Osoblje Techopedia, 19. travnja 2017
Odlazak: Domaćin Eric Kavanagh razgovara o prognoziranju s dr. Robin Bloor, Rickom Shermanom i IDERA-inim Bullett Manalom.
Da biste pogledali videozapis, morate se registrirati za ovaj događaj. Registrirajte se da biste pogledali video.
Eric Kavanagh: Dame i gospodo, ponovno pozdravljeni i dobrodošli natrag u emisiju Hot Technologies! Moje ime je Eric Kavanagh, bit ću vaš domaćin današnjeg web seminara, koji se zove „Ušteda vremena, novca i problema sa optimalnim prognozama.“ „Naravno da sam propustio prvi dio naslova, „ Najbolji plaćeni planovi “. uvijek razgovarajte o tome u ovoj emisiji. Dakle, Hot Technologies je naravno naš forum za razumijevanje koji su neki kul proizvodi danas u svijetu, svijet poslovne tehnologije, što ljudi rade s njima, kako rade, sve te zabavne stvari.
A tema se danas, kao što predlažem, bavi prognoziranjem. Zaista pokušavate shvatiti što će se događati u vašoj organizaciji. Kako ćete usrećiti svoje korisnike, bez obzira na to što rade? Ako rade analize, ako rade pravi posao, suočavaju se sa stvarnim kupcima s transakcijskim sustavima, bez obzira na slučaj, želite shvatiti kako vaši sustavi rade i što se događa, i to je ono što mi Razgovarat ću danas. Nekako je smiješno jer predviđanje nije nešto što volim raditi, jer sam praznovjeran, kao što mislim da ako previše prognoziram, dogodit će se loše stvari, ali to sam samo ja. Ne slijedi moje vodstvo.
Dakle, evo naših prezentatora danas, vaš doista u gornjem lijevom kutu, Rick Sherman zove iz Bostona, naš prijatelj Bullett Manale iz IDERA-e i naš vlastiti dr. Robin Bloor. I uz to ću ga predati Robinu i samo podsjetiti ljude: Pitajte pitanja, nemojte se sramiti, volimo dobra pitanja, danas ćemo ih uputiti našim prezentatorima i drugima. I s tim, Robin, odvedi to.
Robin Bloor: U redu, kao što sam i ja rekao, mislio sam da ću danas ispričati SQL priču, jer je to pozadina za raspravu koja se nastavlja i neminovno se neće sukobiti sa jer se Rick nije usredotočio na to i neće se sukobiti s onim što Rick ima za reći. Dakle, SQL priča, ima nekoliko zanimljivih stvari o SQL-u jer je tako dominantan. Vidite, to je pogreška pri upisu, SQL je deklarativni jezik. Ideja je bila da možete stvoriti jezik na kojem ćete tražiti ono što želite. I baza podataka mogla bi razraditi kako to dobiti. I zapravo je to dobro razrađeno, ali postoje brojne stvari koje su vrijedne toga reći, posljedice temeljene na čitavoj IT industriji na deklarativnom jeziku. Korisnik ne zna ili ne brine o fizičkoj organizaciji podataka, a to je dobra stvar deklarativnog jezika - on vas odvaja od svega toga, pa čak i brine o njemu - samo tražite sve što želite i bazu podataka otići će i dobiti.
No korisnik nema pojma hoće li način strukturiranja SQL upita utjecati na izvedbu upita i to je pomalo negativno. Vidio sam upite dugačke stotine i stotine redaka, koji su samo jedan SQL zahtjev, znate, započinje s "select" i nastavlja se i dalje s podupitima i tako dalje, i tako dalje. I zapravo ispada da ako želite određenu kolekciju podataka iz baze podataka, možete je zatražiti na mnogo različitih načina sa SQL-om i dobiti isti odgovor ako znate neke podatke. Dakle, jedan SQL upit nije nužno najbolji način za traženje podataka, a baze podataka odgovorit će sasvim drugačije prema SQL-u koji u njih unesete.
I tako, SQL zapravo utječe na performanse, tako da ljudi koji koriste SQL, to je istina za njih, isto je i za SQL programere koji koriste SQL, a još je manje vjerojatno da će razmišljati o utjecaju koji će imati, jer njihov je fokus najviše na manipuliranju podacima, a ne na dobivanje, stavljanje podataka. A isto vrijedi i za BI alate, vidio sam SQL koji, ako želite, istiskuje iz BI alata iz različitih baza podataka i moram reći da je puno toga, dobro, ne bih ' ne pisati takve SQL upite. Netko je stvorio, ako želite, mali motor koji će bez obzira na parametre izbaciti neki SQL, i opet, taj SQL neće nužno biti učinkovit SQL.
Tada sam pomislio da ću spomenuti neusklađenost impedancije, podaci koje programeri koriste su različiti od podataka kao što ih sortiraju. Dakle, naš DMS pohranjuje podatke u tablice, organizirani objektno orijentirani kod većinom su koderi, danas programiraju objektno orijentirani oblik i naručuju podatke u objektnim strukturama tako da ne preslikava jedan u drugi. Dakle, postoji potreba za prevođenje s onoga što programer misli da su podaci na ono što baza podataka misli što su podaci. Čini se kao da smo sigurno učinili nešto pogrešno da bi to bio slučaj. SQL ima DDL za definiranje podataka, ima DML - jezik za upravljanje podacima - odaberite, projektirajte i pridružite se za dobivanje tih podataka. Sada ima vrlo malo matematike i vrlo malo vremena temeljenih na stvarima, tako da je to nesavršen jezik, mada mora se reći da je produžen i nastavlja se produžavati.
I tada, imate problem s SQL barijerom, koji je uvijek ravna od dijagrama, jer je mnogo ljudi postavljalo pitanja iz analitičkih razloga, nakon što su dobili odgovor na uvjete s podacima o pitanju i žele postaviti još jedno pitanje. Dakle, to postaje dijaloška stvar, pa, SQL nije bio izgrađen za dijaloge, bio je izgrađen za postavljanje pitanja što želite sve odjednom. I nekako je vrijedno toga znati, jer postoje neki proizvodi koji zapravo forsiraju SQL kako bi omogućili razgovor između korisnika i podataka.
U pogledu performansi baze podataka - a ova vrsta se širi na sve - da, postoji CPU, memorija, disk, mrežni režijski troškovi i problem zaključavanja više osoba koje žele ekskluzivno koristiti podatke u određenom trenutku točka u vremenu. Ali tu je i loših SQL poziva, može se učiniti puno toga ako stvarno optimizirate SQL, u smislu performansi. Dakle, čimbenici performansi baze podataka: loš dizajn, loš dizajn programa, istovremena količina radnog opterećenja, balansiranje opterećenja, struktura upita, planiranje kapaciteta. To je rast podataka. U nekoliko riječi, SQL je prikladan, ali ne optimizira se.
Rekavši to, mislim da možemo prenijeti Ricka.
Eric Kavanagh: U redu, Rick, dopustiću ti da dam ključeve automobila od WebExa. Odnesi to.
Rick Sherman: U redu, super. Pa hvala Robin, kako smo krenuli na početku prezentacije, moja je grafika i dalje prilično dosadna, ali idemo s tim. Dakle, slažem se sa svime o čemu je Robin razgovarao na strani SQL-a. Ali ono na što se sada želim malo usredotočiti jest potražnja za podacima, kroz koju ćemo vrlo brzo proći, ponuda kao u alatima koji se koriste u tom prostoru ili potreba za alatima u tom prostoru.
Prvo, u svakom pročitanom članku ima neke veze s velikim podacima, puno podataka, nestrukturiranim podacima koji dolaze iz oblaka, velikim podacima svugdje koji možete zamisliti. No, rast tržišta baza podataka kontinuirano se povećava kod SQL-a, relativna baza podataka vjerojatno od 2015. godine, još uvijek je 95 posto tržišta baza podataka. Tri najbolja dobavljača relacija imaju oko 88 posto tržišnog udjela u tom prostoru. Dakle, još uvijek govorimo, kao što je Robin govorio, o SQL-u. U stvari, čak i ako gledamo platformu Hadoop, Hive i Spark SQL - koji moj sin, koji je istraživač podataka, sada koristi cijelo vrijeme - je zasigurno dominantan način da ljudi dođu do podataka.
