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Berührungsarmes Onboarding von Citrix ADC ADC-Instanzen mit Citrix ADM Service Connect
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Importieren und Synchronisieren von StyleBooks aus dem GitHub-Repository
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Erstellen und Verwenden von benutzerdefinierten StyleBooks
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StyleBook zum Erstellen eines virtuellen Lastausgleichsservers
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StyleBook, um eine grundlegende Lastausgleichskonfiguration zu erstellen
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Verwenden von GUI-Attributen in einem benutzerdefinierten StyleBook
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Importieren eines StyleBook, um eine Anwendung für die Autoscale-Gruppe zu konfigurieren
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Erstellen eines StyleBook zum Hochladen von Dateien in den Citrix ADM Dienst
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Erstellen eines StyleBooks zum Durchführen von Nicht-CRUD-Operationen
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Bereitstellen von GSLB-Konfigurationen über DNS-Domänennamen
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Verwenden von API zum Erstellen von Konfigurationen aus StyleBooks
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Verwenden von Aufzeichnung und Wiedergabe zum Erstellen von Konfigurationsaufträgen
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Planen von Jobs, die mit integrierten Vorlagen erstellt wurden
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Verwenden von Wartungsaufträgen zum Aktualisieren von Citrix ADC SDX-Instanzen
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Erstellen von Konfigurationsaufträgen für Citrix ADC SD-WAN WO-Instanzen
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Verwenden von Aufträgen zum Aktualisieren von Citrix ADC Instanzen
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Verwenden von Konfigurationsvorlagen zum Erstellen von Überwachungsvorlagen
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Neuplanen von Jobs, die mithilfe integrierter Vorlagen konfiguriert wurden
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Wiederverwenden von Konfigurationsüberwachungsvorlagen in Konfigurationsaufträgen
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Verwenden von ADM-Audit-Protokollen zur Verwaltung und Überwachung Ihrer Infrastruktur
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Vergleichen des Datenvolumens, das von optimierten und nicht optimierten ABR-Videos verwendet wird
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Zeigen des Typs der gestreamten Videos und des von Ihrem Netzwerk verbrauchten Datenvolumen
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Vergleichen der optimierten und nicht optimierten Wiedergabezeit von ABR-Videos
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Vergleichen des Bandbreitenverbrauchs optimierter und nicht optimierter ABR-Videos
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Vergleichen der optimierten und nicht optimierten Wiedergabezahlen von ABR-Videos
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Hybrid- und Multi-Cloud-Bereitstellungen
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Automatische Skalierung von Citrix ADC in AWS mit Citrix ADM
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Provisioning von Citrix ADC VPX Instanzen unter Microsoft Azure
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Automatische Skalierung von Citrix ADC VPX in Microsoft Azure mit Citrix ADM
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Autoskalierung von Citrix ADC VPX in Google Cloud mit Citrix ADM
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Citrix ADC Global Load Balancing für Hybrid- und Multi-Cloud-Bereitstellungen
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Service-Details anzeigen
Klicken Sie auf einen Dienst und wählen Sie Details anzeigenaus.
Auf der Seite mit den Servicedetails können Sie Folgendes anzeigen:
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Der Clustername, in dem der Dienst gehostet wird (1)
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Der Namespace und die Service-Labels des Dienstes (2) (4)
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Alle zugeordneten eingehenden und ausgehenden Dienste, die mit dem ausgewählten Dienst verbunden sind (3)
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Service-Schlüssel-Metriken in einem Diagrammformat wie Hits, Reaktionszeit, Fehler, Datenvolumen, SSL-Frontend-Fehler und TCP-Frontend-Fehler. Auf der Registerkarte “ Metriken mit Anomalien “ können Sie die Anomalien für eine bestimmte Dauer anzeigen (5).
Weitere Informationen finden Sie unter Überwachen Sie Dienste mithilfe der Golden Signal-Metriken.
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Die mit dem Dienst verbundenen Backend-Pods (6).
Mithilfe dieser wichtigsten Metrik-Trends können Sie analysieren, wie der Service für eine bestimmte Zeitdauer abläuft.
