Mainkan prestasi: mengucapkan selamat tinggal kepada kependaman

Dengan Staf Techopedia, 9 Mei 2016

Takeaway: Tuan rumah Eric Kavanagh mengadili Mark Madsen, Dez Blanchfield dan Bullett Manale mengenai latensi dan prestasi.

Anda tidak log masuk sekarang. Sila log masuk atau mendaftar untuk melihat video.

Rakan Kongsi Kandungan Teks

Kakitangan Techopedia berpangkalan dengan Bloor Group dan boleh dihubungi menggunakan pilihan di sebelah kanan. Untuk maklumat mengenai cara kami bekerjasama dengan rakan industri klik di sini.

• Profil
• Laman web

Eric Kavanagh: Tuan-tuan dan puan-puan, hello dan selamat datang sekali lagi ke Hot Technologies! Ya sememangnya! Nama saya Eric Kavanagh, ini adalah pameran Hot Tech kami, perkongsian dengan kawan baik kami dari Techopedia. Hop online untuk Techopedia.com untuk semua yang terkini dalam bidang teknologi perusahaan yang luas; Mereka, tentu saja, juga meliputi barangan pengguna. Kami memberi tumpuan kepada perusahaan di sini dalam program kami, jadi itulah yang akan kami lakukan hari ini.

Ada tempat tentang anda yang benar-benar dan cukup tentang saya, memukul saya di Twitter @eric_kavanagh, Saya suka Twitter, saya suka menyemak perkara itu, ia adalah cara yang baik untuk terus berhubung dengan orang dan mempunyai perbualan yang baik, dan satu-satu satu perbualan.

Jadi apa yang kita bercakap tentang? Tahun ini panas, ini adalah satu-satunya alam semesta peluang yang kita lihat hari ini dalam dunia pengurusan maklumat, dan apa yang kita sedang bercakap tentang hari ini akan menjadi pertanyaan, ia akan mempercepatkan pertanyaan.

Saya fikir saya terlupa menyebut tajuk, "Prestasi Main: Katakanlah Selamat kepada Latency." Baiklah yang mahu latensi? Tiada siapa yang mahu latensi, kependaman adalah apabila anda duduk di sana, klik butang dan tunggu apa yang berlaku, dan tiada siapa yang mahu. Kanak-kanak tidak suka, mereka tidak fikir ia sejuk, orang dewasa tidak suka sama ada. Kita semua telah dimanjakan oleh kelajuan web, dan kita mahu perkara dengan cepat, kita mahu perkara sekarang, dan kita akan bercakap tentang hari ini di pameran kami.

Penganalisis Mark Madsen bersama kami hari ini dari Alam Ketiga, salah satu daripada kami tetap. Saintis data baru kami, Dez Blanchfield, memanggil dari Sydney, Australia. Dan kemudian Bullett Manale, ya memang, itulah namanya, sebenarnya ia sepatutnya menjadi dua T. Bullett Manale sebagai tetamu kami dari Idera, sebuah syarikat yang sangat menarik, melakukan banyak perkara. Saya tahu tentang mereka, salah satu daripadanya ialah mereka membeli sebuah syarikat bernama Precise beberapa lama lagi. Saya tahu CEO mereka bernama Zohar Gilad, bagaimana nama itu untuk nama? Dia adalah seorang lelaki pintar.

Tetapi orang-orang, anda memainkan peranan penting dalam siaran web ini dalam soalan yang anda bertanya, jadi jangan malu, hantar soalan anda pada bila-bila masa - anda boleh berbuat demikian menggunakan komponen Q & A konsol webcast, yang ada di sana di sudut kanan bawah. Anda juga boleh berbual dengan saya dan saya akan berbual dengannya kepada pembesar suara. Kami sudah ada orang yang memanggil dari Itali jadi, "Ciao, ciao. Datang stai? "Baiklah, dengan itu saya akan menolak baris pertama Mark, saya akan menyerahkan dek ke Mark. Mark, kini anda mempunyai WebEx. Keluarkannya, lantai adalah milikmu.

Mark Madsen: Terima kasih, Eric. Saya tidak akan bermula di tengah-tengah walaupun, saya akan mula pada permulaan. Oleh itu, hanya beberapa komen untuk menubuhkan perbincangan dengan Dez dan Idera, semacam keadaan negara dengan pembangunan, dan pangkalan data dan operasi. Dan anda tahu, Jika anda melihatnya, kami mempunyai masalah dua dunia seperti ini di dalam pangkalan data dan pasaran aplikasi, kerana pemaju melihat DBA sebagai orang yang tidak mempedulikannya. Anda perlu membina model data, anda tidak boleh mempunyai akses kepada itu, anda tidak boleh membuat perkara itu, anda tidak boleh meletakkan indeks pada setiap lajur setiap jadual di pangkalan data untuk menjadikannya lebih cepat. Dan tentu saja, mengapa kita memerlukan model? Ia hanya struktur data, jika kita menukarnya, tidakkah anda hanya menuliskannya dalam bentuk bersiri?

Masalahnya adalah bahawa pemaju mengetahui kod dan aplikasi, tetapi dua perkara yang mereka sering tidak tahu, adalah kesimpulan, pengaturcaraan serentak, dan pangkalan data dan sistem pengendalian di bawahnya. Setelah menjadi pemaju dan sistem operasi dan pangkalan data kernel, saya dapat mengatakan bahawa keseragaman dan paralelisme sangat sukar, dan begitu banyak perkara yang anda pelajari untuk mendapatkan prestasi yang baik daripada kod anda, benar-benar mula runtuh ketika anda bekerja dengan pangkalan data. Dan prestasi kelihatan hebat, persekitaran ujian kelihatan hebat, dan persekitaran Q & A, dan kemudian ia menyerang sistem sebenar, dan tiba-tiba ia tidak begitu hebat. Kerana ia beragam, bagaimana kod berfungsi dengan pangkalan data, bagaimana ia berfungsi dengan alam sekitar, dan amalan kecil yang benar-benar mudah boleh mempunyai kesan drastik bergantung pada skala yang anda jalankan.

Dan apabila anda mula bercakap tentang aplikasi luaran, tentu saja, aplikasi yang luaran yang menghadap ke luar, aplikasi web, mungkin benar-benar sukar kerana benda-benda hebat sehingga tiba-tiba mereka membelit, dan mereka tidak. Anda akan memukul dataran yang menarik ini yang memerlukan banyak nuansa untuk difahami.

The flipside perkara adalah pandangan DBA. Pandangan DBA adalah bahawa terdapat operasi, mereka menghabiskan sebagian besar masa mereka, 80 hingga 90 peratus, dalam ops, dan mungkin 10 hingga 20 peratus berurusan dengan hal-hal pembangunan yang berlaku di muka. Dari perspektif ini, anda sama ada bayar sekarang atau anda bayar kemudian, dan jika anda menghabiskan masa depan anda, maka anda akan mempunyai peluang yang lebih baik kemudian, berbanding dengan pembangunan yang cenderung meneroka ciri ruang, dan cuba mencari cara terbaik untuk melakukan sesuatu. Dan jadi kami mempunyai masalah, dan kini kami mempunyai metodologi yang tidak serasi - penggunaan berterusan, melancarkan aplikasi anda setiap kali mereka bersedia, melakukan kod menolak secara berkala, bekerja di kedai yang mengamalkan ops dev. Perkara semacam ini mempercepatkan pembangunan, tetapi semua amalan di sekitar pangkalan data dan apa yang dilakukan oleh DBA dan pengurus sistem apa yang telah dilatih untuk dilakukan, amalan ops IT tidak dipertahankan.

Sekiranya anda memikirkannya, kebanyakan DBA beroperasi di bawah persekitaran kawalan perubahan berbanding persekitaran penggunaan berterusan. Ini semua mengenai kestabilan dan kawalan, berbanding kelajuan perubahan dan kebolehulangan. Pengembangan yang berterusan, jika anda tidak dapat mundur daripada perubahan, anda berada dalam kesulitan, jadi segala-galanya perlu dibina untuk mudah ditarik balik dan kod-switchable, yang sangat bukan cara pangkalan data relasi, amalan pembangunan dan amalan pengurusan telah bekerja .

Anda juga menghadapi masalah ini untuk menjadi lebih proaktif jika anda boleh, sebagai DBA, kerana pada masa anda mendengar tentang masalah, seratus ribu orang mengisi borang aduan di laman web anda. Yang membuat anda memerlukan beberapa perkara baru yang anda tidak dapat keluar dari persekitaran lama anda. Anda tahu, perkara seperti pemantauan dan peringatan yang lebih baik. Pada masa yang sama, pangkalan data telah berkembang, kami mendapat banyak aplikasi berbanding sebelum ini untuk menyokong lebih banyak perkara daripada sebelumnya, mereka berada di dalam, mereka berada di luar, mereka berada di seluruh tempat. Dan lebih banyak data bebas untuk analisis, orang memulakan pangkalan data seluruhnya kerana, sudah tentu, kini mudah sekarang, anda boleh menubuhkan mesin maya. Sekiranya anda mempunyai pembekal awan atau awan dalaman, anda boleh segera membuat perkara, dan ini mengubah keseluruhan laluan perolehan anda.

Laluan pemerolehan lama adalah, "Saya mempunyai masa untuk mendapatkan pelayan, memindahkannya dalam rak, memperuntukkan ruang, dapatkan storan, dapatkan pangkalan data yang dipasang dan lakukan sesuatu, " berbanding seseorang yang menggesek kad kredit dan pergi dalam masa lima minit. Jika anda berbuat demikian, persekitaran pembangunan moden beroperasi pada kadar yang sangat berbeza, dan begitu mudah untuk membuat pangkalan data, dan itu hanya mencetuskan masalah percambahan seperti apa yang telah kita lihat sebelumnya. Dan ini telah berlaku selama sepuluh tahun sekarang, ini bukan berita kepada sesiapa pun, tetapi ia juga bermakna persekitaran operasi telah berkembang dengan rumit.

Keseluruhan persekitaran pelayan klien telah benar-benar berubah, kerana ia bukan dunia pelayan klien lagi. Sekali lagi anda mempunyai pelayan, anda mempunyai pangkalan data, jika ada yang salah, anda tahu pelayan mana yang hendak pergi, anda tahu cara menguruskan sumber di atasnya kerana amalan terbaik adalah satu pangkalan data, satu pelayan. Virtualisasi mula memecahkan bahawa selain itu, awan memecahkan lebih banyak lagi, kerana apa yang anda fikir ialah pelayan pangkalan data, hanya perisian. Jadi persekitarannya tidak benar. Itulah yang mengandungi alam sekitar yang merupakan realiti, dan itu mungkin rak bilah atau pelayan besar yang diukir menjadi kepingan, anda tidak tahu.

