订阅服务入门

订阅服务跟踪物理系统、虚拟系统、虚拟机监控程序和公共云上的 RHEL Annual 订阅使用情况。对于有限的订阅子集，目前在 Amazon Web Services (AWS)上的 Red Hat Enterprise Linux 延长生命周期支持附加组件，它跟踪在公共云供应商中运行的实例的 RHEL 按需订阅使用量。

如果您的 RHEL 安装需要基于证书的订阅管理，则订阅服务将不会跟踪该清单。

通常，订阅服务在物理和虚拟系统中将 Red Hat OpenShift 的使用量作为集群大小进行跟踪。集群大小 是所有订阅的节点的总和。订阅的 节点是一个运行工作负载的计算或 worker 节点，而不是管理集群的 control plane 或基础架构节点。

但是，在这个常规规则外，跟踪取决于几个因素：

因为 Red Hat Cloud Services 产品组合中的服务在处理不同类型的工作负载时消耗不同类型的资源，所以订阅服务会以不同方式跟踪这些服务的使用。

您必须至少满足 Red Hat Enterprise Linux 管理以下要求之一：

您必须根据您的产品版本和订阅类型，对 Red Hat OpenShift 管理满足以下要求：

Red Hat Cloud Services 产品组合包括依赖红帽基础架构的托管服务。该基础架构的一部分是 Red Hat OpenShift 监控堆栈工具，除其他作业外，还提供有关订阅服务订阅使用情况的数据。

对于以下服务，不需要设置监控堆栈工具：

Insights 作为数据收集工具是始终连接的客户的理想选择。如果您适合这个配置集，您只想将 Insights 用作数据收集工具，还作为提供分析、威胁识别、补救和报告功能的解决方案。

在 2021 年 4 月，包括每个 Red Hat Enterprise Linux 订阅都以版本 8 开始，且 Red Hat Insights for Red Hat OpenShift 在 2021 年 4 月推出，使用 Insights，因为您的数据收集工具更加方便。

但是，如果 Insights 代理无法直接连接到 cloud.redhat.com 网站，或者 Red Hat Satellite 无法用作该连接的代理，则使用 Insights 作为数据收集工具并不理想。此外，如果虚拟数据中心(VDC)或类似的虚拟化环境需要虚拟机监控程序主机客户机映射，则无法将其用作唯一的解决方案。在这种情况下，Insights 必须与 Satellite 一起使用。

Red Hat Subscription Management 是连接的客户使用 Subscription Manager 代理将数据发送到红帽客户门户网站上的红帽订阅管理(Red Hat Subscription Management)的理想数据收集工具。

对于使用订阅服务的客户，红帽订阅管理会自动将其数据与云服务平台工具同步。因此，当 Red Hat Subscription Management 使用或需要（如 RHEL 7 或更高版本）时，它会用作数据收集工具。

将 Satellite 用作数据收集工具，对于在其环境中有特定需求的客户很有用，这可能会禁止或禁止使用 Insights 代理或用于数据收集的 Subscription Manager 代理。

例如，您可以直接连接到 Cloud Services 平台，但您可能会找到每个机构 Satellite 安装的连接和维护比 Insights 的每个系统的安装更方便。Satellite 的使用还允许您根据组织范围检查发送到 Cloud Services 平台的信息，而不是仅系统基础。

再如，您的 Satellite 安装可能无法直接连接到 Cloud Services 平台，因为您从断开连接的网络运行 Satellite。在这种情况下，您必须将 Satellite 报告导出到连接的系统，然后将这些数据上传到 Cloud Services 平台。要做到这一点，必须至少使用 Satellite 6.9 或更高版本（完全支持的版本）。您还必须在 Satellite 服务器上安装 Satellite 清单上传插件。

最后，您可能需要从虚拟数据中心(VDC)订阅或类似的虚拟化环境查看 RHEL 使用的订阅服务结果。要做到这一点，您必须获取准确的 hypervisor host-guest 映射信息，作为收集用于分析的数据的一部分。这种类型的数据收集要求将 Satellite 与 Satellite 清单上传插件和 virt-who 工具结合使用。

