أفضل الخطط الموضوعة: توفير الوقت والمال والمشاكل مع التوقعات المثلى

بواسطة Techopedia Staff ، 19 أبريل 2017

الوجبات الجاهزة: يناقش المضيف إريك كافاناغ التنبؤ مع الدكتور روبن بلور وريك شيرمان وبوليت مانالي من IDERA.

يجب عليك التسجيل لهذا الحدث لعرض الفيديو. سجل لمشاهدة الفيديو.

إريك كافاناغ: سيداتي سادتي ، مرحبًا بكم مرة أخرى ونرحب مرة أخرى بسلسلة البث الشبكي لـ Hot Technologies! اسمي إريك كافاناغ ، سأكون مضيفك في ندوة الويب الحالية ، والتي تسمى "توفير الوقت والمال والمشاكل مع التوقعات المثلى". "الدورة التدريبية لقد فاتني الجزء الأول من العنوان هناك ،" أفضل الخطط الموضوعة ". نتحدث دائما عن ذلك في هذا المعرض. لذا ، فإن Hot Technologies بالطبع هي منتدانا لفهم بعض المنتجات الرائعة الموجودة في العالم اليوم ، وعالم تكنولوجيا الشركات ، وما يفعله الناس معهم ، وكيف يعملون ، وكل ذلك النوع من الأشياء الممتعة.

والموضوع اليوم ، كما أقترح ، يتعامل مع التنبؤ. حقا تحاول فهم ما سيحدث في مؤسستك. كيف ستجعل المستخدمين سعداء ، بغض النظر عما يفعلونه؟ إذا كانوا يقومون بالتحليل ، وإذا كانوا يقومون بعمل حقيقي ، فإنهم يواجهون عملاء حقيقيين مع أنظمة معاملات ، بغض النظر عن الحالة ، فأنت تريد أن تفهم كيف تعمل أنظمتك وما يجري ، وهذا ما نحن عليه لنتحدث عن اليوم. إنه أمر مضحك لأن التنبؤ ليس شيئًا أحب أن أفعله ، لأنني خرافية ، كما أعتقد ، إذا كنت أتوقع كثيرًا ، فستحدث أشياء سيئة ، لكن هذا فقط أنا. لا تتبع قيادتي.

لذلك ، ها نحن مقدمو العروض اليوم ، والذين يقدمون لك حقًا في الركن الأيسر العلوي ، يقوم ريك شيرمان بالاتصال من بوسطن ، وصديقنا Bullett Manale من IDERA والدكتور روبن بلور. ومع ذلك ، سأسلمها إلى روبن وأذكر فقط الأشخاص: طرح الأسئلة ، لا تخجل ، نحن نحب الأسئلة الجيدة ، وسنطرحها على مقدمي العروض والآخرين اليوم. ومع ذلك ، روبن ، خذها بعيدا.

روبن بلور: حسناً ، حسنًا ، بما أنني في المركز الأول كما يقولون ، اعتقدت أنني سأخبر قصة SQL اليوم ، لأنها خلفية لما ستستمر المناقشة ولن تتعارض حتماً مع لأن ريك لا يركز على هذا ، ولن يصطدم بما قاله ريك. لذلك ، قصة SQL ، هناك بعض الأشياء المثيرة للاهتمام حول SQL لأنها مهيمنة للغاية. انظر ، هذا خطأ مطبعي ، SQL هي لغة تعريفية. كانت الفكرة أنه يمكنك إنشاء لغة تطلب فيها ما تريد. وستعمل قاعدة البيانات على كيفية الحصول عليها. إنها تعمل بشكل جيد إلى حد ما ، في الواقع ، ولكن هناك عددًا من الأشياء الجديرة بالملاحظة حول هذا الموضوع ، نتائج تبني صناعة تكنولوجيا المعلومات بالكامل على لغة إعلانية. لا يعرف المستخدم أو يهتم بالتنظيم المادي للبيانات ، وهذا شيء جيد عن اللغة التعريفي - إنه يفصلك عن كل ذلك ، وحتى عن القلق بشأنه - فقط أسأل عما تريد ، وقاعدة البيانات سوف تذهب والحصول عليها.

لكن المستخدم ليس لديه أي فكرة عما إذا كانت طريقة تصميم استعلام SQL ستؤثر على أداء الاستعلام وهذا جزء من الجانب السلبي. لقد رأيت الاستعلامات التي يبلغ طولها مئات ومئات الأسطر ، والتي تعد مجرد طلب SQL واحد ، كما تعلمون ، تبدأ بـ "تحديد" وتستمر فقط مع الاستعلامات الفرعية وما إلى ذلك. وتبين في الواقع أنه إذا كنت تريد مجموعة معينة من البيانات من قاعدة بيانات ، فيمكنك طلبها بعدة طرق مختلفة مع SQL ، والحصول على نفس الإجابة إذا كان لديك نوع من الإلمام بالبيانات. لذا ، فإن استعلام SQL واحد ليس بالضرورة أفضل طريقة لطلب البيانات ، وسوف تستجيب قواعد البيانات بشكل مختلف تمامًا وفقًا لـ SQL التي تضعها فيها.

وهكذا ، فإن SQL تؤثر فعليًا على الأداء ، وبالتالي فإن الأشخاص الذين يستخدمون SQL ، وهذا صحيح بالنسبة لهم ، كما ينطبق على مبرمجي SQL الذين يستخدمون SQL ، كما أنهم أقل عرضة للتفكير في التأثير الذي سيكون لديهم ، لأن معظم تركيزهم هو في الواقع على معالجة البيانات وليس على الحصول على البيانات. وينطبق الشيء نفسه أيضًا على أدوات BI ، لقد رأيت SQL التي تحصل ، إذا أردت ، على أدوات BI الخاصة بقواعد البيانات المختلفة ويجب أن يقال ، أن الكثير من ذلك ، حسناً ، لن أكون " ر كتابة استعلامات SQL من هذا القبيل. لقد أنشأ شخص ما ، إذا أردت ، محركًا صغيرًا مهما كانت المعلمات ، فسيتخلص من بعض SQL ، ومرة ​​أخرى ، فإن SQL لن يكون بالضرورة SQL فعالة.

ثم ظننت أنني أذكر عدم تطابق المعاوقة ، فالبيانات التي يستخدمها المبرمجون مختلفة عن البيانات التي يتم فرزها. لذلك ، تقوم DMS بتخزين البيانات في الجداول ، ويتم تنظيم الكود الموجه للكائن في معظمه من المبرمجين ، ويقومون ببرمجة الشكل الموجه للكائنات في الوقت الحاضر ويطلبون البيانات في بنيات الكائنات ، لذلك لا يرسم أحدها للآخر. لذلك ، هناك ضرورة للترجمة من ما يعتقد المبرمج أن البيانات إلى ما تعتقد قاعدة البيانات به. وهو ما يبدو أنه يجب علينا فعل شيء خاطئ حتى يكون الأمر كذلك. يحتوي SQL على DDL لتعريف البيانات ، ولديه DML - لغة معالجة البيانات - حدد المشروع وانضم إليه للحصول على تلك البيانات. الآن ، هناك القليل جدًا من الرياضيات والقليل جدًا من الأشياء القائمة على الوقت ، لذلك فهي اللغة الناقصة ، على الرغم من أنه يجب أن يقال إنها ممتدة ولا تزال ممتدة.

وبعد ذلك ، تحصل على مشكلة حاجز SQL ، والتي تكون دائمًا أكثر ضيقًا من المخطط ، حيث أن الكثير من الأشخاص كانوا يسألون أسئلة لأسباب تحليلية ، بمجرد أن يحصلوا على إجابة لشروط بيانات السؤال ، يريدون طرح سؤال آخر. لذلك ، يصبح الأمر عبارة عن مربع حوار ، حسنًا ، لم يتم تصميم SQL للحوارات ، لقد تم تصميمه لسؤال ما تريده مرة واحدة. ومن الجدير بنا معرفة ذلك ، لأن هناك بعض المنتجات التي تتخلى عن SQL بالفعل لجعل المحادثة ممكنة بين المستخدم والبيانات.

من حيث أداء قاعدة البيانات - وهذا النوع من ينتشر على كل شيء - نعم ، هناك وحدة المعالجة المركزية ، وهناك ذاكرة ، وهناك قرص ، وهناك النفقات العامة للشبكة وهناك مشكلة قفل لأكثر من شخص يرغب في الحصول على الاستخدام الحصري للبيانات في معين بالتوقيت. ولكن هناك أيضًا مكالمات SQL رديئة ، وهناك الكثير من الأشياء التي يمكن إجراؤها إذا قمت بالفعل بتحسين SQL ، من حيث الأداء. لذلك ، عوامل أداء قاعدة البيانات: التصميم السيئ ، التصميم السيئ للبرنامج ، تزامن عبء العمل المفقود ، موازنة التحميل ، بنية الاستعلام ، تخطيط السعة. هذا هو نمو البيانات. وبعبارة قليلة ، SQL مريحة ، لكنها لا تعمل على تحسين نفسها.

بعد قولي هذا ، أعتقد أننا نستطيع أن ننتقل إلى ريك.

إريك كافانا: حسنًا ، ريك ، اسمح لي بإعطائك مفاتيح سيارة WebEx. خذه بعيدا.

ريك شيرمان: حسنًا ، عظيم. حسنًا ، شكرًا لروبن ، حيث بدأنا في بداية العرض التقديمي ، لا تزال رسوماتي مملة إلى حد ما ، لكننا سنذهب معها. لذلك ، أنا أتفق مع كل ما تحدث عنه روبن في جانب SQL. لكن ما أريد التركيز عليه الآن هو الطلب على البيانات ، الذي سنختبره بسرعة كبيرة ، أو العرض كما هو الحال في الأدوات المستخدمة في هذا الفضاء أو الحاجة إلى الأدوات الموجودة في هذا الفضاء.

أولاً ، هناك علاقة في كل مقال تقرأه بالبيانات الضخمة ، والكثير من البيانات ، والبيانات غير المهيكلة الواردة من السحابة ، والبيانات الضخمة في كل مكان يمكنك أن تتخيله. لكن نمو سوق قاعدة البيانات كان باستمرار مع SQL ، قاعدة البيانات العلائقية ربما اعتبارا من عام 2015 ، لا يزال 95 في المئة من سوق قاعدة البيانات. وتمتلك أكبر ثلاثة شركات علاقات تجارية حوالي 88 في المائة من حصة السوق في تلك المساحة. لذلك ، ما زلنا نتحدث ، كما تحدث روبن ، عن SQL. وفي الواقع ، حتى لو نظرنا إلى منصة Hadoop ، فإن Hive and Spark SQL - التي يستخدمها ابني ، وهو عالم بيانات ، طوال الوقت الآن - هي بالتأكيد الطريقة السائدة للأشخاص للوصول إلى البيانات.

