Granularità e conservazione dei dati
Aggregazione dei valori dei dati
Il servizio Monitor raccoglie vari dati, inclusi l’utilizzo delle sessioni utente, i dettagli sulle prestazioni di accesso utente, i dettagli sul bilanciamento del carico delle sessioni e le informazioni sugli errori di connessione e delle macchine. I dati vengono aggregati in modo diverso a seconda della loro categoria. Comprendere l’aggregazione dei valori dei dati presentati utilizzando le API del metodo OData è fondamentale per interpretare i dati. Ad esempio:
- Le sessioni connesse e gli errori delle macchine si verificano in un determinato periodo. Pertanto, vengono esposti come valori massimi su un periodo di tempo.
- La durata dell’accesso è una misura della lunghezza del tempo, pertanto viene esposta come media su un periodo di tempo.
- Il conteggio degli accessi e gli errori di connessione sono conteggi di occorrenze su un periodo, pertanto vengono esposti come somme su un periodo di tempo.
Valutazione dei dati concorrenti
Le sessioni devono essere sovrapposte per essere considerate concorrenti. Tuttavia, quando l’intervallo di tempo è di 1 minuto, tutte le sessioni in quel minuto (indipendentemente dal fatto che si sovrappongano) sono considerate concorrenti. La dimensione dell’intervallo è così piccola che l’overhead di prestazioni coinvolto nel calcolo della precisione non giustifica il valore aggiunto. Se le sessioni si verificano nella stessa ora, ma non nello stesso minuto, non sono considerate sovrapposte.
Correlazione delle tabelle di riepilogo con i dati grezzi
Il modello di dati rappresenta le metriche in due modi diversi:
- Le tabelle di riepilogo rappresentano viste aggregate delle metriche con granularità temporale per minuto, ora e giorno.
- I dati grezzi rappresentano eventi individuali o lo stato corrente tracciato nella sessione, nella connessione, nell’applicazione e in altri oggetti.
Quando si tenta di correlare i dati tra le chiamate API o all’interno del modello di dati stesso, è importante comprendere i seguenti concetti e limitazioni:
- Nessun dato di riepilogo per intervalli parziali. I riepiloghi delle metriche sono progettati per soddisfare le esigenze delle tendenze storiche su lunghi periodi. Queste metriche vengono aggregate nella tabella di riepilogo per intervalli completi. Non ci sono dati di riepilogo per un intervallo parziale all’inizio (dati più vecchi disponibili) della raccolta dati né alla fine. Quando si visualizzano aggregazioni di un giorno (Interval=1440), ciò significa che i primi e i più recenti giorni incompleti non contengono dati. Sebbene i dati grezzi possano esistere per tali intervalli parziali, non vengono mai riepilogati. Estrarre il valore minimo e massimo di SummaryDate da una particolare tabella di riepilogo per determinare l’intervallo aggregato più vecchio e più recente per una particolare granularità dei dati. La colonna SummaryDate rappresenta l’inizio dell’intervallo. La colonna Granularity rappresenta la lunghezza dell’intervallo per i dati aggregati.
- Correlazione per tempo. Le metriche vengono aggregate nella tabella di riepilogo per intervalli completi come descritto nella sezione precedente. Possono essere utilizzate per le tendenze storiche, ma gli eventi grezzi potrebbero essere più attuali nello stato rispetto a quanto riepilogato per l’analisi delle tendenze. Qualsiasi confronto basato sul tempo tra dati di riepilogo e dati grezzi deve tenere conto del fatto che non ci sono dati di riepilogo per intervalli parziali che potrebbero verificarsi o per l’inizio e la fine del periodo di tempo.
- Eventi persi e latenti. Le metriche aggregate nella tabella di riepilogo potrebbero essere leggermente imprecise se gli eventi vengono persi o sono latenti rispetto al periodo di aggregazione. Sebbene il servizio Monitor tenti di mantenere uno stato corrente accurato, non torna indietro nel tempo per ricalcolare l’aggregazione nelle tabelle di riepilogo per eventi persi o latenti.
- Alta disponibilità della connessione. Durante l’HA della connessione, ci sono lacune nei conteggi dei dati di riepilogo delle connessioni correnti, ma le istanze di sessione sono ancora in esecuzione nei dati grezzi.
