Ops Insights

Mit Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Ops Insights können Sie Probleme mit der Datenbankperformance aufdecken. Damit können Benutzer die Kapazität über Exadata-Systeme, Oracle Databases und Hosts hinweg mithilfe von ML-gestützter Analyse planen.

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Passen Sie die Größe Ihres Exadata-Systems, Ihrer Datenbank und Ihres Hosts mit den neuesten Features von OCI Ops Insights an (38:37)

Warum Ops Insights?

Funktionsweise von Ops Insights

Ops Insights hilft IT-Verantwortlichen und Administratoren dabei, fundierte, datengestützte Entscheidungen über Datenbankressourcen und -leistung zu treffen. Mithilfe des Management Agent von OCI, der privaten Endpunkttechnologie und Enterprise Manager-Agenten nimmt der Service betriebliche Telemetriedaten aus Datenquellen wie On-Premises-Rechenzentren, Cloud-Umgebungen und Oracle Enterprise Manager-Bereitstellungen in einen cloudbasierten Datenspeicher auf. Diese Daten können bis zu 25 Monate lang für Anwendungsfälle im Bereich maschinelles Lernen zur Kapazitätsplanung und Datenbankleistungsmanagement über die vom Service bereitgestellten vorgefertigten Anwendungen gespeichert werden. Der Service bietet außerdem maßgeschneiderte Widgets und Dashboards, die den nativen Data Explorer nutzen, um Probleme bei der Kapazitätsplanung und Datenbankleistung schnell zu visualisieren und zu lösen. Für fortgeschrittene Benutzer bietet der Service Funktionen zum Erstellen benutzerdefinierter Data Warehouses und zur einfachen Integration mit gängigen Tools von Drittanbietern für eine tiefergehende Analyse.

Ops Insights-Kundenberichte

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Ops Insights-Funktionen

Capacity Planning

Ressourcen zu Insights

Analysieren Sie den historischen Ressourcenbedarf und prognostizieren Sie den zukünftigen Bedarf anhand von bis zu 25 Monaten historischer Daten unter Berücksichtigung dynamischer Workloads.

  • Unternehmensweite Analyse der Ressourcenauslastung und Kapazitätsplanung für Datenbank- und Host-Instanzen erhalten
  • Ressourcenauslastung verbessern, indem nicht ausgelastete und überlastete Ressourcen identifiziert werden
  • Systeme identifizieren, die voraussichtlich eine hohe Auslastung erreichen werden, und mit Nachfragespitzen umgehen, die nicht im Voraus geplant werden können
  • Zukünftiges Ressourcenwachstum prognostizieren, indem mithilfe von maschinellem Lernen die Gesamtvorlaufzeit für die Erweiterung der Kapazitätsprognose auf der Grundlage langfristiger historischer Daten ermittelt wird
  • Übermäßige Ausgaben aufgrund von übermäßigem Ressourcenverbrauch verfolgen und vermeiden

Aggregation

Analysieren Sie die Nutzung und Zuweisung anhand einer Treemap und erkennen Sie Wachstumsmuster im Zeitverlauf für die gesamte Flotte oder einzelne Datenbanken und Hostinstanzen.

  • Treemap-Visualisierung der gesamten Flotte: Größe nach Nutzung oder Zuweisung, gruppiert nach Datenbanktyp oder Auslastungsgrad, farblich gekennzeichnet nach prozentualer Veränderung oder Auslastung
  • Trend und Prognose nach Gruppe oder Einzelperson
  • Wachstumsmuster im Zeitverlauf für die gesamte Flotte sowie für jedes einzelne Mitglied anzeigen
  • Überlastete Ressourcen in der gesamten Flotte identifizieren
  • Nicht ausgelastete CPU-Kapazitäten identifizieren und wieder nutzen

Zeigt mehrere historische Zeitreihen-Diagramme zur CPU-Zuweisung und -Auslastung für die ausgewählte Datenbank oder Gruppe sowie lineare Regressionen, saisonbereinigte Modelle und AutoML-Prognosen und -Trends aus diesen Daten an.

  • Lineare Regression: Das lineare Regressionsmodell geht von einer linearen Beziehung zwischen den Variablen aus, um die zukünftige Ressourcennutzung vorherzusagen.
  • Saisonabhängigkeit: Die saisonale Option kombiniert ein einfaches Modell, das grundlegende saisonale Schwankungen erkennt, mit dynamischen, vom Benutzer wählbaren Daten.
  • AutoML-Prognosen: Die Option „AutoML-Prognosen“ wählt aus mehreren Machine-Learning-Modellen, die anhand eines festen Datenfensters trainiert wurden, das am besten geeignete Modell aus.

Exadata Insights

Flottenansicht

Bietet einen Überblick über die Datenbanken, die für Betriebsanalysen aktiviert sind, um die Gesamtarbeitslast zu untersuchen und wichtige Erkenntnisse für die gesamte Flotte zu gewinnen.