الآن ، على جانب قاعدة البيانات ، هناك فئتان عريضتان من استخدام قواعد البيانات. إحداها مخصصة لأنظمة إدارة قواعد البيانات التشغيلية ، وبالتالي تخطيط علاقات المؤسسة ، وعلاقة العملاء التي تديرها ، و ERPs Salesforce ، و Oracles ، و EPIC ، و N4s ، وما إلى ذلك ، في العالم. وهناك كمية كبيرة ومتنامية من البيانات الموجودة في مستودعات البيانات والأنظمة الأخرى المستندة إلى ذكاء الأعمال. لأن كل شيء ، بغض النظر عن مكان وكيفية التقاطه أو تخزينه أو التعامل معه ، يتم في النهاية تحليله وبالتالي هناك طلب كبير وزيادة في استخدام قواعد البيانات ، وخاصة قواعد البيانات العلائقية الموجودة في السوق.

الآن ، لدينا الطلب ، لدينا كميات هائلة من البيانات القادمة. وأنا لا أتحدث فقط عن البيانات الضخمة ، بل أتحدث عن استخدام البيانات عبر جميع أنواع المؤسسات. لكن مع ذلك ، من جانب العرض ، بالنسبة للأشخاص الذين يمكنهم إدارة هذه الموارد ، لدينا أولاً ، لدينا نوع من نقص DBA. لدينا وفقا لمكتب إحصاءات العمل ، من 2014-2024 وظائف DBA ستنمو فقط بنسبة 11 في المئة - الآن هذا هو الأشخاص الذين لديهم ألقاب وظيفة DBA ، لكننا سنتحدث عن ذلك في الثانية - مقابل 40 - زائد في المئة مساحة نمو البيانات السنوية. ولدينا الكثير من DBAs ؛ في المتوسط ​​أن نفس الدراسة تحدثت عن متوسط ​​العمر مرتفع جداً مقارنة بمهن تكنولوجيا المعلومات الأخرى. ثم لدينا الكثير من الأشخاص الذين يغادرون الميدان ، وليس بالضرورة تقاعدهم ، ولكننا نتحول إلى جوانب أخرى ، أو الذهاب إلى الإدارة ، أو أي شيء آخر.

الآن ، جزء من السبب وراء مغادرتهم ، هو أن وظيفة DBA ستزداد صعوبة وأصعب. أولاً ، لدينا قواعد بيانات إدارة تدير العديد من قواعد البيانات المختلفة نفسها ، وقواعد البيانات الفعلية ، الموجودة في كل مكان ، بالإضافة إلى أنواع مختلفة من قواعد البيانات. الآن قد يكون ذلك علائقيًا ، أو قد يكون قاعدة بيانات أخرى ، وأنواع قواعد البيانات أيضًا. ولكن حتى لو كانت ذات صلة ، فقد يكون لديهم أي واحد أو اثنين أو ثلاثة أو أربعة بائعين مختلفين يحاولون إدارته بالفعل. عادة ما تتدخل DBAs بعد تصميم قاعدة البيانات أو التطبيق. تحدث روبن عن كيفية تصميم قواعد البيانات أو التطبيقات ، وكيف يتم تصميم SQL. حسنًا ، عندما نتحدث عن نمذجة البيانات ، ونمذجة ER ، ونمذجة ER الموسعة ، ونمذجة الأبعاد ، والنمذجة الأبعاد المتقدمة ، أيا كان ، عادةً ما يصممها مبرمجو التطبيقات ومصممو التطبيقات مع وضع هدفهم النهائي في الاعتبار - فهم لا يصممون لتحقيق الكفاءة في هيكل قاعدة البيانات نفسها. لذلك لدينا الكثير من سوء التصميم.

الآن ، أنا لا أتحدث عن بائعي تطبيقات المؤسسات التجارية ؛ لديهم عادة نماذج ER أو نماذج ER طويلة. ما أتحدث عنه هو أن هناك الكثير من العمليات التجارية والتطبيقات التي يتم بناؤها من قبل مطوري التطبيقات في كل شركة - تلك هي تلك التي لم يتم تصميمها بالضرورة لتحقيق الكفاءة أو فعالية النشر. و DBAs أنفسهم مرهقون ولهم مسؤولية 24/7 في بعض الأحيان ، فإنها تستمر في الحصول على المزيد والمزيد من قواعد البيانات. أعتقد أن الأمر يتعلق ببعض الشيء مع أن الناس لا يفهمون تمامًا ما يفعلونه أو كيف يفعلون ذلك. تستمر مجموعاتهم الصغيرة والأفراد في التفكير ، "حسنًا ، كل هذه الأدوات سهلة الاستخدام ، يمكننا فقط الاستمرار في إلقاء المزيد والمزيد من قواعد البيانات على عبء العمل" ، وهذا ليس هو الحال.

مما يؤدي بنا إلى DBAs بدوام جزئي والصدفية. لدينا فرق لتكنولوجيا المعلومات صغيرة ولا يمكنها بالضرورة تحمل تكلفة DBA مخصصة. الآن ينطبق هذا على الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم ، حيث انفجر التوسع في تطبيقات قواعد البيانات وقواعد البيانات في العقد الماضي ويستمر في التوسع. ولكن هذا هو الحال أيضًا بالنسبة للشركات الكبرى ، التي تقوم عادةً بتخزين البيانات وتحليلات ذكاء الأعمال لفترة طويلة وطويلة. منذ وقت طويل اعتدنا على الحصول على DBAs مخصصة لتلك المشاريع. لم نحصل على DBA مخصص بعد الآن. نحن مسؤولون عن تصميم قاعدة البيانات ، وهو أمر جيد ، إذا كان شخص ما لديه خبرة. لكن بشكل عام ، فإن DBAs هم مطورو تطبيقات ، وغالبًا ما يأخذون هذا الدور كجزء من عملهم بدوام جزئي ، وليس لديهم تدريب رسمي فيه ، ومرة ​​أخرى ، إنهم يصممونه لتحقيق أهدافهم النهائية ، وهم عدم تصميمه من أجل الكفاءة.

وهناك فرق كبير بين التصميم والتطوير ، مقابل النشر والإدارة. لذلك ، لدينا "قرش حكيم ، جنيه أحمق" ، مع وجود بنك أصبع صغير هناك ، يتخطى الحصول على المهارات والموارد اللازمة في المشاريع. التفكير في أن الجميع من "الانتقام من المهووسين" ، صورتي الصغيرة هناك. الآن ، بقدر ما يحتاج الناس ، لذلك لدينا استخدام موسع لقواعد البيانات والبيانات في SQL. لدينا عدد كبير من DBAs - الأشخاص المهرة والخبراء في حالات الضبط والتصميم والإدارة والنشر هذه. ولدينا المزيد والمزيد من مدراء قواعد البيانات بدوام جزئي أو عرضي ، أشخاص لم يتلقوا التدريب الرسمي.

لذلك ، ما هي بعض الأشياء الأخرى التي تدخل في مسألة حقيقة أن قواعد البيانات هذه لا يتم ضبطها أيضًا ، أو إدارتها أيضًا؟ أولاً ، يفترض الكثير من الأشخاص أن نظام قاعدة البيانات لديهم أدوات كافية لإدارة أنفسهم. الآن ، أصبحت الأدوات أكثر سهولة وأسهل - التصميم والتطوير - ولكن هذا يختلف عن القيام بتصميم جيد ، والإدارة الجيدة ، وتخطيط القدرات ، والرصد ، إلخ للنشر. أولاً ، يفترض الناس أن لديهم جميع الأدوات التي يحتاجونها. ثانياً ، إذا كنت موظفًا مؤقتًا بدوام جزئي أو عرضي ، فأنت لا تعرف ما لا تعرفه.

أعتقد أنني نسيت بعض العبارة هناك ، بحيث في كثير من الأحيان لا يفهمون فقط ما يحتاجون إلى إلقاء نظرة عليه في التصميم أو عند إدارة قواعد البيانات أو تشغيلها. إذا لم تكن هذه هي مهنتك ، فلن تفهم ما عليك القيام به. ثالثًا ، أن SQL عبارة عن أداة مبدئية ، لذلك تحدث روبن عن SQL ، ومدى ضعف SQL في بعض الأحيان ، أو في كثير من الأحيان يتم بناؤها. وأيضًا أحد أكثر الحيوانات الأليفة في تخزين بيانات استقصاء المعلومات ، وترحيل البيانات ، ومساحة هندسة البيانات هو أنه بدلاً من استخدام الأدوات ، يميل الناس لكتابة كود SQL ، والإجراءات المخزنة ، حتى إذا كانوا يستخدمون أداة تكامل بيانات باهظة الثمن أو أداة BI باهظة الثمن ، وغالبًا ما يستخدمونها حقًا فقط لتشغيل الإجراءات المخزنة. بحيث أهمية فهم تصميم قاعدة البيانات ، وبناء SQL ، تزداد أهمية أكثر فأكثر.

وأخيرًا ، يوجد هذا النهج للصومعة ، حيث ينظر الأفراد إلى قواعد البيانات الفردية. لا ينظرون إلى كيفية عمل التطبيقات والتفاعل مع بعضهم البعض. وغالبًا ما يبحثون أيضًا في الواقع عن قواعد البيانات مقابل التطبيقات التي يستخدمونها من أجلها. لذلك ، فإن عبء العمل الذي تحصل عليه في قاعدة البيانات أمر بالغ الأهمية في التصميم ، وهو أمر مهم في ضبطه ، وهو أمر مهم في محاولة معرفة كيفية التخطيط للقدرة ، وما إلى ذلك. إذا نظرنا إلى الغابة من الأشجار ، فإن الناس في الأعشاب الضارة ، والنظر إلى الجداول الفردية وقواعد البيانات وعدم النظر في التفاعل العام لهذه التطبيقات في عبء العمل.

