Teradata Vantage pozostaje jedną z najważniejszych platform dla analityki przedsiębiorstw na dużą skalę, ponieważ jest potężna, skalowalna i sprawdzona. Ale wraz ze wzrostem złożoności obciążeń, zespoły stają przed ciągłym wyzwaniem: 

Jak monitorować ciągle trendy CPU, IO, skośności i obciążeń bez ręcznych sprawdzeń, dziesiątek zapytań SQL czy walki z incydentami po fakcie? 

Tu właśnie dostarcza się znacząca zmiana dzięki digna. 

Poprzez odczytywanie Teradata’s tabel systemowych DBC, konwertowanie ich na inteligentne metryki szeregów czasowych oraz stosowanie wykrywania anomalii opartego na AI, digna daje zespołom inżynieryjnym automatyczny widok w czasie rzeczywistym na zachowanie obciążenia bez eksportu danych i bez ręcznego utrzymywania reguł.

Artykuł ten rozbija jak digna ulepsza zarządzanie obciążeniami Teradata wykorzystując AI, jak wykrywa anomalie CPU/IO, oraz jak organizacje mogą używać digna do zmniejszenia ryzyk, poprawienia stabilności i redukcji kosztów. 

Dlaczego digna jest naturalnym dopasowaniem do monitorowania obciążeń Teradata 

Teradata pozostaje jedną z najbardziej stabilnych i zaufanych platform analitycznych. digna uzupełnia niezawodność Teradata poprzez dostarczanie: 

Uczenie trendów bazujące na AI 

Bez progów. Bez reguł. digna automatycznie uczy się, jak wygląda „normalne” zużycie CPU, IO, perm i wzorce obciążeń. 

Wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym 

Gdy tylko zadanie odbiega od oczekiwanych wartości, digna to sygnalizuje—przed tym, jak stanie się to problemem w całym systemie. 

Koniec widoczności obciążeń 

Wszystkie informacje są generowane wewnątrz Teradata, używając: 

• Tabel DBC 

• AMPCPUTime 

• Histogramów IO 

• Perm usage 

• Metryk skośności 

• Danych QryLog 

• Tablic DBQL 

Powiadomienia tam, gdzie pracują zespoły 

Email, Slack, Jira i powiadomienia modułowe zapewniają, że problemy nigdy nie zostaną przeoczone. 

Zero ruchu danych 

Wszystkie obliczenia przeprowadzane są wewnątrz bazy danych—tylko metryki opuszczają system. 

Jak digna się uczy zachowań obciążeń Teradata 

digna zaczyna od zbierania metryk operacyjnych bezpośrednio z Teradata za pomocą zapytań SQL wykonywanych w twoim środowisku. Nic nie opuszcza twojego systemu poza samymi obliczonymi metrykami. Ale to dopiero początek — prawdziwa inteligencja następuje, gdy digna przekształca te surowe sygnały w ewoluujące profile behawioralne. 

Zamiast uczyć się wewnątrz bazy danych, digna kieruje te metryki do silnika AI digna, gdzie modele ciągle adaptują się do tego, jak twój system Teradata zachowuje się w czasie. To pozwala digna zrozumieć nie tylko pojedyncze punkty danych, ale wzorce: jak CPU rośnie w ciągu dnia pracy, jak IO zachowuje się podczas nocnych przetwarzań partii, i jak obciążenia fluktuują w tygodniach lub miesiącach. 

W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi do obciążeń wymagających konfiguracji reguł, platforma automatycznie uczy się sezonowości dziennej, tygodniowej i miesięcznej. Na przykład: 

• Wyższe zużycie CPU w każdy poniedziałek 

• Dodatkowe obciążenie IO w 10-tym dniu każdego miesiąca 

• Skoki pod koniec miesiąca, które są normalne dla twojej organizacji 

  
  

Rozpoznając twoje naturalne rytmy operacyjne, digna może precyzyjnie oddzielić oczekiwane cykle od prawdziwych anomalii. W ten sposób digna unika fałszywych alarmów, skupia uwagę na znaczących odchyleniach i daje ci ciągle dostosowujące się zrozumienie zdrowia obciążeń.  