Sada, na strani baze podataka, postoje dvije široke kategorije korištenja baza podataka. Jedan je za sustave upravljanja operativnim bazama, pa planiranje odnosa s poduzećima, upravljanje odnosima s kupcima, ERP-ove Salesforce-a, Oracles, EPIC-ove, N4-ove itd. A, postoji velika količina i sve veća količina podataka koja se nalazi u skladištima podataka i drugim sustavima temeljenim na poslovnoj inteligenciji. "Sve što se događa, bez obzira na to gdje i kako je zarobljeno, pohranjeno ili izvršeno transakcija, na kraju se analizira, pa postoji velika potražnja i povećanje uporabe baza podataka, posebno relacijskih baza podataka na tržištu.
Sad imamo potražnju, stižu nam ogromne količine podataka. A zapravo ne govorim samo o velikim podacima, govorim o upotrebi podataka u svim vrstama poduzeća. Ali prateći to, s one strane, mi ljudi koji mogu upravljati tim resursima prvo imamo svojevrsni nedostatak DBA. Prema podacima Zavoda za statistiku rada, od 2014–2024. Posao DBA porast će samo za 11 posto - to su ljudi koji imaju nazive DBA poslova, ali o tome ćemo govoriti u sekundi - nasuprot 40- plus postotni prostor za rast podataka. I imamo puno DBA-a; u prosjeku je ta ista studija govorila o prosječnoj dobi prilično visoka u usporedbi s drugim IT profesijama. I tada imamo puno ljudi koji odlaze s terena, ne nužno u penziju, već prelaze u druge aspekte, prelaze u upravljanje ili što već.
Jedan od razloga zašto odlaze je taj što DBA posao postaje sve teži i teži. Kao prvo, imamo DBA-e koji sami upravljaju različitim različitim bazama podataka, fizičkim bazama podataka, lociranim po cijelom mjestu kao i različitim vrstama baza podataka. To bi moglo biti relacijsko, ili može biti i druga baza podataka, tipovi baze podataka. Ali čak i ako je relacijski, oni mogu imati bilo kojeg jednog, dva, tri, četiri različita prodavača s kojima zapravo pokušavaju upravljati. DBA-ovi se obično uključuju nakon dizajna baze podataka ili aplikacije. Robin je govorio o tome kako se dizajniraju baze podataka ili aplikacije, kako se dizajnira SQL. Pa, kad govorimo o modeliranju podataka, ER modeliranju, proširenom ER modeliranju, dimenzijskom modeliranju, naprednom dimenzionalnom modeliranju, što god, obično programirani programi i programeri aplikacija dizajniraju sa svojim krajnjim ciljem na umu - oni ne dizajniraju za učinkovitost sama struktura baze podataka. Dakle, imamo jako loš dizajn.
Ne govorim o dobavljačima aplikacija za komercijalna poduzeća; obično imaju ER modele ili proširene ER modele. Ono o čemu govorim je da puno programera i aplikacija izrađuju programeri aplikacija u svakoj tvrtki - oni nisu ti koji nisu nužno dizajnirani zbog učinkovitosti ili učinkovitosti primjene. A sami DBA-ovi su prezaposleni i ponekad imaju 24/7 odgovornosti, neprestano dobivaju sve više i više baza podataka. Mislim da je to pomalo povezano s tim da ljudi ne razumiju što rade ili kako to rade. Njihova mala skupina i ljudi samo razmišljaju: "Pa, svi su ovi alati jednostavno tako jednostavni za upotrebu, mi možemo nastaviti bacati na sve više i više baza podataka o svom radnom opterećenju", što nije slučaj.
Što nas vodi prema skraćenom i slučajnom DBA-u. Imamo IT timove koji su mali i ne mogu si nužno priuštiti namjenski DBA. To se sada odnosi na mala i srednja poduzeća, gdje je širenje aplikacija i baza podataka u posljednjem desetljeću eksplodiralo i dalje se širi. No isto je to slučaj i s velikim korporacijama, koje obično već dugo i dugo vremena rade na skladištenju podataka i analiziranju poslovne inteligencije. Davno smo koristili namjenske DBA za te projekte; nikad više ne dobivamo namjenski DBA. Mi smo odgovorni za dizajn baze podataka, što je u redu, ako je to netko tko ima iskustva. Ali općenito, DBA su programeri aplikacija, oni često tu ulogu uzimaju kao dio svog posla, nemaju formalnu obuku u njemu i opet, dizajniraju ga za krajnje ciljeve, oni su ne dizajnirajući ga radi učinkovitosti.
Puno je razlika između dizajna i razvoja, nasuprot implementaciji i upravljanju. Dakle, mi imamo "sitnu sitnicu, glupu funtu", s tamošnjom maloj svinjici, preskačući stjecanje vještina i resursa potrebnih za projekte. Mislim da su svi ljudi iz "Osvete živaca" moja mala slika. Sada, što se tiče onoga što ljudima treba, tako imamo sve veću upotrebu baza podataka i podataka u SQL-u. Imamo ograničen broj DBA - ljudi koji su vješti i stručni u ovim situacijama u dizajniranju, upravljanju i upravljanju. A mi imamo sve više i više izvanrednih DBA-ova, ljudi koji nisu imali formalnu izobrazbu.
Pa, što su još neke stvari koje se također bave pitanjem činjenice da se te baze podataka također ne podešavaju niti se njima upravlja? Prvo, mnogi pretpostavljaju da sami sustavi baza podataka imaju dovoljno alata kako bi se upravljali. Sada su alati sve jednostavniji i lakši za dizajn - dizajn i razvoj - ali to je drugačije od dobrog dizajna i dobrog upravljanja, planiranja kapaciteta, nadzora itd. Za uporabu. Dakle, prvo ljudi pretpostavljaju da imaju sve potrebne alate. Drugo, ako ste honorarni ili slučajni DBA, ne znate šta ne znate.
Valjda sam tamo zaboravio neke fraze, tako da puno puta jednostavno ne razumiju što uopće trebaju gledati u dizajnu ili kad upravljaju ili upravljaju bazama podataka. Ako to nije vaša profesija, onda nećete razumjeti što trebate učiniti. Treće, jest da je SQL alat koji ide dalje, tako da je Robin govorio o SQL-u i o tome kako je loše SQL ponekad izgrađen ili često konstruiran. Osim toga, jedan od mojih ljubimaca koji se bave skladištenjem BI podataka, migracijom podataka, prostorom za inženjering podataka jest da ljudi umjesto da koriste alate imaju tendenciju pisanja SQL koda, pohranjenih procedura, čak i ako koriste skupi alat za integraciju podataka ili skup BI alat, često ga stvarno koriste samo za pokretanje pohranjenih procedura. Tako da je važnost razumijevanja dizajna baze podataka, izgradnje SQL-a, sve veća i važnija.
I konačno, tu je silosni pristup, u kojem pojedini ljudi promatraju pojedinačne baze podataka. Oni ne gledaju kako aplikacije funkcioniraju i međusobno djeluju. A oni stvarno često gledaju baze podataka u odnosu na aplikacije za koje ih koriste. Dakle, opterećenje koje dobivate u bazi podataka presudno je u dizajnu, kritično za njegovo prilagođavanje, kritično je za pokušaj smisliti kako planirati kapacitet itd. Dakle, gledajući šumu s drveća, ljudi su u korovu, gledajući pojedinačne tablice i baze podataka i ne gledajući cjelokupnu interakciju ovih aplikacija u radnom opterećenju.
