Od zamestnancov Techopedia, 19. apríla 2017
Jedlo so sebou: Host Eric Kavanagh diskutuje o prognóze s Dr. Robinom Bloorom, Rickom Shermanom a Bullett Manale IDERA.
Na prezeranie videa sa musíte zaregistrovať pre túto udalosť. Zaregistrujte sa a pozrite si video.
Eric Kavanagh: Dámy a páni, ešte raz sa pozdravte a vráťte sa do seriálu webového vysielania Hot Technologies! Moje meno je Eric Kavanagh, budem vaším hostiteľom pre dnešný webový seminár s názvom „Úspora času, peňazí a problémov s optimálnymi predpoveďami“. o tom vždy hovoriť. Takže, Hot Technologies je samozrejme naše fórum na pochopenie toho, čo sú dnes niektoré z vynikajúcich produktov na svete, vo svete podnikovej technológie, čo s nimi ľudia robia, ako fungujú, na všetky také zábavné veci.
A téma, ako navrhujem, sa dnes zaoberá prognózami. Naozaj sa snažíte pochopiť, čo sa bude diať vo vašej organizácii. Ako sa chystáte udržať spokojnosť používateľov bez ohľadu na to, čo robia? Ak robia analýzu, ak robia skutočnú prácu, čelia skutočným zákazníkom s transakčnými systémami, nech už je to akýkoľvek prípad, chcete pochopiť, ako vaše systémy fungujú a čo sa deje, a to je to, Budem o tom hovoriť dnes. Je to trochu vtipné, pretože predpovedanie nie je niečo, čo by som rád robil, pretože som poverčivý, ako by som si myslel, že keď príliš veľa predpovedám, zlé veci sa stanú, ale to som len ja. Nenasleduj moje vedenie.
Takže tu sú dnes naši moderátori, vy skutočne v ľavom hornom rohu, Rick Sherman sa volí z Bostonu, nášho kamaráta Bulletta Manaleho z IDERA a nášho vlastného Dr. Robina Bloora. A s tým odovzdám Robinovi a len pripomeniem ľuďom: Pýtajte sa, nehanbite sa, milujeme dobré otázky, dnes ich rozdáme našim moderátorom a ostatným. A s tým, Robin, zober to.
Robin Bloor: Dobre, tak, ako som v pozícii pólu, ako sa hovorí, myslel som, že by som dnes rozprával príbeh SQL, pretože je to pozadie toho, čo bude diskusia, ktorá bude pokračovať, a nevyhnutne nebude v rozpore. pretože Rick sa na to nezameriava a nebude sa stretávať s tým, čo Rick hovorí. Takže príbeh SQL obsahuje niekoľko zaujímavých vecí o SQL, pretože je taký dominantný. Vidíte, to je preklep, SQL je deklaratívny jazyk. Ide o to, že by ste mohli vytvoriť jazyk, v ktorom by ste požadovali to, čo ste chceli. A databáza by zistila, ako ju získať. A v skutočnosti je to dosť dobre vypracované, ale existuje veľa vecí, ktoré sa oplatí povedať. Dôsledky toho, že celý IT priemysel sa opiera o deklaratívny jazyk. Užívateľ nepozná fyzickú organizáciu údajov ani sa o ňu nestará, a to je dobré o deklaratívnom jazyku - oddeľuje vás od toho všetkého a dokonca sa obáva - stačí požiadať o všetko, čo chcete, a databázu pôjde a dostane to.
Používateľ však netuší, či spôsob, akým štruktúrujú dotaz SQL, ovplyvní výkon dotazu a to je trochu nevýhoda. Videl som otázky, ktoré sú dlhé stovky a stovky riadkov, ktoré sú len jednou požiadavkou SQL, začínajú „výberom“ a pokračujú ďalej a ďalej pomocou čiastkových otázok a podobne. A v skutočnosti sa ukazuje, že ak chcete konkrétnu kolekciu údajov z databázy, môžete o ňu požiadať rôznymi spôsobmi pomocou jazyka SQL a získať rovnakú odpoveď, ak máte nejaké údaje o týchto údajoch. Jeden dotaz SQL preto nie je nevyhnutne najlepším spôsobom, ako požiadať o údaje, a databázy budú odpovedať celkom odlišne podľa SQL, ktorý ste do nich vložili.
A tak SQL vlastne ovplyvňuje výkon, takže ľudia, ktorí používajú SQL, to platí aj pre nich, platí to aj pre programátorov SQL, ktorí používajú SQL, a je ešte menej pravdepodobné, že premýšľajú o vplyve, ktorý budú mať, pretože väčšina ich zamerania je v skutočnosti na manipuláciu s údajmi a nie na získavanie a ukladanie údajov. A to isté platí aj o nástrojoch BI, videl som SQL, ktorý, ak sa vám páči, vytlačí z nástrojov BI rôznych databáz a je potrebné povedať, že veľa z toho je, no, nemal by som t písať podobné dotazy SQL. Je to niekto, kto vytvoril, ak sa vám páči, malý motor, ktorý nech sú parametre akékoľvek, vyhodí niektoré SQL a opäť, že SQL nemusí byť nevyhnutne efektívny SQL.
Potom som si myslel, že by som spomenul nesúlad impedancie. Dáta, ktoré programátori používajú, sú iné ako tie, ktoré sa líšia. Naše DMS teda ukladá údaje do tabuliek, organizovaný objektovo orientovaný kód sú väčšinou kódovače, v dnešnej dobe programujú objektovo orientovanú formu a objednávajú údaje v objektových štruktúrach, takže sa navzájom nemapujú. Je teda potrebné preložiť z toho, čo si programátor myslí, že údaje sú, do toho, čo si databáza myslí, čo sú údaje. Zdá sa, že sme v tomto prípade museli urobiť niečo zlé. SQL má DDL pre definíciu údajov, má DML - jazyk pre manipuláciu s údajmi - vyberte, premietnite a pripojte sa, aby ste získali tieto údaje. Teraz existuje veľmi málo matematiky a veľmi málo času, takže je to nedokonalý jazyk, hoci treba povedať, že bol rozšírený a stále sa rozširuje.
A potom dostanete problém s bariérou SQL, ktorý je vždy priamejší ako diagram, v tom, že mnohí ľudia sa pýtali na analytické dôvody, len čo dostali odpoveď na podmienky týkajúce sa údajov o otázke, chcú sa opýtať na inú otázku. Stane sa tak dialógovou vecou, nuž, SQL nebol vytvorený pre dialógy, bol postavený na to, aby sa pýtal, čo chcete naraz. A stojí za to to vedieť, pretože tam sú niektoré produkty, ktoré vlastne opustia SQL, aby sa umožnila konverzácia medzi používateľom a údajmi.
Pokiaľ ide o výkon databázy - a tento druh sa šíri do všetkého - áno, je tu procesor, pamäť, disk, režijné náklady na sieť a problém zamykania viacerých osôb, ktoré chcú mať výhradné použitie údajov pri danom bod v čase. Ale sú tu tiež zlé volania SQL, je tu veľa toho, čo sa dá urobiť, ak skutočne optimalizujete SQL, pokiaľ ide o výkon. Faktory výkonnosti databázy: zlý dizajn, zlý návrh programu, chýbajúca súbežná záťaž, vyvažovanie záťaže, štruktúra dotazov, plánovanie kapacity. To je rast údajov. A niekoľkými slovami, SQL je výhodné, ale nie je samooptimalizované.
Napriek tomu si myslím, že môžeme prejsť na Ricka.
Eric Kavanagh: Dobre, Rick, dovoľte mi dať kľúče od auta WebEx. Vziať to preč.
Rick Sherman: Dobre, skvelé. No vďaka Robin, keď sme začali na začiatku prezentácie, moja grafika je stále dosť nudná, ale pôjdeme s ňou. Súhlasím teda so všetkým, o čom Robin hovoril na strane SQL. Teraz sa však chcem trochu sústrediť na dopyt po údajoch, ktoré veľmi rýchlo prežijeme, dodávky ako v nástrojoch používaných v tomto priestore alebo potreba nástrojov v tomto priestore.
Po prvé, v každom článku, ktorý čítate, je niečo, čo súvisí s veľkými dátami, množstvom údajov, nestrukturovanými údajmi prichádzajúcimi z cloudu, veľkými údajmi všade, čo si dokážete predstaviť. Rast trhu s databázami však neustále rástol s databázou SQL, relačnou databázou pravdepodobne od roku 2015, je stále 95 percent trhu s databázami. Najlepší traja predajcovia relačných produktov majú v tomto priestore asi 88% podiel na trhu. Takže stále hovoríme, ako hovoril Robin, o SQL. A v skutočnosti, aj keď sa pozeráme na platformu Hadoop, Hive and Spark SQL - ktorý môj syn, ktorý je vedcom údajov, používa teraz - je určite pre ľudí dominantným spôsobom, ako sa dostať k dátam.
