Ära võtma: Võõrustaja Eric Kavanagh arutab prognoosimist dr Robin Bloori, Rick Shermani ja IDERA Bullet Manale'iga.
Video vaatamiseks peate sellele sündmusele registreeruma. Video vaatamiseks registreeruge.
Eric Kavanagh: Daamid ja härrad, tere veel kord ja tere tulemast tagasi Hot Technologies veebisaadete sarja! Minu nimi on Eric Kavanagh, ma olen teie tänase veebiseminari võõrustaja nimega “Säästke aega, raha ja vaeva optimaalsete prognoosidega.” “Kursus jäin seal pealkirja esimesest osast“ Parimad laetud plaanid ”vahele. Me räägime alati selle kohta selles saates. Nii et muidugi on Hot Technologies meie foorum, kus saab aru, millised lahedad tooted tänapäeval maailmas, ettevõtlustehnoloogia maailmas olemas on, mida inimesed nendega teevad, kuidas nad töötavad, ja seda kõike sellist toredat.
Ja tänane teema, nagu ma soovitan, tegeleb prognoosimisega. Tõesti, proovite aru saada, mis teie organisatsioonis aset leiab. Kuidas kavatsete oma kasutajad õnnelikuks teha, hoolimata sellest, mida nad teevad? Analüüsides või tegelikku tööd tehes, vastavate tehingusüsteemidega klientidega silmitsi seistes, olenemata olukorrast, soovite teada saada, kuidas teie süsteemid töötavad ja mis toimub ning mis on see, millest tänapäeval hästi rääkida. See on omamoodi naljakas, kuna ennustamine pole midagi, mida mulle teha meeldib, tekitades ebausklikkust, nagu ma arvan, et kui ma liiga palju ennustan, juhtub halbu asju, kuid see on ainult mina. Ärge järgige minu juhtnööre.
Niisiis, siin on täna meie saatejuhid, teie vasakpoolses ülanurgas tõeliselt vasakpoolses nurgas - Rick Sherman valib Bostonist, meie semu Bullett Manale IDERA-st ja meie endi dr Robin Bloor. Ja koos sellega annaksin ma selle üle Robinile ja tuletaksin inimestele lihtsalt meelde: küsige küsimusi, ärge kartke, meile meeldivad head küsimused, pange need täna oma saatejuhtidele ja teistele välja. Ja koos sellega, Robin, viige see ära.
Robin Bloor: Olgu, noh, kuna ma olen nagu pole positsioonis, nagu nad ütlevad, arvasin, et räägin täna SQL-i loo, sest selle taust on see, millele arutelu jätkub, ja see ei lähe paratamatult vastuollu, kuna Rick ei keskendu sellele , ja ei lähe vastuollu sellega, mida Rickil öelda on. Niisiis, SQL-i lugu, on SQL-i kohta huvitavaid asju, kuna see on nii domineeriv. Vaata, see on kirjaviga, SQL on deklaratiivne keel. Idee oli see, et võiksite luua keele, milles taotleksite seda, mida soovite. Ja andmebaas töötaks välja, kuidas seda saada. Ja tegelikult töötas see välja üsna hästi, kuid on mitmeid asju, mida tasub selle kohta öelda, tagajärjed, kui kogu IT-tööstus põhineb deklaratiivsel keelel. Kasutaja ei tea ega hooli andmete füüsilisest korraldusest ja see on deklaratiivse keele juures hea - see eraldab teid kõigest sellest ja isegi muretsema paneb - küsige lihtsalt kõike, mida soovite, ja andmebaas läheb ja saab selle.
Kuid kasutajal pole aimugi, kas see, kuidas nad SQL-päringut struktureerivad, mõjutab päringu toimivust ja on natuke negatiivne. Olen näinud sadade ja sadade ridade pikkuseid päringuid, mis on vaid üks SQL-i päring, teate, algab sõnaga "Select" ja lihtsalt jätkub alampäringutega ja nii edasi ja nii edasi. Ja tegelikult selgub, et kui soovite konkreetset andmekogumit andmebaasist välja jätta, võite seda SQL-iga küsida mitmel erineval viisil ja saada sama vastuse, kui olete andmetega pisut tuttav. Niisiis, üks SQL-päring pole tingimata parim viis andmete küsimiseks ja andmebaasid reageerivad üsna erinevalt vastavalt teie poolt sisestatud SQL-le.
Ja nii, SQL mõjutab tegelikult jõudlust, nii et inimesed, kes kasutavad SQL-i, nii nende puhul, kui ka SQL-i kasutavate SQL-i programmeerijate puhul, ja veelgi vähem mõtlevad nad tõenäoliselt sellele, millist mõju nad avaldavad, kuna enamik neist keskendub on tegelikult andmetega manipuleerimise ja mitte andmete hankimise, panemisega. Sama kehtib ka BI-i tööriistade kohta. Olen näinud SQL-i, mis vajadusel välja pigistab mitmesuguste andmebaaside BI-tööriistu ja tuleb öelda, et suur osa sellest, noh, ma ei kirjutaks SQL-i päringuid nagu see. Selle keegi on loonud, kui soovite, väikese mootori, et mis iganes parameetrid ka poleks, viskab ta mõne SQL-i välja ja jällegi, et SQL ei pea tingimata olema tõhus SQL.
Siis mõtlesin mainida impedantsi ebakõla. Programmeerijate kasutatavad andmed erinevad nende sorteerimisel olevatest andmetest. Niisiis, meie DMS salvestab andmeid tabelitesse, organiseeritud objektorienteeritud kood on enamasti kooderid, tänapäeval programmeerib objektorienteeritud vormi ja tellib andmeid objektide struktuurides, nii et see ei kaardista üksteist. Niisiis on vaja tõlkida programmeerija arvates andmetest selleni, mida andmebaas arvab, mis andmed on. Mis tundub, nagu oleksime teinud midagi valesti, et see nii oleks. SQL-il on andmete määratlemiseks DDL, sellel on DML - andmete manipuleerimise keel - valige, projitseerige ja liituge andmete saamiseks. Nüüd on matemaatikat ja ajapõhist kraami väga vähe, seega selle ebatäiuslik keel, ehkki tuleb öelda, et seda on laiendatud ja laiendatakse ka edaspidi.
Ja siis saate SQL-tõkke probleemi, mis on alati diagrammist lahkem, kuna paljud inimesed küsisid analüütilistel põhjustel küsimusi, kui nad olid vastuse küsimuste andmete tingimustele saanud, tahavad nad esitada veel ühe küsimuse. Niisiis, sellest saab dialoogi asi, noh, SQL ei olnud loodud dialoogide jaoks, see oli ehitatud selleks, et küsida, mida te kõik korraga tahate. Ja seda tasub seda teada, kuna seal on mõned tooted, mis tegelikult jätavad SQL-i maha, et kasutaja ja andmete vaheline vestlus oleks võimalik.
Andmebaasi jõudluse osas - ja selline laotub kõigele - jah, ka protsessor, mälu, ketas, võrgu üldkulud ja lisaks on lukustusprobleem rohkem kui ühele inimesele, kes soovivad andmeid antud aja jooksul ainuisikuliselt kasutada. punkt ajas. Kuid seal on ka SQL-kõnesid kehvasti, seal on kohutavalt palju, mida saab teha, kui te tegelikult SQL-i optimeerite jõudluse osas. Niisiis, andmebaasi jõudluse tegurid: halb kujundus, halb programmi kujundamine, puuduva töökoormuse samaaegsus, koormuse tasakaalustamine, päringu struktuur, mahutavuse planeerimine. See on andmete kasv. Ja mõne sõnaga on SQL mugav, kuid ei optimeeri seda ise.
Seda öeldes arvan, et võime Rickile edasi anda.
Eric Kavanagh: Hea küll, Rick, lubage mul anda teile WebExi auto võtmed. Võta see ära.
Rick Sherman: Hea küll, tore. Noh, tänu Robinile, kuna me esitluse alguses alustasime, on minu graafika endiselt üsna igav, kuid käige sellega hästi kaasas. Niisiis, olen nõus kõigega, mida Robin SQL-i poole pealt rääkis. Kuid millele ma tahan nüüd pisut keskenduda, on nõudlus andmete järele, mis lähevad hästi kiiresti läbi, pakkumine nagu selles ruumis kasutatavate tööriistade puhul või vajadus ruumis olevate tööriistade järele.