I na kraju, ljudi trebaju pogledati ključna područja koja trebaju pogledati. Kada planiraju upravljati bazama podataka, prvo trebaju razmisliti o tome, razviti neke metričke performanse usmjerene na aplikaciju, pa ne moraju gledati ne samo kako je ta tablica strukturirana, kako je posebno modelirana, već kako se koristi? Dakle, ako imate poslovnu aplikaciju koja se plaća u upravljanju lancem opskrbe, ako skidate narudžbe s interneta, ako radite BI - što god radili - morate pogledati tko ga koristi, kako funkcioniraju pomoću njega, koliki su podaci u trenutku kada će se to dogoditi. Ono što stvarno želite potražiti su vrijeme čekanja, jer bez obzira na sve, sve se aplikacije procjenjuju koliko dugo je potrebno da se nešto učini, bilo da je riječ o osobi ili samo razmjeni podataka između aplikacija ili procesora. A koja su to uska grla? Naravno, često kada pokušavate uklanjati pogreške u problemima, stvarno pokušavate pogledati koja su stvarna uska grla - ne nužno kako prilagoditi sve, već kako se riješiti i pomaknuti izvedbu prema vremenima čekanja i propusnost - sve što trebate pogledati.
I stvarno morate izdvojiti podatke o snimanju, transakcijama, aspektima transformacije u bazi podataka, zajedno s analitikom. Svaki od njih ima različite obrasce dizajna, a svaki od njih ima različite obrasce uporabe i svaki od njih treba prilagoditi drugačije. Dakle, morate razmisliti o tome kako se ti podaci koriste, kada se koriste, za što se koriste i shvatite koja su metrika izvedbe i koje su ključne stvari koje želite analizirati u vezi s tom upotrebom. Sada, kad gledate praćenje performansi, želite pogledati same operacije baze podataka; želite pogledati obje podatkovne strukture, pa indeksi, podjele i drugi fizički aspekti baze podataka, čak i struktura baze podataka - bilo da se radi o ER modelu ili dimenzionalnom modelu, koliko god da je strukturirana - sve te stvari utječu na performanse, posebno u različitim kontekstima analitike prikupljanja podataka i transformacija koje se događaju.
Kao što je Robin spomenuo na SQL-u, presudan je pogled na SQL koji pokreću te različite aplikacije u ovim bazama podataka i njegovo prilagođavanje. Gledajući ukupna opterećenja aplikacija i infrastrukturno okruženje na kojem te baze podataka i aplikacije rade. Dakle, da mreže, poslužitelji, oblak - bez obzira na što se oni izvode - također gledaju utjecaj koji te aplikacije i te baze podataka imaju u tom kontekstu, sve to ima međusobnu međusobnu sposobnost prilagođavanja baze podataka.
I na kraju, kad gledate alate, želite pogledati tri različite vrste analitičkih podataka povezanih s tim. Želite pogledati opisnu analizu: što se događa i gdje, povezano s bazom podataka i radom aplikacije. Želite imati mogućnost dijagnostičke analize kako biste utvrdili ne samo što se događa, već i zašto se događa, gdje su uska grla, gdje su problemi, što ide dobro, a što ne radi dobro? Ali kad budete mogli analizirati i detaljno pregledati problematična područja, kako biste se obratili onima, bilo zbog dizajna bilo čega što trebate učiniti.
I na kraju, najagresivnija ili najaktivnija vrsta analize zapravo je napraviti neku prediktivnu analizu, modeliranje prediktivne analitike, bilo što. Znamo da baza podataka i aplikacije djeluju u ovom kontekstu, ako smo povećali kapacitet, ako dobijemo više korisnika, ako radimo više propusnosti, što god radimo, kad možemo projicirati što, kako i gdje će to utjecaj na bazu podataka, aplikacije, omogućava nam planiranje i promišljanje proaktivno, gdje su uska grla, gdje mogu čekati vremena čekanja i što trebamo učiniti da popravimo stvari. Stoga želimo imati alate koji mogu implementirati metrike uspješnosti, nadzirati izvedbu, kao i ove tri vrste analize. I to je moj pregled.
Eric Kavanagh: U redu, dopustite da ga predajem - usput, to su dvije sjajne prezentacije - dopustite da ga odnesem Bullettu Manaleu da ga odnese odande. I ljudi, ne zaboravite postaviti dobra pitanja; već imamo dobar sadržaj. Odnesi to, Bullett.
Bullett Manale: Zvuči dobro. Hvala, Eric. Dakle, puno toga što je Rick rekao i Robin je rekao, očito se slažem sa 100 posto. Rekao bih da sam povukao ovaj slajd prema gore, jer mislim da dolikuje, ne znam za one od vas koji su navijači "A-tima" još u 80-ima, John Hannibal Smith je govorio da uvijek recite: „Volim kad se sastavi plan“, i mislim da kada govorite o posebno SQL Serveru, na koji smo fokusirani, što je proizvod o kojem ćemo danas govoriti, SQL Diagnostic Manager, to je definitivno jedna od onih stvari koje morate imati; morate biti u mogućnosti iskoristiti podatke koje imate i biti u stanju donositi odluke iz tih podataka, a u nekim slučajevima ne tražite odluku; tražite nešto što će vam reći kada će vam ponestati resursa, kada će vam ponestati resursa, kada će vam imati usko grlo i takve stvari.
Ne radi se samo o nadziranju određene metrike. Dakle, s Diagnostic Managerom jedna od stvari koja vam ide je vrlo dobra u tome što će vam pomoći u pogledu predviđanja i razumijevanja specifičnih za opterećenja, o čemu ćemo danas razgovarati. Alat je namijenjen upravitelju podataka, DBA ili glumačkom DBA, tako da je puno toga što je Rick spominjao, glumački DBA toliko istinito. U mnogim slučajevima, ako niste DBA, postat će puno upitnika koji će se pojaviti kad dođe vrijeme za upravljanje SQL okruženjem, stvari koje ne znate. I tako tražite nešto što će vam pomoći, voditi vas kroz taj postupak i također vas educirati u tom procesu. I zato je važno da će vam alat koji koristite za takve vrste odluka dati uvid u razloge zbog kojih se te odluke donose, a ne samo da vam govori: "Hej, učini to."
Budući da sam glumački DBA, na kraju bih mogao biti punopravni DBA s stvarnom stručnošću i znanjem da poduprijem tu titulu. Dakle, kad je riječ o administratoru baze podataka, uvijek najprije pokažem ovaj slajd jer DBA ima neke različite uloge, a ovisno o organizaciji s kojom ćete sudjelovati, one će se mijenjati od jednog do drugog mjesta - ali obično ćete uvijek na neki način biti odgovorni za svoju pohranu, za planiranje tog prostora i za razumijevanje predviđanja, treba reći, koliko prostora idete trebati, bilo da je to za vaše sigurnosne kopije ili za same baze podataka. Trebat ćete to razumjeti i procijeniti.
Pored toga, trebat ćete biti u mogućnosti razumjeti i optimizirati stvari prema potrebi, a kako prolazite kroz praćenje okoliša, očito je važno da napravite promjene onako kako su potrebne na temelju stvari koje promjena unutar same okoline. Dakle, stvari poput broja korisnika, poput popularnosti aplikacija, sezonalnosti baze podataka, sve bi trebalo razmotriti kada planirate. I onda, očito gledajući druge stvari u smislu davanja mogućih izvještaja i informacija koje su potrebne, što se tiče donošenja tih odluka. U puno slučajeva to znači i usporednu analizu; to znači biti u stanju pogledati određenu metriku i shvatiti koja je vrijednost tog mjerila s vremenom, tako da možete predvidjeti kuda će se kretati naprijed.
