प्रभावी विश्लेषिकी की कुंजी: तेजी से लौटने वाले प्रश्न

टेकोपेडिया स्टाफ द्वारा, 30 नवंबर 2016

Takeaway: होस्ट एरिक कवनघ के साथ-साथ डॉ। रॉबिन ब्लोर, डीज़ ब्लैंचफील्ड और IDERA के बुलेट मनले प्रश्नों पर चर्चा करते हैं और उनकी दक्षता के दूरगामी प्रभाव हो सकते हैं।

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एरिक कवनघ: देवियों और सज्जनों, नमस्कार और एक बार फिर से आपका स्वागत है। यह बुधवार को चार बजे पूर्वी समय है, और इन दिनों, इसका मतलब है कि यह हॉट टेक्नोलॉजीज का समय है! हाँ सचमुच। आज हम बात कर रहे हैं कूल स्टफ की। बेशक, मैं आपका मेजबान, एरिक कवनघ हूं। आज के शो का शीर्षक है, "द की टू इफेक्टिव एनालिटिक्स: फास्ट-रिटर्निंग क्वैरिज।" यह सही है, दोस्तों, हम सभी उपवास चाहते हैं। तेज कौन नहीं चाहता है? तुम्हारे बारे में वास्तव में एक स्लाइड है, और मेरे बारे में पर्याप्त है। ट्विटर, @eric_kavanagh पर मुझे मारो। मुझे आपके साथ वहां जुड़ने और सोशल मीडिया में बातचीत करने में खुशी होगी। यह मजेदार हो सकता है, सिर्फ राजनीति की बात न करें।

साल गर्म है। हम इस वर्ष विभिन्न विश्लेषणात्मक मुद्दों के बारे में बात कर रहे हैं, और आज के लिए एक विषय वास्तव में काम करने के लिए सिर्फ केंद्रीय है। मुझे याद है कि शायद यह पाँच या छह साल पहले था जब मैंने पहली बार किसी को "अपने डेटा के साथ वार्तालाप" का उपयोग करते हुए सुना, भले ही वह थोड़ा सा अजीब लग रहा हो, मुद्दा यह है, अगर आपके पास एक पुनरावृत्त अनुभव नहीं हो सकता है आपका डेटा, यदि आप जल्दी से अपने प्रश्नों में संशोधन नहीं कर सकते हैं, नए प्रश्न भेज सकते हैं, उत्तर तेजी से प्राप्त कर सकते हैं, तो आप अपने डेटा के साथ बातचीत नहीं कर रहे हैं और पूरी विश्लेषणात्मक प्रक्रिया छोटा है। यह अच्छा नहीं है।

जब आप अपने डेटा के साथ बातचीत करते हैं, तो इसका मतलब है कि आप आगे और पीछे जाने में सक्षम हैं, और मेरी राय में, जब आप अंतर्दृष्टि पाते हैं। क्योंकि बहुत कम ही आप पहली बार सही क्वेरी के साथ आने वाले हैं। जब तक आप विश्लेषिकी के मोजार्ट नहीं होते हैं - और मुझे यकीन है कि वह व्यक्ति वहाँ से बाहर है - आपको कुछ समय संशोधित करने, कुछ आयाम जोड़ने, यह ठीक करने की कोशिश करने की कोशिश करनी होगी कि आप क्या देख रहे हैं? ।

क्योंकि, फिर से, ये जबरदस्त वातावरण नहीं हैं जो हम विश्लेषिकी की दुनिया में काम कर रहे हैं; हम बहुत ही अस्पष्ट वातावरण और बहुत जटिल और बहुआयामी वातावरण के साथ काम कर रहे हैं। और इसलिए वेबकास्ट का पूरा विचार आज इस बारे में बात करना है कि अपने डेटा के साथ उस तरह की पुनरावृत्ति को कैसे सक्षम किया जाए।

हमारे पास तीन प्रस्तुतकर्ता हैं। बेशक, हॉट टेक्नोलॉजीज में, ब्रीफिंग रूम के विपरीत, हमारे पास दो विश्लेषक हैं; वे प्रत्येक को पहले अपना ले लेते हैं, फिर अतिथि आता है, अपनी प्रस्तुति देता है, और हमारे पास एक राउंडटेबल है। और आप, हमारे दर्शक, इसमें एक बड़ी भूमिका निभा सकते हैं। कृपया शरमाओ मत; किसी भी समय अपने प्रश्न भेजें। यदि आप कर सकते हैं तो प्रश्नोत्तर पैनल का उपयोग करें, अन्यथा चैट पैनल ठीक है; मैं शो के दौरान दोनों पर नजर रखने की कोशिश करूंगा। और हम इन्हें रिकॉर्ड करते हैं, इसलिए यदि आप कुछ याद करते हैं या इसे अपने सहयोगियों के साथ साझा करना चाहते हैं, तो बाद में वापस आएं। हम उन्हें Techopedia.com पर और InsideAnalysis.com पर भी पोस्ट करते हैं।

और इसके साथ, मैं स्मार्ट लोगों में लाने जा रहा हूं। मैं इसे डॉ। रॉबिन ब्लोर को सौंपने जा रहा हूं। मुझे उसे चाबी देने दो, प्रस्तोता बदल दो, और तुम जाओ। रॉबिन, इसे दूर ले जाओ।

रॉबिन ब्लर: ठीक है। उस परिचय के लिए धन्यवाद। लगभग डेढ़ महीने पहले, मेरी एक डेवलपर के साथ एक चैट हुई जो वास्तव में एक डीबीए है। वह वास्तव में एक डीबीए नहीं है - वह एक विशेष कंपनी में डीबीए था, और वह एकमात्र व्यक्ति था जो वास्तव में प्रश्नों का प्रदर्शन कर सकता था। लेकिन वह ऐसा करने से बीमार हो गया, क्योंकि वह वास्तव में है, वह वास्तव में एक काफी स्मार्ट डेवलपर है। इसलिए वह चला गया।

और वह वैसे भी उनके लिए हर महीने कुछ दिन करना पड़ता है, क्योंकि वे किसी को भी उसकी जगह लेने के लिए नहीं मिल सकते थे और उन्हें कोई सुराग नहीं मिला कि डेटाबेस क्या करता है या इसे कैसे ट्यून किया जाता है। और मैं उस बारे में सोच रहा था, और बस, आप जानते हैं, उनके पास वास्तव में एक आईटी विभाग नहीं था, लेकिन यह आदमी उनके लिए समर्थन कर रहा था। दरअसल, यह डीबीए का काम था जो वह ज्यादातर समय कर रहा था।

परिष्कृत डेटाबेस के लिए - ओरेकल, एसक्यूएल सर्वर, डीबी 2, उन सभी बड़े, महंगे वाले - डेटाबेस ट्यूनिंग एक कठिन काम है। यह एक सुरक्षित काम है, साथ ही। और कारण, वास्तव में, यह कहने के लिए कि, यह एक बदलते परिदृश्य है। बेनाम: मैं थोड़े इस के माध्यम से जाना होगा। आप जानते हैं, रिलेशनल डेटाबेस - आमतौर पर बड़ी तस्वीर है, रिलेशनल डेटाबेस अभी भी लोकप्रियता में हावी हैं। आने वाले लंबे समय तक उनके हावी होने की संभावना है। हां, अब अन्य डेटाबेस हैं जो अधिक एयरटाइम प्राप्त करते हैं, लेकिन, आप जानते हैं, जब आप वास्तव में वहां पर क्या हो रहा है, इस बारे में देखते हैं, तो ओरेकल ऐसा कर रहा है, Microsoft SQL सर्वर दूसरा है, और क्लाउड में होने वाली विभिन्न चीजें हैं हालांकि एक चुनौती हो सकती है। वे खेल में बड़े दिग्गज हैं। और वे डेटाबेस हैं जो आप ओएलटीपी के लिए उपयोग कर सकते हैं और वास्तव में डेटा वेयरहाउस कार्यभार। वैकल्पिक रूप से मुख्य रूप से विश्लेषणात्मक वातावरण में वैकल्पिक रूप से उपयोग किया जाता है, और फिर आमतौर पर यह डेटा द्वारा निर्धारित किया जाता है कि हम रिलेशनल के बजाय इसे क्यों चुनेंगे। ज्यादातर लोग नहीं करते हैं।

कंपनियां एकल डेटाबेस पर मानकीकरण करती हैं। मैं हाल ही में एक कंपनी में आया था जिसमें ओरेकल के 5, 000 से अधिक उदाहरण थे। और मैं उस व्यक्ति से, जिस कंपनी से मैं बात कर रहा था, मैंने उनसे डीबीए के बारे में पूछा। उन्होंने कहा कि उनके पास लगभग 10 डीबीए हैं और लगभग 30 डेटाबेस की देखभाल की जा रही है। और बाकी, ओरेकल सिर्फ और सिर्फ एक बड़े सिस्टम के रूप में इस्तेमाल किया जा रहा था। उन अनुप्रयोगों से डेटा पर बहुत कम तनाव था जो उनका उपयोग करते थे। लेकिन यह सिर्फ मुझे चकित कर दिया - Oracle के 5, 000 उदाहरण हैं।

और, वैसे, उनके पास ओरेकल एस्टेट लाइसेंस था। ठीक है, आप जानते हैं, कॉर्पोरेट लाइसेंस, जाहिर है। लेकिन उनके पास अन्य डेटाबेस भी थे क्योंकि कभी-कभी, आप जानते हैं, आवेदन एक पसंदीदा डेटाबेस के साथ आते हैं। ऐसा नहीं था कि ओरेकल केवल एक चीज थी। और ध्यान देने योग्य बात यह है कि न तो हडोप और न ही स्पार्क वास्तव में एक डेटाबेस है, और इससे पहले कि वे एक डेटाबेस नियम के रूप में जो मुझे लगता है कि इसे प्राप्त करने से पहले एक लंबा समय होगा। डेटा लिंक के लिए अच्छा है, बिल्कुल।

डीबीए गतिविधियों के साथ - शायद बुलेट्ट मेरे बारे में एक बहुत अधिक भयानक बात कह सकता है - लेकिन मैं सिर्फ उनके माध्यम से चलाऊंगा। ये वही हैं जिनके बारे में मैं सोचता हूं, आप जानते हैं कि डीबीए क्या करता है। वे स्थापित करते हैं, कॉन्फ़िगर करते हैं, अपग्रेड करते हैं, लाइसेंस प्रबंधन करते हैं। वे एक तरह से या किसी अन्य तरीके से बहुत सारे ईटीएल और प्रतिकृति कार्य करते हैं। वे भंडारण और क्षमता नियोजन करते हैं। वे समस्या निवारण करते हैं या वे समस्या निवारण टीम का हिस्सा हैं। प्रदर्शन की निगरानी और ट्यूनिंग उनकी अधिकांश गतिविधि से बहुत अधिक है, लेकिन इस सामान के सभी, यह छोटा नहीं है, आप जानते हैं। सुरक्षा, वे बैकअप और पुनर्प्राप्ति के लिए जिम्मेदार हैं। उन्हें सॉफ्टवेयर परीक्षण प्रणालियों में शामिल होना चाहिए, और वे डेटा जीवन चक्र में शामिल हो सकते हैं।

प्रदर्शन। जब मैं इन लोगों में से एक हुआ करता था। जब मैं डेटाबेस चला रहा था और ट्यूनिंग कर रहा था, तो मैं इसे कैसे समझ रहा था, आप जानते हैं? सीपीयू है, और हमारे दिन में एक या दूसरे तरीके से, सीपीयू बहुत अधिक सामान्य रूप से निष्क्रिय है, क्योंकि यह अन्य दो या वें में से एक होगा - ठीक है, अन्य बाधाओं में से एक वास्तव में समस्या का कारण होगा। मेमोरी, थ्रैशिंग और विखंडन, या डिस्क, या डिस्क I / O संतृप्ति, कभी-कभी नेटवर्क ओवरहेड, यदि आप किसी नेटवर्क के कई नोड्स में चल रहे हैं और आप वास्तव में कुछ लॉकिंग में चला सकते हैं, तो शायद।

लेकिन वह दुनिया थी जैसा मैंने देखा था। मैंने हाल ही में ओरेकल और ट्यूनिंग मापदंडों की संख्या पर एक नज़र डाली जो कि ओरेकल में हैं। यह 300 से अधिक था। आप जानते हैं, और यदि आप वास्तव में इसके बारे में सोचते हैं, तो एक डीबीए जो वास्तव में जानता है कि वह क्या कर रहा है उसे कुछ विचार करना है कि आप कभी भी उनमें से किसी एक के साथ गड़बड़ क्यों करेंगे। तो यह एक जटिल काम है, आप जानते हैं, और यह इसके द्वारा अधिक जटिल है।

आप जानते हैं, अभी हमें सीपीयू मिला है, लेकिन आपको मिल गया है … सीपीयू पहले से मौजूद है, सीपीयू पर जीपीयू, या सीपीयू पर एफपीजीए के साथ। इसलिए सीपीयू पर वास्तव में क्या होता है, इस तरह का क्रॉसब्रेजिंग चल रहा है। सीपीयू बहुत पहले मल्टीकोर बन गए; वास्तव में, मैं अब डेटाबेस को ट्यून नहीं कर रहा था जब ऐसा हुआ। मुझे नहीं पता कि वास्तव में इससे क्या फर्क पड़ता है, अब मैं इसके बारे में सोचता हूं।

हमें मिल गया है, आपको पता है, 3D Xpoint और IBM की PCM मेमोरी की एक अतिरिक्त परत के रूप में आ रही है, और हमें SSDs मिल गए हैं, लेकिन आप जानते हैं, वे कताई जंग की जगह ले रहे हैं। लेकिन SSDs गति में भिन्न हो सकते हैं। इतने सारे के साथ, आप समानांतर उपयोग कर सकते हैं और यह उन्हें अविश्वसनीय रूप से तेजी से चलते हैं - रैम की गति के करीब। और आपको सभी समानांतर हार्डवेयर आर्किटेक्चर मिले हैं।

और यह सब है, आप जानते हैं, लागत गिर रही है, जो एक बहुत अच्छी बात है, लेकिन यह सब बना रहा है - आप जानते हैं, यदि आप एक डेटाबेस की अगली रिलीज लेते हैं और फिर आप इसे मशीनों पर लागू करना शुरू करते हैं, यहां तक ​​कि कुछ यह, आपने वास्तव में किसी भी आंत महसूस को खो दिया है कि आपके पास डेटा व्यवहार करने के तरीके के लिए हो सकता है, क्योंकि विलंबताएं बस बहुत अलग हैं, बहुत अलग हैं। और यहाँ, आप जानते हैं, आपको भंडारण की तीन परतों के बजाय चार परतें मिली हैं।

डेटाबेस समस्याएँ। आपको डेटाबेस एन्ट्रॉपी मिलता है - प्रोलिफायरिंग उदाहरण बहुत आम है। डेटाबेस का उपयोग अलमारी के रूप में किया जा रहा है, जो वास्तव में वह उदाहरण है जो मैंने दिया था। बहुत कम डेटाबेस आत्म-ट्यूनिंग होते हैं, और जो स्वयं-ट्यूनिंग होने का दावा करते हैं, वास्तव में यह अच्छा नहीं है, आप जानते हैं। लेकिन दूसरी बात यह है कि बहुत कम डेटाबेस ठीक से ट्यून किए जाते हैं। यह एक कठिन काम है, कार्यभार को संतुलित करने में सक्षम है। मेरा मतलब है, जब आप एक डेटाबेस के बारे में सोचते हैं, तो 24 घंटे की अवधि में एक डेटाबेस क्या कर सकता है, कार्यभार बहुत भिन्न हो सकता है। डेटाबेस में विशेष रूप से सही डेटा वेयरहाउस होना चाहिए।

