Auto-scale Insights

Auto-scale Insightsを表示

Auto-scale Insights 機能は、ホストプールの過去の使用状況と、予測される自動スケール要件をグラフィカルに表示します。これにより、異常を検出し、1時間単位で容量と需要を表示できます。

動的ホストプールの Auto-scale Insights を表示するには：

1. 作業したい動的ホストプールを見つけてください。

2. アクションメニューから、[自動スケール] > [設定] を選択します。

   

3. 希望するホストセッション密度を入力してください。

   注意: セッション密度は、自動スケールが非セッション基準を使用して設定されている場合に特に重要です。例えば、自動スケールが利用可能なセッションの代わりに CPU 使用率を用いて設定されている場合、Auto-scale Insights にはセッション密度を伝える必要があります。これは、環境で確認できる平均密度を基に設定してください。

4. オプションで、Auto-scale Insights のポップアップアイコンを選択し、次にLoad Recommendationを選択して、AI による自動スケールのインテリジェントな推奨事項を生成します。

   注意: オプションで、Load Recommendationを選択しなくても、インテリジェントな推奨事項を自動的に読み込むように設定できます。この機能とそのワークフローを有効にする詳細については、AIを活用した説明生成の概要を参照してください。

   これはサンプルの推奨事項です：

   

Auto-scale Insights の理解：

以下は重要な Auto-scale Insights 機能です。

• 日：ウィンドウの上部で、表示する日を選択します。これにより、過去7日間の使用情報が提供されます。

• ホバーする：グラフの任意の部分にカーソルを合わせると、その詳細が表示されます。例えば：

  

• ステータス

  • 高い過剰プロビジョニング: このバーは、必要のなかった大量のプロビジョニングされた利用可能なセッションを示しています。

  • 過剰プロビジョニング: このバーは、必要のなかった適度な数のプロビジョニングされた利用可能なセッションを示しています。

  • 最適プロビジョニング: このバーは、需要を満たすために最適な数のセッションがプロビジョニングされたことを示しています。

  • 不足プロビジョニング: このバーは、需要を満たすために十分なセッションがプロビジョニングされなかったことを示しています。

  • 総セッション数: このバーは、実際の総セッション数を示しています。

  • 過剰ユーザー: このバーは、過剰なユーザー数を示しています。これらは、セッションに接続しようとしたが、利用可能なセッションがなかったユーザーです。

• バーの種類：ソリッドまたはハッシュ

  

  • ソリッド: ソリッドバーは、記録期間中に観測された最小の利用可能セッション数を示します。この間隔は30分です。

  • ハッシュ: ハッシュバーは、記録期間中に観測された最大の利用可能セッション数を示します。この間隔は30分です。

  Auto-scale Insights 技術的詳細

  このセクションでは、グラフの詳細がどのように計算されるかについての技術的詳細を提供します。

  データ収集

  • 期間: データは、ホストプールのタイムゾーンに基づいて過去7暦日分収集されます。

  • 除外: 十分なデータ（2日以上）が利用できない場合、詳細は提供されません。

  データソース

  主要なメトリックは、以下のソースから収集されます：

  • 自動スケール履歴 (Nerdio Manager データベース)

    • コレクションの頻度は既定で5分ごとです。

    • メトリック：

      • セッション

      • ホストの状態（ドレインモード、電源状態）

  • ホストプールのプロパティ

    • メトリック：

      • ホストごとの最大値のセッション数（利用可能な場合）

  • ログ分析（設定されている場合）

    • メトリック：

      • サインインに失敗したユーザー（利用可能な無料ホストがなかったためサインインに失敗したユーザーの件数）

      • サインインに失敗したユーザー（利用可能な無料ホストがないためにサインインに失敗し、最終的にセッションに接続できなかったユーザーの数）

  データの整合

  • 利用可能なホスト：稼働中でドレインモードでないホスト。

  • セッション密度：ホストごとの最大観測セッション数またはAVDで設定された時間制限のうち、低い方の値。

  異なるソースからの更新頻度が異なるため、すべてのメトリクスは指定されたサンプル期間に合わせて調整され、デフォルトでは30分です。

  間隔計算

  間隔内の各データポイントについて、次の計算が行われます：

  • セッション容量：ホストプールが収容できるセッションの総数で、次のように計算されます：

    セッション容量＝（利用可能なホスト×ホストごとの最大セッション数）＋他のホストの既存セッション

  • 総セッション数：指定された時点でのセッションの総数。

  集約指標

  上記の計算から、次の集約指標が生成されます：

  • 希望するセッション容量：総セッション数とサインインに失敗したユーザー数の合計値です。

  • 最小セッション容量: セッション容量の最小値です。

  • 最大セッション容量: セッション容量の最大値です。

  データ分析 - サンプル分析

  各データサンプルは、以下の診断が適用されるかどうかを判断するために分析されます。

  • 過少提供: この条件は次のような場合に満たされます。

    • サインインに失敗したユーザー数が0より多い場合、他の指標に関係なくこの条件が満たされます。

    • さらに、ユーザーが自動的に決定されたものとは異なる正確なセッション密度を指定した場合：

      • 過少提供の状態は、最小セッション容量が希望するセッション容量を超える場合に適用され、変化する密度の状況に対応します。

  • 過剰提供: この条件は次のような場合に満たされます。

    • 最小セッション容量 > 希望するセッション容量 × ファクター（デフォルトは1.2）

      簡単に言えば：最小値セッションキャパシティは希望セッションキャパシティよりもかなり高いです。

    • さらに確認する項目には：

      • 最小値セッションキャパシティと希望セッションキャパシティの差が2未満の場合、過剰プロビジョニングとは見なされません。

      • 1つのホストをオフにすると過少プロビジョニングになる場合、過剰プロビジョニングとは見なされません。

  • 高過剰プロビジョニング この条件は次のような場合に満たされます。

    • 最小値セッションキャパシティ > 希望セッションキャパシティ * ファクター（既定は1.8）

      簡単に言えば：最小値セッションキャパシティは希望セッションキャパシティよりもはるかに高いです。

    • 追加の確認項目には：

      • 最小値セッションキャパシティと希望セッションキャパシティの差が7未満の場合、高過剰プロビジョニングサンプルとは見なされません。