Segala-galanya di sekitar pentadbiran pangkalan data dan pengurusan prestasi, dan apa pangkalan data telah dibina di sekeliling kawalan ketat dengan satu pelayan, atau segelintir pelayan dan beberapa pangkalan data, anda tidak dapat mengawal segala-galanya. Anda duduk di sana di atas mesin, tetapi bandwidth tidak boleh dibahagikan dengan mudah oleh pengurus maya, dan semuanya boleh menjadi halus dengan memori dan CPU, tetapi anda tersekat pada beberapa sumber yang tidak boleh ditangani, dan kemudian apabila anda cuba untuk memperbaikinya, model lama akan bekerja keras, mendapatkan pelayan yang lebih besar dan melakukan sesuatu seperti itu, kini ia boleh menjadi sangat mudah, hanya menambah kursus maya, hanya menambah ingatan kepada VM dan ia diselesaikan. Tetapi apa yang berlaku jika VM anda berada pada pelayan yang penuh sesak dan perlu berhijrah? Atau apa yang berlaku jika anda berada pada saiz sistem AWS, dan saiz maksimum telah dicapai, sekarang ke mana anda pergi?

Jadi anda mempunyai semua masalah ini di mana alam sekitar adalah sebahagian daripada pangkalan data sekarang, anda membungkus persekitaran dengan pangkalan data, semua sumber khas, segala-galanya dalam aplikasi itu sebahagian daripada konfigurasi, konfigurasi akan ditolak di sana. Ini adalah dari persekitaran pangkalan data, ia lebih sukar untuk dikawal dan dikawal.

Jika anda melihat apa yang pusat pangkalan data telah dilakukan, mereka telah duduk di tangan mereka, bukan? Kami telah berpindah dari idea ini untuk merawat pangkalan data dan pelayan seperti haiwan kesayangan. Pelayan mempunyai nama, anda memperlakukan mereka seperti mereka secara unik, anda merawat mereka seperti lembu, menguruskan kumpulan. Dan masalah pengurusan ternakannya adalah jika anda tidak mengawalnya, mereka akhirnya boleh mengejek, dan cemberut bukanlah perkara yang baik. Kita perlu alat pengawasan yang lebih baik, kita perlu cara yang lebih baik untuk menangani perkara ini, dan ketahui apa yang telah terjejas. Dalam model lama, ia lebih mudah kerana ops anda dan semua sistem kawalan anda memberitahu anda, tetapi apabila nama pelayan anda adalah kod UPC, ia agak sukar untuk memikirkan sesuatu.

Anda tidak boleh memberi isyarat palsu, anda tidak mampu membayar apa yang dikatakan, "Ada masalah dengan mesin ini, dan mesin itu menjadi tuan rumah 30 pangkalan data." Anda tidak mampu untuk mempunyai sesuatu yang tidak memberikan sejarah kepada anda. Pemantauan konsol sangat bagus apabila mereka menyala, tetapi jika lampu merah menjadi hijau lagi dan anda tidak tahu mengapa, dan anda tidak mempunyai sejarah untuk kembali ke apa yang mengarah kepada itu, dan apa yang konteksnya, anda berada dalam kesusahan. Kita memerlukan sistem yang akan memantau kita, kita memerlukan pemantauan yang lebih baik, menangani masalah seketika kursif yang mengekalkan sejarah data tersebut.

Perkara-perkara yang lebih baik dan ambang metrik mudah yang memberikan kita metrik utama, tetapi jangan membimbing kita secara langsung kepada apa yang normal, apa yang tidak normal dan kerap kali masalah ini berlaku. Apa yang kita bicarakan adalah gabungan persekitaran pemantauan, dan menangani prestasi, dan penjual telah duduk di tangan mereka. Mereka tidak memberikan kita alat yang lebih baik. Kami mempunyai sistem dengan lebih banyak CPU dan memori daripada yang kita tahu apa yang perlu dilakukan dengan semua itu, tetapi kita masih bergantung pada model campur tangan manual, kita tidak meletakkan mesin untuk berfungsi, untuk membimbing kita, untuk membawa kita ke titik masalah, kita tidak mendapat gaya baru ini iaitu, "Ada masalah di sini, anda boleh melakukan ini untuk memperbaikinya, " atau, "Ada masalah prestasi, sebenarnya dengan pernyataan SQL yang khusus ini, berikut tiga perkara yang anda boleh gunakan untuk menetapkan kenyataan SQL itu. "Memohon heuristik, menggunakan model pembelajaran mesin yang boleh melihat corak penggunaan sistem anda untuk melihat masalah dan mengelakkan isyarat palsu. Menggunakan mesin untuk melakukan apa yang mesin terbaik, untuk menambah DBA, atau menambah orang yang berurusan dengan masalah prestasi.

Itu cara baru, berbanding dengan gaya lama. Ada masalah dengan pangkalan data ini, perkara-perkara yang lambat, dan oleh itu kita mempunyai teknik baru, cara baru untuk melakukannya, dan kita harus menerapkannya, dan di sinilah pasaran sedang menuju. Anda melihatnya mula berkembang, bukan dengan vendor besar, tetapi dengan syarikat pihak ketiga, dan ini mencerminkan sesuatu yang berlaku 20 tahun yang lalu apabila vendor pangkalan data tidak menyediakan satu perkara untuk membantu menguruskan sistem. Jadi itulah jenis arah arah pasaran, dan dengan itu, saya ingin mengembalikannya kepada Eric.

Eric Kavanagh: Baiklah, saya akan menyerahkannya kepada Dez. Dan Dez, ambilnya, lantai adalah milikmu.

Dez Blanchfield: Terima kasih, Mark. Anda telah melakukan kerja yang hebat untuk merangkumi komponen teknikal daripadanya. Saya akan datang dari sudut yang sedikit berbeza untuk menyerlahkan apa yang berlaku di seluruh dunia, sejauh kesan kepada perniagaan dan pangkalan data di sekelilingnya. Biarkan saya melompat ke slaid pertama saya.

Di belakang apa yang baru saja anda sampaikan dari segi teknikal hal-hal dan sisi pemaju sesuatu, saya melihat perniagaan harus menghadapi cabaran data dan pangkalan data khususnya, dan jelasnya kita mempunyai peralihan yang signifikan ke arah konsep data besar ini, tetapi pangkalan data berkesan masih menjadi jantung dan jiwa di mana organisasi mengekalkan maklumat perniagaan mereka, dan ia dari pintu depan sampai ke pejabat belakang. Setiap bahagian organisasi disentuh oleh satu pangkalan data, dan dikuasakan oleh pangkalan data, dan sangat jarang saya pergi ke sama ada perbincangan projek, atau beberapa perbualan strategik yang inovatif dalam organisasi di mana topik pangkalan data atau sistem pangkalan data tidak timbul, dan selalu ada pertanyaan mengenai jenis perkara yang baru saja kita dengar, dalam prestasi dan keselamatan dan bagaimana pembangunan datang mendekati cabaran ini, dan di mana pangkalan datanya sesuai, dan kami menyedari persekitaran dan aplikasi persekitaran bercakap dengan, bagaimana dengan peranti dan mobiliti?

Ia masih menjadi topik yang sangat panas, dan ia telah menjadi satu masa yang panjang dalam skema besar perkara sejauh teknologi moden pergi. Untuk itu, saya percaya ia adalah fakta bahawa hampir semua yang kita lakukan dalam kehidupan sehari-hari kita, kehidupan harian kita, yang kini disokong oleh beberapa bentuk pangkalan data. Apabila kita berfikir tentang semua perkara di sekeliling kita, sama ada ia merupakan bil yang datang dalam surat setiap hari untuk beberapa perkhidmatan yang kita beli, ia tidak dapat dielakkan dicetak oleh sistem yang bercakap dengan pangkalan data, dan kita berada di sana. Telefon kami mempunyai pangkalan data pada mereka dengan kenalan dan log panggilan, dan perkara-perkara lain.

Di mana sahaja kita pergi, terdapat beberapa bentuk pangkalan data di sebalik ceramah dan sistem yang kita gunakan, dan lebih kerap daripada tidak, mereka agak telus kepada kita, tetapi hakikatnya mereka berada di sana. Jadi, saya fikir saya akan segera membincangkan mengapa ini telah menjadi sedikit masalah dalam tempoh yang sangat singkat. Pada mulanya, konsep pangkalan data datang dari lelaki cantik ini, Edgar Codd. Semasa bekerja di IBM, dia mengubah dunia sejauh pengurusan data berjalan dengan mewujudkan konsep yang kita rujuk sekarang sebagai pangkalan data hubungan.

Pada mulanya, pangkalan data adalah pangkalan data dan kehidupan yang baik, ia adalah agak mudah dalam lajur, dan sebutan, dan sebagainya, dan jadual, dan membangunkan perisian cukup mudah, dan prestasi tidak benar-benar masalah besar - ia adalah teknologi baru yang menarik. Kami mengakses pangkalan data melalui beberapa bentuk terminal, dan anda hanya boleh benar-benar menimbulkan malapetaka pada akhir terminal 3270 di kerangka utama, dan jenis terminal lain yang biasa, sistem-sistem lain yang datang. Dan dalam kebanyakan kes, terminal gaya lama sangat serupa dengan apa persekitaran web sekarang, dan itu adalah bahawa anda akan mengisi borang di skrin pada terminal itu sendiri dan tekan Enter dan dimatikan, ia akan menembak sebagai satu paket, sebagai permintaan, dan sistem back-end akan menanganinya. Itulah yang berlaku pada pelayar web pada hari ini, apabila anda menaip pautan pada pelayar web dan bentuknya biasanya tidak masuk dalam masa nyata kembali ke sistem, walaupun dengan AJAX hari ini, itu tidak sepenuhnya kes.

Tetapi ada sesuatu yang berlaku, masa depan tiba, dan baru-baru ini internet, dan hampir semalam, dalam web 2.0 sesaat, dan hanya sekitar sudut kita mendapat Internet of Things. Dan dalam proses masa depan yang berlaku, dunia pangkalan data baru saja meletup, dan interaksi dengan pangkalan data hanya menjadi satu perkara yang kita semua lakukan secara lalai, bukan satu kes yang anda akan pergi ke suatu tempat untuk melakukan sesuatu, seperti membeli tiket untuk kapal terbang, dan ingin pergi ke seberang planet ini, seseorang terpaksa menaip terminal semua butiran anda dan pergi ke pangkalan data dan mencetak tiket.

Hampir semua yang kami lakukan sekarang, sama ada ia mengimbau teksi di Google dengan aplikasi, sama ada ia melompat ke atas perbankan internet, apa yang kita lakukan setiap hari, dengan beberapa jenis sistem, ia dikuasakan oleh pangkalan data. Dan apabila internet datang, itu sedikit lebih mudah untuk dibawa kepada kita, kehidupan seharian kita melalui pelayar web, dan kemudian web 2.0 datang dan perkara menjadi mudah alih, dan skala perkara hanya meletup. Sebenarnya, garis kegemaran saya dalam topik ini ialah, "Internet menghubungkan segala-galanya, web 2.0 menjadikannya mudah alih dan sosial, dan perkara-perkara yang sangat, sangat besar dan sekarang kita mempunyai internet dan perkara-perkara dan, dan IoT … Yikes !!" Kami tidak pernah membayangkan impak Internet Perkara ketika datang ke dunia pada sistem pangkalan data.

