データベース監視とは何ですか? また、なぜそれが重要なのでしょうか?

データベース監視は、データベースのパフォーマンス、セキュリティ、可用性を継続的に追跡および分析し、データベースが効率的かつ確実に動作することを保証するプロセスです。 クエリ応答時間、CPU 使用率、ストレージ容量などの主要な指標を監視することで、組織は問題に積極的に対処し、ダウンタイムを防止し、データの整合性を高め、規制基準への準拠を維持できます。効果的なデータベース監視ツールとプラクティスは、データベース管理を最適化し、シームレスな運用をサポートするために不可欠です。

この記事では、データベース監視が現代の IT インフラストラクチャにとって不可欠である理由を説明します。IT プロフェッショナルがシステムの信頼性を高め、データを保護し、パフォーマンスを最適化するのに役立つ実用的な洞察とステップバイステップのガイドを提供します。

データベース監視が重要な理由

効果的なデータベース監視は、最適なパフォーマンスを維持し、ダウンタイムを防ぎ、機密データを保護する上で不可欠です。これは、データベースが適切に機能することを保証するために定期的に実行される一連の特定のタスクを指し、企業はネットワークとデータベースのパフォーマンスを監視できます。これには、ハードウェアとソフトウェアの両方のメンテナンスが含まれます。 

データベース監視は、データ管理システム (DMS) の継続的な健康診断のような役割を果たし、データベースが最適に機能することを保証します。監視は、重要な指標を追跡し、弱い領域を特定することで、パフォーマンスを最適化し、応答性を向上させ、侵害を防止します。監視は、ハードウェアのニーズを予測するための洞察も提供し、ビジネス オペレーションがスムーズに実行されるようにするのに役立ちます。

データベース監視は多面的であり、次のようなさまざまなプロセスの概要を提供します。

資源の可用性と消費

データベースは定期的にスキャンされ、オンライン状態が確保されます。これは、通常の勤務時間中と勤務時間後に行われます。システムがデータベースがオンライン状態であることを確認すると、CPU やその他のネットワーク コンポーネントなどのリソースが監視されます。さまざまな問題に関するアラートをさまざまなチーム メンバーに送信して、迅速に対応できるようにします。 

スループットの追跡

このタイプの監視には、レプリケーションのレイテンシなどが含まれます。システムはベンチマークを設定し、それを現在の数値と比較するため、標準からの逸脱を簡単に観察および調査できます。

ログ追跡

データベースログは、プロアクティブ監視とリアクティブ監視の違いを生む可能性があります。ログには、実行中のクエリとその所要時間に関する重要な情報が表示されます。さまざまな種類の データベース ログ、 標準のパフォーマンス指標では追跡できない情報が収集されます。

IoT の台頭により、平均的な企業では膨大な量のデータを収集するようになりました。データ管理技術もそれに追いつく必要があります。組み込みのデータ管理システムはサーバーの負荷を大幅に増加させる可能性があり、ソフトウェアとハ​​ードウェアのコストが増加する可能性があります。また、不要なデータが含まれる傾向があり、管理者にとってアクセス性の問題を引き起こします。 

このように、データベースアクティビティモニタリング（DAM）ツールの市場は年々成長しており、 2.86によって$ 2028億これらのツールはセキュリティをさらに強化し、ビジネスクリティカルなアプリケーションが常に最適に機能し、エンドユーザーに不便がかからないようにします。 

データベース監視の仕組み

チームは、選択したメトリックを監視することで、強力なデータベース機能を実現できます。これには、メモリ使用量、構成、接続情報などの要素が含まれます。システムは過去のデータを自動的に参照して、リアルタイムで物事が順調に進んでいることを確認します。ただし、データベース監視は、問題をチェックするだけではありません。システムは、データを一貫して集計することで、真の異常と一時的な傾向を区別できます。このような微妙な洞察は、すでに動的なデータ監視ツールにさらなる価値を追加します。 

