Daripada pemantauan kepada diagnostik: kuasa data

Pemantauan dan diagnosis sentiasa menjadi dua pautan yang sangat penting dalam operasi dan penyelenggaraan pangkalan data Dalam model operasi dan penyelenggaraan tradisional, pemantauan dan diagnosis adalah berpusatkan orang, jadi pengumpulan penunjuk dan data juga mesti tertumpu pada orang.         

Data pemantauan perlu dilihat oleh orang ramai, anda boleh menemui keabnormalan dalam data pemantauan atau kawasan yang patut diberi perhatian. DBA daripada tahap yang berbeza boleh melihat tahap risiko yang berbeza daripada data. Kerana ia perlu dilihat oleh orang ramai, tidak boleh terlalu banyak penunjuk yang dipaparkan, jika tidak, kakitangan pemantau akan terpukau. Malah, bilangan penunjuk utama dalam gambar di atas terlalu banyak untuk dipantau.

Untuk pemantauan yang bergantung pada orang, paparan penunjuk ringkas dan intuitif sangat diperlukan. Untuk pangkalan data, hanya memfokuskan pada tiga atau lima penunjuk utama boleh mencapai pemantauan manual dengan lebih baik. Salah seorang pelanggan kewangan saya hanya memberi perhatian kepada penunjuk keahlian aktif untuk sistem teras Terdapat seorang pemantau yang memerhatikan penunjuk ini pada bila-bila masa Apabila keabnormalan berlaku, dia mengklik pada penunjuk yang berkaitan untuk analisis diagnostik.

Ini ialah halaman pemantauan data sejarah penunjuk yang diubah suai mengikut keperluannya Setelah bilangan penunjuk sesi aktif melebihi standard, klik untuk mendiagnosis. Pada halaman ini kami menyediakan alat "Analisis Masalah".

Alat analisis masalah boleh menganalisis masalah (masalah semasa atau masalah sejarah) dalam sistem berdasarkan tetingkap masa, manakala analisis peristiwa menunggu alat boleh Perspektif peristiwa menunggu membantu DBA menganalisis kemungkinan masalah prestasi dalam sistem.

Walau apa pun, tujuan pemantauan adalah untuk menjadikan kerja DBA lebih mudah, berkhidmat kepada orang ramai, dan berpaksikan rakyat. Sesetengah rakan mungkin tidak bersetuju dengan perkara ini dan berpendapat bahawa pemantauan juga boleh diautomasikan, seperti penggera garis dasar. Sebenarnya, penggera garis dasar adalah serupa Contohnya, penggera garis dasar boleh memberitahu anda melalui SMS bahawa bilangan sesi aktif adalah tidak normal. Walau bagaimanapun, jika templat penggera garis dasar menetapkan terlalu banyak penunjuk, pemprosesan ribut penggera akan menjadi sangat menyusahkan. Penggera yang tidak tepat akan menjadikan fungsi penggera kelihatan tidak berguna.

Diagnosis tradisional juga berpusatkan manusia Apabila terdapat masalah dengan sistem, pelbagai maklumat dicari dan dianalisis dalam sistem. Analisis ini sangat bergantung pada kebolehan peribadi DBA. Apabila pengguna menghadapi masalah besar, mereka sentiasa berharap pakar peringkat tinggi boleh datang ke tempat kejadian untuk menanganinya secepat mungkin.

Dengan perkembangan pendigitalan perusahaan, kos model pemantauan dan diagnosis berpusatkan manusia ini semakin tinggi, dan pakar kurang bersedia untuk duduk di barisan hadapan. Oleh itu, penjimatan kos buruh dan penjimatan masa pakar telah menjadi keperluan yang sangat penting dalam operasi dan penyelenggaraan pangkalan data. Malah, dengan pembangunan perkakasan, kos pengumpulan, penyimpanan dan pengiraan data menjadi sangat rendah. Oleh itu, dalam sistem pemantauan pangkalan data moden, tidak lagi mahal untuk mengumpul dan menyimpan data pemantauan yang lebih lengkap.

Jika data yang dikumpul setiap hari cukup kaya, diagnosis automatik dan diagnosis jauh akan menjadi mungkin. Data yang diperlukan untuk kerja diagnostik sudah ada dalam pangkalan data yang dikumpul di luar talian Kebanyakan alat diagnostik tidak lagi perlu mengumpul data sementara daripada contoh pangkalan data Kemudian apabila keabnormalan berlaku dalam pangkalan data, alat diagnostik automatik boleh digunakan di latar belakang tanpa risiko . Lakukan analisis automatik.

Tiada risiko yang dinyatakan di sini bermakna kerja diagnosis automatik itu sendiri tidak membawa sebarang risiko kepada contoh pangkalan data. Jika perlu untuk sementara mengumpul beberapa data daripada pangkalan data semasa diagnosis automatik, maka jika koleksi ini sendiri berisiko, maka ia mungkin satu langkah untuk menambah penghinaan kepada kecederaan pada contoh pangkalan data yang sudah rosak. Kami pernah membuat alat untuk diagnosis automatik dan analisis pemecahan kumpulan kongsi, yang diperlukan untuk menganalisis data KGH Alat ini pernah mengganggu pangkalan data. Oleh itu, dari segi pengumpulan penunjuk automatik dan diagnosis automatik, kami akan cuba sedaya upaya untuk mengelakkan berlakunya risiko tersebut.

Untuk mencapai semua ini, kuasa paling penting di sebaliknya ialah data adalah asas pertama untuk pemantauan dan automasi diagnosis. Malah, dalam operasi dan penyelenggaraan pangkalan data automatik, set penunjuk dan pengumpulan data itu sendiri mengandungi pengetahuan operasi dan penyelenggaraan yang kaya. Penunjuk mana yang harus dikumpul oleh pangkalan data tertentu dan cara mengumpul penunjuk pangkalan data dengan lebih baik tanpa risiko adalah pengetahuan operasi dan penyelenggaraan yang sangat berharga.

Tahun ini, kami akan membuka sumber set penunjuk Oracle, Mysql, Postgresql, Dameng, Jincang dan pangkalan data lain dalam D-SMART set penunjuk sumber terbuka.

Atas ialah kandungan terperinci Daripada pemantauan kepada diagnostik: kuasa data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!