Teraz, na strane databázy, existujú dve široké kategórie použitia databáz. Jedným z nich sú operačné systémy správy databáz, teda plánovanie vzťahov s podnikmi, riadenie vzťahov so zákazníkmi, ERP Salesforce, Oracles, EPIC, N4 atď. Na svete. A v dátových skladoch a iných systémoch založených na podnikových informáciách existuje veľké množstvo a rozširujúce sa množstvo údajov. Pretože všetko, bez ohľadu na to, kde a ako je zachytené, uložené alebo uskutočnené, sa nakoniec analyzuje, takže existuje obrovský dopyt a zvýšené využívanie databáz, najmä relačných databáz, ktoré sa nachádzajú na trhu.
Teraz máme dopyt, prichádzame obrovské množstvo údajov. A naozaj nehovorím iba o veľkých údajoch, ale o používaní údajov vo všetkých druhoch podnikov. Ale sprevádzajúc to, že zo strany ponuky, pre ľudí, ktorí môžu tieto zdroje spravovať, sme na prvom mieste, máme nedostatok DBA. Podľa Úradu pre štatistiku práce máme od roku 2014 do roku 2424 pracovné miesta v databáze DBA rast len o 11 percent - teraz sú to ľudia, ktorí majú pracovné pozície v databáze DBA, ale o tom budeme hovoriť o sekundu - v porovnaní so 40- plus percentuálny priestor na ročný rast údajov. A máme veľa DBA; v priemere je to isté štúdium, ktoré hovorilo o priemernom veku, v porovnaní s inými profesiami v oblasti IT dosť vysoké. A potom máme veľa ľudí, ktorí opúšťajú pole, nie nevyhnutne do dôchodku, ale presúvajú sa do iných aspektov, chodia do riadenia alebo čokoľvek.
Teraz je dôvod, prečo odchádzajú, pretože práca v DBA je stále ťažšia a ťažšia. Po prvé, máme DBA, ktoré spravujú mnoho rôznych databáz samotných, fyzické databázy, umiestnené všade, ako aj rôzne typy databáz. Teraz by to mohlo byť relačné alebo to môže byť iná databáza, aj typy databázy. Ale aj keď je to vzťahové, mohli by mať jedného, dvoch, troch, štyroch rôznych predajcov, ktorých sa vlastne snažia zvládnuť. DBA sa zvyčajne zapoja až po návrhu databázy alebo aplikácie. Robin hovoril o tom, ako sa navrhujú databázy alebo aplikácie, ako sa navrhuje SQL. Keď hovoríme o modelovaní údajov, ER modelovaní, rozšírenom ER modelovaní, rozmerovom modelovaní, pokročilom dimenzionálnom modelovaní, čokoľvek, zvyčajne navrhujú aplikační programátori a vývojári aplikácií so svojím koncovým cieľom - nenavrhujú efektívnosť samotná štruktúra databázy. Takže máme veľa zlých návrhov.
Teraz nehovorím o predajcoch komerčných podnikových aplikácií; zvyčajne majú modely ER alebo rozšírené modely ER. Hovorím o tom, že vývojári aplikácií v každej spoločnosti vytvárajú oveľa viac obchodných procesov a aplikácií - tieto nie sú nevyhnutne navrhnuté pre efektívnosť alebo účinnosť nasadenia. A samotné DBA sú prepracované a niekedy majú 24/7 zodpovednosť, stále viac a viac databáz. Myslím, že to má niečo spoločné s tým, že ľudia úplne nerozumejú tomu, čo robia alebo ako to robia. Ich vlastná malá skupina a ľudia stále rozmýšľajú: „Všetky tieto nástroje sú jednoducho použiteľné, my môžeme jednoducho vyhodiť viac a viac databáz na svoju pracovnú záťaž, “ čo nie je pravda.
Čo nás vedie k čiastočným a náhodným DBA. Máme IT tímy, ktoré sú malé a nemôžu si nevyhnutne dovoliť vyhradenú DBA. Teraz to platí pre malé a stredné podniky, kde v poslednom desaťročí explodovala expanzia databázových a databázových aplikácií a naďalej sa rozširuje. Je to však aj prípad veľkých korporácií, ktoré zvyčajne robia sklady údajov, analytické nástroje podnikovej inteligencie po dlhú dobu. Kedysi sme boli na tieto projekty zvyknutí na DBA; už nikdy nedostaneme vyhradenú databázu DBA. Sme zodpovední za navrhnutie databázy, čo je v poriadku, ak to má niekto, kto má skúsenosti. Ale vo všeobecnosti sú DBA vývojári aplikácií, ktoré často zohrávajú túto úlohu ako súčasť svojej práce na čiastočný úväzok, nemajú formálne školenia a znova ich navrhujú pre svoje konečné ciele, nie navrhovanie pre efektívnosť.
A medzi návrhom a vývojom, nasadením a správou je veľa rozdielov. Máme teda „penny múdry, bláznivý“, s malou prasiatkou, ktorá preskočí na získanie zručností a zdrojov potrebných v projektoch. Domnievam sa, že všetci pochádzajú z „Pomsty hlupákov“, môj malý obraz. Teraz, pokiaľ to ľudia potrebujú, máme rozširujúce sa využívanie databáz a údajov v SQL. Obmedzili sme počet DBA - ľudí, ktorí sú kvalifikovaní a kvalifikovaní v týchto situáciách ladenia a navrhovania, riadenia a zavádzania. A máme stále viac a viac neúmyselných DBA, ľudí, ktorí nemali formálne školenie.
Aké sú niektoré ďalšie veci, ktoré sa tiež dostávajú do problému skutočnosti, že tieto databázy nie sú tiež vyladené alebo spravované? Po prvé, veľa ľudí predpokladá, že samotný databázový systém má dostatočné nástroje na to, aby sa mohol sám riadiť. Nástroje sa teraz ľahšie a ľahšie realizujú - návrh a vývoj - ale to je iné, ako robiť dobrý návrh a dobré riadenie, plánovanie kapacity, monitorovanie atď. Po prvé, ľudia predpokladajú, že majú všetky potrebné nástroje. Po druhé, ak ste na čiastočný úväzok alebo ste náhodou DBA, neviete, čo neviete.
Myslím, že som na túto vetu zabudol, takže mnohokrát jednoducho nechápu, čo dokonca potrebujú nazerať do návrhu alebo keď spravujú alebo prevádzkujú databázy. Ak to nie je vaša profesia, nebudete rozumieť tomu, čo musíte urobiť. Po tretie, je to, že SQL je nástroj na prechod, takže Robin hovoril o SQL a o tom, ako zle je SQL niekedy konštruované alebo často konštruované. A tiež jedným z mojich domácich miláčikov v BI dátovom skladovaní, migrácii dát, v dátovom inžinierskom priestore je to, že namiesto používania nástrojov majú ľudia tendenciu písať SQL kód, uložené procedúry, aj keď používajú nákladný nástroj na integráciu údajov alebo ako drahý nástroj BI, často ho používajú iba na spustenie uložených procedúr. Čoraz dôležitejšia je preto znalosť návrhu databázy, konštrukcie SQL.
A konečne je tu tento prístup sila, v ktorom máme jednotlivých ľudí, ktorí sa pozerajú na jednotlivé databázy. Nepozerajú sa na to, ako tieto aplikácie fungujú a vzájomne pôsobia. A tiež sa často pozerajú na databázy oproti aplikáciám, pre ktoré ich používajú. Takže pracovné zaťaženie, ktoré získate v databáze, je rozhodujúce pri návrhu, pri ladení, kritickom pri snahe zistiť, ako plánovať kapacitu, atď. Takže pri pohľade na les zo stromov sú ľudia v burinách, pri pohľade na jednotlivé tabuľky a databázy a pri pohľade na celkovú interakciu týchto aplikácií.
