NetBackup IT Analytics 사용자 설명서
- 소개
- 포털 이해
- 인벤토리 탐색
- 데이터 구성을 위한 계층 도구 모음
- 개체 표시
- 속성을 사용하여 데이터 구성
- 리포트 고정 - 인벤토리 개체를 사용하여 리포트 저장
- 인벤토리 목록 화면에서 속성 할당
- 리포트 익히기
- 리포트 생성 및 유지 관리
- 리포트 범위 선택
- 속성별 호스트 그룹화
- 리포트 범위 선택기에서 호스트 검색
- Backup Manager 고급 범위 선택기 설정
- 솔루션 리포트 범위 선택기 설정
- 리포트의 측정 단위
- 리포트 필터 논리 사용자 정의
- 리포트의 열 정렬
- 표 형식 리포트를 차트로 변환
- 배포, 공유, 예약 및 알림
- 리포트 구성
- 동적 템플릿 디자이너 작업
- 동적 템플릿 디자이너 빠른 시작
- 동기종의 제품별 템플릿으로 변환
- 동적 템플릿 함수 구성
- 필드 작성기로 필드 생성
- 범위 선택기 구성 요소 - 사용자 정의 필터
- 막대형 차트 동적 템플릿 구성
- 막대형 차트 동적 템플릿을 생성하는 단계
- 영역형/누적 영역형 차트 동적 템플릿 구성
- 성능 메트릭에 대한 선형 차트
- 선형 차트 필드 요구 사항
- 선형 차트당 개체 하나, 차트당 하나 이상의 메트릭
- 선형 차트당 개체 여러 개, 차트당 메트릭 하나
- 누적 막대형 차트 동적 템플릿의 예
- 표 형식 동적 템플릿에서 스파크라인 차트 생성
- 메서드 추가 또는 편집
- 메서드 유효성 검사 및 저장
- SQL 템플릿 디자이너 작업
- 게시된 데이터베이스 뷰
- SQL 템플릿 생성
- SQL 템플릿 출력 형식 지정
- SQL 템플릿 디자이너에서 테이블 구성
- 고급 SQL 리포트 템플릿 옵션
- SQL 템플릿 내보내기/가져오기
- 리포트 조회 작성용 파이프라인 함수
- APTlistOfDates
- aptStringConcat
- getServerAttributeValue
- getObjectAttributeValue
- getChildServerGroupContextById
- getServerGroupContextById
- secsToHoursMinSecs
- APTgetTapeDriveStatusName
- getFullPathname
- listJobSummaryAfterRestart
- listJobSummaryAfterRestartNBW
- NetWorker 백업 작업에 대한 listJobSummaryAfterRestart
- listOfBackupWindowDates
- listChargebackCatByVOLSDetail
- listChargebackCatByNcVolDetail
- listChargebackCatByFSDetail(HNAS용)
- listChargebackCatByFSDetail(EMC Isilon용)
- listChargebackByLUNSummary
- listChargebackByLUNDetail
- listChargebackCatByLUNSummary
- listChargebackCatByLUNDetail
- 알림 구성
- 호스트, 백업 서버 및 호스트 그룹 관리
- 속성 및 개체 관리
- 포털 액세스 및 사용자 권한 제공
- 암호 설정/재설정
- 사용자 그룹 홈 페이지 관리(관리자)
- 기본 예약 및 백업 윈도우 구성
- 정책 추가, 편집 및 이동
- 솔루션 관리
- 데이터 수집 관리 및 모니터링
- 데이터 수집 작업
- Data Collector 추가/편집
- Collector 및 수집 상태 검토
- Data Collector 업그레이드
- Capacity Manager 호스트 데이터 수집 작업
- 호스트 액세스 권한, Sudo 명령, 포트 및 WMI 프록시 요구 사항
- 호스트 액세스 요구 사항
- 인증 정보 관리
- 호스트 검색 및 수집 뷰를 채우기 위한 호스트 검색 정책 구성
- 검색 프로세스
- 호스트 연결 유효성 검사
- 호스트 검색 및 수집에서 검색 및 내보내기
- 프로브 설정 전파: 프로브 복사, 프로브 붙여넣기
- Veritas NetBackup용 검색 정책
- 시스템 통지 보기 및 관리
- 고급 매개 변수를 사용하여 사용자 정의
- 고급 매개 변수 사용 사례
- 액세스 제어 고급 매개 변수
- 일반 데이터 수집 고급 매개 변수
- 클라우드 데이터 수집 고급 매개 변수
- 호스트 검색 및 수집 고급 매개 변수
- Backup Manager 고급 매개 변수
- Capacity Manager 고급 매개 변수
- File Analytics 고급 매개 변수
- Virtualization Manager 고급 매개 변수
- 포털 환경 관리
- 랜섬웨어 성과표 관리
- 파일 분석
- 포털 문제 해결
- 속성 상속 재정의
- 리포트 데이터 캐싱 이해
위험 요소 완화 규칙 구성
위험 요소 완화 규칙 세트를 사용하여 엔터프라이즈 내에서 데이터 보호 목표 달성의 위험에 노출될 수 있는 영역을 평가할 수 있습니다. 이러한 규칙에는 환경과 관련된 특정 조건을 분리하기 위해 구성할 수 있는 매개 변수가 포함됩니다. 예를 들어 최근 백업이 없는 클라이언트 규칙을 수정하여 백업이 발생하지 않은 일수를 지정하고 사용이 중단된 클라이언트를 제외할 수 있습니다. 규칙을 구성하는 방법은 다양한 사용 사례에 따라 다르지만 목표는 위험에 노출된 영역과 주의가 필요한 추세를 식별하는 데 도움이 되는 분석 기능을 갖추는 것입니다. 이 지속적인 프로세스에서 주기적으로 추세를 평가하고 비즈니스 사례를 체계화해야 합니다.