أخيرًا ، يحتاج الناس إلى إلقاء نظرة على المجالات الرئيسية التي يحتاجون إلى إلقاء نظرة عليها. عندما يخططون لإدارة قواعد البيانات ، يجب عليهم أولاً التفكير في تطوير بعض مقاييس الأداء التي تتمحور حول التطبيق وتطويرها ، لذلك عليهم أن ينظروا ليس فقط في كيفية هيكلة هذا الجدول ، وكيف تم تصميمه بشكل خاص ، ولكن كيف يتم استخدامه؟ لذلك ، إذا كان لديك تطبيق مؤسسي يكون مستحقًا في إدارة سلسلة التوريد ، وإذا كنت تتلقى أوامر من الويب ، وإذا كنت تفعل BI - كل ما تفعله - فأنت بحاجة إلى النظر إلى من يستخدمه ، وكيف يفعلون. عند استخدامه ، ما هي وحدات تخزين البيانات ، عندما يحدث ذلك. ما تحاول حقًا البحث عنه هو أوقات الانتظار ، لأنه بغض النظر عن السبب ، يتم الحكم على جميع التطبيقات حسب المدة التي تستغرقها لإنجاز شيء ما ، سواء كان ذلك الشخص أو مجرد تبادل البيانات بين التطبيقات أو المعالجات. وما هي الاختناقات؟ في كثير من الأحيان ، عندما تحاول تصحيح المشكلات ، بطبيعة الحال ، فإنك تحاول حقًا النظر في ما هي الاختناقات الحقيقية - ليس بالضرورة كيفية ضبط كل شيء ، ولكن كيف تتخلص من الأداء وتحريكه في أوقات الانتظار والإنتاجية - كل ما تحتاج إلى إلقاء نظرة عليه.

وتحتاج حقًا إلى الفصل بين التقاط البيانات والمعاملات وجوانب التحويلات في قاعدة البيانات جنبًا إلى جنب مع التحليلات. لكل منها أنماط تصميم مختلفة ، ولكل منها أنماط استخدام مختلفة وكل منها يحتاج إلى ضبطه بشكل مختلف. لذلك ، تحتاج إلى التفكير في كيفية استخدام هذه البيانات ، وعند استخدامها ، وما هي استخدامها ، ومعرفة مقاييس الأداء وما هي الأشياء الرئيسية التي تريد تحليلها ذات الصلة بهذا الاستخدام. الآن ، عندما تنظر إلى مراقبة الأداء ، فأنت تريد إلقاء نظرة على عمليات قاعدة البيانات نفسها ؛ تريد إلقاء نظرة على كل من هياكل البيانات ، وبالتالي فإن الفهارس والتقسيم والجوانب المادية الأخرى لقاعدة البيانات ، وحتى هيكل قاعدة البيانات - سواء كان نموذج ER أو نموذج الأبعاد ، ومع ذلك فهو منظم - كل هذه الأشياء لها تأثير على الأداء ، وخاصة في سياقات مختلفة من تحليلات التقاط البيانات والتحولات التي تحدث.

وكما ذكر روبن من جانب SQL ، فإن النظر إلى SQL الذي تديره هذه التطبيقات المختلفة عبر قواعد البيانات هذه ، ويعتبر ضبطها أمرًا بالغ الأهمية. وبالنظر إلى أعباء العمل الإجمالية للتطبيق ، وبيئة البنية التحتية التي تعمل عليها قواعد البيانات والتطبيقات هذه. لذلك ، أن الشبكات والخوادم والسحابة - بغض النظر عن ما تعمل عليه - تبحث أيضًا في تأثير هذه التطبيقات وقواعد البيانات هذه ضمن هذا السياق ، كل هذه تتفاعل مع القدرة على ضبط قاعدة البيانات.

وأخيرًا ، عندما تنظر إلى الأدوات ، فأنت تريد أن تكون قادرًا على إلقاء نظرة على الأنواع الثلاثة المختلفة من التحليلات المتعلقة بذلك. تريد إلقاء نظرة على التحليل الوصفي: ما يحدث وأين ، يتعلق بقاعدة البيانات وأداء التطبيق. تريد أن تكون لديك القدرة على إجراء تحليلات تشخيصية ليس فقط لمعرفة ما يحدث ، ولكن لماذا يحدث ذلك ، وأين هي الاختناقات ، وأين هي المشاكل ، وما الذي يجري بشكل جيد ، وما الذي لا يعمل بشكل جيد؟ لكن أن تكون قادرًا على التحليل والبحث في مناطق المشكلات من أجل معالجة تلك المشكلات ، إما للتصميم أو لأي شيء تحتاج إلى القيام به.

وأخيرًا ، فإن أكثر أنواع التحليل عدوانية أو استباقية هو إجراء بعض التحليلات التنبؤية ، ونمذجة التحليلات التنبؤية ، في الواقع. نحن نعلم أن قاعدة البيانات والتطبيقات تعمل في هذا السياق ، إذا قمنا بزيادة السعة ، وإذا حصلنا على المزيد من المستخدمين ، وإذا فعلنا المزيد من الإنتاجية ، كل ما نقوم به ، تكون قادراً على عرض ماذا وكيف وأين سوف التأثير على قاعدة البيانات والتطبيقات ، يسمح لنا بالتخطيط والاستكشاف بشكل استباقي ، وأين توجد الاختناقات ، وأين قد تعاني أوقات الانتظار وما يتعين علينا القيام به لإصلاح الأمور. لذلك نريد أن يكون لدينا أدوات قادرة على تنفيذ مقاييس الأداء ، ومراقبة الأداء ، كما هو الحال في هذه الأنواع الثلاثة من التحليل. وهذا هو بلدي نظرة عامة.

إريك كافاناغ: حسنًا ، اسمحوا لي أن أعطيها - وهما عرضان عظيمان ، بالمناسبة - اسمحوا لي أن أعطي هذا الأمر إلى بوليت مانالي لأخذه من هناك. والناس ، لا تنس أن تسأل أسئلة جيدة ؛ لدينا بعض المحتوى الجيد بالفعل. خذها بعيدا ، Bullett.

بوليت مانالي: يبدو جيدًا. شكرا يا اريك لذلك ، الكثير مما قاله ريك وروبن ، من الواضح أنني أتفق مع 100 في المئة. أود أن أقول أنني سحبت هذه الشريحة ، لأنني أعتقد أنها مناسبة ، وأنا لا أعرف لأولئك منكم من مشجعي "الفريق" في الثمانينيات ، وكان جون هانيبال سميث يقول أنه كان دائمًا يقول قل ، "أنا أحب ذلك عندما تندرج خطة ما" ، وأعتقد أنه عندما تتحدث عن SQL Server بشكل خاص ، وهو المكان الذي نركز عليه ، وهو المنتج الذي سنتحدث عنه اليوم ، مدير تشخيص SQL ، هو بالتأكيد أحد تلك الأشياء التي يجب عليك امتلاكها ؛ يجب أن تكون قادرًا على الاستفادة من البيانات الموجودة لديك ، وأن تكون قادرًا على اتخاذ القرارات من تلك البيانات ، وفي بعض الحالات ، لا تبحث عن قرار ؛ كنت تبحث عن شيء يخبرك بموعد نفاد الموارد ، أو عندما تنفد الموارد ، أو عندما يكون لديك عنق الزجاجة ، تلك الأنواع من الأشياء.

الأمر لا يتعلق فقط بمراقبة مقياس معين. لذلك ، مع مدير التشخيص ، أحد الأشياء التي تؤديها بشكل جيد للغاية هو مساعدتك فيما يتعلق بالتنبؤ ، وفهم خاص لأعباء العمل وسنتحدث عن الكثير من هذا اليوم. تم تصميم الأداة لمدير البيانات ، أو DBA أو DBA بالإنابة ، لذا فإن الكثير من الأشياء التي ذكرها ريك ، DBA بالوكالة صحيحة جدًا. في كثير من الحالات ، إذا لم تكن DBA ، فسيكون هناك الكثير من علامات الاستفهام التي ستحصل عليها عندما يحين الوقت لإدارة بيئة SQL ، وهي أشياء لا تعرفها. وبالتالي ، فأنت تبحث عن شيء لمساعدتك ، ويأخذك خلال هذه العملية ، وتثقيفك أيضًا في هذه العملية. وبالتالي ، من المهم أن الأداة التي تستخدمها في هذه الأنواع من القرارات ستمنحك نظرة فاحصة على الأسباب التي تجعل هذه القرارات متخذة ، إنها لا تخبرك فقط ، "مرحبًا ، افعل هذا".

لأنني ممثل DBA بالإنابة ، فقد أكون في النهاية DBA الكامل مع الخبرة والمعرفة الفعلية لدعم هذا اللقب. لذلك ، عندما نتحدث عن كونك مسؤول قاعدة بيانات - أنا دائمًا ما أظهر هذه الشريحة أولاً ، لأن DBA لديها بعض الأدوار المختلفة واعتمادًا على المنظمة التي أنت معها ، ستكون لديك ، ستختلف تلك من مكان إلى آخر - ولكن عادة ، ستكون دائمًا مسؤولة بطريقة ما عن التخزين لديك ، وتخطيطك لذلك التخزين وفهم التوقع ، كما يجب أن أقول ، كم المساحة التي ستذهب إليها بحاجة إلى ذلك ، سواء كان ذلك من أجل النسخ الاحتياطية الخاصة بك أو ما إذا كان يتعلق بقواعد البيانات نفسها. سوف تحتاج إلى فهم وتقييم ذلك.

بالإضافة إلى ذلك ، ستحتاج إلى أن تكون قادرًا على فهم الأشياء وتحسينها على النحو المطلوب ، وبينما تمر بمراقبة البيئة ، من الواضح أنك من المهم إجراء تغييرات لأنها ضرورية بناءً على أشياء التغيير داخل البيئة نفسها. لذلك ، يجب مراعاة جميع الأشياء مثل عدد المستخدمين ، وأشياء مثل شعبية التطبيقات ، وموسمية قاعدة البيانات ، عند إجراء التنبؤ. وبعد ذلك ، من الواضح أن النظر إلى أشياء أخرى من حيث القدرة على توفير التقارير والمعلومات الضرورية من حيث صلتها باتخاذ تلك القرارات. وهذا يعني في كثير من الحالات إجراء تحليل مقارن ؛ هذا يعني أن تكون قادرًا على إلقاء نظرة محددة على مقياس معين وفهم قيمة هذا المقياس بمرور الوقت ، بحيث يمكنك توقع أين سيتحرك إلى الأمام.