Oleh itu, dalam istilah moden, apa yang kita anggap sebagai terminal telah menjadi perkara yang berkesan, ia adalah telefon mudah alih, ia adalah pelbagai jenis tablet, sama ada tablet peribadi skrin besar pengguna atau perusahaan, ia adalah komputer riba dan ia adalah desktop tradisional dalam beberapa bentuk. Dalam satu imej itu, anda dapat melihat hampir semua bentuk antara muka yang kami gunakan untuk berbincang dengan sistem pangkalan data dan aplikasi yang dikuasakan oleh mereka, dari alat-alat kecil di tangan kami yang berjalan di sekitar dan kami seolah-olah terpaku pada semua jalan ke versi yang lebih besar, dan iPad, dan tablet lain dan Microsoft Surfaces, untuk komputer riba setiap hari, yang selalu berlaku dalam persekitaran profesional dan sebagainya. Orang ramai cenderung untuk mendapatkan komputer riba dan bukan desktop tetap, tetapi mereka adalah terminal moden dalam pandangan saya dan sebahagian daripada alasan bahawa pangkalan data mengalami pelbagai jenis cabaran dalam prestasi pengurusan sebahagian daripada kehidupan kita, dan bukan hanya pembangunan.

Oleh itu saya menganggap ia salah satu cabaran terbesar yang perniagaan masih menghadapi pada hari ke hari. Semua orang menganggap pangkalan data adalah masalah tunggal kita, mereka tidak. Jadi apa yang membimbangkan? Baiklah apabila kita pergi dari satu hujung ke satu dengan yang lain dengan semua perkara yang berkaitan dengan pangkalan data, dari segi komersial, dan Mark membincangkan komponen teknikal dengan sangat baik, tetapi dalam pengertian komersial, sebagai organisasi, kita berfikir tentang pangkalan data. Kami berurusan dengan perkara-perkara sepanjang jalan dari reka bentuk asas dan hujung depan pembangunan. Apabila perniagaan bermula, mereka akan berfikir tentang membangunkan aplikasi, membangunkan keupayaan, atau bahkan melaksanakan aplikasi yang ada dalam beberapa bentuk. Sesetengah bentuk reka bentuk dan pembangunan perlu dilakukan dan banyak pemikiran harus dibawa ke dalam bagaimana sistem pangkalan data ini akan dilaksanakan, dan disokong dan diuruskan, dan prestasi dipantau dan sebagainya.

Penyepaduan persekitaran pangkalan data dan aplikasi, dan jenis API, jenis akses yang disediakan sekarang semakin banyak mencabar, lebih kompleks. Pentadbiran, sokongan dan sandaran hari demi hari, sekali lagi, ini adalah perkara yang kami fikir telah diselesaikan, tetapi kemudian secara tiba-tiba skala semakin besar, dan perkara bergerak lebih laju, dan jumlahnya jauh lebih besar; saiz persekitaran, sistem pangkalan data terpaksa menyokong kelajuan di mana transaksi bergerak.

Fikirkan tentang pangkalan data dalam persekitaran perdagangan frekuensi yang sangat tinggi, hanya ada cara manusia dapat menjejaki dengan itu, ia hanya sekumpulan mesin yang melancarkan satu lagi kelompok mesin untuk melakukan perdagangan frekuensi tinggi, membeli dan menjual, dan jumlah pada yang mana transaksi tersebut berlaku. Fikirkan senario moden, seperti pelepasan awal filem Netflix di mana anda tidak bercakap mengenai beratus-ratus atau beribu-ribu, atau beratus-ratus ribu, mungkin berjuta-juta orang yang ingin melihat filem itu dari yang kedua ia dibebaskan. Semua maklumat tersebut ditangkap, dan dijejaki, dan direkod dan dianalisa dalam platform pangkalan data.

Dan kemudian ada dunia yang sentiasa hidup sekarang, 24/7, bukan hanya mengikuti Matahari tetapi selalu ada seseorang di tengah malam yang ingin melakukan sesuatu, dan jam perniagaan mengikuti Matahari di seluruh dunia. Oleh itu, uptime dan ketersediaan adalah secara lalai, adalah iklim sekarang, mempunyai gangguan sebenarnya bukanlah sesuatu yang boleh diterima. Dan kelebihannya, jika terdapat isu prestasi atau jika kita memerlukan tetingkap penyelenggaraan untuk melakukan peningkatan atau patch, atau keselamatan, kita perlu memotong dari satu persekitaran pangkalan data kepada yang lain dan melakukannya secara lancar dan secara automatik.

Keselamatan dan piawaian dan pematuhan, kami mempunyai beberapa perkara yang cukup besar yang berlaku di dunia yang terlambat, khususnya GFC, dan oleh itu kami mempunyai pelbagai cabaran baru untuk bertemu di sekitar pematuhan, keselamatan, dan standard yang sepadan, dan kami memerlukan untuk dapat melaporkan mereka dalam masa nyata, dan idealnya dalam bentuk papan pemuka. Kami tidak mahu menghantar pasukan monyet ke pusat data untuk mencari sesuatu, kami memerlukan sistem untuk memberitahu kami bahawa dengan segera, dalam masa nyata.

Dan dua orang yang menyeronokkan yang hampir tidak pernah dibicarakan, kami biasanya menolak mereka di bawah permaidani dan berharap mereka tidak pernah menaikkan kepala hodoh mereka, tetapi pemulihan bencana dan kesinambungan perniagaan - semuanya adalah perkara yang sepatutnya, untuk sebahagian besarnya, berlaku secara automatik, sekiranya perlu timbul.

Kita boleh menghabiskan hari bercakap tentang jenis perkara yang boleh salah dalam persekitaran pangkalan data, dan bahawa manusia umumnya telah bertindak balas, tetapi sekarang kita memerlukan sistem dan alat untuk melakukannya untuk kita. Salah satu contoh ialah pelanggaran data dan begitu, apabila kita memikirkan pangkalan data, dan saya bertanya soalan ini secara terbuka dalam pelbagai bentuk: apa yang berlaku kepada pangkalan data apabila kita menjauhkan bola, dan sesuatu yang kritikal salah? Khususnya jika tidak ada sistem yang menonton prestasi dan keselamatan dan aspek utama lain dalam menjalankan pangkalan data.

Nah, apa yang boleh terjadi adalah ini, ini adalah tangkapan skrin beberapa pelanggaran terkini dalam dua hingga tiga tahun yang lalu. Selalunya, ini semua berasal dari sistem pangkalan data, dan selalu ada beberapa isu dalam keselamatan atau kawalan, atau akses yang berlaku, dan di sudut kiri atas kita melihat 152 juta akaun Adobe, di mana setiap perincian daripada pelanggan tersebut telah dilanggar. Dan sekiranya kes alat yang sesuai mungkin ada untuk mengesan dan menangkap kejadian itu, dan mengawal keselamatan, kita mungkin telah mengelakkan beberapa daripada mereka, beberapa ratus rekod pertama yang dicuri mungkin telah memaklumkan kepada kita, dan kita akan mempunyai berhenti seratus lima puluh juta.

Kemudian kita sampai ke titik utama perjalanan ini, membawa kita melalui, iaitu: mengapa kita memerlukan sistem yang lebih baik? Kenapa kita tidak boleh melemparkan lebih banyak badan pada perkara ini, bahawa kita telah baik dan benar-benar melintasi sudut pandangan saya, dan pastinya saya percaya terdapat kes yang sudah menjadi bukti terlambat, yang membuang lebih banyak DBA, pentadbir dan lebih banyak orang di perkara ini tidak membetulkan isu ini. Kami memerlukan alat yang lebih baik dan sistem yang lebih baik.

Inilah lima alasan utama saya yang saya percaya menyokong ini, dan mereka berada dalam kedudukan mengikut kepentingan, berdasarkan apa yang saya lihat di seluruh perusahaan swasta dan negeri-negeri yang dikawal persekitaran, cabaran yang mereka hadapi dengan persekitaran pangkalan data, dan mengurusnya.

Keselamatan dan pematuhan - nombor satu. Anda tahu, mengawal siapa yang mempunyai akses, di mana mereka mempunyai akses, apabila mereka mempunyai akses, berapa kerap mereka mempunyai akses, di mana mereka telah mengaksesnya. Berpotensi peranti yang sebenarnya mereka sentuh dan jenis perkara yang mereka lihat, dan kepatuhan yang berlaku. Mempunyai manusia menjalankan laporan 30 hari kemudian untuk memberitahu kami sama ada perkara-perkara yang baik-baik saja tidak sesuai lagi, ia perlu berlaku dalam masa nyata.

Prestasi dan pemantauan - seolah-olah tidak ada otak, tetapi selalunya ia tidak. Sama ada kita menggunakan alat sumber terbuka atau beberapa alat komersil pihak ketiga, kita selalu tidak melepaskan bot, dalam banyak cara, dengan jenis pemantauan prestasi yang diperlukan dan perincian yang, dan keupayaan untuk bertindak balas dalam masa .

Pengesanan dan tindak balas insiden - ia harus menjadi perkara nyata masa nyata, dan selalunya kita memerlukan sistem untuk melakukannya untuk kita, atau sekurang-kurangnya memberi amaran kepada kita dengan cepat supaya kita dapat menanganinya, supaya beberapa isu yang timbul ditangani dengan cepat, dan jangan terkawal.

Pengurusan dan pentadbiran - sekali lagi, kami fikir masalah ini diselesaikan, mereka tidak. Matlamat isu yang dihadapi oleh pasukan pangkalan data, terutamanya DBA di mana sistem harus menjaga perkara-perkara untuk kita, kita belum menyelesaikan masalah itu lagi, itu masih merupakan perkara yang sebenar.

Dan dari hujung depan dengan reka bentuk dan pembangunan, apabila kita mula membina alat-alat ini, kita membina persekitaran pangkalan data, dapat membuang alat-alat yang sesuai di pembangunan dan pengujian, dan integrasi, platform. Ini masih bukan perkara yang mudah untuk kita lakukan, dan perjalanan ini semata-mata mendorong kita kepada mesej yang sama, di dalam fikiran saya, kita memerlukan sistem yang lebih baik dan alat yang lebih baik untuk membantu kita menyampaikan hasil yang kita perlukan dari persekitaran pangkalan data kami, jadi perniagaan yang memacu nilai dari pelanggan kami. Kita tidak boleh terus membuang lebih banyak badan dan lebih banyak DBA, skala terlalu besar, kelajuan terlalu cepat dan jumlahnya terlalu tinggi. Dengan itu, Eric saya mungkin akan kembali kepada anda.

Eric Kavanagh: Saya menyukainya, kami mempunyai banyak tanah yang diliputi oleh orang ramai, banyak prospektif, dan kami teruskan dan menyerahkan kunci kepada Bullett hanya satu saat.

Bullett Manale: Baiklah.

Eric Kavanagh: Oh, mari kita bawa dan Bullett, sekarang saya menyerahkannya kepada kamu, dan lantai adalah milik kamu.

Bullett Manale: Baiklah, terima kasih. Saya fikir banyak perkara yang baik telah dibuat. Saya mahu hanya bercakap dengan cepat sekejap tentang Idera, siapa kita, dan kemudian kita akan melompat masuk. Saya akan bercakap tentang alat yang saya fikir banyak perkara ini yang kita bicarakan, kita boleh jenis set dan jenis membincangkan beberapa kawasan di mana jajaran ini, dengan alat ini, produk Pengurus Diagnostik.

