OnCommand Insight 数据模型

OnCommand Insight 中包含多个数据模型,您可以从中选择预定义报告或创建自己的自定义报告。

每个数据模型都包含一个简单数据集市和一个高级数据集市:
容量数据模型
可供您回答关于存储容量、文件系统利用率、内部卷容量、端口容量、qtree 容量和虚拟机 (VM) 容量的问题。容量数据模型是一个可容纳多个容量数据模型的容器。您可以使用此数据模型创建用于回答各种问题的报告:
存储和存储池容量数据模型
可供您回答关于存储容量资源规划(包括存储和存储池)的问题,其中包含物理和虚拟存储池数据。借助这个简单的数据模型,您可以回答有关平台上的容量、按层显示的存储池容量使用情况和数据中心随时间变化的问题。

如果您刚刚接触容量报告,应该从此数据模型入手,因为它是一个更简单、有针对性的数据模型。您可以使用此数据模型回答如下问题:

  • 我的物理存储预计在哪个日期会达到容量阈值的 80%?
  • 给定层的阵列上的物理存储容量是多少?
  • 按制造商和产品系列以及数据中心分配的存储容量是多少?
  • 所有层的阵列上的存储利用率趋势是什么?
  • 利用率最高的前十个存储系统分别是什么?
  • 存储池的存储利用率趋势是什么?
  • 已分配的容量是多少?
  • 可供分配的容量有多少?
文件系统利用率数据模型
可供您回答有关文件系统利用率的问题。此数据模型可以按主机在文件系统级别直观显示容量利用率。管理员可以确定每个文件系统的已分配和已使用容量,确定文件系统类型,并按文件系统类型标识趋势统计信息。您可以使用此数据模型回答以下问题:
  • 文件系统的大小是多少?
  • 数据保存在哪里,如何访问,例如保存在本地还是 SAN?
  • 文件系统容量的历史趋势是什么?然后,根据此趋势,我们可以对未来需求进行哪些预测?
内部卷容量数据模型
可供您回答关于内部卷已用容量、已分配容量以及容量使用情况随时间变化的问题:
  • 哪些内部卷的利用率高于预定义的阈值?
  • 根据某种趋势分析,哪些内部卷可能会耗尽容量?
  • 内部卷上的已用容量与已分配容量分别是多少?
端口容量数据模型
可供您回答有关交换机端口连接、端口状态和端口速度随时间变化的问题。您可以回答如下问题,以帮助您计划购买新的交换机:
  • 如何创建端口消耗预测来预测资源(端口)可用性(根据数据中心、交换机供应商和端口速度)?
  • 根据数据速度、数据中心、供应商以及主机和存储端口数,哪些端口可能会耗尽容量?
  • 交换机端口容量随时间的变化趋势是什么?
  • 端口速度是多少?
  • 需要哪种类型的端口容量?哪个组织即将用尽特定端口类型或供应商的容量?
  • 购买该容量并使其可用的最佳时间是何时?
qtree 容量数据模型
可供您预测 qtree 利用率随时间的变化趋势(使用已用容量与已分配容量等数据)。您可以按不同的维度(如按业务实体、应用程序、层和服务级别)查看信息。您可以使用此数据模型回答以下问题:
  • qtree 的已用容量以及每个应用程序或业务实体设定的限制分别是多少?
  • 我们的已用容量和空闲容量的趋势是什么,以便能够进行容量规划?
  • 哪些业务实体所使用的容量最多?
  • 哪些应用程序所消耗的容量最多?
VM 容量数据模型
可供您报告虚拟环境及其容量使用情况。借助此数据模型,您可以报告 VM 和数据存储的容量使用情况随时间的变化。此数据模型还提供精简配置和虚拟机成本分摊数据。
  • 如何根据为 VM 和数据存储配置的容量确定容量成本分摊?
  • VM 没有使用哪些容量,未使用的容量中哪些部分是空闲容量,哪些部分是孤立容量,哪些部分是其他容量?
  • 根据消耗趋势,我们需要购买什么?
  • 通过使用存储精简配置和重复数据删除技术,存储效率节省量可以达到多少?

VM 容量数据模型中的容量来自虚拟磁盘 (VMDK)。这意味着使用“VM 容量”数据模型的 VM 配置的容量大小即为其虚拟磁盘的大小。这与 OnCommand Insight 虚拟机视图中的配置容量不同,该视图显示虚拟机本身配置的容量大小。

卷容量数据模型
可供您分析环境中卷的各个方面,并按供应商、模型、层、服务级别和数据中心来组织数据。您可以查看与孤立卷、未使用卷和保护卷(用于复制)相关的容量。您还可以查看不同的卷技术(iSCSI 或 FC),并比较虚拟卷与非虚拟卷,以确定是否存在阵列虚拟化问题。您可以使用此数据模型回答如下问题:
  • 哪些卷的利用率高于预定义的阈值?
  • 我的数据中心中孤立卷容量的趋势是什么?
  • 我的数据中心容量中,有多少是虚拟化容量或精简配置容量?
  • 我的数据中心容量中,有多少必须保留以供复制之用?
成本分摊数据模型
可供您回答关于存储资源(卷、内部卷和 qtree)上已用容量和已分配容量的问题。此数据模型按主机、应用程序和业务实体提供存储容量成本分摊和成本核算信息,其中包含当前和历史数据。报告数据可以按服务级别和存储层进行分类。

