システムの状態とパフォーマンスの監視と管理

手順

1. /etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf ファイルを次のように編集します。

   1. isolation_cores=${f:calc_isolated_cores:1} 行をコメントアウトします。

      # isolated_cores=${f:calc_isolated_cores:1}

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   2. 分離された CPU について次の情報を追加します。

      # All isolated CPUs:
      isolated_cores=2-23
      # Isolated CPUs without the kernel’s scheduler load balancing:
      no_balance_cores=2,3

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2. cpu-partitioning TuneD プロファイルを設定します。

   # tuned-adm profile cpu-partitioning

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3. システムを再起動します。

   再起動後、システムは、cpu-partitioning の図の分離に従って、低レイテンシーにチューニングされます。このアプリケーションでは、タスクセットを使用して、リーダーおよびライターのスレッドを CPU 2 および 3 に固定し、残りのアプリケーションスレッドを CPU 4-23 に固定できます。

手順

1. /etc/tuned/my_profile ディレクトリーを作成します。

   # mkdir /etc/tuned/my_profile

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2. このディレクトリーに tuned.conf ファイルを作成し、次の内容を追加します。

   # vi /etc/tuned/my_profile/tuned.conf
   [main]
   summary=Customized tuning on top of cpu-partitioning
   include=cpu-partitioning
   [cpu]
   force_latency=cstate.id:0|1

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3. 新しいプロファイルを使用します。

   # tuned-adm profile my_profile

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手順

1. TuneD パッケージをインストールします。

   # dnf install tuned

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2. TuneD サービスを有効にして開始します。

   # systemctl enable --now tuned

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3. オプション: リアルタイムシステム用の TuneD プロファイルをインストールします。

   リアルタイムシステムの TuneD プロファイルの場合は、rhel-9 リポジトリーを有効にします。

   # subscription-manager repos --enable=rhel-9-for-x86_64-nfv-beta-rpms

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   インストールします。

   # dnf install tuned-profiles-realtime tuned-profiles-nfv

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4. TuneD プロファイルがアクティブで、適用されていることを確認します。

   $ tuned-adm active
   
   Current active profile: throughput-performance

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   注記

   TuneD が自動的にプリセットするアクティブなプロファイルは、マシンのタイプとシステム設定によって異なります。

   $ tuned-adm verify
   
   Verification succeeded, current system settings match the preset profile.
   See tuned log file ('/var/log/tuned/tuned.log') for details.

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手順

1. オプション: システムに最適なプロファイルを TuneD に推奨させることができます。

   # tuned-adm recommend
   
   throughput-performance

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2. プロファイルをアクティブ化します。

   # tuned-adm profile selected-profile

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   または、複数のプロファイルを組み合わせてアクティブ化することもできます。

   # tuned-adm profile selected-profile1 selected-profile2

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   例1.3 低消費電力向けに最適化された仮想マシン

   以下の例では、仮想マシンでの実行でパフォーマンスを最大化するようにシステムが最適化され、同時に、(低消費電力が最優先である場合は) 低消費電力を実現するようにシステムがチューニングされます。

   # tuned-adm profile virtual-guest powersave

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3. お使いのシステムで現在アクティブな TuneD プロファイルを表示します。

   # tuned-adm active
   
   Current active profile: selected-profile

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4. システムを再起動します。

   # reboot

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手順

1. /etc/tuned/ ディレクトリーで、作成するプロファイルと同じ名前の新しいディレクトリー作成します。

   # mkdir /etc/tuned/my-profile

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2. 新しいディレクトリーに、ファイル tuned.conf を作成します。必要に応じて、[main] セクションとプラグイン定義を追加します。

   たとえば、balanced プロファイルの設定を表示します。

   [main]
   summary=General non-specialized TuneD profile
   
   [cpu]
   governor=conservative
   energy_perf_bias=normal
   
   [audio]
   timeout=10
   
   [video]
   radeon_powersave=dpm-balanced, auto
   
   [scsi_host]
   alpm=medium_power

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3. プロファイルをアクティベートするには、次のコマンドを実行します。

   # tuned-adm profile my-profile

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4. TuneD プロファイルが有効であり、システム設定が適用されていることを確認します。

   $ tuned-adm active
   
   Current active profile: my-profile

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   $ tuned-adm verify
   
   Verification succeeded, current system settings match the preset profile.
   See tuned log file ('/var/log/tuned/tuned.log') for details.

