SolarWinds AI: Monitoreo de bases de datos más inteligente
La IA ayuda a detectar, diagnosticar y ajustar más rápido.
Sin conjeturas. Solo resultados.
Asistente de consultas de IA
Sugerencias de consultas en tiempo real para acelerar el rendimiento de SQL.
Cuando el rendimiento de las consultas disminuye, todo se ralentiza: aplicaciones, equipos y su negocio. Con cargas de trabajo cada vez más grandes, estos problemas pueden acumularse rápidamente. Ajustar consultas manualmente lleva tiempo, especialmente para administradores de bases de datos experimentados.
El Asistente de consultas de IA de SolarWinds ofrece sugerencias instantáneas en el producto para escribir, corregir y optimizar consultas sin prueba y error, lo que le ayuda a avanzar más rápido. Ya sea que esté escribiendo SQL complejo desde cero o ajustando código SQL existente, el Asistente de consultas de IA proporciona recomendaciones claras y prácticas en segundos.
- Reciba sugerencias de reescritura de consultas en tiempo real
- Mejore el rendimiento sin necesidad de una profunda experiencia en SQL
- Libere a los administradores de bases de datos para que se concentren en tareas más críticas
Disponible en: Esta función está actualmente disponible en SolarWinds® Database Performance Analyzer (DPA), SQL Sentry® y SolarWinds Observability SaaS.
Detección de anomalías
Detecte proactivamente comportamientos inusuales y problemas de rendimiento antes de que afecten a los usuarios.
No todos los problemas vienen con una advertencia clara. Los cambios graduales en el comportamiento de las consultas o el uso de recursos pueden acumularse silenciosamente hasta que comienzan a afectar el rendimiento. La detección de anomalías de SolarWinds Database Performance Analyzer (DPA) lo ayuda a detectar esos problemas rápidamente. DPA utiliza IA y aprendizaje automático para reconocer qué es lo normal en su entorno. Al analizar patrones durante días, semanas y meses, DPA resalta los cambios que más importan.
Esto significa que recibe menos falsas alarmas e información anticipada de los posibles riesgos de rendimiento.
- Detecte anomalías del rendimiento en tiempo real
- Separe los patrones esperados de la actividad inesperada
- Enfóquese en lo que necesita atención, no en lo que es diferente
Disponible en: DPA
Asesor de ajuste de consultas y tablas
Encuentre y solucione bloqueos de rendimiento más rápido.
Un funcionamiento más lento de la base de datos a menudo se debe a consultas ineficientes o tablas mal ajustadas, pero identificar las áreas problemáticas puede ser un proceso que consume tiempo y es complejo.
El Asesor de ajuste de consultas y tablas de SolarWinds simplifica el proceso. Escanea automáticamente en busca de problemas como declaraciones SQL subóptimas, índices faltantes o no utilizados, y fallas en el diseño de tablas, y luego ofrece recomendaciones claras y prácticas para resolverlos.
Tanto si es un administrador de bases de datos experimentado o recién está comenzando, el asesor lo ayuda a:
- Identificar y corregir SQL ineficiente más rápido
- Ver las estimaciones de impacto en el rendimiento antes de realizar cambios
- Optimizar sin tener que revisar manualmente los planes de ejecución
Disponible en: SQL Sentry y SolarWinds Database Performance Analyzer (DPA)
Previsión del almacenamiento
Pronostique las necesidades de almacenamiento y evite problemas de capacidad con previsiones de crecimiento inteligentes.
Quedarse sin almacenamiento puede provocar problemas de rendimiento y cortes inesperados.
SQL Sentry Storage Forecasting lo ayuda a gestionar problemas de capacidad con predicciones inteligentes de uso de disco impulsadas por aprendizaje automático.