Nakoniec sa ľudia musia pozrieť na kľúčové oblasti, na ktoré sa musia pozrieť. Keď plánujú spravovať databázy, musia najskôr premyslieť, vyvinúť niektoré metriky výkonnosti zamerané na aplikáciu, takže sa musia pozrieť nielen na to, ako je táto tabuľka štruktúrovaná, ako je osobitne modelovaná, ale ako sa používa? Takže, ak máte podnikovú aplikáciu, ktorá je splatná v riadení dodávateľského reťazca, ak sťahujete objednávky z webu, ak robíte BI - nech robíte čokoľvek - musíte sa pozrieť na to, kto ich používa, ako na to pomocou toho, aké sú objemy údajov, keď sa to stane. Skutočne sa snažíte hľadať čakacie časy, pretože bez ohľadu na to, všetky aplikácie sa posudzujú podľa toho, ako dlho trvá, kým sa niečo urobí, či už ide o osobu alebo iba o výmenu údajov medzi aplikáciami alebo procesormi. A aké sú prekážky? Takže často, keď sa snažíte vyladiť problémy, samozrejme, naozaj sa snažíte zistiť, aké sú skutočné prekážky - nie nevyhnutne, ako naladiť všetko, ale ako sa zbavíte a posuniete výkon nahor v čakacích časoch. a priepustnosť - všetko, na čo sa musíte pozrieť.
A skutočne musíte oddeliť zaznamenávanie údajov, transakcie, aspekty transformácie v databáze spolu s analytikmi. Každý z nich má odlišné vzory dizajnu, každý z nich má odlišné vzory použitia a každý z nich musí byť vyladený odlišne. Musíte sa zamyslieť nad tým, ako sa tieto údaje používajú, kedy sa používajú, na čo sa používajú, a zistiť, aké metriky výkonnosti a aké kľúčové veci chcete analyzovať v súvislosti s týmto použitím. Teraz, keď sa pozeráte na monitorovanie výkonu, chcete sa pozrieť na samotné operácie databázy; chcete sa pozrieť na dátové štruktúry, takže indexy, rozdelenie a ďalšie fyzické aspekty databázy, dokonca aj štruktúra databázy - či už je to model ER alebo rozmerový model, hoci je štruktúrovaný - všetky tieto veci majú vplyv na výkon, najmä v rôznych kontextoch analytických metód na zachytávanie údajov a uskutočňovaných transformácií.
A ako sa Robin zmienil na strane SQL, pri pohľade na SQL, ktorý v týchto databázach používajú tieto rôzne aplikácie, je jeho ladenie kritické. A pri pohľade na celkové pracovné zaťaženie aplikácií a infraštruktúrne prostredie, na ktorom tieto databázy a aplikácie fungujú. Takže siete, servery, cloud - bez ohľadu na to, na ktorých bežia - sa tiež zaoberajú dopadom, ktorý tieto aplikácie a tieto databázy majú v tomto kontexte, všetky tieto hry majú vzájomnú súhru v tom, že dokážu vyladiť databázu.
A nakoniec, keď sa pozeráte na nástroje, chcete sa pozerať na tri rôzne druhy analýz, ktoré s tým súvisia. Chcete sa pozrieť na deskriptívnu analýzu: čo sa deje a kde súvisí s databázou a výkonom aplikácie. Chcete mať možnosť vykonávať diagnostické analýzy, aby ste zistili nielen to, čo sa deje, ale prečo sa to deje, kde sú prekážky, kde sú problémy, čo funguje dobre, čo nefunguje dobre? Ale byť schopný analyzovať a podrobne analyzovať problémové oblasti, aby ich vyriešil, či už ide o dizajn alebo čokoľvek, čo musíte urobiť.
A nakoniec, najagresívnejším alebo najaktívnejším typom analýzy je skutočne urobiť nejakú prediktívnu analýzu, prediktívne analytické modelovanie, čokoľvek. Vieme, že databáza a aplikácie fungujú v tomto kontexte, ak zvýšime kapacitu, ak získame viac používateľov, ak robíme viac priepustnosti, nech robíme čokoľvek, dokážeme navrhnúť, čo, ako a kde to bude vplyv na databázu, aplikácie, nám umožňuje plánovať a proaktívne zisťovať, kde sú prekážky, kde môžu trpieť čakacie doby a čo musíme urobiť, aby sme veci napravili. Chceme teda mať nástroje, ktoré dokážu implementovať metriky výkonnosti, monitorovať výkonnosť, rovnako ako v prípade týchto troch typov analýz. A to je môj prehľad.
Eric Kavanagh: Dobre, dovoľte mi to povedať - mimochodom, sú to dve skvelé prezentácie - dovoľte mi to dať Bullettovi Manaleovi, aby som ho odtiaľto vzal. A ľudia, nezabudnite klásť dobré otázky; už máme nejaký dobrý obsah. Zober to preč, Bullett.
Bullett Manale: Znie to dobre. Vďaka, Eric. Takže veľa toho, čo Rick povedal a Robin povedal, samozrejme súhlasím so 100 percentami. Povedal by som, že som vytiahol túto snímku nahor, pretože si myslím, že je to vhodné. Neviem pre tých z vás, ktorí sú fanúšikmi „tímu A“ v 80. rokoch, John Hannibal Smith povedal, že vždy povedzte: „Milujem to, keď sa plán spája, “ a myslím si, že keď hovoríme najmä o serveri SQL Server, na ktorý sa zameriavame, čo je produkt, o ktorom dnes budeme hovoriť, SQL Diagnostic Manager, je to určite jedna z tých vecí, ktoré musíte mať; musíte byť schopní využiť údaje, ktoré máte, a byť schopný rozhodnúť sa z týchto údajov av niektorých prípadoch nehľadáte rozhodnutie; hľadáte niečo, čo vám povie, kedy dôjde k vyčerpaniu zdrojov, keď dôjdete zdroje, keď budete mať úzke hrdlo, také veci.
Nejde iba o monitorovanie konkrétnej metriky. S Diagnostickým manažérom vám teda jedna z vecí, ktorá sa darí veľmi dobre, pomôže v oblasti predpovedania a porozumenia špecifického pre pracovné zaťaženie. Dnes o tom veľa budeme hovoriť. Tento nástroj je zameraný na manažéra údajov, DBA alebo pôsobiacu DBA, takže veľa vecí, o ktorých Rick hovoril, je skutočne pravdivé. V mnohých prípadoch, ak nie ste DBA, existuje veľa otáznikov, ktoré budete mať, keď príde čas na správu prostredia SQL, čo nevieš. A tak hľadáte niečo, čo by vám mohlo pomôcť, prejsť týmto procesom a tiež vás v tomto procese tiež vzdelávať. Preto je dôležité, aby vám nástroj, ktorý používate na tieto druhy rozhodnutí, poskytol určitý prehľad o dôvodoch, prečo sa tieto rozhodnutia prijímajú, nielen vám hovorí: „Hej, urob to.“
Pretože som úradujúcim DBA, nakoniec by som mohol byť plne rozvinutým DBA so skutočnými odbornými znalosťami a znalosťami na podporu tohto titulu. To znamená, že keď hovoríme o tom, že som správcom databázy, vždy si najprv ukážem tento list, pretože DBA má rôzne úlohy av závislosti od organizácie, s ktorou ste, budete mať, tieto sa budú líšiť z jedného miesta na druhé - ale zvyčajne budete vždy nejakým spôsobom zodpovední za svoje úložisko, za plánovanie tohto úložiska a za pochopenie predvídania, mal by som povedať, koľko miesta budete mať či už je to pre vaše zálohy, alebo či je to pre samotné databázy. Musíte to pochopiť a posúdiť.
Okrem toho budete musieť byť schopní porozumieť a optimalizovať veci podľa potreby a keď budete prechádzať monitorovaním životného prostredia, je samozrejme dôležité, aby ste vykonávali zmeny podľa potreby na základe vecí, ktoré sú potrebné. zmeny v samotnom prostredí. Pri odhadovaní by sa preto mali brať do úvahy veci ako počet používateľov, veci ako popularita aplikácií, sezónnosť databázy. A potom, samozrejme, pozerať sa na ďalšie veci, pokiaľ ide o schopnosť poskytovať správy a informácie, ktoré sú potrebné, pokiaľ ide o prijímanie týchto rozhodnutí. V mnohých prípadoch to znamená vykonanie porovnávacej analýzy; Znamená to, že je možné konkrétne sa pozrieť na konkrétnu metriku a porozumieť tomu, aká hodnota tejto metriky bola v priebehu času, takže môžete predvídať, kam sa bude posunúť vpred.
