CPU パフォーマンスの問題の識別 (CLI)

言語:

アプライアンスの CPU ハードウェアのボトルネックを特定して解決するには、次の手順を使用します。2 つの分析データセットの結果に基づいて、データのスループットを向上させるための修正アクションを提案します。

Creating a Worksheet (CLI)の説明に従ってワークシートを作成し、そのワークシートを選択したあと、「dataset」と入力します。
```
hostname:analytics worksheets> select worksheet-000
hostname:analytics worksheet-000> dataset
```

「set name=cpu.utilization」と入力してから「commit」と入力することで、raw 統計としての CPU 使用率をワークシートに追加します。

hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> set name=cpu.utilization
                           name = cpu.utilization
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> commit

「dataset」と入力します。

hostname:analytics worksheet-000> dataset

「set name=cpu.utilization[cpu]」と入力してから「commit」と入力することで、CPU 識別子別の CPU 使用率をワークシートに追加します。

hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> set name=cpu.utilization[cpu]
                           name = cpu.utilization[cpu]
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> commit

「done」と入力してから再度「done」と入力し、コンテキストを終了します。
```
hostname:analytics worksheet-000> done
hostname:analytics worksheets> done
```
少なくとも 15 分待ったあと、analytics datasets に移動します。
注 - 15 分は一般的なガイドラインです。短期間に高頻度で発生する CPU 負荷の高いワークロードがある場合、この時間の長さを調整できます。
```
hostname:> analytics datasets
```

使用可能なデータセットのリストを表示するには、「show」と入力します。

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-005 active     290K   7.80M  cpu.utilization 
hostname:analytics datasets>

「select」と、名前が cpu.utilization のデータセットを入力します。
この例では、データセット名 cpu.utilization は dataset-005 に対応しています。
```
hostname:analytics datasets> select dataset-005
```
「read 900」と入力し、データセットの最後の 900 秒 (15 分) を読み取ります。データの検査が終了したら、「done」と入力します。
アプライアンスの CPU が 15 分を超えて 100% の使用率に達している場合は、CPU の追加やより高速な CPU へのアップグレードを検討してください。
```
hostname:analytics dataset-005> read 900
...
hostname:analytics dataset-005> done
```

使用可能なデータセットのリストを表示するには、「show」と入力します。

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-006 active     290K   7.80M  cpu.utilization[cpu] 
hostname:analytics datasets>

「select」と、名前が cpu.utilization[cpu] のデータセットを入力します。
この例では、データセット名 cpu.utilization[cpu] は dataset-006 に対応しています。
```
hostname:analytics datasets> select dataset-006
```
「read 900」と入力し、データセットの最後の 900 秒 (15 分) を読み取ります。データの検査が終了したら、「done」と入力します。
```
hostname:analytics dataset-006> read 900
...
hostname:analytics dataset-006> done
```
ほかが比較的アイドル状態にあるときに 1 つの CPU コアが 100% の使用率で動作している場合は、シングルスレッドまたはシングルクライアント、あるいはその両方のワークロードを示している可能性があります。ワークロードを複数のクライアントに分けるか、またはほかのコントローラモデルによって提供される多数の CPU コアをより適切に活用するようにクライアントアプリケーションのマルチスレッド実装を調査することを検討してください。