और इसलिए, ट्यूनिंग एक तुच्छ मामला नहीं है, आप जानते हैं, क्योंकि आप जो कर रहे हैं वह ट्यूनिंग पैरामीटर है जो कि किसी दिए गए बिंदु पर काम के बोझ की एक पूरी श्रृंखला के लिए पूरा करने के लिए मिला है। यह मूल रूप से एक कठिन काम है। और SQL को विशेष रूप से SQL JOINs के लिए ट्यून करने की आवश्यकता है। वे बेहद हो सकते हैं, आप जानते हैं, संसाधन-खपत। और अगर डेटाबेस ने विचारों को भौतिक रूप दिया है, तो ईमानदार होने के लिए, आपको उन लोगों के उपयोग की जांच करनी चाहिए, क्योंकि वे सब कुछ अविश्वसनीय रूप से तेज कर देंगे। और इसके लिए किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता होती है जो वर्कलोड को समझता है और SQL ट्रैफ़िक को और इतने पर और आगे समझता है।

और ज्यादातर कंपनियां बहुत कम डीबीए लगाती हैं - बहुत महंगी। मैं काफी बड़ी कंपनियों को जानता हूं, जैसे, तीन लोग, आप जानते हैं, बड़े पैमाने पर उदाहरण। वास्तव में, वे बहुत खर्च करते हैं, यह जटिलता के संदर्भ में एक कठिन काम है। उन्हें उपकरण चाहिए।

और मुझे लगता है कि मुझे यही कहना है। अरे हां। डीज़ को हाथ दें, देखें कि डीज़ को क्या कहना है।

Dez Blanchfield: धन्यवाद, रॉबिन। यह एक बड़ा विषय है। मैं उन चीजों को रखने जा रहा हूं जो मुझे लगता है कि दिन-प्रतिदिन की चुनौतियों का प्रभावी रूप से सामना कर रहे हैं। क्योंकि चलो इसका सामना करते हैं, इस विषय पर लिखित पुस्तकों की एक पूरी लाइब्रेरी है। जो एक तकनीकी किताबों की दुकान में नहीं गया है और डेटाबेस प्रदर्शन और डेटाबेस ट्यूनिंग और निगरानी के सामान्य विषय पर लिखी गई पुस्तकों की दीवारों और दीवारों को पाया गया है। और कभी-कभी यह समय को मारने का एक शानदार तरीका है।

सामान्य विषय: प्रदर्शन क्वेरीज़ प्राप्त करना। संगठन के कई अलग-अलग हिस्से हैं जो इस विषय को पसीना देते हैं - आपके अंत-उपयोगकर्ता स्तर पर, मेरे अनुभव में, आप जानते हैं, लोग केवल प्रदर्शन का अनुभव करते हैं, कि चीजें धीमी हैं। कताई पहियों को वापस आने में थोड़ी देर लगती है। स्पेक्ट्रम के विपरीत छोर पर, आपको बुनियादी ढांचा और नेटवर्क और स्टोरेज इंजीनियरिंग के लोग मिले हैं, जो डेटाबेस विशेषज्ञों द्वारा पीटे जा रहे हैं क्योंकि चीजें वैसे ही नहीं चल रही हैं जैसी वे उम्मीद करते हैं। और यह एक बहुत व्यापक स्पेक्ट्रम है, मेरे अनुभव में, उस स्पेक्ट्रम में हमारे जीवन को प्रभावित करने वाली चीजें।

यदि आप भौतिक ऊपर से, के बारे में सोचते हैं, तो आप जानते हैं, बस कंप्यूटर स्थान। यह मेमोरी मिल गया है, आप जानते हैं, RAM, अगर आपको पसंद है - डिस्क स्थान, नेटवर्क, और उसके चारों ओर सभी बिट्स। इस स्थान में, हमें मिल गया है, आप जानते हैं, यह उस विचार को संग्रहीत करता है, जो कहता है, कि, आप जानते हैं, कच्ची डिस्क या जेबीओडी का उपयोग करना बेहतर है और बस, आप जानते हैं, जितनी जल्दी हो सके डिस्क को उठने दें और जाने दें डेटाबेस डेटा सुरक्षा परत को सॉर्ट करता है। अन्य लोग RAID के बड़े प्रशंसक हैं, सस्ती डिस्क के निरर्थक सरणी, और RAID 0, 1, 3, कभी-कभी 5 और 6 के साथ अलग-अलग धार्मिक अनुभव होते हैं, हार्ड डिस्क विफल होने पर डिस्क पर स्ट्रिपिंग या प्रतिकृति के विभिन्न प्रकार। यहां तक ​​कि भंडारण स्तर और इंजीनियरिंग स्तर पर, अभी भी, हमें ऐसे लोग मिले हैं जिनके पास भंडारण के प्रकारों पर प्रदर्शन के आसपास अलग-अलग विचार और अनुभव हैं।

चाहे वह डायरेक्ट-अटैच्ड डिस्क और खुद सर्वर हों, या फिर वह फाइबर चैनल के माध्यम से किसी न किसी रूप के स्टोरेज एरिया नेटवर्क से जुड़ा हुआ हो, चाहे वह स्टोर से कहीं सर्वर के जरिए iSCSI के माध्यम से माउंट किया गया हो या वह ईथरनेट हो। और इससे पहले कि आप वास्तव में भी डेटाबेस लेयर पर पहुंचें, जहां, आप जानते हैं, जिस तरह की चीजें हम लेते हैं कि - आप जानते हैं, कि सिर्फ एरिक उल्लिखित के रूप में, आपको पता है, जिसे हम जानते हैं, जिसे हम आपके डेटा के साथ बातचीत कहते हैं । बस पैटर्न और सार्थक पैटर्न की पहचान करने में सक्षम होने के नाते, जो हमें लगता है कि हम प्रदर्शन मुद्दों के लिए गोता लगाने और देखने के लिए शुरू कर सकते हैं।

और यह एक बहुत व्यापक विषय है, इसलिए मैं दो क्षेत्रों में गोता लगाने जा रहा हूं, जहां, मेरे अनुभव, समय और ऊर्जा और निवेश में किए गए प्रयासों से कुछ अच्छे रिटर्न मिलते हैं। तो मुझे बस जल्दी से इनमें से पहले छोड़ें। और मैं केवल आधे-मजाक में कुछ ऐसी तस्वीर की तलाश में चला गया, जिसमें अंदर की तरफ एक कंकाल और बाहर की तरफ त्वचा थी, लेकिन लेगो ब्लॉक शायद सबसे कम भीषण था। लेकिन कई मायनों में यह है कि मैं किस तरह की कल्पना और मानसिक रूप से चुनौती देता हूं कि हम कभी-कभी एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म और डेटाबेस का समर्थन करते हैं। और वह यह है कि आप वास्तव में केवल एक उपभोक्ता और अंतिम-उपयोगकर्ता या यहां तक ​​कि एक डेवलपर के रूप में, अक्सर लिबास की त्वचा की परत देखते हैं, लेकिन यह वास्तव में कंकाल के नीचे है - यह वास्तव में वह मुद्दा है जिस पर आपको ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है।

आप जानते हैं, इस मामले में, जब हम उन चीजों के बारे में सोचते हैं, जो उस विशेष दिन के परिणामस्वरूप डेटाबेस के प्रदर्शन और विश्लेषण को प्रभावित कर सकते हैं, तो प्रदर्शन हिट, कोर इन्फ्रास्ट्रक्चर और सिर्फ उस कोर इंफ्रास्ट्रक्चर की निगरानी कर रहा है, और जैसा कि मैंने कुछ समय पहले बताया था, आपकी डिस्क और मेमोरी और सीपीयू। और जैसा कि डॉ। रॉबिन ब्लोर ने उजागर किया, अब वर्चुअलाइजेशन में चुनौतियां और चीजें जो स्वयं चिप्स में हो रही हैं, और प्रदर्शन कोर स्तर तक नीचे हैं, और स्मृति की मात्रा जो अब प्रत्येक कोर में प्रत्येक चिप में डाली जा रही है। रोजमर्रा की व्यक्ति को देखने के लिए ये बहुत ही तकनीकी चुनौतियां हैं।

क्वेरी मॉनिटरिंग के शीर्ष पर रखना। आप जानते हैं, प्रश्नों की निगरानी और क्वेरी कतार के आसपास की चुनौतियों में से एक उदाहरण के लिए है - मेरा मतलब है, एक भाषा के रूप में एसक्यूएल और एनालिटिक्स टूल के आसपास आने वाले डेटाबेस टूल बहुत शक्तिशाली हैं, और विशेष रूप से भाषा के रूप में एसक्यूएल है। लेकिन उस शक्ति और सादगी के साथ, कई मामलों में भी एक आता है, और वह यह है कि, यदि यह एक ऐसा काम नहीं है, जो एक अच्छे डेवलपर द्वारा लिखा गया हो, जिसे एक अच्छे डेवलपर द्वारा लिखा गया हो, बार-बार, एक ही काम करता है। असंरचित प्रश्न करने वाले लोग बनें।

और इसके साथ समस्या यह है कि, एसक्यूएल के बारे में थोड़ा सीखना और सवाल करना शुरू करना काफी आसान है, लेकिन इसके परिणामस्वरूप, आपके पास यह जानने के लिए जरूरी नहीं है कि आपके पास कौशल और अनुभव और ज्ञान है या नहीं डेटाबेस करने के लिए अच्छी या बुरी बात। तो लगातार एक ही बड़ा, व्यापक, गलत चल रहा है, बस इमारत को नीचे ले जा सकता है। क्वेरी मॉनिटरिंग के शीर्ष पर रखना एक दिलचस्प चुनौती है।

प्लेटफ़ॉर्म की क्या कर रहे हैं और उपयोगकर्ताओं को क्या मिल रहा है, अभी तक प्रतिक्रिया समय की निगरानी करना। फिर से, आप जानते हैं, सही उपकरण के बिना, यह कुछ ऐसा नहीं है जिसे आप केवल सहजता से देखते हैं और सोचते हैं, "ओह, वे नेटवर्क धीमी गति से चल रहे हैं, " या "उपयोगकर्ता स्मृति अच्छा प्रदर्शन नहीं कर रही है, " या "सूचकांक खराब प्रदर्शन कर रहे हैं।" "या" फूला हुआ है। "

और फिर, आप जानते हैं कि आप उस बिंदु पर कैसे पहुँचते हैं जहाँ आप, एक बार जब आप इसके साथ एक मुद्दा देख चुके होते हैं, तो आप इसे कैसे अलग करते हैं और इसे अनब्लॉक करते हैं और खराब संरचित प्रश्नों की पूरी चुनौती को संबोधित करते हैं? और, आप जानते हैं, क्या यह एक तदर्थ क्वेरी है जो किसी के हाथ से चल रही है, या क्या यह एक डैशबोर्ड के सामने के छोर के साथ एक एनालिटिक्स टूल है जो खराब प्रदर्शन कर रहा है क्योंकि वे प्रश्न गलत तरीके से पूछ रहे हैं, या यह वास्तव में है, कोड के वास्तव में बुरी तरह से लिखा टुकड़ा?

और फिर उस पुनरावृति को करते हुए, एरिक ने सेट-अप में शुरू में कहा, आप जानते हैं, बस चलने-फिरने में बार-बार और उन वर्कफ़्लो को ठीक करते हुए। आप जानते हैं, मैं किस वर्कफ़्लोज़ में चल रहा हूं, वे कैसे चल रहे हैं, कितनी बार वे चल रहे हैं, किस कोड के खिलाफ चल रहे हैं, वे सीपीयू और मेमोरी और डिस्क और नेटवर्क में इसके खिलाफ कहां चल रहे हैं? हाँ, यह सिर्फ एक सच में, वास्तव में तकनीकी चुनौती है।

और फिर वह निर्वाण जिसे लोग इस दुनिया में ढूंढ रहे हैं, ऐतिहासिक विश्लेषण और प्रदर्शन से किनारा करते हुए और अपने पर्यावरण के खिलाफ सतर्कता बरतते हुए, जो देखने में बहुत अच्छा है क्योंकि आपको भविष्य में इसके लिए एक योजना मिल सकती है यदि आप जानते हैं कि चीजें क्यों धीमी हैं कल सुबह नौ बजे। लेकिन यह अभी आपकी मदद नहीं करता है, और यह आपकी योजना को आगे बढ़ने में मदद नहीं करता है।

मुझे लगता है कि क्षमता योजना और आकार और स्केलिंग और ट्यूनिंग, तो आप जानते हैं, मुझे लगता है कि अब हम एक प्रवृत्ति देख रहे हैं, जहां बहुत बड़े वातावरण में एक बदलाव है, जहां लोगों को बड़े डेटाबेस प्लेटफॉर्म मिले हैं और व्यापक रूप से डेटाबेस वातावरण में जाने के लिए ऐतिहासिक अलर्टिंग और प्लानिंग से लेकर प्रेडिक्टिव अलर्टिंग और प्लानिंग तक, जहां वे जानना चाहते हैं कि अभी क्या हो रहा है और इसके लिए आगे जाकर क्या प्लान किया जा सकता है। या हम स्मृति से बाहर चल रहे हैं और क्या हम अगले घंटे में स्मृति से बाहर भागने वाले हैं, और हम इसके बारे में क्या कर सकते हैं? वास्तविक समय में हम क्या क्षमता योजना बना सकते हैं?

माफ़ कीजियेगा। यह उस बिंदु पर पहुंच जाता है, जहां आप जानते हैं, बस इन बाधाओं की खोज की पूरी चुनौती अनिवार्य रूप से हमें द्रव विश्लेषण के रूप में संदर्भित करती है, और जो आपके संगठन में आदर्श है। जैसा कि आप देख सकते हैं, यह एक गैर-तुच्छ चुनौती है, आप जानते हैं, बस हर रोज़ महान, अनजाने लोगों को। और यह अभी भी अधिक तकनीकी रूप से समझ रखने वाले के लिए एक गैर-तुच्छ चुनौती है।

तुम्हें पता है, अगर यह केवल नश्वर के लिए मुश्किल है, तो हम इसे कैसे संभव बनाते हैं? क्योंकि, आप जानते हैं, इनमें से अधिकांश ऐसी चीजें हैं जो नियमित उपयोगकर्ता हल नहीं कर सकते हैं, और हमारे पास कुछ विशेष डेटाबेस इंजीनियर, डेटाबेस डेवलपर्स, कोड डेवलपर्स, प्रोग्रामर हो सकते हैं, लेकिन वे अभी भी वास्तव में पर्यावरण को असंतुलित करने में सक्षम हैं। वे अलग हो गए हैं, आप जानते हैं, कोड का पुन: उपयोग करने वाले लोगों जैसे मुद्दे।

आप जानते हैं, डेटाबेस स्पेस इन्फ्रास्ट्रक्चर के बहुत बड़े तैनाती में एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म में प्रदर्शन हिट के आसपास इस स्पेस में मैंने जो सबसे खराब चीजें देखी हैं, उनमें से एक कोड का एक टुकड़ा लोग ले रहे हैं, एक चक या एसक्यूएल की चोरी की प्रक्रिया जो उन्होंने नहीं की थी ' टी लिखो, और वे नहीं जानते कि यह कोड का एक अच्छा या बुरा टुकड़ा है, और वे इसे फिर से उपयोग करते हैं क्योंकि यह उन्हें वह परिणाम देता है जो वे चाहते हैं। लेकिन यह पता चला है कि यह कुछ ऐसा हो सकता है जो एक या दो परिणामों को प्राप्त करने के लिए मक्खी पर लिखा गया था, एक रिपोर्ट की तरह - कोई जल्दी में था।

और इसलिए लोग जटिल कोड का उपयोग कर रहे हैं जो उन्होंने नहीं लिखा था, और बस इसे एप्लिकेशन विकास के एक टुकड़े में थप्पड़ मार दिया, यह नहीं जानते हुए कि वे वास्तव में पीछे के छोर को सजा रहे हैं। यहां तक ​​कि सिर्फ उस प्रदर्शन की निगरानी करना और यह देखना कि प्रश्न कहां से आ रहे हैं और नीचे ड्रिलिंग हो रही है, आपको पता है कि यह एक रोज़ की चुनौती है जिसे मैं देख रहा हूं।