Dakle, ono što puno alata Diagnostic Manager ima ima te mogućnosti i ljudi ga svakodnevno koriste kako bi mogli raditi stvari poput predviđanja, a ovdje sam stavio definiciju planiranja kapaciteta. I to je prilično široka i zapravo prilično nejasna definicija, što je samo postupak utvrđivanja proizvodnog kapaciteta koji je potrebna organizaciji da udovolji promjenjivim zahtjevima svojih proizvoda, a na kraju dana, u tome se zapravo radi: o tome da možete preuzeti informacije koje imate na neki ili drugi način i da te informacije donosite i donosite odluke koje će vam pomoći da napredujete dok napredujete kroz životni ciklus svojih baza podataka. I tako, vrste stvari koje su razlozi zbog kojih ljudi to trebaju očito su prije svega u prvom redu radi uštede novca. Poduzećima je očito da im je glavni cilj zaraditi novac i uštedjeti novac. Ali u tom procesu, to također znači da možete biti sigurni da nećete zastajati. I biti u stanju osigurati da ublažite bilo kakvu šansu za prekid, tako da to ne dopušta da započne s, drugim riječima, ne čekajući da se to dogodi, a zatim reagirajte na njega.
Ono što je očigledno ključno je u tome što ste u cjelini mogli povećati produktivnost svojih korisnika, što ih čini efikasnijima kako biste mogli još više poslovati, to su vrste stvari koje kao DBA ili netko tko je uključen u predviđanje ili kapacitet planiranje će morati biti u mogućnosti proširivati se informacijama kako bi mogli donijeti te odluke. I sve u svemu, ovo će vam očito pomoći da eliminirate otpad, ne samo u novcu, već iu vremenu i u smislu općenito resursa koji bi se mogli koristiti za druge stvari. Dakle, mogućnost uklanjanja tog otpada tako da nemate oportunitetnih troškova vezanih uz sam otpad.
Dakle, s tim rečenim, koje su vrste pitanja koja dobivamo, specifična za osobu koja je DBA? Kad će mi ponestati prostora? To je veliko, ne samo koliko prostora sada trošim, već i kada ću ga potrošiti na temelju trendova i povijesti prošlosti? Ista stvar s stvarnim primjercima SQL-a, baze podataka koje servere mogu objediniti? Stavit ću neke na VM-ove, što ima smisla u kojim se bazama podataka konsolidirati i na kojim instancama SQL-a trebaju prebivati? Na sve te vrste pitanja trebate moći dobiti odgovore. Jer u većini slučajeva, ako ste DBA ili igrate DBA, to ćete konsolidirati negdje u svojoj karijeri. U mnogim ćete slučajevima to raditi stalno. Dakle, morate biti u mogućnosti donositi te odluke brzo, a ne igrati igre nagađanja kada je u pitanju.
Razgovarali smo o uskim grlima i gdje će se oni sljedeći dogoditi, sposobni predvidjeti to, još jednom, umjesto da čekamo da im se to dogodi. Dakle, očito sve ove stvari o kojima pričamo imaju smisla u smislu da se oslanjate na povijesne podatke, u većini slučajeva da biste mogli generirati ove preporuke ili, u nekim slučajevima, moći sami formulirati odluke, biti u mogućnosti doći do ovih odgovora. Ali podsjeća me na ono kada čujete radijske oglase za nekoga tko prodaje vrijednosne papire ili nešto slično, uvijek je "prošli učinak nije pokazatelj budućih rezultata" i takve stvari. I ista stvar vrijedi i ovdje. Imat ćete situacije u kojima ove prognoze i ove analize možda nisu 100% ispravne. Ali ako se bavite stvarima koje su se događale u prošlosti i onim poznatim, i kad budete mogli preuzeti i učiniti "što ako" s puno ovih vrsta pitanja, naići ćete na njih vrlo je vrijedno i to će vas odvesti puno dalje od igranja nagađanja.
Dakle, ove vrste pitanja očito će se pojaviti, pa kako ćemo s Diagnostic Managerom obraditi dosta tih pitanja, prije svega imamo mogućnosti predviđanja, moći to raditi i u bazi podataka, za stolom kao pogon ili volumen. Da mogu reći ne samo "Hej, puni smo prostora", nego šest mjeseci od sada, dvije godine od sada, pet godina od sada, ako budem za to proračun, koliko prostora za voziti ću za to je potrebno proračunati? To su pitanja koja ću morati postaviti i trebat će mi biti u mogućnosti koristiti neku metodu da to radim, a ne da pogađam i stavljam prst u zrak i čekam da vidim na koji način vjetar puše, što je puno puta, nažalost, način na koji se donose mnoge ove odluke.
Uz to, biti u mogućnosti - izgleda kao da se moj slajd tamo malo odsjekao - ali biti u mogućnosti pružiti neku pomoć u obliku preporuka. Dakle, jedna je stvar kad vam mogu pokazati nadzornu ploču punu mjernih podataka i moći reći: "U redu, evo svih mjernih podataka i gdje se nalaze", ali onda da biste mogli napraviti neke ili imati razumijevanja za što učiniti, na temelju toga je drugi skok. U nekim su slučajevima ljudi dovoljno obrazovani u ulozi DBA-e da bi mogli donositi te odluke. I zato imamo neke mehanizme u alatu koji će vam pomoći u tome, a koji ćemo vam pokazati u samo sekundi. Ali biti u stanju pokazati ne samo što je preporuka, nego i pružiti uvid u to zašto se ta preporuka daje, a zatim i povrh toga, u nekim slučajevima, zapravo moći smisliti skriptu koja automatizira Sanacija tog pitanja je također idealna.
Prelazak na sljedeći, koji ćemo vidjeti, općenito govori o razumijevanju normalnoga nivoa. Ne mogu vam reći što nije normalno ako ne znam što je normalno. I tako, ako imate način da izmjerite to je ključno i morate biti u mogućnosti uzeti u obzir više vrsta područja, na primjer - ili bih trebao reći vremenske okvire - različite grupe poslužitelja, kad to možete učiniti dinamično, iz alarmantne perspektive, drugim riječima, tijekom noći, tijekom prozora održavanja, očekujem da će se moj CPU pokrenuti na 80 posto na temelju cjelokupnog održavanja. Dakle, možda bih želio povećati svoje pragove više, u tim vremenskim okvirima nasuprot možda usred dana, kada se ne bavim toliko aktivnostima.
To su neke stvari koje će očito biti ekološke, ali stvari koje možete primijeniti u onome što se upravlja, kako bi vam mogli pomoći učinkovitije upravljati tim okolišem i olakšati vam to. Drugo područje očito je u mogućnosti upravo u cjelini pružiti izvješća i informacije kako bi se moglo odgovoriti na te vrste pitanja "što ako". Ako sam tek promijenio svoje okruženje, želim shvatiti kakav je to utjecaj, tako da tu istu promjenu mogu primijeniti i na druge instance ili druge baze podataka u mom okruženju. Želim imati neke informacije ili streljivo kako bih to promijenio s malo mira i znajući da će to biti dobra promjena. Dakle, kad bih mogao raditi to uporedno izvještavanje, moći rangirati svoje instance SQL-a, biti sposoban rangirati baze podataka jedni prema drugima i reći: „Koji je moj najveći potrošač CPU-a?“ Ili koji se najduže zadržava u uvjete čekanja i takve stvari? Tako da će puno tih podataka biti dostupno i sa alatom.
I posljednje, ali ne najmanje bitno, samo je sveobuhvatna sposobnost da vam treba alat koji će se moći nositi s bilo kojom situacijom na vaš način i tako, što mislim pod tim, ako imate veliko okruženje sa U puno slučajeva, vjerojatno ćete naići na situacije u kojima morate povući metrike koje tradicionalno nisu metrike koje bi DBA u nekim slučajevima čak želio nadzirati, ovisno o određenoj situaciji. Dakle, imati alat koji možete, to je proširivo, da biste mogli dodati dodatne metrike i moći ih koristiti u istom obliku i na način na koji biste ih koristili ako biste koristili out-of-the-box. metrički, na primjer. Dakle, mogućnost pokretanja izvještaja, mogućnost uzbunjivanja, osnovna vrijednost - sve o čemu pričamo - također je ključni dio mogućnosti prognoziranja i izrade tako da dobijete odgovore koje tražite biti u stanju donositi te odluke, krećući se naprijed.
