HULFT Integrateサービスのステータスが黄色か赤の場合

HULFT Integrateサービスのステータスの色は、JVM Non-Heap Memoryの状態の色が反映されます。

JVM Non-Heap Memory

JVM Non-Heap Memory領域が不足した場合、「スクリプトのロードに失敗しました。」というエラーが発生し、スクリプトの実行が正常に行えなくなることがあります。このような事態を避けるため、JVM Non-Heap Memoryの使用量が多くなった場合には、再起動をしてください。

Javaが管理するJVM Non-Heap Memory は、スクリプトの編集時やはじめての実行時に消費されます。詳細は「JVM Non-Heap Memory」を参照してください。再起動をしない限り消費が減ることはありません。開発フェーズが完了し、スクリプトを更新する必要が無い場合であれば、無理に再起動をしなくても問題にならない可能性もあります。

再起動の目安

JVM Non-Heap Memoryの使用量が75%(赤いゾーン)に差し掛かった場合に、再起動をご検討ください。

特に、メモリを2GBで設定していた場合、JVM Non-Heap Memory内のメタスペースのエリアがかなりひっ迫している可能性があります。

= 備考 =

HULFT Integrate Serviceの再起動について

HULFT Integrate上でジョブが実行中の場合は、ジョブの完了を待った上で再起動が行われます。システムによる強制再起動が発生した場合には、この限りではありません。

再起動の方法、必要な権限などについては、「HULFT Integrateサービス」を参照してください。

Integrate Service再構成検討の目安

開発時にJVM Non-Heap Memoryの使用量が55%(黄色いゾーン)を常に超えるような場合は、HULFT Integrateサービスのメモリの追加、またはスケーラビリティの追加をご検討ください。

なお、現時点では一度作成したサービスの編集できませんので、メモリやスケーラビリティを追加したサービスを作成し、そちらへ移行してください。

ジョブやスクリプトの調整

とくにありません。

CPU

CPU使用率が100%を維持した状態である場合、スクリプトの実行速度が遅くなる可能性があります。

サービスにはヘルスチェックが実行されており、CPUの使用率100%が続くと応答が遅延する場合があります。その際には強制再起動が実行され、実行中のジョブやスクリプトが失敗する可能性があります。

再起動の目安

とくにありません。

Integrate Service再構成検討の目安

CPU使用率が90%を超える状態が続く場合には、HULFT IntegrateサービスのCPUの追加、またはスケーラビリティの追加をご検討ください。

なお、現時点では一度作成したサービスの編集できませんので、CPUやスケーラビリティを追加したサービスを作成し、そちらへ移行してください。

ジョブやスクリプトの調整

CPU使用率が高い時間帯は同じサービスにおいて現在以上の負荷を与えないように、以下のように運用側で調整をご検討ください。

  • 他のジョブが同時刻に実行されないようにスケジューリングする

  • 現在実行中のジョブは単位時間当たりの処理量を増やさない(データサイズ増やループ回数増が起こらないようにする)

JVM Heap Memory

JVM Heap Memoryの使用率が100%に達するとメモリが不足(Out Of Memory)し、スクリプト実行やファイル転送に失敗する可能性があります。

メモリの不足だけでサービスが強制再起動することはありません。しかしメモリスワップが頻発してCPU使用率が上昇するリスクがあります。

再起動の目安

JVM Heap Memoryの使用率が100%に近い場合、再起動を行ってください。

Integrate Service再構成検討の目安

JVM Heap Memoryの使用率が90%を超える状態が続く場合には、HULFT Integrate サービスのメモリの追加、またはスケーラビリティの追加をご検討ください。

なお、現時点では一度作成したサービスの編集できませんので、メモリやスケーラビリティを追加したサービスを作成し、そちらへ移行してください。

ジョブやスクリプトの調整

JVM Heap Memory 使用率が高い場合には、以下のように原因となるジョブやスクリプトの見直しをご検討ください。

  • 他のジョブが同時刻に実行されないようにスケジューリングする

  • スクリプトやスレッドの並列実行数を減らし、単位時間内のメモリ使用量を削減する

  • 大容量データ処理を利用する