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手順

1. /etc/tuned/ ディレクトリーで、作成するプロファイルと同じ名前の新しいディレクトリー作成します。

   # mkdir /etc/tuned/modified-profile

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2. 新しいディレクトリーに、ファイル tuned.conf を作成し、以下のように [main] セクションを設定します。

   [main]
   include=parent-profile

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   parent-profile を、変更しているプロファイルの名前に置き換えます。

3. プロファイルの変更を含めます。

   例2.18 throughput-performance プロファイルでスワップを低減

   throughput-performance プロファイルの設定を使用し、vm.swappiness の値を、デフォルトの 10 ではなく 5 に変更するには、以下を使用します。

   [main]
   include=throughput-performance
   
   [sysctl]
   vm.swappiness=5

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4. プロファイルをアクティベートするには、次のコマンドを実行します。

   # tuned-adm profile modified-profile

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5. TuneD プロファイルが有効であり、システム設定が適用されていることを確認します。

   $ tuned-adm active
   
   Current active profile: my-profile

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   $ tuned-adm verify
   
   Verification succeeded, current system settings match the preset profile.
   See tuned log file ('/var/log/tuned/tuned.log') for details.

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手順

1. 必要に応じて、プロファイルのベースとなる既存のTuneDプロファイルを選択します。利用可能なプロファイルのリストは、RHEL とともに配布される TuneD プロファイル を参照してください。

   現在アクティブなプロファイルを確認するには、次のコマンドを実行します。

   $ tuned-adm active

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2. TuneD プロファイルを保持する新しいディレクトリーを作成します。

   # mkdir /etc/tuned/my-profile

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3. 選択したブロックデバイスのシステム固有の識別子を見つけます。

   $ udevadm info --query=property --name=/dev/device | grep -E '(WWN|SERIAL)'
   
   ID_WWN=0x5002538d00000000_
   ID_SERIAL=Generic-_SD_MMC_20120501030900000-0:0
   ID_SERIAL_SHORT=20120501030900000

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   注記

   この例のコマンドは、指定したブロックデバイスに関連付けられた World Wide Name (WWN) またはシリアル番号として識別されるすべての値を返します。WWN を使用することが推奨されますが、WWN は特定のデバイスで常に利用できる訳ではなく、コマンド例で返される値は、デバイスのシステム固有の ID として使用することが許容されます。

4. /etc/tuned/my-profile/tuned.conf 設定ファイルを作成します。このファイルで、以下のオプションを設定します。

   1. 必要に応じて、既存のプロファイルを追加します。

      [main]
      include=existing-profile

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   2. WWN 識別子に一致するデバイスに対して選択したディスクスケジューラーを設定します。

      [disk]
      devices_udev_regex=IDNAME=device system unique id
      elevator=selected-scheduler

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      ここでは、以下のようになります。

      • IDNAME を、使用されている識別子名に置き換えます (例:ID_WWN)。

      • device system unique id を、選択した識別子の値に置き換えます (例:0x5002538d00000000)。

        devices_udev_regex オプションで複数のデバイスに一致させるには、識別子を括弧で囲み、垂直バーで区切ります。

        devices_udev_regex=(ID_WWN=0x5002538d00000000)|(ID_WWN=0x1234567800000000)

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5. プロファイルを有効にします。

   # tuned-adm profile my-profile

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検証

1. TuneD プロファイルがアクティブで、適用されていることを確認します。

   $ tuned-adm active
   
   Current active profile: my-profile

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   $ tuned-adm verify
   
   Verification succeeded, current system settings match the preset profile.
   See TuneD log file ('/var/log/tuned/tuned.log') for details.