To, čo veľa nástroja Diagnostic Manager robí, má tieto schopnosti a ľudia ho používajú každý deň na to, aby mohli robiť veci ako predpovedanie, a tu som vložil definíciu plánovania kapacity. A je to celkom široká a vlastne dosť nejasná definícia, ktorá je len procesom určovania výrobnej kapacity, ktorú organizácia potrebuje na splnenie meniacich sa požiadaviek na svoje výrobky, a na konci dňa je to naozaj to, o čo ide: Je to o tom, že máte možnosť prijímať informácie, ktoré nejakým spôsobom existujú, a prijímať tieto informácie a robiť rozhodnutia, ktoré vám pomôžu napredovať v priebehu životného cyklu vašich databáz. Typy vecí, ktoré sú dôvodmi, prečo to ľudia musia robiť, sú, samozrejme, predovšetkým a predovšetkým, ako ušetriť peniaze. Podniky, samozrejme, sú ich hlavným cieľom zarobiť peniaze a ušetriť peniaze. V tomto procese to však znamená aj to, že sa môžete ubezpečiť, že váš výpadok neexistuje. A byť schopný ubezpečiť sa, že zmierňujete akúkoľvek šancu na výpadky, takže zabránite tomu, aby sa to stalo, aby sme začali, inými slovami, nečakali, až sa to stane, a potom naň reagujete.
Kľúčom je tu nielen to, že dokážete celkovo zvýšiť produktivitu svojich používateľov, ale aj zefektívniť ich tak, aby ste mohli podniknúť viac, takže ide o typy vecí, ktoré sa ako predpovedá alebo kapacita podieľajú ako DBA alebo niekto iný plánovanie bude musieť dokázať preniknúť cez informácie, aby bolo možné urobiť tieto rozhodnutia. A potom vám to celkovo pomôže eliminovať odpad, nielen plytvanie z hľadiska peňazí, ale tiež z hľadiska času a len všeobecne zdrojov, ktoré by sa mohli použiť na iné veci. Takže schopnosť eliminovať tento odpad tak, aby ste nemali náklady na príležitosti, ktoré sú spojené s odpadom samotným.
Takže s tým povedané, aké typy otázok dostávame, konkrétne pre osobu, ktorá je DBA? Kedy mi dôjde priestor? To je veľký, nielen to, koľko miesta teraz spotrebujem, ale kedy mi dôjdu zásoby, založené na trendoch a minulej histórii? Rovnaká vec ako v prípade skutočných inštancií SQL, databáz, ktoré servery môžem konsolidovať? Idem dať nejaké na VM, čo má zmysel, pokiaľ ide o databázy, ktoré budem konsolidovať a ktoré inštancie SQL by mali byť umiestnené? Všetky tieto typy otázok musia byť zodpovedané. Pretože vo väčšine prípadov, ak ste DBA alebo konáte DBA, budete ju konsolidovať niekedy vo svojej kariére. V mnohých prípadoch to budete robiť priebežne. Preto musíte byť schopní rýchlo sa rozhodnúť, a pokiaľ ide o to, nemusíte hrať hádajúce hry.
Hovorili sme o problémových miestach a o tom, kde sa budú ďalej vyskytovať, a mohli sme to predvídať, namiesto toho, aby sme čakali, až sa stanú. Takže, samozrejme, všetky tieto veci, o ktorých hovoríme, majú zmysel v tom zmysle, že vo väčšine prípadov sa spoliehame na historické údaje, aby mohli tieto odporúčania vygenerovať, alebo v niektorých prípadoch sami formulovať rozhodnutia, byť schopný prísť s týmito odpoveďami. Pripomína mi to však, že keď počujete rozhlasové reklamy na niekoho, kto predáva cenné papiere alebo niečo podobné, vždy to „minulá výkonnosť nenaznačuje budúce výsledky“ a také veci. A to isté platí aj tu. Budete mať situácie, keď tieto predpovede a tieto analýzy nemusia byť na 100 percent správne. Ale ak máte čo do činenia s vecami, ktoré sa stali v minulosti a známymi, a ste schopní brať a robiť „čo keby“ s mnohými týmito typmi otázok, do ktorých sa dostanete, je veľmi cenné. a dostane vás to oveľa ďalej, než hraním hádanky.
Takže tieto typy otázok zrejme prídu, takže ako zvládneme veľa týchto otázok s Diagnostickým manažérom, v prvom rade máme schopnosti predpovedania, čo dokážeme urobiť aj v databáze, aj pri stole. ako jednotka alebo zväzok. Aby sme mohli nielen povedať: „Ahoj, sme plní vesmíru“, ale za šesť mesiacov, za dva roky, za päť rokov, ak na to budem robiť rozpočet, koľko miesta budem mať na čo potrebovať rozpočet? To sú otázky, ktoré sa budem musieť pýtať, a budem musieť byť schopný použiť nejaký spôsob, ako to urobiť, a nie hádať a zdvíhať prst do vzduchu a čakať, kým vietor fúka, čo je, nanešťastie, mnoho z týchto rozhodnutí.
Okrem toho, že som schopný - vyzerá to, že sa moje snímky trochu orezali - ale som schopný poskytnúť nejakú pomoc vo forme odporúčaní. Je to jedna vec, ktorú vám môžem ukázať na informačnom paneli, ktorý je plný metrík, a povedať: „OK, tu sú všetky metriky a kde sú, “ ale potom sa môžete naučiť niektoré alebo porozumieť čo robiť, na základe toho je ďalší skok. V niektorých prípadoch sú ľudia dostatočne vzdelaní v úlohe DBA, aby mohli robiť tieto rozhodnutia. A tak máme v nástroji niektoré mechanizmy, ktoré vám s tým pomôžu, ktoré vám ukážeme za sekundu. Ale byť schopný ukázať nielen to, čo je odporúčanie, ale tiež poskytnúť určitý prehľad o tom, prečo sa toto odporúčanie vydáva, a potom tiež o tom, že v niektorých prípadoch môže skutočne prísť so skriptom, ktorý automatizuje Náprava tohto problému je tiež ideálna.
Prejdeme sem k ďalšiemu, čo uvidíme, ale obyčajne hovoríme o porozumení až po metrickú úroveň, čo je normálne. Nemôžem ti povedať, čo nie je normálne, ak neviem, čo je normálne. A tak, máte nejaký spôsob, ako zmerať to, čo je kľúčové, a musíte byť schopní brať do úvahy rôzne typy oblastí, napríklad - alebo by som mal povedať časové rámce - rôzne zoskupenia serverov, ktoré sú schopné to robiť dynamicky, z hľadiska varovania, inými slovami, počas noci, počas okna údržby očakávam, že môj procesor bude bežať na 80 percent na základe všetkej prebiehajúcej údržby. Takže by som mohol chcieť zvýšiť svoje prahy vyššie, počas tých časových rámcov v porovnaní s možno v polovici dňa, keď nemám toľko aktivity.
Sú to niektoré veci, ktoré budú samozrejme environmentálne, ale veci, ktoré môžete uplatniť na to, čo sa spravuje, aby ste mohli pomôcť efektívnejšie spravovať toto prostredie a uľahčovať to. Ďalšou oblasťou je, samozrejme, len možné poskytnúť správy a informácie, ktoré im umožnia odpovedať na tieto typy otázok „čo keby“. Ak som práve vykonal zmenu svojho prostredia, chcem pochopiť, aký bol tento vplyv, aby som mohol rovnakú zmenu uplatniť aj v iných inštanciách alebo iných databázach v mojom prostredí. Chcem mať nejaké informácie alebo muníciu, aby som túto zmenu mohol urobiť s istým pokojom a vedel som, že to bude dobrá zmena. Takže, keď som schopný urobiť porovnávacie reportovanie, byť schopný hodnotiť svoje inštancie SQL, byť schopný porovnávať svoje databázy proti sebe, hovoriť: „Ktorý je môj najväčší spotrebiteľ CPU?“ Alebo ktorý z nich trvá najdlhšie v podmienky čakania a podobné veci? S týmto nástrojom bude teda k dispozícii aj veľa týchto informácií.
A v neposlednom rade je to len celková schopnosť, že potrebujete nástroj, ktorý bude schopný zvládnuť akúkoľvek situáciu, ktorá vám príde na cestu, a tým myslím tým, že ak máte veľké prostredie s Veľa prípadov sa pravdepodobne stretnete s situáciami, keď budete musieť vytiahnuť metriky, ktoré tradične nie sú metriky, ktoré by DBA v niektorých prípadoch chcela dokonca sledovať, v závislosti od konkrétnej situácie. Mať teda nástroj, ktorý je možné rozšíriť, aby ste mohli pridávať ďalšie metriky a aby ste ich mohli používať v rovnakom tvare a spôsobom, aký by ste použili, ak by ste používali out-of-the-box metrika, napr. Takže schopnosť spúšťať správy, varovať, základná línia - všetky veci, o ktorých hovoríme - je tiež kľúčovou súčasťou schopnosti robiť túto prognózu a robiť ju tak, aby ste dostali odpovede, ktoré hľadáte byť schopný robiť tieto rozhodnutia a napredovať.