可以使用此数据模型,通过查找业务实体所使用的容量来生成成本分摊报告。借助此数据模型,您可以创建多个协议(包括 NAS、SAN、FC 和 iSCSI)的统一报告。

  • 对于没有内部卷的存储,成本分摊报告按卷显示成本分摊。
  • 对于带有内部卷的存储:
    • 如果将业务实体分配给卷,成本分摊报告将按卷显示成本分摊。
    • 如果未将业务实体分配给卷,但分配给了 qtree,成本分摊报告将按 qtree 显示成本分摊。
    • 如果未将业务实体分配给卷,也未分配给 qtree,成本分摊报告将显示内部卷。
    • 按卷、qtree 还是内部卷显示成本分摊的决定是根据每个内部卷制定的,因此同一个存储池中的不同内部卷可能会在不同等级显示成本分摊。

容量数据在一段默认的时间间隔后会被清除。有关详细信息,请参见“数据仓库”流程。

使用成本分摊数据模型的报告所显示的值与使用存储容量数据模型的报告所显示的值可能有所不同。

  • 对于非 NetApp 存储系统的存储阵列,来自这两个数据模型的数据是相同的。
  • 对于 NetApp 和 Celerra 存储系统,成本分摊数据模型使用(卷、内部卷或 qtree 的)单个层作为成本分摊的基础,而存储容量数据模型使用(卷和内部卷的)多个层作为成本分摊的基础。
清单数据模型
可供您回答有关清单资源(包括主机、存储系统、交换机、磁盘、磁带、qtree、配额、虚拟机和服务器以及通用设备)的问题。清单数据模型中包含多个子集市,可让您查看有关复制、FC 路径、iSCSI 路径、NFS 路径和违规的信息。清单数据模型中不包含历史数据。您可以通过此数据集市回答以下问题:
  • 我有哪些资产,它们在哪里?
  • 谁在使用这些资产?
  • 我有什么类型的设备,这些设备有哪些组件?
  • 我的每个操作系统有多少个主机,这些主机上有多少个端口?
  • 每个数据中心中存在每个供应商的哪些存储阵列?
  • 在每个数据中心中,我拥有每个供应商的多少个交换机?
  • 有多少个端口没有获得许可?
  • 我们正在使用哪些供应商磁带,每个磁带上存在多少个端口?
  • 在我们开始处理报告之前,是否确定了所有通用设备?
  • 主机与存储卷或磁带之间的路径是什么?
  • 通用设备与存储卷或磁带之间的路径是什么?
  • 在每个数据中心中,每种类型的违规次数分别是多少?
  • 对于每个复制卷,源卷和目标卷分别是什么?
  • 光纤通道主机 HBA 和交换机之间是否存在任何固件不兼容或端口速度不匹配的情况?
性能数据模型
可供您回答有关卷、应用程序卷、内部卷、交换机、应用程序、VM、VMDK、ESX 与 VM、主机和应用程序节点的性能的问题。使用此数据模型,您可以创建报告来回答多种性能管理问题:
  • 在特定期间内,有哪些卷或内部卷未被使用或访问?
  • 我们是否可以确定应用程序(未使用)存储的任何潜在错误配置?
  • 应用程序的整体访问行为模式是什么?
  • 是否为给定应用程序适当地分配了分层卷?
  • 我们是否可以将更便宜的存储用于当前运行的应用程序而不影响应用程序性能?
  • 导致对当前配置的存储的访问更多的应用程序有哪些?

使用交换机性能表时,可以获取以下信息:

  • 我的主机通过所连接端口的流量是否平衡?
  • 哪些交换机或端口出现大量错误?
  • 根据端口性能判断,哪些交换机最常用?
  • 根据端口性能判断,哪些交换机未被充分利用?
  • 根据端口性能判断,主机吞吐量的趋势走向如何?
  • 一个指定的主机、存储系统、磁带或交换机最近 X 天的性能利用率是多少?
  • 哪些设备在特定交换机上正在产生流量(例如,哪些设备负责使用高利用率的交换机)?
  • 在我们的环境中,特定业务单位的吞吐量是多少?

使用磁盘性能表时,可以获取以下信息:

  • 根据磁盘性能数据判断,指定存储池的吞吐量是多少?
  • 使用率最高的存储池是哪个?
  • 特定存储的平均磁盘利用率是多少?
  • 根据磁盘性能数据判断,存储系统或存储池的使用趋势是什么?
  • 特定存储池的磁盘使用趋势是什么?
使用 VM 和 VMDK 性能表时,可以获取以下信息:
  • 我的虚拟环境是否具有最佳表现?
  • 哪些 VMDK 报告自己具有最高的工作负载?
  • 如何使用从映射到不同数据存储的 VMD 中报告的性能来做出关于重新分层的决策。

性能数据模型包含的信息可帮助您确定层的适当性、应用程序的存储配置错误以及卷和内部卷的最后访问时间。此数据模型提供响应时间、IOPS、吞吐量、待处理写入次数和已访问状态等数据。

存储效率数据模型
可供您跟踪存储效率得分和潜能随时间的变化。此数据模型不仅存储所配置容量的测量值,还存储所使用或消耗的容量(物理测量值)。例如,当启用精简配置时,OnCommand Insight 指示从设备中获取的容量是多少。您还可以使用此模型来确定启用重复数据删除后的效率。您可以使用存储效率数据集市来回答下列各种问题:
  • 通过实施精简配置和重复数据删除技术,我们的存储效率节省量可以达到多少?
  • 各个数据中心中的存储节省量是多少?
  • 根据历史容量趋势判断,我们需要在何时购买其他存储?
  • 如果我们启用了精简配置和重复数据删除等技术,将会获得多少容量?
  • 在存储容量方面,现在我是否面临着风险?