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2. /sys/block/device/queue/scheduler ファイルの内容を読み取ります。

   # cat /sys/block/device/queue/scheduler
   
   [mq-deadline] kyber bfq none

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   ファイル名の device を、sdc などのブロックデバイス名に置き換えます。

   アクティブなスケジューラーは、角括弧 ([]) にリスト表示されます。

手順

1. 現在のポリシーおよび優先度を表示します。

   # tuna show_threads
   pid   SCHED_ rtpri affinity             cmd
   1      OTHER     0      0,1            init
   2       FIFO    99        0     migration/0
   3      OTHER     0        0     ksoftirqd/0
   4       FIFO    99        0      watchdog/0

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   あるいは、PID に対応する、またはコマンド名に一致する特定のスレッドを表示するには、次のように入力します。

   # tuna show_threads -t pid_or_cmd_list

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   pid_or_cmd_list 引数は、コンマ区切りの PID またはコマンド名パターンのリストです。

2. シナリオに応じて、次のいずれかのアクションを実行します。

   • tuna CLI を使用して CPU をチューニングするには、tuna ツールを使用した CPU のチューニング の手順を完了します。
   • tuna ツールを使用して IRQ を調整するには、tuna ツールを使用した IRQ のチューニング の手順を完了します。

3. 変更した設定を保存します。

   # tuna save filename

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   このコマンドは、現在実行中のカーネルスレッドのみを保存します。実行していないプロセスは保存されません。

手順

1. すべての CPU をリスト表示し、コマンドの影響を受ける CPU のリストを指定します。

   # ps ax | awk 'BEGIN { ORS="," }{ print $1 }'
   PID,1,2,3,4,5,6,8,10,11,12,13,14,15,16,17,19

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2. tuna インターフェイスでスレッドリストを表示します。

   # tuna show_threads -t 'thread_list from above cmd'

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3. コマンドの影響を受ける CPU のリストを指定します。

   # *tuna [command] --cpus cpu_list *

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   cpu_list 引数は、--cpus 0,2 などのコンマ区切り CPU 番号のリストです。

   現在の cpu_list に特定の CPU を追加するには、たとえば --cpus +0 を使用します。

4. 状況に応じて、次のいずれかの操作を実行します。

   • CPU を分離するには、次のように入力します。

     # tuna isolate --cpus cpu_list

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   • CPU を含めるには、次のように入力します。

     # tuna include --cpus cpu_list

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5. 4 つ以上のプロセッサーを搭載したシステムを使用する場合は、すべての ssh スレッドを CPU 0 と 1 で実行し、すべての http スレッドを CPU 2 と 3 で実行します。

   # tuna move --cpus 0,1 -t ssh*
   # tuna move --cpus 2,3 -t http\*

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手順

1. 現在の IRQ とそれらのアフィニティーを表示します。

   # tuna show_irqs
   # users            affinity
   0 timer                   0
   1 i8042                   0
   7 parport0                0

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2. コマンドの影響を受ける IRQ のリストを指定します。

   # tuna [command] --irqs irq_list --cpus cpu_list

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   irq_list 引数は、コンマ区切りの IRQ 番号またはユーザー名パターンのリストです。

   [コマンド] を、たとえば --spread に置き換えます。

3. 指定した CPU に割り込みを移動します。

   # tuna show_irqs --irqs 128
   users            affinity
   128 iwlwifi           0,1,2,3
   
   # tuna move --irqs 128 --cpus 3

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   128 を irq_list 引数に置き換え、3 を cpu_list 引数に置き換えます。

   cpu_list 引数は、--cpus 0,2 などのコンマ区切り CPU 番号のリストです。詳細は、tuna ツールを使用した CPU のチューニング を参照してください。