Sekarang, apa yang saya mahu lakukan terlebih dahulu, adalah semata-mata memberikan sedikit latar belakang tentang siapa Idera; kami telah berada di sekitar sejak tahun 2003, dan oleh itu kami telah memulakan dengan hanya alat SQL Server, dan itulah yang akan kita fokuskan pada hari ini, akan menjadi produk Pengurus Diagnostik. Tetapi anda boleh melihat semua baldi perkara yang ada di sini, dan baru-baru ini, seperti yang telah disebutkan sebelum ini, kami memperolehi Tepat dan melalui pengambilalihan, kami juga mempunyai Embarcadero, dan kami mempunyai portfolio produk yang bagus.

Dari segi pemantauan prestasi, dari segi SQL Server, produk yang saya ingin bicarakan, yang menjajarkan topik-topik yang kita bincangkan, adalah Pengurus Diagnostik. Sekarang, ini adalah produk yang telah ada sejak hampir dekat dengan hari Idera, dan saya cukup bernasib baik untuk menjadi sebahagian daripada itu sejak sekitar tahun 2005. Dan saya telah melihat banyak perubahan dari segi SQL Server, pergeseran dari fizikal ke maya, semua jenis barangan yang berlaku, dan juga keperluan DBAs apabila persekitaran tumbuh, dan jenis perkara tersebut.

Apa yang saya mulakan dengan, ialah pengguna biasa produk kami ialah DBA, jadi ketika kita bercakap dengan orang-orang untuk kali pertama, calon pelanggan, itu kebanyakannya DBA yang kita bicarakan. Kami tidak bercakap dengan pengurus IT, atau para pengarah, ia mungkin pada tahap tertentu dapat mencapai tahap itu, tetapi permulaan awal adalah bahawa DBA mempunyai masalah, DBA cuba untuk memperbaiki masalah ini, dan banyak kali kita akan pergi dan muat turun dan cubalah produk tersebut sebagai sebahagian daripada itu. Anda boleh mendapatkan pengurus data atau DBA atau DBA yang bertindak, lelaki yang cukup bernasib baik untuk menjadi yang paling teknikal di dalam bilik, dalam beberapa kes. Sekarang, apabila anda sampai ke persekitaran perusahaan yang lebih besar, jelas, maka anda akan mendapat DBA penuh-penuh biasanya mereka akan menggunakan alat tersebut. Dan saya pergi ke sana dan hanya menambah sedikit maklumat di sini dari Wikipedia. Ia jenis tanggungjawab DBA seperti yang dinyatakan oleh Wikipedia, itulah yang mereka lakukan.

Sekiranya anda meneruskan penyenaraian di sini, banyak perkara ini, saya tidak akan membacanya, tetapi anda mendapat banyak perkara biasa yang anda fikirkan, dan kemudian pada salah satu daripadanya, anda ada pemantauan dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data, dan itu cukup besar. Dan apa yang menarik, adalah apabila anda bercakap dengan DBA, mereka selalu menjadi orang yang dipersalahkan dahulu, ketika menghadapi masalah, dan itu mungkin tidak benar, tetapi ketika ada masalah kinerja, biasanya dengan aplikasi yang terikat dengan pangkalan data DBA, mereka yang menjadi penyalahguna, sehingga mereka selalu mencari alasan mengapa itu bukan kesalahan mereka. Dalam banyak kes itu, apa yang mereka boleh menggunakan alat ini, Pengurus Diagnostik, untuk membantu mereka melakukannya.

Tetapi pada penghujung hari, juga, jika pangkalan data tidak berfungsi, maka banyak perkara lain ini tidak begitu penting, aplikasi anda tidak berfungsi, maka itu tidak terlalu penting bagi banyak perkara-perkara. Pertama sekali, kami ingin dapat memastikan bahawa pengguna mengalami cara kami mengenalnya, tidak berkurang, itu sesuatu yang DBA sentiasa berusaha. Dan saya fikir, jika anda melihat alasan mengapa orang biasanya membeli dan menggunakan produk Pengurus Diagnostik SQL, salah satu daripada sebab pertama, mungkin bukan yang utama, tidak lepas atau paling tidak, tetapi ia sama seperti di seberang papan, dan bergantung kepada siapa yang anda bercakap, alasan ini, hampir satu atau dua daripada mereka selalu ada beberapa jenis keperluan.

Tetapi yang pertama hanya dapat melihat pandangan berpusat itu sebagai SQL yang mereka uruskan. Dan perkara yang lucu ialah dalam banyak kes, jika anda meminta DBA, "Berapa banyak contoh yang anda uruskan?" Nombor ini sering berubah, bahawa mereka tidak pasti dalam beberapa kes. Jadi, anda memerlukan sesuatu yang lebih daripada sekadar membuang segala-galanya pada skrin. Anda mahu mencengkam maklumat itu, anda mahu memahaminya, dan itu salah satu perkara yang pasti membantu Pengurus Diagnostik, adalah dapat memberikan anda pandangan semacam itu ke dalam alam sekitar.

Dan itu bukan sekadar pandangan ke alam sekitar, tetapi ia adalah pandangan bahawa DBA, pentadbir pangkalan data, selesa dengan dan ia adalah konsol yang DBA sentris, jika anda akan. Ia dibuat untuk pentadbir pangkalan data. Terdapat banyak alat pengawasan di luar sana, terdapat banyak alat persembahan di luar sana, tetapi seperti yang saya katakan, pada akhir hari, DBA ingin alat yang direka untuk DBA, kerana ada banyak perkara khusus untuk apa yang mereka lakukan dalam hari mereka.

Dan dengan itu berkata, anda mempunyai SCOM, anda mempunyai HPF, anda mempunyai semua teknologi lain, tetapi mereka mahukan sesuatu yang khusus untuk apa yang mereka lakukan. Saya fikir kita dapat membantu di kawasan itu dengan produk ini, anda akan melihat apabila kita masuk ke dalamnya dalam masa yang kedua. Perkara lain yang kita lihat dengan DBA yang pastinya salah satu perkara yang kita sentuh pada awal juga, adalah mereka perlu melihat apa yang berlaku, jelas, dan mereka perlu dapat melihat seluruh perusahaan dan mempunyai ketenangan fikiran dalam mengetahui apa yang berlaku. Tetapi pada masa yang sama, mereka tidak duduk di sana menatap konsol.

Ingat semua titik peluru yang anda lihat pada senarai itu, yang saya baru tarik? Mereka juga perlu melakukan perkara-perkara lain, jadi bukan hanya menunggu menunggu kebakaran. Dalam banyak kes terdapat mesyuarat, atau banyak tingkap penyelenggaraan yang berkaitan dengan pentadbir pangkalan data yang berjalan pada pertengahan malam ketika mereka sedang tidur, sehingga mereka harus memiliki kemampuan untuk kembali dan melihat apa yang terjadi . Dalam banyak kes, jika anda tidak menangkap sesuatu apabila ia berlaku, sebaik sahaja masalah telah hilang, atau sekurang-kurangnya dengan SQL Server, ia menjadi jenis masalah di mana anda menghadapi situasi di mana anda tidak ada lagi sisa-sisa masalah itu. Dan masalah-masalah itu hilang, begitu juga dengan sisa-sisa, yang bermakna bahawa anda mempunyai kurang untuk menyelesaikan masalah, anda mempunyai sedikit maklumat untuk bekerja dengan.

Dengan kata itu, itu pasti salah satu perkara yang boleh membantu Pengurus Diagnostik, adalah untuk memberi pandangan anda ke masa lalu untuk menanyakan maklumat dari masa lalu, "Adakah saya mempunyai waspada dengan menyekat, adakah saya mempunyai masalah dengan deadlocking, adakah kita mempunyai perkara yang berlaku dari segi sumber daya kita? "Saya boleh kembali dan menanyakan maklumat itu. Saya boleh mengebor ke titik tertentu dalam masa. Saya dapat melakukan semua perkara secara langsung dari dalam alat ini.

Semua perkara itu, walaupun sama ada atau tidaknya aplikasi dalaman atau luaran, DBA mahu tahu, kerana mereka mahu dapat melihat apa yang menyebabkan masalah itu. Ia tidak terlalu penting jika ia adalah seseorang di dalam organisasi, atau seseorang di luar organisasi yang menulis kod itu; mereka masih mahu dapat mengasingkannya, supaya mereka tahu bahawa masalah itu berlaku, dan mereka tahu di mana ia datang.

Jadi prestasi dan akauntabiliti adalah bahagian penting dari apa produk kami. Kami boleh menyediakan semua butiran tersebut, dan apa yang baik, adakah anda mempunyai keupayaan untuk menggerudi. Sekiranya terdapat kesesakan, anda boleh mengaitkannya dengan aplikasi, kepada pengguna, kepada pangkalan data, untuk pertanyaan. Dan sekali lagi, ia adalah jenis pistol merokok. Anda mendapat korelasi langsung di antara apabila pertanyaan ini berjalan, apa yang dilakukannya? Dan itu bukan hanya soal pertanyaan itu sendiri, dari segi pelaksanaannya sendiri, tetapi juga permintaan dari masa ke masa semakin parah? Dan perkara-perkara itu juga boleh dijawab, dengan produk, yang pasti sesuatu yang jika anda cuba menjadi proaktif, sangat baik untuk dapat mengatakan, "Hei, inilah pertanyaan yang berjalan buruk, tetapi anak lelaki melihatnya kerana ia berjalan lebih jauh, kita dapat melihat ia berjalan lebih teruk dan lebih buruk, saya boleh melakukan sesuatu mengenainya. "

Jika kita pergi ke kawasan seterusnya di sini; dan ini mungkin - saya katakan ini adalah salah satu yang besar. Salah satu soalan yang saya bertanya, apabila saya memperlihatkan produk kami, saya akan selalu bertanya kepada pentadbir pangkalan data, "Bagaimana anda mendengar mengenai masalah yang berkaitan dengan pangkalan data SQL Server anda?" Dan ia sangat lucu, kerana kebanyakan masa - sekarang diberikan, kebanyakan masa mereka melihat produk kami, kerana dalam banyak kes mereka cuba untuk menyelesaikan keperluan tertentu. Tetapi menarik untuk mendengar jenis perkara awal - sekurang-kurangnya dengan SQL Server, adalah bahawa ia adalah jenis - anda tahu, pada hari-hari awal SQL Server anda mempunyai SQL Server dan kemudian anda mempunyai Oracle. Dan semua orang mempunyai Oracle, dan SQL Server semacam itu, kerana kurang ekspresi yang lebih baik, anak tangga keturunan redup dari pangkalan data, ketika pertama kali dimulai.