- Periodi di conservazione dei dati. I dati nelle tabelle di riepilogo vengono conservati con una pianificazione di pulizia diversa rispetto alla pianificazione per i dati di eventi grezzi. I dati potrebbero mancare perché sono stati rimossi dalle tabelle di riepilogo o grezze. I periodi di conservazione potrebbero anche differire per diverse granularità dei dati di riepilogo. I dati con granularità inferiore (minuti) vengono puliti più rapidamente rispetto ai dati con granularità superiore (giorni). Se i dati mancano da una granularità a causa della pulizia, potrebbero essere trovati in una granularità superiore. Poiché le chiamate API restituiscono solo la granularità specifica richiesta, non ricevere dati per una granularità non significa che i dati non esistano per una granularità superiore per lo stesso periodo di tempo.
- Fusi orari. Le metriche vengono archiviate con timestamp UTC. Le tabelle di riepilogo vengono aggregate sui confini orari dei fusi orari. Per i fusi orari che non rientrano nei confini orari, potrebbe esserci una discrepanza su dove i dati vengono aggregati.
Granularità e conservazione
La granularità dei dati aggregati recuperati da Monitor è una funzione dell’intervallo di tempo (T) richiesto. Le regole sono le seguenti:
- 0 < T <= 30 giorni utilizza la granularità oraria
- T > 31 giorni utilizza la granularità giornaliera
I dati richiesti che non provengono da dati aggregati provengono dalle informazioni grezze di Sessione e Connessione. Questi dati tendono a crescere rapidamente e, pertanto, hanno una propria impostazione di pulizia. La pulizia garantisce che solo i dati rilevanti vengano conservati a lungo termine. Ciò garantisce prestazioni migliori mantenendo la granularità richiesta per la reportistica.
| # | Nome impostazione | Tabella dello schema interessata | Tabelle e grafici interessati nelle pagine di Monitor | Giorni di conservazione per Premium | Giorni di conservazione per Advanced |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GroomSessionsRetentionDays | MonitorData.Session e Monitordata.Connection tables | Questa impostazione influisce sui dettagli della sessione, sulla durata dell’accesso per sessione utente, sulle tabelle di utilizzo basato sull’applicazione nella pagina Tendenze. | 90 | 31 |
| 2 | GroomFailuresRetentionDays | MonitorData.MachineFailureLog e MonitorData.ConnectionFailureLog | Pagina Tendenze: questa impostazione influisce sui grafici e sulle tabelle nella scheda errori. | 90 | 31 |
| 3 | GroomLoadIndexesRetentionDays | MonitorData.LoadIndex | Questa impostazione influisce sui dati visualizzati nella scheda “Indice valutatore di carico” nella pagina Tendenze. | 3 | 3 |
| 4 | GroomDeletedRetentionDays | MonitorData.Machine, MonitorData.Catalog, MonitorData.DesktopGroup e MonitorData.Hypervisor entities che hanno uno stato LifecycleState di “Eliminato”. Questa impostazione elimina anche tutti i record correlati di Sessione, Dettaglio sessione, Riepilogo, Errore o Indice di carico. | Entità Macchina, Catalogo, Gruppo desktop e Hypervisor che hanno uno stato LifecycleState di “Eliminato”. Questa impostazione elimina anche tutti i record correlati di Sessione, Dettaglio sessione, Riepilogo, Errore o Indice di carico. | 90 | 31 |
| 5 | GroomSummariesRetentionDays | MonitorData.DesktopGroupSummary, MonitorData.FailureLogSummary e MonitorData.LoadIndexSummary | Questa impostazione influisce su tutti i dati dei grafici nella pagina Tendenze. | 365 | 31 |
| 6 | GroomMachineHotfixLogRetentionDays | MonitorData.Hotfix | Questa impostazione influisce sui dati degli hotfix VDA mostrati nella pagina Dettagli macchina. | 90 | 31 |
| 7 | GroomHourlyRetentionDays | all Summary tables | Ciò influisce sui grafici settimanali mostrati nella pagina Tendenze. | 32 | 31 |
| 8 | GroomApplicationInstanceRetentionDays | MonitorData.ApplicationInstance | Questa impostazione influisce sul grafico e sulle tabelle nella scheda Gestione capacità e sulle tabelle di utilizzo dell’applicazione nella pagina Tendenze. | 90 | Non applicabile |