SQL クエリの監視は、IT リソースをスムーズに実行し続けるためのもう 1 つの方法です。過度に複雑なクエリ設計は、システムの速度を低下させたり、その他の内部問題を引き起こしたりする可能性があります。データ監視プラットフォームは、コードのクエリ監視を迅速かつ簡単に提供します。これにより、開発者はコードがデータベースのパフォーマンスに悪影響を与えないことを確認できます。システムは、以前に監視されていなかった新しいクエリも検出し、リストに追加します。

データベース監視により、チームは次のことが可能になります。 

• ビジネスKPIを組み込む: さまざまなシステムと対話するためのカスタム モジュールを開発します。
• クラウドデータベースインスタンスを監視する: データベースのメンテナンス、データのレプリケーションなどのスケジュールを監視します。
• ターゲット追跡: 個々のデータベースのパフォーマンスを観察します。
• 手動設定を排除: DAM は、最小限のセットアップですぐに使用できるソリューションです。
• 組み込みのアラートとグラフを活用する: グラフは、データ監視ダッシュボードからリアルタイムで表示されます。
• 不審なアクティビティを検出する: 管理者は、SQL インジェクション、異常なユーザー アクティビティ、権限の乱用などのセキュリティ上の脅威をスキャンできます。
• 重要な洞察を抽出する: データベースに直接アクセスせずに、メトリックへのアクセスを強化します。
• 可観測性を活用する: 1 つのダッシュボードからさまざまなサーバーの情報を表示します。

データベースの監視が重要なのはなぜですか？ 

データベースは、今日のビジネスアプリケーションの多くよりも長い間存在してきました。そのため、データベースは古いニュースであり、これ以上言うことはないという感覚があるかもしれません。多くの企業はデータベースをまったく優先せず、それが大幅な収益の損失につながる可能性があります。2014 Gartner 調査では、ダウンタイムのコストは5,600分あたり平均XNUMXドルと推定されており、それ以降も増加傾向にある。

組織は、データベースを将来に備えて積極的に保護することができます。ビジネスが成長し進化するにつれ、データベース管理システム (DMS) も進化する必要があります。最新のデータベース監視ツールは、継続的な変更に対応するための重要な機能であるスケーラビリティに不可欠です。オンライン ビジネスの開始以来、データベースは極めて重要であったため、データベースの健全性を維持することは依然として重要な優先事項です。

スケーラブルなデータベース監視システムのコアコンポーネント

• カスタマイズ： 組織は、特定のニーズやワークフローに合わせて監視ツールをカスタマイズできます。 
• 高いサーバー可用性: 複数のサーバーを同時に監視するために不可欠です。この高可用性をサポートするには、プラットフォームがアクセス可能で拡張可能である必要があります。
• コンプライアンス管理： スケーラブルな監視システムは、管理者がさまざまな規制や標準に準拠し、新しいコンプライアンス要件が発生したときに適応できるように支援する必要があります。

データベース監視システムの主な機能:

1. パフォーマンスを最適化する: データベースが効率的に実行されるようにし、速度と応答性を向上させます。
2. データの保護: 侵害や脆弱性から機密情報を保護します。
3. ダウンタイムを排除: 中断を最小限に抑え、データベースの継続的な可用性を確保します。

効果的なデータベース監視の利点

• 収益損失を回避する: 一貫した監視は、収益に直接影響を与える可能性のあるダウンタイムやパフォーマンスの問題を防ぐのに役立ちます。
• 機密データを保護: 不正アクセスや侵害から貴重なデータを保護することで、信頼とコンプライアンスが確保されます。
• ユーザーエクスペリエンスの向上: 高速で信頼性の高いデータベース パフォーマンスにより、ユーザー エクスペリエンスがよりスムーズになります。
• データ分析を効率化: データの分析と洞察の獲得のプロセスを簡素化します。
• IT インフラストラクチャのコストを削減: 日常的なタスクを自動化することで、組織は手作業による IT 作業を削減できます。
• 効率の向上: 貴重な時間を消費するタスクを自動化し、チームが戦略的な取り組みに集中できるようにします。
• 継続的な改善を促進する: 定期的な更新と機能強化のサイクルを作成し、時間の経過とともにデータベースの健全性を最適化します。