??? 참조
구성되면 추가 조사가 필요한 영역을 식별할 수 있도록 예약된 프로세스가 이러한 카테고리에 대한 기간별 데이터를 수집합니다. 수반되는 리포트에는 데이터를 시간대별로 모니터링하여 위험 요소를 줄이는 프로세스를 실행하는 데 필요한 데이터가 표시됩니다.
베스트 프랙티스
매개 변수 값을 구성할 때 처음에는 가급적 자유롭게 구성합니다. 그런 다음 시간이 지남에 따라 매개 변수를 변경하여 실행 가능한 목록의 범위를 좁힙니다. 최적의 데이터 비교를 원한다면 매개 변수를 자주 수정하지 마십시오.
위험 요소 완화 규칙을 편집하려면 다음과 같이 하십시오.
위험 요소 완화 규칙을 수정하지 않을 경우 기간별 데이터 프로세스에서는 활성 규칙의 기본 설정을 사용하여 기간별 데이터를 수집합니다.
- 관리 > 솔루션 > 위험 요소 완화를 선택하십시오.
규칙
규칙은 클라우드 및 저장소와 같은 관련 카테고리 안에 나열됩니다.
가용성
특정 유형의 수집에 라이센스가 부여되지 않았거나 특정 유형의 수집이 수집되지 않으면 규칙의 구성 방법에 관계없이 위험 요소 완화 데이터를 사용할 수 없게 됩니다. 경우에 따라 포털에 필요한 라이센스가 있을 수 있지만 수집이 실행 및/또는 완료되지 않았을 수 있습니다.
데이터 보호 규칙을 사용하려면 Backup Manager 라이센스가 필요합니다.
저장소에는 Capacity Manager 라이센스가 필요합니다.
설명
위험 요소 완화 규칙의 전체 설명은 설명 위에 마우스를 올리면 볼 수 있습니다.
참고
향후 참조를 위한 작업 메모를 입력하십시오.
상태
녹색 확인 표시는 실행된 규칙에 대한 위험 요소 완화 기간별 데이터가 성공적으로 수집된 것을 나타냅니다.
빨간색 X는 기간별 데이터 수집에 실패했음을 나타냅니다. 수집에서 포털 환경에 없는 제품 모듈에 대한 데이터에 액세스를 시도했을 수 있습니다. 데이터베이스 오류 집계 리포트를 보려면 빨간색 아이콘을 누르십시오.
색상이 없는 원은 백그라운드 프로세스가 실행되지 않았음을 나타내며, 이것은 대개 규칙이 실행되지 않았기 때문입니다.
상태
규칙이 실행되었는지, 아니면 실행 중지되었는지를 나타냅니다.
최근 실행
백그라운드 프로세스가 실행되고 규칙의 구성된 매개 변수와 비교하여 수집된 데이터를 평가한 날짜 및 시간.
- 위험 요소 완화 그리드에서 규칙을 선택하고 편집을 누르십시오. 또는 규칙을 두 번 눌러 편집 대화 상자에 액세스하십시오.
위험 요소 완화 규칙
설명
데이터 보호 규칙
백업 작업 기간 차이
클라이언트의 평균 작업 기간을 비교하여 현재 기간의 평균 작업 기간이 이전 기간의 평균 작업 기간보다 길면서 백업에 성공한 클라이언트를 식별합니다. 평균 백업 작업 기간의 현저한 차이는 데이터 보호 문제를 나타낼 수 있습니다.
백업 작업 크기 차이
백업이 성공한 클라이언트의 평균 작업 크기를 비교합니다. 현재 기간의 평균이 이전 기간의 평균 작업 크기보다 낮은 클라이언트를 비교하면 백업 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
컴플라이언스 RTO RPO
마지막 전체 백업이 수행된 시기/여부를 확인하여 백업의 RTO(복구 시간 목표)와 RPO(복구 시점 목표)를 고려합니다. 그런 다음 증분 백업을 적용하는 데 소요되는 시간을 추가합니다.
마지막 전체 백업이 수행된 시기/여부를 확인하여 백업의 RTO(복구 시간 목표)와 RPO(복구 시점 목표)의 계산을 지원합니다. 그런 다음 증분 백업을 적용하는 데 소요되는 시간을 추가하여 SLA가 충족되는지 확인합니다.
