JP1/Performance Management - Agent Option for IBM WebSphere Application Server

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付録A.2　ディスク占有量

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 WebSphere Application 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 WebSphere Application 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。

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 WebSphere Application Serverの状態 ディスク占有量（単位：メガバイト）
Windows Solaris AIX Linux
インストール時※1 70 120 96 83
初期状態での運用※2 134 184 160 147
運用時 a + b 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 + 60（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，次で説明します。

注※1
インストール時にはプログラム本体容量の2倍分のディスク容量が必要となります。

注※2
収集設定がServer Information（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のことを示します。

(2)　Storeデータベース（Storeバージョン1.0）のディスク占有量

(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。

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※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，WebSphere Application ServerのPMIから見積もることができます。PMIの詳細については，WebSphere Application 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PMI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_JVM 単数インスタンスレコードのため，1
4 PI_WEBC 単数インスタンスレコードのため，1
5 PI_WEBA 複数インスタンスレコードのため，インスタンス数
6 PI_SVLT 複数インスタンスレコードのため，インスタンス数
7 PI_EJB 複数インスタンスレコードのため，インスタンス数
8 PI_THRP 複数インスタンスレコードのため，インスタンス数
9 PI_JDBC 複数インスタンスレコードのため，インスタンス数
10 PI_J2C 複数インスタンスレコードのため，インスタンス数
11 PI_TRNS 単数インスタンスレコードのため，1
12 PI_WEBS 複数インスタンスレコードのため，インスタンス数
13 PI_ORB 単数インスタンスレコードのため，1

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
OSがWindowsで，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=773
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，リテンションの設定が表A-3の注※5のとおりである場合。
(1,440+168+366+52+12+1)=2,039レコード
f=2,039

Xの算出式
X=[d＊e+(c+1,900)＊{(d＊e)/(65,250-c)+1}]＊f＊1.5
 =[0＊1+(773+1,900)＊{0＊1/(65,250-773)+1}]＊2,039＊1.5
 =(0+2,673＊1)＊3,058
 =8,174,034（バイト）
 =約8（メガバイト）

見積もり例2
OSがWindowsで，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）
リテンション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
f'：fが2以上の場合，4の倍数に丸め込みます。例えばf=2の場合は，f'=4となります。f=13の場合は，f'=16となります。f=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 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+...+A1l+l)+
(A21+A22+...+A2l+l)+
(A31+A32+...+A3l+l)+
(A41+A42+...+A4l+l)+
(A51+A52+...+A5l+l)+
(11＊1)+
(B1+B2+...+Bm+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

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

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)

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 WebSphere Application 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。「(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=773

e=0

f=単数インスタンスレコードのため1

f’=fが1のため1

g=今回は60秒とする

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
a=1,440
b=1+(60-1)/60=1.98・・・=1（小数点以下切り捨て）
c=今回は1日とする
見積もり式を次に示します。
X（分）={(0+2)＊1+(773+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-773)+1}}＊1,440/1＊(1+1)＊1.1
={2+833＊(2/64,477+1)}＊1,440＊2＊1.1
=2,645,280（バイト）
=約2.6（メガバイト）

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31日とする
見積もり式を次に示します。
X（時）={(0+2)＊1+(773+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-773)+1}}＊24/1＊(31+1)＊1.1
={2+833＊(2/64,477+1)}＊24＊32＊1.1
=705,408（バイト）
=約0.7（メガバイト）

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5週とする
見積もり式を次に示します。
X（日）={(0+2)＊1+(773+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-773)+1}}＊7/1＊(5+1)＊1.1
={2+833＊(2/64,477+1)}＊7＊6＊1.1
=38,577（バイト）
=約0.04（メガバイト）

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53週とする
見積もり式を次に示します。 
X（週）={(0+2)＊1+(773+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-773)+1}}＊1/1＊(53+1)＊1.1
={2+833＊(2/64,477+1)}＊1＊54＊1.1
=49,599（バイト）
=約0.05（メガバイト）

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12か月とする
見積もり式を次に示します。
X（月）={(0+2)＊1+(773+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-773)+ 1}}＊1/1＊(12+1)＊1.1
={2+833＊(2/64,477+1)}＊1＊13＊1.1
=11,941（バイト）
=約0.01（メガバイト）

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）={(0+2)＊1+(773+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-773)+1}}＊1/1＊(10+1)＊1.1
={2+833＊(2/64,477+1)}＊1＊11＊1.1
= 10,104（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）
=3.41（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。

a=1,440

b=60/60=1

c=31日とする

d=683バイト

e=0バイト

f=単数インスタンスレコードのため1

f’=fが1のため1

g=今回は60秒とする

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＊(2/64,567+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。「(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レコードタイプで収集しているレコードの数=2

m：PDレコードタイプで収集しているレコードの数=1

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1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31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5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53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12か月とする

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31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＊1)+
(B1+B2+...+Bm+m)+
)
=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。

l：PIレコードタイプで収集しているレコードの数=2

m：PDレコードタイプで収集しているレコードの数=1

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1日とする

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31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5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53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12か月とする

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31日とする

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。

l：PIレコードタイプで収集しているレコードの数=2

m：PDレコードタイプで収集しているレコードの数=1

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+1)=46

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