DevOps 環境でのデータベース監視

DevOpsは急速に進化する分野であり、特にクラウドベースのインフラストラクチャの台頭により、ITプロフェッショナルに新たな課題をもたらしています。効果的なデータベース監視システムは、さまざまなアプリケーション間の接続を監視するために不可欠です。高度な監視ツールを使用すると、企業は 運用効率の向上 技術的なニーズが複雑化してもデータベースの健全性を確保できます。

DevOpsと進化する課題

• クラウドベースのインフラストラクチャの影響: クラウドおよびハイブリッド環境では、複数のアプリケーションと接続を効果的に管理するために、高度な監視ソリューションが必要です。
• 増大する複雑性の管理: 効果的な監視ツールを使用すると、管理プロセスが簡素化され、小さな問題が大きな問題に発展するのを防ぐことができます。

データベース管理の自動化と効率化

• 手作業による監視の削減: 最新の監視ツールは重要なデータを自動的に収集して提示するため、スタッフは重要なタスクと戦略的な意思決定に集中できます。
• 継続的な監視とアラート: これらのシステムは、リソースの過剰使用などの異常を迅速に検出し、安定した監視を提供し、問題が発生したときにリアルタイムでアラートを送信できます。

積極的な問題解決とセキュリティ

• システムのダウンタイムの防止: 早期検出により、IT チームは迅速に対応し、システムのダウンタイムを防ぎ、最適なパフォーマンスを維持できます。 
• データのコンプライアンスとセキュリティの確保: 効果的な監視により可視性と透明性が確保され、組織はデータコンプライアンスを維持し、アクセス制御と 認証プロトコル.

データベース監視の主要指標

データベースのセキュリティとパフォーマンスを維持するには、適切なメトリックを追跡することが重要です。包括的なデータベース監視戦略には、次の要素が不可欠です。 

• CPU使用率: データベース サーバーが使用している処理能力を示します。このメトリックを監視すると、サーバーの過負荷を防ぐのに役立ちます。
• Memory usage: 使用中のメモリの量を表示します。メモリ使用量を追跡すると、メモリの割り当てを最適化し、リソースの枯渇を防ぐのに役立ちます。
• ディスクI / O: データベース ストレージの読み取りおよび書き込み操作を測定します。ディスク I/O を監視すると、ボトルネックを特定し、データベース ストレージのパフォーマンスを最適化できます。
• クエリのパフォーマンス: クエリ実行時間、遅いクエリの数、1 秒あたりに実行されるクエリの数などのメトリックが含まれます。SQL クエリのパフォーマンスを追跡すると、データベースがリクエストに迅速に応答できるようになります。
• レイテンシ: リクエストがクライアントからサーバーへ、そしてサーバーからクライアントへ移動するのにかかる時間を計算します。待ち時間が長いと、ユーザー エクスペリエンスが低下し、アプリケーションの応答時間が遅くなる可能性があります。
• エラー率: データベース内で発生したエラーの数と種類を追跡します。エラー率が高い場合、すぐに対処する必要がある根本的な問題がある可能性があります。
• トランザクションのスループット: 1 秒あたりに処理されるトランザクションの数を決定します。スループットは、データベースがビジネス操作を処理する能力を理解する上で重要です。

データベース監視を始める

データベースの整合性は、どの企業にとっても最優先事項です。企業が使用するアプリケーションが増え、統合への依存度が高まるにつれて、プロセスはより複雑になります。この複雑さによりエラーを予測することがより困難になるため、データ駆動型テクノロジーがデータ監視の取り組みに最適な選択肢となります。

これらの課題を考慮すると、安定性を維持し、コストのかかる中断を回避するには、効果的なデータベース監視が不可欠であることは明らかです。堅牢なデータベース監視システムを実装する方法は次のとおりです。

