이 통계는 클라이언트가 어플라이언스에 요청한 OISP 작업/초를 보여줍니다. 작업 통계는 클라이언트, 파일 이름, 데이터베이스 이름, 데이터베이스 파일 유형, 데이터베이스 기능, 공유, 프로젝트, 대기 시간, 크기 및 오프셋별로 분석할 수 있습니다.
OISP 작업/초는 OISP 작업량에 대한 지표로 사용될 수 있으며 대시보드에서 확인할 수 있습니다.
데이터베이스 파일 유형 및 함수별 분석을 통해 데이터베이스 및 스토리지 관리자가 스토리지 통계와 데이터베이스 통계를 상호 연관시킬 수 있습니다. 이 분석은 연관된 증가와 파일 유형을 만드는 데이터베이스 기능뿐 아니라 특정 데이터베이스에 대한 급격한 증가를 줄이기 위해 향상된 진단 가능성을 제공합니다.
OISP 성능 문제를 조사하는 경우, 특히 문제의 중요도를 수량화하려는 경우 대기 시간 분석을 사용하십시오. 이 분석에서는 어플라이언스로 인해 발생하는 I/O 대기 시간 구성요소를 측정하여 히트맵으로 표시하므로 이상값과 함께 전체 대기 시간 패턴을 확인할 수 있습니다. OISP 대기 시간이 높을 경우, 대기 시간을 더 드릴다운하여 높은 대기 시간을 유발하는 작업의 유형과 파일 이름을 식별하고 CPU 및 디스크 작업량에 대한 다른 통계를 확인하여 어플라이언스가 늦게 응답하는 이유를 조사하십시오. 대기 시간이 낮은 경우, 어플라이언스가 빠르게 작업을 수행하는 것이므로 클라이언트에서 발생하는 성능 문제는 네트워크 기반구조, 클라이언트 자체의 CPU 작업량 등 사용자 환경의 다른 요인에 의해 발생했을 가능성이 큽니다.
성능을 향상시키는 가장 좋은 방법은 불필요한 작업을 제거하는 것입니다. 불필요한 작업은 클라이언트 및 파일 이름 분석 및 파일 이름 계층 보기를 통해 식별할 수 있습니다. 클라이언트 및 특히 파일 이름 분석은 스토리지 및 실행 오버헤드 측면에서 비용이 클 수 있습니다. 따라서 사용량이 많은 운용 어플라이언스에서는 이러한 분석을 영구적으로 사용으로 설정하지 않는 것이 좋습니다.
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이러한 분석을 조합하여 강력한 통계를 생성할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
특정 파일의 파일 액세스 패턴을 검사하려면 오프셋으로 분석된 해당 파일의 초당 OISP 작업을 사용합니다.
특정 클라이언트가 액세스 중인 파일을 확인하려면 해당 클라이언트에 대해 파일 이름별로 분석된 초당 OISP 작업을 사용합니다.
프로토콜 참조: Protocol: OISP Bytes.