設定された時間範囲内のすべてのデータポイントにおいて、レイテンシしきい値とIOPSしきい値の両方が超過した場合にアラートが生成されます。この二重条件アプローチは、実際の負荷がかかった状態で高いレイテンシが維持されることを保証することで、誤検出を低減します。

以下の項目について個別のしきい値を設定できます：

検出されたすべてのイベントはレイテンシーイベントテーブルに表示され、通知を設定している場合は、影響を受けるボリュームの詳細を記載したメールまたは Amazon SNS 通知が届きます。

システムは各ボリュームについて次のCloudWatchメトリックを収集します：

次の条件がすべて満たされると、アラートがトリガーされます：

たとえば、デフォルトの警告しきい値では、読み取りレイテンシが 6 ms を超え、かつ 10 分間にすべてのデータポイントの読み取り IOPS が 100 ops/sec を超えた場合にのみ読み取りアラートがトリガーされます。

レイテンシイベントが検出されると、Workload Factoryは自動的に基本的な分析を実行します。ONTAP QoS遅延センターメトリクスを使用して、どのコンポーネントがレイテンシを引き起こしているかを特定します（例：FlexCache、容量プール、QoS制限、ディスク、データ、クラスタ、またはその他のサブシステム）。この分析により、手動調査を行うことなく、レイテンシの原因を迅速に特定できます。

FSx for ONTAP ファイルシステムにリンクを関連付けると、すべてのレイテンシイベントに対して基本的な分析が利用可能になります。リンクがなくてもイベントを検出することはできますが、分析から得られる知見は限られます。

基本的な分析では遅延の原因を特定できるものの、データやクラスタコンポーネントが関わる複雑なシナリオでは、より詳細な調査が必要となる場合が多い。AIエージェント分析は、基本的な分析では検出できないbully volume、最適ではない構成、またはスケールアウト要件などの問題を特定することで、このより深いレベルのトラブルシューティングを提供します。

AI エージェント分析を実行すると、システムは次の情報を提供します。

AIエージェントの分析には、Workload Factoryの設定で構成されたAmazon BedrockモデルのARNが必要です。Bedrockが設定されていない場合でも、レイテンシー監視と自動基本分析は引き続き使用できます。