MENU
  1. ホーム
  2. コマンドプロンプト
  3. Windowsコマンドプロンプトで「typeperf」を使ってパフォーマンスデータを収集する方法

Windowsコマンドプロンプトで「typeperf」を使ってパフォーマンスデータを収集する方法

コマンドプロンプト

Windows環境でシステムのパフォーマンスをモニタリングするための有効なツールとして、「typeperf」コマンドがあります。このコマンドは、リアルタイムでパフォーマンスデータを収集し、特定のカウンターの動作状況を監視するのに非常に便利です。本記事では、typeperfコマンドの基本的な使い方から、カスタムカウンターの設定、データの保存方法、応用例、そしてトラブルシューティングまで、詳細に解説していきます。これにより、パフォーマンスデータの収集と解析が容易になり、システムの効率的な運用とトラブル解決に役立てることができるでしょう。

目次

typeperfコマンドとは

typeperfコマンドは、Windowsでシステムのパフォーマンスカウンターをリアルタイムに収集し、表示するためのツールです。このコマンドを使用することで、CPU、メモリ、ディスク、ネットワークなどのリソース使用状況をモニタリングし、パフォーマンスのボトルネックや異常を迅速に特定することができます。typeperfは、システム管理者やITプロフェッショナルにとって重要なツールであり、問題解決やシステムの最適化に役立ちます。基本的な使い方から高度な設定まで、多岐にわたる用途で利用可能です。

typeperfの基本的な使い方

typeperfコマンドの基本的な使い方を以下に説明します。まず、コマンドプロンプトを管理者権限で開きます。

基本的なコマンドの実行

typeperfコマンドを実行するためには、次のように入力します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time"

このコマンドは、システム全体のCPU使用率をリアルタイムで表示します。

複数のカウンターを同時に表示

複数のパフォーマンスカウンターを同時にモニタリングする場合、カウンター名をカンマで区切って指定します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time","\Memory\Available MBytes"

このコマンドは、CPU使用率と利用可能メモリの両方をリアルタイムで表示します。

サンプリング間隔の設定

サンプリング間隔を設定することで、データを収集する頻度を指定できます。デフォルトの間隔は1秒ですが、以下のように設定することができます：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -si 5

このコマンドは、5秒ごとにCPU使用率をサンプリングします。

基本的な使い方を理解することで、より高度な設定やカスタマイズを行う際の基礎となります。次に、パフォーマンスカウンターのカスタマイズ方法について説明します。

カスタムカウンターの設定方法

パフォーマンスデータをより細かく監視するために、カスタムカウンターを設定することができます。これにより、特定のリソースやアプリケーションの詳細なパフォーマンスデータを収集できます。

利用可能なカウンターの確認

まず、利用可能なパフォーマンスカウンターの一覧を表示するには、次のコマンドを使用します：

typeperf -q

このコマンドは、システムで利用可能なすべてのパフォーマンスカウンターのリストを表示します。

特定のカウンターを選択

特定のカウンターを選択するには、-qオプションの後にカウンター名を指定します：

typeperf -q "\Processor(_Total)\%"

このコマンドは、CPUに関連するカウンターのみを表示します。

カスタムカウンターの追加

複数のカスタムカウンターを追加することで、特定のリソースやプロセスの詳細なパフォーマンスデータを監視できます。例えば、以下のコマンドでCPUとディスクの使用状況を同時に監視します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time","\LogicalDisk(_Total)\% Disk Time"

特定のインスタンスを監視

特定のインスタンス（例：特定のプロセスやディスク）を監視する場合、インスタンス名を指定します：

typeperf "\Process(chrome)\% Processor Time"

このコマンドは、ChromeブラウザのCPU使用率を監視します。

カスタムカウンターを設定することで、システム全体のパフォーマンスだけでなく、特定のアプリケーションやリソースの詳細なデータを収集し、分析することが可能になります。次に、収集したデータの出力形式について説明します。

typeperfの出力形式

typeperfコマンドは、収集したパフォーマンスデータをさまざまな形式で出力することができます。これにより、データの解析やレポート作成が容易になります。

リアルタイム出力

デフォルトでは、typeperfコマンドはリアルタイムでデータをコンソールに出力します。以下のコマンドは、CPU使用率をリアルタイムで表示します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time"