बेसिक बिहेवियरल चीजें जैसे परफॉर्मेंस के लिए प्री-स्टेजिंग डेटा जहां संभव है। चीजें जो केवल अनुभव करती हैं, वे आपको सिखाती हैं, जैसे कि यदि आप थोक आयात करने जा रहे हैं, तो अनुक्रमणिका को हटा दें और जब आप डेटा के टेराबाइट्स में खींच रहे हैं तो अनुक्रमणिका को बनाए नहीं रखा जा सकता है। आप जानते हैं, उपयुक्त उपकरणों के बिना, यह देखना लगभग असंभव है क्योंकि आपको नहीं पता है कि सूचकांक अंकित हो रहा है।

नियमित रूप से अनुक्रमणिका ऑप्टिमाइज़ करना 101 की तरह है, लेकिन आप किस बारे में जानते हैं, जब आप थोक आयात करते हैं या, आप जानते हैं, यदि कोई वास्तव में बड़ी क्वेरी करता है तो प्रश्नों पर एक तालिका बना रहा है? आप जानते हैं, कि एक बड़े पैमाने पर प्रदर्शन हिट हो सकता है, और फिर, यदि आप निगरानी नहीं कर रहे हैं, तो आपके पास यह देखने के लिए उपकरण नहीं हैं, उस तरह की पृष्ठभूमि में बस होता है और आप नहीं जानते कि इसे कैसे संबोधित किया जाए। ।

आपके लिए आवश्यक कॉलमों की संख्या को सीमित करना - मेरा मतलब है, यह वास्तव में बुनियादी लगता है, लेकिन फिर, यदि आप इसे नहीं देख सकते हैं, तो आप नहीं जानते कि यह हो रहा है, और फिर यह सिर्फ पृष्ठभूमि में होता है और यह आपको नुकसान पहुंचाता है, आप पर।

यह जानना कि कब और कहाँ अस्थायी तालिकाओं का उपयोग करना है, बड़ी डिलीट और अपडेट को बैचना। फिर, सभी बहुत ही सरल चीजें, लेकिन उस दृश्यता के बिना, ऐसा करने के लिए उपकरण के बिना, वे सिर्फ पृष्ठभूमि में बैठते हैं और आपको चोट पहुँचाते रहते हैं और आप बेहतर एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म प्रदर्शन पाने के लिए डेटाबेस वातावरण में अधिक मेमोरी या सीपीयू फेंकते रहते हैं, जब वास्तव में आपको इस बात पर विस्तार करने में सक्षम होना चाहिए कि आपको क्या नुकसान पहुंचा रहा है और उस विशेष बात को संबोधित करना चाहिए। और फिर, आप जानते हैं, विदेशी प्रमुख बाधाओं जैसी चीजें और आप इसे कैसे पाते हैं, आप कैसे जानते हैं कि यह एक मुद्दा है?

यह मुझे मेरे मुख्य बिंदु के निष्कर्ष पर लाता है, और वह यह है कि, आप जानते हैं, दिन-प्रतिदिन के आधार पर, हम इन समस्याओं को सभी जगह देखते हैं। और डेटाबेस वातावरण के रूप में बड़ा और बड़ा और अधिक से अधिक व्यापक हो जाता है, और जैसा कि डॉ। रॉबिन ब्लोर ने यहां प्रकाश डाला है, हमें डेटाबेस समय के साथ अधिक से अधिक जटिल पर्यावरण मॉडल मिलते हैं।

और फिर Hadoop और Spark जैसे कुछ बड़े डेटा प्लेटफॉर्म्स को एकीकृत करने की भी आवश्यकता है जो एक साथ आ रहे हैं, और एक समय में अधिक से अधिक। यह मेरे विचार में, बेहतर तरीके और विशेष उपकरण खोजने के लिए, इस वास्तविक समय प्लेटफॉर्म प्रदर्शन और विश्लेषण और निदान को समझदारी से करने के लिए करता है। क्योंकि यह वास्तविक समय और वास्तविक धन और अंतिम उपयोगकर्ताओं और वास्तविक डॉलर के लिए हताशा का कारण बनता है यदि हम इन चीजों में गोता लगाने के लिए उपकरण प्राप्त करना शुरू नहीं करते हैं।

और इसके साथ, मैं IDERA से अपने दोस्तों को सौंपने जा रहा हूं, क्योंकि मेरा मानना ​​है कि उन्हें यह बताने के लिए एक अच्छी कहानी मिली है कि हम इस समस्या को कैसे हल कर सकते हैं।

बुलेट मनले: अच्छा लगता है। बहुत-बहुत धन्यवाद, और मैं आगे बढ़कर चीजों को किक मारूंगा। मुझे यहां कुछ स्लाइड मिली हैं, और मुझे आगे बढ़ने और उस तरह के लाने के लिए। इनमें से कुछ हम बहुत जल्दी से कूदने वाले हैं।

बस आपको कुछ जानकारी देने के लिए, मैं यहां IDERA में सेल्स इंजीनियरिंग का निदेशक हूं, और इसलिए हम DBAs से इस बारे में काफी नियमित रूप से बात करते हैं कि वे दर्द और उन चुनौतियों के बारे में जो उनके लिए विशिष्ट हैं, बहुत सारे मामलों में।, प्रदर्शन की निगरानी और चीजों के उन प्रकार, जाहिर है। और हम उस श्रोता से बहुत कुछ सुनते हैं, और इसलिए मुझे लगता है कि मैं नियमित रूप से उन कुछ जानकारी को साझा कर सकता हूं जो मुझे समझ में आएंगी। मैं इनमें से कुछ के माध्यम से कूदने जा रहा हूं, क्योंकि मुझे नहीं लगता कि वे बातचीत के लिए वास्तविक हैं।

तुम्हें पता है, मेरे पास डीबीए की जिम्मेदारियों की यहां अपनी सूची है - यह रॉबिन की सूची की तरह दिखता है, और मुझे लगता है कि यह बहुत सुसंगत है। मुझे लगता है कि जब आप एक डेटाबेस व्यवस्थापक से बात करते हैं, हालांकि, यह हमेशा होता है - आप जानते हैं, वे इनमें से कुछ क्षेत्रों में दूसरों की तुलना में अधिक पिछड़े हुए हैं और इसका कोई तुक या कारण नहीं है, यह सिर्फ पर्यावरण पर निर्भर करता है।

आप एक बहुत व्यापक, व्यापक श्रेणी की बातें सुनते हैं जो लोग करना चाहते हैं। और बहुत बार, जो लोग इन चीजों को चाहते हैं, वे उनके लिए नहीं पूछेंगे और, कुछ मामलों में, आप इस तरह की कवायद शुरू करते हैं कि वे वास्तव में क्या मांग रहे हैं, और फिर आपको पता चलता है कि वे ' वास्तव में और अधिक के लिए देख रहे हैं। वे वास्तव में वे क्या सोचते हैं उससे अधिक जानकारी चाहते हैं कि उन्हें जरूरत है, और जब आप उपकरण में ड्रिलिंग करना शुरू करते हैं, तो मुझे लगता है कि यही वह जगह है जहां आप कह सकते हैं कि वे डेटा के साथ बातचीत कर रहे हैं।

और मुझे लगता है कि यह एक वास्तविक रोचक वाक्यांश है, और यह कहने में सक्षम होने के रूप में बहुत मायने रखता है, हाँ, ठीक है, अगर आपके पास एक बुरा प्रश्न है, तो वास्तव में एक बुरा प्रश्न क्या है? क्या यह एक ऐसी क्वेरी है जो बहुत अधिक रीड या राइट या सीपीयू का उपभोग कर रही है? यह एक ऐसा हो सकता है जो बहुत भागता है, यह एक हो सकता है, आप जानते हैं, कि, जैसा आपने कहा, खराब लिखा है।

हम कैसे पहचानते हैं, इसके संदर्भ में, हमारे उत्पाद, डायग्नोस्टिक मैनेजर उत्पाद के बारे में कई तरीके हैं, जो हम DBA को दिखाते हैं कि वे उस बारे में जा सकते हैं। और यह वास्तविक लचीला है, और मुझे लगता है कि यह बड़ी चीजों में से एक है - आपके पास एक उपकरण होना चाहिए जो इन प्रदर्शन समस्याओं में आपकी मदद करने वाला है, हर किसी का पर्यावरण थोड़ा अलग है।

और बहुत कुछ होने जा रहा है, आप जानते हैं, आवश्यकताओं और शायद निगरानी के संदर्भ में भी आवश्यकताओं को अस्पष्ट करते हैं, इसलिए आपको कुछ ऐसा मिला है जो लचीला है और कुछ ऐसा है जो काम करने वाला है और पर्यावरण के अनुरूप होने में सक्षम है आप प्रबंधित करने का प्रयास कर रहे हैं। आप जानते हैं, और मेरे पास इन उदाहरणों का एक बहुत कुछ है - मैं उनमें से हर एक के माध्यम से जाने वाला नहीं हूं, लेकिन आपको कुछ ऐसा चाहिए जो आपको डेटा के एक टुकड़े और दूसरे के बीच आगे-पीछे हो सके, और मैं इसे पसंद करूंगा इस बारे में बात करें कि जब हम उत्पाद में थोड़ा सा घुसते हैं और आपको दिखाते हैं, और हम इसे कैसे करते हैं।

लेकिन दूसरी बात जो मुझे लगता है कि किसी भी अच्छे एनालिटिक्स टूल के संदर्भ में है, तो आप जानते हैं कि कुछ मुख्य चीजें हैं जिनकी आप वास्तव में तलाश कर रहे हैं। आप स्पष्ट रूप से सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण एक उपकरण नहीं चाहते हैं जो प्रदर्शन के नाम पर अपनी स्वयं की प्रदर्शन समस्याओं का कारण बनने जा रहा है। जब मैं कहता हूं कि डेटा को बिना किसी लागत के, मैं लागत के बारे में बात नहीं कर रहा हूं, तो आप जानते हैं, मौद्रिक लागत, लेकिन ओवरहेड के संदर्भ में लागत और संसाधनों की मात्रा के संदर्भ में लागत के संदर्भ में, जो हम प्रदर्शन के नाम पर उपयोग करने जा रहे हैं। आप निश्चित रूप से वहाँ कुछ चाहते हैं जो मदद करने जा रहा है।

आपको कुछ ऐसी चीज़ों की आवश्यकता होती है, जो आपको उन डेटा को प्राप्त करने में सक्षम होने के लिए होती हैं जिन्हें आप अपने दिन-प्रतिदिन की समस्याओं का सामना करने के लिए विशिष्ट पाते हैं, और कुछ ऐसी चीज़ें भी हो सकती हैं जिनकी आपको ज़रूरत नहीं है और जिन्हें आप दान नहीं करते हैं ' t चाहते हैं, और उस डेटा को इकट्ठा करने में कोई समझदारी नहीं है यदि आप उस पर कभी रिपोर्ट नहीं करने जा रहे हैं या उस डेटा को प्रबंधित करने के लिए किसी भी आवश्यकता के आसपास जाने की आवश्यकता नहीं है। उदाहरण के लिए, प्रदर्शन से जुड़ी मेटाडेटा के संदर्भ में।

आप जानते हैं, एक अच्छा उदाहरण है, अगर एलक्यूएल में डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रांजैक्शन कोऑर्डिनेटर सर्विस नहीं है तो मुझे अलर्ट रहने की जरूरत नहीं है, अगर मैं नहीं चाहता कि यह पहली जगह पर चले। इसलिए मुझे सतर्क न करें, इसके खिलाफ डेटा एकत्र न करें - मुझे उस जानकारी की आवश्यकता नहीं है। तो उन चीजों को चालू और बंद करने की क्षमता होना वास्तविक महत्वपूर्ण है।

क्षमता भी, एक बार जब आप डेटा एकत्र करते हैं, तो इसे बहुत तेज़ी से एक्सेस करना - आपके पास नहीं है, आप डेटा को जानते हैं, चलाते हैं और मालिश करते हैं, डेटा को हेरफेर करते हैं - यह जल्दी और कुशलता से करने में सक्षम है। और फिर एक बार जब आपके पास डेटा होता है, तो जाहिर है कि इसे समझने में सक्षम होना वास्तव में महत्वपूर्ण है।

अब, यह वह जगह है, जहां हमारे साथ - जैसे, उदाहरण के लिए, डायग्नोस्टिक मैनेजर उत्पाद मैं आपको आज थोड़ा सा दिखाने जा रहा हूं - वह उत्पाद, आप जानते हैं, मैं आपको बताना चाहूंगा कि वह उत्पाद जा रहा है बदलें और एक बॉक्स में डीबीए बनें। वास्तविकता यह है कि, यह कुछ ज्ञान की आवश्यकता है कि आपका वातावरण क्या है और आप क्या हासिल करना चाहते हैं। कुछ के बाद, स्पष्ट रूप से, डीबीए की भूमिका की समझ स्पष्ट रूप से महत्वपूर्ण है।

अब, हम जो करने की कोशिश करते हैं वह मदद और अन्य तरीकों के माध्यम से शिक्षित होता है। लेकिन आप हमेशा इसे टाई करना चाहते हैं, जाहिर है, कुछ प्रकार के अनुभव स्तरों के साथ या किसी को कुछ पता है कि डेटा प्राप्त करने के बाद उसे क्या करना है। और एक ऐसा व्यक्ति होने में सक्षम है जो किसी उत्पाद के लिए सही प्रश्न पूछ सकता है, और डेटा के साथ बातचीत कर रहा है, स्पष्ट रूप से महत्वपूर्ण है। और फिर स्पष्ट रूप से डेटा की समझ बनाने में सक्षम है।

एक बार मुझे जानकारी हो, तो सही लोगों तक पहुंचाने में सक्षम होना। मेरे डेवलपर्स, मेरी संचालन टीम - जो कोई भी हो सकता है, मुझे अन्य उत्पादों के साथ एकीकृत करने की आवश्यकता हो सकती है, जो हुक को करने में सक्षम हो। ये सभी वास्तविक महत्वपूर्ण चीजें हैं। और फिर, स्पष्ट रूप से, आखिरी लेकिन कम से कम, अगर मुझे अधिक जानने की आवश्यकता है, तो ऐसा करने में सक्षम होना। चाहे इसका मतलब कुछ और को चालू करना हो, या इसका अर्थ है कि डेटा में बस थोड़ा सा गहराई तक जाना। आप उम्मीद कर रहे हैं कि, एक उपकरण जो होने वाला है, आप जानते हैं, प्रदर्शन के साथ मदद कर रहे हैं, आपको उन सभी चीज़ों की आवश्यकता है जो आपको उन सवालों के जवाब देने में सक्षम होना चाहिए।

एक बात जो मैंने यहाँ पर नहीं रखी है जो मुझे लगता है कि शायद ध्यान देने योग्य है, आपको एक ऐसे उपकरण की आवश्यकता है जो आपको यह बताने में मदद करे कि क्या सामान्य है और क्या सामान्य नहीं है। और मुझे लगता है कि यह एक बड़ा कारण है, क्योंकि, आप जानते हैं, उत्पादों और चीजों की एक टन है कि वहाँ से बाहर हैं, लेकिन अगर आप एक चेतावनी प्राप्त कर रहे हैं और चेतावनी एक झूठी चेतावनी है, तो यह आपको अच्छा नहीं करता है ; यह समय की बर्बादी का अधिक है और यह आपकी मदद करने की क्षमता से अधिक आपकी क्षमताओं को कम करने वाला है। तो, आप जानते हैं, वे कुछ चीजें हैं जिन्हें मैं ध्यान में रखूंगा।

जब मैं उस उत्पाद के बारे में बात करता हूं जो इन सभी चीजों को आईडीईआरए उत्पाद सूट के भीतर बांधने की तरह है, तो यह डायग्नोस्टिक मैनेजर उत्पाद है जो मुझे लगता है कि डेटाबेस के संदर्भ में हम यहां जो बात कर रहे हैं, उसमें मुख्य रूप से मुख्य विशेषताएं हैं। ट्यूनिंग और प्रदर्शन और निगरानी और उन प्रकार की चीजें।