Dan ketika Microsoft menambah lebih banyak ciri kepadanya, ia menjadi sedikit lebih banyak daripada alat perusahaan. Dan jelas sekali, ia telah datang jauh sejak itu. Tetapi maksudnya ialah, satu kali anda boleh berhujah bahawa pangkalan data tidak dianggap sebagai kritikal kembali pada hari itu. Dan itu berubah dari masa ke masa. Oleh kerana itu, dalam banyak kes, orang cuba mengulurkan tangan, dan berkata, "Kamu tahu apa? Saya mempunyai semua pangkalan data SQL Server ini, saya cuba untuk mengendalikannya. "Dan bukannya mendengar tentang masalah dari meja bantuan, atau mendengar tentang masalah dari orang tertentu - seperti pengguna sendiri, mencari jalan untuk mencari jalan-jalan. Mereka mencari jalan untuk dapat dimaklumkan mengenai situasi tersebut sebelum mereka berlaku.

Begitu juga dengan Pengurus Diagnostik, itu salah satu daripada perkara yang kita cuba lakukan juga, sekurang-kurangnya dapat menjadikan DBA itu yang pertama mengetahui tentang situasi tersebut, atau masalah tersebut, supaya mereka dapat melakukannya sesuatu tentang hal itu, sama ada betul ketika mereka berlaku, atau mengambilnya lebih jauh lagi, untuk menganalisis sistem-sistem ini yang ia pemantauan. Dan dapat memberikan nasihat proaktif yang akan meningkatkan prestasi contoh itu, dan dapat melakukannya secara teratur. Sebagai contoh, kita perlu menambah indeks, berdasarkan beban kerja; jenis perkara, alat yang mampu melakukannya juga. Jadi kita akan melihat banyak perkara itu dalam alat ini.

Perkara lain dan perkara terakhir yang ada di dalam senarai ini, yang mana lebih banyak keterangan umum, tapi itu sesuatu yang perlu diperhatikan. Dan terutamanya, semasa anda masuk ke dalam keadaan-keadaan yang lebih tinggi dari peringkat keadaan perusahaan, di mana anda mempunyai banyak contoh, selalu akan menjadi beberapa perkara yang tidak jelas yang saya ingin memantau, jika saya pentadbir pangkalan data, untuk contohnya. Dan apa yang kita cuba lakukan adalah menjangkakan dari segi apa yang biasa DBA akan mahu memantau.

Dengan kata itu, anda juga akan dapat dari segi - sentiasa ada sesuatu yang baru. Oleh itu, kami menyediakan satu cara untuk anda menambah apa sahaja metrik yang anda perlukan untuk memantau dan mengurus selepas titik pemasangan boleh ditambah. Jadi mana-mana kaunter PerfMon, kaunter WMI, objek kaunter SQL Server; semua itu boleh dimasukkan ke dalam alat. Anda mempunyai keupayaan untuk menambah pertanyaan tambahan yang boleh dimasukkan ke dalam selang undian anda.

Dan, perkara terakhir yang perlu diperhatikan ialah kita boleh menambah, dan sebenarnya berkomunikasi dengan kedua-dua vCenter dan Hyper-V untuk dapat menarik metrik daripada persekitaran tersebut. Kerana salah satu perkara yang kami telah dikenalpasti dengan DBA, adalah bahawa mereka biasanya bukan sebahagian daripada operasi secara khusus. Dan mereka tidak semestinya mempunyai, anda tahu, persekitaran vCenter, tersedia untuk mereka, atau jenis perkara yang tersedia untuk mereka.

Dan masalahnya ialah jika mereka berurusan dengan contoh SQL Server, dan mereka telah diperuntukkan sumber, tetapi contoh itu dim virtualisasi, ia mungkin kelihatan seperti mereka mempunyai semua sumber di dunia, ketika mereka hanya mengawasi apa yang pada sistem operasi tetamu. Hakikatnya, pada tuan rumah, mungkin terdapat 30, atau 40, atau 50 atau 100 VM lain yang mereka cuba akses, dan mempunyai pertentangan sumber-sumber yang sama. Dan satu-satunya cara untuk benar-benar melihatnya ialah untuk berkomunikasi dengan persekitaran yang lain, dan bagi mereka antara muka, dalam kes ini, yang kita lakukan.

Anda mempunyai keupayaan untuk menambah jenis kaunter yang lain ke dalam alat tersebut. Sekarang ini bukan hanya untuk memantau kaunter-kaunter itu, tetapi ia adalah mengenai dapat membuat kaunter-kaunter baru ini, yang anda memperkenalkan kepada produk itu, menjadikannya sebahagian daripada alat itu, seolah-olah mereka adalah metrik yang tidak ada-kotak . Satu perkara yang anda mahu memantau; jadi ini bermakna dapat memasukkannya ke dalam papan pemuka mereka. Ia bermakna dapat menambahkannya ke laporan tersuai anda sendiri, dengan jelas dapat menetapkan ambang dan memberi amaran kepada mereka, tetapi juga mendasarinya dan dapat menetapkan ambang dengan beberapa pengetahuan, di mana untuk menetapkannya berdasarkan hal-hal seperti anda baseline dan apa yang biasa. Jadi, anda mempunyai banyak jenis perkara yang juga dalam produk.

Apa yang saya berikan kepada anda adalah apa yang saya panggil "penyerahan teras untuk Pengurus Diagnostik, " dan saya boleh meneruskannya dan memberi anda sedikit rasa itu dengan pergi ke produk. Apa yang saya akan lakukan ialah berkongsi pandangan saya, okay, dan hanya akan menyeretnya. Jadi, apa yang akan anda lihat, ini adalah konsol untuk Pengurus Diagnostik. Dan seperti yang saya sebutkan sebelum ini, pergi ke teras pertama yang dapat disampaikan, dapat melihat perkara-perkara dari jenis pandangan perusahaan Ada banyak contoh yang berbeza dari itu dalam alat Kita memiliki semacam paparan thumbnail, kita mempunyai lebih banyak pandangan seperti grid Kami juga mempunyai, dari segi fleksibiliti, kita mempunyai konsol berasaskan web. Konsol berasaskan web mempunyai pandangan lain yang tersedia untuk anda, seperti peta utama dan perkara-perkara seperti itu. Tetapi perkara itu adalah bahawa anda mempunyai keupayaan untuk melihat dan melihat perkara-perkara pada tahap yang tinggi.Tetapi seperti masalah berlaku, anda akan menggali sedikit ke dalam alat, dan sebenarnya melihat masalah tertentu lems, dan mempunyai beberapa cara untuk memahami dan mengetahui apa yang sedang berlaku. Dan jelaslah itu sangat penting.

Sekarang, dari segi dapat melihat apa yang berlaku pada masa lalu; jika saya melihat masalah yang berlaku semalam, atau seminggu yang lalu, maka dalam keadaan itu, anda tahu, anda akan mempunyai keperluan untuk dapat keluar ke contoh SQL tertentu. Dan berita gembira adalah, jika anda tahu berapa masa masalah itu terjadi di dalam produk, anda boleh pergi terus ke penyemak imbas sejarah. Dan saya boleh menunjuk kepada masa tertentu hari itu; ia boleh dari beberapa minggu yang lalu, ia boleh dari hari ini. Tetapi apa sahaja hari yang saya pilih dalam kalendar, saya akan dibentangkan dengan selang undi yang berbeza. Dalam kes sekarang, saya dapat melihat apa yang saya akan lihat jika saya melihat konsol pada 20 April pada pukul 1:37 malam

Jadi saya dapat kembali dalam masa, dan kemudian apabila saya melakukannya, semua tab yang berbeza yang kita lihat di sini akan mencerminkan titik tertentu dalam masa, termasuk pertanyaan yang mungkin berjalan dengan buruk, termasuk mungkin jika Saya mempunyai sesi dengan menyekat. Segala barangan macam itu akan muncul dalam alat ini, dan ia akan membolehkan saya jelaskan bahawa maklumat sejarah dapat, anda tahu, membetulkan masalah itu. Sekarang pada nota itu, apabila kita bercakap mengenai sejarah, perkara lain yang perlu diperhatikan di sini ialah bukan hanya menggunakan sejarah untuk menyelesaikan masalah. Sejarah itu sangat berharga, kerana alasan lain. Dan, salah satu yang besar adalah untuk dapat membuat keputusan dengan cekap, dan dapat membuat keputusan dengan cepat, dengan maklumat yang tepat. Jadi semua sejarah itu, semua maklumat yang kami kumpulkan, kami boleh melaporkannya.

Jika seseorang datang kepada saya dan berkata, "Saya mendapat aplikasi baru yang hebat ini, ia akan mengubah dunia seperti yang kita tahu. Oh, dengan cara ini ia memerlukan pangkalan data, dan oh dengan cara ia akan benar-benar memegang I / O pada mesin di mana pangkalan data itu. " Jika saya tahu bahawa masuk ke dalamnya, saya dapat memanfaatkan maklumat itu untuk memberikan kedudukan semua pelayan pengeluaran saya, berdasarkan kemungkinan dalam koleksi tujuh hari terakhir. Dan saya akan dapat dengan cepat sampai pada kesimpulan yang mana keadaan paling masuk akal untuk menggunakan pangkalan data itu. Maka itu jenis maklumat sejarah yang juga jelas sangat berharga.

Dari segi pertanyaan itu sendiri; dari segi melihat pertanyaan, kami mempunyai banyak cara untuk melakukannya dalam alat ini. Dan yang saya sukai ialah Query Waits View, kerana Query Waits View sangat membantu dari segi dapat menilai. Sekiranya saya mengalami kesesakan yang berlaku, dapat dengan asasnya dapat mengenal pasti semua kawasan yang berbeza yang mempengaruhi pertanyaan tertentu itu; bukan sahaja pertanyaan itu sendiri dan apa kesan pertanyaan itu, tetapi juga, anda tahu, aplikasi mana yang berasal dari, sesi mana ia datang, pengguna yang memanggilnya dan semua benda itu, saya dapat melihatnya, jelas, maklumat dalam masa nyata, tetapi saya juga mempunyai keupayaan untuk melihat data tersebut dari masa lalu. Dan itu salah satu perkara di sini, dan saya memulakan skrip, tetapi saya perlu menunggu untuk jenis pop timbul.

Walaupun kami menunggu untuk itu, saya mahu - dan saya tahu kami pendek pada masa, jadi saya mahu berbual dengan sedikit juga tentang menyedarkan pemberitahuan yang proaktif. Dan apabila anda bercakap mengenai perkara seperti itu, seperti yang saya katakan, sebagai bahagian yang proaktif, terdapat banyak alat yang memberi amaran. Bahagian yang sukar tidak menghantar e-mel. Bahagian yang sukar tidak menulis kepada log peristiwa atau menjana perangkap SNMP. Bahagian yang sukar adalah mengetahui bila menghantar amaran itu pada waktu yang sesuai. Dan sebagainya dengan itu banyak perlu melakukan beberapa perhitungan, yang perlu difahami, "Apa itu tentang contoh tertentu dan apa yang biasa kerana ia berkaitan dengan contoh itu?"