1. 監視のニーズを特定する

データベース監視を始めるための最初のステップは、組織の特定のニーズと、それが将来どのように変化するかを理解することです。これには次のことが含まれます。

• 現在のインフラストラクチャの評価: 使用中のデータベースの種類を評価する（例：AWS、SQL Server、 MySQL、MongoDB、Oracle、Cassandra、MariaDB など) と、今後追加する予定があるかどうかについて説明します。現在の環境と将来の環境を理解することで、適切な監視ツールを選択するのに役立ちます。
• ビジネス要件の決定: ビジネスにとって重要な主要業績評価指標 (KPI) とコンプライアンスのニーズを特定します。パフォーマンスの最適化、セキュリティ、データ保護、スケーラビリティなどの側面を考慮します。

2. 適切な監視ツールを選択する

適切な監視プラットフォームを選択することが重要です。次の機能を備えたツールを探してください。

• 複数のデータベースとの互換性: ツールがさまざまなものを監視できることを確認する データベースの種類 オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッドなど、使用している環境によって異なります。
• スケーラビリティと柔軟性: ビジネスとともに成長し、変化するニーズに適応できるツールを選択してください。
• 高度な機能： リアルタイムアラート、異常検出、AI および機械学習との統合、包括的なレポート機能などの機能を検討してください。
• ユーザーフレンドリーなインターフェース： 直感的なダッシュボードを備えたツールを選択すると、データを簡単に解釈でき、問題が発生したときに迅速に対処できるようになります。

3. 監視システムのセットアップと構成

監視プラットフォームを選択したら、次の手順に従って設定します。

• インストールと統合: 監視ツールをインストールし、既存のインフラストラクチャと統合します。すべての重要なデータベースとアプリケーションを監視するように構成されていることを確認します。
• 監視パラメータを定義します。 パフォーマンス メトリックのしきい値を構成し、アラート メカニズム (電子メールや SMS 通知など) を設定し、ダッシュボードをカスタマイズしてデータを効果的に視覚化します。
• ルーチン タスクを自動化します。 監視システムを活用して、定期的なヘルスチェック、セキュリティ監査、レポートを自動化し、IT リソースを解放します。

4. ITチームをトレーニングする

監視システムを効果的に使用するには、IT スタッフが十分なトレーニングを受け、ツールの機能に精通している必要があります。

• トレーニングセッションを企画する: 監視プラットフォームの使用方法、データの解釈方法、アラートへの対応方法をチームが理解できるように、トレーニング セッションを設定します。
• 標準操作手順（SOP）を開発する: 一般的な問題に対処し、さまざまなアラートに対応するための SOP を作成します。これにより、問題解決に対する一貫性のある効率的なアプローチが確保されます。

5. 見直しと最適化

初期設定後、監視プロセスを継続的に確認して、変化するニーズを満たしていることを確認します。

• 定期的な監査と調整: 監視設定の定期的な監査を実施し、必要に応じてしきい値、アラート、レポートを調整します。データベースと監視ソフトウェアの更新に注意して、パフォーマンスに影響を与える可能性のある変更を認識してください。
• フィードバックと反復: 監視システムの有効性について IT スタッフからのフィードバックを奨励し、反復的な改善を行ってパフォーマンスを最適化します。

これらの手順に従うことで、IT チームは生産性を高め、停止のリスクを軽減し、データ環境のセキュリティと整合性を確保するデータベース監視システムを効果的に実装できます。包括的な監視戦略により、組織は潜在的な問題を事前に把握し、中断のない運用を維持できます。

データベース監視のベストプラクティス

データベース監視の実装は、システムの健全性の維持、パフォーマンスの最適化、データ セキュリティの確保、問題の積極的な発見に不可欠です。ベスト プラクティスに従うことで、組織は監視の取り組みを最大限に活用できます。考慮すべき 5 つの重要なベスト プラクティスを次に示します。

1. 明確な目標を設定する

ビジネス目標に合わせて、データベース監視の具体的な目標を定義します。目標がパフォーマンスの向上、稼働時間の確保、セキュリティの強化、コンプライアンスの確保のいずれであっても、明確な目標を設定することで監視戦略を調整しやすくなります。これらの目標を定期的に見直し、変化するビジネス ニーズに適応します。