1. Uczenie trendów AMPCPUTime  

 Jednym z najpotężniejszych przykładów jest to, jak digna uczy się AMPCPUTime dla całego systemu Teradata. 

Na początku akceptowalny (zielony) zakres jest szeroki, ponieważ digna jeszcze obserwuje zmienność. Z czasem, im bardziej stabilna jest konsumpcja, tym węższy staje się zielony obszar. Ten ciaśniejszy pas oznacza, że digna dokładnie rozumie, jak wygląda „zdrowy” CPU—dzięki czemu może z dużą precyzją sygnalizować rzeczywiste anomalia. 

Kluczowa wartość: digna redukuje eskalacje związane z CPU i pomaga zespołom przewidywać rosnące obciążenia zanim spowodują one incydenty. 

2. Wczesne wykrywanie odmienności IO  

 Skoki IO to jedne z najwcześniejszych wskaźników problematycznych obciążeń. 

W przykładzie, który dodasz tutaj, digna identyfikuje zadanie, które nagle wykazuje IO daleko poza jego normalnym wzorcem—nawet jeśli CPU może wyglądać normalnie. 

To wczesne wykrycie pozwala zespołom na zbadanie: 

• Zmiany w dystrybucji danych 

• Skanowania tabel 

• Skośne dołączanie 

• Niespodziewany wzrost danych 

• Niezoptymalizowaną logikę obciążeń 

Kluczowa wartość: digna pomaga zespołom unikać wąskich gardeł IO, które spowalniają cały system. 

3. Identyfikacja niestabilnych użytkowników CPU  

Nie wszystkie zadania zachowują się konsekwentnie. Niektóre wykazują niespodziewaną zmienność w zużyciu CPU, co z czasem prowadzi do niestabilności klastrów. 

Poniżej znajduje się obrazek pokazujący, jak digna wskazuje te anomalie. 

Niestabilne obciążenia CPU często wskazują na: 

• Złe plany zapytań 

• Zmiany w modelu danych 

• Optymalizacje wrażliwe na parametry 

• Drift w rozmiarach tabel 

• Skośność w dołączaniach lub agregacjach 

Dzięki digna, te wzorce są wykrywane długo przed tym, jak staną się dużym incydentem. 

Kluczowa wartość: digna odkrywa hałaśliwe obciążenia wcześnie, umożliwiając optymalizację CPU, która bezpośrednio redukuje koszty licencjonowania i infrastruktury. 

4. Wykrywanie nagłej niestabilności CPU w krytycznych zadaniach  

   
   

Czasami zużycie CPU jest stabilne przez miesiące—i nagle staje się chaotyczne. 

To dokładnie ten rodzaj obciążenia, które digna ma uchwycić. 

Te zmiany często wynikają z: 

• Migracji danych 

• Nowych demografii lub dystrybucji 

• Modyfikacji logiki ETL 

• Driftu w schemacie 

• Słabego utrzymywania indeksów 

digna natychmiast oznacza takie wzorce, zaznaczając te obciążenia jako priorytetowe do analizy. 

Wpływ na biznes: Wczesne wykrycie zapobiega wzrostom CPU, które mogą pogorszyć wydajność wśród setek użytkowników i obciążeń. 

5. Rozpoznawanie i respektowanie wzorców sezonowych  

Nie wszystkie skoki są anomaliami. 

Niektóre obciążenia naturalnie się zmieniają: 

• Zamknięcia miesiąca 

• Tygodniowe cykle rozliczeń 

• Poniedziałkowe raporty 

• Ładunki danych na poczatku kwartału 

• Agrgacje pod koniec dnia 

Na tym obrazku pokazano, jak digna automatycznie uczy się wzorców sezonowych. 

Zamiast błędnie alertować, digna rozumie: 

• Kiedy określone obciążenia powinny wzrosnąć 

• Jak stromo powinien wyglądać szczyt 

• Jakie wzorce się powtarzają w czasie 

Kluczowa wartość: digna eliminuje fałszywe alarmy poprzez odróżnienie anomalii od naturalnej sezonowości. 