Red Hat OpenShift 的数据收集取决于几个工具，包括 Red Hat OpenShift 开发团队开发的工具。一个工具是 Red Hat OpenShift Cluster Manager。另一组工具称为监控堆栈。这组工具基于开源 Prometheus 项目及其生态系统，包括 Prometheus、Telemetry、Thanos、Observatorium 等。

订阅服务旨在与在连接的环境中使用 Red Hat OpenShift 4.1 及后续产品的客户一起工作。对于订阅服务可以跟踪的 Red Hat OpenShift 版本 4.1 及更新的版本，Red Hat OpenShift Cluster Manager 和监控堆栈工具用于在将集群数据发送到 Red Hat Subscription Management 前收集并处理集群数据。Red Hat Subscription Management 为云服务平台工具（如清单和订阅服务）提供相关的使用数据。

具有断开连接的环境的客户可以通过在 Red Hat OpenShift Cluster Manager 中手动创建每个集群来使用 Red Hat OpenShift 数据收集工具。这个临时解决方案可让具有断开连接的环境的客户模拟其 Red Hat OpenShift 使用的帐户级别视图。例如，在多个部门间分布有断开连接的集群的机构可能会发现这个临时解决方案很有用。

对于 Red Hat OpenShift Container Platform 版本 3.11，数据收集依赖于基于 RHEL 的旧的报告模型。因此，数据收集取决于 RHEL 节点连接到 RHEL 数据收集工具之一，如 Insights、Red Hat Subscription Management 或 Satellite。

Red Hat Cloud Services 产品组合包括依赖红帽基础架构的托管服务。该基础架构的一部分是监控堆栈工具，其他作业还可提供有关订阅服务使用的数据。对于以下受管服务设置这些数据收集工具，不需要额外的用户操作：

用于一些现付-as-go On-Demand 订阅的数据收集需要一个称为云集成的连接，该连接配置了混合云控制台的集成服务。

Red Hat Hybrid Cloud Console 上的 云集成 是与向另一个混合云控制台服务提供数据的服务、应用程序或供应商的连接。通过云集成，连接的服务可以连接并使用公有云提供商和其他服务或工具中的数据来收集数据。

以下产品需要配置云集成来为订阅服务启用数据收集：

您可以从 RHEL、Red Hat Subscription Management 或 Satellite 为 RHEL 产品设置订阅属性。

您应该只从一个工具设置订阅属性。如果您使用多个工具，则可能会不匹配的设置。由于这些工具以不同间隔或 心跳 向 Cloud Services 平台工具报告数据，并且由于订阅服务根据最后报告的数据显示其结果，因此将订阅属性添加到多个工具中可能会影响订阅服务数据的质量。

从 RHEL 设置订阅属性

对于 RHEL 8 及更新的版本，您可以使用几个不同的方法设置订阅属性。这些方法包括使用 syspurpose 命令行工具，在 RHEL 8 文档中的一些不同的上下文中描述。如需更多信息，请参阅以下链接：

从 Red Hat Subscription Management 设置订阅属性

对于 Red Hat Subscription Management，设置订阅属性的方法包含在 部分中，用于注册系统以及注册命令的描述中，但与使用系统用途相关的部分更为完整。如需更多信息，请参阅以下链接：

从 Satellite 设置订阅属性

对于 Satellite，描述了设置订阅属性的方法，请参阅 创建主机和编辑主机系统目的的说明。如需更多信息，请参阅以下链接：

您可以从 Red Hat OpenShift Cluster Manager 设置版本 4 的订阅属性。对于版本 3，您可以使用与为 RHEL 定义相同的报告工具。

为 Red Hat OpenShift 4 设置订阅属性

您可以在 Red Hat OpenShift Cluster Manager 的集群级别设置订阅属性，其中属性描述为订阅设置。

为 Red Hat OpenShift 3 设置订阅属性

您可以使用与 RHEL 使用的相同方法，在节点级别设置订阅属性，从 RHEL 本身、红帽订阅管理或 Satellite 设置这些值。如该部分所述，仅使用一种方法设置订阅属性，以便不重复设置。

