드릴다운 분석

Analytics는 드릴다운 분석이라는 효과적인 성능 분석 기법을 기반으로 설계되었습니다. 이 기법에서는 높은 레벨의 통계를 먼저 확인하고 그 시점까지 찾은 정보를 바탕으로 더 세부적인 내용을 확인합니다. 따라서 가장 가능성이 높은 부분에 초점을 빠르게 맞출 수 있습니다.

예를 들어, 성능 문제가 있는 경우 다음과 같은 상위 레벨의 통계가 먼저 확인됩니다.

• 네트워크 바이트/초

• NFSv3 작업/초

• 디스크 작업/초

• CPU 사용률

네트워크 바이트/초는 정상적인 레벨에 있는 것으로 확인되며 디스크 작업 및 CPU 사용률도 마찬가지입니다. NFSv3 작업/초가 약간 높으므로 NFS 작업 유형을 확인하여 "읽기" 유형임을 확인합니다. 이제까지 "읽기 유형의 NFS 작업/초"라고 부를 수 있는 통계로 드릴다운했으며 이 통계가 정상보다 높다는 것을 압니다.

일부 시스템에서는 이 시점에서 사용 가능한 통계가 모두 소진되었을 수 있지만 Analytics에서는 더 깊이 드릴다운할 수 있습니다. 이제 "읽기 유형의 NFSv3 작업/초"를 클라이언트별로 볼 수 있습니다. 즉, 단일 그래프를 검토하는 대신 이제 각 NSF 클라이언트에 대해 별도의 그래프를 볼 수 있습니다. (이 별도의 그래프를 더하면 가지고 있던 원래 통계와 같아집니다.)

이제 "kiowa" 호스트가 NFS 읽기의 대부분을 수행한다고 가정합니다. Analytics를 사용하여 더 드릴다운하여 이 클라이언트가 읽고 있는 파일을 확인할 수 있습니다. 이제 통계는 "파일 이름별로 분석된 kiowa 클라이언트에 대한 읽기 유형의 NFSv3 작업/초"가 됩니다. 여기에서 kiowa가 NFS 서버의 모든 파일을 읽고 있음을 확인할 수 있습니다. 이 정보를 가지고 kiowa의 소유자에게 설명을 요구할 수 있습니다.

Analytics에서는 위와 같은 예가 가능하며 필요한 경우 더 드릴다운할 수도 있습니다. 검토된 통계를 요약하면 다음과 같습니다.

• "NFSv3 작업/초"

• "유형별 NFSv3 작업/초"

• "클라이언트별 읽기 유형의 NFSv3 작업/초"

• "파일 이름별로 분석된 kiowa 클라이언트에 대한 읽기 유형의 NFSv3 작업/초"

이상은 Analytics에서 만들고 확인되는 통계 이름과 일치합니다.