Sada, kako to radi Diagnostic Manager, imamo centralizirani servis, grupu usluga koja se pokreće, prikuplja podatke u slučajevima od 2000 do 2016. I što onda radimo je da uzmemo te podatke i stavimo ih u središnje spremište i očito, ono što ćemo s tim podacima učiniti je da radimo puno da bismo mogli dati daljnji uvid. Sada, uz to - i jedna od stvari koja ovdje nije prisutna - da li imamo i uslugu koja radi usred noći, što je naša služba za prediktivnu analizu, a to čini i određeni broj krckanja i to pomaže razumjeti i pomoći vam kao DBA ili djelujući DBA da biste mogli davati te vrste preporuka, da biste mogli pružiti i neki uvid u polaznu vrijednost.
Dakle, ono što bih želio učiniti, a ovo je samo brzi primjer arhitekture, veliki je potez ovdje da nema nikakvih agenata ili službi koji zapravo sjede na primjerima kojima upravljate. Ali ono što bih želio učiniti je zapravo dovesti vas do ovdje prijavljene aplikacije i dati vam brzu demonstraciju. I pusti me da i ja izađem i učinim to. Dakle, javite mi, mislim da Eric, možete li to vidjeti?
Eric Kavanagh: Shvatio sam ga sada, da.
Bullett Manale: Dobro, pa ću vas provesti kroz neke od tih različitih dijelova o kojima sam govorio. I u suštini krenimo s onim stvarima koje su više u skladu s ovim ovdje nešto što trebate učiniti, ili je ovdje nešto što je trenutak u budućnosti, a mi ćemo vam dati uvid u to. I to je u stanju stvarno predvidjeti - ili bih trebao reći dinamički anticipirati - stvari kako se događaju. U slučaju izvještaja jedna od stvari koju imamo u alatu su tri različita izvještaja prognoziranja. U slučaju, na primjer, prognoze baze podataka, što bih vjerojatno mogao učiniti u slučaju da mogu predvidjeti veličinu baze podataka kroz određeno vrijeme, a ja ću vam samo dati nekoliko primjera toga, Dakle, uzet ću svoju revizorsku bazu podataka, koja je prilično intezivna / ulazna - ima puno podataka. Imamo, vidimo se, ovdje ćemo to napraviti, a ovdje samo odaberemo bazu podataka o zdravstvu.
Ali poanta je u tome što ne vidim samo koliki je prostor na ovome, mogu reći: "Gledaj, uzmimo prošlogodišnje vrijednosti podataka" - i idem malo ovdje, Zapravo nemam godinu dana podataka, imam podatke oko dva mjeseca - ali, zato što odabirem uzorak mjesečne stope, moći ću predvidjeti ili predvidjeti u ovome U slučaju da slijedećih 36 jedinica, jer je naša stopa uzorkovanja postavljena na mjesece - to je jedinica, je mjesec - i tada bih mogao pokrenuti izvještaj da mi u osnovi pokaže gdje mi očekujemo naš budući rast, za ove tri baze podataka. I možemo vidjeti da imamo različit stupanj razlike ili razlike između tri različite baze podataka, posebno u količini podataka koje oni povijesno konzumiraju.
Vidimo da podatkovne točke ovdje predstavljaju povijesne podatke, a zatim će nam linija pružiti prognozu, zajedno s brojevima koji to podupiru. Dakle, to možemo učiniti na razini tablice, to možemo i na razini pogona, gdje mogu predvidjeti koliko će se moji pogoni postići, uključujući točke montiranja. Mogli bismo predvidjeti istu vrstu informacija, ali još jednom, ovisno o brzini uzorka, omogućit će mi da odredim koliko jedinica i gdje uzimamo ono što želimo prognozirati. Primjetite i da imamo različite vrste predviđanja. Tako dobivate puno mogućnosti i fleksibilnosti kada dođe vrijeme za obavljanje predviđanja. Sada, to ćemo učiniti u stvarnom određivanju datuma i mogućnosti da kažete "Hej, ovaj datum, ovdje bismo mogli predvidjeti rast vaših podataka." Uz to, ipak možemo pružiti vam druge uvide koji se odnose na neke analize koje obavljamo u izvan radnog vremena i uslugu kada se pokreće. Neke stvari čini pokušaj predviđanja stvari koje će se vjerojatno dogoditi na temelju povijesti vremena kada su se stvari događale u prošlosti.
Dakle, možemo vidjeti ovdje, zapravo, prognoza nam pruža neki uvid u vjerojatnost da ćemo imati problema tijekom večeri na temelju stvari koje su se još jednom dogodile u prošlosti. Dakle, očito je to sjajno, pogotovo ako nisam DBA, mogu gledati te stvari, ali što je još bolje ako nisam DBA, je ova tablica za analizu. Dakle, prije nego što je ovo ovdje u alatu, mi bismo prošli i pokazali proizvod ljudima i oni bi bili "To je sjajno, vidim sve ove brojeve, vidim sve, ali ne znam što da radim" (smijeh) "Kao rezultat toga." I, ono što ovdje imamo, je bolji način da budete razumjeli, ako ću poduzeti akciju da pomognem u izvedbi, ako ću poduzeti akciju pomažu u zdravlju moje okoline, kad bih mogao imati rangiran način pružanja tih preporuka, kao i korisne savjete u informacijama kako bih saznao više o tim preporukama i zapravo imao čak i vanjske veze s nekim od tih podataka, koji će pokazati meni i vodite me ka razlozima zbog kojih se daju ove preporuke.
I u mnogim slučajevima mogućnost pružanja skripte koja bi, kao što rekoh, automatizirala sanaciju ovih problema. Sada, dio onoga što ovdje radimo s ovom analizom - i pokazat ću vam kada uđem u konfiguriranje svojstava ove instance i idem na odjeljak konfiguracije analize - imamo puno različitih kategorija koje su ovdje navedene, i dio toga, imamo optimizaciju indeksa i optimizaciju upita. Dakle, vrednujemo ne samo same metrike i takve stvari, već i stvari poput opterećenja rada i indeksa. U slučaju ovdje ćemo napraviti dodatnu analizu hipotetičkih indeksa. Dakle, to je jedna od onih situacija u kojoj ne želim, u mnogim slučajevima i ne želim dodavati indeks ako ne moram. Ali u nekom trenutku postoji neka tip tipka, gdje ja kažem: "Pa, tablica dobiva na veličini ili vrstama upita koji se izvode unutar radnog opterećenja sada ima smisla dodati indeks. Ali to ne bi imalo smisla možda prije šest tjedana. "Dakle, ovo vam omogućava dinamički stjecanje tog uvida u stvari koje će vjerojatno, kao što sam rekao, poboljšati radnu snagu u odnosu na ono što se događa u okolini, ono što se događa unutar opterećenja rada i rade takve stvari.
I tako ovdje dobivate puno dobrih informacija, kao i mogućnost automatske optimizacije tih stvari. Dakle, to je još jedno područje u kojem bismo mogli pomoći, u smislu onoga što nazivamo prediktivnom analizom. Sada, uz to, trebao bih reći, imamo i druga područja za koja mislim da uglavnom uglavnom pomažu u donošenju odluka. A kad govorimo o donošenju odluka, još jednom, kad možemo pogledati povijesne podatke, pružite nam neki uvid da nas dovede do mjesta gdje trebamo biti kako bismo poboljšali taj učinak.
Sada, jedna od stvari koje možemo učiniti je da imamo osnovni vizualizator koji nam omogućava selektivni odabir onoga što bismo željeli - i dopustite mi da ovdje nađem pristojno - prelazim na korištenje SQL CPU-a, ali poanta ste vi možemo se vratiti unatrag, bez obzira na nekoliko tjedana, da bismo slikali te slike da vidimo kada su tvoji odmetnici i da općenito gledamo gdje ta vrijednost pada unutar razdoblja u kojima smo prikupljali podatke. A tada, pored toga, primijetit ćete i da kad izađemo na samu instancu, možemo konfigurirati naše osnovne linije. A osnovne su vrijednosti vrlo važan dio mogućnosti automatizacije stvari i mogućnosti da ih se obavijesti. A izazov je, kako bi vam rekla većina DBA-a, taj što vaše okruženje ne radi uvijek isto, tijekom dana, nasuprot večernjim satima i onome što smo već spomenuli u primjeru s vremenskim periodima održavanja, imati visoku razinu CPU-a ili onoga što se možda događa.