لذا فإن الكثير من الأدوات التي يستخدمها مدير التشخيص لديها تلك القدرات ويستخدمها الناس كل يوم لتتمكن من القيام بأشياء مثل التنبؤ ، وقد وضعت تعريف تخطيط السعة هنا. وهو تعريف واسع إلى حد كبير وغامض في الواقع ، وهو مجرد عملية تحديد الطاقة الإنتاجية التي تحتاجها أي مؤسسة لتلبية الاحتياجات المتغيرة لمنتجاتها ، وفي نهاية المطاف ، هذا هو ما تدور حوله الحقيقة: حول القدرة على أخذ المعلومات التي لديك بطريقة أو بأخرى واتخاذ تلك المعلومات واتخاذ القرارات لمساعدتك على المضي قدمًا أثناء تقدمك خلال دورة حياة قواعد البيانات الخاصة بك. وهكذا ، فإن أنواع الأشياء التي هي الأسباب التي تجعل الناس بحاجة إلى القيام بذلك من الواضح أولاً وقبل كل شيء ، في معظم الحالات ، لتوفير المال. الشركات ، من الواضح ، أن هدفهم الرئيسي هو كسب المال وتوفير المال. ولكن في هذه العملية ، يعني ذلك أيضًا أن تكون قادرًا على التأكد من أن وقت التوقف عن العمل لديك ، لا يوجد وقت توقف. وكونك قادرًا على التأكد من تخفيف أي فرصة لحدوث وقت التوقف عن العمل ، لذلك منع حدوث ذلك من البداية ، بمعنى آخر ، عدم انتظار حدوث ذلك ومن ثم الرد عليه.

بالإضافة إلى القدرة على زيادة إنتاجية المستخدمين بشكل عام ، مما يجعلهم أكثر كفاءة حتى تتمكن من إنجاز المزيد من الأعمال ، من الواضح أن المفتاح هنا ، لذلك فهذه هي أنواع الأشياء مثل DBA أو أي شخص يشارك في التنبؤ أو القدرة يجب أن يكون التخطيط قادراً على الخوض في المعلومات حتى يتمكن من اتخاذ تلك القرارات. ومن ثم ، بشكل عام ، من الواضح أن هذا سيساعدك على التخلص من الهدر ، وليس فقط إهدار المال ، ولكن أيضًا من حيث الوقت ومن ناحية الموارد العامة التي يمكن استخدامها لأشياء أخرى ، ربما. لذلك ، أن تكون قادرًا على التخلص من هذه النفايات بحيث لا يكون لديك تكاليف فرصة مرتبطة بالنفايات نفسها.

لذلك ، مع ما قيل ، ما أنواع الأسئلة التي نحصل عليها ، خاصة بالشخص DBA؟ متى سأنفذ المساحة؟ إنها مساحة كبيرة ، ليس فقط المساحة التي أستهلكها الآن ، ولكن عندما سأنفد ، بناءً على الاتجاهات والتاريخ الماضي؟ نفس الشيء مع المثيلات الفعلية لـ SQL وقواعد البيانات والخوادم التي يمكنني دمجها؟ سأضع بعضًا على VMs ، ما الذي يعقل فيما يتعلق بقواعد البيانات التي سأقوم بدمجها وأي مثيلات لـ SQL يجب أن تتواجد فيها؟ كل هذه الأنواع من الأسئلة تحتاج إلى أن تكون قادرة على الإجابة. لأنه في معظم الحالات ، إذا كنت DBA أو تتصرف DBA ، فسوف تقوم بتوحيده في وقت ما في حياتك المهنية. في كثير من الحالات ، ستقوم بذلك بشكل مستمر. لذا ، عليك أن تكون قادرًا على اتخاذ تلك القرارات بسرعة ، وعدم لعب ألعاب التخمين عندما يتعلق الأمر بذلك.

تحدثنا عن الاختناقات وأين ستحدث بعد ذلك ، والقدرة على توقع ذلك ، مرة أخرى ، بدلاً من انتظار حدوثها. لذلك ، من الواضح أن كل هذه الأشياء التي نتحدث عنها ، منطقية بمعنى أنك تعتمد على البيانات التاريخية ، وفي معظم الحالات ، لتكون قادرًا على توليد هذه التوصيات ، أو في بعض الحالات تكون قادرًا على صياغة القرارات بنفسك ، لتكون قادرة على التوصل إلى هذه الإجابات. لكن هذا يذكرني عندما تسمع إعلانات الراديو لشخص يبيع الأوراق المالية أو شيء من هذا القبيل ، فإنه دائمًا ما يكون "الأداء في الماضي لا يشير إلى النتائج المستقبلية" وتلك الأنواع من الأشياء. والشيء نفسه ينطبق هنا. ستكون لديك مواقف تكون فيها هذه التوقعات وهذه التحليلات غير صحيحة بنسبة 100٪. ولكن إذا كنت تتعامل مع الأشياء التي حدثت في الماضي والمعروف ، وتمكّنك من أخذ "ماذا لو" مع الكثير من هذه الأنواع من الأسئلة ، والقيام بها ، ستكون ذات قيمة كبيرة وسوف تحصل على أبعد بكثير من لعب لعبة التخمين.

لذلك ، من الواضح أن هذه الأنواع من الأسئلة ستطرحها ، لذا كيف نتعامل مع الكثير من هذه الأسئلة مع مدير التشخيص ، بادئ ذي بدء ، لدينا إمكانيات للتنبؤ ، والقدرة على القيام بذلك في قاعدة البيانات ، على الطاولة أيضًا كمحرك أو وحدة التخزين. لكي لا أكون قادرًا فقط على القول ، "مهلا ، نحن ممتلئين بالمساحة" ، ولكن بعد ستة أشهر من الآن ، بعد عامين من الآن ، وخمس سنوات من الآن ، إذا كنت أخصص ميزانية لذلك ، فكم سأقود مساحة محرك الأقراص؟ بحاجة إلى ميزانية ل؟ هذه هي الأسئلة التي يجب علي طرحها ، وسأحتاج إلى أن أكون قادرًا على استخدام طريقة ما للقيام بذلك بدلاً من التخمين ووضع إصبعي في الهواء وانتظار معرفة الطريقة التي تهب بها الرياح ، وهو في كثير من الأحيان ، للأسف ، الطريقة التي يتم بها اتخاذ الكثير من هذه القرارات.

بالإضافة إلى ذلك ، أن تكون قادرًا على - يبدو أن الشريحة الخاصة بي قد انقطعت هناك قليلاً - لكنني قادر على تقديم بعض المساعدة في شكل توصيات. لذلك ، من الأشياء التي يمكنك من خلالها أن تظهر لك لوحة معلومات مليئة بالمقاييس وأن تكون قادرًا على أن تقول ، "حسنًا ، إليك جميع المقاييس وأين توجد" ، ولكن بعد ذلك تكون قادرًا على جعل البعض أو لديهم بعض الفهم حول ما يجب القيام به ، استنادا إلى ذلك هو قفزة أخرى. وفي بعض الحالات ، يتم تعليم الناس بدرجة كافية في دور DBA ليكونوا قادرين على اتخاذ تلك القرارات. وبالتالي لدينا بعض الآليات في الأداة التي من شأنها أن تساعد في ذلك ، والتي سنعرضها لك في ثانية واحدة فقط. ولكن التمكن من إظهار ليس فقط ما هي التوصية ، ولكن أيضًا تقديم بعض التبصر حول سبب تقديم هذه التوصية ، وكذلك في مقدمة ذلك ، في بعض الحالات ، القدرة على الخروج فعليًا ببرنامج نصي يعمل تلقائيًا على علاج هذه القضية مثالية كذلك.

بالانتقال إلى المرحلة التالية هنا ، والتي سنرىها ، من الناطق عمومًا أن نفهم ما هو طبيعي في المستوى المتري. لا أستطيع أن أخبرك ما هو غير طبيعي إذا لم أكن أعرف ما هو الطبيعي. وهكذا ، هناك طريقة ما لقياس هذا المفتاح وعليك أن تكون قادرًا على مراعاة أنواع متعددة من المناطق ، على سبيل المثال - أو يجب أن أقول الأطر الزمنية - مجموعات مختلفة من الخوادم ، وتكون قادرة على القيام بذلك بشكل حيوي ، من منظور التنبيه ، بمعنى آخر ، خلال منتصف الليل ، خلال نافذة الصيانة الخاصة بي ، أتوقع أن تعمل وحدة المعالجة المركزية الخاصة بي بنسبة 80 بالمائة بناءً على جميع أعمال الصيانة الجارية. لذلك ، قد أرغب في زيادة عتباتي أعلى ، خلال تلك الأطر الزمنية مقابل ربما خلال منتصف اليوم ، عندما لا أمارس نفس القدر من النشاط.

هذه بعض الأشياء التي من الواضح أنها ستكون بيئية ، ولكنها أشياء يمكنك تطبيقها على ما تتم إدارته ، لتكون قادرًا على مساعدتك في إدارة تلك البيئة بكفاءة أكبر ، وجعلها أسهل. المجال الآخر ، من الواضح ، هو القدرة على تقديم التقارير والمعلومات بشكل عام لتكون قادرة على الإجابة على هذه الأنواع من الأسئلة "ماذا لو". إذا قمت للتو بتغيير بيئتي ، فأنا أريد أن أفهم ماهية هذا التأثير ، حتى أتمكن من تطبيق هذا التغيير على مثيلات أخرى أو قواعد بيانات أخرى في بيئتي. أريد أن أكون قادرًا على الحصول على بعض المعلومات أو بعض الذخيرة لأكون قادرًا على إجراء هذا التغيير مع بعض راحة البال ومع العلم أنه سيكون تغييرًا جيدًا. لذلك ، أن تكون قادرًا على القيام بذلك التقرير المقارن ، والقدرة على تصنيف مثيلات SQL الخاصة بي ، والقدرة على تصنيف قواعد البيانات الخاصة بي ضد بعضها البعض ، ليقول "ما هو مستهلك الأعلى لوحدة المعالجة المركزية؟" أو أي واحد يأخذ أطول وقت في شروط الانتظار وأشياء من هذا القبيل؟ الكثير من هذه المعلومات ستكون متاحة مع الأداة كذلك.

ثم ، أخيرًا وليس آخرًا ، هي مجرد قدرة إجمالية تحتاج إلى أداة تكون قادرة على التعامل مع أي موقف يأتي في طريقك ، وما أقصده هو ، إذا كان لديك بيئة كبيرة مع الكثير من الحالات ، من المحتمل أن تصادف المواقف التي تحتاج فيها إلى سحب المقاييس التي لا تعد تقليديًا مقاييس قد يرغب DBA في مراقبتها في بعض الحالات ، وفقًا لهذا الموقف المحدد. لذلك ، امتلاك أداة يمكنك توسيعها ، لتكون قادرًا على إضافة مقاييس إضافية ولكي تتمكن من استخدام هذه المقاييس بنفس الشكل والأزياء التي ستستخدمها إذا كنت تستخدم أداة خارج نطاق الصندوق متري ، على سبيل المثال. لذلك ، فإن القدرة على تشغيل التقارير ، والقدرة على التنبيه ، والخط الأساسي - كل الأشياء التي نتحدث عنها - هي أيضًا جزء أساسي من القدرة على القيام بهذا التنبؤ وجعله بحيث تحصل على الإجابات التي تبحث عنها تكون قادرة على اتخاذ تلك القرارات ، والمضي قدما.