Betrachten Sie beispielsweise, dass ein Dienst Service-Reaktionszeit > 700 ms für alle Anforderungen angibt. Als Administrator können Sie:
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Analysieren des Metrik-Trends für die Service-Reaktionszeit für eine bestimmte Dauer
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Beheben des Problems
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Überprüfen Sie die Service-Reaktionszeit-Metrik erneut, um zu analysieren, ob sich die Reaktionszeit verbessert hat
Details zu Metriken
Metriken | Beschreibung |
---|---|
Treffer | Die Gesamtzahl der vom Dienst empfangenen Anfragen |
Fehler | Die gesamten HTTP-Fehler des Dienstes |
Service-Reaktionszeit | Die durchschnittliche Antwortzeit, die der Dienst für die Reaktion auf Time To First Byte (TTFB) verwendet hat. |
Datenvolume | Das gesamte Datenvolumen, das vom Dienst verarbeitet wird |
SSL Front-End-Fehler | Die gesamten SSL-Front-End-Fehler des Dienstes. Beispiel: SSL CLIENTAUTH FAILURE |
SSL-Back-End-Fehler | Die gesamten SSL-Back-End-Fehler des Dienstes. Beispiel: SSL-Client-Fehler |
TCP-Backend-Fehler | Die gesamten TCP-Back-End-Fehler vom Dienst. Beispiel: TCP-Server-Reset |
TCP-Front-End-Fehler | Die gesamten TCP-Front-End-Fehler vom Dienst. Beispiel: Zurücksetzen des TCP-Clients |
Details Back-End Backend-Pod anzeigen
Klicken Sie auf die Registerkarte Pods, um die Backend-Pods anzuzeigen, die mit dem Dienst verknüpft sind.
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Pod-Name — Bezeichnet den Pod-Namen
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Status — Gibt an, ob der Pod läuft (UP) oder nicht (DOWN).
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IP-Adresse — Bezeichnet die Pod-IP-Adresse
Verwenden Sie die Option “Jetzt abfragen”, um den Podstatus zu ermitteln
Die Option Jetzt abfragen ruft den neuesten Podstatus vom Cluster ab.
Überwachen Sie Dienste mithilfe der Golden Signal-Metriken
Die Metriken des goldenen Signals in Diensten, die im Kubernetes-Cluster ausgeführt werden, beziehen sich auf eine Reihe von Metriken, mit denen Sie potenzielle Anomalien für eine bestimmte Dauer erkennen können. Wenn Sie 100 s Microservices im Kubernetes-Cluster haben, kann es schwierig sein, einen Dienst zu identifizieren, der häufig auftretende Probleme hat. Die folgenden drei wichtigen Metriken sind die Golden Signal-Metriken, mit denen Citrix ADM Service Graph Ihnen helfen kann, potenzielle Anomalien für einen Kubernetes-Service zu identifizieren:
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Treffer
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Reaktionszeit (Durchschn.) und Reaktionszeit (P99)
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Fehler
Als Administrator können Sie mit diesen Metriken:
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Identifizieren des Servicestatus
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Kritisch — Dienst hat Anomalien oder Schwellenwertverletzungen in mehreren Metriken
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Review - Der Dienst hat Anomalien oder Schwellenverletzungen in einer der Metriken
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Gut — Service ohne Anomalien oder ohne Schwellenverletzung
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Analysieren Sie, wie viele Anomalien in jeder Metrik identifiziert werden
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Beheben Sie das Problem und vermeiden Sie größere Auswirkungen
Identifizieren von Anomalien
Wenn Sie auf einen Dienst klicken und Details anzeigenauswählen, wird auf der Seite “Servicedetails” die Übersicht aller Metriken angezeigt. Klicken Sie auf die Registerkarte Metriken mit Anomalien, um die Details der Anomalie anzuzeigen.
Für jede Metrik können Sie mit dem Diagramm die erkannten Anomalien anzeigen, wenn der erwartete Bereich übersteigt. Sie können auf die Optionen klicken, um die Ansichten im Diagramm zu filtern.
Bedenken Sie, dass Sie die Anomalien für den Service Response Time (P99) analysieren möchten.
Unter Reaktionszeitkönnen Sie die folgenden Details für die ausgewählte Zeitdauer anzeigen:
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99tes Perzentil — Gibt an, dass die 99% der Anforderungen für die ausgewählte Dauer weniger als 60 ms beträgt
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Durchschnitt — Gibt die durchschnittliche Reaktionszeit des Dienstes an
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99,9. Perzentil — zeigt die höchste Reaktionszeit des Dienstes
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Anomalien — Zeigt die gesamten festgestellten Anomalien an
In der Grafik können Sie auch den erwarteten Bereich für die ausgewählte Zeitdauer anzeigen. Laut dem Beispiel können Sie Folgendes anzeigen:
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Die erwartete Reaktionszeit liegt zwischen 1 ms und 9 ms.
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Zwei Anomalien für den Dienst festgestellt (eine für 60 ms und eine für 25 ms), da die Reaktionszeit des Dienstes mehr als die erwartete Spanne überschritten hat (zwischen 1 ms und 9 ms).
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