如果您的订阅包含基于套接字和基于内核的节点的组合，您也可以设置订阅属性来为每个节点识别此事实。当您查看 Red Hat OpenShift 使用时，您可以使用过滤器在内核和套接字间切换，作为测量单位。

要设置此订阅属性数据，请对每个节点运行适用的命令：

Red Hat Cloud Services 服务的当前产品（如 Red Hat OpenShift AI 或 Red Hat Advanced Cluster Security for Kubernetes）只是一个订阅类型。因此，不需要为这些服务设置订阅属性。

安装 Red Hat Insights 以收集有关清单的信息。

当 Red Hat Insights 客户端安装在系统上时，它会每天收集该系统的数据，并将其发送到 Red Hat Insights 云应用程序。数据也可能与云服务平台上的其他应用程序共享，如清单或订阅监视。Insights 提供配置和命令选项，包括数据模糊处理和数据重定位的选项，以管理这些数据。

如需更多信息，请参阅 Red Hat Insights 产品文档中的客户端配置指南。

您可能还希望检查 Insights 收集并发送到红帽或向发送的数据添加控制的类型。有关补充产品文档中信息的更多信息，请参阅以下文章：

订阅服务视图可以分组为图形视图和表视图。

图视图是您的机构的订阅使用和容量的可视化表示，其中您的机构也是红帽帐户。此视图可帮助您跟踪使用情况趋势，并确定利用率，这是针对总订阅计算时所部署软件的百分比。

表视图可以包含一个或多个表，在图形视图中提供有关常规数据的更多详情。当前实例表也称为当前的系统表，提供有关您环境中各个组件的订阅使用的详情，例如：您的云基础架构或受限网络中的系统或受限网络中的系统。当前订阅表提供有关您帐户中单个订阅的详情。表视图可帮助您找出在环境中部署红帽软件的位置，以了解单个订阅如何为使用类似订阅类型提供整体容量，解决您可能对订阅使用的问题，并优化未来部署的计划。

使用和使用图视图

图视图以图形形式显示您的订阅总使用量和容量。它提供了您帐户的订阅阈值、当前订阅利用率和剩余订阅容量的视角，以及软件使用的历史趋势。根据产品的订阅使用情况，图形视图可能包含一个图形或多个图形。

图中显示的使用量和容量计算基于数据快照，这些快照在混合云控制台处理工具中分析各种数据收集工具和数据源的信息。Annual 订阅的数据快照通常会每 24 小时更新一次。On-Demand 订阅的数据快照会更频繁，每天更新多次。

虽然图显示了所选时间间隔的趋势，但您也可以查看图形的更多具体信息。例如，如果所选时间间隔为 Weekly，您可以将鼠标悬停在接近日期的图形上，以查看特定周的更多特定数据。

您还可以使用可用的过滤器，这些过滤器可能会因产品而异，以更改图中显示的用量数据。例如，您可以根据时间间隔、测量单位或订阅属性过滤器（如服务级别协议(SLA)）进行过滤。其他过滤器选项可能包括根据使用情况测量类型（如物理或虚拟）的过滤器，或者根据该产品的变体（如 x86 支持的架构）过滤。

图视图：示例图

下图显示了订阅服务中的 RHEL 使用和使用图示例。对于其他产品页面，图形视图将包含设计的不同，具体取决于产品如何销售和测量。

对于图形，时间过滤器被设置为每日视图，图形会显示 RHEL 使用月份。

图 17.1. 使用和使用图示例

表视图：当前实例表

当前实例表显示了您环境中各个组件的使用详情，它们从最新每日快照获取。此表提供了可帮助您将图形中的聚合使用量总数与企业中各个组件的当前软件部署相关联的信息。表中显示的组件和数据因产品进行跟踪的不同方式有所不同，即按插槽数、核心数、核心小时等进行跟踪。另外，在表中显示为"实例"或"系统"的组件可以是物理或虚拟机，也可以是集群或实例等另一个对象。因此，出于当前实例表或当前系统表，对此表的通用引用仅用于方便。