الآن الطريقة التي يقوم بها مدير التشخيص بذلك ، لدينا خدمة مركزية ، وهي مجموعة من الخدمات التي يتم تشغيلها ، وتقوم بجمع البيانات مقابل مثيلات 2000 إلى 2016. ثم ما نفعله هو أننا نأخذ تلك البيانات ونضعها في مستودع مركزي ، ثم ما سنفعله بهذه البيانات ، من الواضح ، أننا نفعل الكثير لنكون قادرين على تقديم مزيد من التبصر. الآن ، بالإضافة إلى ذلك - وأحد الأشياء التي لا توجد هنا - هل لدينا أيضًا خدمة تعمل في منتصف الليل ، وهي خدمة التحليل التنبؤية لدينا ، والتي تقدم بعض الأرقام وتساعد على فهم ومساعدتك ك DBA أو DBA بالنيابة ، لتكون قادرة على تقديم هذه الأنواع من التوصيات ، لتكون قادرة أيضا على تقديم بعض البصيرة من حيث خطوط الأساس.

لذلك ، ما أود القيام به ، وهذا مجرد مثال سريع على الهندسة المعمارية ، والوجبات السريعة الكبيرة هنا هي أنه لا يوجد أي وكلاء أو خدمات تجلس بالفعل على الحالات التي تديرها. ولكن ما أود القيام به هو فقط في الواقع يأخذك إلى التطبيق هنا وتعطيك تجريبي سريع. واسمحوا لي أن أخرج فقط ، وأحقق ذلك. لذا ، دعني أعرف ، أعتقد أن إيريك ، هل يمكنك أن ترى ذلك جيدًا؟

إريك كافانا: لقد حصلت عليه الآن ، نعم.

بوليت مانالي: حسناً ، سوف أخبرك ببعض هذه الأجزاء المختلفة التي تحدثت عنها. ودعًا أساسيًا لنبدأ بنوع الأشياء التي تتماشى مع الخطوط الموجودة هنا ، والتي تحتاج إلى القيام بها ، أو هنا شيء ما في وقت ما في المستقبل وسنقدم لك نظرة ثاقبة حوله. وهذا قادر على توقع - أو يجب أن أقول استباق ديناميكي - الأشياء كما يحدث. الآن ، في حالة التقارير ، من بين الأشياء التي لدينا في الأداة ثلاثة تقارير تنبؤ مختلفة. وفي الحالة ، على سبيل المثال ، لتوقع قاعدة البيانات ، ما الذي سأفعله على الأرجح في حالة القدرة على توقع حجم قاعدة البيانات على مدار فترة زمنية ، وسأقدم لكم فقط مثالين على ذلك . لذا ، سوف آخذ قاعدة بيانات التدقيق الخاصة بي ، وهي عبارة عن إدخال / إخراج كبير جدًا - حيث تحتوي على الكثير من البيانات. لدينا ، دعنا نرى ، سنفعل هذا هنا ، ولنقم فقط باختيار قاعدة بيانات الرعاية الصحية هنا.

ولكن النقطة المهمة هي ، أنا لا أرى فقط ما هي المساحة الموجودة على هذا ، يمكنني أن أقول ، "انظر ، دعنا نأخذ قيمة البيانات في العام الماضي" - وأنا ذاهب إلى هنا قليلاً ، لا أمتلك فعليًا بيانات تبلغ قيمتها عامًا ، ولدي بيانات تبلغ شهرين تقريبًا - ولكن لأنني أختار معدلًا للعينة من الشهور هنا ، سأكون قادرًا على توقع ذلك أو التنبؤ به في هذا. حالة الـ 36 وحدة التالية نظرًا لتعيين معدل العينة على شهور - وهذا هو وحدة ، هو شهر - وبعد ذلك سأكون قادرًا على ذلك ، بعد ذلك ، سأتمكن من تشغيل تقرير لأريني بشكل أساسي أين نتوقع نمونا في المستقبل ، ثلاث قواعد البيانات. ويمكننا أن نرى اختلافًا أو اختلافًا بين قواعد البيانات الثلاث المختلفة ، خاصةً مع حجم البيانات التي تستهلكها تاريخياً.

يمكننا أن نرى أن نقاط البيانات هنا تمثل البيانات التاريخية ، ومن ثم سوف يزودنا الخط بالتوقعات ، إلى جانب الأرقام التي تدعم ذلك. لذلك يمكننا أن نفعل ذلك على مستوى الجدول ، يمكننا القيام بذلك حتى على مستوى محرك الأقراص ، حيث يمكنني توقع حجم محركات الأقراص التي ستحصل عليها ، بما في ذلك نقاط التحميل. سنكون قادرين على التنبؤ بهذا النوع نفسه من المعلومات ، ولكن مرة أخرى ، وفقًا لمعدل العينة ، سيسمح لي بتحديد عدد الوحدات وأين نتخذ ما نريد التنبؤ به. لاحظ أيضًا أن لدينا أنواعًا مختلفة من نوع التنبؤ. وبذلك تحصل على الكثير من الخيارات والمرونة عندما يحين الوقت للقيام بالتنبؤ. الآن ، هذا شيء واحد سنفعله ، في إعطاؤك تاريخًا محددًا والقدرة على قول "مرحبًا بهذا التاريخ ، هذا هو المكان الذي نتوقع فيه نمو بياناتك." بالإضافة إلى ذلك ، يمكننا ، مع ذلك ، نوفر لك رؤى أخرى مرتبطة ببعض التحليلات التي نقوم بها خلال ساعات التوقف والخدمة عند تشغيلها. بعض الأشياء التي تقوم بها ، هي محاولة توقع الأشياء التي من المحتمل أن تحدث ، بناءً على تاريخ حدوث الأشياء في الماضي.

لذلك يمكننا أن نرى هنا ، في الواقع ، توفر لنا التنبؤات نظرة ثاقبة حول احتمال أن نواجه مشكلات طوال المساء بناءً على أشياء حدثت مرة أخرى في الماضي. من الواضح أن هذا أمر رائع ، خاصة إذا لم أكن DBA ، يمكنني أن أنظر إلى هذه الأشياء ، ولكن ما هو أفضل إذا لم أكن DBA ، هو علامة التبويب هذه التحليل. لذا ، قبل أن يكون هذا هنا في الأداة ، سنعمل على عرض المنتج على الناس وسيكونون "رائعًا ، أرى كل هذه الأرقام ، أرى كل شيء ، لكنني لا أعرف ماذا أفعل" (يضحك) "كنتيجة لذلك". وهكذا فإن ما لدينا هنا ، هو طريقة أفضل لكي تكون قادرًا على الفهم ، إذا كنت سأتخذ إجراءً للمساعدة في الأداء ، إذا كنت سأقوم باتخاذ إجراء حتى المساعدة في سلامة بيئتي ، والقدرة على الحصول على طريقة مرتبة لتقديم تلك التوصيات ، وكذلك النصائح المفيدة في المعلومات لمعرفة المزيد حول تلك التوصيات وفي الواقع وجود روابط خارجية لبعض تلك البيانات ، والتي من شأنها أن تظهر لي و خذني إلى أسباب إجراء هذه التوصيات.

وفي كثير من الحالات ، أن تكون قادرًا على تقديم برنامج نصي يعمل تلقائيًا ، كما قلت ، على معالجة هذه المشكلات. الآن ، جزء من ما نقوم به هنا مع هذا التحليل - وسأريك عندما أقوم بتكوين خصائص هذا المثال ، وأنا أذهب إلى قسم تكوين التحليل - لدينا الكثير من الفئات المختلفة التي هي المدرجة هنا ، وجزء من ذلك ، لدينا الأمثل الفهرس وتحسين الاستعلام. لذلك ، نحن نقوم بتقييم ليس فقط المقاييس نفسها ، وأشياء من هذا القبيل ، ولكن أيضًا أشياء مثل أعباء العمل والفهارس. في الحالة هنا ، سنفعل في الواقع بعض التحليل الإضافي للمؤشر الافتراضي. لذلك ، هي واحدة من الحالات التي لا أريد فيها ، في كثير من الحالات ، لا أريد إضافة فهرس إذا لم أكن بحاجة لذلك. ولكن في مرحلة ما هناك نقطة تحول ، حيث أقول ، "حسنًا ، يصل حجم الجدول إلى حجم أو أنواع الاستعلامات التي يتم تشغيلها داخل عبء العمل ، من المنطقي الآن إضافة فهرس. لكن هذا لم يكن من المنطقي ربما قبل ستة أسابيع. "هذا يسمح لك بالحصول على هذه الرؤية بشكل حيوي فيما يتعلق بالأشياء التي من المحتمل ، كما قلت ، تحسين الأداء استنادًا إلى ما يحدث في البيئة ، ما يحدث داخل أعباء العمل ، وتفعل هذه الأنواع من الأشياء.

وبذلك تحصل على الكثير من المعلومات الجيدة هنا ، وكذلك القدرة على تحسين هذه الأشياء تلقائيًا. لذلك ، هذا مجال آخر حيث يمكننا المساعدة ، فيما نسميه التحليل التنبئي. الآن ، بالإضافة إلى ذلك ، أود أن أقول ، لدينا أيضًا مجالات أخرى أعتقد أنها فقط تفسح المجال عمومًا لمساعدتك في اتخاذ القرارات. وعندما نتحدث عن اتخاذ القرارات ، مرة أخرى ، أن نكون قادرين على الاطلاع على البيانات التاريخية ، نقدم بعض البصيرة للوصول بنا إلى حيث نحتاج إلى تحسين هذا الأداء.

الآن ، أحد الأشياء التي يمكننا القيام بها هو أن لدينا متخيل أساسي يسمح لنا باختيار أي مقياس نريده بشكل انتقائي - واسمحوا لي أن أجد مقياسًا لائقًا هنا - سأنتقل إلى استخدام SQL CPU ، لكن النقطة الأساسية هي أنك يمكنك العودة على مدار عدة أسابيع لرسم هذه الصور لتتمكن من معرفة وقت وجود القيم المتطرفة لديك ، لمعرفة ما إذا كانت هذه القيمة تقع عمومًا خلال الفترات الزمنية التي نجمع فيها البيانات. ثم ، بالإضافة إلى ذلك ، ستلاحظ أيضًا أنه عندما نذهب إلى المثيل الفعلي نفسه ، لدينا القدرة على تكوين خطوط الأساس لدينا. وخطوط الأساس هي جزء مهم حقًا حول القدرة على أتمتة الأشياء بالإضافة إلى القدرة على إخطار الأشياء. والتحدي ، كما يخبرك معظم DBAs ، هو أن بيئتك لا تعمل دائمًا كما هي طوال اليوم ، مقابل المساء وما ليس كما ذكرنا سابقًا في المثال مع فترات الصيانة الزمنية ، عندما نكون لديهم مستويات عالية من وحدة المعالجة المركزية أو ما قد يحدث.

