Foglight for MongoDBによりMongoDBインフラストラクチャの正常性を確保できます
MongoDBの利用は急速に拡大しています。 その特有の機能により、今日のDBAはメリットを享受する一方、課題も抱えています。 分散MongoDBアーキテクチャの詳細を把握して、MongoDBインフラストラクチャの正常性をプロアクティブに管理できないものでしょうか。 把握した内容を、カスタマイズ可能なダッシュボードとレポートを使用して、それを必要とする人たちと効率的に共有できないものでしょうか。
Foglight® for MongoDBは、クロスプラットフォームのデータベースを一元管理するのに役立ちます。 アラートと通知の一貫したワークフロー、リアルタイムおよび履歴に基づく診断とレポート作成の機能に加えて、優れた収集データ分析機能を提供します。 Foglight for MongoDBを実装することで、データベース環境全体の正常性とパフォーマンスの確保が容易になります。
すべてのデータベースインスタンスに関する正常性確認情報、主要なパフォーマンスメトリックス、および重要なアラームに迅速にアクセスできます。 MongoDBサーバとそのホストシステムにおけるパフォーマンスの問題を解決するため、直ちに処理を行うことができます。
現在の接続数と、それによるメモリ使用量を容易に追跡できます。 接続数が標準の限界値を超えた場合には、アラートが通知されます。
割り当て済みメモリや常駐メモリなどメモリの使用状況をあらゆる観点で明らかにする、強力なメトリックスセットが用意されています。 割り当て済みメモリがすべてのインデックスを格納するのに不十分な場合、またはピークパフォーマンスに対して不十分な場合はアラートが通知されます。
ページフォールトの回数が多い場合、または増加傾向にある場合はアラートが通知されるため、パフォーマンスに影響が出る前に割り当て済みメモリを増やすことを検討できます。
データベース操作統計情報の完全なセットを使用して、データベース上の負荷の追跡および分析を行えます。これらの統計情報には、レプリケーションとシャーディングに関する詳細な情報も含まれます。
プロファイル化されたすべての操作を包括的に監視して、得られた情報をグループに集約し、統計分析を行うことができます。 独自のクエリを使用して集約を行うこともできます。 行を選択するだけで、操作固有の情報を表示できます。 (この機能を使用するには、MongoDBサーバでシステムプロファイリングを有効にする必要があります)。
MongoDB複製セットを自動的に検出して、メンバステータス、正常性、optimeDate、タイムアウトなどの情報を監視できます。 メンバが到達不能になるかそのステータスが変更されてoptimeが同期から外れると、アラートが通知されます。
シャーディングプロセスの遅延を識別し、高ロック率といった根本原因を素早くトラブルシューティングできます。
ジャーナルへのコミット数、バックグラウンドのフラッシュ操作数、データをディスクに書き込む時間の総計など複数のメトリックスを監視して、MongoDBの耐障害性を確保できます。
ロックの履歴分析により、MongoDBの同時実行に関する問題を迅速に解決できます。
ノードの設定を標準設定テンプレート、オブジェクトおよび履歴データと比較することにより、違いを容易に識別できます。
ベースラインに違反した場合にのみアラームが通知されるようにする適応型のIntelliProfileのしきい値により、誤検知を防ぎます。 メンテナンス期間のサーバ停止スケジュールの設定を含め、アラームの管理および注釈付けが容易です。
専門家によるアドバイスが組み込まれているため、問題の早期解決と、慢性的な課題の発見が可能となります。 過去のアラームと解決策を容易に検索できます。
1つの管理サーバで数百に上るMongoDBデータベースサーバを監視できます。
データの収集はリモートエージェントを介して行うため、監視対象のデータベースインスタンスにかかるオーバーヘッドは最小限(CPUの2%以下)ですみます。
高頻度でのデータ収集により高い整合性を保つことができ、またビジネス要件に応じて収集頻度をカスタマイズすることもできます。
監視履歴データは埋め込み型データウェアハウスに保存できます。監視データ保管用に追加のデータベースインスタンスの購入やインストールは必要ありません。 大規模に展開する場合には、外部レポジトリを利用することも可能です。
Rapidly detect, diagnose and fix issues across physical, virtual and cloud-based servers.
DevOpsはデータベース環境全体を監視するプロアクティブなアプローチを提供します。また、エンドユーザからのクレームが入る前にパフォーマンスの不具合を把握するのに役立ちます。
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