AWS에서 원래

우리를 // : HTTPS – SIOS 지원도 AWS, SAP 인증 고 가용성 클러스터 솔루션에서 볼 수 있습니다, 당신이 만들거나 빠르게 마이그레이션하고 클라우드에서 클라우드로 SAP 때 단순히 응용 프로그램 수준의 진정한 지속적인 가용성을 달성 할 수 있습니다. sios.com/solutions/sap-high-availability/

ActualTech 미디어, 데이비드 M. 데이비스, 그리고 짐 Shocrylas, SIOS 기술 감독의 제품 관리 다양 한 문제를 논의 하 고 권장 되는 솔루션 그것을 직면 하 고 vm 웨어 환경에서 관리자에 대 한 지적된 vExpert 및 원리 분석 들이 기록 된 웹 세미나 보기

데이비드 IO "믹서 기" 우리 오늘 및 전통적인 임계값 기반 모니터링 및 관리 도구는 짧은 떨어지는 방법 참조의 창조에 주도에 변화를 설명 합니다. 이 경우 IT 관리자가 문제를 해결, 낭비 리소스를 제거 하 고 서비스 수준-압도 하는 인프라의 "사일로" 보기에 경고 발생에서 하려고 하는 대 한 포즈도 전에 리뷰 그는 비효율적인 (및 비용) 평가판 및 오류 문제 해결.

그는 새로운 기계 학습 기반 IT 분석은 전통적인 임계값 기반 솔루션 수 없습니다-그 질문에 대답 하는 방법을 논의 문제의 근본 원인을 무엇이 고 그것을 해결 하는 방법. 짐 Shocrylas SIOS iQ 기계 학습 분석 솔루션의 데모를 제공 하 고 그것을 얼마나 쉽게 보여줍니다.

• 경고 발생 하지 않고 중요 한 문제 인식
• 성능 문제의 근본 원인을 신속 하 게, 쉽게, 그리고 정확 하 게 파악
• 오른쪽 크기 성능 및 위험 없이 vSphere 인프라에 용량
• 발생 하기 전에 문제를 방지

4 월 6 일 오후 2 시 동부/11:00 태평양 오전

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전문가 따르면, 가상 환경-80% 프로 비전 됩니다. 그것은 하드웨어, 소프트웨어, 및 회사를 유익 하지 그것은 시간에 수만 달러의 1 년을 낭비 하 고. 가상 인프라 사일로 및 구성 요소 간의 상호 작용으로 볼 수 있는 효과적인 방법 없이 그것 성능 문제, 용량-실행 및 기타 예기치 않은 결과 여 가지 이다. 더 중요 한 응용 프로그램 가상 환경으로 이동 되 고, 압력은 더 큰 중단 높은 성능과 모든 비용. 가상 인프라에 제한 된 보기가 또한 불필요 한 스냅샷, 악성 Vmdk 및 유휴 Vm을 발생 합니다. 이 웹 세미나, ActualTech 설립자 지적된 vExpert, 데이비드 데이비스와 SIOS의 감독의 제품 관리, 짐 Shocrylas 토론 오른쪽 크기 가상 환경에 기계 학습 기반 분석 가능한 간단한 솔루션.

가입 어떻게 기계 학습 기반 분석 솔루션을 배울 수이 세미나는 오른쪽 해야 정확 하 고 정확한 정보를 제공 하는 성능 또는 가용성 위험 없이 가상 환경 크기.

응용 프로그램 성능 문제를 제거 하 고, 최적의 성능 및 효율성에 대 한 가상 리소스를 구성 하 고 성능 요구 사항을 예측 하는 방법에 대 한 분석 도구를 기반으로 학습 시스템의 데모를 시청.

• vSphere 관리 과제와 솔루션
• 복잡 한 관계와 근본 원인을 식별 하는 방법
• 찾은 비용과 낭비 자원 식별
• 기계 학습 및 어떻게 그것은 당신을 도울 수 있습니다.
• 무슨 Vm/애플 리 케이 션 필요 SSD 캐싱 및 어떤 종류
• 그들은 일이 고 만약 그들이 적에 신속 하 게 그들을 해결 하기 전에 문제를 방지

이 라이브 웹 세미나는 인터랙티브 그래서 귀하의 질문을가지고.