Dakle, u slučaju ovdje, s tim stvarnim osnovnim linijama, možemo imati više polaznih linija, tako da mogu imati osnovnu vrijednost, na primjer, to je vrijeme mog održavanja. Ali mogao bih jednako lako stvoriti osnovu za svoje sate proizvodnje. I poanta toga je kad uđemo u instancu SQL-a i zapravo imamo ove više osnovnih baza, tada bismo mogli predvidjeti i moći izvršiti neku vrstu automatizacije, neku vrstu sanacije ili općenito samo upozoriti, drugačije specifične za one vremenske prozore. Dakle, jedna od stvari koju ćete ovdje vidjeti jesu ove osnovne linije koje generiramo koriste povijesne podatke za pružanje te analize, ali što je još važnije, te pragove mogu statički promijeniti, ali također ih mogu dinamički automatizirati. Kada se pojavi prozor za održavanje, ili bih trebao reći osnovni prozor za održavanje, ovi se pragovi automatski prebacuju specifično na opterećenja s kojima se susrećem tijekom tog vremenskog prozora, nasuprot možda sredinom dana kada su moja opterećenja ne toliko, kad opterećenja rada nisu toliko utjecajna.
Dakle, to bi trebalo imati na umu, i to u odnosu na osnovnu vrijednost. Očito će vam ovo biti od velike pomoći u smislu razumijevanja onoga što je normalno i moći ćete razumjeti, angažirajte se kad vam također ponestane resursa. Kao što sam ranije rekao, druga vrsta stvari koju imamo u alatu, to će vam pomoći u donošenju odluka, osim što su osnova i mogućnost postavljanja upozorenja oko tih polaznih linija i pragova koje dinamički kreirate, samo biti u mogućnosti pokrenuti čitav niz izvještaja koji mi pomažu da odgovorim na pitanja o tome što se događa.
Dakle, na primjer, ako imam 150 primjeraka kojima upravljam - u mom slučaju to ne radim, ovdje moramo igrati igru pretvarača - ali ako bih imao sve svoje slučajeve proizvodnje i morao sam shvatiti gdje je području na koje mi treba obratiti pažnju, drugim riječima, ako ću imati samo ograničeno vrijeme da izvršim neku vrstu administracije za poboljšanje performansi, želim se usredotočiti na ključna područja. I tako, s tim rečenim, mogao bih reći, "Na temelju tog okruženja, poredite svoje instance jedni protiv drugih i dodijelite mi to mjesto po diskusiji." Dakle, je li riječ o korištenju diska, upotrebi memorije, bilo da čeka, bilo da je vrijeme odgovora, u mogućnosti sam korelirati - ili treba reći da rangiraju - one slučajeve jedni protiv drugih. Očito je da je instanca pri vrhu svakog popisa, ako je to ista instanca, to je vjerojatno ono na što se zapravo želim usredotočiti, jer je očito još jednom na vrhu popisa.
Dakle, u alatu imate puno izvještaja koja vam pomažu u rangiranju okruženja na razini instance; ovo možete učiniti i na razini baze podataka, gdje svoje baze podataka mogu međusobno poredati. Osobito pragovima i područjima koja mogu postaviti, ovdje mogu postaviti i zamjenske znakove samo da se usredotočim na određene baze podataka, ali poanta je u tome da svoje baze podataka mogu usporediti na isti način. Što se tiče ostalih vrsta komparativne analize i one velike u ovom alatu, to je osnovna analiza koju imamo. Ako se ovdje pomaknete prema prikazu usluge, vidjet ćete da postoji izvješće o osnovnoj statistici. Sada će nam ovo izvješće pomoći da shvatimo ne samo što su vrijednosti metrike, već bih za određenu instancu mogao izaći i za bilo koju od tih metrika zapravo moći pogledati osnovne točke tih metrika.
Dakle, što god to moglo biti, kao postotak ili što god bih mogao izaći i reći: „Pogledajmo da je početna vrijednost ovog trenutka otkrivena u zadnjih 30 dana“, u tom slučaju će mi pokazati stvarne vrijednosti u odnosu na osnovnu i Mogao bih donijeti neke odluke koristeći te podatke, očito, tako da je ovo jedna od onih situacija, u kojoj će ovisiti o kakvom je pitanju, koje postavljate u to vrijeme. No, ovo će vam očito pomoći za mnoga pitanja. Volio bih da mogu reći da imamo jedno izvješće koje to sve radi, i nekako je poput jednostavnog izvještaja, u kojem pritisnete i pritisnete tipku i ono samo daje odgovor na svako "što ako" pitanje na koje biste ikad mogli odgovoriti. Ali stvarnost je da ćete imati puno atributa i puno opcija na kojima ćete moći birati između ovih padajućih tipki da biste mogli formulirati ona pitanja "što ako" koja tražite,
Tako je mnogo tih izvještaja usmjereno na odgovor na te vrste pitanja. Dakle, vrlo je važno i to da su ta izvješća i, uz to, sve ono što smo vam već pokazali u alatu, kao što sam već spomenuo, imaju fleksibilnost za uvrštavanje novih mjernih podataka, kojima se može upravljati, čak i biti u mogućnosti kreirati brojila ili SQL upite koji su ugrađeni u vaše anketne intervale da biste mi pomogli da odgovorim na ta pitanja, pa možda možete dodati te stvari izvan okvira koji nismo predviđali da nadgledam. I mogli biste tada raditi sve iste stvari koje sam vam upravo pokazao: osnovna linija, pokretanje izvještaja i izrada izvještaja iz te metrike, i moći biste odgovarati i raditi puno različitih stvari koje vam prikazujem ovdje.
Uz to - i jedna od stvari s kojom smo se očito susreli u posljednje vrijeme jest - prvo je to bilo, svi prelaze ili prelaze na VM-ove. I sada imamo puno ljudi koji kreću u oblak. A puno se pitanja postavlja oko tih vrsta stvari. Ima li smisla da se preselim u oblak? Hoću li uštedjeti novac prelaskom u oblak? Ako bih te stvari stavio na VM, na stroj s zajedničkim resursima, koliko novca mogu uštedjeti? Očito će se pojaviti i takve vrste pitanja. Dakle, na sve ove stvari imajte na umu, a pomoću Diagnostic Managera možemo dodavati i povlačiti iz virtualiziranih okruženja VMware-a i Hyper-V-a. Također možemo dodati instance koji su na oblaku, tako da okruženja poput Azure DB, na primjer, ili čak RDS, možemo izvući i metrike iz tih okruženja.
Dakle, postoji puno fleksibilnosti i puno mogućnosti odgovora na ta pitanja budući da se odnosi na one druge vrste okruženja u koje vidimo ljudi kojima se kreću. I još uvijek postoji puno pitanja oko ove stvari, a kako vidimo kako ljudi konsolidiraju ta okruženja, trebat će im moći odgovoriti i na ta pitanja. Dakle, to je prilično dobar pregled Diagnostic Managera, obzirom na ovu temu. Znam da se pojavila tema poslovne inteligencije i imamo i alat za poslovnu inteligenciju o kojem danas nismo razgovarali, ali također će vam pružiti uvid u odgovore na ove vrste pitanja s obzirom na vaša kockice i sve te različite vrste stvari. No nadamo se da je ovo dobar pregled, barem u smislu kako ovaj proizvod može pomoći u formuliranju dobrog plana.
Eric Kavanagh: U redu, dobre stvari. Da, baciću ga Ricku, ako je još vani. Rick, imaš li kakvih pitanja od tebe?
