Insights

Das Insights-Bedienfeld bietet Informationen zu den Hauptursachen für Sitzungsausfälle in Ihrer Umgebung. Wenn Sie mit diesen Erkenntnissen tiefer in bestimmte Metriken eintauchen, können Sie Sitzungsfehler schneller beheben und beheben. Failure Insights helfen Administratoren insbesondere dabei, die Sitzungsverfügbarkeit zu verbessern, was ein wichtiger Faktor ist, der die Benutzererfahrung bestimmt. Diese Erkenntnisse sollen bei der proaktiven Überwachung der Benutzererfahrung helfen. Daher werden Insights für eine maximale Dauer von einem Tag angezeigt, auch wenn im Dashboard ein Zeitraum von 1 Monat oder 1 Woche ausgewählt ist.

Wenn Sie im Zusammenfassungsbereich auf die Einsicht klicken, wird der Insight-Bereich mit Details zu den Erkenntnissen und Optionen für einen Drilldown zu den Self-Service-Ansichten angezeigt.

Einblicke werden in zwei Kategorien angezeigt:

• Diagnostische Erkenntnisse: Der Unterbereich Diagnose enthält wichtige Erkenntnisse über Fehler, die auf der Site aufgetreten sind. Die Blackhole Machines, Zombie Sessions, Overloaded Machines und Communication Error Diagnostic Insights sind in diesem Unterbereich verfügbar. Jeder Einblick bei der Erweiterung zeigt einen Link zu den fehlgeschlagenen Sitzungen oder den Computern, auf denen sie gehostet werden Dies führt zur Self-Service-Ansicht, die die ausgefallenen Maschinen oder Sitzungen enthält. Ein weiterer Drilldown ist von hier aus möglich, wenn Sie auf einen bestimmten Computer, eine bestimmte Sitzung oder einen Konnektor klicken und die Zeitleistendetails und die detaillierten Metriken anzeigen.

  

Die häufigsten erkannten Ausfallmuster in Bezug auf den Standort, die Bereitstellungsgruppe sowie die Maschinen mit Einzel- oder Mehrfachbetriebssystemsitzungen werden angezeigt. Diese Muster sollen Ihnen helfen, festzustellen, ob das Problem in einer bestimmten Kohorte von Benutzern auftritt. In Fällen, in denen das System aufgrund einer verteilten Kohorte kein Muster hervorheben kann, wird empfohlen, einen Drilldown zur Selbstanalyse durchzuführen. Außerdem werden Maßnahmen angezeigt, die zur Behebung und Behebung der Probleme empfohlen werden.

• Baseline Insights: Die Baseline Insights geben die Abweichung der wichtigsten Leistungskennzahlen von der historischen Basislinie an. Diese Erkenntnisse zeigen auf einen Blick, ob sich wichtige Kennzahlen verbessern oder verschlechtern. Sie helfen dabei, Vorfallindikatoren schnell zu erkennen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um die Leistung Ihrer Umgebung zu verbessern.

  

Basisinformationen für schlechte Sitzungsfehler, Sitzungsreaktionsfähigkeit und Sitzungsanmeldedauer sind im Unterbereich Baseline verfügbar. In den Bereichen wird angezeigt, ob Sie weniger oder mehr Sitzungen mit Sitzungsfehlern, schlechter Sitzungsreaktion und schlechter Sitzungsanmeldedauer haben. Die Ausgangsbasis basiert auf dem P80-Wert der Metrik in den letzten 30 Tagen, der im gleichen Zeitintervall gemessen wurde wie das, für das die Erkenntnisse abgeleitet wurden. Der P80-Wert wird verwendet, um sicherzustellen, dass Ausreißer wie Ausfälle den Ausgangswert nicht übertreiben. Wenn der aktuelle Zeitstempel beispielsweise 23. September 2022, 14:35 Uhr ist und Sie die Basisinformationen für Sitzungsfehler für die letzten 2 Stunden anzeigen möchten. Der Basiswert wird als P80-Wert für Sitzungsfehler im Intervall 012:35 Uhr bis 14:35 Uhr in den letzten 30 Tagen berechnet.

Hinweis:

• Baseline Insights sind sieben Tage nach der Aufnahme eines neuen Kunden verfügbar.
• Durch die Aktualisierung der Warnparameter wird auch die Berechnung des entsprechenden Insights im UX-Dashboard geändert. Weitere Informationen finden Sie unter Benachrichtigungen.