Teraz, ako to robí Diagnostický manažér, máme centralizovanú službu, skupinu služieb, ktorá sa spúšťa, zhromažďuje údaje oproti inštanciám 2000 až 2016. A potom urobíme to, že vezmeme tieto údaje a vložíme ich do centrálneho úložiska a potom to, čo s týmito údajmi urobíme, samozrejme, robíme veľa, aby sme mohli poskytnúť ďalšie informácie. Teraz okrem toho - a jednou z vecí, ktorá tu nie je - máme tiež službu, ktorá beží uprostred noci, ktorá je našou službou prediktívnej analýzy, a ktorá robí niektoré čísla drviace a pomáha porozumieť a pomôžu vám ako DBA alebo ako DBA, aby ste boli schopní vydať tieto typy odporúčaní, aby ste boli schopní poskytnúť určitý pohľad na základné línie.
To, čo by som chcel urobiť, a to je len rýchly príklad architektúry, je tu veľká cesta, že tu nie sú žiadni agenti alebo služby, ktorí by skutočne sedeli v prípadoch, ktoré spravujete. Čo by som však chcel urobiť, je len to, že vás vezmem do aplikácie tu a ukážeme vám rýchle ukážky. A dovoľte mi tiež ísť von a dosiahnuť to. Takže, dajte mi vedieť, myslím, Eric, vidíš to dobre?
Eric Kavanagh: Mám to hneď, áno.
Bullett Manale: OK, takže vás prevediem niektorými z týchto rôznych častí, o ktorých som hovoril. A v podstate začnime s takými vecami, ktoré sú viac v súlade s tu, je niečo, čo musíte urobiť, alebo tu je niečo, čo je časom v budúcnosti a my vám na to dáme nejaký náhľad. A to dokáže skutočne predvídať - alebo by som mal povedať dynamicky predvídať - veci, ktoré sa dejú. Teraz, v prípade správ, jedna z vecí, ktoré máme v nástroji, sú tri rôzne správy o predpovedaní. A napríklad v prípade predpovede databázy, čo by som asi urobil v situácii, keď budem schopný predvídať veľkosť databázy v určitom časovom období a uvediem len niekoľko príkladov, Takže si vezmem svoju audítorskú databázu, ktorá je dosť intenzívna I / O - má do nej veľa údajov. Uvidíme, urobíme to tu a pozrime sa na databázu zdravotnej starostlivosti.
Ide však o to, že nielen vidím, v čom je tento priestor, ale môžem povedať: „Pozri, pozrime sa na údaje za minulý rok“ - a trochu sa sem trochu oprášim, V skutočnosti nemám údaje za rok, mám údaje približne za dva mesiace - ale pretože tu volím vzorkovaciu frekvenciu mesiacov, budem v tom môcť predvídať alebo predvídať v prípade nasledujúcich 36 jednotiek, pretože naša vzorkovacia frekvencia je nastavená na mesiace - to je jednotka, je mesiac - a potom by som bol schopný, potom spustiť správu, ktorá mi v podstate ukáže, kde by sme očakávali náš budúci rast, pretože tieto tri databázy. A vidíme, že medzi týmito tromi rôznymi databázami máme rôzny stupeň rozdielnosti alebo odchýlky, najmä pokiaľ ide o množstvo údajov, ktoré historicky konzumujú.
Vidíme, že údajové body tu predstavujú historické údaje, a potom nám linka poskytne predpoveď spolu s číslami, ktoré ich budú zálohovať. Môžeme to urobiť na úrovni tabuľky, môžeme to urobiť aj na úrovni jednotky, kde môžem predvídať, aké veľké budú moje disky, vrátane bodov pripojenia. Boli by sme schopní predpovedať ten istý druh informácií, ale opäť mi v závislosti od vzorkovacej frekvencie umožním zistiť, koľko jednotiek a kam berieme to, čo chceme predpovedať. Všimnite si, že máme aj rôzne typy prognóz. Takže, keď príde čas na prognózovanie, získate veľa možností a flexibility. Teraz je to jedna vec, ktorú urobíme, keď vám skutočne dáme konkrétny dátum a budeme môcť povedať: „Ahoj v tento deň, tu by sme mohli predvídať rast vašich údajov.“ Okrem toho však môžeme poskytnúť vám ďalšie informácie, ktoré súvisia s niektorými analýzami, ktoré vykonávame v čase mimo služby a službou, keď je spustená. Niektoré z vecí, ktoré robí, je to, že sa snaží predvídať veci, ktoré sa pravdepodobne stanú, založené na histórii, keď sa niečo stalo v minulosti.
Takže tu vidíme, prognóza nám poskytuje určitý pohľad na pravdepodobnosť, že budeme mať problémy počas celého večera na základe vecí, ktoré sa znova stali v minulosti. Takže, samozrejme, je to skvelé, najmä ak nie som DBA, môžem sa pozrieť na tieto veci, ale čo je ešte lepšie, ak nie som DBA, je táto karta analýzy. Predtým, ako to bolo v nástroji, sme prešli a ukázali produkt ľuďom a oni by boli: „To je skvelé, vidím všetky tieto čísla, vidím všetko, ale neviem, čo robiť“ (smiech) „V dôsledku toho.“ A tak to, čo tu máme, je pre vás lepším spôsobom, ako rozumieť, ak podniknem kroky na pomoc s výkonom, ak podniknem kroky dokonca pomoc so zdravím môjho životného prostredia, schopnosť mať radený spôsob poskytovania týchto odporúčaní, ako aj užitočné tipy v informáciách, aby ste sa dozvedeli viac o týchto odporúčaniach a skutočne mali dokonca externé odkazy na niektoré z týchto údajov, ktoré mi ukážu a vezmite ma k dôvodom, prečo sa tieto odporúčania vydávajú.
A v mnohých prípadoch je schopný poskytnúť skript, ktorý by automatizoval, ako som už povedal, nápravu týchto problémov. Teraz, časť toho, čo tu robíme s touto analýzou - a ukážem vám, keď vstúpim do konfigurácie vlastností tejto inštancie a prejdem do sekcie konfigurácie analýzy - máme veľa rôznych kategórií, ktoré sú sú tu uvedené a súčasťou je aj optimalizácia indexov a optimalizácia dotazov. Hodnotíme teda nielen samotné metriky a podobné veci, ale aj veci ako pracovné zaťaženie a indexy. V tomto prípade skutočne urobíme ďalšiu hypotetickú analýzu indexu. Je to jedna z tých situácií, v ktorých nechcem, v mnohých prípadoch nechcem pridať index, ak to nepotrebujem. V určitom okamihu je však nejaký bod zvratu, keď poviem: „No, tabuľka sa dostáva k veľkosti alebo typom otázok, ktoré sú spustené v rámci pracovnej záťaže, teraz má zmysel pridať index. Ale to by nedávalo zmysel asi šesť týždňov vopred. “Takto vám to umožní dynamicky sa nahliadnuť do vecí, ktoré pravdepodobne, ako som povedal, zlepšia výkon založený na tom, čo sa deje v prostredí, čo sa deje v rámci pracovných za ažení. a robiť také veci.
Získate tu teda veľa dobrých informácií a schopnosť automaticky optimalizovať tieto veci. To je ďalšia oblasť, v ktorej by sme mohli pomôcť, pokiaľ ide o to, čomu hovoríme prediktívna analýza. Teraz by som mal okrem toho povedať, že máme aj ďalšie oblasti, o ktorých si myslím, že sa vám vo všeobecnosti môžu pomôcť pri prijímaní rozhodnutí. A keď hovoríme o rozhodovaní, opäť, keď sa budeme môcť pozrieť na historické údaje, poskytnite nám určitý pohľad, aby ste nás dostali tam, kde potrebujeme zlepšiť tento výkon.
Jednou z vecí, ktoré môžeme urobiť, je, že máme základný vizualizér, ktorý nám umožňuje vybrať si ľubovoľnú metriku, ktorú by sme chceli - a dovoľte mi nájsť slušnú metriku - idem na použitie SQL CPU, ale ide o to, že ste môžete sa však vrátiť o mnoho týždňov, aby ste tieto obrázky namaľovali, aby ste zistili, kedy sú vaše odľahlé hodnoty, a všeobecne povedané, kde táto hodnota spadá do období, v ktorom zbierame údaje. A potom si okrem toho všimnete, že keď ideme na samotnú skutočnú inštanciu, máme možnosť nakonfigurovať naše základné línie. Základné línie sú skutočne dôležitou súčasťou o tom, že sú schopné automatizovať veci, ako aj byť informovaní o veciach. A výzva, ako by vám povedala väčšina DBA, spočíva v tom, že vaše prostredie nie je vždy rovnaké počas celého dňa, oproti večeru a čo ďalej, ako sme už uviedli v príklade s údržbovými obdobiami, keď sme majú vysokú úroveň CPU alebo čokoľvek, čo by sa mohlo diať.
