SolarWinds AI: Intelligentere Datenbanküberwachung
KI hilft Ihnen, Probleme schneller zu erkennen, zu diagnostizieren und zu optimieren.
Kein Rätselraten. Nur Ergebnisse.
AI Query Assist
Abfragevorschläge in Echtzeit zur Beschleunigung der SQL-Leistung.
Wenn die Abfrageleistung nachlässt, verlangsamt sich alles: Anwendungen, Teams und Ihr Unternehmen. Bei wachsenden Arbeitslasten können sich diese Probleme schnell häufen. Die manuelle Optimierung von Abfragen ist zeitaufwendig, insbesondere für erfahrene Datenbankadministratoren.
Der SolarWinds AI Query Assist liefert sofortige, produktintegrierte Vorschläge zum Erstellen, Korrigieren und Optimieren von Abfragen ohne langwieriges Ausprobieren und hilft Ihnen so, schneller voranzukommen. Ganz gleich, ob Sie komplexe SQL-Abfragen von Grund auf neu erstellen oder bestehenden SQL-Code verfeinern – der AI Query Assist liefert Ihnen innerhalb von Sekunden klare, umsetzbare Empfehlungen.
- Erhalten Sie Vorschläge zur Neufassung von Abfragen in Echtzeit
- Verbessern Sie die Leistung ohne fundierte SQL-Kenntnisse
- Entlasten Sie Datenbankadministratoren, damit diese sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können
Verfügbar in: Diese Funktion ist aktuell in SolarWinds® Database Performance Analyzer (DPA), SQL Sentry® und SolarWinds Observability SaaS verfügbar.
Anomalieerkennung
Erkennen Sie ungewöhnliches Verhalten und Leistungsprobleme proaktiv, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken.
Nicht jedes Problem geht mit einer eindeutigen Warnung einher. Allmähliche Veränderungen im Abfrageverhalten oder bei der Ressourcennutzung können sich unbemerkt aufbauen, bis sie die Leistung beeinträchtigen. Die Anomalieerkennung in SolarWinds Database Performance Analyzer (DPA) hilft Ihnen, diese Probleme schnell zu erkennen. DPA nutzt KI und maschinelles Lernen, um zu erkennen, was in Ihrer Umgebung als normal gilt. Durch die Analyse von Mustern über Tage, Wochen und Monate hinweg hebt DPA die Veränderungen hervor, die am wichtigsten sind.
Das bedeutet, dass Sie weniger Fehlalarme erhalten und frühzeitig Einblick in potenzielle Leistungsrisiken gewinnen.
- Erkennen Sie Leistungsabweichungen in Echtzeit
- Unterscheiden Sie erwartete Muster von unerwarteten Aktivitäten
- Konzentrieren Sie sich auf das, was Aufmerksamkeit erfordert, nicht auf das, was anders ist
Verfügbar In: DPA
Query Advisor und Table Tuning Advisor
Finden und beheben Sie Leistungsengpässe schneller.
Verlangsamungen der Datenbank lassen sich oft auf ineffiziente Abfragen oder schlecht optimierte Tabellen zurückführen, doch die genaue Lokalisierung der Problembereiche kann zeitaufwendig und komplex sein.
Der SolarWinds Query and Table Optimisation Advisor vereinfacht diesen Prozess. Er scannt automatisch nach Problemen wie suboptimalen SQL-Anweisungen, fehlenden oder ungenutzten Indizes sowie Mängeln im Tabellendesign und liefert anschließend klare, umsetzbare Empfehlungen zu deren Behebung.
Ganz gleich, ob Sie ein erfahrener Datenbankadministrator sind oder gerade erst anfangen – der Advisor unterstützt Sie dabei:
- Ineffiziente SQL-Anweisungen schneller zu identifizieren und zu beheben
- Vor der Durchführung von Änderungen Abschätzungen der Auswirkungen auf die Datenbankleistung einzusehen
- Optimierungen vorzunehmen, ohne Ausführungspläne manuell durchforsten zu müssen
Verfügbar in: SQL Sentry und SolarWinds Database Performance Analyzer (DPA)
Speicherprognosen
Prognostizieren Sie den Speicherbedarf und vermeiden Sie Kapazitätsprobleme mit intelligenten Wachstumsprognosen.
Knapper Speicherplatz kann zu Leistungsproblemen und unerwarteten Ausfällen führen.
SQL Sentry Storage Forecasting hilft Ihnen bei der Bewältigung von Kapazitätsproblemen mit intelligenten Vorhersagen zur Festplattennutzung, die auf maschinellem Lernen basieren.