Diagnostic Insights: Maschinen für schwarze Löcher

Einige Computer in Ihrer Umgebung, obwohl sie registriert sind und fehlerfrei erscheinen, warten möglicherweise keine vermittelten Sitzungen, was zu Fehlern führt. Maschinen, die vier oder mehr aufeinanderfolgende Sitzungsanfragen nicht bearbeiten konnten, werden als Black-Hole-Maschinenbezeichnet. Die Gründe für diese Fehler hängen mit verschiedenen Faktoren zusammen, die sich auf den Computer auswirken können, z. B. unzureichende RDS-Lizenzen, zeitweilige Netzwerkprobleme oder sofortige Auslastung des Computers. Diese Ausfälle beinhalten keine Ausfälle aufgrund von Kapazität oder Verfügbarkeit von Lizenzen. Das Vorhandensein von Black-Hole-Maschinen in der Umgebung erhöht Sitzungsfehler, was zu einer schlechten Sitzungsverfügbarkeit führt. Die Erkenntnisse der Black Hole-Maschinen zeigen die Anzahl der Black Hole-Maschinen, die in Ihrer Umgebung während des ausgewählten Zeitraums identifiziert wurden.

Durch Klicken auf Maschinen anzeigen wird die maschinenbasierte Self-Service-Ansicht geöffnet, die gefiltert wird, um alle Black Hole-Maschinen in Ihrer Umgebung während des ausgewählten Zeitraums anzuzeigen. Hier können Sie die einzelnen Leistungsmetriken der Maschine analysieren, um mögliche Gründe dafür zu identifizieren und zu verstehen, warum die Maschine keine Sitzungsanfragen annimmt. Weitere Informationen zu den Leistungsindikatoren, die in der maschinenbasierten Self-Service-Ansicht verfügbar sind, finden Sie unter Self-Service-Suche nach Maschinen. Wenn Sie außerdem auf den Maschinennamen klicken, wird die Ansicht Computerstatistik geöffnet, die hilft, die Ressourcenleistungsparameter der Maschine mit den Sitzungsleistungsparametern im selben Zeitraum zu korrelieren. Weitere Informationen finden Sie im Artikel zur Ansicht von Maschinenstatistiken .

Es werdenempfohlene Schritte zur Verringerung der Anzahl der Schwarzen Löcher bereitgestellt.

• um den RDS-Lizenzstatus zu überprüfen,
• um die Maschine in den Wartungsmodus zu versetzen, oder
• um die Maschine neu zu starten.

Der Abschnitt Entdeckte Muster zeigt die drei wichtigsten Muster, die bei Maschinen für Schwarze Löcher in Bezug auf die folgenden Kriterien festgestellt wurden:

• Anzahl der Black-Hole-Maschinen in jeder Bereitstellungsgruppe
• Anzahl der Black-Hole-Maschinen, auf denen ein Betriebssystem mit einer Sitzung oder mehreren Sitzungen ausgeführt wird

Weitere Informationen zu Black Hole Machine Alerts finden Sie im Artikel Warnmeldungen.

Diagnostic Insights: Kommunikationsfehler

Im Unterbereich Kommunikationsfehler wird die Anzahl der Sitzungsfehler aufgeführt, die auf Kommunikationsfehler zwischen dem Endpunkt (auf dem der Benutzer die Sitzung startet) und dem Computer zurückzuführen sind. Diese Fehler können aufgrund falscher Firewall-Konfigurationen oder anderer Fehler im Netzwerkpfad auftreten.

Die zwei Kategorien von Kommunikationsfehlern sind:

• Endpoint to Machine — listet die Sitzungen auf, in denen Kommunikationsfehler zwischen dem Endpunkt und dem Computer aufgetreten sind.
• Gateway to Machine — listet die Sitzungen auf, in denen Kommunikationsfehler zwischen dem Gateway und dem Computer aufgetreten sind.

Darüber hinaus enthält der Unterbereich Kommunikationsfehler die folgenden Empfehlungen zur Behebung der Fehler.

• Überprüfen Sie die Firewall-Einstellungen auf dem Computer und Gateway.
• Überprüfen Sie die Netzwerkkonnektivität zwischen dem Computer und dem Gateway.

Durch Klicken auf die Ausfallnummer wird die sitzungsbasierte Self-Service-Ansicht geöffnet, die gefiltert wird, um alle Sitzungen anzuzeigen, die während des ausgewählten Zeitraums aufgrund von Kommunikationsfehlern in Ihrer Umgebung fehlgeschlagen sind. Diese Ansicht hilft dabei, die einzelnen fehlgeschlagenen Sitzungen zu analysieren und eine mögliche Grundursache zu ermitteln. Weitere Informationen zu den Indikatoren, die in der sitzungsbasierten Self-Service-Ansicht verfügbar sind, finden Sie unter Self-Service-Suche nach Sitzungen.

