डेटाबेस निगरानी किसी भी एप्लिकेशन के रखरखाव का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। समय पर डेटाबेस समस्याओं का पता लगाने से एप्लिकेशन को स्वस्थ और सुलभ रहने में मदद मिल सकती है। जगह में निगरानी के बिना, डेटाबेस आउटेज लंबे समय तक हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप उपयोगकर्ताओं के लिए डाउनटाइम में वृद्धि हो सकती है। इस ब्लॉग में हम यह समझाने जा रहे हैं कि मूडल डेटाबेस में आपको क्या मॉनिटर करने की आवश्यकता है, और आप इसे ClusterControl का उपयोग करके कैसे कर सकते हैं।
क्लस्टरकंट्रोल मॉनिटरिंग
ClusterControl का उपयोग करके आप डेटाबेस को कुशलता से मॉनिटर कर सकते हैं, यह डेटाबेस होस्ट पर एजेंटों को तैनात करके या एजेंट रहित फैशन में, केवल SSH के माध्यम से डेटाबेस से कनेक्ट करके ऐसा कर सकता है। डेटा को कई डैशबोर्ड और चार्ट के रूप में GUI में प्रस्तुत किया जाता है।
ClusterControl निगरानी कैसे काम करती है?
ClusterControl स्वचालित रूप से डेटाबेस मेट्रिक्स के साथ-साथ अंतर्निहित सर्वर प्रदर्शन मेट्रिक्स एकत्र करता है। चूंकि एक उच्च उपलब्धता डेटाबेस स्टैक में संभवतः एक लोड बैलेंसर होता है (गैलेरा क्लस्टर के लिए, किसी में या तो HAProxy, ProxySQL या MaxScale होगा), इसे मॉनिटर किए जा रहे उदाहरणों में भी शामिल किया गया है। यह डेटाबेस और सर्वर घटकों दोनों के लिए प्रदर्शन या उपलब्धता की समस्याओं पर अलर्ट करता है। यह डेटाबेस उपयोग और क्षमता के मुद्दों को दिखाने के लिए व्यापक रिपोर्ट भी तैयार करता है।
रीयल टाइम मॉनिटरिंग
ClusterControl आपको रीयल-टाइम में अपने डेटाबेस सर्वर की निगरानी करने की अनुमति देता है। इसमें आपके लिए डैशबोर्ड का एक पूर्वनिर्धारित सेट है, जो ऊपर वर्णित कुछ सबसे सामान्य मीट्रिक का विश्लेषण करने के लिए और उससे भी अधिक है।
यह आपको ग्राफ़ को अनुकूलित करने की भी अनुमति देता है और आप सिस्टम स्तर और डीबी स्तर दोनों के लिए अधिक विस्तृत डैशबोर्ड उत्पन्न करने के लिए एजेंट-आधारित निगरानी को सक्षम कर सकते हैं।
क्वेरी मॉनिटरिंग
इसके अलावा, आपके पास क्वेरी मॉनिटर और प्रदर्शन अनुभाग हैं, जहां आप अपनी सभी डेटाबेस जानकारी पा सकते हैं। इन सुविधाओं के साथ, आप डेटाबेस गतिविधि को समझ सकते हैं। धीमी क्वेरी और गतिरोध जैसी चीजें डेटाबेस की स्थिरता के लिए विनाशकारी हो सकती हैं, और एप्लिकेशन के सभी उपयोगकर्ताओं को प्रभावित कर सकती हैं। इसलिए उन पर नजर रखना जरूरी है। Moodle का अपना स्वयं का स्कीमा है, लेकिन लेखन के समय, 1700 से अधिक तृतीय पक्ष Moodle प्लगइन्स हैं जो अपने स्वयं के डेटाबेस तालिकाओं के साथ आते हैं। तो आप कैसे ट्रैक करते हैं कि इन प्लगइन्स में क्वेरीज़ कैसा प्रदर्शन कर रही हैं, और खराब लिखित प्रश्नों की पहचान करें जो पूरे मूडल डेटाबेस के प्रदर्शन को नीचे खींच सकते हैं।
क्वेरी आउटलेयर ऐसे प्रश्न दिखाते हैं जो सामान्य रूप से निष्पादित होने में अधिक समय लेते हैं, जिन्हें 2 सिग्मा + औसत_क्वेरी_टाइम के विलंबता विचलन के रूप में परिभाषित किया जाता है। यह एक दिलचस्प विशेषता हो सकती है क्योंकि यह उन प्रश्नों की पहचान करने में मदद करेगा जो अचानक खराब प्रदर्शन करना शुरू कर देते हैं, जो कॉन्फ़िगरेशन में बदलाव, अपग्रेड या उदाहरण के लिए एक नया प्लगइन जोड़ने के कारण हो सकता है।
डीबी ग्रोथ
ClusterControl अक्सर db, टेबल, इंडेक्स आँकड़े एकत्र करता है। हम आपके डीबी में सबसे बड़ी टेबल आसानी से ढूंढ सकते हैं। यह समझने में मदद कर सकता है कि आपको डेटाबेस में अधिक संग्रहण जोड़ने की आवश्यकता कब हो सकती है, या उदाहरण के लिए, यदि आपको कुछ तालिकाओं पर कुछ सफाई करने की आवश्यकता है।
अलर्ट करना
आप अलर्ट बना सकते हैं, जो आपको आपके क्लस्टर में होने वाली घटनाओं के बारे में सूचित करते हैं, या इसे पेजरड्यूटी, विक्टरऑप्स या स्लैक जैसी विभिन्न सेवाओं के साथ एकीकृत करते हैं।
सारांश
इस ब्लॉग में, हमने आपके मूडल डेटाबेस में मॉनिटर करने के लिए कुछ महत्वपूर्ण मेट्रिक्स का उल्लेख किया है। अपने मूडल डेटाबेस की निगरानी करना आवश्यक है, लेकिन यह एक समय लेने वाला कार्य भी है यदि आपके पास इसमें मदद करने के लिए कोई उपकरण नहीं है।
हम आशा करते हैं कि ये दो युक्तियाँ आपके मूडल डेटाबेस बैकएंड को बहुत आसान और अधिक हद तक मॉनिटर करने में मदद करेंगी।
