オペレーション・インサイト

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Ops Insights は、データベースのパフォーマンスの問題を発見するのに役立ちます。これにより、ユーザーは機械学習ベースの分析を使用して、Exadataシステム、Oracle Database、およびホスト全体の容量を計画できます。

OCI Ops Insights の最新機能を使用して、Exadata システム、データベース、およびホストの適切なサイズを決定 (38:37)

Opsインサイトの仕組み

Ops Insightsは、ITリーダーと管理者がデータベース・リソースとパフォーマンスについて十分な情報に基づいたデータドリブンな意思決定を行えるよう支援します。OCIの管理エージェント、プライベート・エンドポイント・テクノロジー、およびEnterprise Managerエージェントを使用することで、このサービスは、オンプレミスのデータセンター、クラウド環境、およびOracle Enterprise Managerデプロイメントなどのデータソースから、運用テレメトリをクラウドベースのデータストアに取り込みます。このデータは、機械学習をベースとしたキャパシティ・プランニングおよびデータベースのパフォーマンス管理のユースケースのために、サービスが提供するデフォルトのアプリケーションを通じて、最大25カ月間保管することができます。また、キャパシティ・プランニングやデータベースのパフォーマンスに関する問題を迅速に可視化し、解決するために、ネイティブなデータ・エクスプローラを使用したカスタムビルドのウィジェットおよびダッシュボードを提供します。上級ユーザー向けには、カスタマイズされたデータウェアハウスを作成し、より深い分析を行うために一般的なサードパーティー・ツールと簡単に統合する機能を提供します。

Ops Insightsによるお客様の成功事例

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Opsインサイト機能

容量計画

リソース全体のインサイト

最大25か月分の履歴データを使用して、リソースの過去の需要を分析し、ワークロードの変化から将来の需要を予測します。

  • データベースとホスト・インスタンスのリソース利用率およびキャパシティ・プランニングの全社的な分析を実現します。
  • リソース利用の不足と過剰の特定による利用率の向上
  • 事前に計画することが不可能な需要の急増に対応するために、利用率が高くなると予測されるシステムを特定します。
  • 機械学習を使用して、長期履歴データに基づく容量予測拡大の総リードタイムを特定することにより、将来のリソース成長を予測します。
  • リソースの過剰使用による支出超過の追跡と回避

集約

ツリーマップ表示で使用状況と割り当てを分析し、フリート全体または個々のデータベースおよびホスト・インスタンスの成長パターンを時系列で確認します。

  • フリート全体のツリーマップ可視化:使用量または割り当てによる規模、データベースの種類または使用率によるグループ分け、パーセント変化または使用率による色分け
  • グループまたは個人ごとの傾向と予測
  • フリート全体および各メンバーの成長パターンを時系列で確認
  • フリート全体にわたり、過度に使用されているリソースを特定
  • 再利用可能な、使用率の低い CPUフットプリントを特定

CPU割当てと、選択したデータベースまたはグループの使用率に関連するいくつかの過去の時系列プロット、およびこのデータからの線形回帰、季節性を考慮したモデル、AutoMLの予測とトレンドを表示します。

  • 線形回帰:線形回帰モデルは、変数全体にわたり線形関係を仮定し、将来のリソース使用率を予測します。
  • 時期に対応:時期的なオプションは、基本的な時期的変動を検出するシンプルなモデルと、ユーザーが選択できる動的なデータを組み合わせたものです。
  • AutoML予測:AutoML予測オプションは、固定データ・ウィンドウでトレーニングされた複数の機械学習モデルから最適なモデルを選択します。

Exadataインサイト

フリート・ビュー

全体的なワークロードを検証し、フリート全体の主なインサイトを収集することで、運用のインサイトに有効なデータベースを俯瞰的に表示します。

  • 共有Exadata、専用Exadata、オンプレミスExadataシステム上で稼働する重要なワークロードのパフォーマンスの可視化
  • Exadataのリソースの利用状況およびキャパシティ・プランニングの全社的な分析を実現
  • リソース利用の不足と過剰の特定による利用率の向上
  • 高い利用率が予測されるExadataシステムの特定
  • 機械学習を使用して、長期の履歴データに基づいて容量を拡大する総リードタイムを特定することにより、将来のリソース成長を予測

データベースとホスト・ビューを単一のシステムに統合

利用率の高いExadataサーバーとその重要なコンピュート・リソースを特定します。

  • リソースの使用率が低いサーバーの検索
  • 需要トレンドと予測を使用してリソース割り当てを最適化
  • パフォーマンス履歴と時期的要因を使用して事前に計画を立案
  • サービス・レベルの目標の長期的な達成を確保

SQLインサイト

フリート・ダッシュボード

フリート・インベントリの集約表示と、データベース全体にわたるSQLのグローバル・ツリーマップ表示。

  • データベースとSQLコマンドタイプ別に分類された総データベース時間
  • データベース・タイプ別のインベントリ・ビュー
  • 多数のSQLインサイトによる上位データベース(AASでソート)

データベース分析ダッシュボード

データベースから収集されたすべてのSQLに関する集約されたインサイトおよびワークロード分析。

  • SQLコマンド、PL/SQLカーソル、およびモジュール別に分類されたデータベースの合計時間
  • 経時的なコマンドタイプ別のSQLアクティビティ
  • 収集したSQLの経時的な実行/解析比率
  • 経時的なSQLおよび無効化されたSQLの合計数
  • さまざまなパフォーマンス指標による上位SQL

SQL分析ダッシュボード

さまざまなパフォーマンス指標による上位SQL

  • パフォーマンス傾向:平均レイテンシの変化
  • パフォーマンスの変動
  • 高:平均レイテンシの範囲が実行あたり経過時間の25%を超過
  • 低レイテンシ: 平均レイテンシ範囲が実行あたり経過時間の25%未満
  • リテラルによるカーソルの共有の問題
  • 重複数と過剰な解析CPU時間
  • 計画変更
  • 単一または複数の計画変更を検出

ADDMスポットライト

検索結果

より長い期間と多くのADDM実行における発見事項を分類し、集約します。

  • ワークロード全体にわたる慢性的な問題の特定
  • 発生頻度
  • データベースのパラメータ値の変更とデフォルト以外の値

レコメンデーション

全体的な影響と利益を含む、すべての推奨事項の完全なリストを提供します。

  • 最大の影響と利点
  • 推薦されるデータベース・パラメータ値

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    • 200GBの合計ブロック・ストレージ
    • 10GBのオブジェクト・ストレージ
    • 10TBのアウトバウンド・データ転送/月
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Oracle Cloud Infrastructure Ops Insights を使用して、実用的な可観測性の洞察を得る方法を学びます。

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