データベース・パフォーマンス管理の5つの必須事項

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データベースは複雑で多面的な存在であり、あらゆる組織の健全性に不可欠です。データベースはデータセンターの核心であり、オンプレミス、クラウド、またはハイブリッドIT環境のいずれにおいても、組織のテクノロジーインフラストラクチャの最も重要なコンポーネントの一つであると言えます。このため、データベースのパフォーマンスを最適化することは、最適化されたデータセンターを実現するために不可欠です。IT管理者がこの目標を達成するためにできる5つのことがあります：

1. データベースの健全性を確保する
2. データとメトリクスの可視化を確保する
3. データとメトリクスを文脈に置く
4. 最適化計画を追跡する
5. パフォーマンスの基準値を作成し維持する

これらのステップを個別に確認し、全体像を考えてみます：

データベースの健全性を確保する

データベースにおいて、健全性とパフォーマンスは異なる概念です。データベースは最適化される前に健全でなければなりません。データベースの健全性を示す指標には、CPU使用率、I/O統計、メモリ圧力などが含まれます。これらのメトリクスを総合的に分析することで、データベースが適切に機能するかどうかを判断できます。

可視化を確保する

次に、クエリを迅速に実行し、スループットを最大化するためのパフォーマンス最適化プロセスを開始します。これには、データベースパフォーマンスを評価するために必要なデータとメトリクスに完全な可視性を確保することが不可欠です。例えば、リソース競合やデータベースのワークロードなどの詳細なメトリクスにドリルダウンする能力は、パフォーマンス問題の根本原因を特定し、緩和するのに役立ちます。

データをコンテキストに置く

組織は、監視ツールから提供されるデータが、問題の解決とパフォーマンスの最適化に必要な真の洞察を提供するように構造化され、提示されていることを確認する必要があります。具体的には、データはパフォーマンス問題の根本原因を迅速に特定し解決するのに役立ち、不要な二次的な調査や分析の「迷路」に迷い込まないようする必要があります。

最適化計画を追跡する

ITチームはパフォーマンスをテストし最適化するための措置を講じます。例えば最適化クエリの実行などです。すべてのクエリとテストが追跡され、結果が実施されたテストと慎重に相関付けられていることを確認してください。

パフォーマンスの基準値を作成し維持する

データベースがパフォーマンス低下しているかどうかを判断するには、日次基準の「正常値」を測定する基準がありません。最適なアプローチは、包括的な管理および監視ツールのシリーズを実装することです。データベース内、データベース技術間、展開方法（クラウドを含む）を横断して分析できる機能も必須です。さらに、選択したツールがパフォーマンスメトリクスの履歴記録を確立できることを確認してください。これらの情報と基準値の設定能力を組み合わせることで、ITチームがデータベースの健康状態とパフォーマンスを最適化するためのツールを確実に提供できます。

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