手順

1. 次の内容を含む Playbook ファイル (例: ~/playbook.yml) を作成します。

   ---
   - name: Monitoring performance metrics
     hosts: managed-node-01.example.com
     tasks:
       - name: Configure Performance Co-Pilot
         ansible.builtin.include_role:
           name: redhat.rhel_system_roles.metrics
         vars:
           metrics_retention_days: 14
           metrics_manage_firewall: true
           metrics_manage_selinux: true

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   サンプル Playbook で指定されている設定は次のとおりです。

   metrics_retention_days: <number>

   pmlogger_daily systemd タイマーが古い PCP アーカイブを削除するまでの日数を設定します。

   metrics_manage_firewall: <true|false>

   firewalld サービスで必要なポートをロールによって開くかどうかを定義します。管理対象ノード上の PCP にリモートでアクセスする場合は、この変数を true に設定します。

   Playbook で使用されるすべての変数の詳細は、コントロールノードの /usr/share/ansible/roles/rhel-system-roles.metrics/README.md ファイルを参照してください。

2. Playbook の構文を検証します。

   $ ansible-playbook --syntax-check ~/playbook.yml

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   このコマンドは構文を検証するだけであり、有効だが不適切な設定から保護するものではないことに注意してください。

3. Playbook を実行します。

   $ ansible-playbook ~/playbook.yml

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手順

1. 機密性の高い変数を暗号化されたファイルに保存します。

   1. vault を作成します。

      $ ansible-vault create ~/vault.yml
      New Vault password: <vault_password>
      Confirm New Vault password: <vault_password>

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   2. ansible-vault create コマンドでエディターが開いたら、機密データを <key>: <value> 形式で入力します。

      metrics_usr: <username>
      metrics_pwd: <password>

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   3. 変更を保存して、エディターを閉じます。Ansible は vault 内のデータを暗号化します。

2. 次の内容を含む Playbook ファイル (例: ~/playbook.yml) を作成します。

   ---
   - name: Monitoring performance metrics
     hosts: managed-node-01.example.com
     vars_files:
       - ~/vault.yml
     tasks:
       - name: Configure Performance Co-Pilot
         ansible.builtin.include_role:
           name: redhat.rhel_system_roles.metrics
         vars:
           metrics_retention_days: 14
           metrics_manage_firewall: true
           metrics_manage_selinux: true
           metrics_username: "{{ metrics_usr }}"
           metrics_password: "{{ metrics_pwd }}"

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   サンプル Playbook で指定されている設定は次のとおりです。

   metrics_retention_days: <number>

   pmlogger_daily systemd タイマーが古い PCP アーカイブを削除するまでの日数を設定します。

   metrics_manage_firewall: <true|false>

   firewalld サービスで必要なポートをロールによって開くかどうかを定義します。管理対象ノード上の PCP にリモートでアクセスする場合は、この変数を true に設定します。

   metrics_username: <username>

   このロールは、管理対象ノード上でこのユーザーをローカルに作成し、Simple Authentication and Security Layer (SASL) データベース /etc/pcp/passwd.db に認証情報を追加し、PCP に認証を設定します。さらに、Playbook で metrics_from_bpftrace: true を設定すると、PCP がこのアカウントを使用して bpftrace スクリプトを登録します。

   Playbook で使用されるすべての変数の詳細は、コントロールノードの /usr/share/ansible/roles/rhel-system-roles.metrics/README.md ファイルを参照してください。

3. Playbook の構文を検証します。

   $ ansible-playbook --ask-vault-pass --syntax-check ~/playbook.yml

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   このコマンドは構文を検証するだけであり、有効だが不適切な設定から保護するものではないことに注意してください。

4. Playbook を実行します。

   $ ansible-playbook --ask-vault-pass ~/playbook.yml

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手順

1. 機密性の高い変数を暗号化されたファイルに保存します。

   1. vault を作成します。

      $ ansible-vault create ~/vault.yml
      New Vault password: <vault_password>
      Confirm New Vault password: <vault_password>