Diagnostic Insights: Zombie-Sitzungen

Im Unterbereich Zombie-Sitzungen werden Informationen zu Sitzungsfehlern angezeigt, die aufgrund von Zombie-Sitzungen in der Umgebung aufgetreten sind. Eine Zombie-Sitzung ist eine abgebrochene Sitzung auf einer Betriebssystemmaschine mit einer Sitzung, die dazu führt, dass neue Sitzungsstarts auf dem Computer fehlschlagen. Versuche, Sitzungen auf diesem Computer zu starten, schlagen mit einem Fehler “ Nicht verfügbare Kapazität “ fehl Alle zukünftigen Sitzungsstartversuche schlagen fehl, bis die abgebrochene Sitzung beendet wird. Die Erkenntnisse von Zombie Sessions sollen dabei helfen, diese Maschinen mit abgebrochenen Sitzungen zu erkennen und diese Ausfälle proaktiv zu beheben.

Klicken Sie auf Maschinen anzeigen, um zur Self-Service-Ansicht zu wechseln, die mit der Liste der Computer gefiltert ist, die Zombie-Sitzungen

Hier stellt Failure Count die Anzahl der Sitzungsfehler dar, die im ausgewählten Intervall aufgetreten sind. Der letzte Fehlertyp und der Grund helfen dabei, die Ursache für Computer mit Zombie-Sitzungen zu ermitteln.

Eine Zombie-Sitzungswarnmail wird generiert, wenn in einem Intervall von 15 Minuten ein neuer Computer mit einer Zombie-Sitzung in der Umgebung erkannt wird. Weitere Informationen finden Sie im Artikel [Warnung für Maschinen mit Zombie-Sitzungen] Self-Service-Suche nach Sitzungen .

Empfohlene Aktionen für Zombie-Sitzungen

Sie können die Benutzer entweder abmelden oder die Computer mit Zombie-Sitzungen neu starten.

• Sie können die Benutzer mit Monitor für Citrix DaaS-Sites von den Zombie-Sitzungen abmelden. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Site Analytics .

• Sie können die Computer mit Zombie-Sitzungen aus Performance Analytics neu starten, siehe den Artikel Maschinenaktionen .

Diagnostic Insights: Überlastete Maschinen

Overloaded Machines Insight bietet Einblick in überlastete Ressourcen, die zu schlechter Erfahrung führen. Maschinen, bei denen anhaltende CPU-Spitzen oder hohe Speicherauslastung oder beides aufgetreten sind, die 5 Minuten oder länger gedauert haben, was zu einer schlechten Benutzererfahrung in der ausgewählten Dauer führte, gelten als überlastet. Es gibt möglicherweise andere Maschinen in der Umgebung mit hohem Ressourcenverbrauch, die sich jedoch nicht auf die Benutzererfahrung auswirken. Diese Maschinen werden nicht als überlastete Maschinen eingestuft.

Die Übersicht über überladene Maschinen zeigt die Anzahl der überlasteten Maschinen und die Anzahl der betroffenen Benutzer in der ausgewählten Dauer.

Klicken Sie auf Maschinen anzeigen, um die überlasteten Maschinen auf der Self-Service-Seite Maschinen für überladene Maschinen anzuzeigen. Überlastete Maschinen werden mit der Anzahl der anhaltenden Arbeitsspeicher- und CPU-Spitzen aufgeführt, die während des ausgewählten Intervalls auf diesen Computern aufgetreten sind.

Das Zeitleistendiagramm zeigt die Anzahl der Maschinen, die während des ausgewählten Zeitintervalls überlastet wurden, in einem 15-Minuten-Intervall. Sie können weiter auf einen bestimmten Computer klicken, um die Ansicht Maschinenstatistiken anzuzeigen.

Der Abschnitt Entdeckte Muster zeigt die drei häufigsten Muster, die bei überlasteten Maschinen in Bezug auf die folgenden Kriterien festgestellt wurden:

• Anzahl der überlasteten Maschinen in jeder Bereitstellungsgruppe
• Anzahl der überlasteten Maschinen, auf denen das Betriebssystem für Einzelsitzungen oder mehrere Sitzungen
• Anzahl der überlasteten Maschinen mit anhaltendem Arbeitsspeicher oder CPU-Spitzen

Weitere Informationen zu Warnungen bei überladenen Computern finden Sie im Artikel Warnungen .

Grundlegende Einblicke: Sitzungsfehler

Diese Erkenntnis zeigt die Abweichung der Anzahl der Sitzungsfehler vom 30-Tage-Basiswert. Der Basiswert wird als P80-Wert der Anzahl der Sitzungsfehler berechnet, die in den letzten 30 Tagen für denselben Zeitraum gemessen wurden.