  • Transparenz hinsichtlich der Leistung kritischer Workloads, die auf gemeinsam genutzten Exadata-, dedizierten und On-Premises-Exadata-Systemen ausgeführt werden
  • Unternehmensweite Analyse der Ressourcenauslastung und Kapazitätsplanung für Exadata
  • Ressourcenauslastung verbessern, indem nicht ausgelastete und überlastete Ressourcen identifiziert werden
  • Exadata-Systeme identifizieren, die voraussichtlich eine hohe Auslastung erreichen werden
  • Zukünftiges Ressourcenwachstum prognostizieren, indem mithilfe von maschinellem Lernen die Gesamtvorlaufzeit für die Kapazitätserweiterung auf Grundlage langfristiger historischer Daten ermittelt wird

Konsolidierte Datenbank und Host-Ansicht auf einem einzigen System

Identifizieren Sie stark ausgelastete Exadata-Server und deren kritische Rechenressourcen.

  • Server mit geringer Ressourcenauslastung suchen
  • Optimierung der Ressourcenzuteilung mithilfe von Bedarfstrends und -prognosen
  • Vorausplanung mit Leistungshistorie und Saisonalität
  • Sicherstellen, dass die Service-Level-Ziele langfristig eingehalten werden können

SQL Insights

Flotten-Dashboard

Aggregierte Ansicht des Flottenbestands und eine globale Treemap-Ansicht der SQL über alle Datenbanken hinweg.

  • Gesamte Datenbankzeit nach Datenbank und SQL-Befehlstyp aufgeschlüsselt
  • Bestandsansicht nach Datenbanktyp
  • Top-Datenbanken nach zahlreichen SQL-Kriterien (sortiert nach AAS)

Datenbankanalyse-Dashboard

Aggregierte Einblicke und Workload-Analysen über alle in einer Datenbank gesammelten SQLs.

  • Gesamte Datenbankzeit aufgeschlüsselt nach SQL-Befehlen, PL/SQL-Cursoren und Modulen
  • SQL-Aktivität nach Befehlstyp im Zeitverlauf
  • Verhältnis zwischen Ausführung und Analyse der gesammelten SQL-Anfragen im Zeitverlauf
  • Gesamtzahl der SQL-Anfragen und ungültigen SQL-Anfragen im Zeitverlauf
  • Top-SQL nach zahlreichen Leistungskennzahlen

SQL-Analysedashboard

Leistungseinblicke und -verlauf für eine bestimmte SQL_ID, die von einer Datenbank ausgeführt wird.

  • Leistungstrend: Veränderung der durchschnittlichen Latenzzeit
  • Leistungsvariabilität
  • Hoch: Durchschnittliche Latenzzeit > 25 % der verstrichenen Zeit pro Ausführung
  • Niedrig: Durchschnittliche Latenzzeit < 25 % der verstrichenen Zeit pro Ausführung
  • Probleme bei der Cursorfreigabe aufgrund von Literalen
  • Anzahl der Duplikate und überschüssige Parse-CPU-Zeit
  • Planänderungen
  • Erkennt einzelne oder mehrere Planänderungen

ADDM Spotlight

Ergebnisse

Kategorisiert und aggregiert die Ergebnisse über längere Zeiträume und viele ADDM-Läufe.

  • Chronische Probleme über das gesamte Arbeitspensum hinweg identifizieren
  • Häufigkeit des Auftretens
  • Änderungen und nicht standardmäßige Datenbankparameterwerte

Empfehlungen

Bietet eine vollständige Auflistung aller Empfehlungen, einschließlich der Gesamtauswirkungen und des Nutzens.

  • Maximale Wirkung und Nutzen
  • Vorgeschlagene Werte für Datenbankparameter

Erste Schritte mit Ops Insights

Mehr als 20 kostenlose Cloud-Services mit einer 30-tägigen Testversion für noch mehr

Oracle bietet ein kostenloses Cloud-Kontingent ohne zeitliche Begrenzung für eine Auswahl von mehr als 20 Services wie Autonomous Database, Compute und Storage an. Darüber hinaus erhalten Sie 300 US-Dollar in kostenlosen Credits, um zusätzliche Cloud-Services zu testen. Informieren Sie sich über die Einzelheiten und melden Sie sich noch heute für Ihr kostenloses Konto an.

  • Was ist im kostenlosen Oracle Cloud-Kontingent enthalten?

    • 2 x Autonomous Database mit jeweils 20 GB
    • AMD und Arm Compute-VMs
    • Insgesamt 200 GB Blockspeicher
    • 10 GB Objektspeicher
    • 10 TB ausgehende Datenübertragung pro Monat
    • Mehr als 10 permanent kostenlose Services
    • Kostenlose Credits im Wert von 300 US-Dollar, 30 Tage lang noch mehr

Erste Schritte mit Ops Insights

Erfahren Sie, wie Sie mit Oracle Cloud Infrastructure Ops Insights angewandte Erkenntnisse zur Beobachtbarkeit gewinnen.

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