Rick Sherman: Da, dakle, prvo, ovo je super, sviđa mi se. Posebno mi se sviđa širenje na VM-ove i oblake. Vidim da mnogi programeri aplikacija misle da ako je u oblaku onda ih nije potrebno podešavati. Tako-
Bullett Manale: Zar ne, ipak moramo platiti za to, zar ne? Još uvijek morate platiti za sve što ljudi stavljaju u oblak, tako da ako se loše pokreće ili ako uzrokuje puno ciklusa CPU-a, više novca morate platiti, pa nije, još uvijek moram ovo mjeriti, apsolutno.
Rick Sherman: Da, vidio sam mnogo loših dizajna u oblaku. Htio sam pitati hoće li se koristiti i ovaj proizvod - znam da ste spomenuli BI proizvod i imate mnoštvo drugih proizvoda koji međusobno djeluju - ali biste li pogledali SQL izvedbu, pojedinačne upite u ovom alatu? Ili bi to bili drugi alati koji bi se koristili za to?
Bullett Manale: Ne, apsolutno. To je jedna od stvari koju nisam pokrivao, a koju sam želio reći, dio upita. Imamo puno različitih načina za prepoznavanje performansi upita, bilo da je povezan sa, konkretno sa čekanjem kao što vidimo ovdje na ovom prikazu, ili je li povezano sa potrošnjom resursa upita u cjelini, postoji čitav niz načina na koje možemo analizirati upit izvođenje. Bilo da je riječ o trajanju, CPU-u, I / O-u, i još jednom, možemo i sami pogledati radna opterećenja da bismo dobili određeni uvid. Preporuke možemo pružiti u odjeljku za analizu, a imamo i web-verziju koja pruža informacije o samim upitima. Tako mogu dobiti preporuke o nedostajućim indeksima i mogućnost pregleda plana izvršenja i sve takve stvari; to je ujedno i sposobnost. Dakle, apsolutno, možemo dijagnosticirati upite na sedam načina do nedjelje (smijeh) i biti u stanju pružiti taj uvid u pogledu broja pogubljenja, bilo da se radi o potrošnji resursa, čekanju, trajanju i svim tim dobrim stvarima.
Rick Sherman: Dobro, super. I što je onda opterećenje samih instanci sa svim tim nadzorom?
Bullett Manale: Dobro je pitanje. Izazov s odgovorom na to pitanje jest: ovisi li to kao i sve drugo. Mnogo toga što naš alat može ponuditi, nudi fleksibilnost, a dio te fleksibilnosti je da mu kažete što treba sakupljati, a što ne sakupljati. Na primjer, sa samim upitima ne moram sakupljati podatke o čekanju, ili mogu. Mogu prikupiti podatke vezane za upite koji premašuju trajanje izvršenja. Kao primjer toga, ako bih trebao ići u monitor upita za konfiguriranje i rekao bih: "Promijenimo ovu vrijednost u nulu", stvarnost je da alat u osnovi čini prikupljanje svih upita koji se pokreću i to stvarno nije duha zašto je to tamo, ali općenito govoreći, ako bih želio pružiti potpuni uzorak podataka za sve upite, mogao bih to učiniti.
Dakle, to je vrlo relativno u odnosu na vaše postavke, što je općenito gledano, izvan okvira. To je negdje oko 1-3 posto nadzemne, ali postoje i drugi uvjeti. To također ovisi o tome koliko upita portova se pokreće u vašem okruženju, zar ne? Također ovisi o načinu prikupljanja tih upita i verziji SQL-a. Tako, na primjer, SQL Server 2005, nećemo se moći povući iz proširenih događaja, dok bismo to učinili iz traga. Dakle, to bi bilo malo drugačije u pogledu načina na koji ćemo prikupljati te podatke, ali to je reklo, kao što rekoh, valjda smo otprilike od 2004. s ovim proizvodom. To traje već dugo, imamo tisuće kupaca, tako da posljednje što želimo je imati alat za praćenje performansi koji uzrokuje probleme s izvedbom (smijeh). I tako se trudimo izbjeći što je moguće više, ali općenito govoreći, oko 1–3 posto je dobro pravilo.
Rick Sherman: U redu, i to je prilično malo, tako da je to sjajno.
Eric Kavanagh: Dobro. Robin, imaš li kakvih pitanja od tebe?
Robin Bloor: Žao mi je, isključio sam zvuk. Imate mogućnost više baza podataka, a mene zanima kako zbog toga što možete pogledati više baza podataka, i stoga možete znati da je veća baza resursa možda podijeljena između različitih virtualnih računala i tako dalje, i tako dalje. Zanima me kako ljudi to zapravo koriste. Zanima me što kupci rade s tim. Jer to me gleda, pa, sigurno, kad sam se zezao s bazama podataka, nešto što nikad nisam imao pri ruci. A ikada bih ikad u bilo kojem trenutku razmatrao jedan slučaj na bilo koji smislen način. Pa, kako ljudi to koriste?
Bullett Manale: Općenito govoreći, govorite generalno samo o samom alatu? Kako ga koriste? Mislim, uglavnom se radi o tome da li možemo imati središnju točku prisutnosti okoliša. Ako imaju mir i znaju da ako zure u ekran i vide zeleno, znaju da je sve dobro. Kada se dogode problemi i očito je većina slučajeva iz perspektive DBA-e, puno puta se ti problemi dogode kada su ispred konzole, tako da možete biti obaviješteni čim se problem dogodi. Ali uz to, biti u stanju razumjeti kada se problem dogodi, biti u stanju doći do srži informacija koje im pružaju neki kontekst u smislu zašto se događa. I to je, mislim, najveći dio: biti proaktivan u vezi s tim, ne biti reaktivan.
Većina DBA-ova s kojima razgovaram - a ne znam, dobar je postotak njih - nažalost su još uvijek u reaktivnom okruženju; čekaju da im se potrošač obrati i kažu im da postoji problem. I tako, vidimo puno ljudi koji se pokušavaju odvojiti od toga i mislim da je to veliki dio razloga zašto se ljudima sviđa ovaj alat taj što im pomaže da budu proaktivni, ali također im omogućuje uvid u ono što se događa, u čemu je problem, ali u mnogim slučajevima ono što mi barem nalazimo - a možda nam to govore samo DBA-i - ali DBA-i su, kako je shvatio, uvijek njihov problem, čak i ako je programer aplikacije napisao aplikaciju to nije pravilno napisao, oni će biti krivi za to, jer oni uzimaju tu aplikaciju u svoje sustave ili poslužitelje, a onda kada su performanse loše, svi upućuju na DBA kaže: "Hej, kriva si."
Dakle, ovaj će se alat često koristiti kako bi pomogao u DBA-u da kaže da je "Hej, tu leži problem, a nisam ja." (Smijeh) Moramo poboljšajte ovo, bilo da se radi o promjeni upita ili što god moglo biti. U nekim će slučajevima pasti u njihove kante s obzirom na njihovu odgovornost, ali barem imati alat kako bi im mogli pomoći da to shvate i to znaju, a to rade pravovremeno, očito je idealan pristup.
Robin Bloor: Da, većina web mjesta koja su mi poznata, ali prošlo je dosta vremena od kada sam bila vani i gledala različite web stranice s više baza podataka, ali uglavnom sam otkrila da će postojati DBA-ovi koji su se usredotočili na nekoliko baza podataka. A to bi bile baze podataka da će, ako ikad padnu, to biti veliki problem za posao, i tako dalje, i tako dalje. I ostali, s vremena na vrijeme samo će prikupljati statističke podatke da vide da im nije ponestalo prostora i da ih nikad neće gledati. I dok ste radili demonstraciju, ja sam gledao ovo i razmišljao sam dobro, na ovaj ili onaj način, proširite, samo pružajući tako nešto za baze podataka koje su često, nikoga nije previše zanimalo, jer oni imaju rast podataka, imaju porast primjene i s vremena na vrijeme. Proširujete pokrivenost DBA na prilično dramatičan način. Dakle, o tome se zapravo postavlja pitanje, je li s ovakvim nizom alata u velikoj mjeri moguće pružiti DBA uslugu svakoj bazi podataka koja se nalazi u korporativnoj mreži?