Esiteks on igas loetud artiklis mõned, mis on seotud suurandmete, hulga andmete, pilvest pärit struktureerimata andmetega ja suurte andmetega kõikjal, mida võite ette kujutada. Kuid andmebaaside turu kasv on olnud pidevalt SQL-iga, relatsiooniandmebaas on tõenäoliselt 2015. aasta seisuga endiselt 95 protsenti andmebaasi turust. Kolme parima müügiesindaja turuosa selles ruumis on umbes 88 protsenti. Niisiis, kui Robin rääkis, siis ikka räägiti SQL-ist. Ja tegelikult, isegi kui otsiksite Hadoopi platvormilt, on Hive ja Spark SQL - mida mu poeg, kes on andmeteadlane, kogu aeg kasutada - kindlasti domineeriv viis, kuidas inimesed andmete juurde pääsevad.
Nüüd on andmebaaside poolel kaks laia andmebaaside kasutamise kategooriat. Üks on operatiivsete andmebaasihaldussüsteemide jaoks, nii et ettevõttesuhete planeerimine, kliendisuhete korraldamine, nii nagu kogu maailmas on Salesforce'i ERP-d, Oraaklid, EPIC-id, N4-id jne. Ja see tähendab, et andmeladudes ja muudes äriteabe baasil põhinevates süsteemides on lai ja laienev hulk andmeid. Põhjus, et kõike, sõltumata sellest, kus ja kuidas seda hõivatakse, säilitatakse või tehinguid teostatakse, analüüsitakse lõpuks ning seetõttu on andmebaaside, eriti turul olevate relatsiooniandmebaaside kasutamise järele tohutu nõudlus ja üha suurem kasutamine.
Nüüd on meil nõudlus olemas, tulemas on tohutul hulgal andmeid. Ja ma ei räägi tegelikult ainult suurandmetest, ma räägin andmete kasutamisest kõikvõimalikes ettevõtetes. Kuid kui rääkida pakkumisest, siis inimestel, kes saavad neid ressursse hallata, on meil kõigepealt puudu DBA-st. Tööhõivestatistika büroo andmetel kasvab aastatel 2014–2024 DBA töökohtade arv ainult 11 protsenti - praegu on tegemist inimestega, kellel on DBA ametinimetused, kuid räägime sellest juba sekundiga - võrreldes 40-protsendilise protsendiga aastane andmekasvu ruum. Ja DBA-sid on meil palju; keskmiselt on sama uuringus räägitud keskmine vanus teiste IT-ametitega võrreldes üsna kõrge. Ja siis on meil palju inimesi, kes lahkuvad väljakult, mitte tingimata pensionile jäädes, vaid liikudes muudesse aspektidesse, asudes juhtimisse või mis iganes.
Nüüd on põhjus, miks nad lahkuvad, see, et DBA töö muutub üha raskemaks. Esiteks on meil DBA-sid, mis haldavad ise palju erinevaid andmebaase, füüsilisi andmebaase, mis asuvad kõikjal, aga ka erinevat tüüpi andmebaase. Nüüd võib see olla relatsiooniline või võivad need olla ka muud tüüpi andmebaasid. Kuid isegi kui see on relatsiooniline, võib neil olla üks, kaks, kolm, neli erinevat müüjat, mida nad tegelikult proovivad hallata. DBA-d osalevad tavaliselt pärast andmebaasi või rakenduse kujundamist. Robin rääkis, kuidas andmebaasid või rakendused kujundatakse, kuidas SQL kujundatakse. Noh, kui rääkida andmete modelleerimisest, ER-modelleerimisest, laiendatud ER-modelleerimisest, dimensioonimudelitest, edasiarendatud dimensioonimudelitest, siis mis iganes, tavaliselt rakenduste programmeerijad ja rakenduste arendajad kavandavad oma lõppeesmärki silmas pidades - nad ei kavanda enda jaoks andmebaasistruktuuri tõhusust . Nii et meil on palju viletsat disaini.
Nüüd ei räägi ma äriettevõtete rakenduste müüjatest; tavaliselt on neil ER-mudelid või laiendatud ER-mudelid. See, millest ma räägin, on see, et igas ettevõttes arendavad rakenduste arendajad palju rohkem äriprotsesse ja rakendusi - need on just need, mis on tingimata mõeldud juurutamise efektiivsuseks või mõjususeks. Ja DBAd on ise ületöötanud ja neil on vahel 24/7 vastutus, nad saavad üha rohkem andmebaase. Ma arvan, et sellel on natuke pistmist sellega, et inimesed ei saa päris hästi aru, mida nad teevad või kuidas nad seda teevad. Nende enda väike rühm ja inimesed mõtlevad lihtsalt edasi: "Noh, kõiki neid tööriistu on lihtsalt nii lihtne kasutada, me saame lihtsalt koguda üha rohkem andmebaase nende töömahu kohta," nii see pole.
Mis viib meid osalise tööajaga ja juhuslike DBA-de juurde. Meil on väikesed IT-meeskonnad ja nad ei saa tingimata endale pühendatud DBA-d lubada. See kehtib nüüd väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete kohta, kus andmebaaside ja andmebaasirakenduste laienemine on viimase kümne aasta jooksul plahvatuslikult kasvanud ja laieneb jätkuvalt. Kuid see kehtib ka suurte korporatsioonide kohta, tavaliselt on nad andmete hoidmist ja ärianalüüsi analüüsi teinud pikka-pikka aega. Kaua aega tagasi saime nende projektide jaoks pühendatud DBA-sid; me ei saa enam kunagi spetsiaalset DBA-d. Andmebaasi kujundamise eest vastutasime, mis on hea, kui sellel on keegi, kellel on kogemusi.Kuid üldiselt on DBA-d rakenduste arendajad, nad võtavad selle rolli sageli osalise tööajaga tööna, neil pole selles ametlikku väljaõpet ja nad kavandavad seda uuesti oma lõppeesmärkide saavutamiseks, kuid ei kavanda seda tõhususe suurendamiseks.
Ja projekteerimisel ja arendamisel on kasutuselevõtu ja haldamise vahel palju erinevusi. Niisiis, meil on seal “penn tark, nael rumal”, kus on väike notsu pank, jättes vahele projektides vajalike oskuste ja ressursside hankimise. Mõeldes sellele, et kõik on pärit "Nerden Revenge of the Nerds", minu väike pilt seal. Nüüd, niipalju kui inimestel vaja on, on meil andmebaaside ja andmete kasutamine SQL-is üha laienenud. Meil on piirav arv DBA-sid - inimesi, kes on nendes häälestamis- ja kujundamis- ning juhtimis- ja juurutamisolukordades osavad ja asjatundlikud. Ja meil on üha enam osalise tööajaga või juhuslikke DBA-sid - inimesi, kellel pole ametlikku koolitust olnud.
Mis on mõned muud asjad, mis on samuti saamas küsimusse, et neid andmebaase ka ei häälestata ega hallata? Esiteks eeldavad paljud inimesed, et andmebaasisüsteemil endal on piisavalt vahendeid enda haldamiseks. Nüüd on tööriistad - projekteerimine ja arendamine - muutumas lihtsamaks ja hõlpsamaks, kuid see pole erinev kui hea kujunduse ja hea juhtimise, mahtude kavandamise, jälgimise jms kasutuselevõtt. Nii et kõigepealt eeldavad inimesed, et neil on olemas kõik vajalikud tööriistad. Teiseks, kui olete osalise tööajaga või juhuslik DBA, ei tea te seda, mida te ei tea.
Arvan, et unustasin osa fraase sinna, nii et nad ei saanud sageli aru, mida nad peavad isegi projekteerimisel või andmebaaside haldamisel või haldamisel silmas pidama. Kui see pole teie amet, siis ei saa te aru, mida peate tegema. Kolmas on see, et SQL on lähenemisviis, nii et Robin rääkis SQL-ist ja sellest, kui halvasti on SQL mõnikord üles ehitatud või sageli üles ehitatud. Ja ka üks minu lemmikloomadest piilub BI-i andmete ladustamisse, andmete migreerimisse ja andmete tehnilisse ruumi, et tööriistade kasutamise asemel kipuvad inimesed kirjutama SQL-koodi, salvestatud protseduure, isegi kui nad kasutavad kallist andmete integreerimise tööriista või kallist BI-tööriist, kasutavad nad seda sageli lihtsalt salvestatud protseduuride käivitamiseks. Nii et andmebaaside kujundamise mõistmine ja SQL-i konstrueerimine on veelgi olulisem.
Ja lõpuks on see silo-lähenemisviis, kus meil on üksikud inimesed vaatamas üksikuid andmebaase. Nad ei vaata, kuidas rakendused töötavad ja üksteisega suhelda. Ja nad vaatavad sageli ka andmebaase versus rakendused, mille jaoks neid kasutatakse. Nii et andmebaasi töökoormus on projekteerimisel kriitiline, kriitiline selle häälestamisel, kriitiline, kui püütakse välja mõelda, kuidas mahutavust kavandada jne. Nii et puudelt metsa vaadates on inimestel umbrohi , vaadeldes üksikuid tabeleid ja andmebaase ega vaadeldes nende rakenduste üldist koostoimet töökoormuses.
