JP1/Performance Management - Agent Option for BEA WebLogic 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 WebLogic 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 WebLogic 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 WebLogic Serverのインスタンス数
上記を踏まえ,システム全体のディスク占有量の見積もり値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 WebLogic Serverの状態 ディスク占有量(単位:メガバイト) Windows Solaris Linux(x86),Linux(x64) インストール時※1 70 110 90 初期状態での運用※2 140 180 160 運用時 a + b 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 + 65(メガバイト)- 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。
- 注※1
- インストール時にはプログラム本体容量の2倍のディスク容量が必要となります。
- 注※2
- 収集設定がPIレコードだけで,インスタンスが一つだけセットアップされている場合を示します。
(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(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の計算式を次に示します。
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※4(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,「6. レコード」を参照してください。
- 注※4
- 各レコードのインスタンス数について次の表に示します。
- 複数インスタンスレコードの場合のインスタンス数は,WebLogic ServerのMBeanから見積もることができます。MBeanの詳細については,WebLogic Serverのマニュアルを参照してください。また,各レコードで使用しているMBeanについては,「6. レコード」のフィールドのデータソース欄を参照してください。
表A-4 各レコードのインスタンス数
項番 レコードID インスタンス数 1 PD 単数インスタンスレコードのため,1 2 PI 単数インスタンスレコードのため,1 3 PI_ENTE 複数インスタンスレコードのため,n(0以上の整数) 4 PI_JDBC 複数インスタンスレコードのため,n(0以上の整数) 5 PI_JMS 複数インスタンスレコードのため,n(0以上の整数) 6 PI_JVM 単数インスタンスレコードのため,1 7 PI_JTA 単数インスタンスレコードのため,1 8 PI_MDE 複数インスタンスレコードのため,n(0以上の整数) 9 PI_SEC 単数インスタンスレコードのため,1 10 PI_SFE 複数インスタンスレコードのため,n(0以上の整数) 11 PI_SLE 複数インスタンスレコードのため,n(0以上の整数) 12 PI_SVLT 複数インスタンスレコードのため,n(0以上の整数) 13 PI_THRP 複数インスタンスレコードのため,n(0以上の整数) 14 PI_WEBA 複数インスタンスレコードのため,n(0以上の整数) 15 PI_WEBS 複数インスタンスレコードのため,n(0以上の整数)
- 注※5
- 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-5 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※6
- 保存レコード数については,「付録F.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
- Java VM(PI_JVM)レコードについて,PI_JVM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=749 d=0 e=1 f=2,039
- (eの求め方)
- 表 A-4の,各レコードのインスタンス数を参照してください。今回は単数インスタンスレコードのためe=1とします。
- (fの求め方)
- PI_JVM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-5のとおりである場合。
1,440+168+366+52+12+1=2,039レコード
- Xの算出式
X=[d*e+(c+1,900)*{(d*e)/(65,250-c)+1}]*f*1.5 =[0*1+(749+1,900)*{0*1/(65,250-749)+1}]*2,039*1.5 =(0+2,649*1)*2,039*1.5 =8,101,967(バイト) =約8(メガバイト)
- 見積もり例2
- PDレコードタイプのServer State(PD)について,PD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=683 d=0 e=1 g=44,640
- (eの求め方)
- 表 A-4の,各レコードのインスタンス数を参照してください。今回は単数インスタンスレコードのためe=1とします。
- (gの求め方)
- 保存期間の設定のデフォルトは45,000レコードです。
- 収集間隔を60秒にして1か月分のデータを保存したい場合。
g=1,440レコード(1日分)*31(1か月)*1(eの値)=44,640レコード g=44,640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 =[0*44,640+(683+1,900)*{(0*1)/(65,250-683)+1}*(44,640/1)]*1.5 =(0+2,583*1*44,640)*1.5 = 172,957,680(バイト) = 約165(メガバイト)
(3) Storeデータベース(Storeバージョン2.0)のディスク占有量
(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-6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-6を参照してください。※2
- 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-6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の倍数に丸めます。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-6 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-7 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 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レコードタイプのレコード 分単位 1日 1,440 時単位 31日 744 日単位 5週 35 週単位 53週 53 月単位 1年 12 年単位 制限なし (収集年数)*1 PD − 31日 44,640
- (凡例)
- −:該当しない
- 注※4