Takže v tomto prípade s týmito skutočnými základnými líniami môžeme mať viac základných línií, takže by som mohol mať napríklad základnú líniu, ktorá je počas mojich hodín údržby. Ale rovnako ľahko by som mohol vytvoriť základňu pre svoje výrobné hodiny. Ide o to, že keď ideme do inštancie SQL a skutočne máme tieto viac základných línií, potom by sme boli schopní predvídať a byť schopní vykonať nejaký typ automatizácie, iný typ nápravy alebo len upozorniť všeobecne, inak špecifické pre tieto okná času. Jednou z vecí, ktoré tu uvidíte, sú preto tieto základné línie, ktoré generujeme, pomocou historických údajov na zabezpečenie tejto analýzy, ale čo je dôležitejšie, môžem tieto prahy staticky zmeniť, ale tiež ich môžem automatizovať aj dynamicky. Keď sa objaví okno údržby alebo by som mal povedať, že sa objaví okno základnej línie údržby, tieto prahy by sa automaticky prepínali konkrétne na zaťaženia, s ktorými sa stretávam počas tohto časového obdobia, oproti možno v polovici dňa, keď sú moje zaťaženia nie toľko, keď pracovné zaťaženie nie je také vplyvné.
Takže je potrebné vziať do úvahy aj niečo iné, pokiaľ ide o základnú líniu. Samozrejme to bude pre vás naozaj užitočné, pokiaľ ide o pochopenie toho, čo je normálne a tiež o porozumenie, zapojte sa, keď vám dôjdu aj zdroje. Teraz je ďalšou vecou, ktorú máme v nástroji, ktorá vám pomôže pri rozhodovaní, okrem základných línií a schopnosti nastavovať varovania okolo týchto základných línií a prahov, ktoré vytvoríte dynamicky, je, ako som už povedal vyššie, len som schopný spustiť nespočetné množstvo správ, ktoré mi pomáhajú odpovedať na otázky o tom, čo sa deje.
Napríklad, keby som mal 150 prípadov, ktoré spravujem - v mojom prípade to tak nie je, tak tu musíme hrať predstierajúcu hru - ale keby som mal všetky svoje produkčné inštancie a potreboval som pochopiť, kde je na oblasť, na ktorú potrebujem pozornosť, inými slovami, ak budem mať len obmedzené množstvo času na vykonanie určitého typu správy, aby som zlepšil výkon, chcem sa zamerať na kľúčové oblasti. A tak by som s tým povedal, že by som mohol povedať: „Na základe tohto prostredia, porovnaj svoje inštancie proti sebe, a daj mi to hodnotenie podľa sporu o tvrdenie.“ Či už ide o využitie disku, využitie pamäte, či už to čaká, či už je to čas odozvy, dokážem korelovať - alebo by som mal povedať, hodnosť - tieto prípady proti sebe. Je zrejmé, že inštancia, ktorá je na začiatku každého zoznamu, ak je to rovnaká inštancia, je to pravdepodobne niečo, na čo sa naozaj chcem zamerať, pretože je to očividne opäť na začiatku zoznamu.
V nástroji máte teda veľa správ, ktoré vám pomôžu z hľadiska hodnotenia prostredia na úrovni inštancie; môžete to urobiť aj na úrovni databázy, kde môžem svoje databázy zoradiť proti sebe. Najmä v prípade prahov a oblastí, ktoré môžem nastaviť, môžem tu dokonca nastaviť zástupné znaky, ak sa chcem zamerať iba na konkrétne databázy, ale ide o to, že svoje databázy môžem porovnávať rovnakým spôsobom. Pokiaľ ide o iné typy porovnávacej analýzy a veľkú v tomto nástroji, je to aj základná analýza, ktorú máme. Ak teda prejdete nadol na zobrazenie služby, uvidíte, že existuje základný štatistický prehľad. Táto správa nám teraz, samozrejme, pomôže pochopiť nielen to, čo sú metrické hodnoty, ale v konkrétnom prípade by som mohol ísť von a pri ktorejkoľvek z týchto metrík sa môžem skutočne pozrieť na základné hodnoty týchto metrík.
Čokoľvek by to tak mohlo byť, ako percento alebo čokoľvek by som mohol ísť a povedať: „Pozrime sa na základnú čiaru tohto stavu za posledných 30 dní, “ v tom prípade mi ukážeme skutočné hodnoty oproti základnej čiare a Ja by som bol schopný urobiť nejaké rozhodnutia s použitím týchto informácií, samozrejme, takže toto je jedna z tých situácií, keď bude záležať na tom, o akú otázku ide, ktorú v tom čase žiadate. Ale samozrejme vám to pomôže pri mnohých týchto otázkach. Prial by som si povedať, že máme jednu správu, ktorá to všetko zvládne, a je to niečo ako jednoduchá správa, kde stlačíte a podržíte tlačidlo a jednoducho odpovie na každú otázku „čo keby“, na ktorú by ste niekedy mohli odpovedať. Realita je taká, že v týchto rozbaľovacích ponukách budete mať veľa atribútov a veľa možností, aby ste mohli formulovať tie otázky typu „čo keby“, ktoré hľadáte,
Mnohé z týchto správ sú zamerané na to, aby boli schopné zodpovedať tieto typy otázok. A preto je skutočne dôležité, aby tieto prehľady a okrem toho všetky veci, ktoré sme vám už ukázali v nástroji, ako som už spomenul, mali flexibilitu na začlenenie nových metrík, aby boli spravované, dokonca aby boli schopné vytvárať čítače alebo dotazy SQL, ktoré sú súčasťou vašich intervalov výziev, aby ste mi pomohli odpovedať na tieto otázky, ktoré možno z krabice, ktorú sme neočakávali, by sme mohli sledovať, môžete tieto položky pridať. A potom by ste mohli robiť všetky rovnaké veci, ktoré som vám práve ukázal: základné údaje, spúšťať prehľady a vytvárať prehľady z tejto metriky a byť schopný odpovedať a robiť veľa z týchto rôznych typov vecí, ktoré vám ukazujem tu.
Teraz, okrem toho - a jednou z vecí, s ktorou sme sa v poslednej dobe celkom určite stretli - je to predovšetkým to, že všetci prehodili alebo prešli na virtuálne počítače. A teraz máme veľa ľudí, ktorí smerujú do cloudu. A okolo týchto typov vecí sa objavuje veľa otázok. Má zmysel preložiť sa k cloudu? Budem šetriť peniaze tým, že sa presuniem do cloudu? Keby som mal tieto veci umiestniť na virtuálny počítač, na počítač so zdieľanými zdrojmi, koľko peňazí môžem ušetriť? Tieto typy otázok sa samozrejme objavia tiež. Preto s Diagnostickým manažérom nezabúdajte na veľa týchto vecí, takže môžeme pridávať a sťahovať z virtualizovaných prostredí VMware a Hyper-V. Môžeme tiež pridať inštancie, ktoré sú mimo cloud, takže vaše prostredia, ako napríklad Azure DB alebo dokonca RDS, môžeme z týchto prostredí tiež čerpať metriky.
Existuje teda veľká flexibilita a schopnosť odpovedať na tieto otázky, pretože sa týkajú tých iných typov prostredí, do ktorých ľudia prichádzajú. A okolo týchto vecí je stále veľa otázok. Keď vidíme ľudí, ktorí konsolidujú tieto prostredia, budú musieť tiež vedieť zodpovedať tieto otázky. Povedal by som, že je to celkom dobrý prehľad o nástroji Diagnostic Manager, pretože sa týka tejto témy. Viem, že sa objavila téma podnikovej inteligencie a máme tiež nástroj pre podnikovú inteligenciu, o ktorom sme dnes nehovorili, ale poskytne vám tiež prehľad o odpovediach na tieto typy otázok, pretože sa týka vašich otázok. kocky a všetky tieto rôzne veci. Dúfajme však, že to bol dobrý prehľad, aspoň pokiaľ ide o to, ako tento produkt môže pomôcť pri formulovaní dobrého plánu.
Eric Kavanagh: Dobre, dobré veci. Áno, vyhodím to Rickovi, ak je stále tam. Rick, máš nejaké otázky?