Lõpuks peavad inimesed vaatama läbi võtmevaldkonnad, mida neil on vaja vaadata. Andmebaaside haldamist kavandades peavad nad kõigepealt mõtlema, välja töötama mõned rakendusekesksed jõudlusmõõdikud, nii et nad peavad vaatama mitte ainult seda, kuidas see tabel on üles ehitatud, kuidas seda eriti modelleeritakse, vaid kuidas seda kasutatakse? Niisiis, kui teil on tarneahela haldamises ette nähtud ettevõtte rakendusi, kui võtate veebist tellimusi, kui teete BI-d - mida iganes teete -, peate uurima, kes seda kasutavad, kuidas nad seda kasutavad, millised on andmemahud , millal see juhtub. See, mida tegelikult proovite otsida, on ooteajad, sest ükskõik mida, kõigi rakenduste üle otsustatakse selle järgi, kui kaua millegi tegemine aega võtab, olgu see siis inimene või lihtsalt andmete vahetamine rakenduste või protsessorite vahel. Ja mis on kitsaskohad? Nii sageli kui proovite probleeme siluda, proovite muidugi uurida, millised on tõelised kitsaskohad - mitte tingimata, kuidas kõike häälestada, vaid kuidas vabaneda ja etendust ooteaegadest ja läbilaskevõimest üles tõsta - ükskõik mida peate vaatama.
Ja peate andmebaasi andmeanalüüsi, tehingud ja teisenduste aspektid koos analüütikaga eraldi eraldama. Neil kõigil on erinevad kujundusmustrid, kõigil neist on erinevad kasutusharjumused ja igaüks neist tuleb erinevalt häälestada. Niisiis, peate mõtlema, kuidas neid andmeid kasutatakse, millal neid kasutatakse, ja välja mõtlema, millised on toimivuse mõõdikud ja mis on võtmeasjad, mida soovite selle kasutamisega seoses analüüsida. Nüüd, kui vaatate jõudluse jälgimist, soovite vaadata andmebaasi toiminguid ise; soovite vaadata mõlemat andmestruktuuri, nii et andmebaaside indeksid, osadeks jaotamine ja muud füüsilised aspektid, isegi andmebaasi struktuur - olgu see siis ER mudel või mõõtmete mudel, olgu see siis struktureeritud - mõjutavad kõiki neid asju jõudlust , eriti andmete kogumise analüütika erinevates miinustes ja toimuvate ümberkujundamiste puhul.
Ja nagu Robin SQL-i poolelt mainis, on SQL-ide vaatamine nende erinevate andmebaaside erinevate rakenduste poolt juhitud ja selle häälestamine kriitiline. Ja vaadates üldist rakenduste töökoormust ning taristukeskkonda, milles need andmebaasid ja rakendused töötavad. Niisiis, et võrgud, serverid ja pilv - mis iganes nad ka ei töötaks - vaadates ka nende rakenduste ja nende andmebaaside mõju selles kontekstis, on kõigil neil andmebaasi häälestamise võimalus.
Ja lõpuks, kui vaatate tööriistu, soovite teada saada kolme erinevat analüüsi tüüpi, mis on sellega seotud. Soovite vaadata kirjeldavat analüüsi: mis juhtub ja kus, andmebaasi ja rakenduse toimivusega seotud. Tahad, et oleks võimalik teha diagnostilist analüüsi, et aru saada mitte ainult sellest, mis toimub, vaid miks see juhtub, kus on kitsaskohad, kus on probleemid, mis töötab hästi, mis ei tööta hästi? Kuid suuta analüüsida ja põhjalikumalt käsitleda probleemseid valdkondi, et käsitleda neid kas projekteerimise või kõige muu jaoks, mida peate tegema.
Ja lõpuks, kõige agressiivsem või ennetavamat tüüpi analüüs on tegelikult teha mõni ennustav analüüs, ennustava analüütika modelleerimine, ükskõik mida. Me teame, et andmebaas ja rakendused töötavad selles kontekstis, kui suurendame mahutavust, kui saame rohkem kasutajaid, kui teeme suuremat läbilaskevõimet, olenemata sellest, mida teeme, ja suudame välja mõelda, mida, kuidas ja kus see andmebaasi mõjutab, Rakenduste kasutamine võimaldab meil ennetavalt kavandada ja välja mõelda, kus on kitsaskohad, kus ooteajad võivad kannatada ja mida peame tegema asjade parandamiseks. Seega soovime omada tööriistu, mis suudavad toimivuse mõõdikuid rakendada, toimivust jälgida, nagu ka need kolm analüüsi tüüpi. Ja see on minu ülevaade.
Eric Kavanagh: Hea küll, lubage mul see kätte anda - need on muide kaks suurepärast esitlust - lubage mul see Bullett Manale kätte anda, et see sealt ära võtaks. Ja inimesed, ärge unustage küsida häid küsimusi; meil on juba mõnda head sisu. Võtke see ära, Bullett.
Bullett Manale: Kõlab hästi. Aitäh, Eric. Niisiis, palju Rick ja Robin ütlesid, olen ilmselgelt nõus sajaprotsendiliselt. Ma ütleksin, et tõmbasin selle slaidi üles, kuna ma arvan, et see sobib, ma ei tea nende jaoks, kes olete A-koondise fännid juba 80ndatel, John Hannibal Smithil oli ütlus, mida ta ütles alati: “Ma armastan see siis, kui plaan kokku tuleb, ”ja ma arvan, et kui rääkida eriti SQL Serverist, kuhu keskenduti, mis on toode, millest täna räägiti, siis SQL Diagnostic Manager, see on kindlasti üks neist asjadest, mis sul peab olema; teil peab olema võimalus kasutada olemasolevaid andmeid ja teha nende põhjal otsuseid ning mõnel juhul ei otsi te otsust; otsite midagi, et öelda teile, millal ressursid otsa saavad, millal ressursid otsa saavad, kui teil on kitsaskoht, sellised asjad.
See ei tähenda ainult konkreetse mõõdiku jälgimist. Niisiis, koos diagnostikahalduriga, aitab üks asi väga hästi teid prognoosimisel ja töökoormuse spetsiifilisel mõistmisel ning kavatsesime sellest täna palju rääkida. Tööriist on mõeldud andmehaldurile, DBA-le või tegutsevale DBA-le, nii et paljud asjad, mida Rick mainis, tegutsev DBA on nii tõsi. Paljudel juhtudel, kui te pole DBA, on seal palju küsimärke, mis teil tekivad, kui on käes aeg SQL-i keskkonna haldamiseks - asjad, mida te ei tea. Ja nii otsite midagi, mis teid aitaks, tutvustaks teid selles protsessis ja koolitaks teid ka selles protsessis. Ja seepärast on oluline, et tööriist, mida te sellist tüüpi otsuste jaoks kasutate, annaks teile ülevaate nende otsuste tegemise põhjustest, mitte ainult ei ütleks teile: "Hei, tehke seda."
Kuna olen näitleja-DBA, võin lõpuks saada täieõiguslikuks DBA-ks, kellel on selle tiitli toetamiseks tegelikud teadmised ja teadmised. Nii öeldes, kui räägiti andmebaasi administraatoriks olemisest - näitan ma seda slaidi alati kõigepealt, sest DBA-l on mõned erinevad rollid ja sõltuvalt sellest, millise organisatsiooniga teil on, kuhu hakkate, siis need varieeruvad ühest kohast teise - kuid tavaliselt vastutate alati mingil viisil teie ladustamise, selle salvestamise kavandamise ja mõistmise eest, ma peaksin ütlema, kui palju ruumi te vajate, olgu see siis teie varunduste jaoks või kas andmebaaside enda jaoks. Peate seda mõistma ja hindama.
Lisaks peate olema võimeline mõistma ja optimeerima asju vastavalt vajadusele ning kui te keskkonnaseiret läbite, on ilmselgelt oluline, et teete muudatusi vastavalt vajadusele keskkonnas muutuvate asjade põhjal. ise. Prognoosimisel tuleks arvestada näiteks kasutajate arvu, näiteks rakenduste populaarsuse ja andmebaasi hooajalisusega. Ja siis vaadates ilmselgelt muid asju aruannete esitamise võimaluste ja vajaliku teabe osas, mis on seotud nende otsuste tegemisega. Paljudel juhtudel tähendab see võrdleva analüüsi tegemist; see tähendab võimalust vaadata konkreetset mõõdikut ja mõista, mis selle mõõdikul on aja jooksul olnud, et saaksite ette näha, kuhu see läheb.
