システムパフォーマンスの適切な判断のためにはシステム全体の処理能力の分析が必要なのだが、多くの場合アプリケーション単位で処理能力を分析し、その平均値をシステムパフォーマンスの指標として利用している。例えると、ある区画に1階建の建物が10棟、100階建ての高層ビルが1棟あったとしよう。その建物の平均的な高さは10階建となることはおわかりいただけるだろう──。これをIOサイズの計算に当てはめてみていただきたい。これをIOサイズの計算に当てはめれば、単純に平均値を求めるのではなく、アプリケーションや環境ごとのニーズに応じたIOのサイズをベースとすることの重要性がおわかりいただけるのではないか。
現実的なIOサイズを予測するには、現実世界のアプリケーションを想定した計算が必要になるのだ。そこでヒューレット・パッカードエンタープライズ(HPE)のNimble Storageでは、主要なデータベースや仮想サーバー、仮想データベースなど、アプリケーション固有の洞察と研究を続けてきた成果を製品に反映。アプリケーションを問わず、リアルタイムのニーズに応じてIOサイズの中央値を予測し、将来起こり得る状況を予想することを実現しているのである。
問題予測の背後にある手法の詳細については、ぜひ資料をダウンロードしてご確認いただきたい。
ホワイトペーパー