)
- X={(e+2)*f+(d+60)*{((e+2)*f)/(65,250-d)+1}※1}*a/b*(c+1)*1.1
- a:レコードタイプ,要約区分ごとに値が異なります。表A-5を参照してください。
- b:レコードタイプ,要約区分ごとに値が異なります。表A-5を参照してください。
- c:履歴データの保存期間設定値 ※3。レコードタイプ,要約区分ごとに指定する単位が異なります。単位については表A-5を参照してください。
- d:履歴データを収集する各レコードの固定部のサイズ※4
- e:履歴データを収集する各レコードの可変部のサイズ※4
- f:履歴データを収集する各レコードのインスタンス数(単数インスタンスレコードの場合は1)※5。インスタンス数が2以上の場合,4の倍数に切り上げます。例えばインスタンス数が2の場合は,f=4となります。インスタンス数が13の場合は,f=16となります。インスタンス数が1の場合は,f=1となります。
表A-5 a,b,およびcに設定する値
レコードタイプ 要約区分 a b c PI 分 1,440 1+(g-1)/60※2 保存期間(単位:日) 時 24 1+(g-1)/3,600※2 保存期間(単位:日) 日 7 1+(g-1)/86,400※2 保存期間(単位:週) 週 1 1+(g-1)/604,800※2 保存期間(単位:週) 月 1 1+(g-1)/2,592,000※2 保存期間(単位:月) 年 1 1+(g-1)/31,622,400※2 保存期間(単位:年) PD − 1,440 g/60 保存期間(単位:日)
- (凡例)
- g:履歴データの収集インターバル設定値(単位:秒)
- −:該当しない
- 注※1
- {((e+2)*f)/(65,250-d)+1}の計算結果は,小数点以下を切り捨ててください。
- 注※2
- PIレコードタイプのbの計算結果は,小数点以下を切り捨ててください。
- 注※3
- Storeバージョン2.0の場合のデフォルトの保存期間と保存レコード数を次の表に示します。
表A-6 デフォルトの保存期間と保存レコード数(Storeバージョン2.0の場合)
レコードタイプ データの種類 保存期間 保存レコード数
(収集間隔が1分の場合)PI 分単位 1日 1,440 時単位 7日 168 日単位 54週 378 週単位 54週 54 月単位 12か月 12 年単位 10年 (収集年数)*1 PD − 7日 10,080
- (凡例)
- −:該当しない
- 注※4
- 各レコードの固定部・可変部のサイズについては,「5. レコード」のレコードサイズを参照してください。
- 注※5
- レコードごとのインスタンス数については,「付録A.4 レコードのインスタンス数の算出方法」を参照してください。
●ファイル数
Storeデータベースで作成されるファイル数Nの見積もり式を次に示します。
N=20+2*( (A11+A12+...+A1l+l)+ (A21+A22+...+A2l+l)+ (A31+A32+...+A3l+l)+ (A41+A42+...+A4l+l)+ (A51+A52+...+A5l+l)+ (11*l)+ (B1+B2+...+Bm+m)+ )l:PIレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数
m:PDレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数
A11〜A1l:PIレコードタイプのレコードごとの分レコードの保存期間設定値(単位:日)
A21〜A2l:PIレコードタイプのレコードごとの時レコードの保存期間設定値(単位:日)
A31〜A3l:PIレコードタイプのレコードごとの日レコードの保存期間設定値(単位:週)
A41〜A4l:PIレコードタイプのレコードごとの週レコードの保存期間設定値(単位:週)
A51〜A5l:PIレコードタイプのレコードごとの月レコードの保存期間設定値(単位:月)
B1〜Bm:PDレコードタイプのレコードごとの保存期間設定値(単位:日)
●ディレクトリ数
Storeデータベースで作成されるディレクトリ数Nの見積もり式を次に示します。
N=25+2*((A1max)+(A2max)+(A3max)+(A4max)+(A5max)+11+(Bmax))
l:PIレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数
m:PDレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数
A1max:PIレコードタイプで収集しているレコードの要約区分が「分」のデータの保存期間設定値の最大値(単位:日)
A2max:PIレコードタイプで収集しているレコードの要約区分が「時」のデータの保存期間設定値の最大値(単位:日)
A3max:PIレコードタイプで収集しているレコードの要約区分が「日」のデータの保存期間設定値の最大値(単位:週)