Mis suurel osal diagnostikahalduri tööriistal on, on need võimalused ja inimesed kasutavad seda iga päev selleks, et teha selliseid asju nagu prognoosimine, ja Ive pani siia võimekuse kavandamise definitsiooni. Ja see on üsna lai ja tegelikult üsna ebamäärane määratlus, mis on lihtsalt protsess, mille käigus määratakse kindlaks tootmisvõimsus, mida organisatsioon vajab oma toodete muutuvate nõudmiste rahuldamiseks, ja päeva lõpuks on see tõepoolest selle kõige mõte: selle kohta, kas teil on võimalik võtta teavet, mis teil on mingil või teisel viisil, ning võtta seda teavet ja teha otsuseid, mis aitavad teil oma andmebaaside elutsüklil liikudes edasi liikuda. Ja seda tüüpi asjad, mis on põhjused, miks inimesed seda tegema peavad, on ilmselgelt ennekõike ja enamasti raha säästmine. Ilmselt on ettevõtete peamine eesmärk raha teenida ja raha kokku hoida. Kuid koos sellega tähendab see ka võimalust olla kindel, et teie seisakuid ei ole. Ja olles võimeline veenduma, et vähendate seisaku tekkimise võimalust, hoides selle juhtumist alguses, teisisõnu, mitte oodake, kuni see juhtub, ja reageerige siis sellele.
Lisaks on siin kindlasti oluline ka oma kasutajate tootlikkuse suurendamine, nende efektiivsemaks muutmine, et saaksite rohkem äri teha, seega on siin tegemist tüüpi asjadega, mida DBA või keegi prognoosimisest või mahutavusest osaleb planeerimine peab olema suuteline nende otsuste langetamiseks teabe läbi käima. Ja siis aitab see ilmselgelt jäätmete kõrvaldamisel mitte ainult raiskamist rahaliselt, vaid ka aega ja ressursse, mida saaks kasutada muudeks asjadeks. Seega, kui suudate need jäätmed kõrvaldada, nii et teil pole alternatiivkulusid, mis on seotud jäätmete endaga.
Niisiis, mis öeldut silmas pidades on konkreetsed küsimused, mis tekivad inimesele, kes on DBA? Millal mul kosmos otsa saab? See on suur, mitte ainult, kui palju ruumi ma nüüd tarbin, vaid ka siis, kui ma lähen otsa trendidele ja varasemale ajaloole? Sama mis SQL tegelike eksemplaridega, andmebaasidega, milliseid servereid saan konsolideerida? Kasutan mõnda VM-i, mis on mõtet nende andmebaaside osas, mida kavatsen konsolideerida ja millistes SQL-i eksemplarides nad peaksid asuma? Kõigile seda tüüpi küsimustele peab olema võimalik vastata. Sest enamikul juhtudel, kui olete DBA või tegutsete DBA-s, kavatsete selle kinnitada millalgi oma karjääris. Paljudel juhtudel kavatsete seda teha pidevalt. Niisiis, peate suutma neid otsuseid kiiresti teha, mitte mängima aimamismänge.
Rääkisime kitsaskohtadest ja sellest, kus need järgmisena ilmnevad, suutes seda taas ette näha, selle asemel et neid oodata. Nii et ilmselgelt räägiti kõigist neist asjadest, on mõistlik selles mõttes, et kui tuginete enamasti ajaloolistele andmetele, et suuta neid soovitusi koostada või mõnel juhul ise otsuseid vormistada, et tulla välja nende vastustega. Kuid see tuletab mulle meelde, kui kuulete raadioreklaame kellelegi väärtpaberit müüvale inimesele või muule sellisele, siis selle "varasemad tulemused ei näita tulevasi tulemusi" ja selliseid asju. Ja sama kehtib ka siin. Teil tuleb ette olukordi, kus need prognoosid ja analüüsid ei pruugi 100 protsenti õiged olla. Kuid kui tegelete minevikus juhtunud ja teadaolevate asjadega ning suudate paljudel seda tüüpi küsimustel võtta ette ja teha „mis siis, kui”, siis on teil eriti palju tegemist ja see läheb korda jõuame teid palju kaugemale kui aimamismängu mängimine.
Seda tüüpi küsimusi tuleb ilmselgelt ette, nii et kuidas me käsitleme Diagnostic Manager'iga palju neid küsimusi, esiteks on meil prognoosimisvõimalused, kui me suudame seda teha nii andmebaasis, lauas kui ka draivi või helitugevust. Et saaksin mitte ainult öelda: "Hei, olge ruumi täis", vaid ka nüüd kuus kuud, nüüd kaks aastat, nüüd viis aastat, kui ma seda eelarves ette näen, kui palju sõidu ruumi ma eelarves vajan jaoks? Need on küsimused, mida ma pean küsima, ja ma pean saama kasutada mõnda meetodit selle tegemiseks, selle asemel et aimata ja sõrme õhku tõsta ja oodata, millal tuul puhub, mis on palju kordades tehakse kahjuks seda, kuidas neid otsuseid tehakse palju.
Lisaks sellele - näib, et mu slaid sai seal natuke ära lõigatud -, kuid oskab siiski soovituste vormis abi anda. Niisiis, üks asi on näidata teile mõõdikutega täis armatuurlauda ja öelda: „OK, kõik mõõdikud on olemas ja kus nad asuvad”, kuid siis peaks olema võimalus neid luua või mingil määral aru saada, mida tee, sellest tulenev on järjekordne hüpe. Ja mõnel juhul on inimesed DBA rollis piisavalt haritud, et neid otsuseid vastu võtta. Ja nii on meil selles tööriistas abiks mõned mehhanismid, mis näitavad teile vaid sekundiga. Kuid oskus näidata mitte ainult seda, mis on soovitus, vaid ka anda mõningane ülevaade selle kohta, miks seda soovitust antakse, ja mõnel juhul lisaks sellele oskus tulla välja skriptiga, mis automatiseerib soovituse ka selle probleemi heastamine on ideaalne.
Liikudes siin järgmisele, mida on hästi näha, on see lihtsalt üldiselt mõistmine meetrilise tasemeni, mis on normaalne. Ma ei saa teile öelda, mis pole normaalne, kui ma ei tea, mis on normaalne. Ja nii, kui teil on mingil moel seda võtmetähtsusega mõõtmiseks ja peate saama arvestada mitut tüüpi valdkondi, näiteks - või peaksin ütlema ajaraamid - serverite erinevad rühmitused, saades seda dünaamiliselt teha alates hoiatusperspektiiv, teisisõnu, keset ööd, hooldusakna ajal, eeldan, et mu protsessor töötab 80 protsenti, tuginedes kõigile toimuvatele hooldustöödele. Nii et võib-olla tahaksin tõsta oma künniseid kõrgemaks, selle aja jooksul, võrreldes võib-olla keset päeva, kui mul pole just nii palju tegevust.
Need on mõned asjad, mis on ilmselgelt keskkonnasõbralikud, kuid asju, mida saate hallatavates asjades rakendada, et aidata teil seda keskkonda tõhusamalt hallata ja muuta see lihtsamaks. Teine valdkond on ilmselgelt suuteline lihtsalt aruandeid ja teavet esitama, et vastata seda tüüpi küsimustele „mis siis kui”. Kui ma oleksin lihtsalt teinud oma keskkonnas muudatuse, tahaksin aru saada, milline see mõju on olnud, et saaksin seda sama muudatust rakendada ka oma keskkonna muudele eksemplaridele või muudele andmebaasidele. Ma tahan, et mul oleks teavet või laskemoona, et saaksin selle muudatuse teha rahuliku meelega ja teades, et see saab olema hea muutus. Niisiis, kui suudate seda võrdlevat aruandlust teha, oma SQL-i eksemplare järjestada, andmebaase üksteise suhtes järjestada, öeldes: „Kes on mu CPU kõrgeim tarbija?” Või milline neist võtab kõige kauem aega ooteaeg ja muu selline? Nii et ka see tööriist on saadaval palju seda teavet.
Ja kui viimane, kuid mitte vähem tähtis, on lihtsalt üldine oskus, et vajate tööriista, mis suudab hakkama saada mis tahes olukorras, mis teile sobib, ja nii ma mõtlen seda, kui teil on suur keskkond, kus on palju Sel juhul peate tõenäoliselt sattuma olukordadesse, kus peate tõmbama mõõdikud, mis tavaliselt ei ole mõõdikud, mida DBA tahaks mõnel juhul isegi sõltuvalt konkreetsest olukorrast jälgida. Niisiis, kui teil on tööriist, mida saate laiendada, et oleks võimalik lisada täiendavaid mõõdikuid ja kasutada neid mõõdikuid samal kujul ja viisil, nagu te kasutaksite neid, kui kasutaksite komplekti näiteks meetermõõdustik. Niisiis on aruandluse käitamine, teadvustamine ja algtase - kõik asjad, millest räägiti - oluline osa ka selle prognoosimise ja kujundamise võimaldamisel, nii et saate vastused, mida otsite, et saaksite neid teha neid otsuseid, liikudes edasi.