この形式は、即座にパフォーマンスデータを確認したい場合に便利です。

CSV形式での出力

収集したデータを後で分析するために、CSV形式でファイルに保存することができます。以下のコマンドは、データをperfdata.csvというファイルに保存します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -f CSV -o perfdata.csv

この形式は、Excelや他のスプレッドシートソフトウェアでデータを簡単に解析するのに便利です。

TSV形式での出力

データをタブ区切り形式で保存することも可能です。以下のコマンドは、データをperfdata.tsvというファイルに保存します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -f TSV -o perfdata.tsv

この形式は、特定の解析ツールやスクリプトでの利用に適しています。

バイナリ形式での出力

パフォーマンスデータをバイナリ形式で保存することもできます。この形式は、専用の解析ツールでの利用を前提としています。以下のコマンドは、データをperfdata.blgというファイルに保存します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -f BIN -o perfdata.blg

バイナリ形式は、データの保存容量を抑えるのに適しています。

出力形式を適切に選択することで、収集したパフォーマンスデータを効果的に分析し、システムのパフォーマンスを最適化するための洞察を得ることができます。次に、収集したデータをファイルに保存する方法について説明します。

ファイルへのデータ保存

typeperfコマンドは、収集したパフォーマンスデータをファイルに保存することで、後で詳細な分析やレポート作成が可能になります。以下では、データをファイルに保存する方法を具体的に説明します。

CSV形式での保存

CSV形式で保存すると、データを簡単にスプレッドシートソフトウェアで解析できます。以下のコマンドを使用して、データをCSVファイルに保存します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -f CSV -o perfdata.csv

このコマンドは、CPU使用率を収集し、それをperfdata.csvというファイルに保存します。

TSV形式での保存

データをタブ区切り形式で保存することもできます。以下のコマンドでデータをTSVファイルに保存します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -f TSV -o perfdata.tsv

TSV形式は、特定の解析ツールやスクリプトでの利用に便利です。

バイナリ形式での保存

データをバイナリ形式で保存することで、保存容量を節約し、長期間のデータ収集が可能になります。以下のコマンドでデータをバイナリ形式のファイルに保存します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -f BIN -o perfdata.blg

この形式は、専用の解析ツールを使用してデータを解析する場合に適しています。

カスタムファイル名とパスの指定

保存するファイルの名前やパスをカスタマイズすることもできます。以下のコマンドでは、データを指定したパスのファイルに保存します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -f CSV -o C:\PerformanceLogs\cpu_perf.csv

このコマンドは、CPU使用率のデータをC:\PerformanceLogs\cpu_perf.csvというファイルに保存します。

サンプリング間隔の設定と保存

データのサンプリング間隔を設定して、ファイルに保存することもできます。以下のコマンドでは、10秒ごとにデータをサンプリングし、CSVファイルに保存します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -si 10 -f CSV -o perfdata.csv

このようにして、収集したパフォーマンスデータをファイルに保存することで、詳細な分析やトレンドの追跡が可能になります。次に、CSV形式で保存したデータの解析方法について説明します。

CSV形式での保存と解析

typeperfコマンドで収集したパフォーマンスデータをCSV形式で保存することで、データの解析やレポート作成が容易になります。以下に、CSV形式で保存したデータの具体的な解析方法を説明します。

CSV形式でのデータ保存

まず、前述の方法でパフォーマンスデータをCSVファイルに保存します。例えば、以下のコマンドを使用します：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -f CSV -o perfdata.csv

このコマンドは、CPU使用率のデータをperfdata.csvというファイルに保存します。

CSVファイルの読み込み

CSVファイルを解析するためには、ExcelやGoogleスプレッドシートなどのスプレッドシートソフトウェアを使用します。以下は、Excelを使用した解析方法の一例です。