Rick Sherman: Áno, tak na prvom mieste, je to skvelé, páči sa mi to. Obzvlášť sa mi páči rozšírenie do VM a oblakov. Vidím veľa vývojárov aplikácií, ktorí si myslia, že ak je v cloude, nemusia ho vyladiť. tak-
Bullett Manale: Správne, stále za to musíme platiť, však? Stále musíte platiť za čokoľvek, čo ľudia zavádzajú do cloudu, takže ak je zle spustený alebo ak spôsobuje veľa cyklov CPU, je to viac peňazí, ktoré musíte zaplatiť, takže to nie je vy stále je potrebné merať tieto veci, absolútne.
Rick Sherman: Áno, videl som veľa zlých návrhov v cloude. Chcel som sa vás opýtať, bude sa tento produkt používať aj - viem, že ste spomenuli produkt BI a máte veľa ďalších produktov, ktoré spolu vzájomne pôsobia - ale začali by ste sa zaoberať výkonom SQL, jednotlivými otázkami v tomto nástroji? Alebo by sa na to použili iné nástroje?
Bullett Manale: Nie, to by určite. To je jedna z vecí, ktoré som nezaoberal a chcel som, je časťou otázok. Máme veľa rôznych spôsobov, ako identifikovať výkonnosť dotazov, či už s tým súvisí, konkrétne čakanie, ako vidíme v tomto zobrazení, alebo či to súvisí so spotrebou zdrojov dotazov celkovo, existuje celý rad spôsobov, ako môžeme analyzovať dotaz. výkon. Či už je to trvanie, CPU, I / O, a znova sa tiež môžeme pozrieť na pracovné zaťaženie, aby sme poskytli určitý prehľad. Odporúčania môžeme poskytnúť v sekcii analýzy a tiež máme webovú verziu, ktorá poskytuje informácie o samotných dopytoch. Takže môžem získať odporúčania týkajúce sa chýbajúcich indexov a schopnosti zobraziť plán vykonávania a všetky podobné veci; je to tiež schopnosť. Takže absolútne dokážeme diagnostikovať otázky siedmimi spôsobmi do nedele (smiech) a môžeme byť schopní poskytnúť tento pohľad z hľadiska počtu popráv, či už ide o spotrebu zdrojov, čakanie, trvanie, všetko dobré veci.
Rick Sherman: OK, skvele. A potom, čo je zaťaženie samotných inštancií so všetkým týmto monitorovaním?
Bullett Manale: Je to dobrá otázka. Výzvou na zodpovedanie tejto otázky je, že záleží, je to ako čokoľvek iné. Veľa toho, čo náš nástroj ponúka, poskytuje flexibilitu a súčasťou tejto flexibility je, že mu poviete, čo má zbierať a čo nie. Napríklad pri samotných dopytoch nemusím zbierať informácie o čakaní, alebo môžem. Môžem zhromažďovať informácie týkajúce sa otázok, ktoré presahujú trvanie, vykonávania. Napríklad, ak by som mal ísť do konfiguračného monitora dotazov a chcel som povedať: „Zmeňte túto hodnotu na nulu“, realita je taká, že nástroj v podstate len zhromažďuje každý spustený dotaz a to v skutočnosti nie je ducha, prečo to tak je, ale vo všeobecnosti, ak by som chcel poskytnúť úplnú vzorku údajov pre všetky otázky, mohol by som to urobiť.
Takže je to veľmi relatívne k tomu, aké sú vaše nastavenia, zvyčajne povedané, po vybalení. Je to kdekoľvek od asi 1 - 3 percenta režijných nákladov, ale budú platiť aj ďalšie podmienky. Závisí to tiež od toho, koľko portových dopytov je vo vašom prostredí spustené, však? Závisí to aj od spôsobu zhromažďovania týchto dopytov a od verzie SQL. Napríklad napríklad SQL Server 2005 sa nebudeme môcť vytiahnuť z rozšírených udalostí, zatiaľ čo tak by sme to vytiahli zo sledovania. Takže by to bolo trochu iné, pokiaľ ide o spôsob, akým by sme sa chceli zozbierať tieto údaje, ale to povedalo, ako som už povedal, myslím, že sme tu asi od roku 2004 asi s týmto produktom. Je to už dávno, máme tisíce zákazníkov, takže poslednou vecou, ktorú chceme urobiť, je nástroj na monitorovanie výkonnosti, ktorý spôsobuje problémy s výkonom (smiech). A preto sa snažíme tomu vyhnúť čo najviac, ale všeobecne povedané, asi tak 1 až 3 percentá sú dobrým pravidlom.
Rick Sherman: OK, a to je dosť nízke, takže je to úžasné.
Eric Kavanagh: Dobrý. Robin, nejaké otázky od teba?
Robin Bloor: Je mi ľúto, bol som na mute. Máte viacnásobnú databázovú kapacitu a zaujíma ma, ako sa môžete pozerať na viac databáz, a preto viete, že väčšia základňa zdrojov je pravdepodobne rozdelená medzi rôzne virtuálne stroje a tak ďalej a tak ďalej. Zaujíma ma, ako to ľudia skutočne používajú. Zaujíma ma, čo s tým zákazníci robia. Pretože to vyzerá na mňa, dobre, určite, keď som si hrával s databázami, niečo, čo som nikdy nemal po ruke. A v každom okamihu by som zmysluplným spôsobom uvažoval iba o jednom prípade. Ako to ľudia používajú?
Bullett Manale: Vo všeobecnosti hovoríte všeobecne o samotnom nástroji? Ako ho používajú? Mám na mysli všeobecne to, že môžeme mať ústredný bod životného prostredia. Majú pokoj a vedia, že ak sa dívajú na obrazovku a vidia zelenú, vedia, že je všetko v poriadku. Je to, keď sa vyskytnú problémy a zrejme väčšina prípadov z pohľadu DBA, mnohokrát sa tieto problémy stanú, keď sú pred konzolou, takže môžu byť upovedomení hneď, ako sa problém vyskytne. Ale okrem toho, byť schopný pochopiť, kedy sa problém vyskytne, byť schopný dostať sa k jadru informácií, ktoré im poskytujú určitý kontext, pokiaľ ide o to, prečo sa to deje. A to je, myslím, najväčšia časť: byť aktívny v tom, nie reaktívny.
Väčšina DBA, s ktorými hovorím - a neviem, je to ich dobré percento - je, žiaľ, stále v reaktívnom prostredí; čakajú, až ich spotrebiteľ osloví a oznámi im, že je problém. A tak vidíme veľa ľudí, ktorí sa od toho snažia odtrhnúť a myslím si, že to je veľká časť dôvodu, prečo sa ľuďom tento nástroj páči, je to, že im pomáha byť aktívny, ale tiež im poskytuje prehľad o tom, čo sa deje., v čom je problém, ale v mnohých prípadoch to, čo nájdeme aspoň - a možno je to len o DBA, ktoré nám to hovoria -, ale o DBA, vnímanie je to vždy ich problém, aj keď je to vývojár aplikácií, ktorý napísal aplikáciu že to nebolo napísané správne, sú to tí, ktorí budú brať vinu, pretože berú túto aplikáciu do svojich systémov alebo serverov a potom, keď je výkon zlý, všetci poukazujú na DBA, hovorí: "Hej, je to tvoja chyba."
Tento nástroj sa teda mnohokrát použije na pomoc, pokiaľ ide o to, aby DBA povedal: „Hej, v tom spočíva problém a nie som to ja.“ (Smiech) Potrebujeme vylepšiť to, či už ide o zmenu otázok, alebo o čokoľvek by to malo byť. V niektorých prípadoch to bude spadať do ich vedier, pokiaľ ide o ich zodpovednosť, ale prinajmenšom má k dispozícii nástroj, ktorý im pomôže porozumieť a vedieť to, a robiť to včas, je samozrejme ideálny prístup.
Robin Bloor: Áno, väčšina stránok, ktoré poznám, je to už dávno, čo som tam bola, pozerala som sa na rôzne weby s viacerými databázami, ale väčšinou som zistila, že tam bude DBA, ktoré sa zameriavali na hŕstku databáz. A to by boli databázy, že keby niekedy šli dole, bol by to skutočný veľký problém pre podnikanie a tak ďalej a tak ďalej. A tie ostatné, budú zbierať štatistiky každú chvíľu, aby zistili, že im došiel priestor a nikdy by sa na ne vôbec nedívali. A keď ste robili demo, pozeral som sa na to a rozmýšľal som dobre, tak či onak, rozširujete sa tým, že poskytujete niečo také pre databázy, o ktoré sa často nikto príliš nestaral, pretože majú rast údajov., majú občas aj rast aplikácií. Rozširujete pokrytie DBA dosť dramatickým spôsobom. To je otázka, o ktorej naozaj ide, je to, že so súborom nástrojov, ako je tento, ste nakoniec schopní dať DBA službe do každej databázy, ktorá je v podnikovej sieti?