| 9 | GroomNotificationLogRetentionDays | MonitorData.NotificationLog | Questa impostazione influisce sugli avvisi mostrati su Monitor. | 90 | Non applicabile |
| 10 | GroomResourceUsageRawDataRetentionDays | MonitorData.Resourceutilization | Questa impostazione influisce sui grafici di CPU e memoria visualizzati nella pagina Dettagli macchina “Utilizzo storico della macchina” e sul calcolo dei dati nell’area di ottimizzazione dei costi “Scheda di dimensionamento del carico di lavoro”. | 3 | 3 |
| 11 | GroomResourceUsageHourDataRetentionDays | MonitorData.Resourceutilizationsummary | Questa impostazione influisce sui grafici di CPU e memoria visualizzati nella pagina Dettagli macchina “Utilizzo storico della macchina” e sul calcolo dei dati nell’area di ottimizzazione dei costi “Scheda di dimensionamento del carico di lavoro”. | 30 | 30 |
| 12 | GroomResourceUsageDayDataRetentionDays | MonitorData.Resourceutilizationsummary | Questa impostazione influisce sul grafico di CPU e memoria visualizzato in “Utilizzo delle risorse” della macchina nella pagina Tendenze e nella pagina “Utilizzo della macchina” per una macchina specifica. | 365 | 31 |
| 13 | GroomProcessUsageRawDataRetentionDays | MonitorData.ProcessUtilization | Questa impostazione influisce sulle informazioni sulla tendenza delle risorse per processo mostrate nella pagina di utilizzo storico della macchina. | 1 | 1 |
| 14 | GroomProcessUsageHourDataRetentionDays | MonitorData.ProcessUtilizationHourSummary | Questa impostazione influisce sulla tendenza di utilizzo di CPU e memoria per processo mostrata nella pagina di utilizzo storico della macchina. | 7 | 7 |
| 15 | GroomProcessUsageDayDataRetentionDays | MonitorData.ProcessUtilizationDaySummary | Questa impostazione influisce sulla tendenza di utilizzo di CPU e memoria per processo mostrata nella pagina di utilizzo storico della macchina. | 30 | 30 |
| 16 | GroomSessionMetricsDataRetentionDays | MonitorData.Sessionmetrics | Questa impostazione influisce su tutti i grafici visualizzati nella scheda “Prestazioni sessione” della pagina dei dettagli utente. | 1 | 1 |
| 17 | GroomMachineMetricDataRetentionDays | MonitorData.Machinemetrics | Questa impostazione influisce sul grafico e sulla tabella nella scheda “Utilizzo delle risorse” nella pagina Tendenze. | 3 | 3 |
| 18 | GroomMachineMetricDaySummaryDataRetentionDays | MonitorData.MachineMetricDaySummary | Questa impostazione influisce sul grafico e sulla tabella nella scheda “Utilizzo delle risorse” nella pagina Tendenze. | 365 | 31 |
| 19 | GroomApplicationErrorsRetentionDays | MonitorData.ApplicationError | Questa impostazione influisce sui dettagli degli errori mostrati nella colonna “Errori applicazione” nella pagina Applicazioni. | 1 | 1 |
| 20 | GroomApplicationFaultsRetentionDays | MonitorData.Applicationfailure | Questa impostazione influisce sulla colonna “Errori applicazione” nella pagina Applicazioni. | 1 | 1 |
Attenzione:
Non è possibile modificare i valori nel database del servizio Monitor.
La conservazione dei dati per lunghi periodi ha le seguenti implicazioni sulle dimensioni delle tabelle:
-
Dati orari. Se i dati orari sono consentiti rimanere nel database per un massimo di due anni, un sito di 1000 gruppi di consegna può causare la crescita del database come segue:
1000 gruppi di consegna x 24 ore/giorno x 365 giorni/anno x 2 anni = 17.520.000 righe di dati. L’impatto sulle prestazioni di una tale quantità di dati nelle tabelle di aggregazione è significativo. Dato che i dati del dashboard sono estratti da questa tabella, i requisiti sul server di database potrebbero essere elevati. Quantità eccessivamente grandi di dati possono avere un impatto drammatico sulle prestazioni.
-
Dati di sessione ed evento. Questi sono i dati raccolti ogni volta che viene avviata una sessione e viene stabilita una connessione/riconnessione. Per un sito di grandi dimensioni (100.000 utenti), questi dati crescono rapidamente. Ad esempio, due anni di queste tabelle raccoglierebbero più di un TB di dati, richiedendo un database di livello enterprise di fascia alta.