HYCU OMS-Lösung für Nutanix

Cloud-basierte Überwachungs- und Analysefunktionen für Nutanix.

HYCU OMS Solution for Nutanix ist eine Lösung, die sich nahtlos in die Microsoft Operations Management Suite (OMS) integriert und Ihre bestehenden Investitionen in die Cloud erweitert. 

Es bietet umfangreiche Funktionen zur Überwachung, Ereignis- und Protokollanalyse für Nutanix:

• fungiert als zentraler Punkt für die Sammlung und Analyse von Nutanix-Protokollen und -Ereignissen, um die Korrelation von Nutanix-Protokolldateien über CVMs hinweg zu ermöglichen, was die Lokalisierung von Problemen für Nutanix/IT-Administratoren beschleunigt
• Liefert historische Nutanix-Performance-Metriken wie Cluster-/Host-/Speicher-/VM-Latenz, IOPS und Ressourcenauslastung, die zur Definition von schwellenwertbasierten Alarmen verwendet werden.
• Ermöglicht die sofortige Identifizierung von Nutanix-Hosts, auf denen viele VMs laufen, und die Identifizierung von Hosts, die viel weniger belastet sind. Dies ermöglicht es Nutanix-Administratoren, die VMs auf weniger belastete Hosts zu migrieren, um die Last auszugleichen und Leistungsengpässe zu vermeiden.
• Ermöglicht die zentrale Sammlung von Nutanix-Warnungen, die von mehreren Nutanix-Clustern stammen, und ermöglicht die Analyse der Warnmeldungen.
• Ermittelt inaktive VMs oder VMs, die über einen längeren Zeitraum abgeschaltet oder suspendiert sind und gelöscht werden können, um die von ihnen belegten Nutanix-Speicherressourcen freizugeben.

Aus technischer Sicht

HYCU OMS Solution for Nutanix verwendet einen hochentwickelten Data Collector, der auf einem Linux-System installiert wird.

Data Collector verbindet sich mit der Nutanix Enterprise Cloud Platform über die Nutanix REST API und sendet die gesammelten Leistungsdaten über die HTTP Data Collector API an OMS. Data Collector fungiert auch als Syslog-Server, der Nutanix-Syslog-Nachrichten an OMS weiterleitet.

Zentralisierte Erfassung und Korrelation von Protokolldateien

Die manuelle Analyse von Protokolldateien einzelner Nutanix-Knoten (CVMs) bei der Fehlerbehebung und die Korrelation von Daten aus verschiedenen Protokolldateien ist zeitaufwändig.

Durch die Verwendung von Syslog-Client-Funktionen auf CVMs zur Weiterleitung von Syslog-Nachrichten an OMS und dessen Log Analytics können IT-Administratoren das manuelle Durchsuchen von Protokolldateien auf einzelnen CVMs vermeiden und stattdessen OMS Log Analytics verwenden.

Punktgenaue Konfigurationsänderungen

Das Sammeln von Alarmen und Ereignissen aus einzelnen Nutanix-Clustern ist zeitaufwendig, schwierig zu korrelieren und bietet keinen klaren Überblick.

Die Kombination aus Ereignisanalyse, Protokollanalyse, Leistungsdiagrammen und Warnmeldungen ermöglicht es, spezifische Konfigurationsänderungen zu ermitteln, die Verbesserungen oder Verschlechterungen der Nutanix-Leistung oder spezifische Warnmeldungen verursacht haben.

Beaufsichtigung der Ressourcennutzung und Leistung

Historische Informationen zum Ressourcenverbrauch und Trends werden benötigt, um die Nutanix-Umgebung richtig zu dimensionieren und den zukünftigen Ressourcenbedarf zu prognostizieren.

Historische Leistungs- und Auslastungstrenddiagramme für CPU-/Speichernutzung, Speichernutzung, Latenz, IOPS usw. für Cluster, Hardware, Speicher und VMs ermöglichen die Identifizierung von Ressourcenengpässen und die richtige Dimensionierung der Nutanix-Umgebung.

Identifizierung von überlasteten Hosts und Clustern zur Vermeidung von Leistungsengpässen

Identifizierung von überlasteten und weniger belasteten Hosts und Clustern, um die Migration von VMs von überlasteten Hosts/Clustern auf unterlastete zu ermöglichen und so die Leistung zu verbessern.

Die Hardware-Ansicht bietet Leistungsmetriken für Hosts und Abfragen, die dabei helfen, überlastete und unterlastete Hosts und Cluster zu identifizieren, wie z. B. Informationen über die Anzahl der VMs pro Nutanix-Host im Cluster und die Identifizierung der Top-Hosts nach Auslastung. Dies hilft Ihnen zu entscheiden, ob einige VMs auf weniger ausgelastete Hosts oder Cluster verschoben werden sollten.