A4max:PIレコードタイプで収集しているレコードの要約区分が「週」のデータの保存期間設定値の最大値(単位:週)
A5max:PIレコードタイプで収集しているレコードの要約区分が「月」のデータの保存期間設定値の最大値(単位:月)
Bmax:PDレコードタイプのレコードごとの保存期間設定値の最大値(単位:日)
●Storeサービスがオープンするファイル数
Storeサービスがオープンするファイル数Nの見積もり式を次に示します。
N=20+2*(6*l+m)
l:PIレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数
m:PDレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数
(b) 見積もり例
PFM - Agent for Microsoft SQL ServerのStoreデータベース(Storeバージョン2.0)の見積もりについて,具体例を用いて説明します。
●ディスク占有量
PI_TLOGとPD_DDを収集する設定にした場合を例に挙げて説明します。
PI_TLOGレコードの見積もりについて説明します。「(3)(a) 見積もり式」のディスク占有量の見積もり式の,a〜gの値を調べます。
d=681
e=313
f=今回は4とする
g=今回は60秒とする
次に,分レコード,時レコードなどそれぞれの計算を行います。
- 分レコード
- a=1,440
- b=1+(60-1)/60 = 1.98・・・ =1(小数点以下切り捨て)
- c=今回は3日とする
- 見積もり式を次に示します。
X(分)={(313+2)*4+(681+60)*{(313+2)*4)/(65,250-681)+1}}*1,440/1*(3+1)*1.1 ={1,260+741*1}*6,336 =2,001*6,336 =12,678,336(バイト)=約13MB
- 時レコード
- a=24
- b=1+(60-1)/3,600 = 1.01・・・ =1(小数点以下切り捨て)
- c=今回は3日とする
- 見積もり式を次に示します。
- X(時)={(313+2)*4+(681+60)*{(313+2)*4)/(65,250-681)+1}}*24/1*(3+1)*1.1
- ={1,260+741*1}*105.6
- =2,001*105.6
- =211,305.6(バイト)=約0.2MB
- 日レコード
- a=7
- b=1+(60-1)/86,400 = 1.00・・・ =1(小数点以下切り捨て)
- c=今回は1週とする
- 見積もり式を次に示します。
- X(日)={(313+2)*4+(681+60)*{(313+2)*4)/(65,250-681)+1}}*7/1*(1+1)*1.1
- ={1,260+741*1}*15.4
- =2,001*15.4
- =30,815.4(バイト)=約0.03MB
- 週レコード
- a=1
- b=1+(60-1)/604,800 = 1.00・・・ =1(小数点以下切り捨て)
- c=今回は1週とする
- 見積もり式を次に示します。
- X(週)={(313+2)*4+(681+60)*{(313+2)*4/(65,250-681)+1}}*1/1*(1+1)*1.1
- ={1,260+741*1}*2.2
- =2,001*2.2
- =4,402.2(バイト)=約0.005MB
- 月レコード
- a=1
- b=1+(60-1)/2.592,000 = 1.00・・・ =1(小数点以下切り捨て)
- c=今回は1か月とする
- 見積もり式を次に示します。
- X(月)={(313+2)*4+(681+60)*{(313+2)*4/(65,250-681)+1}}*1/1*(1+1)*1.1
- ={1,260+741*1}*2.2
- =2,001*2.2
- =4,402.2(バイト)=約0.005MB
- 年レコード
- a= 1
- b=1+(60-1)/31.622,400 = 1.00・・・ =1(小数点以下切り捨て)
- c=10(固定)
- 見積もり式を次に示します。
- X(年)={(313+2)*4+(681+60)*{(313+2)*4/(65,250-681)+1}}*1/1*(10+1)*1.1
- ={1,260+741*1}*12.1
- =2,001*12.1
- =24,212.1(バイト)=約0.03MB
以上から,PI_TLOGの見積もりは次のようになります。
X(合計)=X(分)+X(時)+X(日)+X(週)+X(月)+X(年) =13.27MB =約14MB次にPD_DDレコードの見積もりについて説明します。
a=1,440
b=60/60 =1
c=7日とする
d=681バイト
e=1,362バイト
f=今回は12とする
g=今回は60秒とする
見積もり式を次に示します。
