vRealize Automation システムを構成するときは、適用可能なすべてのスケーラビリティ要因を考慮します。

ユーザー

vRealize Automation アプライアンス は、100,000 人未満のユーザーを同期するよう構成されています。システムにそれ以上のユーザーがいる場合は、vRealize Automation ディレクトリ管理にメモリを追加する必要がある可能性があります。ディレクトリ管理へのメモリの追加の詳細については、『vRealize Automation の構成』の「ディレクトリ管理へのメモリの追加」を参照してください。

同時プロビジョニングのスケーラビリティ

デフォルトで、vRealize Automation はエンドポイントごとに 8 つの同時プロビジョニングのみ処理します。この制限の増加については、『vRealize Automation の構成』を参照してください。

すべての展開は、2 つ以上の DEM ワーカーから始めることをお勧めします。6.x では、DEM ワーカーあたり 15 のワークフローを同時に処理できます。vRealize Automation 7.0 以降では、これが 30 にまで増加しました。

マシンがワークフロー スタブでカスタマイズされている場合は、同時にプロビジョニングされる 20 台のマシンごとに 1 つの DEM ワーカーが必要です。たとえば、100 の同時プロビジョニングをサポートするシステムの場合は、最低 5 つの DEM ワーカーが必要になります。

DEM ワーカーとスケーラビリティの詳細については、Distributed Execution Manager のパフォーマンスの分析と調整を参照してください。

データ収集のスケーラビリティ

データ収集の完了時間は、コンピューティング リソースの容量、コンピューティング リソースまたはエンドポイントのマシンの数、現在のシステム、ネットワークの負荷、その他の変数によって異なります。パフォーマンスは、データ収集のタイプに応じて異なる速度でスケールします。

データ収集のタイプごとに、オーバーライドまたは変更が可能なデフォルトの間隔があります。インフラストラクチャ管理者は、インフラストラクチャ ソース エンドポイントのデータ収集を手動で開始できます。ファブリック管理者は、コンピューティング リソースのデータ収集を手動で開始できます。次の値は、データ収集のデフォルト間隔を示しています。

表 1. データ収集のデフォルト間隔

データ収集タイプ

デフォルト間隔

インベントリ

24 時間ごと(毎日)

状態

15 分ごと

パフォーマンス

24 時間ごと(毎日)

パフォーマンスの分析と調整

データを収集するリソースの数が増えると、特に状態データの収集の場合、データ収集の完了時間がデータ収集間隔よりも長くなる可能性があります。コンピューティング リソースまたはエンドポイントでのデータ収集が時間内に完了するか、キューに入れられているかを確認する方法については、「データ収集」ページを参照してください。[最終完了日時] フィールドの値が、キューに登録済み または 処理中 を示す場合があります。この問題が発生した場合は、データ収集間隔を長くしてデータ収集の頻度を減らすことができます。

あるいは、エージェントあたりの同時データ収集制限を増やすことができます。デフォルトで、vRealize Automation は、同時データ収集アクティビティがエージェントあたり 2 に制限され、この制限を超える要求はキューに登録されます。この制限により、データ収集アクティビティはパフォーマンス全体に影響を与えずにすばやく完了できます。同時データ収集を利用する制限を増やすことはできますが、このオプションと全体的なパフォーマンスの低下のバランスを考慮する必要があります。

構成されている vRealize Automation エージェントあたりの制限を増やす場合は、これらの実行タイムアウト間隔の 1 つ以上を増やすことができます。データ収集の同時実行とタイムアウト間隔の構成方法の詳細については、vRealize Automation システム管理のドキュメントを参照してください。Manager Service のデータ収集は、CPU に負担がかかります。Manager Service ホストの処理能力を増やすと、データ収集全体に必要な時間が削減される可能性があります。

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon AWS) でのデータ収集は、特にシステムで複数の地域のデータを同時に収集する場合、およびデータがそれらの地域で以前に収集されていない場合、CPU の使用量が増える可能性があります。このタイプのデータ収集によって、Web サイトのパフォーマンスが全体的に低下する場合があります。パフォーマンスへの影響が大きい場合は、Amazon AWS インベントリ データの収集頻度を減らしてください。

ワークフロー処理のスケーラビリティ

DEM Orchestrator がワークフローの処理を開始してからワークフローの実行が終了するまでの、平均的なワークフロー処理時間は同時ワークフローの数に合わせて増えます。ワークフローのボリュームは、マシン要求および一部のデータ収集アクティビティを含む、vRealize Automation アクティビティの関数です。