वहाँ महान डेटाबेस प्रदर्शन निगरानी प्रणालियों की संख्या बढ़ रही है। हाल ही में, अधिक पारंपरिक ऑन-प्रिमाइसेस समाधान सॉफ़्टवेयर द्वारा एक सेवा (सास) समाधान के रूप में शामिल किए गए हैं।
यह ब्लॉग सास समाधान के साथ ऑन-प्रिमाइसेस समाधान के विशिष्ट आर्किटेक्चर के विपरीत है। बेशक, एक विक्रेता से दूसरे विक्रेता के नाम और संरचना में घटक अलग-अलग होंगे, लेकिन यहां चर्चा की गई प्रमुख अवधारणाओं को किसी न किसी रूप में दर्शाया जाएगा।
ऑन-प्रिमाइसेस और SaaS समाधान के बीच अंतर
कुल मिलाकर, प्रत्येक समाधान के कुछ प्रमुख घटक यहां दिए गए हैं:
पारंपरिक परिसर में समाधान
- डेटा संग्रह प्रक्रिया।
- अल्पकालिक प्रदर्शन [निदान] भंडार।
- दीर्घकालिक विश्लेषणात्मक/रिपोर्टिंग भंडार।
- विंडोज या ब्राउज़र क्लाइंट।
- निगरानी अवसंरचना के लिए आवश्यक कोई भी विफलता अवसंरचना।
सास समाधान
- डेटा संग्रहण प्रक्रिया (ऑन-प्रिमाइसेस लक्ष्यों के लिए)।
- ब्राउज़र क्लाइंट.
- मोबाइल ऐप.
- सास विक्रेता एप्लिकेशन और बैक-एंड डेटा संग्रहण का प्रबंधन करता है।
ध्यान दें कि विभिन्न घटकों के नाम एक समाधान से दूसरे समाधान में भिन्न होंगे। कुछ मामलों में, कार्यक्षमता को कई सेवाओं या डेटा स्रोतों में विभाजित किया जा सकता है।
ऑन-प्रिमाइसेस समाधान
डेटा संग्रहण प्रक्रिया
डेटा संग्राहक आम तौर पर एक ऑन-प्रिमाइसेस, एजेंट रहित सेवा है जो किसी भी ऑन-प्रिमाइसेस मॉनिटर किए गए एंडपॉइंट से डेटा एकत्र करती है। यह प्रक्रिया यह निर्धारित करती है कि डेटा कैसे और कब एकत्र किया जाता है। यह मॉनिटर किए गए कार्यभार पर प्रभाव के साथ अधिक विवरण की आवश्यकता को संतुलित करने के लिए विभिन्न आवृत्तियों पर डेटा एकत्र करने में सक्षम होना चाहिए। संग्रह आवृत्तियों और अलर्ट थ्रेशोल्ड को प्रत्येक मीट्रिक में पहले से कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए।
हर किसी के पास एक "शोर" उदाहरण होगा जो मानक थ्रेसहोल्ड के अनुरूप नहीं है। इसके परिणामस्वरूप बहुत सारे झूठे सकारात्मक परिणाम हो सकते हैं। इससे निपटने के लिए, सिस्टम में असाधारण परिस्थितियों से निपटने के लिए उदाहरण-स्तर के नियम बनाने की क्षमता होनी चाहिए। यह झूठी सकारात्मकता से "अलार्म थकान" से बचा जाता है।
कुछ मामलों में, यह सेवा अलर्ट और सूचनाओं को भी व्यवस्थित करती है। सैकड़ों मॉनिटर किए गए उदाहरणों वाले बड़े संगठनों में, कई डेटा संग्राहकों में "संघीय" द्वारा लोड को संतुलित करना आवश्यक हो सकता है। फ़ेडरेशन एक बिखरे हुए सिस्टम में संग्रह और कॉन्फ़िगरेशन को सिंक्रोनाइज़ करता है।
अल्पकालिक निदान भंडार
यह वह जगह है जहाँ विस्तृत डेटा संग्रहीत किया जाता है। इसमें DMVs, लॉग फ़ाइलें, XEvents, और अन्य SQL सर्वर डेटा स्रोतों का डेटा शामिल होगा। ऐसे स्रोत जो निगरानी की गई घटनाओं पर दबाव डाल सकते हैं, उन्हें टाला जाना चाहिए, उदाहरण के लिए, अधिकांश निशान वास्तविक समय की निगरानी के लिए अनुपयुक्त हैं।
