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

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。」

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。」

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。」

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！」

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。」

「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！」

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。」

「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！」

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。」

「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！」

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。」

「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。」

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！」

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

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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。