Nüüd, kuidas diagnostikahaldur seda teeb, on meil olemas tsentraliseeritud teenus - teenuste grupp, mis töötab ja kogub andmeid 2000 kuni 2016 esinemisjuhtude kohta. Ja siis see, mida me teeme, on see, et me võtame need andmed ja paigutame need kesksesse repositooriumisse ja siis on muidugi selge, et nende andmetega on palju tegemist, et saaksime täiendavat teavet anda. Nüüd on lisaks sellele - ja üks asi, mida siin ei ole - kas meil on ka teenus, mis töötab keset ööd, mis on meie ennustav analüüsiteenus ja mis teeb mõned numbrid krigistavaks ning aitab aru saada ja aidata teil DBA-na või tegutsedes DBA-na, oskama anda seda tüüpi soovitusi, oskama anda ka mõningast ülevaadet lähtejoonte osas.
Niisiis, mida ma tahaksin teha, ja see on lihtsalt kiire näide arhitektuurist, pole siin suur kaasavõtmine mitte mingid agendid ega teenused, kes istuvad teie hallatavatel eksemplaridel. Kuid see, mida ma teha tahaksin, on lihtsalt teid siin asuvasse rakendusse tutvustada ja teile kiire demonstratsioon kuvada. Ja las ma lihtsalt lähen välja ka ja teen selle teoks. Niisiis, andke mulle teada, ma arvan, et Eric, kas te näete seda hästi?
Eric Kavanagh: Sain nüüd aru, jah.
Bullett Manale: OK, nii et kavatsen teid läbi viia nendest erinevatest osadest, millest ma rääkisin. Ja sisuliselt laseme alustada asjadest, mis on enam-vähem sarnased siinsetele asjadele, mida peate tegema, või siin on midagi, mis on tulevikus teatud ajahetkel ja mis kavatsevad teile selle kohta natuke ülevaate anda. Ja see on võimeline asju tõesti ette nägema - või peaksin ütlema, et peaksin dünaamiliselt ennetama - asju nii, nagu need aset leiavad. Nüüd on aruandes üks kolmest vahendist prognoositav aruanne. Ja näiteks andmebaasi prognoosi puhul, mida ma tõenäoliselt teeksin olukorras, kus mul on võimalik andmebaasi suurust teatud aja jooksul ette näha, ja ma lihtsalt annan teile selle kohta paar näidet. Niisiis, hakkan võtma oma auditeerimise andmebaasi, mis on üsna sisend- ja väljundmahukas - sellesse läks palju andmeid. Meil on siin, näeme, saab seda hästi teha, ja siin saab lihtsalt tervishoiuteenuste andmebaasi valida.
Kuid mõte on selles, et ma ei näe ainult seda, milles sellel ruumi on, oskan öelda: "Vaata, laseme võtta viimaste aastate väärtuses andmeid" - ja ma hakkan siia natukene rääkima, mul pole tegelikult aastaid väärtuses andmeid, on mul andmeid umbes kahe kuu väärtuses - kuid kuna valin siin kuude valimissageduse, on mul sel juhul võimalik ette näha või prognoosida järgmisi 36 ühikut, kuna meie valimi sagedus on seatud kuudesse - see on ühik, on kuu - ja siis ma saaksin siis koostada aruande, mis põhimõtteliselt näitaks mulle, kus me nende kolme andmebaasi jaoks oma edasist kasvu ootame. Ja näeme, et meil on kolme erineva andmebaasi vahel erinev erinevus või erinevus, eriti nende andmete hulga osas, mida nad ajalooliselt tarbivad.
Näeme, et siin olevad andmepunktid tähistavad ajaloolisi andmeid, ja siis read, mis meile prognoosi annavad, koos numbritega, millest seda varundada. Nii et saame seda teha laua tasandil, saame seda teha isegi draivi tasemel, kus ma oskan ette näha, kui suuri minu draive saab, sealhulgas kinnituspunkte. Meil oleks võimalik seda tüüpi teavet välja prognoosida, kuid jällegi, sõltuvalt valimi sagedusest, võimaldab mul mul kindlaks teha, mitu ühikut ja kuhu võeti, mida me prognoosida tahame. Pange tähele, ka meil on erinevat tüüpi prognoositüüpe. Nii saate prognoosimise jaoks palju võimalusi ja paindlikkust. See on üks asi, mis hästi, sest tegelikult anname teile kindla kuupäeva ja võime öelda: "Kuule sellel kuupäeval, siis ootame siin teie andmete kasvu." Lisaks võime siiski pakkuda teile ka muude teadmistega, mis on seotud osa analüüsiga, mida teostame töövälisel ajal, ja teenusega, kui see töötab. Mõni asi, mida ta teeb, on see, et see üritab ette näha asju, mis tõenäoliselt juhtuvad, tuginedes mineviku toimumise ajaloole.
Nii et siin näeme tegelikult, et prognoos annab meile mõningase ülevaate tõenäosusest, et meil on kogu õhtu jooksul probleeme, mis põhinevad minevikus taas kord juhtunud asjadel. Niisiis, see on ilmselgelt suurepärane, eriti kui ma pole DBA, võin neid asju vaadata, aga mis veel parem, kui see pole DBA, see on see analüüsimiskaart. Niisiis, enne kui see siin tööriista all oli, käiksime me läbi ja näitaksime inimestele seda toodet ning nad oleksid: "See on tore, ma näen kõiki neid numbreid, näen kõike, aga ma ei tea, mida teha" (naerab) "kui selle tulemus. ”Ja see, mis meil siin on, on teie jaoks parem viis aru saada, kui kavatsen võtta kasutusele tulemusi abistavaid toiminguid, kui hakkan tegutsema isegi minu tervise heaks keskkond, võimalus omada järjestatud viisi nende soovituste pakkumiseks ning ka kasulikke näpunäiteid teabe saamiseks nende soovituste kohta lisateabe saamiseks ja millel on tegelikult isegi välised lingid mõnele neist andmetest, mis näitab mind ja viib mind põhjusteni, miks need soovitused on esitatud.
Ja paljudel juhtudel on võimalik pakkuda skripti, mis automatiseerib, nagu ma ütlesin, nende probleemide parandamist. Nüüd on osa sellest analüüsist siin tehtud - ja näitan teile, kui lähen selle eksemplari atribuute konfigureerima ja lähen analüüsi konfiguratsiooni sektsiooni - meil on siin palju erinevaid kategooriaid, ja Osa sellest on meil indeksi optimeerimine ja päringute optimeerimine. Niisiis, hinnati mitte ainult mõõdikuid ennast ja selliseid asju, vaid ka selliseid, nagu töökoormused ja indeksid. Antud juhul tehke ka mõned täiendavad hüpoteetilised indeksianalüüsid. Niisiis, see on üks neist olukordadest, kus ma ei taha paljudel juhtudel soovi lisada indeksit, kui ma seda ei vaja. Kuid mingil hetkel on tegemist tipptasemega, kus ma ütlen: „Noh, tabel on jõudmas töökoormuse piires töötavate päringute suuruse või tüüpide juurde, nüüd on mõistlik lisada indeks. Kuid see poleks olnud mõistlik, võib-olla kuus nädalat varem. ”Nii võimaldab see teil dünaamiliselt saada ülevaate asjadest, mis tõenäoliselt, nagu ma ütlesin, parandavad jõudlust keskkonnas toimuva, töökoormuse piires toimuva põhjal ja selliseid asju tegema.
Nii saate siit palju head teavet, aga ka võimaluse neid asju automaatselt optimeerida. Niisiis, see on veel üks valdkond, kus me saaksime ennustava analüüsi osas abiks olla. Nüüd, ma peaksin ütlema, et lisaks sellele on meil ka muid valdkondi, mis minu arvates lihtsalt aitavad teil otsuseid vastu võtta. Ja kui me räägime otsuste tegemisest, anname taaskord võimaluse vaadata ajaloolisi andmeid, pakkudes meile mõningaid teadmisi, et jõuda sinna, kus me peame olema, et seda jõudlust parandada.