  1. Excelを開きます。
  2. 「ファイル」タブをクリックし、「開く」を選択します。
  3. 保存したCSVファイル（例：perfdata.csv）を選択して開きます。

データの解析

データを開いたら、以下のような方法で解析を行います：

グラフの作成

  1. データの列を選択します。
  2. 「挿入」タブをクリックし、「折れ線グラフ」や「棒グラフ」を選択します。
  3. 選択したデータに基づいてグラフが作成されます。

データのフィルタリング

  1. データ範囲を選択します。
  2. 「データ」タブをクリックし、「フィルター」を選択します。
  3. 各列のヘッダーにフィルターボタンが表示され、特定の値や範囲でデータを絞り込むことができます。

条件付き書式の適用

  1. データ範囲を選択します。
  2. 「ホーム」タブをクリックし、「条件付き書式」を選択します。
  3. 高い値や低い値を強調表示するルールを設定します。

スクリプトを使った解析

PythonやRなどのプログラミング言語を使用して、より高度な解析を行うこともできます。以下は、Pythonを使用した簡単な解析スクリプトの例です：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# CSVファイルの読み込み
data = pd.read_csv('perfdata.csv', skiprows=1)

# データのプロット
plt.plot(data['Time'], data['\Processor(_Total)\% Processor Time'])
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('CPU % Processor Time')
plt.title('CPU Usage Over Time')
plt.grid(True)
plt.show()

このスクリプトは、CSVファイルを読み込み、時間に対するCPU使用率の変化をプロットします。

CSV形式で保存したデータの解析は、システムパフォーマンスのトレンドを把握し、問題の根本原因を特定するのに非常に有効です。次に、typeperfコマンドの応用例について説明します。

typeperfの応用例

typeperfコマンドは、基本的なパフォーマンスモニタリングだけでなく、さまざまな応用例があります。ここでは、実際の業務での応用シナリオをいくつか紹介し、具体的な利用方法を説明します。

Webサーバーのパフォーマンスモニタリング

Webサーバーのパフォーマンスを監視することで、ユーザーのアクセス状況やリソースの使用状況を把握し、必要に応じてサーバーの設定を最適化できます。

typeperf "\Web Service(_Total)\Current Connections","\Web Service(_Total)\Connection Attempts/sec"

このコマンドは、Webサーバーの現在の接続数と接続試行回数をリアルタイムで監視します。

データベースサーバーの監視

データベースサーバーのパフォーマンスを監視することで、クエリの実行速度やリソースの消費状況を把握し、データベースのパフォーマンスを最適化するための情報を収集できます。

typeperf "\SQLServer:General Statistics\User Connections","\SQLServer:SQL Statistics\Batch Requests/sec"

このコマンドは、SQL Serverのユーザー接続数とバッチ要求数を監視します。

リモートサーバーの監視

リモートサーバーのパフォーマンスデータを収集することで、ネットワーク越しにリソースの使用状況を把握し、リモートのシステム管理を効率化できます。

typeperf "\\RemoteServer\Processor(_Total)\% Processor Time","\RemoteServer\Memory\Available MBytes"

このコマンドは、リモートサーバーのCPU使用率と利用可能メモリを監視します。

定期的なパフォーマンスレポートの生成

定期的にパフォーマンスデータを収集し、レポートを生成することで、システムのトレンドを把握し、予防的なメンテナンスを行えます。以下のバッチファイルを使用して、毎日定時にデータを収集します：

@echo off
typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time","\Memory\Available MBytes" -f CSV -o "C:\PerformanceLogs\perfdata_%date:~-10,2%-%date:~-7,2%-%date:~-4,4%.csv"

このバッチファイルは、毎日新しいCSVファイルにデータを保存します。

アラートの設定

typeperfコマンドとスクリプトを組み合わせて、特定の条件が発生したときにアラートを発するように設定できます。以下のPowerShellスクリプトは、CPU使用率が80％を超えた場合にアラートを表示します：

$threshold = 80
while ($true) {
    $cpu = (typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -sc 1 | Select-String -Pattern ",(\d+.\d+)" | ForEach-Object { $_.Matches[0].Groups[1].Value }) -replace '"', ''
    if ([double]$cpu -gt $threshold) {
        [System.Windows.Forms.MessageBox]::Show("CPU usage is over $threshold%: $cpu%")
    }
    Start-Sleep -Seconds 5
}