لذلك ، في الحالة هنا ، مع خطوط الأساس الفعلية هذه ، يمكن أن يكون لدينا خطوط أساس متعددة ، لذلك قد يكون لدي خط أساس على سبيل المثال ، خلال ساعات الصيانة الخاصة بي. لكنني استطعت بسهولة إنشاء خط أساس لساعات الإنتاج الخاصة بي. والهدف من ذلك هو عندما نذهب إلى مثيل SQL ولدينا بالفعل خطوط الأساس المتعددة هذه ، عندها سنكون قادرين على التنبؤ ونكون قادرين على أداء نوع من الأتمتة ، أو نوع من المعالجة أو التنبيه بشكل عام ، محددة بشكل مختلف لتلك النوافذ من الوقت. لذلك ، أحد الأشياء التي ستراها هنا ، هي أن خطوط الأساس التي ننتجها هي استخدام البيانات التاريخية لتوفير هذا التحليل ، ولكن الأهم من ذلك ، يمكنني تغيير هذه العتبات بشكل ثابت ، لكن يمكنني أيضًا أتمتة هذه ديناميكيًا أيضًا. لذلك ، مع ظهور نافذة الصيانة ، أو يجب أن أقول أن نافذة خط الأساس للصيانة قد ظهرت ، فإن هذه العتبات سوف تتحول تلقائيًا إلى الأحمال التي أواجهها خلال تلك النافذة الزمنية ، مقابل ربما في منتصف اليوم عندما تكون حمولاتي ليس بنفس القدر ، عندما تكون أعباء العمل غير مؤثرة.

لذلك ، هذا شيء آخر يجب أخذه في الاعتبار ، من حيث الأساس. من الواضح أن هذه ستكون مفيدة حقًا لك ، من حيث فهم ما هو طبيعي والقدرة على الفهم أيضًا ، الانخراط عندما تنفد الموارد أيضًا. الآن ، النوع الآخر من الأشياء التي لدينا في الأداة ، وهو مساعدتك على اتخاذ القرارات ، بالإضافة إلى تحديد الأساس والقدرة على إعداد تنبيهات حول تلك الخطوط الأساسية والعتبات التي تنشئها ديناميكيًا ، كما قلت سابقًا ، مجرد القدرة على تشغيل عدد لا يحصى من التقارير التي تساعدني في الإجابة على الأسئلة حول ما يجري.

لذلك ، على سبيل المثال ، إذا كان لديّ 150 حالة ، فأنا أديرها - في حالتي ، أنا لا أمارسها ، لذا يتعين علينا أن نلعب لعبة التظاهر هنا - لكن إذا كان لديّ جميع مثيلات الإنتاج وكنت بحاجة إلى فهم أين توجد المجال الذي أحتاج إلى الاهتمام به ، بمعنى آخر ، إذا كان لديّ وقت محدود فقط لأداء نوع من الإدارة لتحسين الأداء ، فأنا أريد التركيز على المجالات الرئيسية. وهكذا ، مع ما قيل ، سأكون قادرًا على القول ، "استنادًا إلى تلك البيئة ، صنّف مثيلاتي ضد بعضها البعض ، وأعطيني هذا التصنيف من خلال أنبوب الخلاف". لذا ، سواء كان استخدام القرص أو استخدام الذاكرة أو ما إذا كان ينتظر ، سواء كان وقت الاستجابة ، فأنا قادر على ربط - أو يجب أن أقول رتبة - تلك الحالات ضد بعضها البعض. من الواضح أن المثيل موجود في أعلى كل قائمة ، إذا كان هو نفس الحالة ، فهذا على الأرجح شيء أريد أن أركز عليه بالفعل ، لأنه من الواضح مرة أخرى في الجزء العلوي من القائمة.

لذلك ، لديك الكثير من التقارير في الأداة التي تساعدك في ترتيب البيئة على مستوى المثيل ؛ يمكنك القيام بذلك أيضًا على مستوى قاعدة البيانات أيضًا ، حيث يمكنني ترتيب قواعد البيانات الخاصة بي مع بعضها البعض. وبصفة خاصة على العتبات والمناطق التي يمكنني تعيينها ، يمكنني إعداد أحرف البدل هنا إذا أردت ، للتركيز فقط على قواعد بيانات معينة ، ولكن النقطة المهمة هي أنه يمكنني مقارنة قواعد البيانات الخاصة بي بنفس الطريقة. أيضا ، بقدر أنواع أخرى من التحليل المقارن والتحليل الكبير في هذه الأداة ، هو تحليل الأساس الذي لدينا. لذلك إذا قمت بالتمرير لأسفل إلى عرض الخدمة هنا ، سترى أن هناك تقرير إحصائيات خط الأساس. من الواضح الآن أن هذا التقرير سوف يساعدنا على فهم ليس فقط القيم المترية ، ولكن بالنسبة إلى حالة محددة يمكنني الخروج منها ، ولكي أيا من هذه المقاييس ، سأكون قادرًا على إلقاء نظرة فعلية على أسس هذه المقاييس.

لذلك ، مهما كان ، كنسبة مئوية أو أي شيء يمكن أن أخرجه ونقول ، "دعونا نرى خط الأساس لهذا اندلعت في آخر 30 يومًا" ، وفي هذه الحالة سوف تظهر لي القيم الفعلية مقابل الخط الأساسي و سأكون قادرًا على اتخاذ بعض القرارات باستخدام تلك المعلومات ، ومن الواضح أن هذا أحد هذه المواقف ، حيث يعتمد على السؤال الذي تطرحه في ذلك الوقت. لكن من الواضح أن هذا سيساعدك في الكثير من هذه الأسئلة. أتمنى أن أقول إن لدينا تقريرًا واحدًا يفعل كل شيء ، وهو يشبه التقرير السهل ، حيث تضغط على الزر وتقوم بالرد على كل سؤال "ماذا لو" يمكنك الإجابة عليه. ولكن في الواقع ، سيكون لديك الكثير من السمات والكثير من الخيارات لتتمكن من الاختيار من بينها في هذه القائمة المنسدلة لتتمكن من صياغة أسئلة من نوع "ماذا لو" تلك التي تبحث عنها .

لذا فإن الكثير من هذه التقارير موجهة نحو القدرة على الإجابة على هذه الأنواع من الأسئلة. وبالتالي ، من المهم أيضًا أن تكون هذه التقارير بالإضافة إلى ذلك ، كل الأشياء التي أظهرناها لك بالفعل في الأداة ، كما ذكرت سابقًا ، ولديها المرونة اللازمة لدمج مقاييس جديدة ، لكي تتم إدارتها ، حتى تتمكن من إنشاء عدادات ، أو استعلامات SQL التي تم دمجها في فترات الاستقصاء الخاصة بك ، لتكون قادرًا على مساعدتي في الإجابة على هذه الأسئلة ، التي ربما لم نكن نتوقع مراقبتها ، يمكنك إضافة هذه الأشياء. وستكون قادرًا بعد ذلك على القيام بنفس الأشياء التي عرضتها عليكم للتو: خط الأساس ، تشغيل التقارير ، وإنشاء تقارير من هذا المقياس ، وتكون قادرًا على الإجابة والقيام بالكثير من هذه الأنواع المختلفة من الأشياء التي أريكها هنا.

الآن ، بالإضافة إلى ذلك - وأحد الأشياء التي من الواضح أننا واجهناها مؤخرًا هي - أولاً ، كان الجميع يقلبون أو يتحولون إلى أجهزة VM. والآن لدينا الكثير من الأشخاص الذين يتجهون إلى السحابة. وهناك الكثير من الأسئلة التي تطرح حول هذه الأنواع من الأشياء. هل يعقلني أن أنتقل إلى السحابة؟ هل سأوفر المال بالانتقال إلى السحابة؟ إذا أردت وضع هذه الأشياء على جهاز VM ، على جهاز مشترك الموارد ، ما مقدار المال الذي يمكنني توفيره؟ هذه الأنواع من الأسئلة ، من الواضح أنها ستطرح كذلك. لذا ، نأخذ الكثير من تلك الأشياء في الاعتبار ، من خلال مدير التشخيص ، يمكننا إضافة وسحب البيئات الافتراضية لكل من VMware و Hyper-V. يمكننا أيضًا إضافة مثيلات موجودة على السحابة ، بحيث يمكن لبيئاتك مثل Azure DB ، على سبيل المثال ، أو حتى RDS ، سحب المقاييس من تلك البيئات أيضًا.

لذلك هناك الكثير من المرونة والكثير من القدرة على الإجابة على هذه الأسئلة لأنها تتعلق بأنواع البيئات الأخرى التي نرى أشخاص يتجهون إليها. وما زال هناك الكثير من الأسئلة حول هذه الأشياء ، وبينما نرى أشخاصًا يقومون بدمج هذه البيئات ، سيتعين عليهم أن يكونوا قادرين على الإجابة عن هذه الأسئلة أيضًا. لذلك ، هذه نظرة عامة جيدة ، كما قلت ، عن مدير التشخيص ، من حيث صلته بهذا الموضوع. أعلم أن موضوع ذكاء الأعمال قد تم طرحه ولدينا أيضًا أداة لذكاء الأعمال لم نتحدث عنها اليوم ، ولكنها ستوفر لك أيضًا نظرة ثاقبة فيما يتعلق بالإجابة على هذه الأنواع من الأسئلة من حيث علاقتها بك مكعبات وجميع تلك الأنواع المختلفة من الأشياء ، كذلك. لكن نأمل أن تكون هذه نظرة عامة جيدة ، على الأقل فيما يتعلق بكيفية مساعدة هذا المنتج في القدرة على صياغة خطة جيدة.