Bullett Manale: Mislim, izazov je taj što je, kao što ste rekli prilično elokventno, kao da postoje neke baze podataka o kojima DBA brinu, a onda postoje i neke do kojih im nije toliko stalo. I način na koji se ovaj određeni proizvod, način na koji je licenciran, vrši na instanci. Dakle, postoji, pretpostavljam da biste rekli, prag kada ljudi odluče "Hej, ovo nije dovoljno kritična instanca da želim upravljati ovim alatom". To kaže, postoje i drugi alati koje radimo ima ih više, pretpostavljam, razonodu za one manje važne instance SQL-a. Jedan od njih bi bio poput upravitelja zaliha, gdje vršimo lagane zdravstvene provjere u odnosu na slučajeve, ali uz to otkrivamo ono što radimo, pa identificiramo nove slučajeve koji su preneseni putem interneta i od tada kao DBA mogu reći: "OK, evo nove instance SQL-a, je li to Express? Je li to besplatna verzija ili je to poslovna verzija? "To je vjerojatno pitanje koje bih si želio postaviti, ali drugo, koliko mi je ta instanca važna? Ako nije toliko važno, možda bih ovaj alat izbacio i učinio to, generičkim, onim što bih nazvao generičkim zdravstvenim pregledima u smislu da su to elementarne vrste stvari do kojih mi je stalo kao DBA: Da li se pogon ispunjava ? Da li poslužitelj odgovara na probleme? Glavne stvari, zar ne?
Dok je s Diagnostic Managerom, alatom koji sam vam upravo pokazao, spustit će se na razinu upita, preći će u preporuku indeksa, pogledati plan izvršenja i sve te dobre stvari, dok je ovo uglavnom usredotočeno o tome tko je vlasnik, što ja posjedujem i tko je za to odgovoran? Koje pakete servisa i hitne popravke imam? A posluju li moji poslužitelji s glavnim sastojcima onoga što bih smatrao zdravom instancom SQL-a? Dakle, da odgovorim na vaše pitanje, malo je miksa. Kad su ljudi koji gledaju ovaj alat, oni obično gledaju kritičniji niz slučajeva. To je rečeno, mi imamo nekoliko ljudi koji kupuju svaku instancu koju imaju i upravljaju njom, pa to samo ovisi. Ali kažem vam, sveukupno, definitivno postoji prag onih koji smatraju da je njihovo okruženje dovoljno važno da bi imali takav alat za upravljanje tim slučajevima.
Robin Bloor: U redu, još jedno pitanje prije nego što ga predam Ericu. Dojam koji se stječe samo gledanjem industrije jest da baze podataka još uvijek imaju život, ali svi se podaci prelijevaju u sva ta jezera podataka i tako dalje. Stvarno je to hype, a hype nikad ne odražava stvarnost, pa me zanima kakvu stvarnost opažate vani? Jesu li važne baze podataka u organizaciji doživljavaju li tradicionalni rast podataka, za koji sam nekada razmišljao kao 10 posto? Ili rastu više od toga? Da li veliki podaci čine ove baze balonima? Koja je slika koju vidite?
Bullett Manale: Mislim da u mnogim slučajevima vidimo da se neki podaci premještaju u one druge segmente gdje ima više smisla, kada postanu dostupne i druge tehnologije. Od nedavno, neki veći podaci. Ali, rekao bih da je te baze podataka u puno slučajeva teško generalizirati, jer svi su malo drugačiji. Općenito govoreći, vidim neke razlike. Vidim, kao što rekoh, ljudi prelaze na elastične modele u mnogim slučajevima, jer žele povećati resurse, a ne toliko u drugim područjima. Neki se ljudi kreću prema velikim podacima. Ali teško je dobiti osjećaj za, kažete, percepciju, jer općenito govoreći ljudi s kojima razgovaram imaju tradicionalne baze podataka i to koriste u okruženju SQL Server.
To bi rekao, rekao bih u smislu samog SQL-a, definitivno još uvijek mislim da on dobija tržišni udio. I mislim da ima puno ljudi koji još uvijek kreću prema SQL-u s drugih mjesta poput Oraclea, jer je pristupačniji i čini se očigledno, kako SQL verzije postaju naprednije - a vi to vidite sa najnovijim stvarima koje nastavljaju sa SQL-om, u smislu enkripcije i svih ostalih mogućnosti zbog kojih je okruženje ili platforma baze podataka - to je očigledno vrlo kritično sposobno za misiju. Dakle, mislim da i to vidimo. Tamo gdje vidite promjenu, to se još uvijek događa. Mislim, događalo se prije 10 godina, mislim da se i dalje događa u smislu SQL Servera, gdje raste okoliš i raste tržišni udio.
Robin Bloor: Dobro, Eric, pretpostavljam da publika ima pitanje ili dva?
Eric Kavanagh: Da, dopusti da ti jedan brzo prebacim. Zapravo je prilično dobro pitanje. Jedan od sudionika se pita hoće li ovaj alat reći hoće li tablici trebati indeks za ubrzavanje upita? Ako je tako, možete li pokazati primjer?
Bullett Manale: Da, pa ne znam imam li ga za posebno dodavanje indeksa, ali možete vidjeti ovdje, ovdje imamo preporuke za fragmentaciju. Također samo vjerujem da smo upravo imali, a ovo je bilo dio Dijagnostičkog upravitelja koji nudi web-verziju, gdje mi govori da imam nedostajući indeks. A te preporuke možemo vidjeti i to će nam reći potencijalni dobitak od toga indeksiranjem tih podataka. Drugo što bih trebao napomenuti jest da kada napravimo preporuke, za mnoge od njih će se za to stvoriti skripta. To nije dobar primjer, ali vi biste mogli vidjeti, da, situacije u kojima bi indeks - ili duplikat indeksa ili dodavanje indeksa - poboljšao performanse, a kao što sam već rekao, radimo puno da kroz hipotetsku analizu indeksa. Dakle, to stvarno pomaže u smislu razumijevanja posla, da biste to mogli primijeniti na preporuku.
Eric Kavanagh: To je sjajno, a ovo će me dobro informirati o konačnim komentarima ovdje. I Robin, ja i Rick, čuli smo se već mnogo godina, priča se o samoinicijaciji baza podataka. To je baza podataka za samo-podešavanje! Sve što vam mogu reći je: Ne vjerujte im.
Bullett Manale: Ne vjerujte hiperu .
Eric Kavanagh: Moguće su neke sitnice koje se dinamički završavaju, ali čak i to, možda biste željeli to provjeriti i uvjeriti se da ne radi nešto što ne želite. Dakle, već dugo vremena trebat će nam ovakvi alati da bismo shvatili što se događa na razini baze podataka i kao što je Robin rekao, podatkovna jezera su fascinantni pojmovi, ali vjerovatno je otprilike onoliko šanse da ih preuzmu koliko ima uskoro će uskoro biti čudovište iz Loch Ness-a. Dakle, samo bih još jednom rekao, u stvarnom svijetu postoji puno tehnologije baza podataka, trebamo ljude, DBA-e, da bismo ovo pregledali i sintetizirali. Možete reći, morate znati što radite da bi ove stvari funkcionirale. Ali trebaju vam alati koji će vam dati informacije da biste znali što radite. Dakle, dno crte je DBA će biti u redu.
I velika hvala Bullett Manaleu i našim prijateljima iz IDERA-e. I naravno Rick Sherman i Robin Bloor. Sve te internetske emisije arhiviramo, pa se uskočite na internet insideanalysis.com ili na našu partnersku stranicu www.techopedia.com za više informacija o svemu tome.
I s tim ćemo se pozdraviti, ljudi. Hvala još jednom, razgovarat ćemo sljedeći put. Čuvaj se. Doviđenja.