लोग उद्यम-स्तर की निगरानी के लिए देख रहे हैं; वे चाहते हैं कि वे पहुंच सकें, एक स्क्रीन में सक्षम हो सकें, यह जान सकें कि चीजें उसी तरह काम कर रही हैं जिस तरह से उन्हें होना चाहिए। या वे चाहते हैं, स्पष्ट रूप से, अगर कोई समस्या है, तो यह देखने के लिए कि समस्या कहां है और फिर इसे नीचे लाने में सक्षम होना चाहते हैं। वास्तविक बड़ा हिस्सा, मुझे लगता है, लोग इस प्रकार के तरीकों की तलाश कर रहे हैं जिसमें आप वास्तव में अपने प्रदर्शन पर भरोसा कर सकते हैं।

दूसरी चीज़ जो स्पष्ट रूप से साथ चलती है, मैं बस वर्तमान में काम नहीं कर सकता, और मुझे समय की अवधि में वापस जाने में सक्षम होने की आवश्यकता है, क्या इसका मतलब है कि प्रश्नों को देखना जो खराब तरीके से चले गए या क्या इसका मतलब है, आप पता है, जिस तरह से मेजबान वीएम खुद संसाधनों के मामले में व्यवहार कर रहा था। उन सभी प्रकार की चीजें जो आप करने में सक्षम हो गए हैं, और आप वहां नहीं जा रहे हैं जो आपके कंसोल पर 24 घंटे, 7 दिन एक सप्ताह में घूर रहे हैं।

यदि आप छुट्टी पर हैं या यदि यह रात के बीच में है, या जो कुछ भी हो सकता है, तो आपको कुछ ऐसी चीज़ों की ज़रूरत है जो आपको समय के साथ वापस जाने में सक्षम होने के लिए कह सकें कि उदाहरण के लिए क्या हो रहा था जिस समय हमें समस्या हुई। और ऐसा करने में सक्षम होने के नाते, एक बार फिर से, कुशलतापूर्वक और जल्दी से और इसे नीचे लाने में सक्षम होना निश्चित रूप से इस चर्चा के संदर्भ में एक महत्वपूर्ण टुकड़ा है। और मैं कहूंगा कि यह संभवतः उन लोगों के संदर्भ में अधिक महत्वपूर्ण चीजों में से एक है, जिन्हें लोग ढूंढ रहे हैं। वे हमेशा अतीत में उस खिड़की की तलाश में रहते हैं, क्योंकि यह वास्तव में एक im है - आप जानते हैं, आप वहां बैठना नहीं चाहते हैं और फिर से कुछ होने की प्रतीक्षा करते हैं।

सूची पर अगली बात वास्तव में सिर्फ वही है जो हम पहले के बारे में बात कर रहे थे, क्वेरी प्रदर्शन के साथ ही। और मैं आपको डायग्नोस्टिक मैनेजर प्रोडक्ट के भीतर कुछ अलग-अलग उदाहरण दिखाने जा रहा हूं, हम कैसे करते हैं, जो निश्चित रूप से दिन के अंत में होता है, यह आपको स्वयं के बारे में प्रश्नों के बारे में बहुत सारे विकल्प प्रदान करने वाला है आप इकट्ठा करना चाहते हैं।

इस बात के संदर्भ में कि क्या आप उन प्रश्नों में रुचि रखते हैं, जिनके कारण संसाधन दर्द, CPU की खपत या I / O की खपत होती है। चाहे वह क्वेरीज़ हों जिन्हें पूरा करने में लंबा समय लगता हो या जो सामान्य रूप से केवल प्रदर्शन के मामले में सबसे खराब स्थिति न हों, लेकिन ऐसा अक्सर हो सकता है कि इसके चलने की सरासर आवृत्ति ही एक समस्या हो सकती है। और स्पष्ट रूप से उन प्रश्नों के साथ समय के साथ रुझानों को हाजिर करने में सक्षम होने के साथ-साथ इसका एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।

इस उत्पाद में बहुत सारे अलग-अलग तरीके हैं, जो हम कर सकते हैं, और मुझे लगता है कि जाहिर है कि अधिकांश डीबीए के लिए एक वास्तविक महत्वपूर्ण टुकड़ा है। और यहां तक ​​कि अगर आपके पास आंतरिक रूप से विकसित अनुप्रयोग नहीं हैं, तो भी अपने सॉफ़्टवेयर विक्रेताओं के पास जाने और कहने में सक्षम होना अच्छा है, "अरे, आप जानते हैं क्या? तुम्हें पता है, हर दिन दोपहर के दो बजे जब यह नौकरी लगती है, "या जो भी हो, " यह आपका आवेदन है जो इसे पैदा कर रहा है, और हमें इसे ठीक करने की आवश्यकता है। "तो भी अगर आपके पास पूरा नहीं है। स्वयं कोड पर नियंत्रण, यह जानना अभी भी अच्छा है कि समस्याएं कब हो रही हैं।

और फिर, आप जानते हैं, दूसरा हिस्सा स्पष्ट रूप से अधिक सक्रिय है। पता करने में सक्षम होने के नाते, किसी समस्या के होने पर समझने में सक्षम होना। न केवल यह जानने में सक्षम होने के लिए कि आप इसे सही कर सकते हैं, लेकिन बहुत सारे मामलों में, जब आपको ज़रूरत होती है तो कुछ ऐसा होता है जो प्रतिक्रिया को स्वचालित करने में सक्षम होगा, बहुत सारे मामलों में भी। आप कह सकते हैं, आप जानते हैं, एक ईमेल मिलने के बजाय, "अरे, आपको इसे ठीक करने की आवश्यकता है, " अगर मैं एक बैठक में हूं या अगर मैं हूं, तो आप जानते हैं, सड़क पर या जो कुछ भी मैं हूं। मैं कर रहा हूँ, यह स्पष्ट रूप से कहने में सक्षम होने के लिए बहुत अच्छा है कि मुझे कुछ मिला है जो कि स्वचालित तरीके से संबोधित करने में सक्षम होने जा रहा है।

और अगर इसे स्वचालित तरीके से संबोधित नहीं किया जाता है, तो कम से कम यह जानने में सक्षम होना चाहिए कि आप सुधारात्मक कार्रवाई कर सकते हैं या किसी ऐसे व्यक्ति से संपर्क कर सकते हैं जो कर सकते हैं। और इसलिए वे स्पष्ट रूप से बड़े महत्वपूर्ण टुकड़े हैं, आप जानते हैं, इस प्रकार की समस्याएं आप अपनी मशीनों और अपने उदाहरणों और स्वयं एनालिटिक्स की निगरानी के मामले में चला सकते हैं।

अब, मैंने इस बारे में पहले बात की थी, जो चीजों का लचीलापन है। मैं इस पर जोर नहीं दे सकता, कहने में सक्षम होने के नाते, आप जानते हैं, आउट-ऑफ-द-बॉक्स, अगर कोई ऐसी चीज है जिस पर नजर नहीं रखी जा रही है, तो उन चीजों को जोड़ने में सक्षम होने के लिए किसी उत्पाद के भीतर कार्यक्षमता होना नजर रखी जाए। और डायग्नोस्टिक मैनेजर के उदाहरण के साथ, हमारे पास स्पष्ट रूप से, आप जानते हैं, डब्ल्यूएमआई काउंटर, काउंटर, एसक्यूएल सर्वर काउंटर, आप अपने प्रश्न बना सकते हैं।

आप यह भी जान सकते हैं, यदि आप चाहते हैं, तो अपने vCenter वातावरण या अपने हाइपर- V वातावरण से डेटा खींच लें, क्योंकि जो मतदान हो रहा है और करने में सक्षम हो रहा है, उसके परिणामस्वरूप, आप जानते हैं, ऐसा नियमित रूप से करें और उस डेटा को खींचें और उसे देखने में सक्षम हों। और, एक बार फिर से, एक जगह से दूसरी जगह पर धुरी के रूप में आप इस जानकारी को देख रहे हैं।

तो उन चीजों के प्रकार हैं जो मैं लोगों को देखने के संदर्भ में पूछ रहा हूं जब वे एक उपकरण के बारे में बात कर रहे हैं जो उन्हें ट्यूनिंग और प्रदर्शन के मामले में मदद करने जा रहा है - वह उत्पाद जो मैं आपको बस दिखाने जा रहा हूं दूसरा डायग्नोस्टिक मैनेजर है, और यह 2000 से 2016 तक सभी चीजों का समर्थन करता है। यह SQL सर्वर के लिए विशिष्ट है, और इसलिए हम उन चीजों का प्रबंधन करते हैं। उदाहरणों की निगरानी करने वाले इंस्टेंस पर कोई एजेंट नहीं है।

यह थोड़ी लागत पर जानकारी एकत्र करने के लिए वापस चला जाता है, कि, आप जानते हैं, हमने स्पष्ट रूप से इस जानकारी को इकट्ठा करने की कोशिश की, बहुत सारे संसाधनों का उपयोग न करें, क्या हम? हम उन चीज़ों का लाभ उठाने की कोशिश कर रहे हैं जो SQL Server हमें पहले से ही प्रदान कर रहा है और इसे बेहतर बना रहा है, चाहे वह डायनेमिक प्रबंधन दृश्य हो, या चाहे वह विस्तारित ईवेंट हो, या जो भी मामला संग्रह के संदर्भ में हो सकता है। उस जानकारी का लाभ उठाने और इसे बेहतर बनाने में सक्षम होने के नाते यह हमारे जनादेश में से एक है।

अब, यदि आप इस वास्तविक को जल्दी से देखते हैं, तो मैं बहुत विस्तार से वास्तुकला के माध्यम से नहीं जा रहा हूं, लेकिन हमारे सभी ऐतिहासिक डेटा के साथ एक बैक-एंड रिपॉजिटरी है जिसे आप प्रबंधित कर सकते हैं और जब तक आप रख सकते हैं तुम्हें चाहिए। तुम भी जानकारी के प्रकार का चयन कर सकते हैं जिसे आप रखना चाहते हैं, और कितने समय तक। यह उस तरह का वापस जाता है, उचित डेटा एकत्र करना और अनावश्यक डेटा को बाहर करना। यदि आप पांच दिनों के लिए प्रश्नों को रखना चाहते हैं, जो कोर-परफॉर्म कर रहे हैं और फिर दो साल के लिए अपने अलर्ट रखें, तो यह आपके ऊपर है और ऐसा करने में सक्षम होने के लिए पूरी तरह से आपका विशेषाधिकार है।

इस उत्पाद के साथ विभिन्न कंसोल। आपके पास एक वेब-आधारित संस्करण है, आपके पास एक मोटी ग्राहक संस्करण भी है। और इसलिए यह एक ब्राउज़र पर कूदने की क्षमता है और यह देखना है कि क्या चल रहा है, या यदि आपके पास एक लैपटॉप है जहां आपके पास एक समर्पित क्लाइंट स्थापित है, तो दोनों दृष्टिकोण आपके लिए काम करेंगे।

अब, मैं जो करना चाहूंगा वह एक त्वरित प्रदर्शन है। और मैं इस ओर इशारा करता हूं - मैं यहां इस अन्य स्लाइड पर वापस जा रहा हूं - जो हमारे पास है, हमने अभी जोड़ा है, बस उन लोगों के लिए एक FYI के रूप में जो उत्पाद से परिचित हैं, हमारे पास एक नई पेशकश है जो है डायग्नोस्टिक मैनेजर प्रो। एक पेशेवर पेशकश जिसमें उस चीज़ के साथ शामिल है जिसे हम वर्कलोड विश्लेषण कहते हैं।

और वास्तव में यह अंतःक्रियात्मक रूप से बहुत बड़ी अवधि में देखने में सक्षम है और इससे जाना जाता है, आप जानते हैं, 30-दिवसीय दृश्य, आप जानते हैं, लगभग तीन क्लिक में पांच मिनट का दृश्य। और प्रदर्शन में स्पाइक या अड़चन में समस्या को देखने में सक्षम होने के नाते जो आप सक्षम हो सकते हैं, आप जानते हैं, आप बहुत उच्च स्तर पर देख पाएंगे, और बहुत कम स्तर तक ड्रिलिंग कर सकते हैं। और विशेष रूप से आज भी, यह उत्पाद के लिए नया है।

लेकिन मैं जिस तरह का काम करना चाहता हूं, वह सिर्फ पहली शुरुआत है, और मैं उस धुरी के बारे में थोड़ी बात करना चाहता हूं। और मैं एक उदाहरण लाया हूं, और मैं यहां अपनी स्क्रीन पर साझा करने जा रहा हूं। और, चलो देखते हैं … हम वहाँ जाते हैं। मेरी स्क्रीन। और मुझे पता है, दोस्तों, कि आप इसे देख सकते हैं।

एरिक Kavanagh: वहाँ तुम जाओ।

बुलेट मनले: वहाँ पर सब कुछ ठीक है? ठीक है। तो, आप अभी क्या देख रहे हैं - और यह डायग्नोस्टिक मैनेजर प्रोडक्ट है - और मैं आपको यहाँ पर चल रहे उच्च स्तरीय प्रदर्शन का एक प्रकार देना चाहता था। इस विशेष उदाहरण में, हम जो कर रहे हैं, हम आपको उन प्रश्नों को दिखा रहे हैं जो प्रतीक्षा से जुड़े हैं। और इसलिए जब मैं आगे और पीछे जाने में सक्षम होने के बारे में बात करता हूं, तो गहराई से, और धुरी के नीचे ड्रिल करें, यही - यहां यह दृश्य इसका एक अच्छा उदाहरण है। मैं एक टाइमलाइन दृश्य से जा सकता हूं जैसे हम यहां देखते हैं, जो अब प्रदर्शित होने जा रहा है। हमारे मामले में हम स्वयं प्रतीक्षा कर रहे हैं और प्रतीक्षा की श्रेणियां स्वयं देख रहे हैं। हम उन वेट से बंधे हुए स्टेटमेंट देख सकते हैं, हम एप्लिकेशन देख सकते हैं।

ध्यान दें कि यह एक टाइमलाइन व्यू पर है, इसलिए मैं उस जानकारी को रेखीय रूप से पहचान सकता हूं जब समस्या हुई थी, लेकिन फिर से, अगर मैं बस एक बार फिर से पिवट करना चाहता हूं, और मैं कहता हूं, "आप जानते हैं कि, आइए देखें इसे एक अलग दृष्टिकोण से, "आइए आगे बढ़ते हैं और इस दृष्टिकोण से देखते हैं, " मैं उन प्रश्नों या प्रतीक्षा या उन अनुप्रयोगों को देखना चाहता हूं जो मुझे सबसे अधिक पीड़ा दे रहे हैं, और उन्हें रैंक करते हैं। और यही हम ' "अवधि तक प्रतीक्षा करता है" द्वारा देखने जा रहे हैं। अब हम उन अनुप्रयोगों को स्वयं देख रहे हैं जो मुझे मेरी सबसे अधिक पीड़ा दे रहे हैं, या प्रतीक्षा कर रहे हैं।

और फिर, यहां वह हिस्सा जो वास्तव में सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है, इन चीजों को अलग करने में सक्षम है। मैं देख सकता हूं कि यह NoSQL एप्लिकेशन यहां से किक मार रहा है। यह मेरे लिए 30 मिनट की विंडो के भीतर प्रतीक्षा समय की एक अच्छी मात्रा, प्रतीक्षा समय की 25 सेकंड की मात्रा का कारण बन रहा है। और फिर मैं उस एप्लिकेशन को अलग कर सकता हूं और मैं इस मामले में बयान देख सकता हूं, जो सीधे इस विशेष उदाहरण को प्रभावित कर रहे हैं।

और इसलिए यह केवल एक उदाहरण है कि आप एक अड़चन की पहचान कैसे कर पाएंगे, जानकारी को रैंक करने में सक्षम हो सकते हैं, उन मुद्दों को प्राथमिकता देने में सक्षम हैं जिन्हें पहले संबोधित करने की आवश्यकता है। ये सभी बातें हैं जिन पर आपको विचार करना है। आप जानते हैं, आप दिन भर की समस्याओं को ठीक कर सकते हैं, लेकिन यदि आप उन समस्याओं को ठीक कर रहे हैं जो तय की जाने वाली सूची में सबसे नीचे हैं, तो आप अपना समय बर्बाद कर रहे हैं। आपके पास उस से जुड़ी अवसर लागत है।

