Descripción de funcionalidades
Se aplica a: Windows Server 2022, Windows Server 2019
En este tema se define el concepto de funcionalidades de System Insights y se presentan las funcionalidades predeterminadas disponibles en Windows Server 2019.
En este tema también se explican los orígenes de datos, las escalas de tiempo de predicción y los estados de predicción usados para las funcionalidades predeterminadas.
Introducción a las capacidades
Una funcionalidad de System Insights es un modelo de aprendizaje automático o estadístico que analiza los datos del sistema para que se pueda ver con más claridad el funcionamiento de la implementación. System Insights presenta un conjunto inicial de funcionalidades predeterminadas y permite agregar otras nuevas dinámicamente, sin necesidad de actualizar el sistema operativo.
Nota
Puede consultar aquí documentación detallada sobre cómo crear, agregar y actualizar funcionalidades y el documento de administración de funcionalidades contiene más información de alto nivel sobre esta funcionalidad.
Además, cada funcionalidad se ejecuta localmente en una instancia de Windows Server y se puede administrar individualmente.
Salidas de funcionalidad
Cuando se invoca una funcionalidad, proporciona una salida para explicar el resultado de su análisis o predicción. Cada salida debe contener un estado y una descripción de estado para describir la predicción y cada resultado contiene de forma opcional datos específicos sobre la funcionalidad asociados a la predicción. Mediante la descripción del estado se proporciona una explicación contextual del estado y la funcionalidad indica uno de los siguientes estados Correcto, Advertencia o Crítico. Además, una funcionalidad puede mostrar un estado Error o Ninguno si no se hizo ninguna predicción. A continuación se enumeran los estados de funcionalidad y su significado básico:
- Correcto: todo parece estar en regla.
- Advertencia: no merece atención inmediata, pero se debería atender.
- Crítico: se debería atender pronto.
- Error: se produjo un error en la funcionalidad por un error desconocido.
- Ninguno: no se hizo ninguna predicción. Podría deberse a una falta de datos o a cualquier otro motivo específico de la funcionalidad para no realizar una predicción.
Además, los datos específicos de la funcionalidad contenidos en el resultado se colocarán en un archivo JSON accesible para el usuario y la ruta de acceso del archivo se puede encontrar con PowerShell.
Funcionalidades predeterminadas
En Windows Server 2019, System Insights introduce cuatro funcionalidades predeterminadas centradas en la previsión de capacidad:
- Previsión de capacidad de la CPU: prevé el uso de la CPU.
- Previsión de capacidad de la red: prevé el uso de red para cada adaptador de red.
- Previsión del consumo total de almacenamiento: prevé el consumo total de almacenamiento en todas las unidades locales.
- Previsión del consumo de volumen: prevé el consumo de almacenamiento para cada volumen.
Cada funcionalidad analiza los datos históricos anteriores para predecir el futuro uso y todas las funcionalidades de previsión están pensadas para predecir tendencias a largo plazo en lugar de comportamientos a corto plazo, gracias a lo cual los administradores pueden aprovisionar correctamente el hardware y ajustar sus cargas de trabajo para evitar la contención futura de recursos. Dado que estas funcionalidades se centran en el uso a largo plazo, estas funcionalidades analizan los datos diarios.
Modelo de previsión
Las funcionalidades predeterminadas usan un modelo de previsión para predecir el futuro empleo y para cada previsión, el modelo se entrena de forma local en los datos de la máquina. Este modelo está pensado para que se detecten tendencias en periodos más amplios y al reentrenarse en cada instancia de Windows Server se habilita la funcionalidad para adaptarse al comportamiento específico y los matices específicos del uso de cada máquina.