このスクリプトは、5秒ごとにCPU使用率をチェックし、しきい値を超えるとアラートを表示します。

typeperfコマンドの応用例を活用することで、システム管理やパフォーマンス最適化の幅が広がり、より効率的な運用が可能になります。次に、よくあるトラブルとその解決方法について説明します。

トラブルシューティング

typeperfコマンドを使用する際に発生する一般的な問題と、その解決方法について説明します。これらのトラブルシューティングの手順を参考にして、スムーズにパフォーマンスデータを収集しましょう。

typeperfコマンドが認識されない

コマンドプロンプトでtypeperfコマンドを入力しても認識されない場合、以下の点を確認してください：

管理者権限でコマンドプロンプトを実行

管理者権限でコマンドプロンプトを開いてください。typeperfコマンドは管理者権限が必要な場合があります。

環境変数の設定

typeperfコマンドがシステムのPATHに含まれていることを確認してください。含まれていない場合は、次の手順で追加します：

  1. 「システムのプロパティ」を開く。
  2. 「環境変数」を選択。
  3. 「システム環境変数」から「Path」を選び、「編集」をクリック。
  4. typeperfのパス（通常はC:\Windows\System32）を追加。

カウンターが見つからない

特定のパフォーマンスカウンターが見つからない場合、以下の点を確認してください：

カウンター名の確認

カウンター名が正確であることを確認してください。カウンター名には大文字と小文字の区別がある場合があります。また、カウンター名を引用符で囲む必要があります。

利用可能なカウンターの確認

次のコマンドを使用して、利用可能なカウンターのリストを確認してください：

typeperf -q

このリストから正しいカウンター名を見つけて使用します。

データのサンプリング間隔が正しく設定されない

サンプリング間隔が期待通りに設定されない場合、コマンドの構文を確認してください：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -si 5

サンプリング間隔は秒単位で指定し、コマンドの構文が正しいことを確認します。

データがファイルに保存されない

データがファイルに正しく保存されない場合、以下の点を確認してください：

書き込み権限の確認

データを保存するディレクトリに書き込み権限があることを確認してください。必要に応じて、管理者権限でコマンドを実行します。

ファイルパスの指定

ファイルパスが正しく指定されていることを確認します。絶対パスを使用すると、誤りを減らすことができます：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -f CSV -o C:\PerformanceLogs\perfdata.csv

データ収集が途中で停止する

データ収集が途中で停止する場合、以下の点を確認してください：

システムリソースの確認

システムリソース（CPU、メモリ、ディスク容量）が不足していないか確認します。リソースが不足している場合、他のプロセスを終了するか、不要なファイルを削除してリソースを確保します。

ログサイズの設定

ログファイルのサイズ制限を設定することができます。サイズ制限を設定して、データ収集を継続するようにします：

typeperf "\Processor(_Total)\% Processor Time" -f CSV -o perfdata.csv -max 1000

このコマンドは、ログファイルのサイズを1000KBに制限します。

これらのトラブルシューティング手順を実施することで、typeperfコマンドの使用中に発生する問題を解決し、パフォーマンスデータの収集と解析をスムーズに行うことができます。次に、記事のまとめに移ります。

まとめ

typeperfコマンドは、Windows環境でシステムのパフォーマンスデータをリアルタイムで収集し、監視するための強力なツールです。本記事では、typeperfコマンドの基本的な使い方から、カスタムカウンターの設定、データの保存方法、CSV形式でのデータ解析、実際の応用例、そしてトラブルシューティングまでを詳しく解説しました。

typeperfを活用することで、システムのパフォーマンスを詳細に監視し、ボトルネックや異常を迅速に特定して対応することが可能になります。定期的なパフォーマンスモニタリングとデータの分析により、システムの最適化や安定運用に寄与できるでしょう。ぜひ、typeperfコマンドを利用して、効果的なパフォーマンス管理を実現してください。

コマンドプロンプト
Windows システム管理 コマンドプロンプト パフォーマンスデータ

コメント

コメントする

目次