Sitzungsfehler Die Basisinformationen zur Erweiterung zeigen Folgendes:

• die prozentuale Veränderung der Anzahl der aktuellen Sitzungsfehler im Vergleich zum Basiswert
• die aktuelle Anzahl von Sitzungsfehlern
• Erhöhung oder Verringerung der Anzahl von Sitzungsfehlern im Vergleich zum Basiswert
• ein Diagramm, das den Basiswert und die Anzahl der Sitzungsfehler in den letzten 30 Tagen zeigt

Grundlegende Einblicke: Reaktionsfähigkeit von Sitzungen

Diese Erkenntnis zeigt die Abweichung der Anzahl der Sitzungen mit schlechter Reaktionsfähigkeit vom 30-Tage-Basiswert. Der Ausgangswert wird als P80-Wert für die Anzahl der Sitzungen mit schlechter Reaktionsfähigkeit berechnet, die in den letzten 30 Tagen für denselben Zeitraum gemessen wurden.

Die Basisinformationen zur Erweiterung der Sitzungsreaktionsfähigkeit zeigen Folgendes:

• die prozentuale Veränderung der aktuellen Anzahl von Sitzungen mit schlechtem Reaktionsvermögen im Vergleich zum Ausgangswert.
• die aktuelle Anzahl von Sitzungen mit schlechter Reaktionsfähigkeit.
• Zunahme oder Verringerung der Anzahl von Sitzungen mit schlechter Reaktionsfähigkeit im Vergleich zum Ausgangswert
• ein Diagramm, das den Ausgangswert und die Anzahl der Sitzungen mit schlechter Reaktionsfähigkeit in den letzten 30 Tagen zeigt

Grundlegende Einblicke: Dauer der Sitzungsanmeldung

Der Baseline-Einblick für Sitzungen mit schlechter Anmeldedauer zeigt die Abweichung der Anzahl von Sitzungen mit schlechter Anmeldedauer vom Basiswert für 30 Tage. Der Basiswert wird als P80-Wert der Anzahl von Sitzungen mit schlechter Anmeldedauer berechnet, die in den letzten 30 Tagen für denselben Zeitraum gemessen wurden.

Die Basisinformationen zur Erweiterung der Sitzungsanmeldedauer zeigen Folgendes:

• die prozentuale Änderung der aktuellen Anzahl von Sitzungen mit schlechter Anmeldedauer im Vergleich zum Basiswert
• die aktuelle Anzahl von Sitzungen mit schlechter Anmeldedauer
• Erhöhung oder Verringerung der Anzahl von Sitzungen mit schlechter Anmeldedauer im Vergleich zum Basiswert
• ein Diagramm, das den Basiswert und die Anzahl der Sitzungen mit schlechter Anmeldedauer in den letzten 30 Tagen zeigt

Grundlegende Erkenntnisse: Sitzungen mit anomaler Reaktionsfähigkeit

Diese Erkenntnis zeigt die Anzahl der Sitzungen und Benutzer, deren Reaktionsfähigkeit über dem benutzerspezifischen 30-Tage-Basiswert für Reaktionsfähigkeit liegt. Der Basiswert wird anhand der P95-ICARTT-Werte berechnet, die in den letzten 30 Tagen für denselben Zeitraum gemessen wurden.

Dieser Einblick in die Expansion zeigt die folgenden Daten:

• Über den Link Sitzungen anzeigen gelangen Sie zur Self-Service-Ansicht, in der die Sitzungen aufgeführt sind, die während des ausgewählten Zeitraums ungewöhnlich reagiert haben.
• Die am häufigsten erkannten Muster in Bezug auf Delivery Group, Endpoint City und ISP werden angezeigt, damit Sie erkennen können, ob das Problem bei einer bestimmten Benutzerkohorte auftritt.

Baseline Insights: Ungewöhnliche Sitzungsunterbrechungen

Der Baseline-Einblick für anomale Sitzungsunterbrechungen zeigt die Abweichung der Anzahl der Sitzungsunterbrechungen vom 30-Tage-Baseline-Wert. Der Basiswert wird als P80-Wert für die Anzahl der Sitzungsunterbrechungen berechnet, die in den letzten 30 Tagen für denselben Zeitraum gemessen wurden.

Sitzungsunterbrechungen Der grundlegende Einblick in die Erweiterung zeigt Folgendes:

• die prozentuale Änderung der aktuellen Anzahl von Sitzungsunterbrechungen im Vergleich zum Basiswert
• die aktuelle Anzahl von Sitzungsunterbrechungen
• Erhöhung oder Verringerung der Anzahl der Sitzungsunterbrechungen im Vergleich zum Basiswert
• ein Diagramm, das den Basiswert und die Anzahl der Sitzungsunterbrechungen in den letzten 30 Tagen zeigt