Dan sebagainya untuk semua metrik yang masuk akal untuk berbuat demikian, kami memeterai metrik tersebut. Kami sebenarnya menunjukkan kepada anda garis dasar, kami akan menunjukkan kepada anda ambang bahawa ia kini ditetapkan. Dan kemudian perkara lain yang baik mengenainya, katakanlah, saya menetapkan ambang saya dalam kes ini enam dan sepuluh hanya untuk contoh ini. Enam minggu dari sekarang, jika saya kembali kepada contoh ini, garis dasar ini dapat berubah sepenuhnya, kerana salah satu perkara yang kita lakukan apabila kita mengira garis dasar, secara lalai, adalah pengiraan tujuh hari yang bergulir. Oleh itu, ia sentiasa memberikan saya versi terkini dari garis dasar. Dan apa yang berlaku jika asas itu beralih ke ambang saya? Dalam kes ini, saya dapat melihat dan memberi amaran kepada cadangan yang pada dasarnya mengatakan, "Hei, anda mempunyai ambang yang mungkin ditetapkan dengan salah, khusus di mana kita melihat ambang itu, dan jelas di mana garis dasarnya, anda mungkin akan pergi ke menjadi amaran untuk sesuatu yang biasa berlaku. "

Dan sebaliknya daripada merawat gejala sesuatu yang normal, saya dapat mengenal pasti jenis keadaan di mana ambang sebenar ditetapkan dengan salah. Dan apa yang membolehkan saya lakukan dengan jelas, adalah untuk menetapkan ambang mengikut di mana saya akan mendapat amaran. Ini sesuatu yang saya tahu untuk menjadi lebih banyak panggilan untuk bertindak melawan siasatan untuk melihat jika ia benar-benar menjadi masalah. Dan saya fikir bahawa bahagian alat ini sangat berguna dari segi asasnya sendiri, dan dapat dikira.

Sekarang, dengan produk ini anda mempunyai keupayaan untuk benar-benar mempunyai beberapa garis dasar; anda boleh menetapkannya untuk tempoh masa yang berlainan, dan anda boleh menyesuaikan ambang secara dinamik berdasarkan pangkalan data anda, yang juga merupakan sebahagian penting daripada menyesuaikan diri dengan perubahan yang berlaku pada hari ke hari kepada contoh SQL Server anda . Sekarang, dalam kes ini di sini, kami menyertakan banyak tetapan ambang, dan menunjukkan kepada anda garis pusat. Tetapi setakat amaran sebenar berkenaan, pemberitahuan itu sendiri, perkara yang sejuk mengenai Pengurus Diagnostik, ia memberikan anda beberapa profil amaran. Oleh itu, jika anda mempunyai contoh profil panggilan dari 2:00 pagi hingga 5:00 pagi, maka saya boleh mempunyai profil yang khusus hanya pada julat masa itu, dan saya boleh menetapkan semua syarat, dan tetapan yang sesuai di sini untuk jawapan saya.

Sekarang, perkara tentang respons ialah, dalam sesetengah kes, ya saya boleh menghantar e-mel, atau saya boleh menembak dan menjana perangkap SNMP, atau menulis ke log peristiwa. Terdapat banyak perkara lain yang boleh kita lakukan, tetapi ketika saya bercakap dengan DBA, apa yang mereka benar-benar, benar-benar menyukai adalah hakikat bahawa dalam kebanyakan kes banyak kerja yang dilakukan adalah hal-hal yang berulang-ulang. Ia adalah perkara yang mereka tahu tepat ketika masalah itu berlaku, apa yang perlu dilakukan untuk memperbaikinya. Mereka hanya perlu pergi dan campur tangan. Dan apabila anda membesarkan persekitaran anda, kerana anda mempunyai lebih banyak contoh, itu menjadi lebih sukar dilakukan. Jadi, salah satu daripada perkara yang boleh anda lakukan dalam alat yang saya fikir perlu diperhatikan, adakah anda mempunyai keupayaan untuk menetapkan suatu syarat, tetapi berdasarkan syarat itu untuk dapat menetapkan respons untuk menjalankan skrip, untuk menjalankan kerja, untuk menjalankan eksekusi. Dan, intinya ialah jika anda membuat keputusan untuk menjalankan skrip saya boleh menggunakan parameter, di dalam skrip itu yang akan berjalan pada masa, diisi dengan maklumat sebenar.

Jadi, jika terdapat masalah dengan pangkalan data khusus, skrip akan direka untuk berjalan tepat terhadap pangkalan data yang mana masalahnya berlaku. Jadi, anda boleh menangani isu secara dinamik secara automatik, dan kemudian saya masih boleh menerima e-mel untuk kembali dan memberitahu saya bahawa, "Hei ada masalah, tetapi dengan cara itu, ia telah ditetapkan." Skrip telah dijalankan, dan sebagai DBA yang anda tahu mengenainya, tetapi anda sebenarnya tidak perlu masuk dan campur tangan. Sekarang, pada nota yang sama tentang menjadi proaktif, jelas kita juga mempunyai ciri lain di sini yang merupakan ciri "Analisis". Dan, apa yang akan dilakukan ini akan melakukan pemeriksaan biasa, terhadap contoh SQL. Dan, dalam beberapa kes, ia akan melakukan menyelam yang lebih mendalam dari segi apa yang ia cari. Perkara seperti analisis indeks hipotetikal akan dilakukan. Adakah saya menambah indeks? Adakah saya mengeluarkan indeks? Dan, semua perkara itu jelas akan membantu dengan prestasi saya, tetapi sekali lagi, ini semua adalah proaktif. Ini mengenai dapat membuat keputusan sebelum pecah barang, dan untuk membuatnya lebih baik. Dan, dalam banyak kes, itu sebenarnya yang kami cuba lakukan di sini.

Kembali ke Query Waits yang kita bicarakan tadi; seperti yang anda boleh lihat, ada kenaikan besar di sini. Saya berlari skrip sebelum ini yang hanya menyebabkan beberapa aktiviti menunggu, dan seperti yang saya nyatakan sebelum ini, kami mempunyai cara yang sangat unik yang anda boleh menebus maklumat ini. Jika saya mahu melihat permohonan itu; Saya dapat melihat ia datang dari aplikasi NoSQL. Kami akan dapat melihat pangkalan data yang terikat dengannya, sesi, pengguna, dan kemudian jika saya mahu, saya boleh memberi peringkat ini, dari segi menunggu saya, juga. Jadi, saya boleh katakan, semua menunggu yang berlaku dalam tetingkap masa itu, yang mana yang paling banyak berlaku? Dan jika saya melihat bahawa apabila ia berlaku yang paling banyak, perkara yang benar-benar baik ialah saya boleh mengebor ke jenis tunggu dan saya dapat melihat semua arahan. Jika anda lihat di sini, mereka membuat tunggu itu berlaku. Dan saya juga boleh melihat terutamanya, permohonan itu, yang membuat tunggu itu berlaku.

Jadi ia melekat seperti ibu jari ibu. Saya dengan serta-merta boleh pergi dan berkata, "Ini adalah aplikasi yang menyebabkan kesesakan saya Sekarang pertanyaan apa yang dijalankan? Pengguna mana yang berlari itu? Pangkalan data yang mana ia berlarutan?" Dan sebagainya.Kemudian diharapkan yang masuk akal, dan ia juga membantu dari segi memastikan bahawa anda tidak mempunyai latency dalam persekitaran anda, kerana ia berkaitan dengan pangkalan data anda. Mudah-mudahan ini berguna. Saya akan meneruskan pada tahap ini dan lulus kembali, dan saya rasa kita boleh terus dari situ.

Eric Kavanagh: Sudah tentu. Jadi, saya rasa saya akan membuangnya kepada pakar kami pada hari itu. Mark, mungkin pertama anda ingin mengulas dan bertanya beberapa soalan. Kemudian Dez, anda boleh berbunyi.

Mark Madsen: Ya, terima kasih, saya sangat suka menonton beberapa perkara ini. Ia pemantauan yang lebih pintar daripada yang biasa saya lihat. Saya ingin tahu dengan menguruskan data di belakang ini; menguruskan metrik yang anda boleh lacak, dan anda tahu, mencari perkara seperti peralihan asas khususnya, yang menjadi salah satu titik kesakitan kesayangan saya, dengan papan pemuka. Bagaimana anda berurusan dengan data itu, dan bahagian kedua, dengan, anda tahu, metrik asas, seperti jenis pergeseran - adakah anda mempunyai keupayaan untuk mengalihkan ambang secara automatik juga, supaya saya tidak perlu kembali dalam dan menetapkan semula ambang dengan tangan, apabila baseline bertukar?

Bullett Manale: Anda berbuat demikian, dan begitu perkara yang baik tentangnya ialah anda boleh memutuskannya. Anda boleh melakukan sama ada. Saya boleh menetapkan ambang dan menjadikannya tetapan statik, atau saya boleh menyemak kotak untuk mengatakan, "Buat ini ambang yang dinamik, yang akan berubah ketika baseline saya berubah." Dan saya mempunyai keupayaan dan alat untuk menetapkan tetingkap lalai masa untuk asas saya.Tetapi jika saya perlu, saya mungkin mempunyai tetingkap baseline yang berasingan, contohnya, dari jendela penyelenggaraan saya dari 2:00 pagi katakan sehingga 5:00 pagi, kerana saya akan dikenakan cukai saya CPU, pemacu saya, dan segala-galanya kerana itulah apabila kita melakukan semua penyelenggaraan kita, maka secara automatik, jika saya terpilih untuk berbuat demikian, ia akan menyesuaikan ambang saya secara automatik di luar mana apa yang normal untuk metrik itu Saya memilih untuk berbuat demikian.Ia akan membolehkan saya melakukannya.Biasanya anda mempunyai keupayaan dalam alat untuk menetapkan tetingkap masa, iaitu tetingkap asas anda, dan setiap tetingkap boleh dianggap sebagai entiti yang berasingan, dari segi penyesuaian baseline dinamik yang boleh dilakukan Dan anda boleh menambah banyak tingkap dasar anda sebagai yo anda perlu, jika itu masuk akal. Anda boleh mempunyai tetingkap hujung minggu, hari kerja semasa waktu bekerja, tetingkap penyelenggaraan yang berlaku pada pertengahan malam dan sebagainya dan sebagainya.

Mark Madsen: Terima kasih.

Bullett Manale: Saya rasa akan kembali ke bahagian pertama soalan, kita ada, dan mengumpulkan semua maklumat ini. Saya tidak benar-benar bercakap tentang seni bina, tetapi kita mempunyai repositori back-end, bahawa anda mempunyai kawalan penuh ke atas pengekalan data itu, tetapi kami juga mempunyai perkhidmatan yang berjalan di tengah malam yang berlaku dan tidak semua pengiraan baseline kami dan ia mengambil data, mengumpul, dan memahaminya. Dan dengan jelas, bersama-sama dengan itu, anda juga mempunyai banyak laporan yang boleh kami gunakan untuk melaporkan terhadap garis dasar anda, untuk metrik tertentu. Dan, anda juga mempunyai keupayaan untuk membandingkan pangkalan data anda dari pelayan yang sama, untuk metrik yang sama untuk tempoh masa yang berlainan. Anda boleh melihat jika ada perbezaan yang telah berlaku, atau apa yang ada di dalamnya. Terdapat banyak jenis pilihan juga.

Eric Kavanagh: Dez.

