データベースからのワイヤデータの分析
ワイヤデータは、トラフィックがあるノードから別のノードに移動するときに、ネットワークパケットのヘッダーとペイロードに含まれるデータです。トランザクションペイロードはリアルタイムで分析され、それらのトランザクションに関するメタデータが生成されます。メタデータはユーザーとアプリケーションの豊富な情報源であり、パフォーマンス問題のトラブルシューティング、アクティビティベースラインの作成、IT 資産とその依存関係の発見に使用できます。
平均修復時間 (MTTR) を短縮し、運用データベースの全可用性を維持するためには、組織のデータベーストランザクションに関連するワイヤデータからこのようなエンドツーエンドの可視性を引き出す必要があります。
Splunkソフトウェアを使用してデータベースクエリに関連する主要なメトリックを分析することで、クエリを最適化して可能な限り最高のパフォーマンスを実現し、他のシステムがデータベースに及ぼす影響を把握することができます。これらの指標には、最も一般的なクエリ、最もリソースを大量に消費するクエリ、応答の生成が最も遅いクエリなどが含まれます。
必要なデータ
Splunk ストリームアプリは、ワイヤーデータを Splunk に取り込む最も一般的な方法であり、一般的なデータベース (Oracle、MS-SQL、MySQL、Postgres) 用のソースタイプが用意されています。データベースデータを Wire 以外のソースから Splunk に取り込むには、ログファイルを取り込み、場合によっては以下と組み合わせて行います。 Splunk DB コネクト 次のような関連するテクニカルアドオンと一緒に Oracle データベース用 Splunk アドオン または マイクロソフト SQL サーバ用 Splunk アドオン 。Splunk DB Connect を使用してデータベースシステムテーブルをクエリし、データベースに関する情報を取得します。
このユースケースでの Splunk ソフトウェアの使い方
Splunk ソフトウェアではさまざまな検索を実行して、データベースのワイヤデータを分析できます。入手できる情報によっては、次の項目の一部またはすべてを確認すると役立つ場合があります。
次のステップ
その利点を最大化するには、前のセクションにリンクされているハウツー記事を組織の既存のプロセスと結び付けるか、新しい標準プロセスにする必要があるでしょう。このようなユースケースでは、通常、これらのプロセスが成功に影響します。
- このデータは、データベースに依存する外部サービスと関連付けることができるため、データベース管理タスクをガイドします。キャプチャされたワイヤーデータは、クライアントとデータベースアクティビティをエンドツーエンドで可視化するのに役立ち、ネイティブのデータベース監視機能を強化します。
- アプリケーション開発。このユースケースのデータにより、アプリケーションからデータベースへの呼び出しの影響を視覚化できます。
- ミドルウェアは、多くの場合、データベースアプリケーションの一部です。ミドルウェアのプロファイリングは、ほとんどのアプリケーションにとって重要なサービスとして役立ちます。
IT運用の価値を評価するには、影響とメリットを測定することが重要です。このユースケースを実装する際にモニタリングに役立つ指標の例を以下に示します。
- 平均解決時間 (MTTR): データベースは、ほとんどのアプリケーションにとって重要な要素です。問題のある領域を迅速に特定して原因を修正できれば、アプリケーションとサービスの品質が向上し、エンジニアリングの時間も解放されます。問題についてオープンになった各チケットは、解決までの時間を測定する必要があります。これらの手続きと派生手法により、スタッフは平均解決時間 (MTTR) を短縮できます。
- データベーストラブルチケットの数:トレンド分析と予測機能により、問題がトラブルチケットになる前に是正措置を取ることができるはずです。これらのプロシージャーとデリバティブ・プロシージャーを使用することで、データベースに関連するチケットの数とその依存関係を減らす必要があります。これらの手続きや類似の手続きが積極的に使われている場合は、チケット発行システムで測定し、アプリケーションごとにグループ分けし、Splunkでタグ付けする必要があります。グループ分けとタグ付けにより、Splunk の効率性を簡単に測定できます。
このユースケースは、以下にも含まれています IT Essentials Learn アプリには、IT 成熟への道のりにおいてユースケースをうまく実装する方法についての詳細情報が記載されています。