データベースの可視化でシステムトラブルへの対応を円滑化！ リアルタイムと事後の両面での分析が重要

データベースとは、整理・管理されたデータの集まりです。企業の業務にデジタルデータを活用する際、データベースを用いることでデータの抽出・共有・編集などが行いやすくなります。

一方で、データベースにトラブルが生じるとこれらの作業が滞り、業務の停止や顧客への被害につながる可能性があります。データベースに起因するシステムトラブルへの対応を円滑に行うには、データベースの可視化が重要です。

この記事では、データベースの可視化について、概要や効果、方法を解説します。

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データベースの可視化とは

データベースの可視化とは、データベースの稼働状況について監視とデータ収集を行ったうえで、さまざまな指標・角度から分析して分かりやすくすることです。

※リアルタイム分析を行い、データベース状況を可視化したダッシュボード

データベースの処理や負荷などに関するシステムトラブルは原因の特定が難しく、解決に時間がかかりやすいとされます。データベースを可視化することで、これらのトラブルにも迅速に対応しやすくなります。

データベースの可視化による効果

データベースの可視化によって、トラブルの予兆検知や情報共有の円滑化が可能になります。また、自動収集したデータを活用することで、迅速なトラブル対応が実現します。

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トラブルの予兆を発見できる

データベースの可視化は、トラブルの予兆を発見するために有効です。

システムトラブルが発生する際は、事前に予兆があるとされます。データベースの稼働状況に関するデータの収集・可視化によって、トラブルが実際に生じる前に対応できるようになります。

部門間の連携・協力が円滑になる

データベースの可視化によって、開発部門と運用部門の連携・協力が円滑に行えるようになります。

システムトラブルの解決には両部門の連携・協力が欠かせません。連携・協力を取れない場合、根本的な原因の特定が難しくなるケースも考えられます。

データベースの稼働状況をダッシュボード上で可視化して日頃から共有しておくことで、開発部門と運用部門が共通言語を持てるようになり、円滑な連携・協力が実現します。

自動収集したデータをトラブル対応に活用できる

データベースの可視化に伴って自動収集したデータは、トラブル対応に活用できます。

システムトラブルへの対応が遅れる原因として、アラートが発生してから情報収集を行うことが挙げられます。この段階で情報収集を始める場合、状況の再現ができなかったり、痕跡が残っていなかったりして原因の特定に時間がかかってしまいます。

データを日頃から自動収集して可視化することにより、原因を速やかに特定できるようになります。

データベースを可視化する方法

データベースを可視化する方法として、リアルタイムでの監視と収集した情報の事後分析の二つがあります。

リアルタイムでの監視を行う

データベースのリアルタイムでの稼働状況について監視を行います。

※リアルタイム分析

データベースの負荷につながるCPU・メモリの使用量や実行中の処理など、稼働状況を知るために必要な複数の情報を一目で見られるようにする必要があります。

▼リアルタイムでの監視項目

• CPU・メモリのリアルタイムでの使用状況
• 実行中の処理と実行計画
• 長時間実行している処理のピックアップ　など

収集した情報を事後分析する

収集した情報を事後分析して、システムトラブルの原因を探ります。

※事後分析（過去の稼働状況の分析）

システムトラブルが発生したタイミングにおけるデータベースの負荷や実行処理などを可視化することで、原因の特定が期待できます。

▼事後分析の項目

• トラブル発生時のCPU・メモリの使用状況
• トラブル発生時における実行処理
• トラブル発生の数分前からの稼働状況　など

まとめ

この記事では、データベースの可視化について以下の内容を解説しました。

• データベースの可視化の概要
• データベースの可視化による効果
• データベースを可視化する方法

データベースを可視化とは、稼働状況について監視やデータ収集を行って分かりやすくすることです。

また、データベースに起因するシステムトラブルについて原因の特定が難しいケースでも、データベースを可視化しておくことで円滑に対応しやすくなります。

データベースを可視化するには、リアルタイム・事後のそれぞれにおいて稼働状況を一目で分かりやすくする必要があります。

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