A complexidade dos ambientes modernos de bancos de dados cria pontos cegos críticos. Hoje, as organizações enfrentam uma escolha impossível ao gerenciar bancos de dados: profundidade sem abrangência ou abrangência sem profundidade. Cada opção obriga você a sacrificar visibilidade em algum ponto.
As ferramentas de observabilidade de aplicações oferecem abrangência, mas carecem da profundidade necessária para detalhes de desempenho em nível de instância de banco de dados. As ferramentas específicas de banco de dados oferecem profundidade, mas geram proliferação de ferramentas e complexidade de gerenciamento em um ambiente diversificado.
O resultado? O efeito iceberg: o que está abaixo da superfície é o que afunda os navios. Os custos ocultos desses pontos cegos em bancos de dados incluem:
Permite visualizar rapidamente os problemas mais críticos em diferentes plataformas, facilitando a tomada de decisão imediata e priorização de ações.
Oferece uma visão consolidada da saúde e da atividade do ambiente corporativo, com recomendações automáticas baseadas em correlação de dados e fluxos de trabalho.
Estabelece padrões de comportamento normais e gera alertas automaticamente quando há desvios, ajudando na detecção precoce de anomalias.
Disponibiliza informações detalhadas do histórico para análise, permitindo a investigação de problemas com base em diagnósticos e registros de alertas.
Permite criar relatórios e visualizações personalizadas de forma simples, utilizando os dados já coletados pelo sistema.
Possibilita examinar detalhadamente a carga de trabalho do banco de dados, analisando usuários, programas, instruções SQL e sessões.
Ajuda a identificar e resolver problemas de concorrência por meio da análise de cenários de bloqueio registrados ao longo do tempo.
Monitora alterações em servidores, instâncias, bancos de dados e estruturas (schemas), além de identificar possíveis degradações de desempenho.
Facilita a identificação rápida da causa raiz de problemas, reduzindo o tempo necessário para análise e solução de incidentes.
Oracle
MySQL
Microsoft SQL Server
PostgreSQL
MongoDB
MongoDB Atlas
Redis
SAP ASE
IBM DB2
Apache Cassandra
Azure SQL Databases
Snowflake
SAP HANA
Redshift
Google AlloyDB
O erwin Data Modeler é uma tecnologia comprovada para melhorar a qualidade e a agilidade da capacidade geral de dados de uma organização e que inclui governança de dados e inteligência de dados.