パフォーマンスモニター。 CPUの健康状態が分かる「パフォーマンスモニタ」の活用方法まとめ

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Windows パフォーマンス モニターでは、すべてのデータ収集で同じスケジュール方法が使用されます。 データ コレクター セットの作成時に、[新しいデータ コレクター セットの作成ウィザード] の最後で [ このデータ コレクター セットのプロパティを開く] チェック ボックスをオンにすると、スケジュールを構成できます。 データ コレクター セットを作成した後、Microsoft 管理コンソール MMC のナビゲーション ウィンドウで、データ コレクター セット名を右クリックして [ プロパティ] をクリックすると、スケジュールのオプションを表示できます。 ローカルの Performance Log Users または Administrators グループ、またはそれと同等のメンバーシップが、この手順を実行するために最低限必要なメンバーシップです。 注 「」で説明しているように、Performance Log Users グループに [ バッチ ユーザーとしてログオン] ユーザー権利を割り当てる必要があります。 注 別のユーザーとしてデータ コレクター セットを実行するように構成すると、データ コレクター セットのプロパティを変更するたびに、ユーザー名とパスワードの入力を求めるメッセージが表示されます。 データ コレクター セットの開始条件をスケジュールするには• Windows パフォーマンス モニターで、[データ コレクター セット] を展開し、[ ユーザー定義] をクリックします。 コンソール ウィンドウで、スケジュールするデータ コレクター セットの名前を右クリックし、[ プロパティ] をクリックします。 [ スケジュール] タブをクリックします。 [ 追加] をクリックして、データ収集を開始する日付、時刻、または曜日を指定します。 新しいデータ コレクター セットを構成している場合は、この日時は現在の日時より後にします。 特定の日付以降は新しいデータを収集しないようにする場合は、[ 有効期限] チェック ボックスをオンにして、カレンダーから日付を選択します。 注 有効期限を選択しても、その日付に実行中のデータ収集は停止されません。 有効期限より後に、データ収集の新しいインスタンスが開始されなくなります。 データ収集の停止方法を構成するには、[ 停止条件] タブを使用する必要があります。 入力が完了したら、[ OK] をクリックします。 データ コレクター セットの停止条件をスケジュールするには• Windows パフォーマンス モニターで、[データ コレクター セット] を展開し、[ ユーザー定義] をクリックします。 コンソール ウィンドウで、スケジュールするデータ コレクター セットの名前を右クリックし、[ プロパティ] をクリックします。 [ 停止条件] タブをクリックします。 一定の期間後にデータ収集を停止するには、全体の期間を選択し、数量と単位を選択します。 全体の期間は、データを取得する間隔より長くして、すべてのデータがレポートに表示されるようにする必要があります。 無期限でデータを収集する場合は、全体の期間は選択しないでください。 データ収集を個別のログに分割するための制限を使用するには、[ 制限に達したらデータ コレクター セットを再開する] を選択します。 制限の種類を両方とも選択した場合、データ収集は最初の制限に達すると停止または再開始されます。 1 つのログ ファイルにデータ収集を書き込む期間を構成するには、[ 期間] を選択します。 ログ ファイルが制限に達したときにデータ コレクター セットを再開始またはデータ収集を停止する場合は、[ 最大サイズ] を選択します。 注 全体の期間が構成されている場合は、制限よりも全体の期間が優先されます。 全体の期間を構成済みの場合、[ すべてのデータ コレクターが完了した時点で停止する] を選択して、すべてのデータ コレクターが最新の値の記録を終了してからデータ コレクター セットが停止されるようにすることができます。 入力が完了したら、[ OK] をクリックします。 重要 ログ ファイルが大きいほど、レポートの生成にかかる時間も長くなります。 新しいデータを確認するために頻繁にログを調べる場合は、ログが自動的に分割されるように制限を設定することをお勧めします。 relog コマンドを使用すると、大きいログ ファイルを分割したり、複数の小さいログ ファイルを結合したりすることができます。

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Windowsパフォーマンスモニターの使用方法