क्योंकि संग्रह आवृत्तियाँ हर सेकंड जितनी बार हो सकती हैं और बड़े डेटा खंड जैसे TSQL और योजनाएँ एकत्र की जाती हैं, यह रिपॉजिटरी बड़ी तेज़ी से प्राप्त कर सकती है। परिणामस्वरूप, अधिकांश प्रणालियाँ आमतौर पर इतिहास को एक सप्ताह और एक महीने के बीच सीमित कर देंगी (ये सीमाएँ सास समाधान पर लागू नहीं होती हैं)। यह भंडार प्रकृति में अत्यधिक लेन-देन वाला है।
दीर्घकालिक रिपोर्टिंग/Analytics रिपॉजिटरी
एक पूर्वनिर्धारित समय के अंत में, यह विस्तृत डेटा उच्च-स्तरीय विश्लेषण और रुझान के लिए एक रिपोर्टिंग रिपॉजिटरी में एकत्रित और संग्रहीत किया जाता है। बनाए रखा विवरण की मात्रा इस भंडार के अंतिम आकार और गणना क्षमता पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव डालेगी जो कि उपयोगकर्ता द्वारा इसका विश्लेषण करने के लिए उपलब्ध कराने की उचित रूप से अपेक्षा की जा सकती है। यह एक समाधान से दूसरे समाधान में काफी भिन्न होता है। गहन विश्लेषण का समर्थन करने वाले समाधानों में सहायक आर्किटेक्चर होंगे और बहुआयामी विश्लेषण की सुविधा के लिए OLAP आर्किटेक्चर का उपयोग कर सकते हैं।
ऑन-प्रिमाइसेस निगरानी समाधान को स्केल करना
पैमाने का समर्थन करने के लिए प्रमुख घटकों की एक वितरित वास्तुकला की सुविधा के लिए अधिक परिष्कृत समाधान तैयार किए जाएंगे। डेटा संग्रह सेवा में मॉनिटर किए गए कनेक्शन की ऊपरी संख्या होगी जो इसे समर्थन दे सकती है। एक बार इस सीमा तक पहुंचने के बाद, डेटा संग्रह को समन्वित करने और डेटा के संग्रहण को व्यवस्थित करने के लिए एक अतिरिक्त डेटा संग्राहक को "संघीय" किया जाना चाहिए।
प्रदर्शन डेटा रिपॉजिटरी स्वयं एक उदाहरण साझा कर सकते हैं या पैमाने का समर्थन करने के लिए कई उदाहरणों में फैल सकते हैं। उनके लिए आवश्यक भंडारण मॉनिटर किए गए कनेक्शनों की संख्या और डेटा की मात्रा को बनाए रखने के लिए सीधे आनुपातिक होगा। विश्लेषिकी भंडार की संरचना और वास्तुकला भी कुल क्षमता को प्रभावित करेगी।
उपयोगकर्ता अनुभव
अधिकांश ऑन-प्रिमाइसेस टूल में विंडोज़ फ्रंट एंड होगा। कुछ में स्थानीय रूप से होस्ट किए गए परिनियोजन के आधार पर ब्राउज़र फ्रंट एंड होते हैं। इन तक रिमोट एक्सेस को जटिल किया जा सकता है और आमतौर पर वीपीएन की आवश्यकता होती है। वे शायद ही कभी मोबाइल ऐप्स का समर्थन करते हैं।
उच्च उपलब्धता
मिशन-महत्वपूर्ण कार्यभार की निगरानी करने वाले मॉनिटरिंग सॉफ़्टवेयर को अपने आप में लचीला होना चाहिए। ऐसी आपदा स्थितियों से निपटने के लिए प्रावधान किया जाना चाहिए जो निगरानी संरचना को ऑफ़लाइन रख सकती हैं। इसे वास्तुकला और लागत के नजरिए से भी माना जाना चाहिए।
सास समाधान
डेटा संग्रहण प्रक्रिया
हालांकि सास की पेशकश मुख्य रूप से होस्ट की जाती है, यह अक्सर ऑन-प्रिमाइसेस वर्कलोड के लिए ऑन-प्रिमाइसेस डेटा कलेक्टर बनाए रखेगा। यह प्रदर्शन और सुरक्षा बाधाओं को दूर करने में मदद करता है। इस तरह, कोई भी इंस्टेंस-स्तरीय कनेक्शन ऑन-प्रिमाइसेस कलेक्टर के माध्यम से बनाया जाता है, जो तब मॉनिटर किए गए डेटाबेस प्रदर्शन डेटा को क्लाउड इंग्रेस सेवा से रिले करता है। सभी डेटा को ट्रांज़िट में एन्क्रिप्ट किया जाना चाहिए।