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오른쪽 크기 조정 vm 웨어 환경 기계 학습

최고의 분석가, 오늘날의 가상 데이터 센터는 많은 80%로 overprovisioned-연간 수천 달러의 수만 낭비 하는 문제에 따라. 가상 환경 과하게의 위험 긴급 하 고 즉시 있습니다. IT 관리자는 가상 인프라를 제대로 구축에 관련 된 과제의 다양 한 얼굴. 그들은 가동 중지 시간을 방지 하 고, 최종 사용자의 생산성에 대 한 높은 성능을 제공 하 고, 고가용성을 보장 하 고 다양 한 다른 서비스 요구 사항 충족 예산 범위 내에서 유지 해야 합니다. 그것은 종종 그들의 두려움의 응용 프로그램 성능 문제 문제에서 하드웨어를 던지고 하 고 아래에 제공의 어떤 가능성 든 지 피하고 다룹니다.  그러나,이 전략 운전 비용 지출 및 IT의 소중한 시간을 배출.  그리고 더 나쁜의 경제를 비교 하는 시간이 온다 때 온-프레미스 호스팅 vs 클라우드, 자원을 효율적으로 사용 하지 때 온-프레미스 인프라의 비용 크게 증가 될.  이 계획을 클라우드로 이동 하는 때 가난한 결정을 이어질 수 있습니다.

모든 놀이에 이러한 위험, 어떻게 IT 팀 알 그들의 vm 웨어 환경 최적화 때?

이해 하기 간단 하는 정확한 정보에 액세스 하는 것은 필수적 이다.입니다.  오른쪽 크기 조정 응용 프로그램 워크 로드의 첫 번째 단계 그들은 시간이 지남에 소비 자원과 작업의 패턴을 이해 하 고.  그러나, 대부분의 도구 리소스 최적화 추천 때 단순한 접근을.  그들은 가상 컴퓨터에 대 한 통계의 단순 평균을 사용합니다.  이 접근은 정확한 정보를 제공 하지 않습니다. 봉우리와 사용의 계곡과 자원의 상호 관계 그들을 다시 구성 해야 하는 경우 다른 응용 프로그램에 대 한 예기치 못한 결과 가져올.  올바른 정보를 가져오고 오른쪽-크기 조정에 대 한 올바른 결정, 당신은 SIOS Iq 같은 솔루션이 필요 합니다.  SIOS iQ 적용 기계 그들을 다치게 하지 시간이 지남에 최적화 작업을 수 있도록 정확 하 게 추천 하는 인프라 상호 개체의 행동의 패턴을 배울 수 학습.  지능형 분석 박동 할 때마다 평균.

오른쪽 크기 조정 전략을 향한 두 번째 단계는 문제가 발생 하는 경우 성능 문제를 다루는 또는 심지어 첫 번째 장소에서 방지 한 두려움을 제거 됩니다.  즉, 자신감 빠르게 식별 하 고 대신 단순히 그것 하드웨어 문제를 해결 하는 데 필요한 정확한 정보를가지고 그것을 바라는 데.

오늘날의 도구는 매우 정확 합니다. 그들은 그래프와 통계 주요 질문에 명확한 답변 없이 미로 통해 지도. IT 팀은 일반적으로 작동 하 고 별도 사일로-스토리지, 네트워크, 응용 프로그램 및 호스트 각 그것의 자신의 도구와 환경 관리. 모든 인프라 구성 요소 간의 관계를 이해 하려면 많은 수동 작업 및 파고.  또한,이 도구는 정보를 제공 하지 않습니다, 그리고 그들은 오직 marginally 정확한 데이터 제공. 그리고 그들은 그 부정확 한 데이터 작업을 많이 할 필요. 그들은 임계값 기반 때문입니다. 그것은 그들은 측정-CPU 사용률, 메모리 사용률, 네트워크 대기 시간, 등 하 고 싶은 각 통계에 대 한 개별 임계값을 설정 하는… 단일 환경 설정 및 모니터링 하 고 지속적으로 개별 임계값의 수천을 조정 해야 합니다. 환경 변경 될 때마다와 같은 VM 생성 작업은 이동 또는 새 때, 임계값 재조정 될 필요가 있다. 임계값을 초과 하는 경우 이러한 도구는 종종 경고의 수천을 만들, 중요 한 정보를 매장 없이 루트 "경고 발생"에 원인 식별 또는 해상도 권장.

