Quest Software anuncia tecnologia preditiva para bancos de dados Oracle

Fonte: vu

A Quest Software anuncia a adição de diagnósticos preditivos ao Spotlight on Oracle, solução que identifica e elimina gargalos de desempenho do banco de dados em tempo real. Os novos recursos preditivos incrementam o valor do Spotlight e permitem aos usuários prever o desempenho futuro das instruções SQL. Para obter mais informações sobre o Spotlight on Oracle, inclusive um sumário da ferramenta e um documento técnico sobre diagnósticos preditivos.

O Spotlight on Oracle analisa o código SQL para determinar quais instruções gerarão a maior degradação de desempenho, tomando por base as tendências das taxas de execução e da carga global do banco de dados. Os relatórios do Spotlight antecipam o crescimento em termos de consumo de recursos e a porcentagem da carga total que uma instrução específica irá consumir. A identificação de instruções SQL problemáticas antes de o desempenho ser comprometido possibilita a tomada de ações corretivas sem afetar os usuários finais, de modo que as organizações possam cumprir mais eficazmente os Acordos de Nível de Serviço (SLAs) firmados.

"Praticamente em todas as organizações o banco de dados é o núcleo das aplicações, dos processos e das atividades de usuário mais críticas. Portanto, o departamento de TI deve ser o mais proativo possível quando se trata da gestão de desempenho do banco de dados", declarou Guy Harrison, especialista da Quest Software na plataforma Oracle. "A abordagem tradicional de sanar problemas à medida que ocorrem não é adequada para assegurar níveis de serviço exigidos no meio corporativo", acrescenta.

O Spotlight on Oracle também ampliou os recursos de diagnóstico para ambientes Oracle Real Application Cluster (RAC). As organizações que adotaram a tecnologia RAC usam cada vez mais os serviços para definir e controlar como a carga de trabalho é distribuída entre os nós do cluster. Com os novos serviços de diagnóstico para RAC do Spotlight, os DBAs podem ver claramente como cada serviço está sendo distribuído entre os nós do cluster e quais recursos estão sendo consumidos em cada nó pelos vários serviços.