Identificación de problemas de rendimiento de la CPU (CLI)

Idioma:

Use el siguiente procedimiento para identificar y solucionar cuellos de botella de hardware de CPU en el dispositivo. Sobre la base de los resultados de dos juegos de datos de análisis, se proporcionan medidas correctivas sugeridas para aumentar el rendimiento de los datos.

Cree una hoja de trabajo, como se describe en Creating a Worksheet (CLI), seleccione esa hoja de trabajo y, a continuación, introduzca dataset.
```
hostname:analytics worksheets> select worksheet-000
hostname:analytics worksheet-000> dataset
```

Introduzca set name=cpu.utilization y, a continuación, introduzca commit para agregar el porcentaje de utilización de CPU como estadística sin procesar a la hoja de trabajo.

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

Introduzca dataset.

hostname:analytics worksheet-000> dataset

Introduzca set name=cpu.utilization[cpu] y, a continuación, introduzca commit para agregar el porcentaje de utilización de CPU desglosado por identificador de CPU a la hoja de trabajo.

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

Introduzca done y, a continuación, introduzca done nuevamente para salir del contexto.
```
hostname:analytics worksheet-000> done
hostname:analytics worksheets> done
```
Espere, por lo menos, 15 minutos y, a continuación, vaya a analytics datasets.
Notas - Quince minutos es una directriz general. Esta cantidad de tiempo se puede ajustar si tiene cargas de trabajo frecuentes de menor duración que hacen un uso intensivo de la CPU.
```
hostname:> analytics datasets
```

Introduzca show para ver una lista de los juegos de datos disponibles.

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>

Introduzca select y el juego de datos con el nombre cpu.utilization.
En este ejemplo, el nombre del juego de datos cpu.utilization corresponde a dataset-005.
```
hostname:analytics datasets> select dataset-005
```
Introduzca read 900 para leer los últimos 900 segundos, o 15 minutos, del juego de datos. Una vez que termine de examinar los datos, introduzca done.
Si las CPU del dispositivo llegan al 100 % de utilización durante más de 15 minutos, debería considerar la posibilidad de agregar más CPU o cambiar las existentes por CPU más rápidas.
```
hostname:analytics dataset-005> read 900
...
hostname:analytics dataset-005> done
```

Introduzca show para ver una lista de los juegos de datos disponibles.

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>

Introduzca select y el juego de datos con el nombre cpu.utilization[cpu].
En este ejemplo, el nombre del juego de datos cpu.utilization[cpu] corresponde a dataset-006.
```
hostname:analytics datasets> select dataset-006
```
Introduzca read 900 para leer los últimos 900 segundos, o 15 minutos, del juego de datos. Una vez que termine de examinar los datos, introduzca done.
```
hostname:analytics dataset-006> read 900
...
hostname:analytics dataset-006> done
```
Si hay un único núcleo de CPU que funciona al 100 % de utilización mientras los demás están relativamente inactivos probablemente sea indicio de que hay una carga de trabajo de un solo thread o cliente. Considere dividir la carga de trabajo entre varios clientes o considere la implementación de varios threads en la aplicación cliente para utilizar mejor los núcleos de CPU que ofrecen los otros modelos de controlador.