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   2. ansible-vault create コマンドでエディターが開いたら、機密データを <key>: <value> 形式で入力します。

      grafana_admin_pwd: <password>

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   3. 変更を保存して、エディターを閉じます。Ansible は vault 内のデータを暗号化します。

2. 次の内容を含む Playbook ファイル (例: ~/playbook.yml) を作成します。

   ---
   - name: Monitoring performance metrics
     hosts: managed-node-01.example.com
     vars_files:
       - ~/vault.yml
     tasks:
       - name: Set up Grafana to monitor multiple hosts
         ansible.builtin.include_role:
           name: redhat.rhel_system_roles.metrics
         vars:
           metrics_graph_service: true
           metrics_query_service: true
           metrics_monitored_hosts:
             - <pcp_host_1.example.com>
             - <pcp_host_2.example.com>
           metrics_manage_firewall: true
           metrics_manage_selinux: true
   
       - name: Set Grafana admin password
         ansible.builtin.shell:
           cmd: grafana-cli admin reset-admin-password "{{ grafana_admin_pwd }}"

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   サンプル Playbook で指定されている設定は次のとおりです。

   metrics_graph_service: true

   Grafana と PCP プラグインをインストールします。さらに、PCP Vector、PCP Redis、および PCP bpftrace データソースが Grafana に追加されます。

   metrics_query_service: <true|false>

   ロールによって、一元的なメトリクス記録用に Redis をインストールして設定する必要があるかどうかを定義します。有効にすると、PCP クライアントから収集されたデータが Redis に保存され、ライブデータだけでなく履歴データも表示できるようになります。

   metrics_monitored_hosts: <list_of_hosts>

   監視するホストのリストを定義します。定義すると、Grafana で、これらのホストのデータに加えて、Grafana を実行しているホストのデータを表示できます。

   metrics_manage_firewall: <true|false>

   firewalld サービスで必要なポートをロールによって開くかどうかを定義します。この変数を true に設定すると、たとえば Grafana にリモートでアクセスできるようになります。

   Playbook で使用されるすべての変数の詳細は、コントロールノードの /usr/share/ansible/roles/rhel-system-roles.metrics/README.md ファイルを参照してください。

3. Playbook の構文を検証します。

   $ ansible-playbook --ask-vault-pass --syntax-check ~/playbook.yml

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   このコマンドは構文を検証するだけであり、有効だが不適切な設定から保護するものではないことに注意してください。

4. Playbook を実行します。

   $ ansible-playbook --ask-vault-pass ~/playbook.yml

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検証

1. ブラウザーで http://<grafana_server_IP_or_hostname>:3000 を開き、上記手順で設定したパスワードを使用して admin ユーザーとしてログインします。

2. 監視データを表示します。

   • ライブデータを表示するには、次の手順を実行します。

     1. Menu → Apps → Performance Co-Pilot → PCP Vector Checklist
     2. デフォルトでは、Grafana を実行しているホストからのメトリクスがグラフに表示されます。別のホストに切り替えるには、hostspec フィールドにホスト名を入力して Enter キー を押します。
   • Redis データベースに保存されている履歴データを表示するには、PCP Redis データソースを使用してパネルを作成 します。そのためには、Playbook で metrics_query_service: true を設定する必要があります。

手順

1. 次の内容を含む Playbook ファイル (例: ~/playbook.yml) を作成します。

   ---
   - name: Monitoring performance metrics
     hosts: managed-node-01.example.com
     tasks:
       - name: Configure PMIE web hooks
         ansible.builtin.include_role:
           name: redhat.rhel_system_roles.metrics
         vars:
           metrics_manage_firewall: true
           metrics_retention_days: 7
           metrics_monitored_hosts:
             - pcp-node-01.example.com
             - pcp-node-02.example.com
           metrics_webhook_endpoint: "https://<webserver>:<port>/<endpoint>"

