Foglight を使ってパフォーマンス変動の「原因」を突き止める
パフォーマンスに変化が見られ、何が原因で変化したのかが不明な場合、このセッションではFoglightを使用してその原因を分析する方法をご紹介します。 本セッションでは、Performance Investigatorの「変更追跡」および「比較」機能を活用し、構成、スキーマ、実行プラン、システム変更をパフォーマンスのタイムラインと照合し、パフォーマンスの低下を環境やワークロードの変更と関連付け、期間を比較して、新規、欠落、または変更されたSQL、ユーザー、アクティビティを特定する方法に焦点を当てます。 その結果、より直接的で証拠に基づいた根本原因分析アプローチが可能となり、実際に何が変更されたかに調査範囲を絞り込むことができます。
Foglightは、よくある課題を解決します
Manage multiple platforms
Responsabilité n° 1 en matière de performance
Réduction du délai de résolution
データベースのトラブルシューティングを迅速化
データベースで重大な問題が発生した場合、調査に費やす時間が1分増えるごとに、ダウンタイムのリスクが高まります。Foglightは、アラーム、SQLアクティビティ、インフラストラクチャのメトリクス、パフォーマンスデータを自動的に関連付けることで、チームが根本原因を迅速に特定し、トラブルシューティングの時間を短縮し、ユーザーやアプリケーションに影響が出る前にサービスをより早く復旧できるようにします。
データベースの分析結果へのアクセスを拡大
業務上重要な洞察は、多くの場合、専門的なツールやデータベースに関する専門知識がなければ得られないものです。Foglightは、直感的なダッシュボード、役割に応じたユーザー体験、対話型の調査機能を通じて、チームが必要な情報に迅速にアクセスできるよう支援します。これにより、DBAへの依存度を低減し、組織全体での意思決定を加速させます。
技術的な問題をビジネスへの影響と結びつける
すべてのアラートが同等の注意を要するわけではありません。Foglightは、深刻度、背景、および推定される影響に関する情報を提供することで、チームがどの問題に即座の対応が必要かを把握できるよう支援します。これにより、組織はリソースの優先順位付けを行い、運用リスクを低減し、最も重要な問題に注力できるようになります。
対話型AIで複雑なデータベース調査を簡素化
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
対応している連携機能
ナレッジセンター
Foglightでコストとデータベースのパフォーマンスを管理しましょう
よくある質問
多くの監視ツールはチームにアラートを大量に送りつける一方で、DBAは依然としてダッシュボードをくまなく調べ、真の問題を突き止めなければならない状況にあります。Foglight AI Insightsは、対話型AIを通じてデータベースの調査を簡素化し、チームが考えられる原因を特定し、ビジネスへの影響を把握し、パフォーマンスを最適化し、問題が重要なシステム全体に波及する前にダウンタイムを短縮できるよう支援します。
Foglightは、基本的なデータベース監視の枠を超えた、詳細なデータベースの可観測性を通じて、データベースのパフォーマンスを向上させます。リアルタイムのデータベース診断と履歴分析を提供し、パフォーマンスのボトルネックがユーザーに影響を与える前に特定します。
データベースのパフォーマンス最適化に向けた主な機能：
- クエリパフォーマンス分析：データベースに影響を与える低速なクエリ、ブロッキング、およびリソースを大量に消費するワークロードを特定します
- AIを活用した根本原因分析：問題が発生した理由を説明するインテリジェントな洞察と、実行可能な是正措置の推奨事項を取得
- 予防的なパフォーマンスチューニング：お客様の環境に合わせて最適化された、クエリ、スキーマ、インデックスに関する推奨事項を受け取れます
- 変更の影響検出：期間ごとのパフォーマンス指標を比較し、変更がデータベースの可用性や速度にどのような影響を与えたかを確認します
FoglightのAIを活用したDatabase Managementは、DBAの専門知識を補完し、開発者が問題をより迅速に解決できるようにするとともに、パフォーマンスを継続的に最適化します
このページの上部にある「サポート対象プラットフォーム」の項では、Foglight がサポートする最も一般的なデータベースプラットフォームの一覧を掲載しています。最新の完全な一覧および各プラットフォームの具体的なバージョンについては、当社のサポートサイト「サポート対象プラットフォーム - Foglight On-Prem」をご覧ください。
アプリケーションの可観測性ツールは広範なカバー範囲を提供しますが、データベースインスタンスのパフォーマンス詳細を把握するために必要な深みには欠けています。一方、データベース専用のツールは深みを提供しますが、多様な環境全体でツールの乱立や管理の複雑化を招いてしまいます。
その結果は？ 「氷山効果」です。水面下に隠された部分が、船を沈めるのです。データベースの死角がもたらす隠れたコストには、次のようなものがあります：
- 運用への影響：手動によるアラートの相関分析やトラブルシューティングに費やされる無駄な時間
- 財務的影響：管理が不十分なクラウドデータベースの支出や、過剰にプロビジョニングされたリソース
- リスクの顕在化：顧客に影響を及ぼしてから初めて発見される重大なパフォーマンス問題
Foglightは、統合されたDatabase Observabilityによってこの問題を解決します。1つのビューで、すべてのデータベースを把握し、完全に制御できます。
すべてのデータベースプラットフォームを対象とした詳細な診断とコスト最適化
単一の管理画面：
すべてのレガシーおよび最新データベース（14以上のプラットフォーム）を監視するための統合Webインターフェース。単一のコンソールで、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドなど、幅広いデータベースをサポート。
AIを活用した根本原因分析の提案：
AIを活用したインサイトにより、問題の発見、修正、最適化を実現します。当社のアラートは、単に問題の存在を知らせるだけでなく、その「解決方法」も提示します。アラートの解決時間を40％短縮し、チームが本当に重要な業務に集中できるようにします。
Snowflakeのコストを明確に可視化：
クラウド上で誰がどの程度の費用を費やしているか、どこでコスト削減が可能かを明確に示すダッシュボード。Snowflakeデータベースのコストを最大30％削減可能です。
はい、Foglight は、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境を横断したクラウドデータベースの監視と可観測性を、単一の統合プラットフォームから完全にサポートしています。
クラウドデータベースの機能には以下が含まれます：
- マルチクラウドの可視性：オンプレミスシステムとクラウドデータベースを一貫した操作環境で監視し、監視の死角やツールの断片化を解消します
- クラウドコストの可観測性：Snowflakeにおいて、クエリ、ウェアハウス、アカウントの各レベルでクレジットの使用状況を追跡
- コストの異常検出：クラウドデータベースのアクティビティに直接関連する過剰プロビジョニング、無駄、予期せぬ支出を特定
- ワークロード予測：コストとリソース需要を予測し、財務の予測可能性を向上させるとともに、クラウドデータベースの請求額に平均30％含まれる無駄を削減します
Foglightのクラウドデータベースパフォーマンス監視は、リアルタイムの診断とAIを活用した最適化の推奨事項を組み合わせることで、FinOpsチーム、Data Engineeringチーム、DBAが共通のビューに基づいて作業し、データベースのパフォーマンスと可用性を最高水準に維持しながらコストを管理できるよう支援します。