クラウド サイジング ガイドラインの確認

クラウドで CA Performance Management を稼働させる場合は、以下のクラウド サイジング ガイドラインを確認してください。 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP)など、さまざまなクラウド プラットフォームから選択できます。 当初の現在のガイドラインは AWS にフォーカスしています。
capm370
クラウドで CA Performance Management を稼働させる場合は、以下のクラウド サイジング ガイドラインを確認してください。 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP)など、さまざまなクラウド プラットフォームから選択できます。 当初の現在のガイドラインは AWS にフォーカスしています。
以下の手順に従います。
  1. CA Performance Management サイジング ツールを使用して、ご使用の環境の予測される要件を確認します。
    詳細については、「CA Performance Management Sizing Tool」を参照してください。
  2. サイジング ツールから得られた予測ディスク要件を確認し、データ保持レートを考慮に入れます。 データ保持レートは、ディスク要件に大きな影響を与えます。
    詳細については、「データ保持レートの設定」を参照してください。
  3. ご使用の環境の要件に影響を与える、サイジング ツールの他のエントリを確認します。
  4. ご使用の環境のニーズを最も正確に反映するまで、サイジング ツールのエントリを調節します。
  5. ご使用のクラウド プラットフォームのガイドラインを確認します。
AWS
コンポーネント
インスタンス タイプ
説明
追加されたストレージ
メモ
Data Repository/Vertica
r5.4、r5.8、r5.12
r5 インスタンス タイプは、メモリに最適化されたインスタンスです。 これらのインスタンスは、メモリ内の大きなデータ セットを処理するワークロードのパフォーマンスを向上させるように設計されています。
Vertica がサポートしているため、Data Repository 用には r5 インスタンス タイプをお勧めします。 詳細については、「Vertica On Amazon Web Services」ドキュメントを参照してください。 また、コアとメモリへの比率は、サイジング ツールの推奨事項に最も適合します。
ストレージは、この推奨事項には影響しません。 EBS の推奨されるストレージ オプションの 1 つを使用して、サイジング ツールの推奨されるディスク サイズを満たしてください。
IOPS SSD、Thoughput HDD
Data Repository に最適なインスタンス タイプを選択するには、サイジング ツールの予測 CPU 要件を確認します。
Data Repository では、ブート ディスクを超えるストレージが必要です。 Amazon EBS を使用すると、ストレージ ボリュームを作成して Amazon EC2 インスタンスに接続できます。 カタログ ディレクトリとデータ ディレクトリには EBS を使用します。
デフォルト値および 5 万デバイスを指定してサイジング ツールを使用すると、Data Repository の予想サイジングは、14 個のコアと 224 GiB の RAM になります。 r5.8 には、32 個のハイパースレッド コアと 256 GiB の RAM が搭載されています。 ハイパースレッド オプションの選択を解除して、16 個のコアと 256 GiB の RAM で実行した場合は、サイジング ツールによる予測比率が得られます。 ハイバースレッド オプションの選択を解除する必要はありません。メリットは展開によって異なる可能性があるためです。
Data Aggregator
m5.1、m5.2、m5.4
m5 インスタンス タイプは、コンピューティング、メモリ、およびネットワーク リソースのバランスを実現します。
1:4 の CPU とメモリの比率は、サイジング ツールの推奨事項に最も適合します。
いいえ
Data Aggregator に最適なインスタンス タイプを選択するには、サイジング ツールの予測されるメモリ要件を確認します。
デフォルト値および 5 万デバイスを指定してサイジング ツールを使用すると、Data Aggregator の予想されるサイジングは、18 個のコアと 48 GiB の RAM になります。 m5.4 が最も適合するインスタンス タイプです。
Data Collector
c5d.1、c5d.2、c5d4
c5 インスタンス タイプは、コンピューティングに最適化されたインスタンスです。 これらのインスタンスは、ハイ パフォーマンス プロセッサのメリットを活用し、コンピューティングを大量に使用するアプリケーション向けに設計されています。
1:2 の CPU とメモリの比率は、サイジング ツールの推奨事項に最も適合します。
いいえ