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   サンプル Playbook で指定されている設定は次のとおりです。

   metrics_retention_days: <number>

   pmlogger_daily systemd タイマーが古い PCP アーカイブを削除するまでの日数を設定します。

   metrics_manage_firewall: <true|false>

   firewalld サービスで必要なポートをロールによって開くかどうかを定義します。管理対象ノード上の PCP にリモートでアクセスする場合は、この変数を true に設定します。

   metrics_monitored_hosts: <list_of_hosts>

   監視するホストを指定します。

   metrics_webhook_endpoint: <URL>

   Performance Metrics Inference Engine (PMIE) がパフォーマンスに関して検出された問題に関する通知を送信する Web フックエンドポイントを設定します。デフォルトでは、この問題はローカルシステムにのみ記録されます。

   Playbook で使用されるすべての変数の詳細は、コントロールノードの /usr/share/ansible/roles/rhel-system-roles.metrics/README.md ファイルを参照してください。

2. Playbook の構文を検証します。

   $ ansible-playbook --syntax-check ~/playbook.yml

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   このコマンドは構文を検証するだけであり、有効だが不適切な設定から保護するものではないことに注意してください。

3. Playbook を実行します。

   $ ansible-playbook ~/playbook.yml

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検証

1. managed-node-node-01.example.com の設定概要を確認します。

   # ansible managed-node-01.example.com -m command -a 'pcp summary'
   Performance Co-Pilot configuration on managed-node-01.example.com:
   
    platform: Linux managed-node-node-01.example.com 5.14.0-427.el9.x86_64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Fri Feb 23 01:51:18 EST 2024 x86_64
    hardware: 8 cpus, 1 disk, 1 node, 1773MB RAM
    timezone: CEST-2
    services: pmcd pmproxy
    pmcd: Version 6.2.0-1, 12 agents, 6 clients
    pmda: root pmcd proc pmproxy xfs linux nfsclient mmv kvm jbd2
          dm openmetrics
    pmlogger: primary logger: /var/log/pcp/pmlogger/managed-node-node-01.example.com/20240510.16.25
              pcp-node-01.example.com: /var/log/pmlogger/pcp-node-01.example.com/20240510.16.25
              pcp-node-02.example.com: /var/log/pmlogger/pcp-node-02.example.com/20240510.16.25
    pmie: primary engine: /var/log/pcp/pmie/managed-node-node-01.example.com/pmie.log
          pcp-node-01.example.com: : /var/log/pcp/pmie/pcp-node-01.example.com/pmie.log
          pcp-node-02.example.com: : /var/log/pcp/pmie/pcp-node-02.example.com/pmie.log

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   最後の 3 行から、PMIE が 3 つのシステムを監視するように設定されていることを確認できます。

手順

1. pcp パッケージをインストールします。

   # dnf install pcp

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2. ホストマシンで pmcd サービスを有効にして起動します。

   # systemctl enable pmcd
   
   # systemctl start pmcd

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手順

1. pmlogger 設定を更新します。

   # pmlogconf -r /var/lib/pcp/config/pmlogger/config.default

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2. pmcd サービスおよび pmlogger サービスを起動します。

   # systemctl start pmcd.service
   
   # systemctl start pmlogger.service

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3. 必要な操作を実行して、パフォーマンスデータを記録します。

4. pmcd サービスおよび pmlogger サービスを停止します。

   # systemctl stop pmcd.service
   
   # systemctl stop pmlogger.service

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5. 出力を保存し、ホスト名と現在の日時に基づいて名前が付けられた tar.gz ファイルに保存します。

   # cd /var/log/pcp/pmlogger/
   
   # tar -czf $(hostname).$(date +%F-%Hh%M).pcp.tar.gz $(hostname)

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   このファイルをデプロイメントし、PCP ツールを使用してデータを解析します。