Nüüd on üks asi, mida me teha saame, see, et meil on algtaseme visualiseerija, mis võimaldab meil valikuliselt valida ükskõik millist mõõdikut, mida me sooviksime - ja lubage mul siin leida korralik -, hakkan kasutama SQL-i protsessori kasutamist, kuid mõte on, et võite minna Kuid paljude nädalate jooksul saate neid pilte maalida, et näha, millal on teie kõrvalnähud, ja üldiselt rääkida sellest, kus see väärtus langeb ajavahemikku, mille jooksul oleme andmeid kogunud. Ja siis märkate lisaks sellele, et ka tegelikule eksemplarile ise minnes on meil võimalus oma lähtejooned konfigureerida. Baasjooned on asjade automatiseerimise ja asjadest teavitamise tõeliselt oluline osa. Ja nagu enamik DBA-d ütleksid teile, on väljakutse see, et teie keskkond ei tööta kogu päeva jooksul alati õhtuga võrreldes ühesugust, nagu näiteks ülalpool näites mainitud hooldusperioodidega, kui me kõrge CPU tase või mis iganes see võib juhtuda.
Niisiis, antud juhul võib neil tegelikel lähtejoontel olla mitu lähtejoont, nii et mul võiks olla näiteks lähtejoon, mis on minu hooldustööde ajal. Kuid ma saaksin sama lihtsalt luua lähtetaseme oma tootmistundide jaoks. Ja seda teha on siis, kui asume uurima SQL-i eksemplari ja meil on tegelikult need mitmed lähtejooned, siis suudaksime ette näha ja teostada mingit tüüpi automatiseerimist, teatud tüüpi heastamist või lihtsalt hoiatada üldiselt, erinevalt nendele ajaakendele. Nii et üks neist asjadest, mida siin näete, on need, mida me genereerime, selle analüüsi esitamiseks ajaloolisi andmeid, kuid mis veelgi olulisem - ma saan neid lävesid staatiliselt muuta, aga ka neid dünaamiliselt automatiseerida. Niisiis, kui hooldusakna või peaksin ütlema, et hoolduse lähteaken ilmub, muutuvad need künnised automaatselt konkreetsetele koormustele, mis mul selle akna ajal kokku puutuvad, võib-olla päeva keskel, kui minu koormused pole nii suured palju, kui töökoormus pole nii mõjuvõimas.
Niisiis, see on midagi muud, mida algtaseme osas silmas pidada. Ilmselt on need teile tõeliselt kasulikud, kui mõistate ka seda, mis on normaalne, ja saate aru saada, kaasa lüüa ka siis, kui ka ressursid otsa saavad. Nüüd, nagu ma juba ütlesin, on teist tüüpi asi, mis meil tööriistas on, mis aitab teil otsuseid vastu võtta, lisaks baasjoontele ja võimalusele seadistada hoiatusi nende lähtejoonte ja dünaamiliselt loodud lävede ümber, nagu ma varem ütlesin, lihtsalt see, et saan käitada terve hulga aruandeid, mis aitavad mul vastata toimuva kohta käivatele küsimustele.
Niisiis, näiteks kui mul oleks 150 juhtumit, mida ma haldan - minu puhul ma seda ei tee, peame siin siin mängima teesklemise mängu -, aga kui mul oleks kõik minu lavastuse esinemisjuhud olemas ja ma peaksin mõistma, kus on valdkond, kus ma vajan tähelepanu, teisisõnu, kui mul on jõudluse parandamiseks vaid piiratud aja jooksul mingit tüüpi administreerimist, siis tahan keskenduda võtmevaldkondadele. Ja nii, öeldes, saaksin öelda: „Selle keskkonna alusel järjestage minu esinemisjuhud üksteise suhtes ja andke mulle see järjekord väitlustorude kaupa.” Niisiis, kas selle kettakasutus, mälukasutus, kas see ootab, kas selle reageerimisaeg on mul võimeline neid juhtumeid üksteisega seostama - või peaksin ütlema, et järjestama - omavahel. Ilmselt on näide iga loendi ülaosas, kui see on sama eksemplar, ilmselt see, millele ma tõesti tahan keskenduda, kuna see on ilmselgelt jällegi loendi ülaosas.
Nii et teil on tööriista kohta palju aruandeid, mis aitavad teil keskkonda järjestada eksemplari tasandil; saate seda teha ka andmebaaside tasemel, kus ma saan oma andmebaase üksteise järgi järjestada. Kui ma soovin, siis eriti künniste ja piirkondade jaoks, mille ma saan seadistada, saab siin seadistada ka metamärke, et keskenduda ainult kindlatele andmebaasidele, kuid asja mõte on see, et saan oma andmebaase samal viisil võrrelda. Mis puutub muudesse võrdlevate analüüside tüüpidesse ja selle tööriista suuresse osasse, siis see on ka meie põhianalüüs. Nii et kui kerite siin teenusevaate alla, näete, et see on lähteseisustatistika aruanne. Nüüd aitab see raport meil mõista mitte ainult seda, mis on mõõdikute väärtused, vaid ka konkreetse juhtumi puhul võiksin välja minna ja kõigi nende mõõdikute puhul oleksin võimeline tegelikult nende mõõdikute lähtejooni vaatama.
Niisiis, olenemata sellest, protsenti või mida iganes, võiksin välja minna ja öelda: „Vaatame selle lähtejoont viimase 30 päeva jooksul jaotatud kujul”, sel juhul näitab see mulle tegelikke väärtusi võrreldes algtasemega ja Ilmselt saaksin selle teabe põhjal teha mõned otsused, seega on see üks neist olukordadest, kus see sõltub sellest, mis küsimus see on, mida te sel ajal küsite. Kuid ilmselgelt on see abiks paljudele neile küsimustele. Soovin, et saaksin öelda, et meil oli üks raport, mis teeb selle kõik ära ja sarnaneb lihtsa raportiga, kus vajutate ja nuppu ning see vastab lihtsalt igale küsimusele, mis saaks, kui saaksite kunagi vastata. Kuid reaalsus on see, et nendes rippmenüüdes saab teil valida palju atribuute ja palju võimalusi, et saaksite sõnastada need „mis siis kui” tüüpi küsimused, mida otsite.
Nii et suur osa nendest raportitest on suunatud sellele, et saaksime seda tüüpi küsimustele vastata. Ja see on tõeliselt oluline ka see, et need aruanded ja lisaks veel kõik asjad, mida me teile juba tööriistas näitasime, nagu ma juba mainisin, omades paindlikkust uute mõõdikute lisamiseks, haldamiseks ja isegi loendurite loomiseks, või SQL-päringud, mis on lisatud teie küsitlusintervallidesse, et aidata mul neile küsimustele vastata, et võib-olla saate selle kraami lisada kastist, mida me ei osanud oodata. Ja siis oleksite võimeline tegema kõiki samu asju, mida ma teile just näitasin: lähtejoont koostada, aruandeid käitada ja sellest mõõdikust aruandeid luua ning saaksite vastata ja teha palju neid erinevaid asju, mida teile siin näitan.
Nüüd lisaks sellele - ja üks neist asjadest, mida me viimasel ajal ilmselt üsna palju oleme sattunud, on - esiteks oli see, et kõik klapivad või vahetavad VM-e. Ja nüüd on meil palju inimesi, kes suunduvad pilve poole. Ja seda tüüpi asjade ümber kerkib palju küsimusi. Kas mul on mõtet pilve poole liikuda? Kas ma lähen pilve kolimisega raha kokku hoidma? Kui palju paneksin need asjad virtuaalmasinasse, jagatud ressursi masinasse, siis kui palju raha ma saaksin kokku hoida? Seda tüüpi küsimusi tuleb ilmselgelt ka üles. Niisiis, palju sellist kraami meeles peab, saame diagnostikahalduriga lisada ja tõmmata nii VMware kui ka Hyper-V virtualiseeritud keskkonnad. Saame lisada ka pilveväliseid eksemplare, nii et teie keskkonnad, näiteks Azure DB või isegi RDS, saame mõõdikuid ka nendest keskkondadest tõmmata.
Seega on seal palju paindlikkust ja palju võimalusi neile küsimustele vastata, kuna see on seotud nende muud tüüpi keskkondadega, kuhu me näeme inimesi suunduvat. Ja selle asja ümber on endiselt palju küsimusi ja kuna näeme, et inimesed keskkondi konsolideerivad, peavad nad suutma ka neile küsimustele vastata. Seega, see on diagnostilise halduri kohta üsna hea ülevaade, nagu see teema on seotud. Ma tean, et äriteabe teema tuli kõne alla ja meil on ka ärianalüüsi tööriist, millest me täna veel ei rääkinud, kuid see pakub teile ka teadmisi seda tüüpi küsimustele vastamisel, kuna see on teie kuubikute ja ka kõiki neid erinevaid asju. Kuid loodetavasti on see olnud hea ülevaade, vähemalt selles osas, kuidas see toode saab aidata hea plaani koostamisel.