NetBackup 디스크 풀 예측
선택한 기간(주)의 NetBackup 디스크 풀 통계를 검사하여 향후 3년 내에 저장소 용량이 소진되는 날짜를 예측할 수 있습니다.
예측이 3년을 초과하는 경우 상태가 반환됩니다.
원본 전체 상태 요약
백업 작업이 실패한 원본을 고려하여 위험 요소를 파악합니다. 이 규칙은 이러한 원본을 찾는 데 도움이 되는 상태 요약을 제공합니다.
원본 백업의 성공 여부를 결정하기는 복잡합니다. 특히 해당 원본에 여러 정책과 예약이 정의되어 있고 각 백업 세트에 다중 스트림이 있는 경우에는 더욱 그렇습니다. 또한 원본이 아직 실행 중이거나 모든 시도가 수행되지 않은 경우 수행할 작업을 결정하려면 컷오프 시간이 설정되어 있어야 합니다.
다음과 같은 기준이 고려됩니다.
1. 원본에서 원본의 모든 작업이 실패하면 실패한 것입니다.
2. 원본에서 원본의 모든 작업이 성공적으로 완료되면 성공한 것입니다.
3. 원본에서 원본의 모든 작업이 상태 1(건너뛴 파일)로 완료되면 부분적으로 성공한 것이고 양호한 상태일 수 있습니다.
4. 원본에 성공한 작업과 실패한 작업이 혼합되어 있는 경우 작업이 실제로 성공했는지 확인하기 위한 추가 검사가 필요합니다.
이제 4번에 논리를 적용하여 원본의 성공 여부를 프로그래밍 방식으로 결정할 수 있지만 이 논리는 고객에 따라 다릅니다.
원본 연속 실패
연속 백업이 실패했거나 백업이 연속으로 수행되지 않은 원본을 평가합니다. 이 규칙은 지난 14일의 기록을 검사하여 문제가 있을 수 있는 영역에 대한 인사이트를 제공합니다.
베스트 프랙티스: 매일 백업 윈도우가 끝날 때 이 규칙을 실행하도록 예약합니다. 이 규칙은 모든 백업 제품에서 작동합니다.
최근 백업이 없는 원본
정의된 일수 동안 백업되지 않은 원본의 상세 내역을 검토하여 원본이 위험에 노출되었는지 여부를 확인합니다.
위험 요소를 판별하는 데 사용할 백업이 수행되지 않은 일수를 지정하십시오.
작업 크기로 인해 의심되는 백업
백업 작업의 크기가 예상 외로 작은 경우 정책 설정에 문제가 있는 것을 나타낼 수 있습니다.
저장소 규칙
호스트 다중 경로 노출
경로 수가 특정 수 미만이어서 위험에 노출된 호스트를 식별합니다. 호스트와 LUN 간에 여러 HBA 포트와 어레이 포트가 구성되지 않은 호스트의 LUN 매핑을 검사합니다. 일반적인 요구 사항에 따르면 HBA 또는 어레이 포트에 장애가 발생할 경우 다른 포트로 호스트와 LUN 간의 연결을 유지할 수 있도록 HBA 2개와 어레이 포트 2개가 구성되어 있어야 합니다.
핫 어레이 포트
응용 프로그램 성능에 대한 위험을 나타낼 수 있는 과도한 어레이 포트를 식별합니다.
어레이 포트 성능 데이터를 검사하여 전송된 데이터의 스파이크를 식별합니다.
읽기 IO 기준 핫 LUN
위험 영역을 나타낼 수 있는 읽기 I/O 성능 메트릭의 스파이크를 드러냅니다. 이 규칙은 고유하면서도 단순한 알고리즘을 사용하여 비정상적인 성능 패턴을 식별합니다.
읽기 응답 기준 핫 LUN
위험 영역을 나타낼 수 있는 응답 시간 메트릭의 스파이크를 드러냅니다. 이 규칙은 고유하면서도 단순한 알고리즘을 사용하여 비정상적인 성능 패턴을 식별합니다.
쓰기 IO 기준 핫 LUN
위험 영역을 나타낼 수 있는 쓰기 I/O 활동의 스파이크를 드러냅니다. 이 규칙은 고유하면서도 단순한 알고리즘을 사용하여 비정상적인 성능 패턴을 식별합니다.
쓰기 응답 기준 핫 LUN
위험 영역을 나타낼 수 있는 쓰기 응답 시간 메트릭의 스파이크를 드러냅니다. 이 규칙은 고유하면서도 단순한 알고리즘을 사용하여 비정상적인 성능 패턴을 식별합니다.
씬 풀 예측
다중 벤더 및 다중 메트릭 풀 용량과 예측 데이터를 사용하여 위험에 노출된 저장소를 식별합니다.
가상화 규칙
VM 데이터 저장소 예측
정의된 기간(주)에 대한 VMWare 데이터 저장소 통계를 검사하여 향후 3년 내에 저장소 용량이 소진되는 날짜를 예측합니다.
VM 게스트 디스크 예측
정의된 기간(주)에 대한 VMWare 게스트 디스크 통계를 검사하여 향후 3년 내에 저장소 용량이 소진되는 날짜를 예측합니다.