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では、パフォーマンスモニタそのものの使い方について紹介してきました。 今回は、パフォーマンスモニタの使い方を受けて、どのようにパフォーマンスに関する情報を収集し、どのようにパフォーマンスの確認をすればよいか、について私なりの方法をまとめてみました。 パフォーマンスを測定するときは、パフォーマンスに問題があるときに測定して、問題の原因を探る方法もある。 しかし、正常な状態のときにも測定しておけば、比較することにより問題の原因を特定しやすくなる。 このようなサーバーの基本となるパフォーマンスの状態を「 ベースライン」と呼び、パフォーマンス測定によるトラブルシューティングを行うときには是非とも持っておきたい情報だ。 ベースラインを測定する ベースラインは、システムが正常な状態にあるときのパフォーマンスデータである。 そのため、パフォーマンス上のトラブルが発生する前に測定しておかなければならない。 具体的には、次のようなタイミングである。 ・ 実装直後 OSのインストール後、アプリケーションのインストール後、サービスのインストール後など、実装の直後にパフォーマンスを測定することで、初期状態のパフォーマンスを保存しておくことが出来る。 これはパフォーマンス上のトラブルが発生したときに、初期状態と比べてどのようなパフォーマンス上の変化があったかを見ることが出来る。 ・ 一般的な利用時 サービスのアクティビティに沿ったパフォーマンスの測定を行う方法だ。 例えば、サーバーのサービスを利用するときに、アクセスが集中する時間帯、平均的なアクセスがある時間帯、閑散している時間帯と分けることが出来る。 これらの時間帯ごとにパフォーマンスを測定すれば、パフォーマンス上のトラブルが発生したときに、どの時間帯でトラブルが発生しているかによって比較するデータを変えることができ、より正確な判断を下すことができるようになる。 ・ テスト環境 実装を行う前にテストとなるシステム環境を構築し、そこでパフォーマンステストなどを行うときがある。 このときに、想定されるクライアント数でのパフォーマンステストを行い、その結果をベースラインとして保存する。 この方法であれば、実環境でパフォーマンス測定を行うこともなく、実環境に負担がかからない測定が可能だ。 以上のタイミングで、あらかじめベースラインを取得しておけば、パフォーマンスの問題が発生したときに、問題の原因を見つけやすくなる。 たとえば、以前に比べて「処理が遅い」という報告を受けたとする。 そのときには、パフォーマンスコンソールを使って現在の状態を計測し、ベースラインとの比較を画面7のように行う。 画面7では利用可能なメモリ領域 MemoryAvailable Mbytes — 黒太字表示 について、ベースライン 画面7上 ではほとんど一定の線を描いているのに対し、「処理が遅い」ときは徐々にだが確実に右下がり、つまり利用可能なメモリ領域が徐々に少なくなっていることがわかる。 」と判断することができる。 もちろん、下のグラフだけで判断することもできるが、ベースラインと比較してみることにより、より鮮明に問題の原因を突き止めることができるだろう。 問題の特定 パフォーマンス上のトラブルが発生した場合、その原因はさまざまだ。 しかし、一般的なパフォーマンスの低下の原因はプロセッサ CPU 、メモリ、ディスク、ネットワークのいずれかに分類される。 そのため、この4種類のパフォーマンスについて監視を行い、トラブルの原因を探っていく。 メモリ メモリがボトルネックとなることは多い。 Windowsのアプリケーションで大量のメモリを利用することに加え、「仮想メモリ」の利用がシステム全体のパフォーマンスに大きな影響を及ぼすからだ。 特に、仮想メモリについてはメモリのパフォーマンスを計測する上で重要な要素となるので、簡単に確認しておこう。 Windowsでは物理メモリと仮想メモリの2つのメモリを利用する。 物理メモリに配置できるデータ領域がいっぱいになると、物理メモリに保存されているデータのうち、使用していないデータを仮想メモリ =ハードディスク に移動する。 仮想メモリに配置されたデータが再び必要になると、今度は仮想メモリから物理メモリに移動して利用する。 このときに仮想メモリと物理メモリの間を行き来する処理のことを「ページング」と呼ぶ 図2。 ・ MemoryAvailable MBytes Available MBytesは利用可能なメモリ領域をメガバイト MB 数で表したものだ。 Available Mbytesの値をバイト数単位で表すAvailable bytesカウンタもあるが、ここでは後でグラフ化したときに見栄えのするAvailable MBytesを紹介したい。 