「トレンドと予測」チャート
選択したデータベースまたはグループのCPU割当ておよび使用量に関連するいくつかの履歴時系列プロット、およびこれらのデータに対する線形回帰、季節性対応およびAutoML予測(機械学習)のトレンドおよび予測を表示します。トレンドは、グローバル・コンテキスト領域で選択された期間にわたって計算されます。
このチャートは、容量計画のユース・ケースをサポートする多数のタスクを容易にします:
- CPUリソースの将来の最大需要と平均需要を予測
- 現在の使用量と割当てを比較して過度なプロビジョニングを検出
- 最大使用量と平均使用量およびトレンドを比較して、需要の変動を評価
- 1日の最大CPU使用量と平均CPU使用量の差を予測し、ワークロードの平滑化による潜在的なコスト削減を見積もり
- CPU需要の日次または週次季節性の検出と予測
- 予測にまつわる信頼チャネルにより、変動する状況に対応
「トレンドおよび予測」チャートの右上に表示するために、次のモデルを選択できます。
- 線形回帰: 線形回帰モデルでは、変数間で線形の関係があると仮定し、将来のリソース使用量を予測します。
- 季節性に対応: 季節性オプションでは、基本的な季節性検出する単純なモデルを、ユーザーが選択可能な動的なデータと組み合せます。
- 予測バックテスト: 実績データが収集される期間の履歴予測を比較し、履歴トレンドと予測トレンドの間の偏差を定量化できます。
- AutoML予測: AutoML予測オプションは、固定データ・ウィンドウでトレーニングされた複数の機械学習モデルから最適な財務を選択します。
- コストの表示: Ops Insights Capacity Planningデータベース内の単一のメトリック・ベースのドル値をビジュアル化できます。
次のCPUデータ系列をチャート右端の凡例から選択して表示したり、選択を解除できます:
- 容量: 基礎となるインフラストラクチャで使用可能なCPUの最大数(コア×スレッド/コア)。これは、単一の非Autonomous AIデータベースを参照する場合、またはホストまたはCDBでグループ化する場合にのみ表示されます
- 割当て: 現在のデータベースに割り当てられたCPUの合計数
- 最大割当て: 現在のデータベースに割り当てられているCPUの最大数。これは、Autonomous AI Databaseで自動スケーリングが有効になっている場合に関連しています
- 最大使用量: データベース(またはグループ)の日次(時間ごと)のCPU使用量データの最大数
- 最大使用量予測: 選択した需要予測モデルを使用した最大使用量データの予測
- 平均使用量: 日次(時間ごと)のCPU使用率データのの平均値
- 平均使用量予測: 選択した予測モデルを使用したの平均使用量データの予測
- 最大信頼チャネル: 最大使用量予測の信頼性チャネル
- 平均信頼チャネル: 平均使用量予測の信頼性チャネル
- 割当て超過範囲: データベース全体に割り当てられたCPUの合計数が基礎となるインフラストラクチャ(ホスト)のCPUより大きい場合、割当て超過範囲(シェーディング・リージョン)が表示されます。