Analiza tendencias y cargas de trabajo actuales para predecir el uso del disco y marcar los volúmenes que se acercan a su capacidad. Ya sea que necesite visibilidad para los próximos días o para los próximos años, obtendrá previsiones claras, informes visuales y fechas de agotamiento de recursos para guiar su planificación. Gestione el crecimiento del almacenamiento de manera proactiva:
- Elimine las conjeturas en la planificación de capacidad
- Pronostique desaceleraciones del sistema y cortes antes de que ocurran
Disponible en: SQL Sentry
Use una herramienta robusta de detección de anomalías compatible con varios tipos de base de datos
A medida que los entornos se amplían y se tornan más complejos, los administradores de base de datos necesitan una herramienta de detección de anomalías capaz de supervisar una amplia variedad de tipos de base de datos. Database Performance Analyzer ofrece una herramienta de monitoreo de bases de datos basada en anomalías para instancias de base de datos virtuales, físicas y en la nube en servidores con Windows y Linux, en Azure o como una suscripción a AWS mediante una instalación. La herramienta de detección de anomalías de DPA es compatible con Oracle, MySQL, Azure SQL Database, Microsoft SQL Server y más. DPA también ofrece la visualización integrada de VMware ESXi con opción de VM.
Obtenga más información sobre las herramientas de detección de anomalías
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La detección de anomalías en una base de datos, generalmente con tecnología de aprendizaje automático, es un método que identifica los eventos inusuales en una base de datos. Si bien las bases de datos pueden tener valores atípicos (las anomalías son valores atípicos en la mayoría de los casos), no todos son anomalías. Una herramienta de detección de anomalías puede permitir que los administradores de bases de datos (DBA) detecten más fácilmente instancias inusuales o imprevistas según valores de referencia del rendimiento de la base de datos al definir ambas como estadísticamente improbables.
La detección de anomalías en la supervisión de la base de datos es ideal para lo siguiente:
- Buscar valores de métricas inusuales para identificar problemas no detectados
- Buscar cambios en métricas importantes para que los administradores de base de datos los investiguen
- Enfocar la búsqueda al intentar diagnosticar un problema detectado
- Reducir la necesidad de recalibrar los umbrales
Los DBA usan la detección de anomalías en la supervisión de la base de datos para llegar hasta lo importante más rápido. Una herramienta de detección de anomalías en la base de datos también puede alertar a los DBA sobre cambios que indican un posible problema de desempeño de la base de datos, antes de que se transforme en un cuello de botella.
La detección de anomalías en una base de datos, generalmente con tecnología de aprendizaje automático, es un método que identifica los eventos inusuales en una base de datos. Si bien las bases de datos pueden tener valores atípicos (las anomalías son valores atípicos en la mayoría de los casos), no todos son anomalías. Una herramienta de detección de anomalías puede permitir que los administradores de bases de datos (DBA) detecten más fácilmente instancias inusuales o imprevistas según valores de referencia del rendimiento de la base de datos al definir ambas como estadísticamente improbables.
La detección de anomalías en la supervisión de la base de datos es ideal para lo siguiente:
- Buscar valores de métricas inusuales para identificar problemas no detectados
- Buscar cambios en métricas importantes para que los administradores de base de datos los investiguen
- Enfocar la búsqueda al intentar diagnosticar un problema detectado
- Reducir la necesidad de recalibrar los umbrales
Los DBA usan la detección de anomalías en la supervisión de la base de datos para llegar hasta lo importante más rápido. Una herramienta de detección de anomalías en la base de datos también puede alertar a los DBA sobre cambios que indican un posible problema de desempeño de la base de datos, antes de que se transforme en un cuello de botella.
Optimice mejor sus bases de datos con una herramienta de detección de anomalías
Database Performance Analyzer
- Combine una herramienta de detección de anomalías robusta con exploraciones de datos en profundidad, definición de contexto y navegación uniforme.
- Use una herramienta de detección de anomalías en la base de datos para ver qué está bloqueado y qué efectos tiene el bloqueo.
- Desbloquee los datos correctos para obtener el mayor provecho de la base de datos con la detección de anomalías en la base de datos de SQL.
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