إريك كافانا: حسنًا ، أشياء جيدة. نعم ، سأرميها إلى ريك ، إذا كان لا يزال هناك. ريك ، أي أسئلة منك؟

ريك شيرمان: نعم ، أولاً ، هذا شيء رائع ، وأنا أحب ذلك. أنا لا سيما أحب تمتد إلى VMs والسحب. أرى الكثير من مطوري التطبيقات يعتقدون أنه إذا كان في السحابة ، فلن يحتاجوا إلى ضبطها. وبالتالي-

بوليت مانالي: حسنًا ، لا يزال يتعين علينا دفع ثمنها ، أليس كذلك؟ لا يزال يتعين عليك الدفع مقابل كل ما يضعه الناس على السحابة ، لذلك إذا كان تشغيله سيئًا ، أو إذا كان يتسبب في الكثير من دورات وحدة المعالجة المركزية ، فالمزيد من المال الذي يتعين عليك دفعه ، لذلك فهو ليس كذلك ، أنت لا تزال بحاجة لقياس هذه الأشياء ، بالتأكيد.

ريك شيرمان: نعم ، لقد رأيت الكثير من التصميمات السيئة في السحابة. أردت أن أسأل ، هل سيتم استخدام هذا المنتج أيضًا - أعلم أنك ذكرت منتج BI ولديك الكثير من المنتجات الأخرى التي تتفاعل مع بعضها البعض - لكن هل ستبدأ في النظر في أداء SQL والاستعلامات الفردية في هذه الأداة؟ أم ستكون أدوات أخرى يمكن استخدامها لذلك؟

بوليت مانالي: لا ، هذا بالتأكيد . هذا أحد الأشياء التي لم أكن أغطيها وأقصدها ، هو جزء الاستفسارات منه. لدينا العديد من الطرق المختلفة لتحديد أداء طلب البحث ، سواء كان مرتبطًا به ، أو بالتحديد الانتظار كما نراه في طريقة العرض هذه هنا ، أو ما إذا كان يتعلق باستهلاك الموارد للاستعلامات بشكل عام ، فهناك عدد كامل من الطرق التي يمكننا من خلالها تحليل الاستعلام. أداء. سواء كان الأمر مدته ، أو وحدة المعالجة المركزية ، أو الإدخال / الإخراج ، ومرة ​​أخرى ، يمكننا أيضًا النظر في أعباء العمل بأنفسنا لتوفير بعض الأفكار. يمكننا تقديم التوصيات في قسم التحليل ولدينا أيضًا نسخة قائمة على الويب توفر معلومات حول الاستعلامات نفسها. لذلك يمكنني الحصول على توصيات بشأن الفهارس المفقودة والقدرة على عرض خطة التنفيذ وكل هذا النوع من الأشياء ؛ إنها أيضًا قدرة أيضًا. لذلك ، بالتأكيد ، يمكننا تشخيص الاستعلامات بسبع طرق ليوم الأحد (يضحك) وتكون قادرًا على تقديم هذه النظرة الثاقبة من حيث عدد عمليات الإعدام ، سواء كان ذلك استهلاك الموارد ، والانتظار ، والمدة ، وكل هذه الأشياء الجيدة.

ريك شيرمان: حسنًا ، عظيم. ثم ما هو الحمل على الحالات نفسها مع كل هذا الرصد؟

بوليت مانالي: إنه سؤال جيد. التحدي المتمثل في الإجابة على هذا السؤال هو ، هل هذا يتوقف ، إنه مثل أي شيء آخر. كثير مما توفره أداتنا ، فهو يوفر المرونة وجزءًا من هذه المرونة هو أنك ستخبرها بما تجمع وما لا تجمعه. لذلك ، على سبيل المثال ، مع الاستعلامات نفسها ، لا أضطر إلى جمع معلومات الانتظار ، أو يمكنني ذلك. يمكنني جمع المعلومات المتعلقة بالاستعلامات التي تتجاوز مدة الوقت ، والتنفيذ. كمثال على ذلك ، إذا كنت أذهب إلى شاشة استعلام التهيئة وقمت بالقول ، "دعنا نغير هذه القيمة إلى الصفر" ، فالواقع هو أن الأداة تجعل الأساس يجمع كل استعلام يتم تشغيله وهذا في الحقيقة ليس هو روح السبب في ذلك ، لكن عمومًا إذا أردت تقديم عينة كاملة من البيانات لجميع الاستعلامات ، يمكنني القيام بذلك.

لذلك ، فهي ذات صلة كبيرة بماهية إعداداتك ، بشكل عام ، خارج الصندوق. إنها تتراوح بين 1 إلى 3 بالمائة من النفقات العامة ، ولكن هناك شروط أخرى ستنطبق. يعتمد أيضًا على مقدار استعلامات المنافذ التي تعمل على بيئتك ، أليس كذلك؟ يعتمد أيضًا على طريقة جمع تلك الاستعلامات وما هو إصدار SQL. لذلك ، على سبيل المثال ، SQL Server 2005 ، لن نكون قادرين على الانسحاب من الأحداث الموسعة ، في حين أننا سننسحب من تتبع للقيام بذلك. لذلك ، سيكون الأمر مختلفًا بعض الشيء من حيث الطريقة التي سنعمل بها في جمع تلك البيانات ، ولكن هذا ، كما قلت ، نحن موجودون منذ عام 2004 حول هذا المنتج. لقد مر وقت طويل ، ولدينا الآلاف من العملاء ، وبالتالي فإن آخر شيء نريد القيام به هو وجود أداة لمراقبة الأداء تسبب مشاكل في الأداء (يضحك). وهكذا نحاول الابتعاد عن ذلك ، قدر الإمكان ، ولكن بشكل عام ، مثل حوالي 1-3 في المئة هو قاعدة جيدة.

ريك شيرمان: حسنًا ، وهذا قليل جدًا ، لذلك هذا رائع.

إريك كافانا: جيد. روبن ، أي أسئلة منك؟

روبن بلور: أنا آسف ، كنت على كتم الصوت. لديك قدرة قاعدة بيانات متعددة ، وأنا مهتم بكيفية تسبب في إلقاء نظرة على قواعد بيانات متعددة ، وبالتالي يمكنك معرفة أن قاعدة موارد أكبر يمكن تقسيمها بين أجهزة افتراضية مختلفة وما إلى ذلك. أنا مهتم بكيفية استخدام الناس لذلك بالفعل. أنا مهتم بما يفعله العملاء بهذا. لأن هذا يبدو لي ، حسناً ، بالتأكيد ، عندما كنت أتعبث بقواعد البيانات ، لم يكن لدي شيء في متناول اليد. وأود فقط أن تنظر في حالة واحدة بأي طريقة ذات معنى في أي وقت من الأوقات. لذلك ، كيف يستخدم الناس هذا؟

بوليت مانالي: بشكل عام ، أنت تتحدث عمومًا عن الأداة نفسها؟ كيف يستخدمونها؟ أقصد ، عمومًا ، أن تكون قادرًا على الحصول على نقطة مركزية لوجود البيئة. الشعور براحة البال ومعرفة أنه إذا التحديق على الشاشة ورأوا اللون الأخضر ، فهم يعرفون أن كل شيء جيد. يحدث ذلك عندما تحدث المشاكل ، ومن الواضح أن معظم الحالات من منظور DBA ، تحدث هذه المشاكل في كثير من الأحيان عندما تكون أمام وحدة التحكم ، بحيث تكون قادرًا على الإخطار بمجرد حدوث المشكلة. لكن بالإضافة إلى ذلك ، القدرة على فهم وقت حدوث المشكلة ، والقدرة على الوصول إلى قلب المعلومات التي توفر لهم بعض السياق من حيث سبب حدوثها. وأعتقد أن هذا هو الجزء الأكبر: أن تكون سباقا حيال ذلك ، وليس أن تكون رد الفعل.

معظم DBAs أتحدث - وأنا لا أعرف ، إنها نسبة جيدة منهم - للأسف لا يزالون في بيئة تفاعلية ؛ ينتظرون المستهلك ليقترب منهم ليخبرهم أن هناك مشكلة. وهكذا ، نرى الكثير من الناس يحاولون الانفصال عن ذلك وأعتقد أن هذا جزء كبير من السبب في أن الناس مثل هذه الأداة هو أنها تساعدهم على أن يكونوا استباقيين ولكنها توفر لهم أيضًا نظرة ثاقبة على ما يجري ، ما هي المشكلة ، ولكن في كثير من الحالات ، ما نجده على الأقل - وربما يكون DBAs فقط يخبرنا بذلك - ولكن DBAs ، التصور هو أنها مشكلتهم دائمًا ، حتى لو كان مطور التطبيق هو الذي كتب التطبيق التي لم تكتبها بشكل صحيح ، إنهم الأشخاص الذين سيتحملون المسؤولية ، لأنهم يأخذون هذا التطبيق في أنظمتهم أو خوادمهم ، وعندما يكون الأداء سيئًا ، يشير الجميع إلى DBA ، "مهلا انه خطأك."

لذلك ، ستُستخدم هذه الأداة ، في كثير من الأحيان ، للمساعدة فيما يتعلق بجعل القضية مناسبة لقول DBA ، "مهلا ، هذا هو المكان الذي تكمن فيه المشكلة وليس أنا". (يضحك) نحن بحاجة إلى تحسين هذا ، سواء كان تغيير الاستعلامات أو ما قد يكون. في بعض الحالات ، ستقع في دلوها من حيث مسؤوليتها ، ولكن على الأقل امتلاك الأداة لتكون قادرة على مساعدتهم على فهم ذلك ومعرفة ذلك ، ومن الواضح أن القيام بذلك في الوقت المناسب هو الطريقة المثالية.

