建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
?目前國內(nèi)外的運維工具中，SQL SERVER的工具偏少，而且也僅僅偏向于簡單的狀態(tài)監(jiān)測和一些關鍵指標基線告警。缺乏深度問題的分析與發(fā)現(xiàn)能力，也缺乏復雜問題溯源的能力。因此我們可能知道某個指標異常了，但是不知道為什么異常，是什么引發(fā)的異常，我們該如何去優(yōu)化它。微軟雖然提供了一些診斷分析工具，不過這些工具用起來太復雜了，一般人也真的不太容易掌握。再加上Windows的問題本身就比較難以分析，這導致了SQL SERVER這個看似用起來很簡單的數(shù)據(jù)庫，反而不那么好分析了。
目前成都創(chuàng)新互聯(lián)公司已為上1000家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設、域名、網(wǎng)頁空間、網(wǎng)站改版維護、企業(yè)網(wǎng)站設計、嵐山網(wǎng)站維護等服務，公司將堅持客戶導向、應用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。
微軟提供了一些基于Windows平臺的分析工具，不過大多數(shù)是交互式分析工具，問題發(fā)生時進行在線分析的能力雖然較強，但是使用起來專業(yè)性太強，另外也無法分析歷史情況，因此無法滿足運維優(yōu)化的全面需求。
基于此原因，DBAIOPS社區(qū)對SQL SERVER的需求還是挺旺盛的，很多朋友都認為D-SMART中SQL SERVER的監(jiān)控功能和診斷功能比Oracle等其他數(shù)據(jù)庫弱很多，希望我們在今后的版本中能夠加強。經(jīng)過這段時間的社區(qū)推廣，我們發(fā)現(xiàn)確實在政務、醫(yī)療文教、制造業(yè)等行業(yè)，SQL SERVER的使用量是相當高的，為了這些客戶，我們有必要對D-SMART的SQL SERVER做一些加強。
前陣子社區(qū)的一個朋友通過Hola發(fā)來一個SQL SERVER的監(jiān)控數(shù)據(jù)，讓我們幫助分析一下SQL語句經(jīng)常出現(xiàn)執(zhí)行時間抖動的問題。從月檢報告上，我們發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫存在IO_COMPLETION指標的異常。當時基于SQL SERVER的知識圖譜并不完整，因此分析過程完全通過人工，我們花了數(shù)個小時，發(fā)現(xiàn)了一個疑點，SQL語句執(zhí)行時間變長總是和物理內(nèi)存100%，PAGEFILE使用率接近100%有關，最終定位了問題主因是物理內(nèi)存不足。
如果利用智能診斷工具，我們是可以大大簡化分析的過程的，有了完整的知識圖譜，我們就可以使用各種智能診斷工具來輔助我們發(fā)現(xiàn)問題了。比如上面所說的問題完全可以通過“指標關聯(lián)性分析”工具進行分析，比如我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的閂鎖等待有點不正常，從“指標關聯(lián)度分析”的結(jié)論上看，這個指標相關聯(lián)的問題主要幾種在IO并發(fā)量過大上，而最終定位的問題是操作系統(tǒng)IO延時過大，IO能力不足引發(fā)了IO性能問題。整個分析只需要點擊下按鈕，是不是很簡單？
在D-SMART V2.1.6.20221010月度升級版中，我們著重加強了SQL SERVER的監(jiān)控與運維診斷能力。針對SQL SERVER的指標做了一定的增強，增加了一些對于分析診斷十分有價值的新指標。另外健康模型也做了較大的調(diào)整，新的模型能夠更好地反映出SQL SERVER數(shù)據(jù)庫實例的運行狀態(tài)。而最大的升級來自于SQL SERVER的知識圖譜在這個版本中已經(jīng)完成了對所有指標的覆蓋，因此這個版本的“智能診斷”功能真正可以發(fā)揮作用了。
點擊智能指標分析，D-SMART的智能診斷引擎可以根據(jù)知識圖譜的數(shù)據(jù)自動對當前的問題進行歸類和分析。
當我們發(fā)現(xiàn)某個關鍵指標出現(xiàn)異常時，我們也可以十分方便地利用智能診斷工具中的“關聯(lián)度分析”工具，去分析可能的關聯(lián)因素。
選取指標存在問題的時間段，點擊“智能指標分析”，就可以選擇其中的工具進行分析了。當我們對某個單一指標異常沒有頭緒，不知道該如何分析的時候，使用“指標關聯(lián)度分析”工具就可以去發(fā)現(xiàn)與該指標的波動特征較為相似的指標，這些指標很可能與這個你不知道該如何分析的指標有關聯(lián)關系的指標。
相似因子越小的指標可能關聯(lián)度越強。智能診斷工具還可以通過根因分析算法，自動歸納引發(fā)指標波動的可能問題。
不過這個問題是通過關聯(lián)關系推斷的，而并不是系統(tǒng)當前可能存在的問題。在報告的后面，會提供這個分析。
隨后的問題分析工具會自動分析這些關聯(lián)性的指標中存在的異常，從而推導可能存在的系統(tǒng)問題，最終原因還是IO能力不足，而誘因可能是大量的SQL加大了IO。智能診斷工具采用純數(shù)學計算的方式來分析問題，不過其分析的規(guī)則來自于知識圖譜中的專家經(jīng)驗。智能診斷充分利用已有的專家知識，結(jié)合異常檢測算法，自動對指標進行檢測，并且通過知識圖譜中積累的模型，自動進行根因歸類，將一系列指標異常收斂到有限的問題點上。這樣就好像給我們的DBA裝上了一只透視眼一樣，能夠比較方便地看透問題現(xiàn)象背后的本質(zhì)。
當然，目前的智能診斷僅僅是為我們提供了一雙透視眼，讓我們能夠更好的看數(shù)據(jù)，幫我們自動分析數(shù)據(jù)，其大腦目前還不夠聰明，分析的最后一公里依然需要依靠人的判斷，不過已經(jīng)為我們的運維人員，特別是三線專家提供了很好的分析方向。
隨著不斷積累新的故障模型，優(yōu)化知識體系，分析診斷的能力也會不斷提升。隨后我們會在DBAIOPS社區(qū)開展SQL SERVER的智能診斷測試工作，也希望有興趣的朋友參與測試，并給我們反饋測試結(jié)果，用于改善知識庫。
文章名稱：為SQLserver增加一只透視眼，你學會了嗎？
分享路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/dphhhih.html
