Von Techopedia Staff, 29. März 2017
Imbiss: Gastgeber Eric Kavanagh spricht mit Dr. Robin Bloor und Stan Geiger von IDERA über Business Intelligence.
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Eric Kavanagh: Sehr geehrte Damen und Herren, willkommen zurück, es ist Mittwoch um 4:00 Uhr Ost und in den letzten Jahren ist es Zeit für Hot Technologies, ja, in der Tat. Mein Name ist Eric Kavanagh, ich werde Ihr Gastgeber für die heutige Show sein. Ich liebe dieses Thema: „Health Check: Aufrechterhaltung einer gesunden Unternehmens-BI“, darüber werden wir heute sprechen. Es gibt einen Punkt über dich wirklich.
So ist es dieses Jahr heiß - Hot Technologies wurde wirklich entwickelt, um bestimmte Arten von Technologie zu definieren, und Sie können sich vorstellen, dass es in der Welt der Unternehmenssoftware sehr viele Anbieter gibt, die alle Arten von verschiedenen Produkten verkaufen, und was dabei herauskommt, ist dort sind diese Modewörter, mit denen sich verschiedene Anbieter für ganz unterschiedliche Dinge abfinden und die sich daran gewöhnen. Der Zweck dieser Show ist es also, unseren Freunden von Anbietern zu helfen und unseren Zuschauern dabei zu helfen, herauszufinden, was bestimmte Technologien wirklich sind und was diese Worte alles bedeuten, wenn es um Messing geht.
Also werde ich heute als einer der Analysten auftreten, wir haben auch Dr. Robin Bloor in der Leitung und Stan Geiger von IDERA. Lassen Sie uns kurz über die Bedeutung von Business Intelligence und Analytics im Allgemeinen sprechen. Dies ist, wenn Sie so wollen, ein grundlegender Entscheidungsbaum oder ein Flussdiagramm, in dem lediglich erläutert wird, wie Sie Probleme in Ihrem Unternehmen lösen, Diskussionen zu verschiedenen Themen führen, Vorschläge zusammenstellen und dann herausfinden, was die Leute denken. Stimmen sie überein Sind sie nicht einverstanden? Was ist der Konsens, wenn Sie welche haben, und wie arbeiten Sie diesen Prozess durch?
Das ist natürlich alles sehr allgemein, aber es ist eine gute Erinnerung an den Prozess, mit dem wir Ideen in Unternehmen einbringen, Entscheidungen treffen und dann vorankommen. Unter dem Strich sind für jede dieser Komponenten Daten erforderlich. Das ist heutzutage in der Welt der Big Data sogar noch wahrer, denn Big Data ist natürlich wie diese riesige Wahrheitsmaschine da draußen. Big Data ist wirklich das, was gerade passiert. Es ist repräsentativ dafür, wer wo ist, was sie tun, was sie kaufen, wie ihre sozialen Medien funktionieren, zum Beispiel Twittern. Natürlich können all diese Dinge gehackt werden - darauf muss man achten -, aber der Punkt ist, dass Daten die Referenzarchitektur für die Realität sind, wenn man so will.
Sie möchten also zu jedem Zeitpunkt in diesem Entscheidungsprozess Daten. Jetzt ist Konsens wichtig. Wenn Sie zufriedene Benutzer haben möchten, muss ein Chef manchmal gegen das, was alle wollen, vorgehen. Wir haben gerade über Steve Jobs gesprochen, kurz bevor dieser Webcast begann, und er war für solche Dinge berüchtigt. Er hat ein berühmtes Zitat, in dem er Menschen empfiehlt, den Lärm, den sie hören, zu übertönen und sich dann an ihre Vision zu halten, wenn sie wissen, was sie tun, ist richtig. Man braucht also nicht immer einen Konsens, aber normalerweise ist es eine ziemlich gute Idee. Der allgemeine Zweck dieser Folie und dieses Kommentars ist es jedoch, die Wichtigkeit herauszustellen, dass wir unsere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen wollen, nicht nur aus Instinkt, obwohl Darm normalerweise wirklich gut darin ist, Ihnen zu helfen, zu wissen, wohin Sie wollen und dann Sie sind wirklich bemüht, dies mit Ihren Daten zu bestätigen oder für ungültig zu erklären. Und ich würde sagen, haben Sie keine Angst davor, als nette kleine Markierung zurückzublicken oder daran zu erinnern, dass Sie, wenn Sie gelegentlich zurückblicken, zumindest einen Referenzrahmen erhalten und verstehen können, wo Sie sich befunden haben aus und seien Sie ehrlich über die Fehler, die Sie gemacht haben. Wir haben alle Fehler gemacht, es passiert.
