リモート Analytics エージェントのサイジング

このページでは、単一の Analytics エージェントが複数のアプリケーション エージェントからのトランザクションイベントを集約する、リモート Analytics エージェントデプロイのハードウェア要件を見積もる方法について説明します。このページでは、トランザクション分析についてのみ説明します。

リモート Analytics エージェントに分析データを送信する場合は、次の 2 つの質問を考慮する必要があります。

  • いくつのエージェントが 1 つのリモート Analytics エージェントに報告できるか。
  • リモート Analytics エージェントをホストするためのマシン要件は何か。
注: ログ分析のサイジングには、このページの数字を適用しないでください。これは、ログ分析をキャプチャするために、Analytics エージェントをローカルマシンにインストールする必要があるためです。

イベント量に基づく Analytics エージェントのサイジング

テストに基づいた場合、Analytics エージェントに送信されるイベントの量は、1 つのリモート Analytics エージェントに報告できるエージェントの数を決定する際の制限要因となります。

これらのテストは、仮想ハードウェアおよびプログラムによって生成されたワークロードに対して実施します。実際のワークロードはこれとは異なる場合があります。ハードウェアのサイジング要件をできるだけ正確に見積もるには、アプリケーションでのトラフィックパターンをしっかり検討し、使用する実稼働アプリケーションとユーザアクティビティに近いテスト環境でテストを行います。

分析イベントの量の計算

1 つのビジネストランザクションが多くの階層を通過する場合があります。各階層では、1 つのビジネストランザクションが 1 つのノードを通過します。トランザクションが同期している場合、1 つのノードがビジネストランザクションごとに 1 つの要求を生成します。非同期トランザクションの場合、1 つのノードによって、1 つの要求に対して複数のイベントが生成されることがあります。1 つの要求は 1 つの分析イベントに相当します。ビジネストランザクションが生成するイベントの数を計算するには、Analytics エージェントにデータを送信する階層/ノードの数をカウントする必要があります。

次の式を使用して、イベントの数を見積もることができます。

1 つのビジネストランザクションがイベントを生成するレートは、ビジネストランザクションの分析データを報告する number of tiers に、calls per minute を乗算した結果と同等です。

単純な条件では、1 つのビジネストランザクションのイベント数は、階層の 1 分あたりのコール回数と同等です。

Amazon EC2 インスタンスタイプの特徴

Amazon EC2 インスタンスタイプの詳細については、https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/ を参照してください。

テストは、c3.large、c3.xlarge、および c4.4xlarge を使用して実行されました。

モデル vCPU メモリ（GiB） SSD ストレージ（GB）
c3.large 2 3.75 2 x 16
c3.xlarge 4 7.5 2 x 40
c4.4xlarge 16 30 EBS のみ

テスト結果

未加工データ

分析エージェントのホストマシン Analytics エージェントイベント/分 CPU の合計（%） JVM ヒープ（Mb）
c3.large 52313 17% 468
c3.large 54831 17% 470
c3.large 70746 24 % 475
c3.large 74541 24 % 477
c3.large 77344 23% 487
c3.large 97074 28% 512
c3.large 115999 36% 519
c3.large 139143 43 % 526
c3.large 148782 47 % 587
c3.large 204073 65 % 527
c3.large 247543 80% 624
c3.large 249261 81 % 637
c3.xlarge 196288 33% 518
c3.xlarge 254586 44 % 727
c3.xlarge 302689 51 % 497
c3.xlarge 336879 58% 913
c3.xlarge 372515 65 % 1024
c3.xlarge 513598 91 % 922
c3.xlarge 478954 78% 922
c3.xlarge 420000 69% 979
c3.xlarge 376034 61 % 1024
c3.xlarge 318000 52% 1024
c3.xlarge 258000 43 % 1024
c3.xlarge 198000 32% 1024
c3.xlarge 144000 22% 1024
c4.4xlarge 534900 17% 552
c4.4xlarge 604725 19 % 841
c4.4xlarge 716141 23% 1024