X={(1,362+2)*12+(681+60)*{(1,362+2)*12/(65,250-681)+1}}*1,440/1*(7+1)*1.1 ={16,368+741*1}}*12,672 =17,109*12,672 =216,805,248(バイト)=約207MBしたがって,必要なディスク占有量はPI_TLOG+PD_DD=221MBとなります。
●ファイル数
PI_DI,PI_ TLOG,PD_DD,およびPD_LICを収集する場合を例に挙げて説明します。「(3)(a) 見積もり式」のファイル数の見積もり式の,可変値を調べます。
l:PIレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数=2
m:PDレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数=2
A11〜A1l:PIレコードタイプのレコードごとの分レコードの保存期間設定値(単位:日)=今回は3日とする
A21〜A2l:PIレコードタイプのレコードごとの時レコードの保存期間設定値(単位:日)=今回は3日とする
A31〜A3l:PIレコードタイプのレコードごとの日レコードの保存期間設定値(単位:週)=今回は1週とする
A41〜A4l:PIレコードタイプのレコードごとの週レコードの保存期間設定値(単位:週)=今回は1週とする
A51〜A5l:PIレコードタイプのレコードごとの月レコードの保存期間設定値(単位:月)=今回は1月とする
B1〜Bm:PDレコードタイプのレコードごとの保存期間設定値(単位:日)=今回は10日とする
Storeデータベースで作成されるファイル数Nの見積もり式を次に示します。
N=20+2*( (A11+A12+...+A1l+l)+ (A21+A22+...+A2l+l)+ (A31+A32+...+A3l+l)+ (A41+A42+...+A4l+l)+ (A51+A52+...+A5l+l)+ (11*l)+ (B1+B2+...+Bm+m) ) =20+2*{ [3(PI_DI分)+3(PI_TLOG分)+2]+ [3(PI_DI分)+3(PI_TLOG分)+2]+ [1(PI_DI分)+1(PI_TLOG分)+2]+ [1(PI_DI分)+1(PI_TLOG分)+2]+ [1(PI_DI分)+1(PI_TLOG分)+2]+ [11*2]+ [10(PD_DD分)+10(PD_LIC分)+2] } =20+2*{8+8+4+4+4+22+22}=164●ディレクトリ数
PI_DI,PI_ TLOG,PD_DD,およびPD_LICを収集する場合を例に挙げて説明します。
l:PIレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数=2
m:PDレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数=2
A1max:PIレコードタイプで収集しているレコードの要約区分が"分"のデータの保存期間設定値の最大値(単位:日)=今回は3日とする(考え方:PI_DIが2日,PI_ TLOGが3日の場合は3日となります。)
A2max:PIレコードタイプで収集しているレコードの要約区分が「時」のデータの保存期間設定値の最大値(単位:日)=今回は3日とする
A3max:PIレコードタイプで収集しているレコードの要約区分が「日」のデータの保存期間設定値の最大値(単位:週)=今回は1週とする
A4max:PIレコードタイプで収集しているレコードの要約区分が"週"のデータの保存期間設定値の最大値(単位:週)=今回は1週とする
A5max:PIレコードタイプで収集しているレコードの要約区分が「月」のデータの保存期間設定値の最大値(単位:月)=今回は1月とする
Bmax:PDレコードタイプのレコードごとの保存期間設定値の最大値(単位:日)=今回は10日とする(考え方:PD_LICが8日,PD_DDが10日の場合は10日となります。)
Storeデータベースで作成されるディレクトリ数Nの見積もり式を次に示します。
N=25+2*((A1max)+(A2max)+(A3max)+(A4max)+(A5max)+11+(Bmax)) =25+2*(3+3+1+1+1+11+10)=85●Storeサービスがオープンするファイル数
PI_DI,PI_ TLOG,PD_DD,およびPD_LICを収集する場合を例に挙げて説明します。
l:PIレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数=2
m:PDレコードタイプのレコードで収集しているレコードの数=2
Storeサービスがオープンするディレクトリ数Nの見積もり式を次に示します。
N=20+2*(6*l+m) =20+2*(6*2+2)=28
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