मैं आपको एक और उदाहरण दूंगा, और यह एक अलग उदाहरण है। किसी समस्या की ओर विशेष रूप से इशारा करने या किसी क्षेत्र की ओर इशारा करने के बजाय, आपको एक ऐसे उपकरण की भी आवश्यकता है, जो व्यापक अर्थों में आपकी सहायता करने में सक्षम हो, कहने में सक्षम हो, "अरे, क्या हमें कोई समस्या है?" ऐसी चीजें जो मैं प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए कर सकता हूं? ”और जो कुछ चल रहा है उसे देखते हुए पर्दे के पीछे किसी तरह का होना चाहिए। और इस मामले में, यह कॉन्फ़िगरेशन से संबंधित हो सकता है; यह संबंधित हो सकता है, आप जानते हैं, जिस तरह से उदाहरण के लिए खुद का स्वास्थ्य प्रबंधित किया जा रहा है। और यह भी, जाहिर है, प्रदर्शन चीजें भी।

अगर मैं इस विश्लेषण बटन को यहाँ पर जाता हूँ, तो जो चीज़ मैं आपको दिखाने जा रहा हूँ, वह यह है कि इस उत्पाद के भीतर, हमारे पास चीजों की एक सक्रिय सूची भी है, जिसे एक रैंक किए गए प्रारूप में किया जा सकता है, जो अनिवार्य रूप से आपको अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा। उन चीजों में जो संभवतः आपको उस उदाहरण पर आपके प्रदर्शन में वृद्धि, या उस उदाहरण के स्वास्थ्य में वृद्धि प्रदान करेगी। और यह इस अर्थ में एक रैंक किए गए प्रारूप में है कि आपके पास यह देखने की क्षमता है कि कौन से विशेष प्रकार की समस्या के लिए आपके प्रदर्शन को बेहतर बनाने की संभावना है जो पहचान की गई है।

और इसलिए, जब मैं इन चीजों को देखता हूं और उनकी पहचान करता हूं, तो न केवल मैं देखता हूं कि मुझे एक समस्या है और मेरे पास बहुत सारे मामलों में, एक स्क्रिप्ट है जो उस समस्या को ठीक करने के लिए स्वचालित रूप से बनाई जा सकती है। लेकिन इनमें से कई मामलों में, हमारे पास बाहरी लिंक भी हैं जो उस समस्या के प्रकार को संदर्भित करेंगे जो हम अनुभव कर रहे हैं, और फिर हम यह सिफारिश क्यों दे रहे हैं, इसलिए आपको चीजों का वह शैक्षिक पहलू मिलता है। जो, एक बार फिर, मुझे लगता है कि जब आप समस्याओं के बारे में बात कर रहे हैं, तो आपको पता है कि समस्याओं को ठीक करना बहुत महत्वपूर्ण है।

मैं इन सिफारिशों का केवल आँख बंद करके पालन नहीं करना चाहता, मैं समझना चाहता हूं कि ये सिफारिशें क्यों की जा रही हैं। और मैं एक वरिष्ठ डीबीए हो सकता है जो 30 वर्षों से ऐसा कर रहा है और मुझे कुछ ऐसा चाहिए, जो आपको पता हो, मैं - या डॉट को i की जाँच करता हूं और इस मामले में टी को पार कर सकता हूं - या शायद मैं जूनियर डीबीए हूं और मुझे इन समस्याओं को समझने के लिए थोड़ी मदद की जरूरत है क्योंकि वे हो रही हैं, और ये सिफारिशें क्यों की जा रही हैं।

जैसा मैंने कहा, मैं आपको उत्पाद के विभिन्न भागों के एक जोड़े के माध्यम से लेने जा रहा हूं। यह टूल आपके आस-पास है, आप जानते हैं, यह 2004, 2003 के बाद से आसपास है। और इसमें वास्तव में बहुत सारे विकास हैं, बहुत सारी जानकारी है, इसलिए यह आपको यहां सब कुछ दिखाने और दिखाने के लिए समझ में नहीं आएगा। लेकिन मुझे लगता है कि उन चीजों में से एक जो ध्यान देने योग्य है, जब हम अंदर जाते हैं और हम उन सभी चीजों के बारे में बात करना शुरू करते हैं, जिन पर आप नजर रख सकते हैं और उन सभी चीजों पर, जिन्हें आप अलर्ट कर सकते हैं, एक बार फिर से चीजों के लचीलेपन पर जा सकते हैं। यहाँ उन सभी वस्तुओं की सूची दी गई है जिनकी हम निगरानी कर रहे हैं।

अब, यह जरूरी नहीं है कि मैं इन चीजों पर एक सचेत स्थिति में विचार करना चाहता हूं यदि वे दहलीज के संदर्भ में बेकार हो जाते हैं, तो आप इन चीजों को चालू और बंद कर सकते हैं। यह उस पर वापस जाता है, “अरे, मुझे केवल कुछ मीट्रिक के लिए कुछ चीजें करने की आवश्यकता है। मुझे केवल कुछ समस्याओं पर सतर्क रहने की जरूरत है। ”और यह सुनिश्चित करने में सक्षम हों कि हम नहीं जा रहे हैं, आप जानते हैं, आपको झूठी सकारात्मकता का एक गुच्छा मिला है। न केवल आपके पास इन चीजों को चालू और बंद करने की क्षमता है, बल्कि कई मामलों में, आप देखेंगे कि हम सामान्य बैंड को भी प्रदान करते हैं क्योंकि यह प्रत्येक मीट्रिक से संबंधित है। इसलिए अगर मैं इसे विशेष रूप से देख रहा हूं, तो इस मामले में, एक आधार रेखा, मैं नोटिस करूंगा कि थ्रेशोल्ड शायद उच्चतर हैं जहां वे अभी हैं।

सिक्के के दूसरी तरफ, क्या होगा यदि मेरे पास एसक्यूएल का एक उदाहरण है, जहां मैं कुछ मैट्रिक्स और उन मैट्रिक्स को ट्रैक कर रहा हूं, जो भी कारण से, मैंने जो थ्रेसहोल्ड सेट किया है वह गलत है? दूसरे शब्दों में, थ्रेसहोल्ड स्मैक डब है जहां बेसलाइन वास्तव में बैठी है, जिसका अर्थ है कि अगर मुझे उस थ्रेशोल्ड से जुड़ा हुआ अलर्ट मिला है, तो मैं शायद किसी सामान्य घटना के लिए अलर्ट होने जा रहा हूं। और इसलिए, उन प्रकार की स्थितियों में, हम आपको वह जानकारी प्रदान कर सकते हैं और साथ ही साथ बोर्ड को भी।

इस विशेष उदाहरण के सभी मैट्रिक्स के लिए, मैं उन थ्रेसहोल्ड को देख सकता हूं जो संभवतः सामान्य और क्या नहीं है के संदर्भ में यहां एक गलत सकारात्मक दिखाने जा रहे हैं। यह ऐसा कुछ होने जा रहा है जिसे मेमोरी साइड पर एक सामान्य उपयोग की चीज माना जाएगा, और यदि मैं उस सीमा को बढ़ाना चाहता था, तो मैं कर सकता था, लेकिन आधारभूत विचारों के साथ ऐसा ही है।

और बेसलाइन के संदर्भ में डायग्नोस्टिक मैनेजर उत्पाद के बारे में अच्छी बात यह है कि यह कई बेसलाइन सेट करने की क्षमता है। और आप पूछ सकते हैं, "मैं ऐसा क्यों करना चाहता हूं?" और इसका जवाब है, ठीक है, अगर आपके पास एक रखरखाव खिड़की है जो चल रही है, तो हम कहते हैं, मध्यरात्रि 4 बजे, जहां आप वास्तव में अपने संसाधनों पर कर लगा रहे हैं, आप वास्तव में जितना संभव हो संसाधनों का उपयोग कर रहे हैं, तो आप एक बार फिर से शिफ्ट होना चाहते हैं, और आप थोड़ा सा जोर देना चाहते हैं और कहते हैं, "देखो, हम इसके लिए अपनी थ्रेसहोल्ड बदलने जा रहे हैं।" और हम वास्तव में अपने थ्रेसहोल्ड को विशेष रूप से समायोजित कर सकते हैं जो विशेष रूप से बेसलाइन के लिए होता है जो हम सप्ताह के दिन या दिन के समय के आधार पर करते हैं और इसी तरह, यह है। तो यह गतिशील रूप से हमारे लिए उन थ्रेसहोल्ड को समायोजित करेगा।

चलिए फिर से एक कदम उठाते हैं। एक बार हमने उन थ्रेसहोल्ड की पहचान कर ली है, एक बार जब हम गए हैं, और अलर्ट और अधिसूचना स्थापित करने और इन स्थितियों से अवगत होने के संदर्भ में, जो एक बार फिर हो सकता है, लचीलापन यहां सर्वोपरि है। आप विशिष्ट स्थितियों में सतर्क रहने में सक्षम होना चाहते हैं। अन्य स्थितियों में, आप किसी और को ईमेल भेजना चाह सकते हैं, हो सकता है कि आप पॉवरशेल स्क्रिप्ट चलाना चाहें, हो सकता है कि आप जानते हों, सूची जारी हो।

मैं SNMP ट्रैप के माध्यम से या यहां तक ​​कि सीधे, उदाहरण के लिए, SCOM के साथ कुछ एकीकृत करना चाह सकता हूं। मुद्दा यह है कि आपके पास ऐसा करने के लिए लचीलापन है, और आप जो भी प्रकार की स्थितियां निर्धारित कर सकते हैं, वह यह है कि क्या यह एक बहुत व्यापक स्थिति है - क्या आप जानते हैं, मेरे सीपीयू और मेमोरी या जो भी संसाधन हैं - मेरे सभी उदाहरणों में, या हो सकता है कि मेरे पास एक बहुत ही विशिष्ट प्रकार की चीज हो, जिसकी मैं निगरानी करना चाहता हूं, क्योंकि जब मुझे लगता है कि हम उल्लंघन कर रहे हैं, तो मैं उस समस्या पर एक बहुत विशिष्ट और निर्देशित स्क्रिप्ट चलाना चाहता हूं। तो यह वह जगह है जहाँ आप डायग्नोस्टिक मैनेजर प्रोडक्ट के अंदर उस तरह का सामान कर सकते हैं, बस, आप जानते हैं, अलर्ट और नोटिफिकेशन के संदर्भ में, और उस दृष्टिकोण से लचीला होने में सक्षम है।

अब, मैं सभी चेतावनी और उस अच्छे सामान के माध्यम से नहीं जाऊँगा। मैं रिपोर्टों के बारे में बात करना चाहता था। और, एक बार फिर से, जानकारी लेने और उस डेटा का कई अलग-अलग तरीकों से लाभ उठाने में सक्षम होने के नाते - और यह आपके डेटा के साथ एक बार फिर से बातचीत के लिए वापस जाता है। और बहुत से लोग, जब वे पहली बार इस उत्पाद को देखते हैं, तो वे सोचते हैं, "ओह, ठीक है, मेरे पास एक उपकरण है जो समस्याओं के होने पर मुझे सचेत करने जा रहा है। मुझे यही चाहिए। "और वास्तविकता यह है कि क्या उन्हें उस उपकरण की आवश्यकता है, लेकिन इसका दूसरा पहलू यह है कि अगर वे वास्तव में हैं - उन्हें निर्णय लेने में मदद करने के लिए भी एक उपकरण की आवश्यकता होती है, और वे इस जानकारी का लाभ उठा सकते हैं कि हम हैं प्रदर्शन के नाम पर एकत्रित करना और अलर्ट करने के नाम पर, आपको आगे बढ़ने वाले मार्ग के निर्णय लेने में सहायता करने में सक्षम होना।

तुम्हें पता है, एक अच्छा उदाहरण मेरे डेटाबेस के भीतर मेरे विकास के पूर्वानुमान होंगे। अगर मेरे पास एक विशिष्ट डेटाबेस है जो बढ़ रहा है, तो उस डेटाबेस या यहां तक ​​कि कई डेटाबेस को इंगित करने में सक्षम होने के लिए कि विकास दर क्या हैं। हम आपको वह नहीं दिखा रहे हैं जो आप जानते हैं, यह आज क्या है; यह पिछले विकास के बंद होने का अनुमान लगाने वाला है जिसे हमने अनुभव किया है।

अगर मुझे यहां कुछ डेटाबेस मिले हैं - जो मुझे होने हैं, तो कल्पना करें कि - मैं अंदर जा सकता हूं और कह सकता हूं, "चलो आखिरी लेते हैं, आप जानते हैं, साल का डेटा, चलो महीने तक, और एक नमूना में सहसंबंधित करें महीनों की दर, चलो आगे बढ़ते हैं और देखते हैं कि अगले तीन वर्षों में, या 36 इकाइयों में हम कितनी वृद्धि देखने जा रहे हैं। ”किस मामले में, हम बहुत जल्दी उस प्रश्न का उत्तर दे सकते हैं। अब, अपने दम पर करने की कोशिश करो, है ना? ऐसा करने की कोशिश करें कि जितना समय मैंने अपने दम पर किया है। आपको थोड़ी देर लगने वाली है।

अब, आगे के तनाव के बारे में यह भी कि, आइए एक और रिपोर्ट लेते हैं, जो कि मेरी शीर्ष सर्वर रिपोर्ट है। कल्पना कीजिए कि मेरे पास एक सौ उत्पादन उदाहरण हैं, जो इस मामले में नहीं हैं। लेकिन अगर कोई मेरे पास आता है और कहता है, "मुझे आपको यह बताने की आवश्यकता है - हम इस नए डेटाबेस को इस महान नए एप्लिकेशन के लिए डालेंगे; जैसा कि हम जानते हैं कि यह सब कुछ बदलने वाला है; यह जीवन को इतना शानदार बनाने जा रहा है। ओह, वैसे, डेटाबेस खुद ही वास्तव में I / O गहन होने जा रहा है, या यह सीपीयू गहन, या वास्तव में स्मृति गहन होने जा रहा है …, "जो भी भराव-में-रिक्त है, मैं चाहता हूं कि मेरे सभी उत्पादन उदाहरणों को देखने में सक्षम हो, जहां उस डेटाबेस को रखने का कोई मतलब नहीं है? और मैं आकस्मिक प्रकार के संदर्भ में एक-दूसरे के खिलाफ अपने सभी उदाहरणों को रैंक कर सकता हूं, चाहे वह सीपीयू, मेमोरी, डिस्क या जो भी मामला हो। और इसलिए यहाँ बिंदु उस प्रश्न का उत्तर जल्दी और कुशलता से देने में सक्षम हो रहा है और जब आप ऐसा करते हैं तो अनुमान लगाने के बजाय सही निर्णय लेते हैं - वे सभी स्पष्ट रूप से वास्तविक महत्वपूर्ण हैं, और आपको कुछ ऐसा चाहिए जो आपकी मदद करने वाला हो।

और जब हम एनालिटिक्स के बारे में बात करते हैं, तो यह कुछ भी हो सकता है जैसे कि हम क्षमता योजना के बारे में क्या बात कर रहे हैं, आप जानते हैं, अलर्ट जो आप दिन-प्रतिदिन के आधार पर चल रहे हैं जो सीपीयू के साथ सौदा कर सकते हैं, जैसा कि साथ ही स्पष्ट रूप से खुद से सवाल, क्या वहाँ अवरुद्ध और इतने पर और आगे है।

इसका एक और उदाहरण होगा, अगर मैं यहां से प्रशासन अनुभाग पर गया - वास्तव में, मैं उस पर फिर से ध्यान देने वाला खंड लेता हूं - अतीत में हुई चीजों के लिए हमारी ऐतिहासिक जानकारी के डिपॉजिटरी को क्वेरी करते हुए। क्या मैंने अपने उत्पादन वातावरण में अवरोध उत्पन्न किया है? मुझे नहीं पता, चलो पता करते हैं।

