vRealize Operations Cloud는 시스템 환경에서 개체의 데이터를 모니터링 및 수집하는 기능으로 시스템 가동 시간을 유지하고 물리적, 가상 및 클라우드 인프라 전체의 가상 시스템부터 애플리케이션 및 스토리지에 이르는 모든 시스템 리소스의 정상 상태를 지속하게 하는 중요한 도구의 역할을 합니다.

다음은 모니터링할 수 있는 개체의 예입니다.

  • vCenter Server
  • 가상 시스템
  • 서버/호스트
  • 컴퓨트 리소스
  • 리소스 풀
  • 데이터 센터
  • 스토리지 구성 요소
  • 스위치
  • 포트 그룹
  • 데이터스토어

어댑터 - 개체 검색의 핵심

vRealize Operations Cloud는 관리 팩의 중앙 구성 요소인 데이터 및 메트릭을 어댑터를 사용하여 개체에서 수집합니다. 클라우드 계정 및 기타 계정을 사용하여 가상 환경에 대한 어댑터 인스턴스를 사용자 지정할 수 있습니다. vRealize Operations Cloud는 클라우드 계정을 사용하여 기타 제품, 애플리케이션 및 기능과의 커뮤니케이션 및 통합을 관리합니다.
  • 클라우드 계정 - 클라우드 어댑터 인스턴스를 구성하고 클라우드 환경에 이미 설치된 클라우드 솔루션에서 클라우드 계정 페이지를 통해 데이터를 수집할 수 있습니다.
  • 기타 계정 - 계정이 목록에 기타 계정 페이지에서 이미 설치되었으며 어댑터 인스턴스를 구성하는 네이티브 관리 팩 및 기타 솔루션을 보거나 구성할 수 있습니다.
  • 저장소 - 기본 관리 팩을 활성화 또는 비활성화하고 저장소 페이지에서 다른 관리 팩을 추가 또는 업그레이드할 수 있습니다.

이 스크린샷은 vRealize Operations Cloud에서 사용 가능한 솔루션 목록을 표시합니다. 계정을 추가하고 구성하기 전에 먼저 솔루션을 활성화해야 합니다.

관리 팩과 어댑터를 구성하는 방법에 대한 전체 정보는 데이터 소스에 vRealize Operations Cloud 연결 항목을 참조하십시오.

새 어댑터 인스턴스를 생성하면 어댑터에 의해 지정된 개체에서 데이터가 검색 및 수집되기 시작하고 해당 관계가 표시됩니다. 그러면 개체를 관리하기 시작할 수 있습니다.

워크로드 관리 인벤토리 개체

vRealize Operations Cloud는 vCenter 어댑터를 사용하여 다음 워크로드 관리 개체 및 해당 하위 개체를 검색합니다.
  • Tanzu Kubernetes 클러스터
  • vSphere 포드
  • 네임스페이스

vSphere with Kubernetes에 대해 사용하도록 설정된 클러스터를 감독자 클러스터라고 합니다. vRealize Operations Cloud 인벤토리에서 감독자 클러스터의 요약 탭에 워크로드 관리가 사용되도록 설정되어 있음이 표시됩니다. 감독자 클러스터에는 ESXi 내에서 Kubernetes 워크로드를 실행하는 기능을 사용하도록 설정하는 특정 개체가 포함되어 있습니다. vRealize Operations Cloud는 감독자 클러스터에 대한 메트릭 및 데이터를 수집합니다. 감독자 클러스터에는 전용 메모리, CPU 및 스토리지가 있는 리소스 풀인 네임스페이스라는 개체가 포함되어 있습니다.

Kubernetes 제어부 VM은 vSphere에서 관리됩니다. 따라서 vRealize Operations Cloud 내에서 이러한 VM에 대해 작업을 수행할 수 없습니다.

vSphere 포드는 하나 이상의 Linux 컨테이너를 실행하는 작은 설치 공간이 있는 VM입니다. 이는 Kubernetes 포드와 동일합니다. Tanzu Kubernetes 클러스터는 VMware에서 패키징되고, 서명하고 지원하는 오픈 소스 Kubernetes 컨테이너 오케스트레이션 소프트웨어의 전체 배포입니다. 또한 DevOps 엔지니어는 Tanzu Kubernetes 클러스터에서 게스트 VM을 생성할 수 있습니다.

vSphere Tanzu Kubernetes 아키텍처를 이해하려면 vSphere 설명서에서 "vSphere with Kubernetes 구성 및 관리" 를 참조하십시오.

워크로드 관리 개체는 다음 워크플로에서 제외됩니다.
  • 규정 준수
  • 회수
  • 적정 크기 조정
  • 워크로드 최적화