HP Logiciel HP Matrix Operating Environment - Manuel (Page 36)

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Les événements spéciaux peuvent également être beaucoup plus grands que la tendance
(promotions saisonnières, calculs effectués une fois par an pour les taxes).
Toute analyse algorithmique doit pouvoir gérer ce genre de problèmes. Capacity Advisor combine
l'agrégation de points basés sur les cycles professionnels connus pour gérer les modèles cycliques
avec l'exclusion de points pour gérer les événements spéciaux, en vue de générer des données
pour une régression linéaire.
Agrégation de points dans des intervalles professionnels
Afin de réduire l'impact des modifications cycliques dans les données historiques, une période
professionnelle définie par l'utilisateur est utilisée afin de répartir les données dans des « tranches »
basées sur des intervalles, et chaque tranche est ensuite représentée par un seul point. Le point
peut être une moyenne, la pointe ou le 90ème percentile des données (90 % des points sont
inférieurs à la valeur). Une tranche n'est utilisée que si le pourcentage des points valides compris
dans cette tranche dépasse le seuil que vous avez spécifié.
IMPORTANT : Une tendance n'est calculée que s'il existe au moins deux tranches avec un
pourcentage de points valides adéquat dans la plage de données analysée.
Choix d'un intervalle professionnel approprié
Il est essentiel de disposer d'une quantité suffisamment importante de données à analyser. Le fait
de choisir un intervalle professionnel approprié avec une période de collecte de données assez
longue permet de s'assurer de disposer d'une quantité de données suffisamment élevée pour que
l'analyse soit utile. Par exemple, un intervalle professionnel d'une semaine et une période de
collecte de données d'un mois ne procurent que quatre points de données agrégées. C'est insuffisant
pour donner des résultats significatifs.
Pour améliorer les résultats (pour cet exemple), vous devez utiliser un intervalle professionnel d'une
journée avec une période de collecte de données d'un mois afin de générer 30 points de données,
ou utiliser un intervalle professionnel d'une semaine avec une période de collecte de données de
six mois afin de générer 26 points de données. La modification de l'intervalle professionnel et/ou
de la période de collecte de données procure davantage de flexibilité et facilite l'obtention d'une
quantité de données suffisante pour l'analyse.
Exclusion de points de données
Vous pouvez définir la période du rapport de façon à exclure un événement spécial ou marquer
la période comme non valide afin d'exclure d'une analyse de tendance les points recueillis durant
cette période.
Facteurs affectant la validité des données
Durant une période de collecte de données, les systèmes interrogés peuvent rencontrer des
événements qui ont des conséquences sur les données disponibles pendant cette période. Capacity
Advisor identifie les points de données susceptibles d'être défavorables à la qualité et à la validité
des résultats des rapports.
Voici quelques exemples d'événements que Capacity Advisor peut reconnaître (et ignorer) comme
sources potentielles de points non valides :
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Temps d'arrêt du système durant la période de collecte.
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Activité exceptionnelle désignée par vous-même. Vous pouvez désigner manuellement des
périodes comme non valides lorsque vous savez que l'utilisation des ressources durant ces
périodes a été hors norme par rapport à votre planification de capacité.
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Collecte partielle à partir d'une machine virtuelle ou d'un hôte VM. Lorsque Capacity Advisor
n'est pas en mesure d'appliquer une correction qui rend compte de toute l'activité sur un hôte
VM, il marque les collectes de données partielles comme non valides.
36 Concepts clés de Capacity Advisor