機械学習は、いくつかの重要な分野において異常検知の精度向上に貢献します：
精度の向上： 機械学習により、データベースの異常ベースの監視がより正確になります。データベース内の異常なイベントを効果的に特定するためには、異常検知ツールがまずデータベースのパフォーマンスのベースラインを確立する必要があります。しかし、再最適化やテーブルのチューニングを行うにつれて、これらのベースラインは時間とともに変化します。機械学習は、これらの変化を自動的に考慮し、再調整を行って新しいベースラインを作成できるため、DBAは最も正確なデータに基づいて作業を行うことができます。また、機械学習により、異常検知ツールは時間の経過とともに賢くなり、アラートの精度も向上します。
複雑さの軽減： 機械学習は自動化と高速な分析を活用し、データベース管理者が大規模なデータセットを分解して、実行可能なタスクを作成できるように支援します。また、機械学習はパフォーマンスの問題が発生している可能性のある箇所をDBAに示すことができるため、トラブルシューティングの複雑さを軽減します。これにより、DBAはデータベース全体をくまなく検索する必要がなくなります。
