모니터링에서 진단까지: 데이터의 힘

모니터링과 진단은 항상 데이터베이스 운영 및 유지 관리에 있어서 매우 중요한 두 가지 링크였습니다. 전통적인 운영 및 유지 관리 모델에서는 모니터링과 진단이 사람 중심이므로 지표와 데이터 수집도 사람에 초점을 맞춰야 합니다.​ ​

모니터링 데이터는 사람이 볼 수 있어야 하며, 모니터링 데이터나 경계해야 할 부분에서 이상 징후를 발견할 수 있습니다. 다양한 수준의 DBA는 데이터에서 다양한 수준의 위험을 확인할 수 있습니다. 사람들이 보아야 하기 때문에 너무 많은 표시가 표시되어서는 안 됩니다. 그렇지 않으면 모니터링 담당자가 눈부실 것입니다. 실제로 위 그림의 주요 지표 수는 모니터링하기에는 너무 많습니다.

사람 중심의 모니터링을 위해서는 간결하고 직관적인 표시기 디스플레이가 매우 필요합니다. 데이터베이스의 경우 3~5개의 핵심 지표에만 집중하면 수동 모니터링을 더 잘 달성할 수 있습니다. 내 금융 고객 중 한 명은 핵심 시스템의 활성 회원 지표에만 관심을 갖고 있는데, 이상이 발생하면 언제든지 이 지표를 감시하는 모니터가 있어 진단 분석을 합니다.

이것은 필요에 따라 수정된 지표 내역 데이터 모니터링 페이지입니다. 활성 세션 수가 기준을 초과하면 클릭하여 진단하세요. 이 페이지에서는 "문제 분석" 도구를 제공합니다.

문제 분석 도구는 시스템에 존재하는 문제(현재 문제 또는 과거 문제)를 시간대별로 분석할 수 있으며, 대기 이벤트 분석 도구는 DBA가 대기 이벤트 관점에서 시스템에서 가능한 성능을 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 질문.

어쨌든 모니터링의 목적은 DBA의 업무를 더 쉽게 만들고, 사람들에게 봉사하고, 사람 중심이 되는 것입니다. 일부 친구들은 이에 동의하지 않고 기준 알람과 같은 모니터링도 자동화할 수 있다고 생각할 수도 있습니다. 실제로 기본 알람도 비슷합니다. 예를 들어 기본 알람은 활성 세션 수가 비정상임을 SMS를 통해 알려줄 수 있습니다. 그러나 기본 경보 템플릿이 너무 많은 지표를 설정하면 경보 폭풍 처리가 매우 번거로워집니다. 알람이 정확하지 않으면 알람 기능이 쓸모없어 보일 수 있습니다.

전통적인 진단 역시 사람 중심입니다. 시스템에 문제가 생기면 시스템에서 다양한 정보를 검색하고 분석합니다. 이 분석은 DBA의 개인적 능력에 크게 의존합니다. 사용자는 큰 문제가 발생하면 항상 높은 수준의 전문가가 현장에 와서 가능한 한 빨리 문제를 해결하기를 바랍니다.

기업 디지털화가 발전함에 따라 인간 중심의 모니터링 및 진단 모델의 비용이 점점 높아지고 있으며 전문가가 최전선에 앉을 의향이 줄어듭니다. 따라서 인건비 절감과 전문가의 시간 절약은 데이터베이스 운영 및 유지관리에 있어 매우 중요한 요구사항이 되었습니다. 실제로 하드웨어의 발전으로 데이터 수집, 저장, 계산에 드는 비용이 매우 낮아졌습니다. 따라서 최신 데이터베이스 모니터링 시스템에서는 더 완전한 모니터링 데이터를 수집하고 저장하는 데 더 이상 비용이 많이 들지 않습니다.

일일 수집되는 데이터가 풍부해지면 자동진단과 원격진단이 가능해집니다. 진단 작업에 필요한 데이터는 이미 오프라인으로 수집된 데이터베이스에 있으므로, 대부분의 진단 도구는 더 이상 데이터베이스 인스턴스에서 데이터를 임시로 수집할 필요가 없습니다. 그러면 데이터베이스에 이상이 발생하면 위험 없이 백그라운드에서 자동 진단 도구를 사용할 수 있습니다. .자동 분석을 수행합니다.

여기서 언급된 위험이 없다는 것은 자동 진단 작업 자체가 데이터베이스 인스턴스에 어떤 위험도 가져오지 않는다는 것을 의미합니다. 자동 진단 중에 데이터베이스에서 일부 데이터를 일시적으로 수집해야 하는 경우, 이 수집 자체가 위험하다면 이미 결함이 있는 데이터베이스 인스턴스에 피해를 추가하는 조치가 될 수 있습니다. 우리는 한때 KGH 데이터를 분석하는 데 필요한 공유 풀 조각화의 자동 진단 및 분석 도구를 만들었습니다. 이 도구는 한때 데이터베이스를 다운시켰습니다. 따라서 지표 자동 수집 및 진단 자동화 측면에서 이러한 리스크가 발생하지 않도록 최선을 다하겠습니다.

이 모든 것을 달성하기 위한 가장 중요한 힘은 데이터입니다. 모니터링 및 진단 자동화의 첫 번째 기반은 데이터입니다. 실제로 자동화된 데이터베이스 운영 및 유지 관리에서는 지표 세트와 데이터 수집 자체에 풍부한 운영 및 유지 관리 지식이 포함되어 있습니다. 특정 데이터베이스에서 어떤 지표를 수집해야 하는지, 위험 없이 데이터베이스 지표를 더 잘 수집하는 방법은 매우 귀중한 운영 및 유지 관리 지식입니다.

올해 우리는 D-SMART에서 Oracle, Mysql, Postgresql, Dameng, Jincang 및 기타 데이터베이스의 지표 세트를 오픈 소스화하여 이 오픈 소스 지표 세트를 공동으로 강화하고 개선할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 모니터링에서 진단까지: 데이터의 힘의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!