Quando si configura il sistema vRealize Automation, tenere in considerazione tutti i fattori di scalabilità applicabili.

Utenti

vRealize Automation appliance è configurata per sincronizzare meno di 100.000 utenti. Se il sistema contiene più utenti, potrebbe essere necessario aggiungere memoria a Gestione directory di vRealize Automation. Per informazioni dettagliate sull'aggiunta di memoria a Gestione directory, vedere Aggiunta di memoria a Gestione directory.

Scalabilità provisioning simultanei

Per impostazione predefinita, vRealize Automation elabora solo otto provisioning simultanei per endpoint. Per informazioni sull'aumento di questo limite, vedere Configurazione del provisioning simultaneo di macchine.

VMware consiglia di iniziare tutte le distribuzioni con almeno due DEM Worker. Nella versione 6.x, ogni DEM Worker può elaborare 15 workflow contemporaneamente. Il numero è stato aumentato a 30 per vRealize Automation 7.0 e versioni successive.

Se le macchine sono personalizzate tramite stub di workflow, occorre avere 1 DEM Worker per ogni 20 macchine con provisioning eseguito simultaneamente. Ad esempio, un sistema che supporta 100 provisioning simultanei deve avere almeno 5 DEM Worker.

Per ulteriori informazioni su DEM Worker e scalabilità, vedere Analisi e ottimizzazione delle prestazioni del Distributed Execution Manager

Scalabilità della raccolta dati

Il tempo di completamento della raccolta dati dipende dalla capacità delle risorse di elaborazione, dal numero di macchine sulla risorsa di elaborazione o sull'endpoint, dal sistema corrente e dal carico della rete, tra le altre variabili. Le prestazioni scalano a un fattore diverso per tipi di raccolta dati differenti.

Ogni tipo di raccolta dati ha un intervallo predefinito che è possibile sostituire o modificare. Gli amministratori dell'infrastruttura possono avviare manualmente la raccolta dei dati per gli endpoint dell'origine delle infrastrutture. Gli amministratori struttura possono avviare manualmente la raccolta dei dati per le risorse di elaborazione. I valori seguenti sono gli intervalli predefiniti per la raccolta dati.

Tabella 1. Intervalli predefiniti raccolta dati

Tipo di raccolta dati

Intervallo predefinito

Inventario

Ogni 24 ore (giornaliero)

Stato

Ogni 15 minuti

Prestazioni

Ogni 24 ore (giornaliero)

Analisi e regolazione delle prestazioni

Poiché il numero di risorse che raccolgono dati aumenta, i tempi di completamento della raccolta dati possono diventare più lunghi dell'intervallo tra gli intervalli di raccolta dati, specialmente la raccolta dati di stato. Per determinare se la raccolta dati per una risorsa di elaborazione o endpoint si sta completando in tempo o è in coda, vedere la pagina Raccolta dati. Il valore del campo Data ultimo completamento potrebbe mostrare In coda o In corso invece dell'indicazione dell'ultima data/ora in cui è terminata la raccolta dati. Se si verifica questo problema, è possibile aumentare l'intervallo tra le raccolte dati per ridurre la frequenza di raccolta dati.

In alternativa, è possibile aumentare il limite di raccolta dati simultanee per agente. Per impostazione predefinita, vRealize Automation limita le attività di raccolta dati simultanee a due per agente e accoda le richieste che superano questo limite. Questa limitazione consente di completare rapidamente le attività di raccolta dati, senza influenzare le prestazioni generali. È possibile aumentare il limite per sfruttare la raccolta dati simultanea, ma è necessario valutare questa opzione in relazione al decadimento delle prestazioni generali.

Se si aumenta il limite per agente di vRealize Automation configurato, si potrebbe voler aumentare uno o più di questi intervalli di timeout esecuzione. Per ulteriori informazioni su come configurare la simultaneità della raccolta dati e gli intervalli di timeout, consultare la documentazione Amministrazione di sistema di vRealize Automation. La raccolta dati del servizio di gestione è un'attività che fa un uso intensivo della CPU. L'aumento della potenza di elaborazione dell'host del servizio di gestione può ridurre il tempo necessario per la raccolta dati complessiva.

La raccolta dati per Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon AWS), in particolare, può fare un uso intensivo della CPU, specialmente se il sistema raccoglie dati simultaneamente su più regioni e se per queste regioni non sono stati raccolti dati precedentemente. Questo tipo di raccolta dati può causare un decadimento generale delle prestazioni del sito Web. Ridurre la frequenza della raccolta dati di inventario di Amazon AWS se si riscontra un impatto sensibile sulle prestazioni.

Scalabilità elaborazione workflow

Il tempo di elaborazione workflow medio, da quando il DEM Orchestrator inizia la pre-elaborazione del workflow a quando il workflow termina l'esecuzione, aumenta il numero di workflow simultanei. Il volume del workflow è funzione della quantità di attività di vRealize Automation, incluse le richieste di macchine e alcune attività di raccolta dati.