Mit Foglight die Ursachen für Leistungsschwankungen aufdecken
Wenn sich die Leistung verändert und unklar ist, was sich geändert hat, zeigt diese Sitzung, wie man dies mithilfe von Foglight analysieren kann. Im Mittelpunkt steht die Nutzung der Funktionen „Change Tracking“ und „Comparison“ in Performance Investigator, um Konfigurations-, Schema-, Ausführungsplan- und Systemänderungen mit Leistungszeitachsen abzugleichen, Leistungsbeeinträchtigungen mit Änderungen der Umgebung oder der Arbeitslast zu korrelieren und Zeiträume zu vergleichen, um neue, fehlende oder geänderte SQL-Anweisungen, Benutzer und Aktivitäten zu identifizieren. Das Ergebnis ist ein direkterer, faktenbasierter Ansatz zur Ursachenanalyse, der die Untersuchung auf die tatsächlich eingetretenen Änderungen eingrenzt.
Foglight löst häufige Herausforderungen
Mehrere Plattformen verwalten
Leistung – Hauptverantwortung Nr. 1
Verbesserte Bearbeitungszeit
Schnellere Fehlerbehebung bei Datenbankproblemen
Wenn ein kritisches Datenbankproblem auftritt, erhöht jede Minute, die für die Untersuchung aufgewendet wird, das Risiko von Ausfallzeiten. Foglight verknüpft automatisch Alarme, SQL-Aktivitäten, Infrastrukturkennzahlen und Leistungsdaten, sodass Teams die Ursachen schnell identifizieren, die Zeit für die Fehlerbehebung verkürzen und den Betrieb schneller wiederherstellen können, bevor Nutzer und Anwendungen beeinträchtigt werden.
Breiterer Zugang zu Erkenntnissen aus Datenbanken
Wichtige betriebliche Erkenntnisse sind oft nur über spezielle Tools und Datenbankkenntnisse zugänglich. Foglight hilft Teams dabei, über intuitive Dashboards, rollenbasierte Benutzeroberflächen und dialogorientierte Analysen schnell auf die benötigten Informationen zuzugreifen. Dadurch wird die Abhängigkeit von Datenbankadministratoren verringert und die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen beschleunigt.
Technische Probleme mit den geschäftlichen Auswirkungen in Verbindung bringen
Nicht jede Warnmeldung verdient das gleiche Maß an Aufmerksamkeit. Foglight hilft Teams dabei, zu erkennen, welche Probleme sofortiges Handeln erfordern, indem es Informationen zu Schweregrad, Kontext und den voraussichtlichen Auswirkungen bereitstellt. Dies hilft Unternehmen dabei, Ressourcen zu priorisieren, Betriebsrisiken zu reduzieren und sich auf die wichtigsten Probleme zu konzentrieren.
Vereinfachen Sie komplexe Datenbankanalysen mit dialogorientierter KI
Most monitoring tools flood teams with alerts but still leave DBAs digging through dashboards to find the real problem. Foglight AI Insights simplifies database investigations through conversational AI, helping teams uncover likely causes, understand business impact, optimize performance, and reduce downtime before issues spread across critical systems
Unterstützte Integrationen
Wissenszentrum
Behalten Sie mit Foglight die Kontrolle über Ihre Kosten und die Datenbankleistung
Häufig gestellte Fragen
Die meisten Überwachungstools überschütten Teams mit Warnmeldungen, doch die Datenbankadministratoren müssen sich dennoch durch Dashboards wühlen, um das eigentliche Problem zu finden. Foglight AI Insights vereinfacht die Untersuchung von Datenbanken durch dialogorientierte KI und hilft Teams dabei, wahrscheinliche Ursachen aufzudecken, die Auswirkungen auf das Geschäft zu verstehen, die Leistung zu optimieren und Ausfallzeiten zu reduzieren, bevor sich Probleme auf kritische Systeme ausweiten.
Foglight verbessert die Datenbankleistung durch eine umfassende Database Observability, die über die grundlegende Datenbanküberwachung hinausgeht. Die Lösung bietet Datenbankdiagnosen in Echtzeit sowie historische Analysen, um Leistungsengpässe zu erkennen, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken.
