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急上昇中の質問

Oracle Cloud Infrastructure Operations Insights

Operations Insightsを使用すると、履歴データとSQLデータに基づく機械学習ベースの分析を使用して、パフォーマンス問題の検出、消費量の予測、キャパシティ・プランニングを行うことができます。組織はこれらの機能を使用してデータ主導の意思決定を行い、リソース使用の最適化、システム停止の未然の防止、パフォーマンスの向上を図ることができます。

キャパシティのニーズを計画し、体系的なパフォーマンスの問題を明らかにします。

Oracle Cloud Infrastructure Operations Insightsの詳細

キャパシティ・プランニング

機械学習ベースの予測モデルを使用し、最大25か月の履歴データに基づいてデータベースリソースの消費を分析および予測します。自動化された日次予測により、キャパシティ使用率に関する問題を予測します。

  • 25か月分のデータを使用してデータベースリソースの需要と使用傾向を予測
  • 機械学習ベースの線形予測モデルで予測を改善
  • 自動化された日次予測によってキャパシティ使用率に関する問題を予測
  • 最大のデータベース、最も利用されているデータベース、成長が最も速いデータベースを迅速に特定
  • あまり使用されていないサーバーを特定して別の目的に利用することにより、コストを削減
  • 変動の激しいCPU需要の機会費用を推定
  • 自律的なCPU自動スケーリングの使用の機会を評価

パフォーマンスを最大化

Oracle SQL Warehouseには、傾向分析やパフォーマンス分析に使用できるSQLパフォーマンスデータが25か月分保存されます。自動化されたインサイトにより、パフォーマンスの問題やリソース消費量の多いSQLを事前に特定できます。

  • 自動的に提供されるSQLパフォーマンスに関するインサイトによってSQLの問題を事前に特定
  • データベース全体にわたるSQL動作の一般的なパターンを自動的に検出
  • リソース消費量の多いSQLを自動的に表示
  • パフォーマンスの低下や予想外のパフォーマンスをすばやく特定
  • アプリケーションの非効率性と計画の変動性を分析
  • 本番/開発/テストデータベースの間でSQLパフォーマンスを比較

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Operations Insightsのお客様成功事例

Drop Tank
ローンスター大学
Promata
Safe Express
ここにaltタグを追加

Kingoldは、同社の代表的なクラウド環境で最も重要なアプリケーションを監視するためにオラクルの可観測性と管理ソリューションを選びました。

Operations Insightsのユースケース

  • キャパシティ・プランニングによって使用率増加に関する問題を軽減

    機械学習ベースの予測を使用して、エンティティの急成長による直近のキャパシティの問題を回避します。

    データベースリソースの分析

  • SQLのパフォーマンスの低下や予想外のパフォーマンスをすばやく特定

    自動化されたインサイトにより、パフォーマンスの問題やリソース消費量の多いSQLを事前に特定できます。

    SQLパフォーマンスの分析

リソース

ドキュメント

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