O painel de VMs do Heavy Hitter ajuda a identificar máquinas virtuais que estão consumindo consistentemente uma grande quantidade de recursos de sua infraestrutura virtual. Em ambientes com excesso de provisionamento, isso pode criar gargalos de recursos, resultando em possíveis problemas de desempenho.

Você pode usar esse painel para identificar as tendências de utilização de recursos de cada um dos seus clusters vSphere. Com as tendências de utilização, você também pode visualizar uma lista de VMs nesses clusters com base em suas demandas de recursos da CPU, memória, disco e rede em seu ambiente. Você também pode analisar o padrão de carga de trabalho dessas VMs na última semana para identificar VMs de peso pesado que podem estar executando uma carga de trabalho pesada e sustentada que é medida ao longo de um dia ou cargas de trabalho intermitentes que são medidas usando o pico de demanda.

Você pode exportar uma lista de infratores e tomar as medidas adequadas para distribuir essa demanda e reduzir possíveis gargalos.

Você pode usar os widgets do painel de várias maneiras.

  • Selecionar um cluster (Select a Cluster): use esse widget para selecionar um cluster. Você pode usar o filtro para restringir sua lista com base em vários parâmetros. Depois de identificar o cluster que você deseja visualizar, selecione-o. O painel é preenchido automaticamente com os dados relevantes.
  • CPU do cluster (Cluster CPU) e Memória do cluster (Cluster Memory): use esses widgets para visualizar a CPU e a memória do cluster.
  • IOPS do cluster (Cluster IOPS) e Taxa de transferência da rede do cluster (Cluster Network Throughput): use esses widgets para visualizar o IOPS e a taxa de transferência da rede para o cluster.
  • Use os outros widgets no painel para visualizar quais VMs no cluster geraram a taxa de transferência de rede e o IOPS mais altos. Você também pode visualizar quais VMs no cluster geraram a maior demanda de CPU e a maior demanda de memória. Você pode comparar as informações da VM com os resultados do cluster e correlacionar as tendências. Você pode definir manualmente o horário para o período de tempo para o qual deseja visualizar os dados.