मैं अपने उत्पादन टैग पर वापस जा सकता हूं और मैं कह सकता हूं कि मेरे सभी उत्पादन उदाहरणों के लिए, जो भी समय की अवधि, किसी भी मीट्रिक के लिए जिसे मैं पहचानना चाहता हूं। यदि मैं हमारे मामले में एक अलर्ट स्थिति में चला गया हूं, तो मान लें कि गिनती से अवरुद्ध किया जा रहा है, अवरुद्ध होने के कुछ सेकंड तक नहीं, और मैं वापस जा सकता हूं और इस मामले में, कुछ महीनों, अगर मुझे - या इस की आवश्यकता है मामला, एक महीना - और मैं उस अवरोध को देख सकता हूं। मैं देख सकता हूं कि यह कब शुरू हुआ, मैं देख सकता हूं कि यह कब समाप्त हुआ, और मैं इनमें से किसी भी अंतराल में नीचे ड्रिल कर सकता हूं, अगर मुझे जरूरत है, तो अपने आप में अवरुद्ध घटना की बारीकियों को देखने के लिए। आपको कुछ ऐसा करने में सक्षम होने की आवश्यकता है जो बहुत जल्दी हो, जिसे आप ढूंढने में सक्षम हैं और इसे करने के लिए बहुत सारे चक्रों को स्पिन करने के बजाय ढूंढ रहे हैं। और इसलिए, मुझे लगता है कि यह भी महत्वपूर्ण है।

आखिरी चीज जो मैं आपको दिखाना चाहता हूं - और आपको यह उत्पाद दिखा रहा है, डायग्नोस्टिक मैनेजर प्रोडक्ट - हमारे पास है, जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, हम अंदर गए हैं और हमने अपने एसक्यूएल डायग्नोस्टिक मैनेजर में एक और घटक जोड़ा है। प्रो की पेशकश। और यह कार्यभार विश्लेषण घटक है। और यह इस का एक वेब-आधारित संस्करण है, इस मामले में हम आपको यहां दिखा रहे हैं। लेकिन यहाँ बिंदु यह है कि, यह आपको वास्तव में व्यापक अवधि या समय की एक बहुत ही विशिष्ट खिड़की को देखने की अनुमति देता है, और इससे आपको पता है, कुछ क्लिक कोड को सीधे समस्याओं से संबंधित देखने में सक्षम होते हैं जो हो सकते हैं। ।

उस के एक उदाहरण के रूप में, अगर मैं चार सप्ताह के दृश्य को देख रहा हूं, तो मैं यहां देख सकता हूं, डेटाबेस के संदर्भ में सभी स्पाइक्स और उन डेटाबेस के प्रदर्शन और जहां हमने उन डेटाबेस पर प्रतीक्षा गतिविधि देखी। अब, और आप देख सकते हैं, अगर मुझे यहां एक स्पाइक दिखाई देता है, तो इस उपकरण का लाभ केवल उस छोटी सी पट्टी को उजागर करने में सक्षम है। और फिर, जब मैं ऐसा करता हूं, तो यहां का सारा सामान बदल जाता है। हम डेटाबेस को देखने में सक्षम होंगे, हम सभी कमांड को उस बार के पीछे बंधे हुए देख पाएंगे।

एक ही बात अगर मैंने कहा, "पिछले चार हफ्तों के बजाय" चलो पिछले चार घंटों को देखें। मैं अब भी ऐसा कर सकता हूं। मैं अभी भी उस समय की अवधि को उजागर कर सकता हूं, और फिर वहां से - यहां, एक बार फिर, यहां मेरी धुरी बिंदु हैं - इन सभी चीजों को मैं यहां लिंक कर सकता हूं। शीर्ष एसक्यूएल बयान, मैं उन प्रश्नों को देख सकता हूं, इस मामले में, वे इंतजार कर रहे थे जो सीपीयू खपत से संबंधित थे। बस में ड्रिलिंग करके, मैं यहां से संबंधित उन प्रश्नों को देख सकता हूं - जो - और मैं और इसके साथ जुड़े कार्यक्रमों और व्हाट्सएप को भी देख सकता हूं।

आपको यहां बहुत सारी अंतर्दृष्टि मिलती है, और केवल इतना ही नहीं, बल्कि आप देख सकते हैं, जब आप कमांड स्तर पर उतरते हैं, तो यह आपको बताने जा रहा है। यह आपको बताने जा रहा है कि क्या यह भारी ऑपरेटरों को देखता है, तो आप निष्पादन योजनाओं को देख सकते हैं। इसमें थोड़ा समय लग रहा है क्योंकि इसे लोड करने के लिए यह काफी व्यापक है। लेकिन यहाँ मुद्दा यह है कि आपके पास डेटा को देखने के लिए बहुत सारे तरीके हैं, यह देखने के लिए कि आप क्या देख रहे हैं, और फिर जाहिर है कि आप वहां से कार्रवाई करने में सक्षम हो सकते हैं जैसा कि आप की जरूरत है, इसलिए, और यह एक ले रहा है सामान्य रूप से अधिक समय तक, इसलिए मैं इसे उसी पर छोड़ दूंगा।

और इसलिए उस ने कहा, मैं इसे वापस पारित करने जा रहा हूँ। और उम्मीद है कि यह उन चीजों का एक अच्छा प्रदर्शन था, जिनके बारे में हम बात कर रहे थे। और जैसा कि मैंने कहा, जिस उत्पाद को हम इन उदाहरणों का उपयोग करने के लिए उपयोग कर रहे थे, वह काफी समय से है, और इसलिए बहुत सारी अन्य चीजें जिनके बारे में हम बात कर सकते हैं और आपको दिखा सकते हैं, लेकिन अगर यह ऐसी चीज है जो रूचि की है आप में से, आप हमेशा हमारी वेबसाइट पर जा सकते हैं और इसे डाउनलोड कर सकते हैं और इसके साथ खेल सकते हैं।

एरिक कवनघ: और मुझे अच्छा लगता है कि आप यह सब विस्तार से दिखाते हैं। यदि आप कुछ स्क्रीन पर वापस जाते हैं - तो भी यह स्क्रीन बहुत अच्छी है। क्योंकि वास्तव में क्या हो रहा है, यह कल्पना करने के लिए बहुत सारे अलग-अलग तरीके हैं, और मुझे लगता है कि यह इन दिनों कंप्यूटिंग के अधिक सराहनीय पहलुओं में से एक है। यह निश्चित रूप से एक डेटाबेस वातावरण है जो, कई मायनों में, मेरे पास यह आधा-मजाक है जो मैं कहता हूं: "हम अभी भी सिलिकॉन बोलना सीख रहे हैं।" हम अभी भी समझना सीख रहे हैं कि कैसे हो रहा है, और आपकी बात, जो बहुत अच्छी तरह से लिया गया था, आपको यह समझने की ज़रूरत है कि डेटा के साथ बातचीत बेहतर तरीके से क्या हो रही है, क्यों चीजें धीरे-धीरे चल रही हैं, क्योंकि बहुत अधिक संभावित समस्याएं हैं। और, ज़ाहिर है, IDERA को कई अलग-अलग उत्पाद मिले, जिनमें से एक पुराना सटीक उत्पाद है जो मुझे लगता है कि इस के लिए तारीफ हो सकती है।

लेकिन हो सकता है कि रॉबिन, मैं इसे एक दो प्रश्नों के लिए आपके ऊपर फेंक दूंगा, और फिर डीज़, एक युगल आपसे प्रश्न करता है, और फिर शायद दर्शकों में से कोई भी, शर्मिंदा न हों। अब उन्हें भेज दो।

बुलेट मनले: रॉबिन, आप म्यूट पर हैं?

रॉबिन ब्लर: हाँ। यह ठीक है, मैं सिर्फ खुद को म्यूट कर रहा हूं। मुझे कहना चाहिए, यह अविश्वसनीय रूप से है - वह चीज जिसने वास्तव में मुझे इस उपकरण के बारे में सबसे नाटकीय के रूप में मारा, क्योंकि यह वास्तव में - विशेष रूप से इस तथ्य को देखते हुए कि यह पूरी तरह से आयामों की एक पूरी श्रृंखला है - जो कि वास्तव में नहीं थी - मुझे लगता है, इस बारे में सबसे प्रभावशाली था, यह एक डीबीए को प्रशिक्षित करने के लिए वास्तव में अच्छा तरीका होना चाहिए। तुम्हें पता है, यह है - तो जब आप पहली बार डेटाबेस काम कर रहे हैं और आप वास्तव में एक डेटाबेस में वास्तव में क्या हो रहा है के बारे में ज्यादा पता नहीं है, यह वास्तव में एक समझ पाने के लिए वास्तव में वास्तव में कठिन है। तो क्या यह बहुत उपयोग किया जाता है, विशेष रूप से प्रशिक्षण के लिए? मैं इसका उपयोग करूंगा।

बुलेट मनले: हाँ। मेरा मतलब है, जब आप प्रशिक्षण कहते हैं, तो आपको डीबीए तरह की चीज के रूप में प्रशिक्षण-प्रगति की तरह का मतलब है, है ना? के अनुसार…

रॉबिन ब्लर: हाँ, हाँ, हाँ, हाँ। एक सीखने का उपकरण। तुम्हें पता है, ए।

बुलेट मनले: हाँ, मुझे यकीन है कि यह मामला है, और इससे भी अधिक इतना है कि हमने इसे जोड़ा है, विश्लेषण घटक जो हम आपको पहले दिखा रहे थे, उसमें सभी सिफारिशें हैं जो इसके साथ बंधी हैं। लेकिन मुझे लगता है कि आप यह सुनिश्चित करेंगे कि आपको उत्पाद के भीतर कई क्षेत्रों में मदद मिलेगी, यह आपको प्रदान करता है, आप जानते हैं, बहुत सारी जानकारी। बहुत सारी जानकारी।

और वास्तविकता यह है, जैसे मैंने कहा, यदि आप डीबीए नहीं हैं, तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं। आप शायद अपने आप को कुछ Google खोज और उस तरह की चीजें करते हुए पाएंगे, जो सामान्य ज्ञान के अनुसार सबसे अधिक डीबीए है, लेकिन आप इसे सहसंबद्ध कर सकते हैं और यह निश्चित रूप से आपकी मदद करने जा रहा है, "अरे, आप जानते हैं, अरे क्या है इस चीज़ को विखंडन कहा जाता है? ”या, “ यह प्रश्न 6, 000 बार क्यों चल रहा है? ”मेरा मतलब है, क्योंकि ये चीजें आपके ऊपर लाई जाएंगी और वे आपको जलाएंगे, और आप उन्हें देखेंगे। आप देखेंगे कि आप जानते हैं, क्या सामान्य है और क्या नहीं है। आप उन चीज़ों को देखेंगे जो स्पाइकिंग हैं और जो चीज़ें नहीं हैं।

एक नियम के रूप में, हम सर्वोत्तम प्रथाओं के संदर्भ में इस चीज़ को स्थापित करने का प्रयास करते हैं। ताकि, जब आप इसे एक उदाहरण के लिए इंगित करते हैं, तो यह आपको उन चीजों को दिखाने जा रहा है, जिन्हें सर्वोत्तम प्रथाओं के बाहर पहचाना जाता है। मेरा मतलब है, निश्चित रूप से, आप जानते हैं, वास्तविकता यह है कि सर्वोत्तम अभ्यास सर्वोत्तम अभ्यास है और यह हमेशा वास्तविक अभ्यास नहीं है। लेकिन, आप जानते हैं, यह आपको बाहरी लोगों को दिखाएगा, यहां तक ​​कि शुरुआती बिंदु से भी कि आप इसे स्थापित करते हैं और इसे एक उदाहरण पर इंगित करते हैं।

और फिर वहां से आप तरह तरह के कदम उठा सकते हैं क्योंकि आपको समस्याओं को ठीक करने के लिए जरूरी है और यह पहचानने की आवश्यकता है कि क्या यह वास्तव में एक समस्या है या ऐसा कुछ है जो सामान्य रूप से दिन-प्रतिदिन हो रहा है। और फिर, क्योंकि आपके पास मदद और सिफारिशों के लिए बहुत सारी जानकारी है, हाँ, बिल्कुल।

रॉबिन ब्लर: ठीक है। और एक और सवाल - लेकिन मुझे यकीन है कि इसका उत्तर बहुत तेज है - यही है, आपके पास अलग-अलग क्वेरी और व्यक्तिगत बिंदु पर सही समय पर जाने और उस आयाम से देखने के लिए दानेदारता है।

बुलेट मनले: ज़रूर, हाँ। आप जो करना चाहते हैं, उसके आधार पर, आप समय की एक-एक मिनट की विंडो को देख सकते हैं या आप तीन-दिन की विंडो को देख सकते हैं या, आप जानते हैं, समय की तीन-सप्ताह की विंडो है। और, आप जानते हैं, जैसा मैंने कहा, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप डेटा को कैसे देखना चाहते हैं, और यह भी कि आप क्या इकट्ठा करना चाहते हैं। कुछ मामलों में, हम केवल उन प्रश्नों को एकत्र करते हैं जो आपकी पहचान की सीमा तक पहुँच रहे हैं। अन्य मामलों में हम आपको इकट्ठा कर सकते हैं, आप जानते हैं कि प्रत्येक क्वेरी जो प्रतीक्षा का कारण बनती है।

लेकिन आप यह भी कहने की क्षमता रखते हैं, "देखो, जिन थ्रेसहोल्ड को मैंने पहचाना, शायद यह सिर्फ लिखने के लिए है, या शायद यह सिर्फ पढ़ने के लिए है, या शायद यह सिर्फ सीपीयू के लिए है।" तो, यह मानते हुए कि यह उस सीमा से आगे है, फिर। आप जिस चीज को इकट्ठा करना चाहते हैं। उसके बाद जो भी टाइमफ्रेम आप देखना चाहते हैं, आप उन प्रश्नों को देख पाएंगे जो आपत्तिजनक हैं, जो आप को अपमानजनक मानते हैं।

आपके पास डेटा को देखने के लिए बहुत सारे तरीके हैं। आप इसे देखने के लिए समेकित दृष्टि से देख सकते हैं, आप जानते हैं, क्वेरीज़ - कि कितने पीछे के प्रश्नों को बंद किया गया है, बनाम, आप जानते हैं, उस क्वेरी की हर एक घटना को बंद करना, एक पैटर्न देखने के लिए, यदि आप यह देखना होगा कि क्या यह लगातार खराब हो रहा है।

लेकिन अपने प्रश्न का उत्तर देने के लिए, आप निश्चित रूप से जो भी समय चाहते हैं उसे इंगित कर सकते हैं। आपके पास यह चीज़ है जिसे हिस्ट्री ब्राउज़र कहा जाता है - और मैं इसे थोड़े से उपयोग करने की तरह था - लेकिन मूल रूप से आप जो भी समय चुनते हैं, कैलेंडर में जिस दिन भी आप चुनते हैं, आप उस बिंदु पर सीधे जा सकते हैं।

अभी मैं 15 नवंबर को शाम 7:05 बजे देख रहा हूं, और हम उस समय के प्रश्नों को देख सकते हैं। यदि मेरे पास कोई ऐसा समय है जो खराब तरीके से चल रहा है, तो हम उस सत्र विवरण को देख पाएंगे, जो उस समय की विंडो के लिए विशिष्ट है, जिसमें सत्र चल रहे थे। मेरा मतलब है, यहां डेटा की पूरी नींद है, और जैसा कि मैंने कहा, सबसे कठिन हिस्सा, वास्तव में, कंसोल के साथ खेलने के बारे में 30 मिनट है और यह पता लगाना है कि यह सामान कैसे करना है।

लेकिन एक बार जब आप यह पहचान लेते हैं कि यहाँ अधिकांश डेटा इस रिबन में है और इसे इन टैब द्वारा विभाजित किया गया है, और प्रत्येक टैब का डायनामिक रूप से बदलते बटन का एक सेट है जो हर बार जब आप उस पर क्लिक करते हैं, तब आप वास्तविक दिख रहे हैं- पिछले सप्ताह हुआ सामान या सामान, यह एक ही प्रक्रिया है। यह मूल रूप से, मैं अभी 15 नवंबर को देख रहा हूं, लेकिन मैं बस उस बटन पर क्लिक करके वास्तविक समय को आसानी से देख सकता हूं। और मैं उसी तरह डेटा के साथ बातचीत करने जा रहा हूं।

लेकिन, आपके प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हाँ, ऐतिहासिक जानकारी देखने के लिए बहुत सारे तरीके हैं, और यह भी स्वयं प्रश्नों से संबंधित है।

रॉबिन ब्लोर: मैं देख रहा हूं। यह बहुत प्रभावशाली है। और मुझे इस तथ्य से प्यार है कि विंडोज़ सिंक्रनाइज़ हो जाती हैं, भले ही यह उस चीज़ में बहुत आवश्यक हो जाता है जो आजकल वास्तविक समय के डेटा के साथ काम कर रहा है।

बुलेट मनले: हाँ। ज़रूर।

रॉबिन ब्लोअर: यहाँ केवल एक सूचना का विषय है जिसका मुझे वास्तव में उत्तर नहीं पता है। आपके ऑफ़र के रूप में - SQL सर्वर और क्लाउड - क्या आप अनुपात के तहत क्लाउड को इंगित कर सकते हैं?

