Cisco CMLのサイジング用Excelファイル
Cisco CMLを動作させるコンピュータのスペックは「どの程度、仮想マシンを動作させるか?」に大きく依存します(※ライセンスは考慮しません)。CMLを動作させるホストコンピュータのスペックをサイジングする際、CPU/メモリの計算に使えるExcelファイルがGitHubで公開されています。
「Device Count」欄を入力していくことで必要なスペックが自動的に計算されます。
Cisco CMLを動作させるコンピュータのスペックは「どの程度、仮想マシンを動作させるか?」に大きく依存します(※ライセンスは考慮しません)。CMLを動作させるホストコンピュータのスペックをサイジングする際、CPU/メモリの計算に使えるExcelファイルがGitHubで公開されています。
「Device Count」欄を入力していくことで必要なスペックが自動的に計算されます。
以前にThousnadEyes でテストが消費するユニット数を計算するというメモを書きました。ログインが必要ですがUnit Calculatorを使うことで「テストが消費するユニット数」は事前に計算することができます。
「現時点の残りユニット数」を確認するにはManage
→Account Settings
→Usage and Billing
をクリックします。但し、「ユニット数を表示する」のに十分な権限を持っている必要があります。
Dockerfile From Image (dfimage)を使うとDockerコンテナからDockerfileを復元することができます。dfimage自体がDockerコンテナとして提供されており、Dockerエンジンがあれば利用可能です。ただ、毎回Dockerコンテナを実行するのは大変なので、ショートカットするには「エイリアスを設定する」「Pythonスクリプト経由で利用する」といった方法があるようです。今回は後者の「Pythonスクリプト経由で利用する」方法をメモします。
dfimageは仕組み上、Dockerを事前にインストールしておく必要があります。
Dockerコンテナを展開し、内部構造を確認するには以下のツールがあるそうです。しかし、私の環境ではいずれも動作しませんでした。
diveを使えばコンテナの内部構造を確認することができたので、簡単な使い方をメモしておきます。
新たに以下がリリースされていました。CML 2.6.0はサポートされなくなったようです。
各々の更新内容は以下でした。
MarkItDownを使うとファイルの形式を変換することができます。公式ページには以下の記載があります。
MarkItDown currently supports the conversion from:
- PowerPoint
- Word
- Excel
- Images (EXIF metadata and OCR)
- Audio (EXIF metadata and speech transcription)
- HTML
- Text-based formats (CSV, JSON, XML)
- ZIP files (iterates over contents)
- Youtube URLs
- EPubs
- ... and more!
ただ、実際に試してみると現状では「意図した通りに動作しない」ことが多いように思いました。とりあえず、今回試した内容をメモしておきます。
VMware上でWindows11仮想マシンを作成しても以下の表示が出てしまい、インストール出来ない場合があります。
これを回避するには以下の選択肢が考えられます。
今回はこれらの設定手順をメモしておきます。
以前に以下のメモを書きました。
今回は改めてUbuntuへSNMPユーティリティをインストールし、IOL-XEへSNMP Pollingする手順をメモします。
ThousandEyesでネットワークを可視化するにはエージェントを用意する必要があります。エージェントはLinuxへインストールすることもできますが、Cisco製のネットワーク機器上へインストールすることもできます。Catalystにはコンテナを動作させることができるApp-Hostingという機能があり、ThousandEyesのエージェントはこの機能を使ってコンテナとして動作させます。今回はCatalyst9300上へエージェントをインストール手順をメモしておきます。
miseでPythonのバージョンを指定すると「fatal: 'origin' does not appear to be a git repository
」エラーが出るようになってしまいました。このエラーの対処方法をメモしておきます。