Es analysiert Trends und aktuelle Arbeitslasten, um die Festplattennutzung zu prognostizieren und Volumes zu kennzeichnen, deren Kapazität bald erschöpft ist. Ganz gleich, ob Sie einen Überblick für die nächsten Tage oder die nächsten Jahre benötigen – Sie erhalten klare Prognosen, visuelle Berichte und Termine für die Ressourcenerschöpfung, die Ihnen als Orientierungshilfe bei Ihrer Planung dienen. Verwalten Sie das Speicherwachstum proaktiv:
- Machen Sie Schluss mit Spekulationen bei der Kapazitätsplanung
- Verhindern Sie Systemverlangsamungen und Ausfälle, bevor sie auftreten
Verfügbar In: SQL Sentry
Anomalieerkennung mithilfe eines mit mehreren Datenbanktypen kompatiblen, robusten Tools zur Anomalieerkennung
Da die IT-Umgebungen immer größer und komplexer werden, benötigen Datenbankadministratoren ein Tool zur Anomalieerkennung, das eine Vielzahl von Datenbanktypen überwachen kann. Database Performance Analyzer bietet ein auf Anomalien basierendes Datenbanküberwachungstool für virtualisierte, physische und cloudbasierte Datenbankinstanzen auf Windows- und Linux-Servern, in Azure oder als AWS-Abonnement mit einer einzigen Installation. Das DPA-Tool zur Anomalieerkennung unterstützt Oracle, MySQL, Azure SQL Database, Microsoft SQL Server und mehr. DPA bietet auch eine integrierte VMware ESXi-Visualisierung mit VM-Option.
Weitere Informationen zu Tools zur Anomalieerkennung
Fragen Sie sich manchmal…
Die Anomalieerkennung in einer Datenbank, die in der Regel durch Machine Learning unterstützt wird, ist eine Methode zur Identifizierung ungewöhnlicher Ereignisse in einer Datenbank. Obwohl Datenbanken Ausreißer haben können (und Anomalien sind in den meisten Fällen Ausreißer), sind nicht alle Ausreißer Anomalien. Mithilfe eines Tools zur Anomalieerkennung können Datenbankadministratoren ungewöhnliche oder unerwartete Instanzen auf der Grundlage von Datenbankleistungsbaselines leichter finden, wobei „ungewöhnlich“ und „unerwartet“ als „statistisch unwahrscheinlich“ definiert wird.
Die Anomalieerkennung bei der Datenbanküberwachung ist ideal für Folgendes:
- Finden ungewöhnlicher Messdatenwerte zur Identifizierung unerkannter Probleme
- Finden von Änderungen in wichtigen Messdaten, die von Datenbankadministratoren untersucht werden können
- Eingrenzung des Suchbereichs bei der Diagnose eines erkannten Problems
- Reduzierung der Notwendigkeit, Schwellenwerte neu zu kalibrieren
Datenbankadministratoren können die Anomalieerkennung bei der Datenbanküberwachung nutzen, um schneller einen Überblick über wichtige Themen zu erhalten. Ein Tool zur Erkennung von Datenbankanomalien kann Datenbankadministratoren auch auf ungewöhnliche Änderungen aufmerksam machen, die möglicherweise auf ein Leistungsproblem der Datenbank hinweisen, bevor es zu einem Engpass wird.
Die Anomalieerkennung in einer Datenbank, die in der Regel durch Machine Learning unterstützt wird, ist eine Methode zur Identifizierung ungewöhnlicher Ereignisse in einer Datenbank. Obwohl Datenbanken Ausreißer haben können (und Anomalien sind in den meisten Fällen Ausreißer), sind nicht alle Ausreißer Anomalien. Mithilfe eines Tools zur Anomalieerkennung können Datenbankadministratoren ungewöhnliche oder unerwartete Instanzen auf der Grundlage von Datenbankleistungsbaselines leichter finden, wobei „ungewöhnlich“ und „unerwartet“ als „statistisch unwahrscheinlich“ definiert wird.
Die Anomalieerkennung bei der Datenbanküberwachung ist ideal für Folgendes:
- Finden ungewöhnlicher Messdatenwerte zur Identifizierung unerkannter Probleme
- Finden von Änderungen in wichtigen Messdaten, die von Datenbankadministratoren untersucht werden können
- Eingrenzung des Suchbereichs bei der Diagnose eines erkannten Problems
- Reduzierung der Notwendigkeit, Schwellenwerte neu zu kalibrieren
Datenbankadministratoren können die Anomalieerkennung bei der Datenbanküberwachung nutzen, um schneller einen Überblick über wichtige Themen zu erhalten. Ein Tool zur Erkennung von Datenbankanomalien kann Datenbankadministratoren auch auf ungewöhnliche Änderungen aufmerksam machen, die möglicherweise auf ein Leistungsproblem der Datenbank hinweisen, bevor es zu einem Engpass wird.
Optimieren Sie Ihre Datenbanken besser mit einem Tool zur Anomalieerkennung
Database Performance Analyzer
- Kombinieren Sie ein robustes Tool zur Anomalieerkennung mit einfachen Daten-Drilldowns, Kontextfestlegung und einer konsistenten Navigation.
- Verwenden Sie ein Tool zur Erkennung von Datenbankanomalien, um zu sehen, was blockiert wird und was die Blockierung verursacht.
- Entsperren Sie die richtigen Daten, um Ihre SQL-Datenbankanomalieerkennung optimal zu nutzen.
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