Wichtige Funktionen zur Optimierung der Datenbankleistung:
- Analyse der Abfrageleistung: Identifizieren Sie langsame Abfragen, Blockierungen und ressourcenintensive Workloads, die Ihre Datenbanken beeinträchtigen
- KI-gestützte Ursachenanalyse: Erhalten Sie intelligente Einblicke, die erklären, warum Probleme auftreten, zusammen mit umsetzbaren Empfehlungen zur Behebung
- Proaktive Leistungsoptimierung: Erhalten Sie auf Ihre Umgebung zugeschnittene Empfehlungen zur Abfrageoptimierung sowie zu Schemata und Indizes
- Erkennung der Auswirkungen von Änderungen: Vergleichen Sie Leistungskennzahlen über verschiedene Zeiträume hinweg, um zu sehen, wie sich Änderungen auf die Verfügbarkeit und Geschwindigkeit der Datenbank ausgewirkt haben
Das KI-gestützte Database Management von Foglight erweitert das Fachwissen von Datenbankadministratoren (DBAs), ermöglicht Entwicklern eine schnellere Problemlösung und optimiert die Leistung kontinuierlich
Weiter oben auf dieser Seite haben wir im Abschnitt „Support-Plattformen“ eine Liste der beliebtesten Datenbankplattformen bereitgestellt, die Foglight unterstützt. Eine vollständige, aktuelle Liste sowie die spezifischen Versionen dieser Plattformen finden Sie auf unserer Support-Website unter: Unterstützte Plattformen – Foglight On-Prem
Tools zur Anwendungsüberwachung bieten zwar eine breite Abdeckung, lassen jedoch die für detaillierte Einblicke in die Leistung von Datenbankinstanzen erforderliche Tiefe vermissen. Datenbankspezifische Tools bieten zwar diese Tiefe, führen jedoch zu einer Vielzahl unterschiedlicher Tools und erhöhen die Komplexität der Verwaltung in Ihrer vielfältigen Infrastruktur.
Das Ergebnis? Der Eisberg-Effekt: Was unter der Oberfläche liegt, bringt Schiffe zum Sinken. Zu den versteckten Kosten von blinden Flecken in der Datenbank gehören:
- Betriebliche Auswirkungen: Stunden, die für die manuelle Korrelation von Warnmeldungen und die Fehlerbehebung verschwendet werden
- Finanzielle Auswirkungen: Unkontrollierte Ausgaben für Cloud-Datenbanken und überdimensionierte Ressourcen
- Risikoexposition: Kritische Leistungsprobleme, die erst entdeckt werden, nachdem sie sich auf Kunden ausgewirkt haben
Foglight löst dieses Problem durch einheitliche Database Observability: eine Ansicht, alle Datenbanken, vollständige Kontrolle.
Umfassende Diagnose und Kostenoptimierung für alle Ihre Datenbankplattformen
Eine zentrale Übersicht:
Eine einheitliche Weboberfläche zur Überwachung aller älteren und modernen Datenbanken (über 14 Plattformen). Umfassende Datenbankunterstützung – Cloud, On-Premise und Hybrid – in einer einzigen Konsole.
Vorschläge zur Ursachenanalyse, unterstützt durch KI:
Finden, beheben und optimieren Sie Probleme mit KI-gestützten Erkenntnissen. Unsere Warnmeldungen sagen Ihnen, WIE Sie das Problem beheben können, und nicht nur, dass es existiert. Verkürzt Ihre Lösungszeit für Warnmeldungen um 40 %, sodass sich Ihre Teams ganz auf das Wesentliche konzentrieren können.
Klare Transparenz bei den Snowflake-Ausgaben:
Übersichtliche Dashboards zeigen, wer welche Ausgaben in der Cloud tätigt und wo Einsparpotenziale bestehen. Reduzierung der Snowflake-Datenbankausgaben um bis zu 30 %.
Ja, Foglight unterstützt die Überwachung und Database Observability von Cloud-Datenbanken in lokalen, Cloud- und Hybridumgebungen umfassend – und das alles über eine einzige, einheitliche Plattform.
Zu den Funktionen für Cloud-Datenbanken gehören:
- Transparenz in Multi-Cloud-Umgebungen: Überwachen Sie Cloud-Datenbanken zusammen mit lokalen Systemen auf einheitliche Weise und beseitigen Sie so blinde Flecken und eine fragmentierte Tool-Landschaft
- Transparenz bei den Cloud-Kosten: Verfolgen Sie die Kreditnutzung auf Abfrage-, Data-Warehouse- und Kontoebene für Snowflake
- Erkennung von Kostenanomalien: Identifizieren Sie Überprovisionierung, Verschwendung und unerwartete Ausgaben, die direkt mit der Aktivität von Cloud-Datenbanken zusammenhängen
- Workload-Prognose: Kosten und Ressourcenbedarf vorhersagen, um die finanzielle Vorhersehbarkeit zu verbessern und die durchschnittliche Verschwendung von 30 % bei Cloud-Datenbankrechnungen zu reduzieren
Das Database Performance Monitoring von Cloud-Datenbanken durch Foglight kombiniert Echtzeit-Diagnosen mit KI-gestützten Optimierungsempfehlungen und unterstützt so FinOps-Teams, Data Engineering-Teams und Datenbankadministratoren dabei, auf der Grundlage einer gemeinsamen Übersicht die Kosten zu kontrollieren und gleichzeitig die maximale Datenbankleistung und -verfügbarkeit aufrechtzuerhalten.