बुलेट मनले: आप कर सकते हैं। आप इसे क्लाउड के नीचे इंगित कर सकते हैं। जब आप वास्तव में उदाहरण जोड़ते हैं, तो यह आपसे पूछेगा कि क्या यह आरडीएस या एज़्योर है। अब, कुछ सीमाएँ होने जा रही हैं, जो क्लाउड से हमारे संपर्क में आ रही हैं, इसलिए वहाँ हो सकता है - हम जो निगरानी कर सकते हैं उसके संदर्भ में थोड़ा अंतर है, बस इसलिए क्योंकि इंस्ट्रुमेंटेशन, कुछ मामलों में, isn माइक्रोसॉफ्ट के सामने क्या है, यह जानने के लिए हमें वहाँ इकट्ठा होना पड़ेगा।

अब, अगर यह कुछ ऐसा है, तो आप जानते हैं, एक मंच के रूप में अवसंरचना, जैसे, आप जानते हैं, या EC2 या ऐसा कुछ, जो बिल्कुल भी समस्या नहीं है। हमें सब कुछ मिलता है। और जैसा कि हम Microsoft के साथ काम करते हैं और हम अमेज़न के साथ काम करते हैं; हम उस जानकारी को और अधिक विस्तार से उजागर करने के लिए काम कर रहे हैं। लेकिन बिल्कुल हाँ, हम उन वातावरणों का समर्थन करते हैं।

रॉबिन ब्लर: ठीक है, यह दिलचस्प है। खैर, मैं डीज़ को सौंप दूंगा, जो मुझे यकीन है कि आप एक अलग दिशा से सवाल फेंक देंगे।

बुलेट मनले: ठीक है।

Dez Blanchfield: धन्यवाद। मुझे तुम्हारे लिए दो बहुत जल्दी मिल गए हैं। मुझे लगता है, आप जानते हैं, पहले एक है, तराजू, आप जानते हैं, मुझे लगता है कि मुझे लगता है कि चीजों में से एक है जो यह है कि प्रदर्शन का सामान्य विषय कुछ ऐसा होता है, जिसके बारे में हम सोचते हैं कि जब हम बहुत बड़े, बहुत बड़े हो जाते हैं, बहुत बड़े पैमाने पर और व्यापक, और डेटा के टेराबाइट्स। डेमो देखकर, इसने मुझे मारा, यह कुछ ऐसा है जो वास्तव में बहुत छोटे वातावरणों पर लागू होता है, जैसे कि केवल प्रदर्शन हिट हो रहा है।

आप इस के उत्थान में किस तरह का प्रसार देखते हैं, और क्या आपको लगता है कि यह है, आप जानते हैं, क्या आपको लगता है कि यह एक ऐसा उपकरण है जिसमें एक अच्छा है, आप जानते हैं - मेरे दिमाग में, यह करता है, इसलिए मुझे लगता है कि यह एक हाँ है - लेकिन मैं सिर्फ यह देखने के लिए उत्सुक हूं कि आप क्या देख रहे हैं। छोटे संगठनों में एक ही बातचीत हो रही है और ऐसा करने के लिए एक उपकरण की तलाश है, या क्या यह वास्तव में शहर के बड़े छोर पर कुछ है?

बुलेट मनले: यह मजाकिया है - यह एक अच्छा सवाल है। यह थोड़ा सा मिश्रण है, लेकिन मैं कहूंगा कि हमारे पास छोटे ग्राहकों का एक टन है। और जब मैं छोटे ग्राहकों को कहता हूं, तो मेरा मतलब है कि आप जानते हैं, एक से पांच उदाहरणों को खरीदने के लिए लाइसेंस लेना है। अब, कुछ मामलों में उनके पास SQL ​​के 30 उदाहरण हो सकते हैं, सही, और वे केवल वास्तव में पांच के बारे में परवाह करते हैं, वास्तव में महत्वपूर्ण रूप से इस तरह के उपकरण में निवेश करने के लिए, उन पांच उदाहरणों के लिए।

लेकिन वास्तविकता यह है कि, यहां तक ​​कि छोटी दुकानों में भी, आपको कुछ मुट्ठी भर SQL सर्वर मिले हैं। ज्यादातर मामलों में, या बहुत सारे मामलों में, वह छोटी सी दुकान बहुत, उन डेटाबेसों पर निर्भर होती है, क्योंकि आप जानते हैं, वे क्या करते हैं। और इसलिए वे ऐसा नहीं करते, वे इसे नीचे नहीं जाने दे सकते। वे नहीं कर सकते, आप जानते हैं, उनके पास एक उपकरण होना चाहिए।

उस सिक्के का दूसरा पहलू यह है कि, उन कुछ छोटी दुकानों में, उनके पास डीबीए समर्पित नहीं है, इसलिए वह लड़का जो कमरे में सबसे चतुर लड़का है या कमरे में अधिक तकनीकी आदमी को डीबीए सौंपा जा रहा है। और इसलिए, उस स्थिति में, वे निश्चित रूप से कुछ मदद की तलाश कर रहे हैं, और यह उपकरण स्पष्ट रूप से उन्हें उस संबंध में भी मदद करेगा।

आपके बड़े वातावरण के लिए, जैसा कि मुझे लगता है कि यह डीज़ था जिसने इसका उल्लेख किया - या रॉबिन, मुझे यकीन नहीं है - लेकिन, आप जानते हैं, बड़े वातावरण, आपको आश्चर्य होगा कि उनके पास कितने डीबीए हैं, मेरा मतलब है, हम ' एसक्यूएल के उदाहरणों की भारी संख्या में बात कर रहे हैं, और आपको शाब्दिक रूप से डीबीए के मुट्ठी भर मिल गए हैं जो उनके लिए जिम्मेदार हैं। और इसलिए उस दृष्टिकोण से, वे लोग, जिन्हें आप जानते हैं, वे कुछ मदद की तलाश कर रहे हैं क्योंकि उनके पास वास्तव में पर्याप्त संसाधन नहीं हैं जो वास्तव में उनकी मदद करने के लिए पर्याप्त हैं, और इसलिए एक उपकरण कुछ को ऑफसेट करने में मदद करेगा।

और इसलिए हम देखते हैं कि थोड़ा सा, जहां, आप जानते हैं, आप तीन लोगों को 200 उदाहरणों का प्रबंधन कर रहे हैं। और इसलिए आप इस बात की कल्पना कर सकते हैं कि अगर आपके पास इस तरह का कोई उपकरण नहीं है, तो यह पता लगाने की कोशिश करें कि कोई समस्या है या नहीं। यह एक सक्रिय तरीका नहीं है, मैं आपको आश्वस्त कर सकता हूं। तो उम्मीद है कि आपके सवाल का जवाब है। हाँ।

Dez Blanchfield: यह करता है, हाँ। इसने मुझ पर प्रहार किया - और मुझे लगता है कि रॉबिन ने इसे तरह-तरह से आबंटित किया - लेकिन, आप जानते हैं, जिस तरह का वादा आप कर रहे हैं, जब आप डेमो करते हैं, तो मेरा मतलब है, वे बहुत बड़े वातावरण के लिए अनन्य नहीं हैं। आप जानते हैं, आप एक सामान्य ऑफ-द-शेल्फ प्लेटफ़ॉर्म खरीद सकते हैं जिसे एक चीज़ के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसे किसी और चीज़ के लिए डेटाबेस साझा किए गए वातावरण में डाल दिया है, और यह सिर्फ पूरे वातावरण को सजा देगा।

दूसरी बात जिसने मुझे मारा - यह इतना सवाल नहीं है, सिर्फ एक अवलोकन है, लेकिन मैं इसे एक प्रश्न तक ले जाऊंगा, हालांकि - और वह यह है कि, आप जानते हैं, जब संगठनों ने पहले ही अपने बुनियादी ढांचे और उनके निवेश में निवेश किया है मंच और उनके डेटाबेस और सर्वर और उसके आस-पास के बुनियादी ढांचे, और वे एक उत्पाद खरीदने जा रहे हैं, जो कुछ भी हो सकता है - एक एचआर, एक ईआरपी, एक बीआई उपकरण - वे पहले से ही काफी बड़ा निवेश कर चुके हैं।

जब आप लोगों के साथ बातचीत करते हैं और उन्हें पता चलता है कि उन्हें प्रदर्शन का मुद्दा मिल गया है, तो आप किस तरह की प्रतिक्रिया देखते हैं, लेकिन उन्हें लगता है कि अब उन्हें इसे पाने के लिए एक और निवेश करना है? क्या कोई ऐसा बिंदु है जहां वे एक बार यह महसूस करते हैं कि आप इसे प्रदर्शित करते हैं कि वे इस चीज़ को एक नो-ब्रेनर के रूप में देखते हैं, और यह इतनी अधिक बिक्री वाली पिच नहीं है, लेकिन यह एक एपिफेनी से अधिक है। यह सिर्फ आपको पता है, "हमें तुरंत इसका फायदा मिलने वाला है।" जैसा कि सिर्फ उत्पाद बेचने के लिए किया गया है? यह मुझे लगता है कि यह खुद को बेचता है, और आरओआई सिर्फ पेज से कूदता है।

बुलेट मनले: हाँ, और यह मज़ेदार है कि आप कहते हैं कि क्योंकि, बहुत बार क्या होगा, यह है कि, कोई व्यक्ति डीबीए या यहां तक ​​कि बिक्री प्रतिनिधि की तरह आएगा, और वे कहेंगे, "अरे, ये लोग चाहते हैं इस पर एक ROI शीट की तरह एक, देखें। ”और अधिक की तरह, कागज पर कुछ है जो हम उन्हें भेजेंगे। और डेमो हमेशा 10 गुना बेहतर होता है, विशेष रूप से, आप इसे स्वयं डीबीए के साथ कर सकते हैं, क्योंकि-

Dez Blanchfield: हाँ।

Bullett Manale: जैसा आपने कहा, उत्पाद अपने आप बिकता है। कागज के एक टुकड़े पर ROI लगाना और कहना बहुत मुश्किल है, "ठीक है, आमतौर पर DBA कितने क्लिक करता है, आप जानते हैं, एक घंटे में क्लिक करें?" क्योंकि यह बैकअप से संबंधित है, आप जानते हैं, या जो भी मामला हो सकता है?, तुम्हे पता हैं? और कागज के एक टुकड़े पर डालने की कोशिश कर रहा है, यह वास्तव में ऐसा करना मुश्किल है। लेकिन जब आप किसी को प्राप्त करते हैं और आप उन्हें उत्पाद दिखाते हैं, और वे इसे देखते हैं, तो यह वही है जो आपने कहा था।

लोगों को इसके मूल्य का एहसास है। क्योंकि न केवल यह उन्हें समझने और बेहतर निर्णय लेने में मदद कर रहा है, बल्कि यह भी है, यह मदद कर रहा है, आप जानते हैं, वे बुरे आदमी नहीं हैं। वे जानने वाले पहले व्यक्ति हो सकते हैं; वे समस्या को ठीक कर सकते हैं इससे पहले कि यह कभी भी पहचाना जाए कि कोई समस्या थी।

इसका दूसरा हिस्सा यह है कि, आप जानते हैं, एक डीबीए के रूप में, चाहे वह ए, आप जानते हैं, वास्तविक या धारणा - और मुझे लगता है कि यह धारणा है - आप प्रदर्शन समस्याओं के मालिक हैं। आप उस आदमी को कहते हैं, जो प्रदर्शन में नीचे जाने पर उंगली उठाता है, और वास्तविकता यह है कि यह डेवलपर हो सकता है जो वास्तव में समस्या पैदा कर रहा है।

कहने में सक्षम होने के लिए एक उपकरण होने पर, "अरे, यह मेरी समस्या नहीं है, मुझे इसे डेवलपर तक ले जाने में सक्षम होने की आवश्यकता है और उन्हें इसे ठीक करने की आवश्यकता है, " या, आप जानते हैं, उन पंक्तियों के साथ। यह कहने के लिए सक्षम होने के लिए अपने शस्त्रागार में कुछ करने में सक्षम होने का एक अच्छा तरीका है, "यह वह जगह है जहां वास्तविक समस्या है।" आप जानते हैं?

Dez Blanchfield: हाँ। आपके लिए अंतिम एक, और वह चीज जो मुझे चौंकाती है, इसे देखते हुए जैसा कि हम इसके माध्यम से गए थे, अक्सर, जब हम प्रदर्शन के मुद्दों के बारे में सोचते हैं, तो हम विशेष कौशल लाने की कोशिश करते हैं। वे 20 साल के अनुभव के साथ आते हैं, वे इसे देखते हैं, और वे उस तरह से जानते हैं, उस लड़के का क्लासिक मजाक जो इंजीनियरिंग की दुकान में चलता है और उसके पास एक छोटा सा हथौड़ा है और मशीन को सही जगह पर मारता है और फिर कहता है, "यह एक $ 15, 000 फिक्स है, " और लोग जाते हैं, "हम उसके लिए भुगतान नहीं कर रहे हैं, " आप जानते हैं, क्योंकि यह काम के पांच मिनट है। और वह कहता है, "ठीक है, पाँच मिनट के काम को ठीक करने में 15 साल का अनुभव लगा और इससे आपको लाखों की बचत हुई।"

मेरे लिए ऐसा लगता है, आप जानते हैं, एक मध्य प्रक्रिया है, लोग इस बात को कहते हैं, "ठीक है, विशेष कौशल लाएं, समस्या को ठीक करें, यह दूर हो जाएगा।" लेकिन फिर उन्होंने क्या किया है। वे सिर्फ उस पर एक बैंड-सहायता डाल दिया है, है ना? एक परिदृश्य के विपरीत, जहां मैं यहां से देख सकता हूं, जहां यह अंदर जाता है, हां उन्होंने कुछ प्रदर्शन मुद्दों को संबोधित किया हो सकता है जो उन्हें लगा कि वे अनुभव कर रहे थे, लेकिन यह मुझे लगता है, बस इस 24 / के लिए 7 तरह के, आप जानते हैं, पर्यावरण के वास्तविक समय को देखने वाली आँखों का सेट।

आप वास्तव में डीबीए के परिदृश्य से दूर हो रहे हैं और सुबह चार बजे उठते हैं क्योंकि रिपोर्ट चल रही है। क्या यह मामला है - और शायद यह लफ्फाजी है - लेकिन क्या यह मामला है कि लोग किसी विशेष समस्या को हल करने के लिए इसे प्राप्त करने के लिए किसी उत्पाद में निवेश करने की जल्दी से संक्रमण करते हैं, लेकिन तब यह आम तौर पर डीएनए का हिस्सा बन जाता है?