Wenn Sie also Leistungsprobleme in Ihren Business-Intelligence-Systemen haben, gibt es den alten Ausdruck „Geduld ist eine Tugend“, den es in der IT-Welt derzeit nicht gibt. Wenn Benutzer lange auf die Rückkehr ihrer Abfragen warten oder ihre Berichte nicht erhalten, schwächt dies das Vertrauen ab, und wenn das Vertrauen weg ist, ist es sehr schwierig, es wiederzugewinnen. Also habe ich hier eine Zeile eingefügt - ungefähr 40 Sekunden sind heutzutage in vielen Fällen ungefähr 40 Minuten -, wenn eine Abfrage 40 Sekunden dauert, vergessen die Leute, worüber sie überhaupt sprechen und was sie gefragt haben der Daten. Stellen Sie sich in einem Gespräch vor, Sie fragen jemanden, lassen Sie uns Ihren Chef sagen, Sie sagen: „Hey, ich würde gerne wissen, warum wir diesen Weg gehen.“ Und Sie mussten in einem Gespräch 40 Sekunden warten eine Antwort bekommen? Du würdest den Raum verlassen! Sie denken, Ihr Chef hat den Verstand verloren. Die Latenz, die wir in einigen Informationssystemen haben, wenn Leistungsprobleme auftreten, die den Analyseprozess, den Analysefluss oder, wie manche Leute es nennen, die Konversation, die Sie mit Ihren Daten führen, beeinträchtigen. Sie müssen diese Systeme beschleunigen, was auch immer Sie tun müssen, um dies zu erreichen, und wir werden heute darüber sprechen, das ist es, was Sie tun müssen, denn ohne diesen fließenden Ideenfluss sind Sie wirklich den gesamten Prozess der Analytik zu beschädigen. Also, und noch einmal, ich werfe diesen Kommentar raus: Mangel an Vertrauen ist ein stiller Mörder. Die Leute werden ihre Hände nicht wirklich zu sehr heben, wenn sie dir nicht vertrauen, aber sie werden dich nur von der Seite betrachten und sich fragen, was los ist. Und wenn dieses Vertrauen weg ist, werden Sie eine sehr, sehr schwierige Zeit haben, es zurückzubekommen.
Also, künstliche Intelligenz, nun, wir hören immer wieder von maschinellem Lernen und KI und "Oh, wird das nicht all diese Probleme lösen?" Robin und ich hören seit Jahren von sich selbst optimierenden Datenbanken und all diesen lustigen Dingen - Es gibt etwas davon, aber stellen Sie sich einfach die Frage: Wie oft macht Siri es richtig für Sie? Wie oft ist Siri aus Versehen aufgetaucht und hat gesagt: „Es tut mir leid, das habe ich nicht verstanden.“ Das liegt daran, dass ich Sie nicht gefragt habe. Ich habe gerade versehentlich diesen verdammten Knopf gedrückt. Es gibt also immer noch viele Mängel, und im Übrigen ist das auf der linken Seite der ASIC-Chip eines Apple Newton - erinnern Sie sich an den Welpen von vor Jahren? Das war eines der ersten intelligenten Geräte, und das ist schon lange her, wie ich sagen möchte, Anfang der 90er oder Mitte der 90er. Dass der Newton herauskam und es nicht sehr gut war, aber es hatte die Vision; Sie wussten, wohin sie wollten, aber selbst jetzt, mit der iPhone-KI und dem maschinellen Lernen, sind dies weithin missverstandene Konzepte, würde ich sagen.
Und sicherlich in Bezug auf maschinelles Lernen kann es sehr nützlich sein und tatsächlich in einigen dieser Umgebungen verwendet werden, in denen Sie versuchen zu verstehen, was mit Ihrer komplexen Informationsarchitektur los ist, wo Dinge schief gehen. Maschinelles Lernen kann in diesem Zusammenhang sehr wertvoll sein, jedoch nur, wenn es sehr akut angewendet wird. Also war ich gerade auf einer großen Veranstaltung in Kalifornien, einer der großen Hadoop-Distributoren, bei der Cloudera ihren Analystengipfel hatte, und ich sprach mit ihrem Chief Strategy Officer und sagte: „Weißt du, es scheint mir so Wirklich maschinelles Lernen macht nur zwei Dinge: Es segmentiert und verfeinert. “Das heißt, es gibt Ihnen verschiedene Segmente oder Cluster von Aktivitäten, einschließlich Anomalien, die ein Segment wären. Und es verfeinert sich, was bedeutet, dass Sie eine bestimmte Art von Entscheidung verbessern können. Das klassische Beispiel, von dem Sie hören, ist, dass auf diesem Foto zum Beispiel ein Mensch abgebildet ist. Dies kann also maschinelles Lernen bewirken, und es ist in bestimmten Zusammenhängen hilfreich, wenn Sie über die Fehlerbehebung sprechen, da Sie nach Verhaltensmustern bei der CPU-Auslastung, der Speichernutzung, der Festplattengeschwindigkeit und der Funktionsweise der Festplatten suchen können und all diese lustigen Sachen. Das kann nützlich sein, aber es muss wirklich sehr konzentriert sein, um irgendeinen Wert zu generieren.