निदान और रिपोर्टिंग/Analytics रिपॉजिटरी
यहाँ अच्छी खबर यह है कि SaaS विक्रेता आपके सभी डेटा संग्रहण को संभालता है। आपको डायग्नोस्टिक रिपॉजिटरी, रिपोर्टिंग रिपॉजिटरी, डायग्नोस्टिक्स रिपॉजिटरी को फ्लश करने या ऑन-प्रिमाइसेस परिनियोजन से जुड़े कई अन्य सिरदर्द के लिए खड़े होने की चिंता करने की आवश्यकता नहीं है।
होस्टेड समाधान, लेन-देन और विश्लेषणात्मक गतिविधि के मिश्रण को सुविधाजनक बनाने के लिए बैक एंड में विभिन्न भंडारण रणनीतियों पर आकर्षित होंगे। वे उच्च डेटा मात्रा और विश्लेषण के लिए आवश्यक आवश्यक प्रसंस्करण को संभालने के लिए क्लाउड संसाधनों को आकर्षित कर सकते हैं; उदाहरण के लिए, स्पॉटलाइट क्लाउड एक वर्ष का विस्तृत डेटा रखता है। तो आप न केवल एक साल पहले की समय पर रिपोर्ट कर सकते हैं, बल्कि आप एक साल पहले तक अपने कार्यभार को भी वापस खेल सकते हैं। यह वास्तव में शक्तिशाली क्षमता है।
डेटाबेस प्रदर्शन निगरानी के लिए एक सास समाधान न केवल निदान और निगरानी की अधिक लेन-देन प्रकृति के अनुरूप बल्कि दीर्घकालिक विश्लेषण से जुड़े उच्च-तीव्रता संख्या क्रंचिंग की सुविधा के लिए विभिन्न बैक-एंड स्टोरेज रणनीतियों का उपयोग कर सकता है। SaaS विक्रेता कहीं अधिक शक्तिशाली बुनियादी ढांचे का उपयोग करने के लिए बड़े पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं को आकर्षित कर सकता है जो व्यक्तिगत संगठनों के निपटान में होगा।
सास समाधान कैसे स्केल करें
सास समाधान को स्केल करना विक्रेता की जिम्मेदारी है न कि उपयोगकर्ता की। डेटाबेस के प्रदर्शन की निगरानी के लिए किसी भी सास समाधान को पहले दिन से ही बड़े पैमाने पर बनाया जाना चाहिए और इसके परिणामस्वरूप, यह अपनी प्रगति में पैमाने को संभालता है।
उपयोगकर्ता अनुभव
SaaS एप्लिकेशन ब्राउज़र Ux के लिए डिफ़ॉल्ट होंगे और कई में व्यापक मोबाइल ऐप भी होंगे। यह बिखरी हुई और दूरस्थ टीमों की सुविधा प्रदान करता है।
सुरक्षा और अनुपालन
अधिकांश सास समाधान प्रमुख क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर में से एक पर बनाए जाएंगे, जैसे कि एज़्योर या अमेज़ॅन। कई प्रमुख विक्रेताओं के पास परिष्कृत सुरक्षा अवसंरचनाएं हैं। वे अपने ग्राहकों की अनुपालन जरूरतों को पूरा करने के लिए भारी निवेश करते हैं।
उच्च उपलब्धता
यहां फिर से अच्छी खबर यह है कि यह विक्रेता की जिम्मेदारी है। फेलओवर और उच्च उपलब्धता के संदर्भ में उन्होंने क्या प्रावधान किया है, यह जानने के लिए अपने विक्रेता के साथ जांच करना उचित है। सास अनुप्रयोगों को बहुत लचीला होने के लिए तैयार किया जाना चाहिए। सास एप्लिकेशन बनाने वाली विभिन्न सेवाओं को आम तौर पर व्यक्तिगत रूप से लचीला होने के लिए डिज़ाइन किया गया है। डेटा सेंटर आउटेज के लिए भी प्रावधान किया जा सकता है जहां डेटा सेंटर आउटेज की स्थिति में एप्लिकेशन एक डेटा सेंटर से दूसरे डेटा सेंटर में विफल हो जाएगा।