2. 日常的なタスクを自動化する

IT チームの作業負荷を軽減し、精度を向上させるには、自動化が不可欠です。システムのヘルス チェック、パフォーマンス ベンチマーク、セキュリティ監査などの日常的なタスクを自動化します。自動化により一貫性が確保され、応答時間が短縮され、人的エラーが最小限に抑えられます。

3. リアルタイムアラートと通知を実装する

システム障害、セキュリティ侵害、パフォーマンス低下などの重大な問題に対するリアルタイム アラートを設定します。タイムリーな対応を確実にするために、アラートは複数のチャネル (電子メール、SMS など) を介して適切なチーム メンバーに送信し、重大なアラートがすぐに対応されるように優先順位を付ける必要があります。アラートのしきい値をカスタマイズして、アラート疲れを回避し、重要な問題のみがフラグ付けされるようにします。

4. 過去のデータを活用してトレンド分析を行う

過去の監視データを活用して傾向を分析し、将来のパフォーマンスの問題を予測します。現在のメトリックと過去のデータを比較することで、パターンや潜在的な問題を、問題が拡大する前に特定できます。傾向分析は、プロアクティブな問題解決に役立ち、容量計画にも役立ちます。

5. セキュリティとコンプライアンスの監視を優先する

データベースの監視では、常にセキュリティとコンプライアンスに重点を置く必要があります。不正アクセス、異常、潜在的な侵害を定期的にスキャンします。監視ツールが、ビジネス分野に応じて、GDPR や HIPAA などの業界標準や規制へのコンプライアンスをサポートしていることを確認します。

6. クエリパフォーマンスを最適化する

データベースのパフォーマンスを向上させるために、SQL クエリを定期的に監視および最適化します。遅いクエリや非効率的なクエリを特定し、それらに対処して、システム全体のパフォーマンスに影響を与えないようにします。監視ツールには、問題のあるクエリを自動的に検出してフラグを立てる機能が含まれている必要があります。

7. 監視とDevOpsプラクティスを統合する

DevOps 方法論を使用している組織では、データベース監視を既存の DevOps ワークフローおよび CI/CD パイプラインの一部に統合します。これにより、監視が開発および展開プロセスの継続的な一部となり、チームは展開後ではなく開発中に問題に対処できるようになります。

8. 包括的なカバレッジを確保する

監視が、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク接続、サードパーティ統合など、データベース環境のすべての重要な側面をカバーしていることを確認してください。オンプレミスとクラウド データベースを含む包括的なカバレッジにより、問題の根本原因を迅速に特定し、監視戦略に盲点がないようにすることができます。

9. 定期的に構成を確認して更新する

データベース環境とビジネス要件は時間とともに変化します。構成管理ツールを使用して監視構成を定期的に確認および更新し、新しい課題やテクノロジーに適応します。これには、アラートしきい値、監視パラメータ、コンプライアンス要件の更新が含まれます。

10. 継続的なトレーニングを提供する

IT チームに、最新の監視ツールと技術に関する定期的なトレーニングを提供します。継続的な学習とクロストレーニングにより、チームは最新のベストプラクティスを把握し、監視システムを効果的に活用してデータベースの健全性を維持できるようになります。

まとめ

データベース監視により、データベースとその現在のパフォーマンスを完全に把握できます。潜在的な問題に積極的に対処し、セキュリティ標準への準拠を確保し、全体的なビジネス継続性をサポートします。自動化、履歴分析、クエリ最適化などのベスト プラクティスにより、データベースを効率的に実行し、ユーザーにスムーズなエクスペリエンスと実用的なアプリケーションを提供できます。

LogicMonitorは、エンタープライズITおよびマネージドサービスプロバイダー向けのAIベースのハイブリッド監視およびIT運用データコラボレーションプラットフォームのリーダーであり、ビジネスを支援します。 データベースを監視するアクセス可能な 1 つのプラットフォームから、ネットワーク、クラウド、アプリケーション、サーバー、データベース、ログ データなどを俯瞰できます。 無料で試す準備はできましたか？