- 各レコードの固定部および可変部のサイズについては,「6. 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,「(2) Storeデータベース(Storeバージョン1.0)のディスク占有量」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+...+A1m+m)+ (A21+A22+...+A2m+m)+ (A31+A32+...+A3m+m)+ (A41+A42+...+A4m+m)+ (A51+A52+...+A5m+m)+ (11*m)+ (B1+B2+...+Bn+n) )m:PIレコードタイプで収集しているレコードの数
n:PDレコードタイプで収集しているレコードの数
A11〜A1m: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〜A2m: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〜A3m: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〜A4m: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〜A5m: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〜Bn: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))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レコードタイプで収集しているレコードの数
m:PDレコードタイプで収集しているレコードの数
(b) 見積もり例
PFM - Agent for WebLogic 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_JVMとPDを収集する設定にした場合を例に挙げて説明します。
PI_JVM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」の見積もり式で示した変数が次の値とします。
d=749(バイト) e=0(バイト) f=1 g=60(秒)次に,分レコード,時レコードなどを,それぞれ計算します。
- 分レコード
- 変数を次の値とします。
a=1,440 b=1+(60-1)/60=1.98・・・=1(小数点以下切り捨て) c=1(日)- 見積もり式を次に示します。
X(分)={(0+2)*1+(749+60)*{((0+2)*1)/(65,250-749)+1}}*1,440/1*(1+1)*1.1 =(2+809*1)*1,440*2*1.1 =2,569,248(バイト) =約2.5(メガバイト)
- 時レコード
- 変数を次の値とします。
a=24 b=1+(60-1)/3,600=1.01・・・=1(小数点以下切り捨て) c=31(日)- 見積もり式を次に示します。
X(時)={(0+2)*1+(749+60)*{((0+2)*1)/(65,250-749)+1}}*24/1*(31+1)*1.1 =(2+809*1)*24*32*1.1 =685,133(バイト) =約0.7(メガバイト)
- 日レコード
- 変数を次の値とします。
a=7 b=1+(60-1)/86,400=1.00・・・=1(小数点以下切り捨て) c=5(週)- 見積もり式を次に示します。
X(日)={(0+2)*1+(749+60)*{((0+2)*1)/(65,250-749)+1}}*7/1*(5+1)*1.1 =(2+809*1)*7*6*1.1 =37,469(バイト) =約0.04(メガバイト)
- 週レコード
- 変数を次の値とします。
a=1 b=1+(60-1)/604,800=1.00・・・=1(小数点以下切り捨て) c=53(週)- 見積もり式を次に示します。
X(週)={(0+2)*1+(749+60)*{((0+2)*1)/(65,250-749)+1}}*1/1*(53+1)*1.1 =(2+809*1)*1*54*1.1 =48,174(バイト) =約0.05(メガバイト)
- 月レコード
- 変数を次の値とします。
a=1 b=1+(60-1)/2,592,000=1.00・・・=1(小数点以下切り捨て) c=12(月)- 見積もり式を次に示します。
X(月)={(0+2)*1+(749+60)*{((0+2)*1)/(65,250-749)+1}}*1/1*(12+1)*1.1 =(2+809*1)*1*13*1.1 =11,598(バイト) =約0.01(メガバイト)
- 年レコード
- 変数を次の値とします。
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)={(0+2)*1+(749+60)*{((0+2)*1)/(65,250-749)+1}}*1/1*(10+1)*1.1 =(2+809*1)*1*11*1.1 = 9,813(バイト) = 約0.01(メガバイト)以上から,PI_JVM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) =3.31(メガバイト) =約4(メガバイト)次にPDレコードの見積もりについて説明します。
変数を次の値とします。
a=1,440 b=60/60=1 c=31(日) d=683(バイト) e=0(バイト) f=1 g=60(秒)見積もり式を次に示します。
X={(0+2)*1+(683+60)*{((0+2)*1)/(65,250-683)+1}}*1,440/1*(31+1)*1.1 =(2+743*1)*1,440*32*1.1 =37,762,560(バイト) =約36(メガバイト)したがって,必要なディスク占有量はPI_JVM+PD=40(メガバイト)となります。
●ファイル数
PI,PI_JVM,およびPD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」の見積もり式で示した変数が次の値とします。
m=2 n=1 A11〜A1m=1(日) A21〜A2m=31(日) A31〜A3m=5(週) A41〜A4m=53(週) A51〜A5m=12(月) B1〜Bn=31(日)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+...+A1m+m)+ (A21+A22+...+A2m+m)+ (A31+A32+...+A3m+m)+ (A41+A42+...+A4m+m)+ (A51+A52+...+A5m+m)+ (11*m)+ (B1+B2+...+Bn+n) ) =20+2*( [1(PI分)+1(PI_JVM分)+2]+ [31(PI分)+31(PI_JVM分)+2]+ [5(PI分)+5(PI_JVM分)+2]+ [53(PI分)+53(PI_JVM分)+2]+ [12(PI分)+12(PI_JVM分)+2]+ [11*2]+ [31(PD分)+1] ) =20+2*(4+64+12+108+26+22+32)=556●ディレクトリ数
PI,PI_JVM,およびPD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」の見積もり式で示した変数が次の値とします。
A1max=1(日) A2max=31(日) A3max=5(週) A4max=53(週) A5max=12(月) Bmax=31(日)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*(1+31+5+53+12+11+31)=313●Storeサービスがオープンするファイル数
PI,PI_JVM,およびPD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」の見積もり式で示した変数が次の値とします。
l=2 m=1Store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+1)=46
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