Bullett Manale: Určite, výzvou je, že, ako ste povedali veľmi výrečne, je to, že existuje nejaká databáza, o ktorú sa DBA zaujímajú, a potom sú tu niektoré, ktorým sa toľko nezaujíma. A spôsob, akým tento konkrétny produkt, spôsob, akým je licencovaný, je založený na jednotlivých inštanciách. Takže by ste povedali, že existuje hranica, keď sa ľudia rozhodnú „Hej, toto nie je dosť kritická inštancia, ktorú by som chcel spravovať pomocou tohto nástroja.“ To znamená, že existujú ďalšie nástroje, ktoré robíme mám viac, myslím, vyhovujúce tým menej dôležitým príkladom SQL. Jeden z nich by bol ako Správca zásob, kde robíme ľahké zdravotné kontroly proti prípadom, ale okrem toho, čo robíme, je objavovanie, takže identifikujeme nové prípady, ktoré boli uvedené online, a od tohto momentu ako DBA môžem povedať: „Dobre, tu je nová inštancia SQL, teraz je to Express? Je to bezplatná verzia alebo podniková verzia? “To je pravdepodobne otázka, ktorú si chcem položiť, ale po druhé, aká dôležitá je pre mňa táto inštancia? Ak to nie je také dôležité, mohol by som nechať tento nástroj ísť a robiť to, generické, čo by som nazval generické zdravotné kontroly v tom zmysle, že sú elementárnymi druhmi vecí, na ktorých mi záleží ako DBA: Je pohon vyplnený ? Reaguje server na problémy? Hlavné veci, však?
Zatiaľ čo v nástroji Diagnostic Manager, nástroji, ktorý som vám práve ukazoval, sa dostane na úroveň dotazu, dostane sa na odporúčanie indexov, pri pohľade na plán vykonávania a na všetky tie dobré veci, zatiaľ čo je to hlavne zamerané o tom, kto vlastní čo, čo vlastním a kto za to nesie zodpovednosť? Aké servisné balíčky a opravy opráv mám? A fungujú moje servery s hlavnými zložkami toho, čo by som považoval za zdravý príklad SQL? Takže na zodpovedanie vašej otázky existuje trochu mixu. Keď ľudia sledujú tento nástroj, zvyčajne sa pozerajú na kritickejšiu skupinu prípadov. To znamená, že máme niekoľko ľudí, ktorí kupujú každý prípad, ktorý majú, a spravujú ho, takže to jednoducho záleží. Ale celkovo vám hovorím, že určite existuje hranica tých ľudí, ktorí považujú svoje prostredie za dostatočne dôležité na to, aby mali takýto nástroj na správu týchto prípadov.
Robin Bloor: Dobre, ďalšia otázka predtým, ako ju odovzdám Ericovi. Dojem, ktorý človek získava, len z pozorovania odvetvia je, že databázy stále majú život, ale všetky údaje sa nalievajú do všetkých týchto dátových jazier a tak ďalej a tak ďalej. To je skutočne humbuk a humbuk nikdy neodráža realitu, takže ma zaujíma aká realita tam vonku vnímate? Existujú dôležité databázy v rámci organizácie, zažívajú tradičný rast údajov, ktorý som považoval za 10 percent ročne? Alebo rastú viac ako to? Vytvára veľké databázy tieto databázy? Aký je obrázok, ktorý vidíš?
Bullett Manale: Myslím si, že v mnohých prípadoch vidíme, že niektoré údaje sa presúvajú do tých iných segmentov, kde to dáva väčší zmysel, keď sú k dispozícii iné technológie. Ako posledné, niektoré z väčších dát. Ale tieto databázy, povedal by som, je ťažké zovšeobecniť sa v mnohých prípadoch, pretože každý je trochu iný. Vo všeobecnosti však vidím určité rozdiely. Vidím, ako som už povedal, ľudia sa v mnohých prípadoch presúvajú k elastickým modelom, pretože chcú pestovať zdroje a nie toľko v iných oblastiach. Niektorí ľudia sa sťahujú k veľkým dátam. Ale je ťažké získať cit pre vnímanie, pretože všeobecne hovorím, že ľudia, s ktorými hovorím, majú tradičné databázy a používajú ich v prostredí servera SQL.
To znamená, že by som povedal, že pokiaľ ide o samotný SQL, určite si stále myslím, že získava podiel na trhu. A myslím si, že je veľa ľudí, ktorí stále smerujú k SQL z iných miest, ako je Oracle, pretože je dostupnejší a zdá sa, že je zrejmé, pretože verzie SQL sa stávajú vyspelejšími - a vidíte to s najnovšími vecami, ktoré idú s SQL, čo sa týka šifrovania a všetkých ďalších schopností, ktoré z neho robia prostredie alebo databázovú platformu. Takže si myslím, že to tiež vidíme. Tam, kde vidíte zmenu, sa to stále deje. Myslím, že sa to stalo pred 10 rokmi, myslím, že sa to stále deje v súvislosti so serverom SQL Server, kde rastie prostredie a trhový podiel.
Robin Bloor: OK, Eric, predpokladám, že publikum má otázku alebo dve?
Eric Kavanagh: Áno, dovoľte mi, aby som vám hodil jednu rýchlu. Je to vlastne celkom dobrá otázka. Jeden z účastníkov sa pýta, povie mi tento nástroj, či tabuľka môže potrebovať index na urýchlenie dotazu? Ak áno, môžete uviesť príklad?
Bullett Manale: Áno, takže neviem, či mám jeden na konkrétne pridanie indexu, ale vidíte tu, máme tu odporúčania pre fragmentáciu. Tiež verím, že sme to práve mali, a to bola súčasť nástroja Diagnostic Manager, ktorý ponúka webovú verziu, kde mi hovorí, že mám chýbajúci index. Tieto odporúčania si môžeme pozrieť a pomocou indexovania týchto informácií nám to oznámi potenciálny zisk. Druhou vecou, ktorú by som mal spomenúť, je to, že keď urobíme odporúčania, pre mnohé z nich bude skript vytvorený. To nie je dobrý príklad, ale mohli by ste vidieť, áno, situácie, v ktorých index - buď duplicitný index alebo pridanie indexu - by zlepšil výkon, a ako som už povedal vyššie, robíme veľa to pomocou hypotetickej analýzy indexov. Skutočne preto pomáha porozumieť pracovnému zaťaženiu, aby ho bolo možné uplatniť na odporúčanie.
Eric Kavanagh: To je skvelé veci, a to mi dá dobrú vetu do záverečných komentárov tu. Robin a ja a Rick sme už počuli veľa rokov, hovorí sa o samoladiacich databázach. Je to samoladiaca databáza! Môžem vám len povedať: Neverte im.
Bullett Manale: Neverte v humbuk.
Eric Kavanagh: Môžu existovať malé veci, ktoré sa dynamicky robia, ale aj tak by ste si to mali vyskúšať a uistiť sa, že nerobia niečo, čo nechcete. Takže nejaký čas budeme potrebovať nástroje, ako je tento, aby sme pochopili, čo sa deje na úrovni databázy, a ako Robin povedal, dátové jazerá sú fascinujúce koncepty, ale pravdepodobne existuje asi toľko šancí, že sa prevezmú, pretože existuje čoskoro bude monštrum Loch Ness. Takže by som ešte len povedal, že skutočný svet má veľa databázových technológií, potrebujeme ľudí, DBA, aby sa na to pozreli a syntetizovali. Môžete povedať, že potrebujete vedieť, čo robíte, aby tieto veci fungovali. Potrebujete však nástroje, ktoré vám poskytnú informácie, aby ste vedeli, čo robíte. Záverom teda je, že DBA sa budú dariť dobre.
A veľká vďaka Bullett Manale a našim priateľom v spoločnosti IDERA. A samozrejme, Rick Sherman a Robin Bloor. Všetky tieto webové vysielania archivujeme, takže hop on-line insideanalysis.com alebo na našu partnerskú stránku www.techopedia.com, kde nájdete ďalšie informácie.
A s tým sa rozlúčime, ľudia. Ešte raz vďaka, budeme sa s vami baviť nabudúce. Dávaj pozor. Zbohom.
