Ngày càng có nhiều hệ thống giám sát hiệu suất cơ sở dữ liệu tuyệt vời trên mạng. Gần đây, các giải pháp tại chỗ truyền thống hơn đã được tham gia bởi các giải pháp phần mềm như một dịch vụ (SaaS).
Blog này tương phản kiến trúc điển hình của giải pháp tại chỗ với kiến trúc của giải pháp SaaS. Tất nhiên, các thành phần sẽ khác nhau về tên và cấu trúc từ nhà cung cấp này sang nhà cung cấp khác, nhưng các khái niệm chính được thảo luận ở đây sẽ được trình bày dưới dạng này hay dạng khác.
Sự khác biệt giữa Giải pháp tại chỗ và Giải pháp SaaS
Nhìn chung, đây là một số thành phần chính của mỗi giải pháp:
Giải pháp tại chỗ truyền thống
- Quy trình thu thập dữ liệu.
- Kho lưu trữ [chẩn đoán] hiệu suất ngắn hạn.
- Kho lưu trữ báo cáo / phân tích dài hạn.
- Máy khách Windows hoặc trình duyệt.
- Mọi cơ sở hạ tầng chuyển đổi dự phòng cần thiết cho cơ sở hạ tầng giám sát.
Giải pháp SaaS
- Quy trình thu thập dữ liệu (đối với các mục tiêu tại chỗ).
- Ứng dụng khách trình duyệt.
- Ứng dụng dành cho thiết bị di động.
- Nhà cung cấp SaaS quản lý ứng dụng và bộ nhớ dữ liệu phụ.
Lưu ý rằng tên của các thành phần khác nhau sẽ thay đổi từ giải pháp này sang giải pháp khác. Trong một số trường hợp, chức năng có thể được chia thành nhiều dịch vụ hoặc nguồn dữ liệu.
Giải pháp tại chỗ
Quy trình thu thập dữ liệu
Bộ thu thập dữ liệu thường là một dịch vụ tại chỗ, không cần tác nhân, thu thập dữ liệu từ bất kỳ điểm cuối được giám sát tại chỗ nào. Quá trình này sắp xếp cách thức và thời điểm thu thập dữ liệu. Nó phải có khả năng thu thập dữ liệu ở các tần số khác nhau để cân bằng nhu cầu chi tiết hơn với tác động đến khối lượng công việc được giám sát. Tần suất thu thập và ngưỡng cảnh báo phải được định cấu hình trước theo từng chỉ số.
Mọi người sẽ có một trường hợp "ồn ào" không tuân theo các ngưỡng tiêu chuẩn. Điều này có thể dẫn đến rất nhiều kết quả dương tính giả. Để giải quyết vấn đề này, hệ thống phải có khả năng tạo các quy tắc cấp cá thể để đối phó với các trường hợp ngoại lệ. Điều này tránh "sự mệt mỏi báo động" do dương tính giả.
Trong một số trường hợp, dịch vụ này cũng sắp xếp các cảnh báo và thông báo. Trong các tổ chức lớn với hàng trăm trường hợp được giám sát, có thể cần phải cân bằng tải bằng cách "liên kết" giữa một số bộ thu thập dữ liệu. Liên kết đồng bộ hóa các bộ sưu tập và cấu hình trên một hệ thống phân tán.
Kho lưu trữ chẩn đoán ngắn hạn
Đây là nơi dữ liệu chi tiết được lưu trữ. Điều này sẽ bao gồm dữ liệu từ DMV, tệp nhật ký, XEvents và các nguồn dữ liệu SQL Server khác. Cần tránh các nguồn có thể gây áp lực lên các trường hợp được giám sát, ví dụ:hầu hết các dấu vết đều không phù hợp để theo dõi thời gian thực.
Bởi vì tần suất thu thập có thể thường xuyên như mỗi giây và các khối dữ liệu lớn hơn như TSQL và các kế hoạch được thu thập, kho lưu trữ này có thể trở nên nhanh chóng. Do đó, hầu hết các hệ thống thường sẽ giới hạn lịch sử trong khoảng từ một tuần đến một tháng (những giới hạn này không áp dụng cho giải pháp SaaS). Kho lưu trữ này có tính chất giao dịch cao.
Báo cáo dài hạn / Kho lưu trữ Analytics
Vào cuối thời gian xác định trước, dữ liệu chi tiết này được tổng hợp và lưu trữ trong kho báo cáo để phân tích cấp cao và xu hướng. Số lượng chi tiết được giữ lại sẽ có tác động đáng kể đến kích thước cuối cùng của kho lưu trữ này và khả năng tính toán mà người dùng có thể mong đợi một cách hợp lý để phân tích nó. Điều này có xu hướng thay đổi đáng kể từ giải pháp này sang giải pháp tiếp theo. Các giải pháp hỗ trợ phân tích sâu hơn sẽ có kiến trúc hỗ trợ và có thể sử dụng kiến trúc OLAP để tạo điều kiện phân tích đa chiều.
Mở rộng một giải pháp giám sát tại chỗ
Các giải pháp phức tạp hơn sẽ được thiết kế để tạo điều kiện cho một kiến trúc phân tán của các thành phần quan trọng để hỗ trợ quy mô. Dịch vụ thu thập dữ liệu sẽ có số lượng kết nối được giám sát nhiều hơn mà nó có thể hỗ trợ. Khi đạt đến giới hạn này, một bộ thu thập dữ liệu bổ sung phải được “liên kết” để điều phối việc thu thập dữ liệu và điều phối việc lưu trữ dữ liệu.