Available MBytesは利用可能なメモリ領域を表すので、このサイズが大きければ、アプリケーションに大きくメモリを割り当てることができる。 逆に、メモリがボトルネックになっている場合、Available MBytesは小さな値になり、アプリケーションに割り当てるメモリの余力が少なくなる。 このように、メモリのボトルネックを判断する上で、もっともわかりやすい指標と言えるだろう。 一般的には、物理メモリサイズの5%以下になる場合、メモリがボトルネックだと判断される。 また、ベースラインのAvailable MBytesと比較をすれば、どの程度少なくなったかがわかる。 また、Available MBytesカウンタの推移もチェックして欲しい。 メモリリークが発生しているならば、前述のようにAvailable MBytesカウンタは徐々に少なくなるグラフになるはずだ。 ただし、このカウンタの値が徐々に少なくなるときは、メモリリークが発生しているときだけとは限らない。 そのため、他のカウンタとも平行して確認しながら判断しよう。 ページングの処理が発生すると、メモリ内のデータの処理に時間がかかってしまう。 そのため、ページングの回数は少ない方が望ましい。 また、物理メモリが大きく用意されていれば、仮想メモリへの移動、つまりページングの処理は少なくなる。 このように考えると、ページングの回数が多いということは物理メモリの容量が足りていないと考えることが出来る。 仮想メモリの容量は「コントロールパネル」の「システム」であらかじめ決められており、その容量の範囲内で仮想メモリのサイズが決まる。 もし、最大容量に近づいている場合には、仮想メモリサイズを変更するか、物理メモリの容量を増やすなどの対策が必要となる。 ディスクの使用率がなぜメモリに関係してくるかというと、仮想メモリの利用状況の確認にある。 仮想メモリはディスクを使用するため、仮想メモリの利用が多いと、ディスクの使用率も上がる。 そのため、ディスクの使用率が高いときにはそれだけで、ディスクがボトルネックと決めるのではなく、仮想メモリと併せて確認することをお勧めする。 プロセッサ メモリと同様にプロセッサもボトルネックになりうる箇所のひとつだ。 プロセッサの処理能力以上に処理命令があったときには、処理時間に影響する。 そのチェックは以下のカウンタを使って調べるとよい。 プロセッサの使用率が高いときには、どのような処理によってプロセッサが多く使われているかを確認することがある。 ユーザーモードの処理は、主にアプリケーションの動作を担当するので、ユーザーモードの処理がプロセッサを圧迫しているなら、起動するアプリケーションを減らすなどの対策が考えられる。 画面9はサーバーで動作させているアプリケーションがプロセッサを圧迫している典型的なケースである。 カーネルモードの処理は、主にオペレーティングシステムの基本動作を担当するので、起動するサービスを減らすなどの対策はあるものの、ユーザーモードに比べると対策として出来ることは限られている。 割り込みが発生すると、それまで行っていたプロセッサの処理が中断されるため、頻繁に発生するとプロセッサの処理効率が悪くなる。 もし、変化するようであれば、そのデバイスドライバを通じて行われる割り込みがCPUをボトルネックにさせている原因と考えることができる。 ・SystemProcessor Queue Length プロセッサでの処理を待っているスレッドの数を表すカウンタがProcessor Queue Lengthである。 処理待ちの数が常に2を超えるような場合、一般的にプロセッサがボトルネックと判断する。 Processor Queue Lengthカウンタの値が高い場合、一般的にプロセッサの使用率も高いため、画面10のように2つのカウンタ共に高い値を示す。 ディスク SSDに代表されるように、ディスクの高速化はめざましいものがある。 Hyper-Vホストで仮想マシンを動かすときに、内蔵のディスクがハードディスクなのか、それともSSDなのか、では明らかにパフォーマンスの差が出る。 そうしたパフォーマンスの差はパフォーマンスモニタを使って、確固たる証拠として残しておきたいところだろう そうすれば、SSD購入に関する会社の承認も通りやすくなるかもしれない?。 ということで、ディスクのパフォーマンスを計測するときには、次のカウンタを中心にチェックしよう。 その前に一点だけ。 ディスクをチェックするときに使うパフォーマンスモニタのオブジェクトはPhysical Diskになるが、Physical Diskオブジェクトの場合、すべてのディスクの平均を参照する方法と、物理ディスクごとに参照する方法がある。 これらはインスタンスで設定することが可能だ 画面11。 ディスクへのアクセスが過多な状態のときにこの値は大きくなる。 ただし、この値が高い場合でも、必ずしもディスクがボトルネックではない。 