ディスク I/O の可視化（ビジュアライゼーション）
理解のために小咄形式でまとめました。
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登場人物
- 太郎（後輩）：入社1年目の若手エンジニア。
- 花子（先輩）：システムエンジニア歴3年の先輩。
場面：オフィスのホワイトボード前
太郎がパフォーマンスデータを分析しながら、花子に質問する。
太郎：「花子先輩、ディスク I/O のパフォーマンスデータを iostat や sar で取得したんですが、数値だけだといまいち 全体の傾向 がつかめません。どうすればいいでしょう？」
花子：「いい質問ね。 ビジュアライゼーション（可視化） を使うと、 数値の羅列 では分かりにくい 異常や傾向 を一目で把握できるわ。」
可視化（ビジュアライゼーション）の解説
花子：「ビジュアライゼーションには、 データのパターンや異常を見つける のに適したいくつかの種類があるの。特に ディスク I/O の分析 では次の 5 つが役立つわ。」
- 折れ線グラフ
- レイテンシ散布図
- レイテンシヒートマップ
- オフセットヒートマップ
- 使用率ヒートマップ
1. 折れ線グラフ
花子：「折れ線グラフ は 時間経過による変化 を見るのに適しているわ。」
- IOPS（1秒間の I/O 数） や スループット（データ転送量） を時間ごとにプロットする。
- システムの負荷の変化や、
突発的なスパイク（急激な負荷増加）を視覚化できる。
太郎：「ってことは、 深夜に IOPS が急増している原因 を探るのに役立ちそうですね！」
2. レイテンシ散布図
花子：「レイテンシ散布図 は、 I/O の応答時間（レイテンシ） の分布を見るのに便利よ。」
- 横軸：時間
- 縦軸：I/O のレイテンシ（ミリ秒単位）
「これをプロットすると、 高レイテンシの I/O が特定の時間帯に集中しているか や、 外れ値（異常に遅い I/O） がすぐ分かるわ。」
太郎：「なるほど、 一部の I/O だけ異常に遅い というケースを発見しやすくなるんですね！」
3. レイテンシヒートマップ
花子：「レイテンシヒートマップ は 長時間のデータ を 一目で把握できる のが特徴よ。」
- 色の
濃淡でレイテンシの大小を表現する。 - 例えば、
1日 24時間分のデータを縦方向に時間、横方向にレイテンシとして可視化する。
「これなら 特定の時間帯にだけ遅延が発生している という 隠れたパターン も見つけられるわ。」
太郎：「確かに ヒートマップ なら 全体の傾向 が一目で分かりますね！」
4. オフセットヒートマップ
花子：「オフセットヒートマップ は ディスクのブロックごとのアクセスパターン を可視化する手法よ。」
- 横軸：ディスクのオフセット（ブロックアドレス）
- 縦軸：時間
- 色：アクセス頻度（濃いほど多い）
「これを使うと 特定の範囲だけが頻繁にアクセスされている ことが分かるの。」
太郎：「例えば、 データベースの特定のテーブルだけが集中的にアクセスされている ことが可視化できるんですね！」
5. 使用率ヒートマップ
花子：「使用率ヒートマップ は CPU や I/O デバイスの使用率の変化 を見るのに使うわ。」
- 横軸：時間
- 縦軸：デバイスや CPU コア
- 色：使用率（赤＝高負荷、青＝低負荷）
「例えば CPU の 1コアだけが異常に負荷が高い 場合、それが I/O のキュー待ちが原因か を分析できるの。」
太郎：「たしかに リソースの偏り を見つけるのに役立ちそうですね！」
花子：「これらの 可視化手法 を 交通監視システム に例えると分かりやすいわ。」
-
折れ線グラフ → 高速道路の交通量の変化
時間ごとにどれくらいの車が通ったか？
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レイテンシ散布図 → 渋滞発生の場所と時間
どの時間帯・場所で渋滞が発生しているか？
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レイテンシヒートマップ → 都市全体の渋滞状況
どのエリアが恒常的に混んでいるか？
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オフセットヒートマップ → 駐車場の混雑状況
特定の区画だけ満車になっている？
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使用率ヒートマップ → 交差点ごとの混雑具合
どの信号がボトルネックになっている？
太郎：「なるほど！ ビジュアライゼーション は データの渋滞解析 みたいなものなんですね！」
まとめ
花子：「数値だけでは見えなかった ボトルネックや異常なパターン を発見するために、 適切なビジュアライゼーション を活用するのが重要よ。」
太郎：「ありがとうございます！ Grafana で 折れ線グラフ と ヒートマップ を作って、 ディスク I/O の傾向 を分析してみます！」
参考リンク
システムパフォーマンス関連記事の目次
システムパフォーマンス関連記事は、以下の書籍を参考に記述しています。