SolarWinds AI:更智能的数据库监控

人工智能可帮助您更快地检测、诊断和调优。

无需猜测,用结果说话。

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了解行为模式
超越峰值
有效地排除故障
利用最新数据
支持多个数据库

使用异常检测工具自动了解关于数据库等待行为模式的内容

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如果您依赖只有内部人员才知道的知识,新人会很难获得知识。有时,在更大的环境中,绝对化的规模阻碍了深入、广泛的理解。消除对内部人员知识的需求,让 SolarWinds ®Database Performance Analyzer (DPA) 中的机器学习算法来帮助将“理解”正常行为模式这一过程自动化。当关键工作人员离开时,不要让知识也跟着离开;自动化并保留知识,以使团队中的每个人受益。

DPA 中的机器学习算法旨在随着时间的推移变得更加智能,并随着收集到更多数据而提高其预测精度。

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通过超越峰值更深入地挖掘到基于异常的数据库监控

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数据库管理员倾向于关注数据库性能的峰值。虽然这可能是一个很好的方法来锁定问题行为,但分析行为峰值并不是性能变化的唯一指标。事实上,性能变异性在大多数生产数据库中是正常现象,并且可以预测。数据库管理员需要一种方法来解释预期的变化和任何意外情况。

DPA 中的智能 SQL 数据库异常检测可以超越峰值,以解释预期的变化,并指出意外发生的事情。这个异常检测工具可以突出显示此类事件,为您提供多种方法来知道事情何时偏离了常规。

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使用异常检测工具有效地进行故障排除,旨在针对重要的行为更改进行警报

Remediate and optimize Percona databases

除了检测数据库异常,DPA 还可以在检测到行为更改时发送警报,因为没有人会全天候地盯着仪表板。通过自定义灵敏度到一个您感到舒适的程度来减少干扰,让 DPA 为您侦察着这一切。

DPA 可不断地监控您的数据库,并且当检测到行为更改时发送警报。我们这款异常检测工具还能在工作负荷转变时、维护工作计入运营小时数时,以及在您想要调查的其他意外更改出现时告诉您。

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为 SQL 数据库异常检测利用最新的可用数据

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数据库异常检测工具的好坏取决于输入的数据。DPA 提供全天候、精细到分钟的基于异常的监控,其中机器学习算法专门用来提供最新的洞察。如果监控停止工作的时间超过 30 天,则 DPA 算法不会对过期数据进行预测。相反,DPA 会通过新的数据开始学习,并于三日之后,根据最新的数据重新进行预测。这一特性有助于确保您的异常检测工作只得到最新的相关数据的支持。
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使用与多个数据库类型兼容的稳健的异常检测工具

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当环境变得更大更复杂时,数据库管理员需要能够监控各种数据库类型的异常检测工具。Database Performance Analyzer 针对 Windows 和 Linux 服务器中的虚拟化、物理和基于云的数据库实例、在 Azure 中,或作为使用某个安装程序的 AWS 订阅提供基于异常情况的数据库监控工具。DPA 异常检测工具旨在支持 Oracle、MySQLAzure SQL DatabaseMicrosoft SQL Server 等。DPA 还有具备 VM 选项的集成的 VMware ESXi 可视化功能。
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详细了解异常情况检测工具

您是否发现自己会问…

  • 数据库中的异常检测通常由机器学习提供,它是识别数据库中异常事件的一种方法。虽然数据库可能会有离群值(并且在大多数情况下,异常值就是离群值),但是并非所有离群值就是异常值。异常情况检测工具可以帮助 DBA 根据数据库性能基准,更轻松地找到“异常”或“意外”实例,从而将异常和意外定义为“无法统计”。

    数据库监控中的异常检测功能十分适用于以下情况:

    • 查找异常指标值以识别未检测的问题
    • 为数据库管理员查找重要指标的更改,以便执行调查
    • 当试图诊断检测到的问题时,可将注意力集中到“搜索哪里”的问题上
    • 减少重新校准阈值的需要

    DBA 可以在数据库监控中使用异常检测功能,以帮助您更快地深入了解重要的问题。数据库异常检测工具还可以在出现异常更改时发送警报至 DBA,因为异常更改有时会预示数据库性能问题,及早处理可以避免发展为瓶颈。

借助于异常检测工具更好地优化数据库

Database Performance Analyzer

  • 将稳健的异常检测工具和简易的数据深入挖掘、上下文设置,以及一致的导航相结合。
  • 使用数据库异常检测工具,以查看阻止的对象和主体。
  • 通过 SQL 数据库异常检测解除对正确的数据的锁定,从而充分利用数据库。

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