Database Performance Analyzer (DPA) の異常検知型データベース監視機能は、主に以下の 2 つの方法でパフォーマンス最適化の取り組みを支援するように設計されています。DPA は、1 時間単位の期間における実際の待機時間を予測待機時間と比較し、その差異を検出します。実際の待機時間が重大な閾値を超えた場合、DPA は以下の処理を実行します：
１．機械学習アルゴリズムは、お客様のデータベースにおける「正常な状態」を学習し、待機時間を予測します。このアルゴリズムは「学習」を開始するために最低3日分のデータが必要であり、最大90日分の履歴データを使用して学習を行うことができます。DPAはアルゴリズムに必要なデータを収集します。
２．学習データに基づき、DPAのアルゴリズムは、今後90日間の各1時間においてデータベースが発生する可能性のある待機時間の量と、データセット全体の標準偏差を算出します。（標準偏差は閾値の算出に使用されます。） 十分なデータが利用可能になると、DPAは日次および週次の季節性、ならびに1日における予測可能な変動パターンについて予測を行います。
- 設定されている場合、データベースインスタンスの待機時間異常アラートをトリガーします
- DPAホームページ上の待機時間メーターの色を変更します
- 異常検出チャートのバーに黄色または赤色のセグメントを表示します
