Teradata Vantage sigue siendo una de las plataformas más importantes para análisis empresariales a gran escala porque es poderosa, escalable y probada. Pero a medida que las cargas de trabajo aumentan en complejidad, los equipos enfrentan un desafío continuo: 

¿Cómo monitorear continuamente tendencias de CPU, IO, sesgo y carga de trabajo sin comprobaciones manuales, docenas de consultas SQL o luchar contra incendios después de incidentes? 

Es aquí donde digna proporciona una mejora revolucionaria. 

Al leer las tablas de sistema DBC de Teradata, convertirlas en métricas inteligentes de series temporales y aplicar detección de anomalías basada en IA, digna ofrece a los equipos de ingeniería una vista automatizada en tiempo real del comportamiento de la carga de trabajo sin exportar datos y sin mantener reglas manualmente. 

Este artículo desglosa cómo digna mejora la Gestión de Cargas de Trabajo de Teradata usando IA, cómo detecta anomalías de CPU/IO, y cómo las organizaciones pueden usar digna para reducir riesgos, mejorar estabilidad y reducir costos. 

Por qué digna es un Complemento Natural para la Monitorización de Cargas de Trabajo de Teradata 

Teradata sigue siendo una de las plataformas analíticas más estables y confiables. digna complementa la fiabilidad de Teradata proporcionando: 

Aprendizaje de tendencias basado en IA 

Sin umbrales. Sin reglas. digna aprende automáticamente cómo lucen los patrones “normales” de uso de CPU, IO, perm y carga de trabajo. 

Detección de anomalías en tiempo real 

Tan pronto como un trabajo se desvía de los valores esperados, digna lo señala, antes de que se convierta en un problema a nivel del sistema. 

Visibilidad completa de la carga de trabajo 

Todas las observaciones se generan dentro de Teradata, utilizando: 

• Tablas DBC 

• Tiempo de CPU AMP 

• Histogramas de IO 

• Uso de Perm 

• Métricas de sesgo 

• Datos de QryLog 

• Tablas de DBQL 

Alertas donde trabajan los equipos 

Notificaciones vía correo electrónico, Slack, Jira y basadas en módulos aseguran que los problemas nunca se pasen por alto. 

Cero movimiento de datos 

Todos los cálculos se ejecutan dentro de la base de datos; solo las métricas salen del sistema. 

Cómo digna Aprende el Comportamiento de las Cargas de Trabajo de Teradata 

digna comienza recolectando métricas operativas directamente desde Teradata a través de consultas SQL ejecutadas dentro de tu entorno. Nada sale de tu sistema excepto las propias métricas calculadas. Pero esto es solo el comienzo: la verdadera inteligencia ocurre cuando digna convierte estas señales brutas en perfiles de comportamiento en evolución. 

En lugar de aprender dentro de la base de datos, digna enruta estas métricas al Motor de IA de digna, donde los modelos se adaptan continuamente al comportamiento de tu sistema Teradata con el tiempo. Esto permite a digna comprender no solo puntos de datos individuales, sino patrones: cómo crece la CPU durante el día laboral, cómo se comporta el IO durante los lotes nocturnos y cómo fluctúan las cargas de trabajo a través de semanas o meses. 

A diferencia de las herramientas tradicionales de carga de trabajo que requieren configuración de reglas, la plataforma aprende automáticamente la estacionalidad diaria, semanal y mensual. Por ejemplo: 

• Mayor uso de CPU cada lunes 

• Carga extra de IO el décimo día de cada mes 

• Picos de fin de mes que son normales para tu organización 

  
  

Al reconocer tus ritmos operativos naturales, digna puede separar con precisión los ciclos esperados de las verdaderas anomalías. Así es como digna evita falsas alarmas, enfoca la atención en desviaciones significativas y te brinda una comprensión continuamente adaptativa de la salud de las cargas de trabajo.  

1. Aprendizaje de Tendencias de AMPCPUTime  

 Uno de los ejemplos más poderosos es cómo digna aprende el AMPCPUTime para todo el sistema Teradata. 

Al principio, el rango aceptado (verde) es amplio porque digna todavía está observando la variabilidad. Con el tiempo, cuanto más estable es el consumo, más estrecha se vuelve la zona verde. Esta banda más ajustada significa que digna entiende exactamente cómo luce una CPU “saludable”, por lo que puede señalar anomalías reales con alta precisión. 

Valor clave: digna reduce las escaladas relacionadas con la CPU y ayuda a los equipos a anticipar cargas de trabajo crecientes antes de que causen incidentes. 

2. Detectando Detectores de IO Temprano  

 Los picos de IO son algunos de los primeros indicadores de cargas de trabajo problemáticas. 

En el ejemplo que se agregará aquí, digna identifica un trabajo que repentinamente muestra un IO muy fuera de su patrón normal, incluso si la CPU puede parecer normal. 

Esta detección temprana permite a los equipos investigar: 

• Cambios en la distribución de datos 

• Escaneos de tablas 

• Uniones sesgadas 

• Crecimiento inesperado de datos 

• Lógica de carga de trabajo no optimizada 

Valor clave: digna ayuda a los equipos a evitar cuellos de botella de IO que ralentizan todo el sistema. 

3. Identificando Consumidores de CPU Inestables  

No todos los trabajos se comportan de manera consistente. Algunos muestran volatilidad inesperada en el uso de CPU que, con el tiempo, lleva a la inestabilidad del clúster. 

La imagen a continuación muestra cómo digna resalta estas anomalías. 

Las cargas de trabajo de CPU volátiles a menudo indican: 

• Malos planes de consulta 

• Cambios en el modelo de datos 

• Optimizaciones sensibles a parámetros 

• Desviaciones en los tamaños de las tablas 

• Sesgo en uniones o agregaciones 

Con digna, estos patrones se detectan mucho antes de que se conviertan en un incidente mayor. 