当前实例表中的信息通常会显示实例或系统的名称、系统类型、根据测量单位以及系统最后一次看到的日期。但是，表中可用的列可能会根据与该产品相关的数据类型而有所不同。表中的列可排序。

对于包含系统名称的 Name 列，系统 是部署产品或产品集的计算机（物理或虚拟）。系统也可以是不同的组件，如 Red Hat OpenShift 集群或 Red Hat Cloud Services 服务的实例。系统通常由其显示名称或其通用唯一 ID (UUID)表示。对于虚拟机管理程序等多客户机系统，您可以扩展系统以查看单个客户机的更多信息。对于 Name 列中的一些对象，您还可以点系统名称来在不同的资源中打开完整系统记录，例如在 Hybrid Cloud Console 清单应用程序中。

对于在跟踪 hypervisor 使用量时在表中显示的 Guests 列，客户机数是该管理程序系统管理下的客户机数量。对于其他类型的用法，双横线代表该系统的 null 值。

对于包含系统类型的 Type 列，type 是部署 product 或 product set 的 基础架构类型。系统可以是物理主机、虚拟机监控程序、单个虚拟机或其他形式的虚拟部署，如公共云实例。此列中的信息可能不适用于所有产品，因此对于 Type 列可能未出现的一些产品。

对于显示该系统 用量总量 的列，列标签将根据产品使用情况的衡量方式而有所不同。对于使用多个指标测量的订阅，会显示多个列。用法是产品或产品集在该系统上消耗的实际或对等的物理硬件。使用量根据适用 测量单位 计算，后者由订阅条款决定。例如，对于由套接字销售的订阅，使用总数是系统消耗的插槽数（也称为订阅套接字）。On-Demand 订阅等其他订阅使用不同的术语销售，如核心小时，或者可能在术语中包括多个指标，如数据传输、数据存储和实例小时。

对于包含日期的 Last seen 列，最后看到的日期 是 Cloud Services 平台工具（如库存服务或 Red Hat OpenShift Cluster Manager）以及监控堆栈中其他工具的最新日期。作为订阅和其他工具执行以计算使用情况的底层任务的一部分，库存服务和监控堆栈有助于识别和去除由各种数据收集工具收集的重复系统数据。

与使用和使用图一样，您可以使用过滤器来更改当前实例表中显示的数据。但是，对时间间隔（如从天改为周）的更改对当前实例表没有影响。显示的数据来自最新的快照，因此通常不超过 24 小时。

您还可以使用搜索字段搜索特定系统名称或一组类似指定系统的实例组。可接受准确和部分字符串，但常见的通配符字符被视为字面字符，而非特殊字符通配符。

表视图：当前的订阅表

当前订阅表显示您当前有效订阅的详细信息，该订阅从此数据的最新每日快照中获取。此表包含可帮助您了解帐户中使用该产品的最大容量的信息。最大容量显示为使用和利用率图形视图中的订阅阈值。

表显示每个订阅的容量，单位显示了该订阅所出售的测量单位，如插槽或内核。所有行的容量总和等于订阅阈值。

通过使用当前订阅表中的数据，您可以更全面地了解单个订阅如何贡献订阅阈值。这些信息可帮助您计划将来的任何购买决策，例如调整现有订阅的数量或购买更适合您的使用配置文件的不同订阅。您还可以使用表中的信息来预测可能影响您与购买和续订相关的业务活动，如合同到期。

当前订阅表中的信息通常会显示产品订阅的名称、订阅的服务级别协议(SLA)、订阅数量、该订阅的容量以及订阅的下一个续订事件。表中的所有列都可以排序。

Product 列列出了您帐户中当前活跃的产品订阅。尚未激活的未来日期订阅不会出现在表中。未续订的过期订阅将从表中删除。

通常，共享同一库存单元(SKU)的订阅出现在一行中。可在同一行中分组的订阅包括以下特征：

但是，有些订阅可能会在 Product 列中显示多次。这些订阅包括以下特征：

Service level 列包含订阅的服务级别协议(SLA)，如订阅条款中定义的。示例包括 Premium、Standard 或 Self-Support。这些信息有时可帮助您区分具有相同描述的 Product 列中的两个订阅。