Eric Kavanagh: Hea küll, head asjad. Jah, ma viskan selle Rickile välja, kui ta ikka seal väljas on. Rick, on sul küsimusi?
Rick Sherman: Jah, nii et kõigepealt on see suurepärane, see meeldib mulle. Eriti meeldib mulle laienemine VM-ide ja pilvedeni. Ma näen, et paljud rakenduste arendajad arvavad, et kui pilv on olemas, ei pea nad seda häälestama. Niisiis
Bullett Manale: Õige, selle eest peame ikkagi maksma, eks? Peate ikkagi maksma selle eest, mis see on, mida inimesed pilve panevad, nii et kui selle halb töötamine või kui see põhjustab palju CPU-tsükleid, peate selle eest maksma rohkem raha, nii et ei, peate ikkagi mõõtma see värk, absoluutselt.
Rick Sherman: Jah, Ive nägi pilves palju viletsaid kujundusi. Ma tahtsin küsida, kas seda toodet kasutatakse ka - ma tean, et te mainisite BI-toodet ja teil on tonni muid tooteid, mis üksteisega suhtlevad - aga kas te hakkaksite uurima selle tööriista SQL-i jõudlust, üksikuid päringuid? Või oleks selleks muid vahendeid?
Bullett Manale: Ei, see oleks absoluutselt. See on üks asi, mida ma ei katnud ja mida mõtlesin, see on päringute osa sellest. Meil on päringu toimivuse tuvastamiseks palju erinevaid viise, olgu see seotud, eriti ootustega, nagu näeme siin vaatest, või on see päringute ressursitarbimisega seotud, aga ka päringu analüüsimiseks on palju võimalusi. etendus. Selle kestusest, protsessorist, sisend / väljundist ja veel kord saame vaadata ka töökoormusi ise, et saada sellest pisut teavet. Pakume soovitusi analüüsiosas ja meil on ka veebipõhine versioon, mis pakub teavet päringute enda ümber. Nii et ma saan soovitusi puuduvate indeksite kohta ning võimaluse vaadata täitmiskava ja kõike muud; see on ka võime. Nii et absoluutselt saame diagnoosida päringuid pühapäeval seitsmel viisil (naerab) ja suutma anda selle ülevaate hukkamiste arvu osas, olgu selleks ressursside tarbimine, ootused, kestus ja kõik see hea.
Rick Sherman: OK, suurepärane. Ja mis siis kogu selle jälgimisega kaasneb eksemplaride endi koormus?
Bullett Manale: See on hea küsimus. Sellele küsimusele vastamine on väljakutse: kas see sõltub, on see täpselt nagu miski muu. Suur osa meie tööriistast pakub paindlikkust ja osa sellest paindlikkusest on see, et saate öelda, mida koguda ja mida mitte koguda. Näiteks ei pea ma ise päringutega ooteinfot koguma või saan seda teha. Saan koguda teavet päringute kohta, mis ületavad teatud aja, täitmise. Selle näiteks: kui ma peaksin minema päringute seadistamise konfigureerimise juurde ja ütlema: „Muuta see väärtus nulliks“, siis tegelikkus on see, et põhimõtteliselt paneb tööriist koguma iga käitatava päringu ja see pole tegelikult Vaim, miks see seal on, aga üldiselt võiksin seda teha siis, kui ma tahaksin kõigi päringute jaoks esitada täieliku andmevalimi.
Niisiis, see on väga suhteline sellega, millised on teie seaded üldiselt karbist. See on umbes 1–3 protsenti üldkuludest, kuid seal kehtivad muud tingimused. See sõltub ka sellest, kui palju sadamapäringuid teie keskkonnas töötab, eks? See sõltub ka nende päringute kogumise viisist ja sellest, mis SQL-i versioon see on. Nii näiteks ei peaks SQL Server 2005 laiendatud sündmustest eemale tõmbuma, samas kui selle tegemiseks tõmbaksime jälgi. Niisiis, see oleks andmete kogumise viisi osas pisut erinev, kuid see ütles, nagu ma juba ütlesin, et umbes umbes 2004 on selle tootega olnud, nagu ma ütlesin. See on olnud pikka aega ja meil on tuhandeid kliente, nii et viimane asi, mida me teha tahame, on jõudluse jälgimise tööriist, mis põhjustab jõudlusprobleeme (naerab). Ja nii püüame sellest võimalikult palju kõrvale hoida, kuid üldiselt on hea rusikareegel umbes 1–3 protsenti.
Rick Sherman: OK, ja see on üsna madal, nii et see on kohutav.
Eric Kavanagh: Hea küll. Robin, kas sul on küsimusi?
Robin Bloor: Vabandust, olin vaikuses. Teil on mitme andmebaasi võimalus ja ma olen huvitatud sellest, miks saate vaadata mitut andmebaasi ja seetõttu saate teada, et suurem ressursside baas on jaotatud erinevate virtuaalsete masinate vahel ja nii edasi ja nii edasi. Mind huvitab, kuidas inimesed seda tegelikult kasutavad. Mind huvitab, mida kliendid sellega teevad. Kuna see tundub mulle hästi, siis kindlasti, kui ma andmebaasidega segasin, oli asi, mida mul kunagi polnud. Ja ma kaaluksin igal ajal vaid ühte juhtumit mis tahes tähendusrikkalt. Niisiis, kuidas inimesed seda kasutavad?
Bullett Manale: Üldiselt räägitakse üldiselt ainult töövahendist endast? Kuidas nad seda kasutavad? Üldiselt pean silmas seda, et keskkonnal oleks keskne koht. Omades meelerahu ja teades, et kui nad ekraanile jõllitavad ja rohelisi näevad, teavad nad, et kõik on hea. See juhtub siis, kui probleemid tekivad, ja ilmselgelt enamikul juhtudest DBA vaatenurgast, juhtub paljudel juhtudel neid probleeme, kui nad asuvad konsooli ees, nii et neile teatatakse kohe, kui probleem ilmneb. Kuid lisaks sellele on võimeline aru saama, millal probleem juhtub, ja pääseda selle teabe keskmesse, mis pakub neile teatud põhjusi, miks see juhtub. Ja see on minu arust suurim osa: suhtuda sellesse ennetavalt, mitte reageerida.
Enamik DBA-sid, kellega ma räägin - ja ma ei tea, on neist suur protsent -, on kahjuks endiselt reaktiivses keskkonnas; nad ootavad, kuni tarbija läheneb neile, et neile probleem teatada. Ja nii, näeme, et paljud inimesed püüavad sellest lahku minna, ja ma arvan, et see on suur osa põhjusest, miks inimestele see tööriist meeldib, see, et see aitab neil olla ennetav, kuid annab neile ka ülevaate toimuvast. , probleem, kuid paljudel juhtudel vähemalt see, mida me leiame - ja võib-olla räägivad seda lihtsalt DBA-d -, aga DBA-d, taju on alati nende probleem, isegi kui selle on kirjutanud rakenduse arendaja et ei kirjutanud seda õigesti, on need, kes hakkavad süüdistama, nad viivad selle rakenduse oma süsteemidesse või serverisse ja siis, kui jõudlus on halb, osutavad kõik DBA-le: "Hei, see on sinu süü".
Nii et seda tööriista kasutatakse palju kordi selleks, et aidata DBA-l öelda: "Kuule, siin peitub probleem ja see pole mina." (Naerab) Peame parandage seda, olgu selleks päringute muutmine või mis iganes see ka poleks. Mõnel juhul langeb see nende vastutusalasse nende ämbrisse, kuid vähemalt on olemas vahend, mis aitaks neil seda mõista ja seda teada, ning õigeaegne teostamine on ilmselgelt ideaalne lähenemisviis.
Robin Bloor: Jah, enamus saite, millega ma tuttav olen, kuid on aega möödas, kui ma olen seal väljas käinud, vaadates erinevaid mitme andmebaasi saite, kuid enamasti leidsin ma seda, et oleks olemas DBA-d, mis keskenduksid käputäiele andmebaasid. Ja need oleksid andmebaasid, et kui nad kunagi alla läheksid, oleks see ettevõtte jaoks tõeliselt suur probleem jne ja nii edasi. Ja teised, nad koguvad lihtsalt aeg-ajalt statistikat, et näha, et neil ei läinud ruumi otsa ja nad ei vaata neid kunagi. Ja kui te tegite demo, vaatasin ma seda ja mõtlesin hästi, ühel või teisel viisil laiendate, lihtsalt pakkudes midagi sellist andmebaasidele, mida sageli keegi ei hoolinud, sest neil on andmete kasv , on nende rakenduste kasv ka kohati. Te laiendate DBA leviala üsna dramaatiliselt. Mis siis, et küsimus tegelikult seisneb, on see, et sellise tööriistakomplekti abil saate lõpuks anda DBA-teenuse igale ettevõtte võrgus asuvale andmebaasile?