Valor clave: digna expone las cargas de trabajo ruidosas temprano, lo que permite la optimización de CPU que reduce directamente los costos de licencias e infraestructura. 

4. Detectando Inestabilidad Rápida de CPU en Trabajos Críticos  

   
   

A veces el consumo de CPU es estable durante meses y de repente se vuelve errático. 

Este es exactamente el tipo de carga de trabajo que digna está diseñada para detectar. 

Estos cambios a menudo resultan de: 

• Migración de datos 

• Nuevas demografías o distribuciones 

• Modificaciones en la lógica de ETL 

• Desviación de esquemas 

• Pobre mantenimiento de índices 

digna inmediatamente señala tales patrones, marcando estas cargas de trabajo como de alta prioridad para el análisis. 

Impacto comercial: La detección temprana previene aumentos de CPU que pueden degradar el rendimiento en cientos de usuarios y cargas de trabajo. 

5. Reconociendo y Respetando Patrones Estacionales  

No todos los picos son anomalías. 

Algunas cargas de trabajo cambian naturalmente: 

• Cierre de fin de mes 

• Ciclos de facturación semanal 

• Informes de lunes 

• Cargas de datos de inicio de trimestre 

• Agregaciones de fin de día 

La imagen aquí muestra cómo digna aprende automáticamente los patrones estacionales. 

En lugar de alertar incorrectamente, digna entiende: 

• Cuándo ciertas cargas de trabajo deben aumentar 

• Qué tan pronunciado debe ser el pico 

• Qué patrones se repiten con el tiempo 

Valor clave: digna elimina los falsos positivos al distinguir las anomalías de la estacionalidad natural. 

6. Monitorizando el Crecimiento de la Base de Datos con Tendencias de Uso de Permisos 

 El uso de permisos es una métrica fundamental para la gestión de capacidad en Teradata. digna: 

• Aprende la trayectoria de tamaño normal 

• Señala aumentos repentinos 

• Identifica crecimientos anormales de tablas 

• Detecta picos de consumo de almacenamiento 

Esto ayuda a prevenir: 

• Errores de espacio 

• Escaneos de tablas inesperados 

• Cargas de trabajo ELT desbocadas 

Valor clave: digna da tiempo a los equipos para reaccionar antes de que el consumo de almacenamiento afecte el rendimiento. 

7. Detección de Sesgo: Identificación de Distribución Desigual de Datos 

El sesgo es uno de los problemas de rendimiento más comunes y costosos en Teradata.

El sesgo ocurre cuando los datos no están distribuidos uniformemente a través de los AMP, causando: 

• Cuellos de botella 

• Largos ciclos de CPU 

• Uniones lentas 

• Inconsistencias de rendimiento 

digna analiza automáticamente las tendencias de sesgo a lo largo del tiempo para mostrar: 

• Cuándo una tabla se vuelve sesgada 

• Si el sesgo está empeorando 

• Qué AMPs están afectados 

• Si los cambios recientes en los datos causaron nuevo sesgo 

  
  

Valor clave: digna señala la degradación relacionada con el sesgo antes de que impacte en el rendimiento de toda la plataforma. 

8. digna Convierte Todas las Métricas de DBC en Datos de Series Temporales 

Este es el habilitador central para todo lo descrito arriba. Al convertir las métricas de tablas DBC en series temporales, digna puede: 

Capacidades de IA 

• Aprender patrones de CPU 

• Detectar anomalías de IO 

• Modelar fluctuaciones estacionales 

• Rastrear la volatilidad a nivel de trabajo 

• Detectar suaves derivas de datos 

• Monitorear la capacidad del sistema a largo plazo 

Capacidades de Observability 

• Comparar cargas de trabajo a lo largo de los días 

• Rastrear cambios en el rendimiento de consultas 

• Proporcionar tendencias históricas 

• Identificar regresiones 

• Monitorizar patrones de crecimiento 

Alertas & Integraciones 

• Correo electrónico 

• Slack 

• Jira 

• Webhooks 

• Notificaciones a nivel de módulo 

Valor clave: el motor de series temporales de digna transforma las métricas sin procesar de Teradata en información procesable. 

9. Impacto Real: Más Estabilidad, Menores Costos, Menos Escalamientos 

Basado en cómo los equipos usan digna hoy, la plataforma ofrece: 

1. Menos reuniones de escalamiento: porque las anomalías se detectan antes de que los problemas escalen. 

2. Mayor previsibilidad: Cargas de trabajo estables = uso de recursos predecible = control de costos más fácil. 

3. Reducción en el consumo de CPU e IO: mediante la identificación temprana de cargas de trabajo ineficientes. 

4. Colaboración más fuerte con equipos de negocio: Los problemas se solucionan antes de que los usuarios de negocio noten algo. 

5. Menos lucha contra incendios para los equipos de ingeniería: la IA maneja la monitorización por lo que el equipo puede centrarse en tareas de alto valor. 

Conclusión 

Teradata Vantage proporciona la base para datos empresariales y análisis. digna eleva esta base al agregar una capa de monitoreo automática basada en IA que transforma las métricas del sistema en tiempo real en inteligencia operativa. 

Al analizar continuamente CPU, IO, sesgo, uso de permisos y comportamiento de trabajos, digna permite a los equipos de ingeniería: 

• Mejorar el rendimiento 

• Prevenir tiempos de inactividad 

• Reducir costos en la nube/en sitio 

• Trabajar proactivamente en lugar de reactivamente 

  
  

Esta es la próxima generación de Análisis de Cargas de Trabajo de Teradata: impulsada por IA, automatizada y diseñada para escala empresarial. 

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