數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS的優(yōu)勢
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可視化手段
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS通過可視化的手段以人類便于理解的圖表形式,將重點數(shù)據(jù)以圖形化的頁面展示,從而顯著的降低了數(shù)據(jù)庫運維的門檻,提高了數(shù)據(jù)庫運維的效率。
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運維無憂
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS將一切繁重的IT運維工作都集中在云后臺管理,從專業(yè),復雜,繁重的數(shù)據(jù)中心運維活動中解放出來,使客戶能夠更加專注于其核心業(yè)務。
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海量數(shù)據(jù)運行
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS在IT運維與數(shù)據(jù)庫運維上深耕細作,發(fā)揮其團隊穩(wěn)定,專業(yè)化程度高,掌握海量數(shù)據(jù)庫運行數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。
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減員增效
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS充分利用目前機器學習、人工智能領域的科研成果,使用技術手段逐步提高每名運維人員所能管理的數(shù)據(jù)庫數(shù)量,優(yōu)化云端運維體驗,從而實現(xiàn)“減員增效”。
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS的體系
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS定義了監(jiān)控、分析、處理三個部分,分別對應數(shù)據(jù)庫智能運維體系中的眼、 腦、手三部分,從概念設計上形成運維體系的閉環(huán)。
主要負責數(shù)據(jù)庫運行狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集、存儲和可視化展示。
*底層IT系統(tǒng)運維指標
*數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運維指標
作為整個數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS智能運維體系的大腦,該部分是承擔運維數(shù)據(jù)分析與決策的關鍵模塊。
*時間序列的趨勢分析——用做趨勢維護預測
*邏輯推斷——根因分析
*知識圖譜——用于現(xiàn)象、根因與解決方案之間的映射關系
主要由GaussDB(DWS)提供的數(shù)據(jù)庫管理功能承擔。
*資源管理配置
*集群安裝/卸載
*集群重啟/擴容
*集群數(shù)據(jù)重分布
*節(jié)點溫備等其他運維操作
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS場景實例
問題現(xiàn)象
定位思路
解決步驟
問題現(xiàn)象
????????定位思路
????????解決步驟