Insights de operaciones

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Ops Insights ayuda a descubrir problemas de rendimiento de la base de datos. Con ella, los usuarios pueden planificar la capacidad en los sistemas de Exadata, las bases de datos de Oracle y los hosts mediante análisis basados en aprendizaje automático.

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Dispón el tamaño adecuado de su sistema, base de datos y host de Exadata con las últimas funciones de OCI Ops Insights (38:37)

Por qué Ops Insights

Cómo funciona Ops Insights

Ops Insights ayuda a los líderes y administradores de TI a tomar decisiones informadas y basadas en datos sobre los recursos y el rendimiento de la base de datos. Con el Management Agent, la tecnología de punto final privado y los agentes de Enterprise Manager de OCI, el servicio ingiere telemetría operativa de fuentes de datos, incluidos centros de datos locales, entornos en la nube y despliegues de Oracle Enterprise Manager, en un almacén de datos basado en la nube. Estos datos se pueden conservar durante un máximo de 25 meses para casos de uso de planificación de capacidad basada en aprendizaje automático y gestión del rendimiento de la base de datos a través de las aplicaciones predefinidas proporcionadas por el servicio. El servicio también ofrece widgets y paneles de control personalizados que utilizan el explorador de datos nativo para visualizar y resolver rápidamente problemas de planificación de capacidad y rendimiento de la base de datos. Para los usuarios avanzados, el servicio proporciona instalaciones para crear almacenes de datos personalizados e integrarlos fácilmente con herramientas de terceros populares para un análisis más profundo.

Historias de clientes de Ops Insights

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Capacidades de Ops Insights

Planificación de la capacidad

Insights de los recursos

Analiza la demanda histórica de recursos y predice la demanda futura a partir de cargas de trabajo cambiantes utilizando hasta 25 meses de datos históricos.

  • Obtén un análisis de toda la empresa de la utilización de recursos y la planificación de la capacidad para instancias de bases de datos y hosts
  • Mejora la utilización de recursos identificando aquellos que estén infrautilizados y sobreutilizados
  • Identifica los sistemas proyectados para alcanzar una alta utilización y hacer frente a picos de demanda que son imposibles de planificar con antelación
  • Proyecta el crecimiento futuro de los recursos mediante el aprendizaje automático para identificar el plazo total para ampliar la previsión de capacidad basada en datos históricos a largo plazo
  • Realiza un seguimiento y evita gastos excesivos debido al uso excesivo de recursos

Agregación

Analiza el uso y la asignación por vista de gráfico de rectángulos y consulta patrones de crecimiento a lo largo del tiempo para toda la flota o la base de datos individual y las instancias de host.

  • Visualización de mapa de árbol de toda la flota: tamaño por uso o asignación, grupo por tipo de base de datos o nivel de utilización, color por porcentaje de cambio o utilización
  • Tendencia y previsión por grupo o individuo
  • Consulta patrones de crecimiento a lo largo del tiempo para toda la flota, así como para cada miembro
  • Identifica recursos sobreutilizados en todo la flota
  • Identifica el espacio de CPU infrautilizada para la recuperación

Muestra varios gráficos históricos de series temporales relacionados con la asignación y el uso de CPU para la base de datos o el grupo seleccionados, así como la regresión lineal, los modelos conscientes de estacionalidad y las previsiones y tendencias de AutoML a partir de estos datos.

  • Regresión lineal: el modelo de regresión lineal asume una relación lineal entre variables para predecir el uso futuro de los recursos.
  • Sensible a la estacionalidad: la opción estacional combina un modelo simple que detecta la estacionalidad básica con datos dinámicos y seleccionables por el usuario.
  • Previsiones de AutoML: la opción de previsión de AutoML selecciona la mejor opción entre varios modelos de aprendizaje automático entrenados en una ventana de datos fija.

Exadata Insights

Vista de flota

Presenta una vista panorámica de las bases de datos habilitadas para obtener insights de operaciones que examinan la carga de trabajo general y recopilan información clave para toda la flota.

  • Visibilidad del rendimiento de las cargas de trabajo críticas que se ejecutan en sistemas de Exadata compartidos, dedicados y locales
  • Obtén un análisis empresarial de la utilización de recursos y la planificación de la capacidad para Exadata
  • Mejora la utilización de recursos identificando aquellos que estén infrautilizados y sobreutilizados
  • Identifica los sistemas de Exadata proyectados para alcanzar una alta utilización
  • Proyecta el crecimiento futuro de los recursos mediante el aprendizaje automático para identificar el plazo total para ampliar la capacidad basada en datos históricos a largo plazo

Vista de host y base de datos consolidada en un único sistema

Identifica los servidores de Exadata altamente utilizados y su recurso informático crítico.

  • Busca servidores que utilicen pocos recursos
  • Optimiza la asignación de recursos mediante tendencias y previsiones de la demanda
  • Planifica con previsión utilizando el historial de rendimiento y la estacionalidad
  • Garantiza que los objetivos de los niveles de servicio se puedan cumplir a lo largo del tiempo

SQL Insights

Panel de control de flota

Vista agregada del inventario de flota y una vista de mapa de árbol global de SQL en todas las bases de datos.

  • Tiempo total de base de datos desglosado por tipo de comando SQL y base de datos
  • Vista de inventario por tipo de base de datos
  • Principales bases de datos en función de numerosos SQL Insights (ordenadas por promedio de sesiones activas)

Panel de control de análisis de base de datos

Insights agregados y análisis de carga de trabajo en todos los SQL recopilados de una base de datos.

  • Tiempo total de base de datos desglosado por comando SQL, cursores PL/SQL y módulo
  • Actividad SQL por tipo de comando a lo largo del tiempo
  • Ratio de ejecución/análisis de SQL recopilado a lo largo del tiempo
  • Recuento total de SQL e SQL invalidado a lo largo del tiempo
  • SQL principal en función de numerosas medidas de rendimiento

Panel de control de análisis SQL

Insights de rendimiento e historial para un SQL_ID determinado ejecutado por una base de datos.

  • Tendencia de rendimiento: cambio en la latencia media
  • Variabilidad de rendimiento
  • Alto: rango medio de latencia > 25 % del tiempo transcurrido por ejecución
  • Bajo: rango medio de latencia < 25 % del tiempo transcurrido por ejecución
  • Problemas de uso compartido de cursores debido a las constantes literales
  • Número de duplicados y exceso de tiempo de CPU de análisis
  • Cambios de plan
  • Detecta cambios de plan únicos o múltiples

Aspectos destacados de ADDM

Conclusiones

Categoriza y agrega conclusiones durante periodos más largos y múltiples ejecuciones de ADDM.

  • Identifica problemas crónicos en toda la carga de trabajo
  • Frecuencia de ocurrencia
  • Cambios y valores de parámetros de base de datos no por defecto

Recomendaciones

Proporciona una lista completa de todas las recomendaciones, incluidos el impacto y los beneficios generales.

  • Máximo impacto y beneficio
  • Valores sugeridos para los parámetros de base de datos

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    • Transferencia de datos salientes de 10 TB por mes
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