Ops Insights
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Ops Insights 可帮助您发现数据库性能问题。用户可以使用基于机器学习的分析来规划 Exadata 系统、Oracle Database 和主机的容量。
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利用机器学习进行容量规划
了解如何使用基于 AutoML 的复杂预测模型，利用长达 25 个月的历史数据分析资源消耗并预测 Exadata、数据库和主机容量。
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跨工作负载分析 SQL 运行状况
了解 OCI Ops Insights 为何是基于模式识别的分析来企业工作负载优化的理想解决方案。通过使用 SQL Insights，您可以使用一组经过精心挑选、长时间定期收集的 SQL 统计数据来发现 SQL 响应时间和执行计划中的模式。
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优化数据库性能
了解 Automated Database Diagnostic Monitor (ADDM) Spotlight 如何汇总长期内每小时的发现和建议，让 DBA 和系统管理员能够评估 ADDM 建议的系统性影响。管理员可以根据实施的成本和/或风险，权衡重大变更的全部优势，并做出更明智的性能管理决策。
OCI Ops Insights 的工作原理
OCI Ops Insights 可帮助 IT 主管和管理员针对数据库资源和性能做出数据驱动的明智决策。该服务使用 OCI 的 Management Agent、专用端点技术和 Enterprise Manager Agent 将运营遥测从数据源（包括本地数据中心、云技术环境和 Oracle Enterprise Manager 部署）摄取到基于云技术的数据存储中。通过该服务提供的预构建应用，这些数据可以保存长达 25 个月，并用于基于机器学习的容量规划和数据库性能管理使用场景。该服务还使用原生数据浏览器提供定制的小装置和仪表盘，以快速可视化和解决容量规划和数据库性能问题。对于高级用户，该服务提供创建定制数据仓库的功能，可轻松将其与主流的第三方工具相集成以进行更深入的分析。
OCI Ops Insights 客户成功案例
OCI Ops Insights 的功能
容量计划
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跨资源洞察
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使用多达 25 个月的历史数据，分析历史资源需求，以此预测不断变化的工作负载的未来需求。
- 对数据库和主机实例的资源利用率和容量规划进行企业级分析
- 通过识别未充分利用和过度利用的资源来提高资源利用率
- 确定哪些系统可能有较高的利用率，以应对无法提前规划的需求高峰
- 利用机器学习，基于长期历史数据确定扩容预测所需的总交付周期，从而预测未来的资源增长
- 跟踪并避免因过度使用资源而超支
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汇总
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通过树状图视图分析使用情况和分配情况，并查看整个数据库组或单个数据库和主机实例在一段时间内的增长模式。
- 整个数据库组的树状图可视化：按使用情况或分配情况划分大小、按数据库类型或利用率级别分组、按百分比变化或利用率填色
- 按组别或单独列出的趋势和预测
- 查看整个数据库组和每个数据库在一段时间内的增长模式
- 确定整个数据库组中过度使用的资源
- 确定利用率低的 CPU 足迹以进行回收
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趋势和预测
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显示与所选数据库或组的 CPU 分配和使用情况相关的几个历史时间序列图，以及线性回归、季节性感知模型以及来自此数据的 AutoML 预测和趋势。
- 线性回归：线性回归模型假定变量之间存在线性关系，以预测未来的资源使用情况。
- 季节性感知：季节性感知结合了检测基本季节性的简单模型与用户可选择的动态数据。
- AutoML 预测：AutoML 预测选项可从基于固定数据窗口训练的多个机器学习模型中选择合适的模型。
Exadata 洞察
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数据库组视图
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通过鸟瞰视图了解数据库，获取运营洞察，检查整体工作负载并收集整个数据库组的关键洞察。
- 了解在共享 Exadata、专用和本地 Exadata 系统上运行的关键工作负载的性能
- 对 Exadata 的资源利用率和容量规划进行企业级分析
- 通过识别未充分利用和过度利用的资源来提高资源利用率
- 确定哪个 Exadata 系统可能有较高的利用率
- 利用机器学习，基于长期历史数据确定扩容所需的总交付周期，从而预测未来的资源增长
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针对单个系统的数据库和主机汇总视图
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确定高利用率的 Exadata 服务器及其关键计算资源。
- 找出低资源利用率服务器
- 使用需求趋势和预测优化资源分配
- 根据绩效历史记录和季节性情况，提前制定计划
- 确保长期实现服务水平目标
SQL 洞察
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数据库组仪表盘
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数据库组库存的汇总视图，以及涵盖所有数据库的 SQL 全局树状图视图。
- 按数据库和 SQL 命令类型细分的总数据库时间
- 按数据库类型列出的库存视图
- 在多个 SQL 洞察榜单中排名靠前的数据库（按 AAS 排序）
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数据库分析仪表盘
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根据从数据库收集的所有 SQL，生成汇总洞察和工作负载分析。
- 按 SQL 命令、PL/SQL 游标和模块细分的总数据库时间
- 随时间推移按命令类型分类的 SQL 活动
- 随时间推移收集的 SQL 的执行与解析比率
- 随时间推移的 SQL 总数和无效 SQL 数量
- 按各种性能指标列出的主要 SQL
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SQL 分析仪表盘
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由数据库执行的给定 SQL_ID 的性能洞察和历史记录。
- 性能趋势：平均延迟变化
- 性能变化
- 高：平均延迟范围大于每次执行所用时间的 25%
- 低：平均延迟范围小于每次执行所用时间的 25%
- 由于文字导致的游标共享问题
- 重复数量和过多的解析 CPU 时间
- 计划变更
- 检测单个或多个计划变更
ADDM Spotlight
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发现
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对较长时期内和多次 ADDM 运行的结果进行分类和汇总。
- 识别整个工作负载的长期问题
- 发生频率
- 更改和非默认数据库参数值
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推荐
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提供所有完整推荐列表，包括总体影响和效益。
- 影响和效益
- 推荐数据库参数值
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