Dez Blanchfield: Satu soalan cepat yang saya ada untuk anda - terdapat spektrum luas apa yang boleh dilakukan oleh alat ini. Adakah anda melihat pengambilan dalam penggunaannya pada peringkat awal pembangunan sekarang, atau adakah ia masih merupakan alat persekitaran pengeluaran? Dengan kata lain, pemaju mendapatkan akses dan menggunakannya melalui pembangunan awal mereka, dan kemudian menguji tahap integrasi? Atau masih digunakan dalam persekitaran pengeluaran?

Bullett Manale: Saya katakan itu, untuk kebanyakan masa kita melihatnya dalam persekitaran pengeluaran. Ia bergantung kepada situasi, tetapi sebahagian besarnya saya katakan terutamanya pengeluaran dan kami lakukan - dan itu juga, anda tahu, secara adil untuk menyebut bahawa kami mempunyai harga yang berbeza untuk persekitaran ujian dan ujian, jadi ia lebih menarik. Kami melihat orang yang menggunakannya untuk persekitaran tetapi saya katakan, jika saya terpaksa memberi anda satu jawapan atau yang lain, saya katakan itu adalah terutamanya masih persekitaran pengeluaran di mana kita melihat orang membuat pelaburan untuk produk ini .

Dez Blanchfield: Pasti, ya dan ia menarik untuk mendengar bahawa anda mempunyai mata penentuan harga yang berbeza, kerana jelas ada beban kerja yang berbeza, dan semakin berat pekerjaan akan menjadi tempat semua kerja nyata sedang dilakukan. Tetapi saya melihat banyak organisasi, terutamanya dalam kerajaan, dan sudah tentu dalam pertahanan, di mana pembangunan kini semakin tinggi tahap pelaburan dalam alat dan sistem sebagai persekitaran pengeluaran, kerana mereka sedang melakukan ujian lebih banyak. Dalam pertahanan misalnya ada pasukan yang menjalankan berbilion ujian, beratus-ratus ujian berbilion pada aplikasi dan sistem dan peralatan, dan memantau mereka sebelum mereka masuk ke dalam ujian integrasi, kerana mereka ingin memastikan ada kod yang dibina dan pangkalan data ia duduk di bawahnya. Ia mendapat penyebaran seratus dan satu juta atau sesuatu, sementara anda berada di lapangan menembak pada seseorang, ia tidak pergi "bang."

Bullett Manale: Pasti.

Dez Blanchfield: Di dunia pangkalan data sekolah lama dalam pengalaman saya, berfikir bahawa sesuatu persekitaran pangkalan data yang hanya tinggal dalam data dan sebahagian daripada anda tahu, sangat jarang dilihat, dan sangat jarang dituturkan, jadi ketika kita mendapat titik sekarang di mana alat dan aplikasi sedang dibangunkan, terutamanya dengan platform analitik, kini mereka berada dalam telefon bimbit kami dan peranti kami. Adakah anda melihat pelanggan membawa perbualan prestasi pangkalan data dan pengurusan pangkalan data dalam perbincangan yang lebih banyak sehari-hari berbanding dengan teknisi semata-mata? Dan saya tahu anda telah menyebut sebelum ini bahawa anda bercakap dengan DBA, tetapi ada tren sekarang di mana ia berada dalam perbendaharaan kata umum, adakah anda melihat orang di mana mereka membincangkan topik ini, berbanding dengan geeks?

Bullett Manale: Sukar untuk mengatakannya. Maksud saya, seperti yang saya katakan untuk sebahagian besar, orang yang kita berurusan dari segi proses jualan pula adalah dengan para pengamal, yang merupakan DBA. Oleh itu dari segi soalan anda, anda hanya berkata, "Dari segi amnya, orang-orang dalam organisasi IT, adakah mereka menjadi lebih mendalam mengenai pangkalan data?" Saya rasa persoalannya dan saya akan mengatakan mungkin jawapannya adalah "ya." Saya mungkin tidak melihatnya, berdasarkan di mana saya berada, pada asas hari, tetapi saya fikir jika saya memahami soalan anda, itu akan menjadi jawapan saya, saya rasa.

Dez Blanchfield: Ya, tidak mengapa. Ini mungkin soalan yang dimuatkan, maaf, kerana jelas kepentingan utama anda, di dunia anda, adalah aspek teknikal perkara. Saya ingin tahu bahawa dalam aktiviti sehari-hari saya, saya melihat organisasi mula membawanya ke dalam perbualan awal. Jadi, apabila mereka bercakap mengenai inisiatif baru, projek baru, program baru, salah satu perkara yang datang dengan segera adalah, "Bagaimana kita mengawasinya, bagaimana kita mengesannya, bagaimana menangani isu-isu seperti yang timbul, bertentangan dengan melancarkan, pergi hidup? "

Bullett Manale: Saya akan mengatakan bahawa -

Dez Blanchfield: Maaf, teruskan.

Bullett Manale: Saya akan mengatakan bahawa saya melihat trend yang saya rasa perlu saya katakan - anda tahu, banyak kali pada masa lalu anda akan mendapat, "Kami mempunyai masalah, dan sekarang kita memerlukan alat. " Dan saya fikir kita melihat sedikit lebih banyak penerimaan di sekitar alat ini sebelum masalah berlaku, jika itu masuk akal. Jadi, saya pasti mengatakan itu sudah pasti menjadi lebih normal, anda tahu, "Hei, kita memerlukan alat pemantauan, kita memerlukan sesuatu." Dan orang pasti melihat nilai produk ini, kerana seperti yang anda katakan sebelumnya, hanya menambah DBA dan tambah keadaan baru, anda memerlukan sesuatu yang menguruskannya. Anda memerlukan sesuatu yang membantu dengan pengurusan itu, dan itulah sebabnya kami melihat banyak penerimaan di sekitar produk ini juga, atau kami ada.

Dez Blanchfield: Soalan ringkas. Di manakah keperluan ini untuk hidup? Adakah ia perlu duduk betul-betul di belakang terbakar di LAN, di dalam pusat data, sedekat mungkin ke persekitaran pangkalan data, atau ia selesa diletakkan di suatu tempat, berpotensi keluar di awan, awan pihak ketiga dengan beberapa jenis sama ada terowong VPN atau akses jarak jauh ke pelbagai persekitaran? Di manakah keperluan untuk duduk, sejauh persekitaran dan pemantauan yang berkaitan?

Bullett Manale: Dari segi seni bina, terdapat repositori back-end, dan itu pangkalan data SQL Server. Kami mempunyai konsol yang boleh menjadi pelanggan yang gemuk, atau pelanggan tipis; kami memberi anda pilihan kedua-duanya. Dan kami juga mempunyai pelanggan tipis yang benar-benar ditujukan khusus kepada peranti mudah alih, juga. Tetapi dari segi tempat ini sebenarnya boleh duduk; ia boleh duduk di dalam persekitaran, benar-benar bahagian yang lebih rumit mengenainya, dari banyak maklumat yang kita perlukan untuk mengumpul, memerlukan hak pentadbiran, dalam beberapa kes, atau dalam banyak kes. Sekarang kami tidak membuat anda berbuat demikian; jika anda mahu, anda boleh mengumpul data dan hanya untuk perkara yang tidak dapat kami kumpulkan, kerana kami tidak mempunyai hak admin, kami hanya akan membiarkan anda tidak melihat maklumat itu, jika itu pilihan yang anda buat.

Bergantung pada rasa, seperti jika anda bercakap tentang AWS, sesetengah persekitaran, ia berfungsi lebih baik daripada yang lain, tetapi sejauh persekitaran sebenar itu sendiri, biasanya sama ada menggunakan pengesahan SA untuk mengumpul data terhadap keadaan adalah semua yang diperlukan. Atau jika ia merupakan domain yang tidak dipercayai, itu biasanya apabila anda mahu melakukannya, tetapi beberapa domain; selagi ada kepercayaan di antara mereka, kita boleh mengumpul terhadap mereka. Ia tidak benar-benar penting jika ia berada di LAN atau di WAN, koleksi sebenar itu sendiri sangat kecil di segi jumlah data yang kami kumpulkan. Jika kami mempunyai sambungan WAN saiz yang mencukupi, itu tidak menjadi masalah. Saya telah melihat persekitaran di mana mereka mempunyai cawangan di mana mereka mempunyai SQL Server di seluruh Amerika Syarikat. Dan ia adalah satu pelayan di setiap lokasi yang berbeza, dan mereka memantaunya secara terpusat. Bahagian yang rumit hanya memastikan bahawa anda mempunyai jumlah sambungan yang baik untuk melakukannya. Mudah-mudahan, yang menjawab soalan anda, ia semacam di seluruh peta.

Dez Blanchfield: Ia tidak, sama sekali. Terima kasih. Jadi, dua soalan cepat yang datang melalui hadirin pagi ini; satu adalah: apa kesannya - sering kita melihat alat pemantauan sistem menjana beban sendiri dengan hanya mengawasi perkara-perkara, jadi persoalannya, maaf ia menatal dari skrin saya sekarang, tetapi hanya untuk mengfragasinya; dengan pemantauan apakah kita menjana beban sendiri? Adakah kesan yang boleh diukur dari alat ini, hanya menonton persekitaran, atau adakah impak yang boleh diabaikan?

Bullett Manale: Selalu ada sedikit kesan kerana ia perlu mencari contoh SQL Server untuk menarik semula data. Persoalan seperti yang anda katakan ialah, "Adakah ia boleh diabaikan atau penting?" Daripada kotak yang anda nunjuk kepada suatu contoh, ia boleh diabaikan. Kami telah melakukan ini, seperti yang saya katakan, agak lama sekarang. Kami mempunyai lebih daripada 20, 000 pelanggan, dan saya dapat memberi jaminan bahawa jika ia menyebabkan kesan prestasi yang ketara, kami tidak akan berada dalam perniagaan. Dengan itu, kami juga membenarkan pengguna memutuskan apa yang mereka mahu mereka memantau. Jadi saya fikir itu satu perkara yang penting untuk disebutkan, adalah bahawa setiap persekitaran sedikit berbeza.

Contohnya, dengan komponen pemantauan pertanyaan, salah satu daripada perkara yang kita mampu lakukan, ialah kita boleh menetapkan ambang apa yang anda anggap sebagai batas sempadan anda. Jadi, ia boleh berdasarkan pada masa pelaksanaan pertanyaan. Ia boleh didasarkan pada CPU, I / O, tetapi sebagai contoh, katakanlah saya telah menetapkan masa pelaksanaan saya kepada sifar milisaat. Secara berkesan, apa yang saya katakan alat untuk dilakukan adalah mengumpul semua pertanyaan yang berlari sejak selang menarik terakhir, dan membuat bahagian koleksi sejarah saya juga.

Sekarang apabila kita berbuat demikian, kita akan mengumpulkan apa sahaja jumlah pertanyaan yang kita jalankan di atas kotak sejak pengundian terakhir. Sekarang itu pilihan, dan pengguna mempunyai keupayaan untuk melakukan itu. Tidakkah kita katakan, "Itulah yang harus anda lakukan"? Tidak. Tetapi kami juga memberi anda pilihan untuk melakukan itu sekiranya anda mahu sampel data yang membolehkan anda mengumpul maklumat itu. Secara umum, anda mempunyai cara dalam alat untuk menetapkannya dan tontonan dengan tepat apa yang anda mahu berdasarkan apa yang anda selesaikan.Tetapi anda mempunyai keupayaan untuk benar-benar membukanya jika anda mahu, dan mengumpul banyak maklumat tambahan yang mungkin tidak selalu anda kerap kumpulkan, jika itu masuk akal.

