概要
Deep Discovery Analyzer(以下DDAn)は受信したオブジェクトを管理及び分析する為にサンドボックスイメージを使用して、ファイル、URL、レジストリエントリ、API コール、およびその他のオブジェクトの分析を行います。
このFAQはDDAnのサンドボックスイメージに割り当てる適切なインスタンス数を設定する為の情報を掲載いたします。
詳細
(1)サンドボックスに設定可能なインスタンス数
DDAnにアップロード可能なイメージ数、およびイメージごとに設定可能なインスタンス数は使用製品のハードウェア仕様に応じて決まります。
(2)サンドボックスでの処理数とパフォーマンス
サンドボックスの数によって同時に処理できる数は異なるため、同時に処理できる数が多いほど理論的にはパフォーマンスが向上します。
例えば、最大3イメージに対し60インスタンスを振り分けることが可能ですが1イメージに20インスタンスづつ設定した場合、1つの分析ファイルは、3つにコピーした後に3つのサンドボックスへ平等に振り分け・解析されます。そのため、各イメージで同時に処理を実行されるのは最大20個となります。
例：
-1イメージ各60インスタンスを設定した場合 ⇒ 最大60個まで同時処理可能です。
-1イメージ各60インスタンスを設定した場合 ⇒ 最大60個まで同時処理可能です。
-2イメージ各30インスタンスを設定した場合 ⇒ 最大30個まで同時処理可能です。
-3イメージ各20インスタンスを設定した場合 ⇒ 最大20個まで同時処理可能です。
-3イメージ各20インスタンスを設定した場合 ⇒ 最大20個まで同時処理可能です。
極端な例として、2つのサンドボックスイメージをインポートして、そのインスタンスが10：1で設定されている場合、10インスタンスあるサンドボックスでの解析は早く完了しても、もう片方のインスタンスの解析待ちが多発する可能性があります。
(3)サンドボックスイメージのインスタンスがDDAnサーバー全体に与える影響
サンドボックスのインスタンスを増やせば、DDAnの中でオブジェクト分析を行うために稼動する仮想OSの数が増えることになります。DDAnは仮想OSごとにサーバーのリソースを消費する為、リソース消費の高いイメージが大量に稼働すれば、DDAn全体のパフォーマンスにも影響を及ぼす可能性があります。
インスタンスの数を増やしたことでDDAnの解析に遅延などが発生した場合は、インスタンスの数を段階的に減らしていただけるようお願い致します。
もしインスタンスの数を減らしても問題が解決しない場合はサポート窓口に原因調査をご依頼ください。
