PlateSpin Recon
仮想インフラの容量を拡大
PlateSpin® Reconを使用すると、データセンターの既存インフラを最適化し、追加ハードウェアの購入時期を先送りすることができます。
サーバワークロードのより明確な把握を可能にする、高度なレポート作成/表示機能
継続的なリソース使用率の可視性を向上させ、データセンターの最適なバランスを維持
PlateSpin Reconは、データセンターの最適化と効率的な運用に役立つ多彩なレポート機能を備えています。ワークロードとリソースに関するさまざまな情報を抽出・分析し、カスタマイズして表示することが可能です。
- CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク、インベントリ、パフォーマンス、仮想マシンの種類など、さまざまな条件別にデータセンター内のサーバワークロードを分類することができます。
- 電力、冷却、スペース、コスト、使用率などのさまざまな基準をもとに、ワークロードとリソースのミスマッチを検出できます。
- 詳細な表形式のレポートと時系列チャートを使用して、ワークロードサイズ、電力、冷却の概要データを表示したり、特定時点のステータスを詳細なレベルにドリルダウンすることができます。
- チャートの設計やテンプレートのカスタマイズなどにより、目的別のレポートを簡単に生成することができます。
- 地理的に離れた場所にいるITスタッフや外部のサービスプロバイダなどへ、レポートの自動配信をスケジュールすることができます。世界中どこからでもデータセンターの状況を簡単に追跡できます。
- ITチャージバックレポートを作成し、リソースの割り当てと仮想リソースの使用実態に基づいて各事業部のITコストを計算することができます。
- リソースの再利用レポートを使用して、十分に活用されていないワークロードとリソースを特定できます。
PlateSpin Reconの機能
リモートデータ収集
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から収集します。PlateSpin Reconのインベントリコレクタ機能は、データセンター内のサーバから包括的なデータが収集できます。また、パフォーマンスデータはOSが標準的に実装する機能を使用して定期的に収集することができます。既存の監視ツールから使用率データを直接インポートすることも可能です。
エンタープライズクラスのスケーラビリティ
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、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の統合プロジェクトに最適なソリューションです。地理的に離れた複数のサイトをまたぐ実装にも対応が可能で、各サイトに設置したPlateSpin Reconデータコレクタからの情報を集約し、データのウェアハウジングや分析、プランニングを一元的に実行することができます。
ワークロード分析
PlateSpin Reconのキャパシティプラニングモジュールでは、ワークロードに関連する5つの主要要素であるCPU/ディスク/メモリ/ネットワーク/時間を、何千台ものサーバで同時に自動分析します。これにより、リソースの競合を最小限に抑えながら、使用率を最適化する統合計画を策定できます。
ワークロードと使用率の予測
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プロアクティブな管理が実現します。CPU、ディスク、メモリ、使用傾向などの予測データは、わかりやすいチャートやレポートとして表示することが可能です。
リソースの再配置
再配置レポート機能により、リソースの割り当てと実際の使用状況のギャップを検出し、インフラ内の仮想リソースの使用効率を最大化する適切な再配置計画の指針を得ることができます。これにより、既存ハードウェアの耐用年数を延長し、無駄のない増強プランが策定できます。
仮想マシンのパフォーマンス分析
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。
仮想マシンの増大についてのレポーティング
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。
柔軟なチャージバックレポーティング
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、仮想インフラの使用状況や使用者を正確に把握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、データセンター内の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。柔軟なチャージバックレポーティング機能により、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、仮想インフラのコスト管理を最適化することができます。