PlateSpin Reconの機能
PlateSpin Reconを使用すれば、憶測に頼ることなく、複雑なサーバ統合施策やキャパシティプランニング施策を実施できます。
主な特長
十分に活用されていない物理サーバと仮想ホストを特定するときに、憶測に頼っていませんか?PlateSpin® Recon独自のワークロードプロファイリングでは、物理ホストと仮想ホストの両方でCPU、ディスク、メモリ、ネットワークの実際の使用状況を長期にわたってトラッキングします。
PlateSpin Reconの仮想化キャパシティ管理を使用すると、仮想化IT環境内の使用率が低いリソースを見つけ出し、割り当てられたリソースを再利用または再割り当てできます。
PlateSpin Reconなら、複数のプラットフォームで機能する真のエンタープライズ規模のワークロード分析、プランニング、および管理ソリューションをご利用いただけます。
データ収集
PlateSpin Reconは、データセンターサーバを物理的に操作することなく、インベントリデータやパフォーマンスデータをリモート収集できます。PlateSpin ReconのRunOnceインベントリコレクタが包括的なサーバインベントリデータを収集します。標準のOSインストゥルメンテーション機能を使用して、パフォーマンスデータを定期的に収集します。既存のモニタリングツールから使用率データを直接インポートすることもできます。
ネットワーク内の全サーバで利用できる強力なデータ収集、分析、およびプランニング機能を備えたPlateSpin Reconは、大規模なデータセンター統合プロジェクトに最適なソリューションです。データウェアハウジング、分析、およびプランニングを一元化するために、地理的に離れた複数のPlateSpin Reconデータコレクタが収集したデータを集約できます。大規模な実装にも対応できます。
分析
PlateSpin Reconのキャパシティプランニングモジュールでは、ワークロードの5つの主要要素であるCPU、ディスク、メモリ、ネットワーク、および時間を何千ものサーバで同時に自動分析します。そのため、使用率を最大限に高めつつリソースの競合を最小限に抑える統合計画を策定できます。
詳細なワークロード分析に基づいて、サーバ統合計画が自動作成されるため、サーバワークロードと仮想リソースを最適なバランスに保つことができます。複数のワークロードを複数の仮想ホストで交互に均等になるように実行し、さらにサーバに固有の使用傾向によって生じる山と谷を時間ベースで示します。予測データを利用することで、将来の成長を見越した計画を策定できます。
サーバテンプレートや既存の仮想マシンサーバなど、ユーザが定義したターゲットサーバの仕様に従って複数のカスタムシナリオを作成し、最適な統合計画を策定します。
リソース、ワークロード、および使用傾向の高度な分析に基づいて、より適した統合モデルを特定します。VMware vCenter(旧称VirtualCenter)と緊密に統合することで、仮想インフラの可視性を向上させ、データセンターの管理と運用を改善します。
履歴傾向から今後のワークロードとリソース使用率を予測することで、サーバ統合とインフラ拡充に最適な計画の策定が可能になります。これにより、システムの問題を未然に防ぐ管理が実現します。CPU、ディスク、メモリ、使用傾向の予測データは、わかりやすいチャート、レポート、および計画として表示することができます。
さまざまな統合シナリオで想定される電力と冷却コストの削減額や投資利益率を比較対照できます。カスタムフィールドを使用して、大規模なハードウェアプラットフォームにおける電力および冷却要件を中央のデータベースに保持できます。そうすることで、グリーンコンピューティング施策を分析し、その採算性を確認することができます。
レポーティングおよびエクスポート
仮想マシンの増大についてのレポーティングにより、仮想マシンの大幅な増加を監視し、仮想マシンのスプロール現象に伴う管理上の問題を回避します。
仮想化を進めるとコンピューティングリソースがグループ化されてしまうため、仮想リソースの使用状況や使用者を管理および監視することが困難になります。PlateSpin Reconでは、さまざまな事業部や部門単位の所有者に、仮想リソースを効果的に割り当てて共有することができます。PlateSpin Reconの柔軟なチャージバックレポーティングを使用すると、リソースの使用実態に基づいてITコストを正確に計算できるため、仮想インフラ管理と財務会計を改善することができます。
コストおよびパフォーマンス
PlateSpin Reconのリソースの再利用レポートは、割り当てと実際の使用状況のギャップを特定します。このギャップを埋めることによって、既存のインフラの仮想リソース容量を最大化できます。これにより、耐用年数を延長し、新しいハードウェアの購入時期を先送りすることができます。
PlateSpin Reconでは、仮想マシンの隠れた設定エラーを見つけて、ワークロードのパフォーマンスを向上させることができます。