A Datadog egy platformra hozza az Oracle AI Database megfigyelését

Egy helyen követhető az adatbázis és az alkalmazás

Az Oracle AI Database szolgáltatások lehetővé teszik, hogy a vállalatok az alkalmazásokat és az általuk használt Oracle-adatbázisokat ugyanabban a felhőszolgáltatói környezetben futtassák. Ha azonban az alkalmazás egy felhőszolgáltatónál, az adatbázis pedig az Oracle Cloud Infrastructure-ben működik, nehezebbé válhat a teljesítményproblémák forrásának azonosítása.

A Datadog közleménye szerint az AWS, a Microsoft Azure és a Google Cloud standard integrációihoz külön alintegrációk készültek az Oracle AI Database@AWS, Oracle AI Database@Azure és Oracle AI Database@Google Cloud szolgáltatásokhoz. Mindegyik alintegráció több mint 50, előre elkészített mérőszámot és irányítópultot biztosít az Oracle-adatbázis infrastruktúrájának figyeléséhez.

A megoldás a Datadog Database Monitoring, vagyis DBM, az Application Performance Monitoring, vagyis APM, valamint a Cloud Cost Management, vagyis CCM képességeivel együtt használható.

A lekérdezésekből a teljesítményprobléma okáig

A Datadog DBM az Oracle-adatbázisokból munkaterhelési mérőszámokat, lekérdezésmintákat és végrehajtási terveket gyűjt. A Bits Chat ezek mellett a teljes rendszer naplóit is vizsgálhatja, majd a Datadog szerint konkrét javítási lépésekkel mutathat rá a kiváltó okra. Az egyes lépések a kapcsolódó lekérdezésekhez, szolgáltatásokhoz és adatbázispéldányokhoz vezetnek, élő grafikonokkal kiegészítve.

A Datadog példája szerint egy szolgáltatási végpont késleltetésének megugrásakor az APM nyomkövetéséből a DBM-hez lehet eljutni, majd a Bits Chat azonosíthatja a problémás lekérdezést és annak végrehajtási tervét. Ha az optimalizáló időnként teljes táblabejárást választ indexkeresés helyett, az eszköz azonnali enyhítést és hosszú távú javítást javasolhat. Ilyen lépés lehet a megfelelő végrehajtási terv rögzítése SQL Plan Baseline használatával.

A DBM Databases nézete az aktív kapcsolatokat várakozási csoportok szerint bontja le, így megmutatja, hogy a lekérdezések processzorra, bemeneti és kimeneti műveletekre vagy zárolásokra várnak-e. A Top Queries nézetben a normalizált SQL-utasítások végrehajtási száma, átlagos időtartama és teljes végrehajtási ideje látható.

Migráció után is ellenőrizhető a működés

Helyszíni Oracle-munkaterhelések AWS-be, Azure-ba vagy Google Cloudba költöztetése után a DBM és az APM segítségével összevethető az adatbázis és az alkalmazás viselkedése az új környezetben. A Datadog az APM nyomkövetési azonosítóit hozzáadja a DBM lekérdezésmintáihoz, így egy mintavételezett nyomkövetésből megnyitható a kapcsolódó lekérdezés.

Az adatbázis-kapcsolatok a felsőbb szintű APM-szolgáltatás szerint is csoportosíthatók. Ez megmutathatja, mely alkalmazások terhelik leginkább az új adatbázist. A lekérdezésmintához tartozó végrehajtási terv, a korábbi végrehajtások, a mintavételezett várakozási események és az átlagos késleltetés segíthet eldönteni, hogy egy lassú kérés adatbázisváltozásból, például új végrehajtási tervből ered-e.

Az Oracle-költségek összekapcsolása a használattal

Az AWS, az Azure és a Google Cloud számlázása, valamint az Oracle költségadatai külön jelenhetnek meg. A Datadog szerint a felhőszolgáltatói számla akár egyetlen tételként is mutathatja az Oracle-adatbázis díját, miközben nem derül ki belőle az alapul szolgáló használat vagy a felelős csapat.

A Cloud Cost Management az OCI és a felhőszolgáltatói költségeket közös adathalmazba rendezi, a FinOps Open Cost and Usage Specification címkéit használva. Az OCI költségadatai naponta kerülnek be a rendszerbe, és a resource_id címke segítségével összekapcsolhatók a megfigyelési adatokkal. A DBM, az APM és a CCM együtt megmutathatja, hogyan viszonyul az adatbázis költsége a lekérdezési aktivitáshoz, illetve mely alkalmazásszolgáltatás terheli az adatbázist.

A Datadog Notebooks közös munkateret biztosít a mérnöki és FinOps-csapatoknak. A Tag Pipelines egységesíti a szolgáltatók eltérő címkéit, a Tag Explorer pedig azonosítja a költségallokáció hiányosságait. A költségfigyelők váratlan OCI-kiadásnövekedésre riaszthatnak, a több szolgáltatót érintő költségkeretek és előrejelzések pedig az Oracle-kiadások követését támogatják.