[Horizon コンピューティング キャパシティ] ダッシュボードは階層化されており、ダッシュボードで上から下に進むにつれ徐々に詳細が示されます。

[全体的な分析]
  • [残りキャパシティ別のクラスタ]、[残り時間別の Horizon クラスタ]、[仮想マシン追加可能数別の Horizon クラスタ] の 3 つの横棒グラフには、全体的な状況の概要が示されています。最初の 2 つのグラフを一緒に使用して、拡張に合わせてキャパシティを追加する必要があるタイミングを特定することができます。残り時間は、クラスタの拡張履歴を使用して、必要になるキャパシティが増えるタイミングを予測します。これにより、現在十分なキャパシティがあることを確認し、キャパシティを追加するための計画を事前に行うことで、より効率的に運用できます。仮想マシンのサイズはクラスタごとに異なる可能性があるため、3 番目の横棒グラフの [仮想マシン追加可能数別の Horizon クラスタ] では完全なコンテキストが提供されます。

    大規模環境では、ヒート マップが役立ちます。3 つのヒート マップは、残り時間、残りキャパシティ、仮想マシン追加可能数です。クラスタ サイズが標準化されていない場合は、別のヒート マップを作成し、ESXi ホストの数を使用してサイズの違いを表示します。

[Horizon クラスタの分析]

  • [Horizon クラスタ キャパシティ] ウィジェットには、詳細を含むテーブルが用意されています。小規模クラスタではオーバーヘッドが比較的大きくなるため、ESXi ホストの数は色分けされています。テーブルからクラスタを選択すると、自動表示されるキャパシティの詳細が表示されます。

    [パフォーマンス]

    クラスタのパフォーマンスが SLA を満たしていることを確認します。

    [使用率]

    次の 2 つのグラフは、使用可能なキャパシティに対する相対的な値を示す「メモリ ワークロード (%)」と「CPU ワークロード (%)」です。使用率は 1 週間ではなく 3 か月で表示されます。1 時間の平均ではなく、1 日の平均が表示されるため、全体的なトレンドを把握できます。メモリについては、アクティブなメモリではなく、使用済みのメモリに焦点が置かれます。

    [割り当て]

    CPU、ディスク、メモリの各構成要素の 3 つのトレンドを [オーバーコミットメント率] グラフにまとめて表示できます。一般的に、CPU オーバーコミットが最も高く、その次に高いのがディスクです（シン プロビジョニングされるため）。メモリのオーバーコミットにはキャッシュとしての性質があるため、1 に近い値になる傾向があります。

    トレンドを表示するには、[割り当て] ウィジェットで線グラフを使用します。データは 1 時間あたりの平均です。

    [仮想マシン数] ウィジェットでは、新しくプロビジョニングされた仮想マシンが多数あるかどうかを特定するために、仮想マシン数の時間推移を示すトレンド ラインが重要になります。仮想マシンが増加しているにもかかわらず、需要が低いままになっている場合は、将来に需要が生じる可能性があります。

    [予約]

    予約は、クラスタの効率に影響を与える可能性があります。実際のワークロードまたは単なる予約が原因で、クラスタのキャパシティが低下することがあります。クラスタ サイズが変動する場合は、相対値を示すことで予約数を補完します。値が標準化されている場合は、ヒート マップで可視化できます。

  • [ESXi 分析]

    クラスタのキャパシティが適切であっても、ESXi レベルで問題がないことにはなりません。大規模クラスタの場合やストレッチ クラスタの場合は特に、不均衡になるという一般的な問題が発生します。

    [クラスタ内の ESXi ホスト数] テーブルに、メンバーとなっているすべての ESXi ホストが表示されます。色分けされているため、不均衡状態が明確に示されます。色分けには不均衡状態が反映されています。

    [99 パーセンタイル パフォーマンス] 列には、ESXi パフォーマンス (%) メトリックの 99 パーセンタイル値が取得されます。

    詳細を表示する ESXi ホストを選択します。安定している需要、循環する需要、急増している需要、または減少している需要がある場合は、[CPU ワークロード (%)] と [メモリ ワークロード (%)] の両方のトレンド ラインのグラフが表示されます。トレンドは現在の値と同じくらい重要です。さらに長期間のトレンドを表示します。使用率は 1 週間ではなく 3 か月で表示されます。1 時間の平均ではなく、1 日の平均が表示されます。アクティブなメモリではなく、消費メモリに焦点が当てられます。消費メモリには合計消費メモリが含まれるため、VMkernel で消費されるメモリが含まれます。メモリと CPU については、合計使用率と使用可能キャパシティの使用率が両方とも表示され、キャパシティの絶対量が提供されます。

  • [仮想マシンの分析]

    [選択したクラスタまたはホスト内の仮想マシン] テーブルを使用して、残りキャパシティが減少している原因と、CPU、メモリ、ディスク容量などのインフラストラクチャ リソースに影響を与えている仮想マシンを分析します。次の表に、クラスタまたはホストのいずれかの仮想マシンを示します。仮想マシンの中の 1 つを選択すると、追加の関連情報が表示されます。

    キャパシティ不足の大規模な仮想マシンが多い場合は、まず、既存の仮想マシンのサイズを拡大するまでプロビジョニングを停止することができます。