各可視化マップは、さまざまな配色で色分けされています。ブロックおよびネットワークの色の濃度を見れば、ビジーまたはビジーでないネットワークまたは日付をツリー マップのタイプに応じて特定できます。ネットワーク データベースのビジュアル表示により、潜在的な問題を簡単に調査して特定できます。
- 日単位の DHCP リースの配布の視覚的な表現。
- 日単位のデバイス タイプの配布の視覚的な表現。
- 複数年にわたる DHCP リース履歴の配布の視覚的な表現。データベース内に現在入っているデータに応じて、最大 5 年間の DHCP リース データが表示されます。
DHCP リースが最も混み合う時間の特定
DHCP ヒート マップは、DHCP リースを月単位、週単位、日単位、時間単位で表示します。DHCP リース数の多い日を選択し、1 日の DHCP リースの分布を確認して、最も忙しい時間を特定できます。ネットワーク チームは、この情報を使用して、特定の日または週において、データ利用量が多くなった原因を詳しく調査できます。次の DHCP ヒート マップでは、特定の曜日が通常よりも忙しいこと、選択した日のリース ピーク時間は午後 1 時～午後 5 時までの間であることが分かります。
DHCP リースを最も多く受けているデバイスの特定
DHCP リース数の異なる週または日を選択して、その間に DHCP リースを受けたデバイスの分布を確認し、最も多いデバイスを特定し、日によってその分布がどのように変わるかを確認できます。この情報を使用して、特定の日時にネットワークに接続されたクライアント デバイスとデバイス分布の変化を特定できます。次の例では、この日に DHCP リースを最も多く受けたデバイスは、Android デバイスであることが分かります。
予測可能なパターンと挙動の特定
5 年間分の DHCP リース データをカレンダ形式で確認することで、パターンと挙動を簡単に比較して、ネットワーク チームが組織のユーザの挙動の理解を深めるのに役立つ予測可能な活動があるかどうかが分かります。例えば、連続する金曜日を調査して、DHCP リースの分布がパターン化されているか、毎週大きく異なっているかを知ることができます。特定のパターンが見つかったならば、今後、あらかじめ準備しておけるようになります。例えば、次の図では、他の平日と比べて、金曜日と土曜日にネットワークが混雑し、金曜日に DHCP リースが多く発行されていることが分かります。ネットワーク管理者は、パターンを確認して、DHCP リースの増加の原因を突き止め、その日に最も混雑した時間を特定できます。この情報を利用して、通常より多い DHCP リースに対応するよう、今後の金曜と週末に向けてネットワーク リソースを計画できます。