Nota
Para determinar qué tipo de modelo se debería usar fueron necesarias pruebas de muchos modelos mediante un conjunto de datos que contenían decenas de miles de máquinas. Después de analizar y retocar los modelos, se decidió usar un modelo de previsión regresiva automática, ya que genera predicciones muy precisas e intuitivas visualmente, sin requerir demasiado tiempo de entrenamiento. Por otra parte, este modelo requiere tres semanas de datos de entrenamiento, por lo que cada funcionalidad usa una tendencia lineal básica hasta que se reúnen los datos de este periodo de tiempo.
Escalas de tiempo de previsión
Mediante las funcionalidades predeterminadas se prevé un número determinado de días en el futuro en función del número de días para los que se han recopilado los datos. En la tabla siguiente se muestran las escalas de tiempo de la predicción de estas funcionalidades:
| Tamaño de datos de entrada | Predecir duración |
|---|---|
| 0-5 días | No se hacen predicciones. |
| 6-180 días | 1/3* del tamaño de los datos de entrada |
| 180-365 días | 60 días |
Previsión de datos
Cada funcionalidad analiza los datos diarios para predecir el uso futuro. Sin embargo, el uso de la CPU, las redes e incluso el almacenamiento puede cambiar con frecuencia a lo largo del día, ajustándose dinámicamente a las cargas de trabajo de la máquina. Dado que el uso no es constante a lo largo del día, es importante representar correctamente el uso diario en un único punto de datos. En la tabla siguiente se detallan los puntos de datos específicos y cómo se procesan los datos:
| Nombre de la prestación | Orígenes de datos | Lógica de filtrado |
|---|---|---|
| Previsión del consumo de volumen | Tamaño del volumen | Uso diario máximo |
| Previsión total del consumo de almacenamiento | Suma de tamaños de volumen, suma de tamaños de disco | Uso diario máximo |
| Previsión de la capacidad de CPU | % de tiempo de procesador | Promedio máximo de dos horas por día |
| Previsión de capacidad de red | Bytes totales por segundo | Promedio máximo de dos horas por día |
Al evaluar la lógica de filtrado anterior, es importante tener en cuenta que cada funcionalidad busca notificar a los administradores cuando el uso futuro supere significativamente la capacidad disponible, aunque la CPU alcance momentáneamente el 100 % de uso, es posible que el uso de CPU no haya causado una degradación significativa del rendimiento o contención de recursos. En el caso de la CPU y las redes, debe producirse un uso elevado constante en lugar de picos momentáneos. Sin embargo, al establecer el promedio de uso de la CPU y las redes a lo largo de todo el día, se perdería información de uso importante, ya que unas horas de uso elevado de CPU o redes podría afectar significativamente al rendimiento de las cargas de trabajo críticas. El promedio máximo diario de dos horas evita estos extremos y sigue produciendo datos significativos para cada funcionalidad que se va a analizar.
Sin embargo, en el caso del uso de almacenamiento total y volumen, el uso de almacenamiento no puede superar la capacidad disponible, incluso momentáneamente, por lo que se usa el uso diario máximo para estas funcionalidades.
Estados de previsión
Todas las funcionalidades de System Insights deben generar un estado asociado a cada predicción. Cada funcionalidad predeterminada usa la siguiente lógica para definir los estados de predicción:
- Correcto: la previsión no supera la capacidad disponible.
- Advertencia: la previsión supera la capacidad disponible en los próximos treinta días.
- Crítico: la previsión supera la capacidad disponible en los próximos siete días.
- Error: se produjo un error inesperado con la funcionalidad.
- Ninguno: no hay suficientes datos para hacer una predicción. Podría deberse a una falta de datos o a que no se han notificado datos recientemente.
Nota
Si una funcionalidad prevé varias instancias (como varios volúmenes o adaptadores de red), el estado refleja el estado más grave en todas ellas. Los estados individuales de cada volumen o adaptador de red son visibles en Windows Admin Center o en los datos contenidos en la salida de cada funcionalidad. Si desea conocer las instrucciones para analizar la salida JSON de las funcionalidades predeterminadas, visite este blog.
Referencias adicionales
Para más información sobre Información del sistema, use los recursos siguientes: