مشاركة عبر

Intelligent Insights باستخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة أداء قاعدة البيانات واستكشافه وإصلاحه (إصدار أولي)

  • مقالة

ينطبق على: قاعدة بيانات Azure SQL مثيل Azure SQL المُدار

يتيح لك Intelligent Insights في قاعدة بيانات Azure SQL ومثيل SQL Azure المدار معرفة ما يحدث مع أداء قاعدة البيانات.

يستخدم Intelligent Insights الذكاء المدمج لمراقبة استخدام قاعدة البيانات باستمرار من خلال الذكاء الاصطناعي واكتشاف الأحداث التخريبية التي تسبب ضعف الأداء. بمجرد اكتشافه، يتم إجراء تحليل مفصل يُنشئ سجل موارد Intelligent Insights يسمى SQLInsights (غير مرتبط بـAzure Monitor SQL Insights (إصدار أولي)) مع تقييم ذكي للمشكلات. يتكون هذا التقييم من تحليل السبب الجذري لمشكلة أداء قاعدة البيانات، وحيثما أمكن، توصيات لتحسين الأداء.

ما الذي يمكن أن تقدمه لك Intelligent Insights؟

الرؤى الذكية هي قدرة فريدة للذكاء المضمن في Azure والذي يوفر القيمة التالية:

  • المراقبة الاستباقية
  • رؤى أداء مخصصة
  • الكشف المبكر عن تدهور أداء قاعدة البيانات
  • الكشف عن تحليل السبب الجذري للمشكلات
  • توصيات تحسين الأداء
  • توسيع نطاق القدرة على مئات الآلاف من قواعد البيانات
  • التأثير الإيجابي على موارد DevOps والتكلفة الإجمالية للملكية

كيف يعمل Intelligent Insights

يحلل intelligent Insights أداء قاعدة البيانات عن طريق مقارنة حمل عمل قاعدة البيانات من الساعة الأخيرة مع حمل العمل الأساسي خلال السبعة أيام الماضية. يتكون حمل عمل قاعدة البيانات من الاستعلامات التي تم تحديدها لتكون الأكثر أهمية إلى أداء قاعدة البيانات مثل الاستعلامات الأكثر تكراراً والأكبر. لأن كل قاعدة بيانات فريدة استناداً إلى بنيتها والبيانات والاستخدام والتطبيق، كل خط أساسي لحمل العمل الذي يتم إنشاؤه محدد وفريد من نوعه لحمل العمل هذا. كما يقوم Intelligent Insights، بغض النظر عن أساس حمل العمل، بمراقبة عتبات التشغيل المطلقة واكتشاف المشكلات ذات أوقات الانتظار الزائدة والاستثناءات الحرجة والمشكلات المتعلقة بمعلمات الاستعلام التي قد تؤثر على الأداء.

يتم إجراء التحليل بعد اكتشاف مشكلة انخفاض الأداء من قياسات متعددة تمت ملاحظتها باستخدام الذكاء الاصطناعي. يتم إنشاء سجل التشخيص مع Intelligent Insights على ما يحدث مع قاعدة بياناتك. Intelligent Insights يجعل من السهل تعقب مشكلة أداء قاعدة البيانات من ظهورها الأول حتى الدقة. يتم تتبع كل مشكلة تم اكتشافها من خلال دورة حياتها من الكشف الأولي عن المشكلة والتحقق من تحسين الأداء حتى إكمالها.

Database performance analysis workflow

تستند القياسات المستخدمة لقياس مشكلات أداء قاعدة البيانات والكشف عنها إلى مدة الاستعلام وطلبات المهلة وأوقات الانتظار الزائدة والطلبات الخطأ. لمزيد من المعلومات حول القياسات، راجع قياسات الكشف.

يتم تسجيل تدهور أداء قاعدة البيانات المحددة في سجل Intelligent Insights SQLInsights بإدخالات ذكية تتكون من الخصائص التالية:

الخاصية التفاصيل
معلومات قاعدة البيانات بيانات تعريف حول قاعدة بيانات تم الكشف عن رؤية لها، مثل عنوان URI للمورد.
نطاق الوقت الملاحظ وقت البدء والانتهاء لفترة نتيجة التحليلات المكتشفة.
القياسات المتأثرة القياسات التي تسببت في إنشاء نتيجة تحليلات:
  • زيادة مدة الاستعلام [ثوان].
  • الانتظار الزائد [ثوان].
  • طلبات المهلة [النسبة المئوية].
  • طلبات الخروج الخطأ [النسبة المئوية].
قيمة التأثير قيمة القياس الذي تم قياسه.
الاستعلامات المتأثرة ورموز الخطأ تجزئة الاستعلام أو رمز الخطأ. يمكن استخدامها للربط بسهولة إلى الاستعلامات المتأثرة. يتم توفير القياسات التي تتكون من زيادة مدة الاستعلام أو وقت الانتظار أو عدد المهلات أو رموز الخطأ.
عمليات الكشف الكشف الذي تم تحديده في قاعدة البيانات أثناء وقت الحدث. هناك 15 نمط للكشف. لمزيد من المعلومات، راجع استكشاف مشكلات أداء قاعدة البيانات وإصلاحها مع intelligent Insights.
تحليل السبب الجذري تحليل السبب الجذري للمشكلة المحددة بتنسيق يمكن للشخص قراءته. قد تحتوي بعض نتائج التحليلات على توصية بتحسين الأداء حيثما أمكن.

Intelligent Insights يتميز في اكتشاف واستكشاف مشكلات أداء قاعدة البيانات وإصلاحها. لاستخدام intelligent Insights لاستكشاف مشكلات أداء قاعدة البيانات وإصلاحها، راجع استكشاف مشكلات الأداء وإصلاحها باستخدام Intelligent Insights.

خيارات Intelligent Insights

خيارات Intelligent Insights المتاحة هي:

خيار Intelligent Insights دعم قاعدة بيانات SQL Azure دعم مثيل Azure SQL المدار
تكوين Intelligent Insights - تكوين تحليل Intelligent Insights لقواعد البيانات. نعم نعم
تدفق الرؤى إلى Azure SQL Analytics - تدفق نتائج التحليلات إلى تحليلات Azure SQL. نعم نعم
دفق نتائج التحليلات إلى مراكز أحداث Azure - دفق نتائج التحليلات إلى مراكز الأحداث لمزيد من التكامل المخصص. نعم نعم
دفق نتائج التحليلات إلى تخزين Azure- دفق نتائج التحليلات إلى تخزين Azure لمزيد من التحليل والأرشفة على المدى الطويل. نعم نعم

ملاحظة

Intelligent Insights هو ميزة معاينة غير متوفرة في المناطق التالية: غرب أوروبا، وشمال أوروبا، وغرب الولايات المتحدة 1، وشرق الولايات المتحدة 1.

تكوين تصدير سجل Intelligent Insights

يمكن بث إخراج Intelligent Insights إلى واحدة من عدة وجهات للتحليل:

  • يمكن استخدام الإخراج المتدفق إلى مساحة عمل سجل التحليلات مع تحليلات Azure SQL لعرض الرؤى من خلال واجهة المستخدم الخاصة بمدخل Microsoft Azure. هذا هو حل Azure المتكامل، والطريقة الأكثر نموذجية لعرض الأفكار.
  • يمكن استخدام الإخراج المتدفق إلى مراكز أحداث Azure لتطوير سيناريوهات المراقبة والتنبيه المخصصة
  • يمكن استخدام الإخراج المتدفق إلى تخزين Azure لتطوير التطبيقات المخصصة، مثل التقارير المخصصة وأرشفة البيانات على المدى الطويل وما إلى ذلك.

يتم تنفيذ تكامل تحليلات Azure SQL أو مركز أحداث Azure أو تخزين Azure أو منتجات الجهات الخارجية للاستهلاك من خلال تمكين تسجيل Intelligent Insights (سجل "SQLInsights") أولاً في شفرة إعدادات التشخيص لقاعدة بيانات، ثم تكوين بيانات سجل Intelligent Insights ليتم بثها إلى إحدى هذه الوجهات.

لمزيد من المعلومات حول كيفية تمكين تسجيل Intelligent Insights وتكوين بيانات سجل القياسات والموارد ليتم دفقها إلى منتج مستهلك، راجع القياسات والتسجيل التشخيصي.

الإعداد باستخدام تحليلات Azure SQL

يوفر حل تحليلات Azure SQL واجهة مستخدم رسومية، وقدرات إعداد التقارير والتنبيه على أداء قاعدة البيانات، وذلك باستخدام بيانات سجل موارد Intelligent Insights.

إضافة تحليلات Azure SQL إلى لوحة معلومات مدخل Microsoft Azure من السوق وإنشاء مساحة عمل، راجع تكوين تحليلات Azure SQL

لاستخدام Intelligent Insights مع تحليلات Azure SQL، قم بتكوين بيانات سجل Intelligent Insights ليتم بثها إلى مساحة عمل تحليلات Azure SQL التي أنشأتها في الخطوة السابقة، راجع القياسات والتسجيل التشخيصي.

يظهر المثال التالي Intelligent Insights يتم عرضها من خلال تحليلات Azure SQL:

Intelligent Insights report

الإعداد باستخدام مراكز الأحداث

لاستخدام Intelligent Insights مع مراكز الأحداث، قم بتكوين بيانات سجلIntelligent Insights ليتم دفقها إلى مراكز الأحداث، راجع القياسات والتسجيل التشخيصي ودفق بيانات التسجيل التشخيصي في Azure إلى مركز الأحداث.

لاستخدام "مراكز الأحداث" لإعداد مراقبة مخصصة والتنبيه، راجع ما يجب فعله بسجلات القياسات والتشخيص في "مراكز الأحداث".

الإعداد باستخدام تخزين Azure

لاستخدام Intelligent Insights مع التخزين، قم بتكوين بيانات سجلIntelligent Insights ليتم دفقها إلى التخزين، راجع القياسات والتسجيل التشخيصي ودفق بيانات التسجيل التشخيصي في Azure إلى التخزين.

التكاملات المخصصة لسجل Intelligent Insights

لاستخدام Insights الذكي مع أدوات جهة خارجية، أو للتنبيه المخصص ومراقبة التطوير، راجع استخدام تسجيل تشخيص أداء قاعدة بيانات Intelligent Insights.

قياسات الكشف

تستند القياسات المستخدمة لنماذج الكشف التي تولد Intelligent Insights خلال المراقبة:

  • مدة الاستعلام
  • طلبات المهلة
  • وقت الانتظار الزائد
  • طلبات الخروج الخطأ

يتم استخدام طلبات مدة الاستعلام والمهلة كنماذج أساسية في الكشف عن المشكلات المتعلقة بأداء حمل عمل قاعدة البيانات. يتم استخدامها لأنها تقيس بشكل مباشر ما يحدث مع حمل العمل. للكشف عن جميع الحالات المحتملة من انخفاض أداء حمل العمل، يتم استخدام وقت الانتظار الزائد وطلبات الخروج الخطأ كنماذج إضافية للإشارة إلى المشكلات التي تؤثر على أداء حمل العمل.

النظام تلقائياً النظر في التغييرات على حمل العمل والتغييرات في عدد طلبات الاستعلام التي أُدخلت على قاعدة البيانات لتحديد عتبات أداء قاعدة البيانات العادية وغير العادية ديناميكيًا.

يتم النظر في جميع القياسات معاً في علاقات مختلفة من خلال نموذج بيانات مشتق علمياً يصنف كل مشكلة أداء تم اكتشافها. تتضمن المعلومات المقدمة من خلال Intelligent Insights ما يلي:

  • تفاصيل مشكلة الأداء التي تم اكتشافها.
  • تحليل السبب الجذري للمشكلة التي تم اكتشافها.
  • التوصيات على كيفية تحسين أداء قاعدة البيانات التي تم مراقبتها، حيثما أمكن.

مدة الاستعلام

يقوم نموذج انخفاض مدة الاستعلام بتحليل الاستعلامات الفردية واكتشاف الزيادة في الوقت الذي يستغرقه التحويل البرمجي وتنفيذ استعلام مقارنة بأساس الأداء.

إذا اكتشف الذكاء المدمج زيادة ملحوظة في ترجمة الاستعلام أو وقت تنفيذ الاستعلام الذي يؤثر على أداء حمل العمل، يتم وضع علامة على هذه الاستعلامات على أنها مشكلات تتعلق بانخفاض أداء مدة الاستعلام.

يقوم سجل التشخيص intelligent Insights بإخراج تجزئة الاستعلام للاستعلام الذي تم تخفيضه في الأداء. يشير تجزئة الاستعلام إلى ما إذا كان انخفاض الأداء مرتبطاً بزيادة وقت التحويل البرمجي أو التنفيذ للاستعلام، ما زاد من مدة الاستعلام.

طلبات المهلة

يحلل نموذج مهلة طلبات التخفيض الاستعلامات الفردية ويكشف أي زيادة في المهلات على مستوى تنفيذ الاستعلام والمهلة الإجمالية للطلب على مستوى قاعدة البيانات مقارنة بفترة خط الأساس للأداء.

قد تنتهي بعض الاستعلامات حتى قبل أن تصل إلى مرحلة التنفيذ. من خلال وسائل العمال الموقوفين قبل الاكتمال مقابل الطلبات المقدمة، يقيس الذكاء المدمج ويحلل جميع الاستفسارات التي وصلت إلى قاعدة البيانات ما إذا كانوا وصلوا إلى مرحلة التنفيذ أم لا.

بعد عدد المهلات للاستعلامات المنفذة أو عدد العاملين طلب إحباط يعبر عتبة إدارة النظام، يتم تعبئة سجل التشخيصات مع Intelligent Insights.

تحتوي الرؤى التي تم إنشاؤها على عدد طلبات المهلة وعدد استعلامات المهلة. ويرتبط الإشارة إلى انخفاض الأداء بزيادة المهلة في مرحلة التنفيذ، أو يتم توفير مستوى قاعدة البيانات الإجمالي. عند اعتبار الزيادة في المهلات هامة لأداء قاعدة البيانات، يتم وضع علامة هذه الاستعلامات كمشكلات انخفاض أداء المهلة.

أوقات الانتظار الزائدة

يراقب نموذج وقت الانتظار الزائد استعلامات قاعدة البيانات الفردية. إنه يكشف عن إحصائيات انتظار الاستعلام العالية بشكل غير عادي التي عبرت العتبات المطلقة المدارة من قبل النظام. يتم ملاحظة قياسات وقت الانتظار الزائد الاستعلام التالي باستخدام إحصائيات انتظار مخزن الاستعلام (sys.query_store_wait_stats):

  • الوصول إلى حدود الموارد
  • الوصول إلى حدود موارد المجموعة المرنة
  • عدد زائد من مؤشرات ترابط العامل أو الجلسة
  • تأمين قاعدة البيانات الزائد
  • ضغط الذاكرة
  • إحصائيات الانتظار الأخرى

ويشير الوصول إلى حدود الموارد أو حدود موارد المجموعة المرنة إلى أن استهلاك الموارد المتاحة على الاشتراك أو في المجموعة المرنة يتجاوز العتبات المطلقة. تشير هذه الإحصائيات إلى انخفاض أداء حمل العمل. يشير العدد الزائد من مؤشرات ترابط العامل أو جلسة العمل إلى شرط تجاوز فيه عدد مؤشرات الترابط العاملة أو الجلسات التي بدء تشغيلها العتبات المطلقة. تشير هذه الإحصائيات إلى انخفاض أداء حمل العمل.

تأمين قاعدة بيانات الزائد يدل على شرط فيه عدد التأمينات على قاعدة بيانات قد عبرت العتبات المطلقة. يشير هذا الإحصاء إلى انخفاض أداء حمل العمل. ضغط الذاكرة شرط فيه عدد مؤشرات الترابط التي تطلب منح الذاكرة عبر عتبة مطلقة. يشير هذا الإحصاء إلى انخفاض أداء حمل العمل.

يشير اكتشاف إحصائيات الانتظار الأخرى إلى حالة تجاوزت فيها القياسات المتنوعة التي تم قياسها من خلال "إحصائيات انتظار مخزن الاستعلام" خلال عتبة مطلقة. تشير هذه الإحصائيات إلى انخفاض أداء حمل العمل.

بعد الكشف عن أوقات الانتظار الزائدة، اعتماداً على البيانات المتوفرة، تقوم تشخيصات Intelligent Insights بتسجيل عمليات التجزئة للاستعلامات المتأثرة والمتأثرة التي انخفضت في الأداء وتفاصيل المقاييس التي تتسبب في انتظار الاستعلامات في التنفيذ، ووقت الانتظار المقاس.

الطلبات الخطأ

نموذج الانخفاض يراقب الطلبات الخاطئة والاستعلامات الفردية ويكتشف زيادة في عدد الاستعلامات التي بها أخطاء مقارنة بفترة الأساس. كما يرصد هذا النموذج الاستثناءات الحرجة التي تجاوزت العتبات المطلقة التي يديرها الذكاء المدمج. يأخذ النظام في الاعتبار تلقائياً عدد طلبات الاستعلام المقدمة إلى قاعدة البيانات وحسابات أي تغييرات في حمل العمل في الفترة التي تمت مراقبتها.

عندما تعتبر الزيادة التي تم قياسها في الطلبات الخطأ بالنسبة إلى العدد الإجمالي للطلبات المقدمة هامة لأداء حمل العمل، يتم وضع علامة على الاستعلامات المتأثرة كطلبات خطأ في مشكلات انخفاض الأداء.

يقوم سجل Intelligent Insights بإخراج عدد الطلبات الخطأ. ويشير إلى ما إذا كان انخفاض الأداء مرتبطاً بزيادة في الطلبات التي حدثت بها أخطاء أو بعتبة استثناء حرجة رصدها ووقت قياس انخفاض الأداء.

إذا تجاوز أي من الاستثناءات الحرجة المراقبة العتبات المطلقة التي يديرها النظام، يتم إنشاء Intelligent Insights مع تفاصيل الاستثناء الحرجة.

الخطوات التالية