監視機能
1000台クラスの環境を一元監視
1000台クラスの環境であっても、Performance Insightなら1モニタで一元監視が実現します。
地理的に分散されたサーバであっても、 Web経由でのリモート監視でカバーします。
また、アラートに対する対処方法がナレッジとして提供されているので、 管理者に依存することなく監視サービスレベルを均一に保てます。
更に、アラートメッセージへの対応状況別に、３つのステータス（未対応・応済・保留）を付けて管理することで作業を効率化します。
標準コンソール以外にも、SNMP TRAP、SYSLOG、EVENTLOG、メール(SMTP)を通知先としてご提供します。
TOP Minder画面
システムの傾向を時系列チャートから分析
障害監視に加えシステムの性能監視も可能です。 性能状況がリアルタイムに把握でき、システムに急激な変化があった場合、時系列チャートから過去に遡り、 「いつから変化が始まったのか」「定期的に発生していることなのか」等を把握した上で対処することができます
業務に合わせた監視を実現
監視スケジュールをカレンダー上から日別、時間帯別、さらにしきい値、警告通知先、 警告手段をフレキシブルに設定することが可能です。 通常業務が頻雑になる日や夜間バッチ処理が行われる時間帯ごとに、最適なしきい値や通知先を設定することができます。
※時間帯別にしきい値、及び警告先、警告手段の設定が可能です。
※日別にしきい値、及び警告先、警告手段の設定が可能です。
高負荷SQL文の特定
システムの性能に変化があった場合、管理者はその時どんな処理が行われていたかが気になります。
SQL Minderからはシステムの性能状況と合わせて、負荷が高い処理（負荷が高いSQL文）を参照することができます。
さらに該当するSQL文を発見した場合は、アクション機能からSQL文や関連するオブジェクトを分析して、チューニングすることも可能です。
画面
システムの稼動履歴を参照して、高負荷のSQL文の分析、特定が可能です。
SQL Minder画面
SQL文とリンクしているDB Scope（SQL Scope）からSQL文をチューニングすることも可能です。
トラブル解決までナビゲート
アクションナビゲーターはトラブル状況に応じて、対処方法を解説し、 使用すべきツールを自動的に呼び出します。 また、ユーザが所有している対処ナレッジを登録し、改善するロジックを登録して自動的に呼び出すことも可能です。
1.問題検知から評価まで
1.検知
1-1.「インデックス検索を検討すべき」又は「実行計画を検討すべきSQL」を評価レポートから発見
2.対処
2-1.対象SQLのチューニング方法を解説
2-2.使用すべきツールを指定
2-3.チューニング実施
2-3-1.対象SQLの実行計画を確認。-適切なインデックス検索が行われていない。
2-3-2.参照オブジェクトの確認。-インデックスが適切に作成されているが使用されていない。
2-3-3.チューニング前のSQL文を実行計測
2-3-4.SQL文を編集。-SQL文へヒントを埋め込む。
3.SQLチューニング後の確認
3-1.SQL文を実行してチューニング前の計測結果と比較
3-2.効果が現れているので変更履歴を登録して終了
最適なしきい値を自動算出
PI5では、自動しきい値設定機能がサポートされています。 自動しきい値は"データベースバッファのヒット率"のように明示的に設定する事ができる（設定しやすい）項目とできない項目、例えば"物理読 み込みブロック数"の異常な上昇を検出したい場合など、があります。 もちろん、上記の例の"物理読み込みブロック数"についてサイトの明確な数値を把握して監視することも可能ですが、 通常は桁数の多い"数字の羅列"としか映らないような"稼動データ群"にしきい値を設定していく事は不可能です。 自動しきい値の計算式 自動しきい値は蓄積された"稼動実績データ"から"チェビシェフの定理"により設定されます。
チェビシェフの定理
どんなデータにおいても平均値−Xからのずれが、標準偏差σのｋ倍より小のものは、全体の1-1/ｋ2以上ある。ただしｋ＞０。
1.最初に全ての集合より異常値とみなされる値を取り除きます
avg(平均) + stddev(標準偏差) * 3 < 取り除かれる値
avg(平均) - stddev(標準偏差) * 3 > 取り除かれる値
この処理により、全体の集合の約90%以上が残ります。
2.残った90%の集合を元に以下のしきい値を導出します
WARNINNG_LEVEL = 3
avg(平均) + stddev(標準偏差)* 1
または avg(平均) - stddev(標準偏差)* 1
ここで設定される値は全集合の
100 * 0.9 * (0.22 - 0.125) = 8.55%
WARNINNG_LEVEL = 2
avg(平均)+ stddev(標準偏差) * 2
または avg(平均)- stddev(標準偏差) * 2
ここで設定される値は全集合の
100 * 0.9 * (0.125 - 0.05) = 6.75%
WARNINNG_LEVEL = 1
avg(平均)+ stddev(標準偏差) * 3
または avg(平均)- stddev(標準偏差) * 3
ここで設定される値は全集合の
100 * 0.9 * 0.05 + 5 = 9.50%
となります。