बुलेट मनले: हाँ, और यह जगह-जगह बदलता रहता है, लेकिन मेरा मतलब है, मुझे कुछ ऐसे लोग मिले हैं, जिन्होंने मूल रूप से उत्पाद खरीदा है, जैसे, 2006 में वापस, और वे अलग-अलग कंपनियों में तीन अलग-अलग नौकरियों में रहे हैं, और जब वे उस अगली कंपनी में जाते हैं, तो वे इसमें शामिल हो जाते हैं, क्योंकि वे इसे पाने के लिए कुछ के रूप में प्रचार करते हैं क्योंकि उनके पास एक वर्कफ़्लो है। और इसे कॉल करें कि, मुझे इसे कॉल करने से नफरत है, लेकिन, आप जानते हैं, कि वर्कफ़्लो में यह उत्पाद शामिल है और वे इसे दिन-प्रतिदिन के आधार पर उपयोग करते हैं और यह उनकी मदद करता है, और इसलिए वे ऐसा नहीं करना चाहते हैं कुछ नया सीखे।

लेकिन बिल्कुल। मेरा मतलब है कि ज्यादातर समय हम लोगों को इस उत्पाद को डाउनलोड करने के लिए मिलता है, ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि उनके पास एक बजट है और वे बाहर जा रहे हैं और वे कह रहे हैं, "अरे, ठीक है, हमारे पास यह प्रदर्शन बजट है, हमें यह करने की आवश्यकता है अवधारणा का एक प्रमाण, और हमें उसका मूल्यांकन करने और उसका मूल्यांकन करने और उस सभी सामग्री का उपयोग करने की आवश्यकता है। "आमतौर पर क्या होता है, उन्हें एसक्यूएल के उदाहरण पर एक समस्या मिली है, और वे कुछ मदद की तलाश कर रहे हैं। उस समस्या को ठीक करें। वे जाते हैं और हमारे टूल को डाउनलोड करते हैं, उन्हें समस्या ठीक हो जाती है, और तब उन्हें पता चलता है कि यह उपकरण, उस समय की समस्या को ठीक करने से ज्यादा काम करने वाला है, जो वास्तव में उनके प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करेगा। और अन्य समस्याओं को आगे बढ़ने से रोकते रहें। और यह सुनिश्चित करने के लिए है। और आप निश्चित रूप से पर्यावरण को लगातार ट्यून करने के लिए इस उपकरण का उपयोग कर सकते हैं क्योंकि आप हमेशा न केवल वही देखने में सक्षम होंगे जो अभी हुआ है, बल्कि पिछले सप्ताह, पिछले महीने, पिछले साल और जो हुआ है उसकी तुलना करें आने वाला कल। तुम्हे पता हैं? उस तरह की चीस।

Dez Blanchfield: हाँ।

बुलेट मनले: तो, निश्चित रूप से।

Dez Blanchfield: बिल्कुल सही। तो आपने उल्लेख किया है, आपने कुछ के बारे में उल्लेख किया है- मैं सिर्फ एरिक को बंद करने से पहले हाथ लपेटने जा रहा हूं। जिन चीजों में मेरी दिलचस्पी है, उनमें से एक है, आप जानते हैं कि लोग इस पर अपना हाथ कैसे बढ़ाते हैं? आपने इसे डाउनलोड करने का उल्लेख किया है। केवल 30 सेकंड का सारांश क्या है कि वे इस पर अपना हाथ कैसे जमाते हैं, एक प्रति प्राप्त करते हैं, इसे स्पिन करते हैं और इसके साथ खेलते हैं, और उन्हें इंस्ट्रूमेंट-वार की आवश्यकता हो सकती है, बस एक उदाहरण प्राप्त करने के लिए।

Bullett Manale: तो यह होने वाला है, आप IDERA (idera) .com पर जाएं। IDERA.com कंपनी है, और यदि आप उस वेबसाइट को हिट करते हैं - और मैं वास्तव में आपको यहां दिखा सकता हूं - मुझे नहीं पता कि क्या मैं अभी भी अपनी स्क्रीन साझा कर रहा हूं, लेकिन यदि आप उत्पाद पृष्ठ पर जाते हैं, तो निदान पर जाएं प्रबंधक लिंक, थोड़ा डाउनलोड बटन होगा, और अपनी जानकारी भरने के बाद आप बिल्ड को डाउनलोड कर सकते हैं। वे आपको 32- या 64-बिट बिल्ड के लिए कहेंगे, और जैसा कि वे कहते हैं, आप दौड़ से दूर हैं।

Dez Blanchfield: और क्या यह किसी के साथ खेलने के लिए लैपटॉप पर चलेगा, या क्या उन्हें इसे कहीं सर्वर पर लोड करने की आवश्यकता है?

बुलेट मनले: नहीं, नहीं। वास्तव में, आज जो मैंने आपको दिखाया वह सब मेरे लैपटॉप से ​​चल रहा था। अब, मेरे लैपटॉप में 32 गिग्स और 8-कोर प्रोसेसर है, लेकिन यह अभी भी एक लैपटॉप है। लेकिन यह जरूरी नहीं कि आपके प्रश्न का उत्तर देने के लिए उतने संसाधन हों। मूल्यांकन अपने आप में 14 दिनों के लिए अच्छा है, लेकिन आप इसे लंबे समय तक परीक्षण देने के लिए स्वागत से अधिक हैं। यदि आप हमें कॉल करते हैं, तो आप चाहें तो हम आपके लिए इसे बढ़ा सकते हैं।

Dez Blanchfield: मुझे लगता है कि दूर होने के लिए कुछ होना चाहिए, 'क्योंकि मैं निश्चित रूप से ऐसा करने जा रहा हूं। मुझे लगता है, आप जानते हैं, चीजों की शक्ल से, यह मुझे लगता है कि इसे डाउनलोड करने और इसके साथ खेलने के लिए कोई ब्रेनर नहीं है। संभवतः अपने वातावरण में से एक पर जाएं और बस देखें कि आप क्या देख सकते हैं, क्योंकि मुझे संदेह है कि - पिछले 20+ वर्षों में मैंने डेटाबेस पृष्ठभूमि में जो कुछ भी देखा है, जो मुझे उम्र देता है - एक बार आपको यह देखने के लिए मिलता है कि क्या है? हुड, यह आश्चर्यजनक है कि आप क्या महसूस करते हैं कि आप जल्दी से ठीक कर सकते हैं और प्रदर्शन में थोड़ा लाभ प्राप्त कर सकते हैं।

बहुत बढ़िया, डेमो के लिए धन्यवाद। यह सचमुच बहुत बढ़िया है। सवालों पर चर्चा करने के लिए हर समय धन्यवाद।

बुलेट मनले: आपका स्वागत है। शुकि्रया-

Dez Blanchfied: एरिक, मैं तुम्हें वापस सौंपने जा रहा हूँ।

एरिक कवनघ: हाँ, हमारे पास दर्शक सदस्य से बहुत अच्छा सवाल है। आपने अपनी प्रस्तुति में इस बारे में बात की, और मैंने वास्तव में इस बारे में ट्वीट किया क्योंकि यह इतनी अच्छी बोली थी। आपने कहा कि आप प्रदर्शन पर नज़र रखने के लिए एक उपकरण का उपयोग नहीं करना चाहते हैं जो आपके प्रदर्शन को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है।

बुलेट मनले: सही है। ये सही है। यह एक प्रदर्शन-निगरानी उपकरण का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, क्या यह प्रदर्शन समस्याओं का कारण नहीं है। बिल्कुल सही।

एरिक कवनघ: बिल्कुल। ठीक है, यह उन लोगों की तरह है - यह वायरल विरोधी कार्यक्रमों की तरह है जो सिस्टम पर कहर बरपा सकता है। मेरा मतलब है, मैंने प्रसारण के लिए कई अलग-अलग तकनीकों का उपयोग किया है जहां एंटी-वायरस प्रोग्राम आपकी स्ट्रीम को काटता है और प्रसारित करेगा। इसलिए ऐसी चीजें होती हैं जिनकी आप अपेक्षा नहीं करते हैं, लेकिन सवाल यह है कि यह उस विशिष्ट टिप्पणी से संबंधित है जिसे आपने बनाया था। और आप किस तरह के प्रदर्शन हिट देखते हैं? क्या यह दो प्रतिशत है, क्या यह पांच प्रतिशत है, क्या यह एक प्रतिशत है? क्या आपके पास कोई संख्या है जिसे आप हम पर फेंक सकते हैं?

बुलेट मनले: खैर, मेरा मतलब है, इस सवाल के साथ चुनौती यह है कि, आप जानते हैं, पहले हम जिस चर्चा के बारे में बात कर रहे थे। मैं आपको दे सकता हूं- आपके प्रश्न का उत्तर देने के लिए यह आमतौर पर एक से तीन प्रतिशत के आसपास होता है। लेकिन अधिक व्याख्या यह है कि मुझे लगता है कि आवश्यकता होगी जो है, हम आपको उपकरण को बताने में सक्षम होने के लिए बहुत सारे तरीके प्रदान करते हैं जो आप मॉनिटर करना चाहते हैं, है ना? और इसलिए यह उसी पर वापस जाता है। ठीक है, मैं चाहता हूं कि चल रहे हर प्रश्न का एक नमूना प्राप्त कर सकता हूं। इसलिए मैं एक ऐसा उपकरण रखना चाहता हूं जो इतना लचीला हो कि मैं इसे चालू कर सकूं।

और इसलिए, उस लचीलेपन का हिस्सा शामिल है, आप जानते हैं, इसके लिए एक लागत है। अगर मुझे और अधिक डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है क्योंकि मैं आखिरी में चल रही प्रत्येक क्वेरी का एक नमूना चाहता हूं, तो आप जानते हैं, 20 मिनट, मैं इसे चालू कर सकता हूं और यह कर सकता है। और इसलिए, आम तौर पर बोलना, हाँ, एक से तीन प्रतिशत है जो हम देखते हैं, ओवरहेड के संदर्भ में। लेकिन यह अलग-अलग होने जा रहा है, और इसका अधिकांश हिस्सा आपकी उन चीजों पर निर्भर होने वाला है, जिन्हें आप चालू करते हैं और बंद करते हैं, आपके थ्रेसहोल्ड के संदर्भ में, आप कितना डेटा इकट्ठा करना चाहते हैं, आपके मतदान के अंतराल, इस तरह के सभी सामान संबंध में उस।

वास्तव में, यदि आप उस उदाहरण से बाहर जाते हैं जिसे आप प्रबंधित कर रहे हैं, तो आपके द्वारा देखी जाने वाली चीजों में से एक, हमारे पास कई मतदान अंतराल हैं जिन्हें आप निर्दिष्ट कर सकते हैं। और ऐसा केवल इसलिए है क्योंकि हम चाहते हैं, आप जानते हैं, मुझे हर जाँच करने की आवश्यकता नहीं है- यदि मैं उदाहरण पर दिल की धड़कन की जाँच करना चाहता हूँ, तो मुझे सीपीयू और बाकी सब चीजों के साथ-साथ यदि मैं हो तो चुनाव की आवश्यकता नहीं है। यह हर 20 सेकंड कर रहा हूँ। इसलिए आपके पास कई मतदान अंतराल हैं जिन्हें आप निर्दिष्ट कर सकते हैं।

आपके पास भी है, जैसे मैंने कहा, आपकी क्वेरी की निगरानी जो आप निर्दिष्ट कर सकते हैं। और यह प्रत्येक उदाहरण के लिए स्वतंत्र रूप से किया जा सकता है, इसलिए आप वास्तव में उस विशिष्ट उदाहरण को पूरा कर सकते हैं जिसे आप मॉनिटर करना चाहते हैं। मेरे प्रतीक्षा आंकड़ों और प्रतीक्षा निगरानी के लिए, मैं उसे चालू या बंद कर सकता हूं। और मैं इसे सब कुछ कैप्चर करने के लिए कह सकता हूं, मैं इसे बता सकता हूं, आप जानते हैं, मुझे क्या कैप्चर करना है और कब मैं इसे कैप्चर करना चाहता हूं। तो इसमें से भी बहुत कुछ- आपको इस बात पर ध्यान देना होगा कि आप क्या कर रहे हैं, इस बात के संदर्भ में कि आप उपकरण को मॉनिटर करने के लिए क्या कह रहे हैं।

लेकिन आम तौर पर, मैं जो कहूंगा, वह है, जैसा कि मैंने कहा, लगभग एक से तीन प्रतिशत है जो हम देखते हैं। हम इस उपकरण को लंबे समय से बेच रहे हैं - चूंकि, मैंने कहा था, 2003 या 2004 के बारे में - और हमारे पास हजारों ग्राहक हैं, इसलिए मैं आपको आश्वासन दे सकता हूं कि, आप जानते हैं, हमारे पास नहीं है - हम अपनी कोशिश करते हैं प्रदर्शन के नाम पर प्रदर्शन समस्याओं का कारण नहीं है।

एरिक Kavanagh: हाँ, यह वास्तव में अच्छी जानकारी है। मैंने अभी सोचा कि यह एक शानदार उद्धरण था, क्योंकि आप जानते हैं, फिर से, आप जिस उद्देश्य को पूरा करने की कोशिश कर रहे हैं, उस उद्देश्य को हराना नहीं चाहते हैं, है ना?

बुलेट मनले: बिल्कुल।

एरिक कवनघ: और मैं रॉबिन के प्रश्न की भी सराहना करता हूं; यह वास्तव में DBAs के बारे में कई अलग-अलग पहलुओं और आयामों और परतों को समझने में मदद करने के लिए एक उत्कृष्ट मंच है, जिसके बारे में हम बात कर रहे हैं। और मुझे लगता है कि आपके डेटा के साथ बातचीत की अवधारणा यहां बहुत उपयुक्त है, क्योंकि, आपकी बात से पहले, आप इसे आमतौर पर पहली कोशिश में समझ नहीं रहे हैं। आपको डेटा को देखने, ऐतिहासिक डेटा को देखने, अपने दिमाग में उस संश्लेषण को करने में कुछ समय बिताने की आवश्यकता है। और यह मानव का काम है, है ना? पेशे का काम जो वहाँ वापस बैठ जाता है और व्यवसाय से काफी नियमित रूप से गर्मी लेता है, उस काम को करने के लिए और ट्रेनों को समय पर चलाने के लिए, सही है?

बुलेट मनले: बिलकुल।

एरिक कवनघ: ठीक है, दोस्तों, यह एक और शानदार घटना रही है। यदि आपके द्वारा पूछे गए किसी भी प्रश्न का उत्तर नहीं दिया गया है, तो मुझे बताएं। को एक ईमेल भेजो । हम इन सभी घटनाओं को संग्रहीत करते हैं, इसलिए आप संग्रह खोजने के लिए, इनरएनालिसिस डॉट कॉम पर हमेशा जा सकते हैं, या हमारे साथी, Tech Techedia.com पर जा सकते हैं। यदि आप उनके पृष्ठ के दाईं ओर देखते हैं, तो आप घटनाक्रम और वहाँ सूचीबद्ध वेबकास्ट देखेंगे। यदि आप अधिक घटनाओं पर क्लिक करते हैं, तो आप उन सभी वेबकास्ट को देख सकते हैं, जिन्हें हम वहां, भूत, वर्तमान और भविष्य में सूचीबद्ध करते हैं।

और इसके साथ ही, हम आपको विदाई देने जा रहे हैं। हमें इस वर्ष के बाकी हिस्सों के लिए पांच और वेबकास्ट मिले हैं, दोस्तों। हम एक और शेड्यूल कर सकते हैं। लेकिन अन्यथा, यह 2017 पर होने जा रहा है। एड कैल बाहर है। हमें बताएं, और यदि आपके पास कोई है जो अपनी तकनीक का प्रदर्शन करना चाहता है, तो एक ईमेल भेजें।

इसके साथ, हम आपको विदाई देने वाले हैं, दोस्तों। अपने समय और ध्यान के लिए फिर से धन्यवाद, हम अगली बार आपसे बात करेंगे। ख्याल रखना। अलविदा।