Quantity 列包含 SKU 的有效订阅数量。例如，一个表行可能包含同一事务中所购买的同一 SKU 的倍数。它可能还包含在不同事务中购买的同一 SKU 的倍数。

对于显示订阅 容量的 列，列标签将根据产品使用情况的衡量方式而有所不同。例如，RHEL 以套接字对销售，因此 RHEL 的容量列有标签 Sockets。此容量列测量每个表行中订阅的最大可用使用量量。使用量根据适用 测量单位 计算，后者由订阅条款决定。总和后，表中所有行的总数代表该产品的所有订阅可能的最大可能容量。这个值也是图形视图中的订阅阈值。

对于某些产品页面，如果容量不适用，则容量列可能会替换为不同的列。例如，对于 On-Demand 订阅，Subscription type 列可能会显示订阅类型，如 Annual 或 On-Demand。

Next renewal 列列出了此行中包含的任何订阅的下一个待处理续订事件。

目前，订阅服务会跟踪特定类型的 Red Hat Enterprise Linux、Red Hat OpenShift 和 Red Hat Cloud Services 产品。显示用量和容量的数据因产品而异。

总体使用量和容量趋势显示在使用和利用率图中。当前实例表中的信息提供有关图中最新数据当日的更多详情。如果适用，当前订阅表中的信息会提供有关当前有效订阅的更多详情。

跟踪产品使用量的测量单位由订阅条款决定。

您可以通过在接口中的可用过滤器中选择值来进一步重新定义订阅服务数据。当您选择一个过滤器选项时，图形视图（在某些情况下，表视图中的表）通常会刷新以显示与该选项相关的数据。换句话说，对于所选选项，大多数过滤器都包括，而不是专用。

按时间过滤

对于 Annual 订阅，您可以按几个不同的间隔过滤数据，包括每日（默认）和每季度订阅。对于 On-Demand 订阅，您只能在当前月份或上个 12 个月的其他月内按时间间隔过滤。因为 On-Demand 订阅的计费周期可能因您可以购买的不同云供应商市场而异，因此在订阅服务中，使用日历间隔来报告按需使用。

按时间过滤仅影响使用和使用图形视图。当前实例表和当前订阅表视图始终显示可用的最新数据，无论是从最新的订阅服务每日快照，还是从监控堆栈工具提供的更频繁报告，不受时间过滤器的影响。

根据订阅属性过滤

您可以使用多个过滤器根据订阅属性过滤，这是描述特征和预期使用的数据。这些过滤器的准确性取决于如何准确设置订阅属性数据。

订阅属性可以从操作系统或其管理工具配置，或者从产品本身中的设置进行配置。在这些各种工具中，订阅属性数据也称为系统目的、订阅设置或类似名称。在某些情况下，订阅属性值可能源自订阅，例如当订阅按套接字或内核销售时。

您可以使用订阅服务过滤器来获得更关注的有关在订阅配置集中满足特定用例的用法。例如，通过 SLA 过滤器过滤您的 RHEL 订阅（即服务级别协议），仅显示具有 SLA 高级订阅 的用户才能帮助您确定与这些高级订阅的总容量相比，高级订阅的当前使用情况。相反，这些知识可以通知决策，如其他部署、缓解订阅合规性问题的操作，或将来购买和续订。

另一个示例是，为过滤器选择一个非特定值，如 No SLA 或 Unspecified 选项，可以帮助显示具有缺失的订阅属性值的订阅，或者可能不太常见，而不是由订阅服务特别过滤。对于那些缺少订阅属性的订阅，添加这些数据可以提高订阅服务报告的准确性和有用性。