Dez Blanchfield: Ya, betul. Saya tahu kita berlari agak lama, tetapi ada dua soalan yang sangat bagus yang saya mahu membuang anda sebelum saya membungkus. Mereka berdua datang terus kepada saya, tetapi saya fikir yang terbaik jika anda menjawabnya. Persoalannya ialah, "Apakah skop jangkauan alat sejauh pengetahuan tentang sistem yang sedia ada?" Oleh itu, kita boleh memasukkannya ke dalamnya, dan secara automatik mengesan platform yang ada di sana, dan mengetahui apa yang biasa untuk platform itu, dan dengan serta-merta mengambil kira seperti yang dikatakan oleh Mark pada awalnya? Beberapa pengetahuan dasar tentang platform dengan meletakkan, anda tahu, saya tidak tahu, itu boleh menjadi Microsoft Dynamics. Apa skop pengetahuan platform dengan apa yang biasa dan dalam beberapa alat luar yang sedia ada yang digunakan di sekitar perniagaan?

Bullett Manale: Saya akan mengatakan bahawa, secara umum, apabila kita mula mengumpul data pada contoh SQL, kita bekerja dengan amalan terbaik untuk bermula, dari segi ambang kita dan di mana ia ditetapkan. Yang berkata, kami juga menyedari bahawa sesiapa yang anda bercakap, dari segi amalan terbaik, setiap persekitaran berbeza. Apa yang akan kita lakukan pada mulanya kita hanya mengumpul data, dan apa yang kami cadangkan orang lakukan, anda boleh mencuba produk selama 14 hari lagi jika anda perlu. Tetapi selepas kira-kira dua hari, anda akan mula melihat data asas mengisi. Sebaik sahaja ia mempunyai maklumat sampel yang mencukupi, maka ia akan mula memberi anda konteks dari segi garis dasar, di mana julatnya, dan semua jenis barang tersebut. Kemudian dari sana, jika anda mahu, anda secara automatik boleh menetapkan ambang anda dari maklumat yang telah dikumpulkan. Ia mengambil sedikit pengumpulan awal dan pengundian untuk dapat menentukan apa yang normal, supaya anda boleh mula memindahkan ambang anda.

Tetapi perkara yang saya fikir perlu diperhatikan juga ialah, apabila anda menukar ambang ini, ia boleh dilakukan berdasarkan kumpulan mengikut kumpulan contoh anda. Ia boleh menjadi khusus untuk satu contoh atau anda boleh melakukannya terhadap semua contoh anda, serta keupayaan untuk membuat perkara seperti templat, supaya anda boleh mengatakan, "Ini adalah contoh pengeluaran, tetapi ini adalah templat yang saya mahu untuk memberi kepadanya. " Jadi, apabila satu contoh produksi baru muncul dalam talian, kami secara automatik memohon ambang itu kepadanya, kerana ia mempunyai jenis perkakasan yang sama, dan ia biasanya mempunyai beban kerja yang sama, jadi kami akan dapat melakukannya dengan cara itu juga. Mudah-mudahan yang membantu dari segi soalan.

Dez Blanchfield: Ia tidak, sama sekali. Sebenarnya, anda menjawab soalan lain yang hanya datang kepada saya, dan itu, "Adakah terdapat muat turun percubaan?" Ada, saya boleh jawab itu, saya tahu. Saya pasti anda akan mengesahkan bahawa terdapat muat turun percuma, dan saya fikir anda berkata ia adalah 14 hari dari laman web. Anda boleh memuat turun dan bermain dengannya. Saya rasa dengan cepat walaupun itu, "Persekitaran macam apa yang saya perlukan untuk menjalankan percubaan? Bolehkah saya menjalankannya di komputer riba saya dan bermain dengannya atau adakah saya benar-benar memerlukan pelayan?"

Bullett Manale: Perkara utama yang diperlukan adalah repositori, pangkalan data SQL Server yang 2005 atau ke atas. Selain itu, terdapat beberapa keperluan sumber minimum, keperluan .NET, dan itu sahaja. Jadi, hanya soal memasang produk dan membuat pangkalan data.

Dez Blanchfield: Sempurna. Satu soalan terakhir yang saya akan membuang kamu, kerana kita sudah lama tidak lama, tetapi dengan cepat, kira-kira dua atau tiga orang bertanya kepada saya, "Adakah saya perlu menjadi DBA untuk benar-benar dapat bangun dan berlari dengan ini, dan bermain dengannya? "

Bullett Manale: Tidak. Saya akan mengatakan bahawa, jika anda seorang DBA, anda akan mempunyai kegunaan yang berbeza dari alat itu. Maksud saya, ada kemungkinan nilai yang lebih sedikit jika anda seorang DBA berpengalaman. Anda akan melihat jauh lebih mendalam dengan alat yang anda dapat memanfaatkan. Tetapi juga sebagai DBA baru, atau bahkan seseorang yang, bukan DBA, kami mempunyai banyak cadangan, dan saya berada di halaman itu sekarang. Cadangan-cadangan ini akan datang secara tetap, dan perkara yang benar-benar baik mengenai cadangan, adakah mereka memberi anda alasan mengapa cadangan dibuat. Tetapi selain itu, mereka juga akan mempunyai pautan ke kandungan luaran yang menggambarkan lebih terperinci tentang sebab-sebab mengapa cadangan tersebut dibuat juga. Jadi yang akan menghubungkan ke laman web Microsoft luar, blog, dan semua jenis barangan seperti itu, itu luar.

Tetapi untuk menjawab soalan anda, ia adalah jenis, anda tahu, jika anda seorang DBA kanan, akan ada perkara di sini, anda mungkin akan mengambil kesempatan, bahawa anda mungkin tidak akan sebagai DBA orang baru. Tetapi pada masa yang sama, ia juga merupakan alat pembelajaran, kerana semasa anda meneruskan cadangan ini, anda akan mula mengambil beberapa perkara ini sendiri melalui penggunaan saranan.

Dez Blanchfield: Hebat. Terima kasih. Saya benar-benar menikmati bahagian demo. Pembentangan hebat. Demo itu hebat. Cepat dari ingatan, terdapat pusat sumber keseluruhan di laman web anda yang saya cadangkan orang melihat juga. Saya masih ingat malam tadi untuk mendapatkan maklumat lanjut. Anda mempunyai pelbagai perkara, hanya dari blog dan data dan perbualan anda, dari ingatan, anda mempunyai kebanyakan dokumentasi produk anda dalam talian juga, ya?

Bullett Manale: Ya, betul, dan bentuk yang saya fikir bahawa rujukan anda adalah laman web community.idera.com. Dan kemudian satu perkara yang saya akan sebutkan juga, sebelum ini anda bertanya tentang, "Adakah ia akan mengenali alam sekitar?" Dari segi keadaan baru atau menambah contoh, terdapat satu lagi alat yang kita ada yang menemui keadaan. Dan ini semua tentang inventori dan pengurusan inventori anda. Saya hanya ingin menunjukkan arah anda ke arah itu, dari segi sebenarnya menemui keadaan. Tetapi sejauh sebenarnya prestasi dan pemantauan, semua jenis barang yang kita bincangkan, di sinilah Pengurus Diagnostik akan bermain.

Dez Blanchfield: Hebat. Lihat, liputan yang hebat. Benar-benar menikmati persembahan anda. Suka demo langsung dan itu semua dari saya pagi ini, kerana saya tahu kita telah pergi 10 minit dari masa ke masa. Eric, saya akan lulus semula kepada anda.

Eric Kavanagh: Baiklah. Saya hanya suka demo itu. Saya gembira anda melakukan demo itu. Saya gembira kerana kami dapat melihat dengan jelas pada ketika kami melalui Q & A.

Bullett Manale: Hebat.

Eric Kavanagh: Kerana ini memberi orang idea tentang apa yang anda cari, dan ia benar-benar memuji saya untuk berfikir bahawa kita masih belajar tentang bagaimana untuk bercakap dengan komputer ini, apabila anda sampai di bawahnya. Maksud saya, tahap diagnostik ini cukup canggih, dan ia semakin baik setiap hari. Kami mendapat lebih banyak wawasan tentang apa yang sebenarnya berlaku. Tetapi anda benar-benar memerlukan orang yang menghadap ke perkara ini, membacanya, meletakkan keupayaan kognitif di sebalik apa yang anda lakukan, bukan?

Bullett Manale: Ya, maksud saya dalam banyak kes - Saya harap saya dapat memberitahu anda bahawa ini adalah DBA di dalam kotak, tetapi ada terlalu banyak perkara yang berlaku. Maksud saya, kami memberikan bimbingan, dan kami membantu, tetapi pada akhir hari ia memerlukan orang membuat keputusan mengenai data yang kami persembahan. Saya tidak fikir ia akan berubah bila-bila masa tidak lama lagi.

Eric Kavanagh: Ini berita gembira untuk orang sebenar di luar sana, orang ramai.

Bullett Manale: Betul.

Eric Kavanagh: Anda ingin mempunyai seseorang menonton ini, satu pasukan menonton ini, dan anda akan belajar, seperti yang anda dengar daripada Bullett di sini, melihat cadangan ini anda akan mengambil apa yang sedang berlaku. Dan saya meneka dari sejarah itu, dan saya fikir anda telah menyentuh ini, Bullett, tetapi sangat cepat, sejarah itu membolehkan anda mengenali corak yang penting dan oleh itu dapat mengenal pasti mereka apabila ia berlaku pada masa akan datang, bukan?

Bullett Manale: Itu betul. Salah satu perkara yang boleh kita lakukan ialah menjejaki prestasi pertanyaan dari masa ke masa. Kita juga boleh melihat perkara-perkara lain, seperti garis asas dan melihat mereka beralih, dan jelas mendapat peringatan dan perkara-perkara seperti itu apabila itu berlaku, jadi anda pasti mempunyai keupayaan itu.

Eric Kavanagh: Kedengarannya baik. Kami tidak akan lama di sini, tetapi saya mahu mendapatkan soalan itu. Terima kasih banyak untuk masa dan perhatian anda. Kami mengarkibkan semua webcast ini. Hop talian ke Techopedia.com atau ke InsideAnalysis.com, anda akan melihat pautan dari kedua-dua tempat.

Dan dengan itu, kami membida anda perpisahan. Terima kasih sekali lagi, orang ramai, kami akan mengejar anda minggu depan, tiga lagi webcast minggu depan, Selasa, Rabu, Khamis. Jadi kami akan bercakap dengan anda minggu depan, orang. Jaga diri. Selamat tinggal.

Rakan Kongsi Kandungan Teks

Kakitangan Techopedia berpangkalan dengan Bloor Group dan boleh dihubungi menggunakan pilihan di sebelah kanan. Untuk maklumat mengenai cara kami bekerjasama dengan rakan industri klik di sini.

• Profil
• Laman web