روبن بلور: نعم ، معظم المواقع التي أنا على دراية بها ، ولكن منذ بعض الوقت كنت هناك ، أبحث في مواقع متعددة قواعد البيانات ، ولكن في الغالب ما اعتدت أن أجد أنه سيكون هناك DBAs التي ركزت على حفنة من قواعد البيانات. وستكون تلك هي قواعد البيانات ، إذا ما سقطت من أي وقت مضى ، فستكون هذه مشكلة كبيرة حقيقية لرجال الأعمال ، وهكذا دواليك. والآخرون ، سيقومون فقط بجمع الإحصائيات بين الحين والآخر ليروا أنهم لم ينفدوا من الفضاء ولن ينظروا إليهم مطلقًا. وبينما كنت تقوم بالعرض التوضيحي الذي كنت أبحث عنه ، وكنت أفكر جيدًا ، بطريقة أو بأخرى ، يمكنك توسيع نطاقه ، فقط من خلال توفير شيء مثل هذا لقواعد البيانات التي كانت في كثير من الأحيان ، لا أحد يهتم كثيرًا ، لأن لديها نمو البيانات ، لديهم نمو التطبيق في بعض الأحيان كذلك. أنت تقوم بتوسيع تغطية DBA بطريقة مثيرة للغاية. لذلك هذا هو السؤال الذي يدور حوله حقًا ، فهل من خلال مجموعة من الأدوات مثل هذه ، ستتمكن في النهاية من تقديم خدمة DBA لكل قاعدة بيانات موجودة في شبكة الشركة؟

بوليت مانالي: بالتأكيد ، التحدي هو ، مثلما قلت ببلاغة ، مثل أن هناك بعض قواعد البيانات التي يهتم بها DBAs ومن ثم هناك بعض لا يهتمون به. والطريقة التي يكون بها هذا المنتج بعينه ، والطريقة التي يتم بها ترخيصه هي على أساس كل حالة على حدة. لذا ، أعتقد أن هناك عتبة عندما يقرر الأشخاص "مهلاً ، هذه ليست حرجة بما فيه الكفاية وأريد إدارتها باستخدام هذه الأداة". ومع ذلك ، هناك أدوات أخرى نقوم بها لديها أكثر من ذلك ، على ما أعتقد ، تقديم الطعام لتلك الحالات أقل أهمية من SQL. سيكون أحدهم مثل مدير المخزون ، حيث نقوم بإجراء فحوصات صحية خفيفة ضد الحالات ، لكن بالإضافة إلى ما نقوم به هو اكتشافنا ، لذلك نحدد مثيلات جديدة تم جلبها عبر الإنترنت ومن ثم ، من تلك النقطة ، بصفتي DBA ، يمكنني القول ، "حسنًا ، إليكم نسخة جديدة من SQL ، الآن هل هي Express؟ هل هي نسخة مجانية أم أنها نسخة مؤسسة؟ "ربما هذا سؤال أريد أن أسأل نفسي ، لكن ثانياً ، ما مدى أهمية هذا المثيل بالنسبة لي؟ إذا لم يكن الأمر بالغ الأهمية ، فقد أكون قد خرجت من هذه الأداة وأقوم بها ، عامًا ، ما قد أسميه الفحوصات الصحية العامة بمعنى أنها الأنواع الأولية من الأشياء التي أهتم بها مثل DBA: هل تملأ الحملة؟ ؟ هل يستجيب الخادم للقضايا؟ الأشياء الرئيسية ، أليس كذلك؟

بينما مع Diagnostic Manager ، الأداة التي كنت أعرضها عليك للتو ، ستنتقل إلى مستوى الاستعلام ، وستنتقل إلى توصية الفهارس ، والنظر في خطة التنفيذ وكل تلك الأشياء الجيدة ، في حين أن هذا يركز بشكل أساسي على من يملك ماذا ، ما الذي أمتلكه ومن المسؤول عن ذلك؟ ما هي حزم الخدمة والإصلاحات الساخنة المتوفرة لدي؟ وهل تعمل الخوادم مع المكونات الرئيسية لما سأعتبره مثيلًا صحيًا لـ SQL؟ للإجابة على سؤالك ، هناك مزيج قليل. عندما يكون لدينا أشخاص ينظرون إلى هذه الأداة ، فإنهم يبحثون عادةً عن مجموعة من الحالات الأكثر أهمية. ومع ذلك ، لدينا بعض الأشخاص الذين يشترون كل مثيل لديهم ويديرونه ، لذلك يعتمد الأمر فقط. لكنني أخبرك ، بشكل عام ، أن هناك بالتأكيد عتبة لهؤلاء الأشخاص الذين يعتبرون أن بيئتهم مهمة بما يكفي لإيجاد أداة مثل هذه لإدارة تلك الحالات.

روبن بلور: حسنًا ، سؤال آخر قبل تسليمه إلى إريك. الانطباع الذي يحصل عليه المرء ، فقط من مشاهدة الصناعة هو أن قواعد البيانات لا تزال تتمتع بالحياة ، ولكن كل البيانات تتدفق إلى كل بحيرات البيانات هذه وما إلى ذلك. هذا هو الضجيج ، والحقيقة أن الضجيج لا يعكس الواقع أبدًا ، لذلك أنا مهتم بنوع الواقع الذي تتصوره هناك؟ هل قواعد البيانات الهامة داخل المؤسسة ، هل تعاني من نمو البيانات التقليدية ، والتي اعتدت أن أفكر فيها بنسبة 10 في المائة سنويًا؟ أم أنها تنمو أكثر من ذلك؟ هل البيانات الكبيرة تجعل قواعد البيانات هذه بالون؟ ما هي الصورة التي تراها؟

Bullett Manale: أعتقد أن هناك حالات كثيرة نشهد نقل بعض البيانات إلى تلك القطاعات الأخرى حيث يكون الأمر أكثر منطقية ، عندما تكون هناك تقنيات أخرى متوفرة. اعتبارا من الآونة الأخيرة ، وبعض الأشياء أكبر البيانات. لكنني أقول أنه من الصعب تعميم قواعد البيانات هذه في كثير من الحالات لأن الجميع مختلفون بعض الشيء. بشكل عام ، رغم ذلك ، أرى بعض الاختلاف. أرى ، كما قلت ، أن الناس ينتقلون إلى النماذج المرنة في كثير من الحالات ، لأنهم يريدون تنمية الموارد وليس الكثير في مجالات أخرى. بعض الناس ينتقلون إلى البيانات الكبيرة. لكن من الصعب التعرف على هذا التصور ، لأنك تقول عمومًا أن الأشخاص الذين أتحدث معهم جميعًا لديهم قواعد البيانات التقليدية ويستخدمون ذلك في بيئة SQL Server.

ومع ذلك ، أود أن أقول فيما يتعلق بـ SQL نفسها ، ما زلت أعتقد بالتأكيد أنها تكتسب حصة سوقية. وأعتقد أن هناك الكثير من الأشخاص الذين ما زالوا يتجهون نحو SQL من أماكن أخرى مثل Oracle ، لأنه أكثر بأسعار معقولة ويبدو أنه واضح ، حيث أصبحت إصدارات SQL أكثر تقدمًا - وترون ذلك بأشياء أكثر حداثة يجري مع SQL ، من حيث التشفير وجميع الإمكانيات الأخرى التي تجعله بيئة أو قاعدة بيانات لقواعد البيانات - من الواضح أن المهمة بالغة الأهمية وقادرة ، على ما أعتقد. لذلك ، أعتقد أننا نرى ذلك أيضًا. حيث ترى تحولا ، لا يزال يحدث. أقصد أنه كان يحدث قبل 10 سنوات ، لا يزال ، كما أعتقد ، يحدث من حيث SQL Server ، حيث تنمو البيئة وتتزايد حصة السوق.

روبن بلور: حسنًا ، إريك ، أفترض أن لدى الجمهور سؤالًا أو سؤالين؟

إريك كافانا: نعم ، اسمح لي برمي واحدة سريعة. إنه سؤال جيد حقًا. يسأل أحد الحاضرين ، هل ستخبرني هذه الأداة إذا كان الجدول قد يحتاج إلى فهرس لتسريع الاستعلام؟ إذا كان الأمر كذلك ، هل يمكن أن تظهر مثالا؟

بوليت مانالي: نعم ، لذلك لا أعرف إذا كان لدي مؤشر لإضافة فهرس على وجه التحديد ، لكن يمكنك أن ترى هنا ، لدينا توصيات تجزئة هنا. أعتقد أيضًا أننا حصلنا للتو ، وكان هذا جزءًا من مدير التشخيص الذي يقدم الإصدار المستند إلى الويب ، حيث أخبرني أن لدي فهرسًا مفقودًا. ويمكننا الاطلاع على هذه التوصيات وسوف تخبرنا عن المكاسب المحتملة لذلك من خلال فهرسة تلك المعلومات. الشيء الآخر الذي يجب أن أذكره هو أنه عندما نقوم بالتوصيات ، بالنسبة لكثير من هذه التوصيات ، سيتم تصميم البرنامج النصي له. هذا ليس مثالاً جيدًا ، لكنك ستكون قادرًا على رؤية ، نعم ، المواقف التي يمكن فيها لمؤشر - إما فهرس مكرر ، أو إضافة فهرس - تحسين الأداء ، وكما قلت سابقًا ، فإننا نفعل الكثير ذلك من خلال تحليل الفهرس الافتراضي. لذلك ، من المفيد حقًا من حيث فهم عبء العمل ، أن تكون قادرًا على تطبيق ذلك على التوصية.

إريك كافانا: هذه أشياء رائعة ، وهذا سيعطيني فكرة جيدة عن التعليقات النهائية هنا. لقد سمعنا أنا و Robin و Rick أيضًا على مدار سنوات عديدة ، وهناك حديث عن قواعد الضبط الذاتي. إنها قاعدة بيانات ذاتية الضبط! كل ما يمكنني قوله هو: لا تصدقهم.

بوليت مانالي: لا تصدق الضجيج.

إريك كافاناغ: قد يكون هناك بعض الأشياء الصغيرة الصغيرة التي يتم تنفيذها بشكل حيوي ، لكن حتى مع ذلك ، قد ترغب في التحقق من ذلك والتأكد من أنها لا تفعل شيئًا لا تريد القيام به. لذلك ، لبعض الوقت ، سنحتاج إلى أدوات مثل هذه لفهم ما يحدث على مستوى قاعدة البيانات ، وكما قال روبن ، فإن بحيرات البيانات هي مفاهيم رائعة ، ولكن من المحتمل أن تكون هناك فرصة كبيرة لتسلّمها كما توجد هناك وحش بحيرة لوخ نيس في أي وقت قريب. لذلك ، أود فقط أن أقول مرة أخرى ، إن العالم الحقيقي لديه الكثير من تكنولوجيا قواعد البيانات ، فنحن بحاجة إلى أشخاص ومديري قواعد بيانات (DBA) للنظر في هذه الأشياء وتوليفها. يمكنك أن تقول ، تحتاج إلى معرفة ما تفعله لجعل هذه الأشياء تعمل. لكنك في حاجة إلى الأدوات لتزويدك بالمعلومات لمعرفة ما تفعله. لذلك ، خلاصة القول هي أن DBAs ستكون على ما يرام.

شكراً جزيلاً لـ Bullett Manale وأصدقائنا في IDERA. وبالطبع ، ريك شيرمان وروبن بلور. نقوم بأرشفة كل هذه البث على شبكة الإنترنت ، لذلك قفز على الإنترنت insideanalysis.com أو إلى موقع شريكنا www.techopedia.com لمزيد من المعلومات حول كل ذلك.

ومع ذلك ، سنقدم لك وداعًا أيها الناس. شكرا مرة أخرى ، سنتحدث إليكم في المرة القادمة. اعتن بنفسك. مع السلامة.