订阅服务为 RHEL 提供以下过滤器和过滤器选项：

订阅服务为 Red Hat OpenShift 提供以下过滤器和过滤器选项：

如果一个产品仅作为一种订阅类型提供，比如 Red Hat OpenShift AI，则根据订阅属性过滤。

按类型过滤

当为产品跟踪多个类型的订阅使用时，您可以使用 Type 过滤器根据订阅类型进行过滤。例如，订阅服务跟踪 RHEL 物理、虚拟、公共云和 hypervisor 使用情况，以匹配 RHEL 产品部署的不同基础架构类型。此过滤器与 Usage 过滤器不同，对应于订阅属性（系统目的）使用情况。

按变体过滤

您可以使用 Variant 过滤器对适合所显示的产品页面的订阅的各个方面进行过滤。例如，您可以过滤 Satellite 的 RHEL 或产品变体的架构变体。

按名称过滤（当前实例表）

您可以根据 Name 列的内容过滤当前实例表中的数据，该列显示每个系统的显示名称或通用唯一 ID (UUID)。要按名称过滤，请使用名称列旁边的 搜索字段。

您可以搜索特定系统名称或一组类似命名的系统。可接受准确和部分字符串，但常见的通配符字符被视为字面字符，而非特殊字符通配符。

以下有关 Red Hat OpenShift On-Demand 订阅的信息包括适用测量单元的说明，一个详细的场景，显示订阅服务和其他混合云控制台和监控堆栈工具的步骤，用于计算核心小时使用情况，以及可帮助您了解在订阅服务中报告核心小时使用情况的额外信息。您可以使用此信息帮助您了解订阅服务如何计算使用抽样基于时间测量单位的基本原则。

sum_over_time((max by (_id) (cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:min:5m))[1h:1s])

group(cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:max:5m[1h:5m]) by (_id)

23.1.2. 内核小时使用量计算示例

以下示例描述了计算 Red Hat OpenShift On-Demand 订阅的核心小时使用情况的流程。您可以使用此示例帮助您了解其他派生的测量单位，其中 time 是使用计算和抽样的基本单元之一。例如，Red Hat OpenShift AI On-Demand 的 vCPU 小时计算方式相同，除了测量用于虚拟内核外。

为了在核心小时内获得使用情况，订阅服务将使用数字集成。数字集成通常也称为"曲线"计算，其中复杂形形的区域通过使用一系列恢复栏的区域来计算。

Red Hat OpenShift 监控堆栈中的工具包含 Prometheus 查询语言(PromQL)功能 sum_over_time，它是一个聚合了时间间隔数据的功能。此功能是订阅服务中核心小时计算的基础。

sum_over_time((max by (_id) (cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:min:5m))[1h:1s])

注意

您可以在集群中本地运行此 PromQL 查询，以显示包括集群大小和使用快照的结果。

每 2 分钟，集群将内核大小报告为监控堆栈工具，包括 Telemetry。混合云控制台工具之一(Tally 引擎)会在 5 分钟间隔内每小时检查此信息。由于集群每 2 分钟报告监控堆栈工具，因此每个 5 分钟间隔最多可包含集群大小的三个值。Tally 引擎选择最小集群大小值，以代表完整 5 分钟间隔。

以下示例演示了如何每 2 分钟收集一次集群大小，以及如何为 5 分钟间隔选择最小大小。

图 23.1. 计算集群大小

然后，对于每个集群，Tally 引擎使用所选值，并为每个 5 分钟间隔创建一个用量框。5 分钟框的区域是内核高度达到 300 秒的时间。每 5 分钟框中，存储了这个核心秒值，最终用于计算日常、集群范围的内核小时使用聚合。

以下示例显示了如何计算 curve 下的区域的图形表示，集群大小和时间用于创建使用框，以及用作构建块的各框区域，以创建每日核心小时使用量。

图 23.2. 计算内核小时

每天都添加 5 分钟用量值，以便在该天创建集群的总使用量。然后，会合并每个集群的总信息，以便为帐户中的所有集群创建每日使用信息。另外，内核秒数将转换为内核小时。

在使用前几天的数据定期 24 小时更新订阅服务期间，会更新用于付费订阅的核心小时使用量信息。在订阅服务中，该帐户的每日内核小时使用量会在使用和使用图表中绘制，而额外的 内核小时 信息则显示帐户的总累计。当前实例表还列出帐户中的每个集群，并显示该集群中使用的核心小时数。

