保持されるレポートの最大インスタンス数に達すると、Nutanix は新しいレポートに対応するために最も古いレポートを自動的に削除します。
Nutanix Enterprise Cloud Administration (ECA)コースの資料より:
ストレージとパフォーマンスの効率性を確保するため、Nutanix レポートでは保存可能なレポート数を制限しています。この上限に達した場合、新しいレポート用のスペースを確保するために、最も古いレポートインスタンスが自動的に削除されます。

Nutanix Life Cycle Manager (LCM) は、ハードウェアコンポーネントに検証済みのファームウェアとドライバーバンドルを使用しています。GPU 対応ホストの場合、LCM のドキュメントには次のように記載されています。
「GPU 対応の AHV ホストでは、ワークフロー実行中に LCM が必要な GPU コンポーネントを検証およびアップグレードできるように、直接アップロード メカニズムを使用して GPU ドライバー バンドルを手動でアップロードする必要があります。」GPU ドライバーはベンダー固有であり、標準カタログで常に利用できるとは限らないため、LCM がアップグレードを調整する前に管理者がアップロードする必要があります。
ダークサイトモードで実行しても、不足しているGPUバンドルは提供されません。エージェントVMの作成はGPUドライバーの操作とは無関係です。NCCを更新すると検証は改善されますが、GPUサポートファイルは提供されません。
したがって、GPU ドライバー バンドルの直接アップロードが必要です。

Nutanix Data Protectionは、リカバリの整合性を確保するために、厳格なスナップショットライフサイクル制御を実施します。システムは、実行中の操作によってアクティブに参照されているスナップショットの削除を防止します。ドキュメントには次のように記載されています。
アクティブなリカバリまたはリストアワークフローの一部であるスナップショットは、データの整合性とリストアポイントを維持するために必要なため、操作が完了するまで削除できません。これには、DRフェイルオーバーテスト、リストア、またはライブリカバリワークフローが含まれます。破損したスナップショットは削除エラーの原因にはなりません。破損したスナップショットは、アクティブなワークフローにアタッチされていない限り、システムによって削除できます。
ランサムウェアはゲストデータに影響を与えますが、Prism 内のスナップショットメタデータには影響を与えません。承認ポリシーは、自動化ポリシーに紐付けられていない限り、スナップショットの削除をブロックしません。自動化ポリシーに紐付けられているケースは稀であり、別のエラーが発生します。
したがって、削除がブロックされる場合、アクティブな回復操作が最も一般的かつ最も正確な原因となります。

Nutanixは、元のソースオブジェクトを直接変更することなく、ゴールデンイメージまたはテンプレートを更新するための特別なプロセスを説明しています。ドキュメントには次のように記載されています。
「ゲストOSの完全アップデート」は、テンプレートの一時的なクローンインスタンスを作成し、起動して、管理者がオペレーティングシステムのパッチ適用またはアップデートを実行できるようにします。アップデートが適用されると、システムは変更内容を反映してテンプレートを再構成します。このプロセスにより、テンプレートはクリーンな状態を維持し、バージョン管理された状態を保ちながら、通常のOSパッチ適用操作を実行できます。「テンプレートからVMを作成」などの他のオプションは、実行中のVMをインスタンス化するのみで、テンプレートソースは更新されません。「ゲストOSのアップデート」と「構成のアップデート」はVMレベルの設定を参照しますが、テンプレートのライフサイクル管理のための一時的な作業コピーは作成しません。
したがって、「完全なゲスト OS アップデート」が正しい機能です。

hePrism Central Memory Cluster Runway Diagram は、メモリの使用傾向に関する洞察を提供し、リソースを使い果たす前にクラスターがワークロードを維持できる時間を予測します。
* 青色の実線領域は、時間の経過に伴う実際のメモリ消費量を表します。
* 赤い点線は、クラスターの現在の構成に基づく有効なメモリ容量の制限を表します。
点線の赤い線を分析する
赤い点線には「実効容量: 503.22 GiB」というラベルが付いており、これは次のことを意味します。
* ハイパーバイザのオーバーヘッド、冗長設定、フェイルオーバー容量を考慮した後の、クラスター内で使用可能なメモリ容量の合計です。
* この値は厳密な制限ではなく、潜在的なパフォーマンス問題が発生する前に使用可能なメモリの指標です。
回答の選択肢を評価する
#(A) 手動で設定できるデフォルトの傾向分析の静的しきい値です。(誤り)
* 赤い点線は、管理者が手動で設定できる静的なしきい値ではありません。
* Prism の傾向分析は動的であり、ワークロードの履歴と予測に基づいています。
#(B) 管理者が VM に割り当てることができる最大メモリです。(誤り)
* メモリオーバーコミットが有効になっている場合、管理者は赤い点線を超えてメモリをオーバーサブスクライブできます。
* ただし、有効容量を超えてメモリをオーバーサブスクライブすると、パフォーマンスに影響する可能性があります。
#(C) これは、現在実行中の VM の計算されたメモリオーバーサブスクリプション制限です。(誤り)
* 赤い点線は、オーバーサブスクリプション制限を表すものではありません。
* メモリのオーバーサブスクリプションは、ハイパーバイザーのメモリバルーニング、圧縮、およびスワッピングのメカニズムに依存しますが、これらはここでは直接示されていません。
#(D) クラスタ構成オプションに基づいて使用可能な容量です。(正解)
* 赤い点線 (503.22 GiB) は、システムのオーバーヘッドを考慮した後のクラスターで実際に使用可能なメモリを表します。
* この値は以下によって決まります:
* 合計物理メモリ（ホストあたり 256 GB × 3 ホスト = 768 GB）
* ハイパーバイザーとシステムプロセス用に予約されたメモリ
* クラスタのフェイルオーバーと冗長性の設定
* インテリジェントオペレーション能力分析
マルチクラウド インフラストラクチャのリファレンスとベスト プラクティス
* Prism Central の「Runway」機能は、メモリ、CPU、ストレージ容量の AI 駆動型傾向分析を提供します。
* 有効な容量制限により、管理者はリソースが危機的状況になる前にプロアクティブなスケーリングの決定を行うことができます。
* メモリランウェイを増やすために、管理者は次のことができます。
* VM のメモリ割り当てを最適化します。
* クラスターにさらにホストを追加します。
* メモリの重複排除と圧縮を有効にします (使用可能な場合)。