Data Collector に最適なインスタンス タイプを選択するには、以下のガイダンスを考慮してください。
  • 約 10 万のアイテムを監視する小規模な環境では、c5d.1 を選択します。
  • 約 50 万のアイテムを監視する中規模な環境では、c5d.2 を選択します。
  • 約 100 万のアイテムを監視する大規模な環境、またはメトリックの負荷が大きいか、ポーリング レートが高い環境では、c5d.4 を選択します。
デフォルト値および 5 万デバイスを指定してサイジング ツールを使用すると、Data Collector の予想サイジングは、8 個のコアと 16 GiB の RAM になります。 c5d.2 は、サイジング ツールの推奨事項に厳密に適合します。
Performance Center の MySQL データベース ノード
m5.1、m5.2、c5
m5 インスタンス タイプは、コンピューティング、メモリ、およびネットワーク リソースのバランスを実現します。
c5 インスタンス タイプは、コンピューティングに最適化されたインスタンスです。 これらのインスタンスは、ハイ パフォーマンス プロセッサのメリットを活用し、コンピューティングを大量に使用するアプリケーション向けに設計されています。
IOPS SSD
Performance Center MySQL データベース ノードに最適なインスタンス タイプを選択するには、サイジング ツールの予測されるメモリ要件を確認します。
MySQL データベースノードには、ブート ディスクを超えるストレージが必要です。 Amazon EBS を使用すると、ストレージ ボリュームを作成して Amazon EC2 インスタンスに接続できます。 MySQL データ ディレクトリには EBS を使用します。
デフォルト値および 5 万デバイスを指定してサイジング ツールを使用すると、Performance Center MySQL ノードの予想サイジングは、12 個のコアと 32 GiB の RAM になります。 この例では、m5.2 をお勧めします。 ユーザ負荷が高い場合は、ユーザによって行われる同時リクエストに対応するために c5.4 を使用することをお勧めします。
Performance Center コア サービス ノード
c5.4
c5 インスタンス タイプは、コンピューティングに最適化されたインスタンスです。 これらのインスタンスは、ハイ パフォーマンス プロセッサのメリットを活用し、コンピューティングを大量に使用するアプリケーション向けに設計されています。
いいえ
Performance Center コア サービス ノードに最適なインスタンス タイプを選択するには、サイジング ツールの予測される CPU 要件を確認します。
デフォルト値および 5 万デバイスを指定してサイジング ツールを使用すると、Performance Center MySQL ノードの予想サイジングは、12 個のコアと 32 GiB の RAM になります。 この例では、m5.2 をお勧めします。 ユーザ負荷が高い場合は、ユーザによって行われる同時リクエストに対応するために c5.4 を使用することをお勧めします。
CA Virtual Network Assurance
r5.2
r5 インスタンス タイプは、メモリに最適化されたインスタンスです。 これらのインスタンスは、メモリ内の大きなデータ セットを処理するワークロードのパフォーマンスを向上させるように設計されています。
CA Virtual Network Assurance は、展開されているプラグインによって異なりますが、メモリを大量に使用するアプリケーションです。 r5 インスタンス タイプは、小規模と大規模の両方の VNA 展開に最適です。
いいえ
CA Virtual Network Assurance の唯一の推奨インスタンス タイプは、r5.2 です。
CA Spectrum SS ノード
c5.2、c.5.4
c5 インスタンス タイプは、コンピューティングに最適化されたインスタンスです。 これらのインスタンスは、ハイ パフォーマンス プロセッサのメリットを活用し、コンピューティングを大量に使用するアプリケーション向けに設計されています。
1:2 の CPU とメモリの比率は、サイジング ツールの推奨事項に最も適合します。
いいえ
CA Spectrum SS ノードに最適なインスタンス タイプを選択するには、CA Spectrum Sizing Tool の予測されるメモリ要件を確認します。
CA Spectrum OC ノード
c5.1、c5.2、c5.4
c5 インスタンス タイプは、コンピューティングに最適化されたインスタンスです。 これらのインスタンスは、ハイ パフォーマンス プロセッサのメリットを活用し、コンピューティングを大量に使用するアプリケーション向けに設計されています。
1:2 の CPU とメモリの比率は、サイジング ツールの推奨事項に最も適合します。
いいえ
CA Spectrum OC ノードに最適なインスタンス タイプを選択するには、CA Spectrum Sizing Tool の予測されるメモリ要件を確認します。