遅延分析では、AWS クレデンシャルに関連付けられているすべての FSx for ONTAP ボリュームでの読み取りおよび書き込み処理について CloudWatch メトリックを収集します。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。この二重条件ロジックは、実際の負荷がかかった状態でも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。

イベントが検出されると、Workload FactoryはONTAP QoS遅延センターメトリクスを使用して基本的な分析を実行し、主な遅延要因（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など）を特定します。

データおよびクラスタのシナリオでは、レイテンシ分析パネルからAIエージェント分析をオプションで呼び出すことで、詳細な根本原因の説明、影響を受けるEC2クライアントのリスト、および推奨される修復手順を取得できます。

レイテンシ監視および分析機能を使用するには、次の要件を満たしていることを確認してください：

レイテンシ分析機能はCloudWatchアラームを使用してボリュームのパフォーマンスを監視します。アラートがどのようにトリガーされるかを理解することで、適切なしきい値を設定し、結果を解釈するのに役立ちます。

読み取りおよび書き込み操作に対する警告しきい値とクリティカルしきい値を設定します。システムはしきい値を継続的に評価し、条件が満たされた際にアラートを生成します。

Workload FactoryはAWS認証情報に関連付けられたすべてのFSx for ONTAPボリュームのレイテンシメトリクスの収集を開始します。メトリクスは少なくとも20分ごとに収集されます。レイテンシイベントテーブルには、設定されたしきい値を超えたボリュームが表示されます。

レイテンシイベントテーブルは、過去72時間以内に検出されたすべての警告イベントと重大イベントを一元的に表示します。

基本的な分析を行うことで、手動による調査を行うことなく、遅延問題の根本原因を迅速に特定できます。レイテンシイベントが検出されると、Workload FactoryはONTAP QoS遅延センターの指標を使用して自動的に基本的な分析を実行します。この分析では、遅延の原因となっているコンポーネントを特定し、遅延分析パネルに簡単な説明を表示します。

基本的な分析では遅延の原因を特定できますが、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、具体的な根本原因と潜在的な修復手順を特定するために、より詳細な調査が必要となることがよくあります。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、非最適な構成、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。

Workload Factoryの設定で、Amazon BedrockモデルのARNを設定しておく必要があります。

AIエージェントによる分析を実行すると、システムは自動的に基本分析データを更新し、それをAIエージェントへの入力として使用します。AIエージェントは遅延シナリオを評価し、以下の情報を提供します：

AIエージェントは、以下のようなシナリオを特定するために、基本的な分析ガイドラインに従います：

初期設定後、しきい値を編集できます。

レイテンシ分析を構成および使用するときは、次の推奨事項を考慮してください：