첫번째 쓰기 로그 장치를 추가하는 시기(CLI)

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이 절차를 수행하여 어플라이언스에 대한 첫번째 쓰기 로그 장치가 필요한지 여부를 확인할 수 있습니다. 광 섬유 채널 및 iSCSI 쓰기는 동기적이며 쓰기 캐시가 사용으로 설정된 경우 로그 장치로부터 이점을 얻습니다. 계속하기 전에 LUN에서 쓰기 캐싱을 사용으로 설정할 경우의 결과에 대해 문서화된 내용을 자세히 읽고 이해해야 합니다. 자세한 내용은 Oracle ZFS Storage Appliance 관리 설명서, 릴리스 OS8.6.x 의 공유 공간 관리를 참조하십시오.

쓰기 로그 장치를 두 개 이상 추가해야 하는지 확인하려면 쓰기 로그 장치를 더 추가하는 시기(CLI)를 참조하십시오.

워크시트 만들기(CLI)에 설명된 대로 워크시트를 만들어 선택한 후 dataset를 입력합니다.
```
hostname:analytics worksheets> select worksheet-000
hostname:analytics worksheet-000> dataset
```

set name=nfs2.ops[op]를 입력한 후 commit을 입력하여 작업 유형별로 분석된 초당 NFSv2 작업을 워크시트에 추가합니다.

hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> set name=nfs2.ops[op]
                           name = nfs2.ops[op]
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> commit

dataset를 입력합니다.

2~3단계를 반복해서 다음 데이터 세트를 추가합니다.

작업 유형별로 분석된 초당 NFSv3 작업(nfs3.ops[op])
작업 유형별로 분석된 초당 NFSv4 작업(nfs4.ops[op])
작업 유형별로 분석된 초당 iSCSI 작업(iscsi.ops[op])
작업 유형별로 분석된 초당 광 섬유 채널 작업(fc.ops[op])
작업 유형별로 분석된 초당 SMB 작업(smb.ops[op])

hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> set name=nfs3.ops[op]
                           name = nfs3.ops[op]
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> commit
hostname:analytics worksheet-000> dataset
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> set name=nfs4.ops[op]
                           name = nfs4.ops[op]
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> commit
hostname:analytics worksheet-000> dataset
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> set name=iscsi.ops[op]
                           name = iscsi.ops[op]
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> commit
hostname:analytics worksheet-000> dataset
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> set name=fc.ops[op]
                           name = fc.ops[op]
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> commit
hostname:analytics worksheet-000> dataset
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> set name=smb.ops[op]
                           name = smb.ops[op]
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> commit

done을 입력하고 다시 done을 입력하여 컨텍스트를 종료합니다.
```
hostname:analytics worksheet-000> done
hostname:analytics worksheets> done
```
15분 이상 기다린 후 analytics datasets로 이동합니다.
주 - 15분은 일반적인 지침입니다. 성능에 민감한 단기 동기식 쓰기 작업량이 있는 경우 이 시간을 조정할 수 있습니다.
```
hostname:> analytics datasets
```

show를 입력하여 사용 가능한 데이터 세트 목록을 표시합니다.

hostname:analytics datasets> show
Datasets:

DATASET     STATE    INCORE  ONDISK  NAME
dataset-000 active    1.27M   15.5M  arc.accesses[hit/miss]
dataset-001 active     517K   9.21M  arc.accesses[hit/miss=metadata hits][L2ARC eligibility]
...
dataset-030 active     290K   7.80M  nfs2.ops[op]
hostname:analytics datasets>

select 및 이름이 nfs2.ops[op]인 데이터 세트를 입력합니다.
이 예에서 데이터 세트 이름 nfs2.ops[op]는 dataset-030에 해당합니다.
```
hostname:analytics datasets> select dataset-030
```
read 900을 입력하여 데이터 세트의 마지막 900초, 즉 15분을 읽고, 데이터를 복사하여 이후에 참조할 수 있도록 사용자 환경에 저장합니다.
```
hostname:analytics dataset-030> read 900
```
done을 입력합니다.
```
hostname:analytics dataset-030> done
```
다음 데이터 세트에 대해 7~10단계를 반복합니다.
- 작업 유형별로 분석된 초당 NFSv3 작업(nfs3.ops[op])
- 작업 유형별로 분석된 초당 NFSv4 작업(nfs4.ops[op])
- 작업 유형별로 분석된 초당 iSCSI 작업(iscsi.ops[op])
- 작업 유형별로 분석된 초당 광 섬유 채널 작업(fc.ops[op])
- 작업 유형별로 분석된 초당 SMB 작업(smb.ops[op])
주 - 이후에 참조할 수 있도록 각 데이터 세트에 대한 데이터를 복사하고 사용자 환경에 저장하는 것을 잊지 마십시오.
```
hostname:analytics datasets> show
...
hostname:analytics datasets> select dataset-032
hostname:analytics dataset-032> read 900
...
hostname:analytics dataset-032> done
hostname:analytics datasets> show
...
hostname:analytics datasets> select dataset-034
...
hostname:analytics datasets> select dataset-27
...
hostname:analytics datasets> select dataset-13
...
hostname:analytics datasets> select dataset-40
```
데이터를 검토합니다.
다음 조건이 하나 또는 모두 있는 경우 첫번째 쓰기 로그 장치를 추가하는 것이 좋습니다.
- iSCSI 쓰기, 광 섬유 채널 쓰기 및 NFS/SMB 동기 작업의 합계가 초당 1000회 이상인 경우
- NFS 커밋 횟수가 초당 100회 이상인 경우