Bullett Manale: Muidugi, ma mõtlen, et väljakutse on see, et nagu te üsna ilukõneliselt ütlesite, on see nagu mõned andmebaasid, millest DBA-d hoolivad, ja siis pole ka neid, millest nad nii palju ei hooli. Ja see, kuidas see konkreetne toode, kuidas see litsentsitakse, on eksemplaride kaupa. Niisiis, ma arvan, et peate ütlema, läve, kui inimesed otsustavad: “Hei, see pole piisavalt kriitiline juhtum, et ma tahan seda selle tööriistaga hallata.” See tähendab, et meil on ka teisi tööriistu, mis on rohkem Ma arvan, et teenindan neid vähem olulisi SQL-i juhtumeid. Üks neist oleks nagu inventuurihaldur, kus teostame juhtumite korral kergeid tervisekontrolle, kuid lisaks sellele teeme ka avastusi, et tuvastada uued juhtumid, mis on võrku viidud ja sellest hetkest alates DBA-na võin öelda: „OK, siin on SQL-i uus eksemplar, nüüd on see Express? Kas see on tasuta versioon või ettevõtte versioon? ”See on ilmselt küsimus, mida tahan endalt küsida, kuid teiseks, kui oluline on see näide minu jaoks? Kui see pole nii oluline, siis võib-olla lasta mul see tööriist välja minna ja seda teha, geneeriline, mida ma nimetaksin üldiseks tervisekontrolliks selles mõttes, et tegemist on elementaarsete asjadega, millest ma DBA-na hoolin: kas draiv täitub? Kas server reageerib probleemidele? Peamised asjad, eks?
Diagnostikahalduri puhul näitas tööriist, mida ma just teile näitasin, selle jõudmist päringu tasemele, süvenemist indeksite soovitustesse, vaadates täitmiskava ja kõike muud, kuid see on peamiselt keskendunud kelle omanduses on see, mis on minu omand ja kes selle eest vastutab? Mis hoolduspaketid ja kuumparandused mul on? Ja kas mu serverid töötavad peamiste koostisosadega, mida võiksin pidada SQL-i tervislikuks näiteks? Nii et teie küsimusele vastamiseks on natuke segamini. Kui meil on inimesi, kes seda tööriista vaatavad, vaatavad nad tavaliselt kriitilisemat juhtumite kogumit. See tähendab, et meil on mõned inimesed, kes ostavad iga oma eksemplari ja haldavad seda, nii et see lihtsalt sõltub. Kuid ma ütlen teile, et üldiselt on nende inimeste lävi, kes leiavad, et nende keskkond on piisavalt oluline, et neil oleks selline vahend nende juhtumite haldamiseks.
Robin Bloor: Olgu, veel üks küsimus, enne kui selle Ericule edasi anda. Vaid tööstuse jälgimisest jääb mulje, et andmebaasidel on veel elu, kuid kogu teave kallab kõigisse nendesse andmejärvedesse ja nii edasi ja nii edasi. See on tõepoolest hype ja hype ei peegelda kunagi tegelikkust, nii et ma olen huvitatud sellest, millist reaalsust te seal tajute? Kas organisatsioonis on olulised andmebaasid, kas neil on traditsiooniline andmekasv, mida ma arvasin 10 protsenti aastas? Või kasvab neid rohkem? Kas suurandmed muudavad need andmebaasid õhupallideks? Mis pilti näete?
Bullett Manale: Arvan, et paljudel juhtudel nähti osa andmete teisaldamist nendesse teistesse segmentidesse, kus see on mõistlikum, kui seal on saadaval uued tehnoloogiad. Viimaste seisuga mõned suuremad andmestikud. Kuid ma ütleksin, et neid andmebaase on paljudel juhtudel raske üldistada, kuna kõik on natuke erinevad. Üldiselt näen siiski teatud lahknevusi. Nagu ma juba ütlesin, näen, et inimesed lähevad paljudel juhtudel elastsete mudelite juurde, sest nad soovivad ressursse kasvatada ja mitte niivõrd muudes valdkondades. Mõned inimesed liiguvad suurandmete juurde. Kuid teie arvates on selle mõistmine keeruline, sest üldiselt räägivad kõik inimesed, kellega ma räägin, traditsioonilisi andmebaase ja kasutavad seda SQL Serveri keskkonnas.
Seda öeldes, ma ütlen, et seoses SQL-iga, arvan ma kindlasti, et selle turuosa on üha suurem. Ja ma arvan, et palju inimesi, kes siiani SQL-i poole suunduvad, on pärit mujalt nagu Oracle, kuna see on taskukohasem ja tundub olevat ilmsem, kuna SQL-i versioonid muutuvad täpsemaks - ja näete seda koos uuemate asjadega, mis käivad SQL-iga krüptimise ja kõigi muude keskkonda või andmebaasiplatvormi muutvate võimaluste osas - see on ilmselt väga missioonikriitiline, ma arvan. Niisiis, ma arvan, et nägime ka seda. Kus näete vahetust, see toimub endiselt. Ma mõtlen, et see juhtus kümme aastat tagasi, see on endiselt minu arust SQL Serveri mõttes, kus keskkonnad kasvavad ja turuosa kasvab.
Robin Bloor: OK, Eric, ma eeldan, et publikul on küsimus või kaks?
Eric Kavanagh: Jah, las ma viskan ühe kiire sulle üle. See on tegelikult päris hea küsimus. Üks osalejatest küsib, kas see tööriist ütleb mulle, kas mõni tabel vajab päringu kiirendamiseks indeksit? Kui jah, siis kas saaksite näite tuua?
Bullett Manale: Jah, nii et ma ei tea, kas mul on indeksi lisamiseks spetsiaalselt olemas, aga näete siin, siin on meil killustamissoovitused. Ma usun ka, et just meil oli ja see oli osa veebipõhist versiooni pakkuvast diagnostikahaldurist, kus minu sõnul on mul puudu indeks. Ja me saame neid soovitusi vaadata ja öelda meile selle teabe indekseerimise kaudu selle potentsiaalne kasu. Teine asi, mida peaksin lihtsalt mainima, on see, et kui me anname soovitusi, ehitatakse paljude jaoks nende jaoks skript. See pole hea näide, kuid te näeksite jah, olukordi, kus indeks - kas duplikaatindeks või indeksi lisamine - parandaks toimivust ja nagu ma juba varem ütlesin, teeme palju et hüpoteetilise indeksi analüüsi kaudu. Niisiis, see aitab tõesti töökoormusest aru saada, kui suudame seda soovitusele rakendada.
Eric Kavanagh: See on suurepärane värk ja see annab mulle hea kokkuvõtte siinsetest lõplikest kommentaaridest. Ka Robin, mina ja Rick oleme juba mitu aastat kuulnud, et nad räägivad andmebaaside isehäälestamisest. See on isehäälestuv andmebaas! Ma võin teile öelda ainult seda: ärge uskuge neid.
Bullett Manale: Ära usu hüpe.
Eric Kavanagh: Võib juhtuda, et mõned väikesed asjad on dünaamiliselt tehtud, kuid isegi siis võiksite seda kontrollida ja veenduda, et see ei tee midagi sellist, mida te ei soovi. Nii et vajati juba mõnda aega selliseid tööriistu andmebaaside tasemel toimuva mõistmiseks ja nagu Robin ütles, on andmejärved põnevad kontseptsioonid, kuid tõenäoliselt on nende ülevõtmise võimalus nii suur kui võimalik. Loch Nessi koletis igal ajal kiiresti. Niisiis, ma lihtsalt ütleksin veel kord, et reaalses maailmas on palju andmebaasitehnoloogiat, vajame inimesi, DBA-sid, et seda kraami vaadata ja seda sünteesida. Võite öelda, peate teadma, mida teete, et see kraam toimiks. Kuid teil on vaja tööriistu, et anda teile teavet, et saaksite teada, mida teete. Niisiis, kokkuvõtlikult võib öelda, et DBA-del läheb hästi.
Ja suured tänud Bullett Manale'ile ja meie IDERA sõpradele. Ja muidugi Rick Sherman ja Robin Bloor. Me arhiveerime kõiki neid veebisaateid, nii et kogu selle kohta lisateavet leiate veebisaidilt insideanalysis.com või meie partnerite saidilt www.techopedia.com.
Ja sellega, jätke hüvasti, inimesed. Tänan veelkord, rääkige teile järgmine kord hästi. Ole tubli. Headaega.