たとえば、低速なネットワークを利用している場合、ディスクからデータを効率よく読み出す 書き出す ことができなくなる。 ・Physical DiskCurrent Disk Queue Length ディスクアクセス待ちをしている要求の数を表している。 瞬間的に要求が集中してディスクアクセス待ちになることは考えられるが、平均して2つ以上のディスクアクセス待ちがある場合には、ディスクがボトルネックと考えるべきだ。 また、このカウンタをすべてのディスクで計測すると、すべてのディスクでのアクセス待ち数が表示されるので注意して欲しい。 例えば、4つのディスクでそれぞれ1つずつアクセス待ちがあれば、Current Disk Queue Lengthカウンタには4という値が出力される。 もう、おわかりのように4という数字だけを見てボトルネックと判定してはならない。 書き込みのパフォーマンスを計測するときに利用する。 この値はシステム構成や利用するサーバーアプリケーションによって許容値が異なるので、ベースラインと比較しながらパフォーマンスの確認を行う。 ネットワーク イントラネットの環境ならギガビット、インターネットの世界でも100Mbpsは当たり前になってきた。 そのため、イーサネットによる一般的なネットワークがボトルネックになるケースは少ないように思う。 しかし、ネットワークがボトルネックになることが全くないわけではないので、調査方法を確認していくことにしよう。 まず、ネットワークのボトルネックは、大きく次の2つに分類することができる。 1.HUBやルーターなどの中継機器を含めたネットワークインフラ 帯域 がボトルネックとなる場合 2.ネットワークアクセスを大量に必要とするアプリケーションの存在やNICの性能など、コンピュータのネットワーク機能がボトルネックとなる場合 2つのうち、いずれが原因であるかについて、次に紹介するカウンタを使って確認していく。 サーバーアプリケーションが決められた時間内に送受信したいデータをサーバーのNICが送受信できているかを見ることができる。 そこで、他のコンピュータでも同様に結果が出てくるようであれば、ネットワークインフラそのものがボトルネックではないかと推測できる。 また、ベースラインと比較をすれば、ベースラインを取得した時期と比べてどの程度ネットワークの使用率が増えたかを見ることもできる。 それから、ネットワーク利用が増えたときに注意しなければならないのが、ハードウェア割り込みの問題である。 ボトルネックを特定したら… ボトルネックを特定したら、もうひとつ確認してほしいことがある。 それはボトルネックを発生させているプロセスの特定だ。 明らかに特定のプロセスが原因でボトルネックを発生させているなら、そのプロセスを別のサーバーで動作させたり、または利用すること自体をやめてしまうなど、ハードウェアの増強に頼らない解決ができる。 プロセスの特定を行うときはProcessオブジェクトのカウンタを利用するとよい。 具体的には次のカウンタを利用しよう。 ・メモリのボトルネックをさらに追跡する場合 — ProcessWorking Set Working Setカウンタはプロセスごとに利用しているメモリの量を確認するために利用する。 インスタンスで特定のプロセスを選択できるので、ある程度疑わしいプロセスを選んでチェックしてみよう。 例えば、特定のプロセスのメモリリークが問題になっているような場合であれば、画面13のようにメモリを使い続けるようなグラフになるはずだ。 これを利用すれば、すぐにプロセッサを大量に使用しているプロセスを確認できる。 以上の操作により、ボトルネックとなっているプロセスを特定し、ソフトウェア的なアプローチで解決できれば、コストもかけずにハッピーエンディングを迎えることができる。 しかし、決定的にハードウェアスペックが不足していて、プロセスを終了するなどというやり方では問題解決にはならない場合もあるだろう。 そのときは、ハードウェアの増強による解決となる。 コストのかかる解決法ではあるが、それでも、どのハードウェアに投資をすればよいか、あらかじめわかっているので、効率の良い投資ができるだろう。 は、Active Directoryのパフォーマンス計測を中心に実際に計測を行ってみます。 お楽しみに。

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Windows Performance Monitor でデータを収集する

