Syniti Data Replication 新機能ブログ Apache Kafkaへのレプリケーション対応!

Syniti Data Replication(旧DBMoto)では、Apache Kafkaに対してのレプリケーションが追加されました。
膨大なデータ量を処理する必要があるビッグデータ解析や、毎秒IoTデバイスから転送されるデータを効率よく高速に処理したい、各種データソースからの変更をリアルタイムに別アプリケーションへ連携したい場合にApache Kafkaは最適なプラットフォームとなります。

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レスポンスタイム分析(RTA):データベースパフォーマンスのチューニングと最適化のための実用的なアプローチ [DPA]

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クエリ実行とデータベースパフォーマンスの理解 ,そしてそれらがアプリケーションに与える影響 [DPA]

 

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Database Performance Analyzer [DPA] による待ち時間の増加の調査手法

この例では、待ち時間増加の根本原因を見つけるためにDatabase Performance Analyzer(旧Ignite、以下DPA)を使用する方法を示しています。

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Database Performance Analyzerによる待ち時間異常の調査の具体例 [DPA]

Database Performance Analyzer(DPA)は、異常検出アルゴリズムを使用して、予期せぬ待ち時間の増加を特定します。この例では、DPA を使用して、予期しない待ち時間の増加の根本原因を見つける方法を例として紹介します。

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マルチデータベース管理の旅へ

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なぜデータベースにインデックスが必要なのか? [Database Performance Analyzer :DPA]

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データベースの仮想化はITプロフェッショナルの敵か味方か?

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Database Performance Analyzer [DPA] でSQL Serverのパフォーマンスを見つけ、分析し、最適化へ

問題点


SQL Serverのプロとして、アプリケーションのパフォーマンスは最優先事項の一つです。 私たちのアプリケーションには数多くの非効率性があり、社内外のユーザの生産性を維持するために常に努力しています。 私たちのチームは一日中リアルタイムのデータを収集し、多くの指標を得ています。これは素晴らしいことですが、最大のパフォーマンス向上をもたらす問題を特定することは非常に困難です。 私たちはしばしば、思いつきでアイデアを出しています。 コードリリースのプロセスに時間をかけることで、測定可能なパフォーマンスの向上が得られることを知る必要があります。 アプリケーションの非効率性を是正し、SQL Server DBAチームが最も重要な問題に労力を集中できるようにするには、どうすればよいでしょうか?

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データ分析基盤へもSyniti Data Replication(旧DBMoto)で簡単レプリケーション! Google BigQueryへの接続方法

昨今、データ活用が注目され、企業が保有しているデータを分析用のプラットフォームへ移動する需要が増えています。
このようなデータプラットフォームに対して、Syniti Data Replication(以下Syniti)を利用することで、あらゆるRDBMSからDWHなどのデータプラットフォームへ開発を行うことなく手軽にデータ連携が可能です。
※Synitiがサポートしているデータベースについては、こちらをご覧ください。

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SolarWinds Database Performance Analyzer (DPA) 2022.1のGA

SolarWinds Database Performance Analyzer (DPA) 2022.1の新規機能につて紹介します。

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データ可視化でデータベースの問題を素早く解決 [DPA]

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MySQLへのレプリケーションで “Loading local data is disabled” エラーとなる場合の対処法

Syniti DR(旧DBMoto)を使用してMySQLへレプリケーションを実施したときに、次のエラーが発生することがあります。

MySql.Data.MySqlClient.MySqlException (0x80004005): Loading local data is disabled; this must be enabled on both the client and server sides

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DPA(Database Performance Analyzer) for Open-Source Database: MySQL, MariaDB, Percona, PostgreSQL

Database Performance Analyzer(DPA)は、10以上の主要なデータベース・プラットフォームをサポートしており、データベース管理者(DBA)は、通常数秒から数分でパフォーマンス問題の根本原因を突き止めることができます。すべてのクエリには異なる応答時間があり、ボリュームの多い営業時間帯と少ない営業時間帯では異なります。機械学習による異常検知により、DPAは従来のパフォーマンス監視製品とは一線を画しています。クエリやインデックスのチューニングに加え、DPAによる待機ベースの分析により、CPUやストレージのリソース消費によるVMの遅延など、クエリが遅くなる原因を特定することができます。DPAは、実際の作業負荷に基づいて最適化の機会を特定することで、チューニングをリアクティブからプロアクティブに変えます。

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転置した状態のテーブルへのレプリケーション構成方法[Syniti DR(旧DBMoto)]

使用するアプリケーションの仕様などにより下記のように、各カラムの名前を値として持つように転置した状態のテーブルへのレプリケーションを構成するような場合、Syniti DRでは対象となるカラム数分のレプリケーションを作成する必要が有ります。

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