異常検出ツールを使用して、データベースの待機動作パターンを自動的に学習する
チーム固有の知識に頼ると、新人がそれを習得するのは難しくなります。より大きな環境では、規模が大きくて、深く幅広い理解に到達するのが難しくなる場合があります。チーム固有の知識が必要になる状態をなくし、SolarWinds® Database Performance Analyzer（DPA）の機械学習アルゴリズムを使用して、通常時の動作パターンへの「理解」を自動化します。重要人物が部署を離れる場合には、知識が外部に漏れないようにしてください。知識を自動化して保持すれば、チーム全員のためになります。
DPAの機械学習アルゴリズムは、時間の経過とともに賢くなり、より多くのデータを収集するにつれて、予測精度が向上するよう設計されています。
スパイクを超えて、異常値に基づくデータベース監視をより深く掘り下げる
データベース管理者は、データベース パフォーマンスのスパイクに注目する傾向があります。これは問題のある動作に焦点を合わせる良い方法ですが、パフォーマンスの変化を示すインジケーターは動作スパイクの分析だけとは限りません。実際、ほとんどの本番データベースではパフォーマンスの変動は正常であり、予期できるはずです。データベース管理者は、予想される変動を考慮し、予想外のことを見つけるための手段を必要としています。
DPAのスマートなSQLデータベース異常検出は、スパイクを超えて予想される変動を考慮し、予期しないことが発生したときに指摘することができます。この異常検出ツールは、そのような事態が発生した場合に強調表示し、標準から逸脱したときを見定める方法をいくつか提供します。
大きな動作の変化を警告するよう設計された異常検出ツールを使用して、効果的なトラブルシューティングを行う
データベースの異常を検出することは重要です。しかし、ダッシュボードを24時間365日見ている人はいないため、DPAがあれば、動作の変化が検出されたときにアラートを送信してくれます。感度を適切なレベルにカスタマイズしてノイズを減らし、DPAに監視を任せることができます。
DPAはデータベースを常に監視し、動作の変化が検出された場合にアラートを送信します。この異常検出ツールは、ワークロードがいつ変化するのか、メンテナンス ジョブが営業時間内にいつ実行されるのか、調査が必要なその他の予期しない変更がいつ発生するのかを、知らせることができます。
SQLデータベースの異常検出に利用する最新のデータを活用する
データベースの異常検出ツールは、それに含まれるデータと同じほど重要です。DPAは、最新の洞察を取得するよう設計された機械学習アルゴリズムを使用して、24時間年中無休で、最新の異常値に基づく監視を提供します。監視が30日を超えて停止した場合、DPAアルゴリズムは古いデータに基づいた予測を行うことはありません。DPAは新しいデータの学習を開始し、3日後に最新のデータに基づいて再び予測を開始します。この機能があるので、異常検出は最新の関連データにのみ裏付けられて行われます。
複数のデータベース タイプと互換性のある堅牢な異常検出ツールを使用する
環境がより大規模で複雑になるにつれて、データベース管理者はさまざまな種類のデータベースを監視できる異常検出ツールを必要とします。Database Performance Analyzerは、WindowsおよびLinuxサーバー上、Azure内、または1つのインストールを使用するAWSサブスクリプションとして、仮想化、物理、クラウドベースのデータベース インスタンス用に、異常値に基づくデータベース監視ツールを提供しています。DPA異常検出ツールは、Oracle、MySQL、Azure SQL Database、Microsoft SQL Serverなどをサポートするよう構築されています。DPAには、VMオプションを備え、統合された VMware ESXiを可視化しているという特徴もあります。
異常検出ツールの詳細を見る
このような疑問を持ったことはありませんか…
データベースの異常検出は、通常、機械学習を利用しており、データベース内で起こった異常なイベントを識別する方法です。データベースには外れ値が存在する可能性がありますが（たいていの場合、異常値は外れ値です）、すべての外れ値が異常値であるとは限りません。異常検出ツールを使用すると、DBAは、データベース パフォーマンスのベースラインに基づいて「異常な」インスタンスや「予期しない」インスタンスをより簡単に見つけ出し、異常なインスタンスや予期しないインスタンスを「統計的にあり得ないもの」として定義できます。
データベース監視での異常検出が適切な場合：
- 異常なメトリック値を見つけて、未検出の問題を特定する
- データベース管理者が調査できるよう、重要なメトリックの変更を見つける
- 検出された問題を診断する際に焦点を当てて検索する
- しきい値を再調整する必要性を抑える
DBAは、データベース監視の異常検出を活用し、問題をより迅速に掘り下げることができます。データベースの異常検出ツールは、ボトルネックに発展する前に、データベースのパフォーマンス問題が現れる可能性のある異常な変化をDBAに警告することもできます。
データベースの異常検出は、通常、機械学習を利用しており、データベース内で起こった異常なイベントを識別する方法です。データベースには外れ値が存在する可能性がありますが（たいていの場合、異常値は外れ値です）、すべての外れ値が異常値であるとは限りません。異常検出ツールを使用すると、DBAは、データベース パフォーマンスのベースラインに基づいて「異常な」インスタンスや「予期しない」インスタンスをより簡単に見つけ出し、異常なインスタンスや予期しないインスタンスを「統計的にあり得ないもの」として定義できます。
データベース監視での異常検出が適切な場合：
- 異常なメトリック値を見つけて、未検出の問題を特定する
- データベース管理者が調査できるよう、重要なメトリックの変更を見つける
- 検出された問題を診断する際に焦点を当てて検索する
- しきい値を再調整する必要性を抑える
DBAは、データベース監視の異常検出を活用し、問題をより迅速に掘り下げることができます。データベースの異常検出ツールは、ボトルネックに発展する前に、データベースのパフォーマンス問題が現れる可能性のある異常な変化をDBAに警告することもできます。
異常検出ツールを使用してデータベースをより適切に最適化する
Database Performance Analyzer
- 堅牢な異常検出ツールを、簡単なデータのドリル ダウン、コンテキスト設定、一貫したナビゲーションと組み合わせます。
- データベース異常検出ツールを使用して、何がブロックされていて、何がブロックの原因になっているかを確認します。
- SQLデータベースの異常検出を使用して、適切なデータのロックを解除し、データベースを最大限に活用します。
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