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本エントリーの目次• 今回はWindowsのパフォーマンス管理の基本である、パフォーマンスログの取得方法をご紹介します! パフォーマンスログとは? パフォーマンスログとは、Windowsのパフォーマンス 性能 をログに出力する機能のこと。 主に稼働中のWindowsの性能測定を行う際に使用します。 また何らかの トラブルの原因究明のために、使ったりすることも多いんじゃないでしょうか。 はるるの場合最近では、Windows Server 2012 R2のwindows server バックアップが、diff areaの拡張に失敗して、バックアップが不定期に失敗する Volsnap 25 イベント 現象の調査に使いました。 その後当該エラーを解決できました。 興味がある方は、をご覧ください。 パフォーマンスログの取得方法 まずはパフォーマンスログを取得する方法をご紹介します。 パフォーマンスモニターを起動する Windowsキーを押しながら、Rキーを押して、『ファイル名を指定して実行』ウィンドウを起動します。 次に『perfmon』と入力して、Enterキーを押下。 余談ですが、この 『Windows』キーを押しながら、『R』キーを押して、『ファイル名を指定して実行』ウィンドウを起動する方法は、覚えておくと便利ですよ! 最近のMicrosoftさんは、GUIをころころ変えるので、ショートカットを覚えておけば、あれ、あのボタンどこいったのよ?とならずに済みます。 『名前』に任意の名前 下記画像中だと、haruru29log を入力し、『手動で作成する』を選択し、『次へ』をクリック。 『データログを作成する』を選択し、『パフォーマンス カウンター』のチェックボックスをONにし、『次へ』をクリック。 これは複数項目の選択が可能です。 非常に多くの項目があるので、どれを追加したらいいのか、分からない! という場合はとりあえず、以下の『』を追加しておけばOKでしょう。 PhysicalDisk• Memory• NetworkInterface• Process• Processor• System データのサンプル間隔は、 詳細なデータが必要な場合は1秒に設定しましょう。 ちなみに先の6つの指標を1秒間隔で10時間取得すると、 ログは1. 4~1. 5GBほどのサイズとなります。 そのためログの保存先の保存容量が少ないようであれば、データのサンプル間隔をあける、取得時間を減らすなどの調整を行ってください。 『このデータ コレクター セットのプロパティーを開く』を選択して、『完了』をクリック。 開始期間・時間と終了時間の定義 プロパティの編集 プロパティ画面が開くので、『スケジュール』タブを選択します。 『追加』をクリックして、パフォーマンスログの取得開始時間を設定します。 バックアップなど、特定の時間に開始する処理のログを取得する場合は、 当該処理の開始時間の5分ほど前に、開始時間を指定しておくのがおすすめ。 これは監視対象とする処理の 直前のアイドルタイムの負荷状況の監視も併せて可能になるため。 また有効期限を設定すれば、監視スケジュールの終了時期を定義することも可能です。 そして設定が終わると、こんな感じ。 次に『停止条件』タブを選択します。 全体の期間にチェックをいれて、ログの採取時間を設定します。 下記画像の例では、開始から1分後、すなわち深夜01:01:00にログの採取を終了します。 この終了時間も開始時間と同様に余裕を持ち、当該処理の終了後5分くらいに設定しておくと良いかと。 こうすることで、当該処理終了後の状況の分析が可能になります。 以上で設定は完了! 最後にOKをクリックしてプロパティ画面を閉じてください。 これで、ログの採取開始時間にログの取得が開始され、指定した保存先フォルダにログが保存されるようになります。 blgという拡張子で、保存されています。 blgファイルをダブルクリックすると、パフォーマンスモニタでログの内容を閲覧可能です。 または、パフォーマンスモニタの左ペインのレポートからも閲覧可能です。 ログローテーションの設定 さて、先の設定でログの取得はできるようになりました。 ですがこの設定だけでは、 古いログが残り続け、ディスク容量を圧迫します。 そこで、Linuxのlogrotateのように、ログローテーションの設定を行うことをおすすめします。 『データ マネージャー』タブを選択。 『リソース ポリシー』で『もっとも古い物を削除』、『ルートパスの最大サイズ』にチェックをいれ、フォルダの最大サイズを指定する。 『10240』 10GB 前後を指定しておけば、大抵の場合、問題ないはず。 『データ管理とレポート生成を有効にする』にチェックを入れ、最後にOKをクリック。 これで、フォルダの最大サイズ 上記例では10GB を超えた際に、最も古い物を削除する、という仕様のログローテーションが実行されるようになります。 パフォーマンスログは非常に多くのログを取得可能なので、Windowsのさまざまなパフォーマンスの分析に役立ちます。 ぜひご活用ください~!.

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