심지어 더 중요 한 것은, 이러한 경고는 단일 리소스에 대해 단일 통계의 측정에서 발생, 때문에 그것은 의미와 중요성을 해석 하는 있다.  궁극적으로 해석의 정확도 관리자의 경험과 기술에 남아 -그리고 행동의 쉬운 과정-제공 하는 시스템은 변화 하 고 너무 빨리 성장 하 고 단순히 그것 지킬 수 없는; 과정에 시간과 돈을 낭비. 또한, 문제의 실제 원인은 종종 완벽 하 게 해결 됩니다.

IT 팀 전체 인프라의 집계, 분석 된 보기를 제공 하는 분석을 학습 하는 고급 기계를 활용 하는 스마트 도구가 필요 합니다. SIOS iQ 같은 솔루션 프로비저닝 최적화, 근본적인 문제를 특성화 식별 하 고 가상 환경에서 문제를 우선순위에 도움이 됩니다. SIOS iQ 임계값을 사용 하지 않습니다. 그것은 자동으로 시간이 지남에 따라 사용자의 환경에 관련 된 구성 요소 간의 동작의 동적 패턴을 분석합니다. 그것은 자동으로 다양 한 낭비 자원 식별 (vmdk, 스냅숏 폐기물 불량, 유휴 Vm). 그것은 또한 것이 좋습니다 변경 오른쪽-크기 모든 이상-그리고 아래-구축 Vm.

행동의 변칙 패턴을 감지 하면 문제를 해결 하는 문제에 의해 영향을 하 고 권장 되는 솔루션 구성 요소 문제의 근본 원인의 완전 한 분석을 제공 합니다. 그것은 뿐만 아니라 vCPU와 vMem, Vm, 최적의 구축 하는 것을 권장 하지만 또한 권장 구성을 제공할 수 있는 비용 절감에 대 한 상세한 분석을 제공 합니다. SIOS iQ에 대 한 자세한 내용은 저축 및 투자 수익 계산기.

여기에 세 가지 기계 학습 분석 과하게 하지 않도록 도울 수 있다:

1. 성능 저하의 원인을 이해: 자동으로 그리고 지속적으로 리소스 사용 패턴에서 관찰 하 여 실시간, 기계 학습 분석 이상-및 소형 Vm 식별할 수 및 권장 구성 설정을 오른쪽 크기 성능을 위해 VM. 경우에 변경, 기계 학습 동적으로 권고를 업데이트할 수 있습니다.
2. IT 팀 리소스 크기 조정에 대 한 의존을 감소: 애플 리 케이 션 소유자 자주 요청 하는 많은 스토리지 용량, 가능한 vm 웨어 관리자 저장소 가능한 제한 하려는. 기계 학습 분석 리소스 크기 조정 추측을 운동 하 고는 손가락을 가리키는 자주 일어나는 기업 가운데 그것 팀 문제가 있을 때 제거.
3. IT 리소스를 사용 하지 않는 또는 낭비 제거: SIOS iQ는 절약을 제공할 것입니다 및 이상 제공 된 Vm을 포함 하 여 낭비 자원의 투자 수익 분석 악성 Vmdk, 사용 하지 않는 Vm 및 스냅숏 낭비. 그것은 또한 그들을 제거에 대 한 권장 사항을 제공 합니다 하 고 CapEx 및 Opex에 저장 하는 관련된 비용을 계산 합니다.
4. 클러스터 호스트 실패를 견딜 수 있는지 여부 확인: 기계 학습 분석, IT 전문가 수 오른쪽 크기 쉽게 CPU와 저장소 SQL Server 또는 최종 사용자 생산성을 위험에 퍼 팅 없이. IT 팀 조직의 호스트의 용량으로 더 깊은 이해 하 고 오류 또는 다른 문제는 클러스터 참을 수 있는지 알고.

오른쪽 크기 조정 방법에 대 한 기계 학습 VMware 환경 자원과 시간을 절약할 수 있습니다 자세한 내용을 보려면, 체크 아웃 우리의 세미나: "SQL 서버 vm 웨어 환경 크기 조정 하는 오른쪽으로 큰 저장 합니다."