Bản thân các kho lưu trữ dữ liệu hiệu suất có thể chia sẻ một phiên bản hoặc có thể được trải rộng trên một số phiên bản để hỗ trợ quy mô. Dung lượng lưu trữ mà họ yêu cầu sẽ tỷ lệ thuận với số lượng kết nối được giám sát và khối lượng dữ liệu được giữ lại. Cấu trúc và kiến trúc của kho lưu trữ phân tích cũng sẽ ảnh hưởng đến tổng dung lượng.
Trải nghiệm người dùng
Hầu hết các công cụ tại chỗ sẽ có giao diện người dùng Windows. Một số có giao diện người dùng của trình duyệt dựa trên triển khai được lưu trữ cục bộ. Quyền truy cập từ xa vào những thứ này có thể phức tạp và thường yêu cầu VPN. Họ hiếm khi hỗ trợ các ứng dụng dành cho thiết bị di động.
Tính khả dụng cao
Phần mềm giám sát giám sát khối lượng công việc quan trọng cần phải có khả năng phục hồi theo đúng nghĩa của nó. Dự phòng cần được thực hiện để xử lý các tình huống thiên tai có thể khiến cấu trúc giám sát bị gián đoạn. Điều này cũng nên được xem xét từ góc độ kiến trúc và chi phí.
Giải pháp SaaS
Quy trình thu thập dữ liệu
Mặc dù cung cấp SaaS chủ yếu được lưu trữ, nhưng nó thường sẽ duy trì một bộ thu thập dữ liệu tại chỗ cho khối lượng công việc tại chỗ. Điều này giúp giải quyết các hạn chế về hiệu suất và bảo mật. Theo cách này, bất kỳ kết nối cấp phiên bản nào đều được thực hiện thông qua bộ thu thập tại chỗ, sau đó chuyển tiếp dữ liệu hiệu suất cơ sở dữ liệu được giám sát tới dịch vụ xâm nhập đám mây. Tất cả dữ liệu phải được mã hóa khi chuyển tiếp.
Chẩn đoán và Báo cáo / Kho lưu trữ Analytics
Tin tốt ở đây là nhà cung cấp SaaS xử lý tất cả bộ nhớ dữ liệu của bạn. Bạn không cần phải lo lắng về việc chuẩn bị các phiên bản cho kho lưu trữ chẩn đoán, kho báo cáo, xóa kho lưu trữ chẩn đoán hoặc nhiều vấn đề đau đầu khác liên quan đến việc triển khai tại chỗ.
Các giải pháp được lưu trữ sẽ dựa trên các chiến lược lưu trữ khác nhau ở phía sau để tạo điều kiện kết hợp giữa hoạt động giao dịch và phân tích khi thích hợp. Họ có thể sử dụng tài nguyên đám mây để xử lý khối lượng dữ liệu cao hơn và quá trình xử lý cần thiết cần thiết cho phân tích; ví dụ:Spotlight Cloud lưu giữ một năm dữ liệu chi tiết. Vì vậy, bạn không chỉ có thể báo cáo ngược thời gian một năm mà còn có thể xem lại khối lượng công việc của mình lên đến một năm trong quá khứ. Đây là một khả năng thực sự mạnh mẽ.
Một giải pháp SaaS để giám sát hiệu suất cơ sở dữ liệu có thể sử dụng nhiều chiến lược lưu trữ back-end không chỉ để phù hợp với tính chất giao dịch hơn của chẩn đoán và giám sát mà còn để tạo điều kiện thuận lợi cho việc xử lý số cường độ cao liên quan đến phân tích dài hạn. Nhà cung cấp SaaS có thể dựa trên quy mô kinh tế đáng kể để sử dụng cơ sở hạ tầng mạnh mẽ hơn nhiều mà các tổ chức cá nhân sử dụng.
Cách mở rộng quy mô giải pháp SaaS
Mở rộng quy mô giải pháp SaaS là trách nhiệm của nhà cung cấp chứ không phải người dùng. Bất kỳ giải pháp SaaS nào để giám sát hiệu suất cơ sở dữ liệu đều phải được xây dựng để mở rộng quy mô ngay từ ngày đầu tiên và do đó, nó có xu hướng xử lý quy mô trong bước tiến của mình.
Trải nghiệm người dùng
Các ứng dụng SaaS sẽ mặc định thành Ux của trình duyệt và nhiều ứng dụng cũng sẽ có ứng dụng di động toàn diện. Điều này tạo điều kiện cho các nhóm phân tán và ở xa.
Bảo mật và Tuân thủ
Hầu hết các giải pháp SaaS sẽ được xây dựng trên một trong những cơ sở hạ tầng đám mây hàng đầu, chẳng hạn như Azure hoặc Amazon. Nhiều nhà cung cấp hàng đầu có cơ sở hạ tầng an ninh phức tạp tại chỗ. Họ được đầu tư nhiều vào việc hỗ trợ các nhu cầu tuân thủ của khách hàng của họ.
Tính khả dụng cao
Tin tốt ở đây một lần nữa là đây là trách nhiệm của nhà cung cấp. Bạn nên kiểm tra với nhà cung cấp của mình để biết họ đã cung cấp điều khoản nào về khả năng chuyển đổi dự phòng và tính khả dụng cao. Các ứng dụng SaaS nên được cấu trúc để có khả năng phục hồi rất tốt. Các dịch vụ khác nhau tạo nên một ứng dụng SaaS thường được thiết kế để có khả năng phục hồi riêng. Dự phòng cũng có thể được thực hiện cho các trường hợp ngừng hoạt động của trung tâm dữ liệu trong đó ứng dụng sẽ bị lỗi từ trung tâm dữ liệu này sang trung tâm dữ liệu khác trong trường hợp trung tâm dữ liệu ngừng hoạt động.