注意

订阅服务界面中显示的帐户和单个集群的核心小时使用数据被舍入为两个十进制位置，用于显示目的。但是，用于订阅服务计算的数据以及提供给 Red Hat Marketplace 账单服务的数据处于 millicore 级别，舍入到 6 个十进制位置。

每个月，您的帐户的每月内核小时用量总数提供给 Red Hat Marketplace，以进行发票准备和计费。对于提供四对核心小时关系到 vCPU 小时的订阅类型，订阅服务的核心小时总数被分为 4 个用于 Red Hat Marketplace 计费活动。对于提供一对一核心小时关系到 vCPU 小时的订阅类型，不会进行总的转换。

每月发送到 Red Hat Marketplace 并且新月开始后，订阅服务的使用值会显示为新的当前月份重置为 0。您可以使用过滤查看前几个月的使用量数据。

2021 年 10 月：此更改假定启用了 x86-64 架构的并发多线程，从而导致在订阅服务中更准确的使用数据。

在不同的技术供应商中，vCPU 可以有不同的定义。如果您与多个不同的供应商合作，您使用的定义可能与红帽提供的定义不匹配。因此，您可能不熟悉在环境中使用 vCPU 和并发多线程（也称为超线程）时，红帽和订阅服务测量使用情况。

有些供应商提供不向客户机公开的虚拟机监控程序，无论客户机的 CPU 是否使用并发多线程。例如，最近版本的 VMware hypervisor 不会向虚拟机的内核显示并发多线程状态，并且始终将每个内核的线程报告为 1。这种计算方法的影响是，客户可以解释与 vCPU 相关的 Red Hat OpenShift 使用数据的订阅服务报告，以加倍。

为了解决与 vCPU 计数相关的客户关注，红帽已调整了与并发多线程相关的假设。红帽现在假设每个内核的并发多线程用于 x86 架构。对于许多虚拟机监控程序，假设每个内核准确计算 vCPU，使用这些虚拟机监控程序的客户不会在订阅服务中看到更改其 Red Hat OpenShift 使用数据。

但是，其他使用没有向内核公开并发多线程状态的客户会在 2021 年 10 月看到订阅服务数据的变化。这些客户会在实施此改变之日看到其订阅服务的相关 Red Hat OpenShift 用量数据减少了 50%。过去的数据不会受到影响。

遇到这种情况的客户将不会被购买。红帽要求客户购买足够的订阅来满足订阅服务中所计算的使用情况。

在过去，vCPU 的定义中的差异导致了某些订阅服务用户的使用和容量数据的解释问题。对于并发多线程的假设，这个变化旨在提高在更广泛的客户间 vCPU 使用数据的准确性，无论部署的 hypervisor 技术是什么。

如果您对订阅服务中显示的使用情况和容量数据有疑问或问题，请与红帽帐户团队合作，以帮助您了解您的数据和帐户状态。有关此问题解决方案的更多信息，您还可以登录到您的红帽帐户以查看以下问题： Bugzilla issue 1934915.

2022 年 1 月：这些变化改进了对包含额外权利或基础架构订阅的订阅的容量分析。这些改进可以更准确地计算这些订阅的使用和容量数据，并在您的红帽帐户的订阅服务中准确计算订阅阈值。

2023 年 12 月和 3 月：这些变化涉及分析 Red Hat OpenShift Cluster Manager 用于内部操作目的的指标，并确定这些指标是否仍然是订阅服务中使用的订阅使用跟踪目的的最佳指标。将这些指标用于两个不同的目的是不有效的，并增加了不准确订阅使用报告的几率。因此，订阅服务被改为一个服务级别指标，该指标专门用于跟踪内核中的订阅。每个内核有 2 个线程的并发多线程的总体假设，每个内核有 2 个线程的效果。有关这些更改的更多信息，请参阅 OCP Cluster Size Corrections 客户门户网站中的详细信息。