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title: ハードウェアの監視
collection: tableau
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locale: ja-jp
portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/next/ja-jp/blueprint/bp_hardware_monitoring.md
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description: Blueprint guidance on routinely monitoring the hardware underlying Tableau Server for capacity and reliability.
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# ハードウェアの監視

> [!TIP]
> 
> このコンテンツは、Tableau Blueprint の一部です。Tableau Blueprint は、組織がデータの活用方法を拡大および改善して、影響力を強化できるよう支援する成熟したフレームワークです。使用を開始する前に、まず[評価](https://www.tableau.com/en-us/learn/webinars/tableaus-blueprint-self-assessment)を受けてください。

どのようなアプリケーションでも、信頼性とパフォーマンスはそれを実行しているハードウェアによって決まります。そのため、物理サーバーでも仮想マシンでも、オンプレミスでもクラウドでも、Tableau Server 導入環境の基盤にあるインフラストラクチャでキャパシティの制約を日常的に監視して、システムに過大な負荷をかけないようにすることが重要です。システム管理者は、CPU、メモリ使用量、ストレージの I/O、ストレージ空き容量、ネットワーク帯域幅の使用量を監視しなければなりません。

## Tableau Server

2019.3 以降、[Tableau Advanced Management](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/itm_intro.htm) の一部としてライセンスされる [Resource Monitoring Tool](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/rmt-intro.htm) を利用すると、全機能の Web ユーザーインターフェイスで Tableau Server の健全性を総合的に調べることができます。[Resource Monitoring Tool Agent](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/rmt-concepts.htm#agent-service) は Tableau クラスターの各ノード上で実行されて、ハードウェアの使用状況、パフォーマンス、アクティビティを監視し、それを照合するのは [Resource Monitoring Tool Master Server](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/rmt-concepts.htm#master-service) です。プロセッサ、メモリ、ディスクキュー、ネットワークは WMI を毎秒数回使ってサンプリングされ、平均が算出されます。環境ダウンのイベント (重要としてログに記録されます) は、既定で 15 秒のポーリング間隔で監視され、「三振ルール」に従います。3 回の連続したポーリング間隔で、ステータスがオフラインになっているか 30 秒以内に応答がなければ、重要のインシデントが生成されます。詳しくは、[パフォーマンス](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/rmt-charts.htm#performance)と[環境のダウン](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/rmt-incidents-environment-down.htm)をご覧ください。

![Tableau Resource Monitoring Tool 環境の概要。](/tableau/next/ja-jp/blueprint/ja-jp/Img/rmt-charts-environment-overview-performance.png)

ベストプラクティスによる推奨事項

十分な余裕を維持してリソース制約の可能性を低減するには、ハードウェアの仕様に基づいて以下の値を計算し、Resource Monitoring Tool で[ハードウェアインシデントのしきい値](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/rmt-incidents-hardware.htm)を次のように設定してください。

- CPU が 5 分間 80% 以上
- 使用可能なメモリが 25% 未満
- 使用可能なディスク容量が 20% 未満

エンタープライズ監視のアプローチによっては、ハードウェア監視をエージェントベースのエンタープライズ監視サービスか、Windows の [PerfMon](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/perf_collect_perfmon.htm) で行うこともできます ([サンプルワークブック](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/perf_analyze_sample_workbook.htm))。Linux 管理者の場合は、sysstat ツールか vmstat を使ってデータを収集し、Windows 版と同様のワークブックで分析してください。仮想プラットフォーム (VMware、Hyper-V、Citrix など) や、パブリッククラウド ([AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/monitoring_ec2.html) (CloudWatch)、[Microsoft Azure](https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/virtual-machines/windows/monitor) (Azure Portal)、[Google Cloud Platform](https://cloud.google.com/products/management/) (Google Stackdriver) など) に導入する場合、プラットフォームには仮想マシンの健全性を監視する専用のユーティリティが用意されています。通常これらのツールはインフラストラクチャの自動監視をサポートし、事前に設定されたしきい値 (75 ～ 85% の使用率) を超えた場合にアラートを発します。

また、[TabMon](https://github.com/tableau/TabMon) は、自由に利用できるオープンソースの Tableau Server クラスタ監視ツールです。TabMon では、Tableau Desktop で分析されて構造化された出力結果を利用できます。詳しくは、[TabMon サンプルワークブックの概要](https://www.youtube.com/watch?v=62fZ3py0ZDA) (英語) をご覧ください。このビデオでは、CPU、メモリ使用量、ストレージの I/O、ストレージ空き容量、ネットワーク帯域幅を Tableau Server プロセスのレベルで監視する方法が説明されています。この情報を活用すると、Tableau Server の規模をいつ拡大するべきかがわかるようになるでしょう。なお、TabMon.config ファイルでは 300 秒ごとに監視するようにして、データベースのサイズを管理するために 30 日間のデータを保持してください。

## Tableau Cloud

Tableau Cloud の利点の 1 つは、SaaS 分析プラットフォームであるため、Tableau が管理し、最適化することです。オンプレミスのデータに接続している場合、Tableau Bridge の可用性とアクティビティを監視する必要があります。サイト管理者は、いくつかの方法で Tableau Bridge クライアントを監視することができます。

- 組み込みの管理ビューを使用して、ライブ接続で[データソースへのトラフィックを監視](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/adminview_bridge_datasources.htm)
- [サイト設定ページでクライアント ステータスを監視する](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_enable_bridge_live_connections.htm#understand-client-status)
- 組み込みの管理ビューを使用して [Bridge 抽出のパフォーマンスを監視](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/adminview_bridge_extract.htm)します。
- データソース所有者を設定して抽出更新に関する通知を送信

ここで注意が必要なのは、データソース所有者はデータソースに障害が発生した場合にメールを受領するユーザーです。これは特に、一元化された管理モデルにおいて重要です。Bridge クライアントの所有者はサイト管理者であり、通常、問題が発生してトラブルシューティングが必要な場合に関与させることが必要です。自動で通知されないため、Bridge クライアントの所有者ではないデータソース所有者は通常、サイト管理者への自動メール転送を設定して、サイト管理者が問題に関する最新情報を常に把握できるようにします。

データソースのパブリッシャーは、抽出に異常に時間がかかっていると思われる場合、トラブルシューティングのためにできることがいくつかあります。Bridge を介した抽出更新には 2 つのコンポーネントがあります。1 つは、Bridge を使用して抽出をローカルに取得し、もう 1 つは、抽出を Online に送信して利用できるようにします。問題の潜在的な原因を特定するには、Tableau Desktop で同じ抽出を取得し、その抽出の時間を Bridge による抽出の時間と比較するのが賢明です。異常な点については、確認とサポートのために Tableau の担当者に報告してください。