6. Monitorowanie wzrostu bazy danych z trendami użycia perm  

 Perm usage jest podstawową metryką dla zarządzania pojemnością Teradata. digna: 

• Uczy się normalnej trajektorii rozmiaru 

• Oznacza nagłe wzrosty 

• Identyfikuje nienormalny wzrost tabel 

• Wykrywa skoki zużycia pamięci 

To pomaga zapobiegać: 

• Błędom związanym z przestrzenią 

• Niespodziewanym pełnym skanom tabel 

• Ucieczkowym obciążeniom ELT 

Kluczowa wartość: digna daje zespołom czas na reakcję zanim zużycie pamięci wpłynie na wydajność. 

7. Wykrywanie skośności: Identyfikowanie nierównej dystrybucji danych 

Skośność jest jednym z najczęstszych—i najkosztowniejszych—problemów wydajnościowych w Teradata.

Skośność występuje, gdy dane nie są równomiernie rozłożone w AMPs, powodując: 

• Wąskie gardła 

• Długie cykle CPU 

• Wolne dołączanie 

• Niespójności wydajności 

digna automatycznie analizuje trendy skośności w czasie, aby pokazać: 

• Kiedy stół staje się skośny 

• Czy skośność się pogarsza 

• Które AMPy są dotknięte 

• Czy niedawne zmiany danych spowodowały nową skośność 

  
  

Kluczowa wartość: digna wskazuje degradację związaną ze skośnością zanim wpłynie ona na wydajność na całej platformie. 

8. digna konwertuje wszystkie metryki DBC na dane szeregów czasowych 

To jest rdzeń dla wszystkiego, co opisano powyżej. Poprzez konwersję metryk tabel DBC na szereg danych czasowych, digna może: 

Zdolności AI 

• Uczyć się wzorców CPU 

• Wykrywać anomalie IO 

• Modelować sezonowe fluktuacje 

• Śledzić zmienność poziomą zadań 

• Wykrywać powolny dryf danych 

• Monitorować długoterminową pojemność systemu 

Zdolności Observability 

• Porównywać obciążenia w ciągu dni 

• Śledzić zmiany wydajności zapytań 

• Dostarczać historyczne trendy 

• Identyfikować regresje 

• Monitorować wzorce wzrostu 

Powiadomienia i integracje 

• Email 

• Slack 

• Jira 

• Webhooks 

• Powiadomienia na poziomie modułu 

Kluczowa wartość: silnik szeregów czasowych digna przekształca surowe metadane Teradata w działające wnioski. 

9. Rzeczywisty wpływ: Większa stabilność, niższe koszty, mniej eskalacji 

Na podstawie tego, jak zespoły używają digna dziś, platforma dostarcza: 

1. Mniej spotkań eskalacyjnych: Ponieważ anomalie są wykrywane zanim problemy się eskalują. 

2. Większa przewidywalność: Stabilne obciążenia = przewidywalne zużycie zasobów = łatwiejsza kontrola kosztów. 

3. Zredukowane zużycie CPU i IO: Dzięki wczesnemu zidentyfikowaniu nieskutecznych obciążeń. 

4. Silniejsza współpraca z zespołami biznesowymi: Problemy są naprawiane zanim użytkownicy biznesowi zauważą cokolwiek. 

5. Mniej walki z ogniem dla zespołów inżynierskich: AI zajmuje się monitorowaniem, więc zespół może skupić się na zadaniach o wysokiej wartości. 

Podsumowanie 

Teradata Vantage dostarcza fundament dla danych i analityki przedsiębiorstw. digna podnosi ten fundament przez dodanie zautomatyzowanej warstwy monitoringu AI, która przekształca surowe metryki systemowe w rzeczywistą inteligencję operacyjną. 

Poprzez ciągłe analizowanie CPU, IO, skośności, użycia perm i zachowania zadań, digna umożliwia zespołom inżynieryjnym na: 

• Poprawę wydajności 

• Zapobieganie przestojom 

• Redukcję kosztów chmury/w on-prem 

• Pracę proaktywnie, zamiast reaktywnie 

  
  

To jest nowa generacja analizy obciążeń Teradata—napędzana przez AI, zautomatyzowana i stworzona dla skali przedsiębiorstw. 

Obejrzyj nasze demo i poznaj optymalizację zarządzaną przez AI dla CPU, IO i efektywność kosztową w twoim środowisku Teradata lub skontaktuj się z nami.