Also eine meiner anderen Lieblingssachen, über die ich sprechen möchte - und wir werden ein bisschen davon sehen, denke ich, wenn wir heute unsere Demo von IDERA übernehmen -, denke ich, dass Menschen in vielerlei Hinsicht immer noch lernen, Silizium zu sprechen . Darunter verbirgt sich eine Materialwissenschaft, und für diejenigen unter Ihnen, die sich mit der Problembehandlung beschäftigt und sich intensiv mit komplexen Informationsarchitekturen befasst haben, um zu verstehen, was gerade vor sich geht, beispielsweise in einem Hadoop-Cluster Normalerweise betrachten Sie nur Histogramme. Und dann muss man korrelieren, was diese verschiedenen Histogramme zu einem bestimmten Zeitpunkt bedeuten, und das erfordert Intelligenz. das braucht menschliche Intelligenz und Erfahrung. Ich habe also überhaupt keine Angst davor, dass ML, maschinelles Lernen oder KI in naher Zukunft zu viele Jobs auf dieser Welt wegnehmen werden. Ich denke, es wird immer ein Bedürfnis nach Menschen geben, die ehrlich gesagt wissen, wovon sie sprechen, um uns zu helfen und all dies möglich zu machen.
Also, lasst uns weitermachen. Was passiert also, wenn Sie nicht datengesteuert sind? Dies ist ein berühmtes Gemälde, "Der Blinde führt den Blinden" - das ist nicht das, wonach Sie suchen, Leute. Sie möchten keine solche Umgebung in Ihrer Organisation. Wir wollen also, dass unsere Entscheidungen von Daten und von guten Daten und qualitativ hochwertigen Daten bestimmt werden. Dies geschieht nur, wenn Sie die richtigen Daten erfassen, wenn sie schön und sauber sind und wenn Ihre Systeme werden ordnungsgemäß ausgeführt. Wenn Ihre BI-Systeme fehlerfrei sind, sind Ihre Analysesysteme fehlerfrei und die Benutzer erhalten rechtzeitig das, was sie möchten.
Also werde ich einpacken und an den unnachahmlichen Robin Bloor übergeben. Robin, nimm es weg.
Robin Bloor: Okay, danke, dass du mir den Ball gegeben hast. Ich habe nachgedacht, während Sie gesprochen haben, Eric, ich habe nur über BI nachgedacht, und es gab eine Herstellerpräsentation, an der ich kürzlich teilgenommen habe, als jemand bemerkte, dass er bei einem bestimmten Hersteller ein bestimmtes System in einem großen, schlechten Data Warehouse ausführen würde Zu gegebenem Zeitpunkt könnten 70.000 BI-Transaktionen durchgeführt werden, die dazu führen würden, dass Informationen vielen Menschen präsentiert werden. Mir ist der Gedanke gekommen, dass wenn Sie diese Art von Arbeit haben und sogar ein paar Sekunden für die Ausführung der Software verschwenden, das sehr teuer wird und wenn Sie Minuten verschwenden, wird es entsetzlich teuer. Und dann erinnerte ich mich, dass sehr viel von der Welt mit Tabellenkalkulationen läuft - es gibt, ich glaube, sie wurden "Schattensysteme" genannt, nicht wahr? In der ersten Instanz, in der die Leute einfach mithilfe von Tabellenkalkulationen und E-Mails Systeme zusammenstellen und die Dinge zum Laufen bringen, weil die IT-Abteilung nicht für jeden Anwendungen erstellen kann, tun sie dies auf diese Weise. Und ich denke, eine Menge BI befasst sich sowieso mit solchen Systemen.
Nachdem ich das gesagt habe, lass uns darüber reden, worüber ich sprechen werde. BI ist eine Rückkopplungsschleife für Unternehmenssysteme. Es ist wirklich so einfach oder so kompliziert, je nachdem, welche Rolle es in der Organisation spielt. Wenn wir uns das Diagramm von vor ungefähr vier Jahren ansehen, als wir auf die eine oder andere Weise versuchten, zu verstehen, was auf der Seite der Analytik vor sich ging. Aber so ziemlich alles, was im Nachhinein passiert ist, im Rückblick auf das, was zuvor passiert ist, und alles, was im Hinblick auf die Funktionsweise des Systems übersehen wird, ist in der Regel BI. Früher war vorausschauende prädiktive Analyse nicht BI, aber das wird immer häufiger der Fall. Eric erwähnte das maschinelle Lernen, eine Menge maschinellen Lernens kann tatsächlich auf die eine oder andere Art und Weise gegen einen Datenstrom ausgeführt werden und kann Ihnen prädiktive Analysen für die kommenden fünf Minuten oder sogar fast in Echtzeit liefern, so dass Sie auf a reagieren können Kunde, mit einem kalkulierten Wissen darüber, was tatsächlich passiert.
Im Zentrum dieses Diagramms steht jedoch die Analytik. Normalerweise werden verschiedene analytische Aktivitäten auf bestimmte Datensammlungen gerichtet und etwas Neues, Wissen über das Geschäft gelernt. Und dieses Wissen wird dann in die Geschäftsprozesse gesteckt, die daraus Nutzen ziehen können. Und normalerweise wird es auf die eine oder andere Weise als BI-Warnungen angezeigt oder als verschiedene Dinge, die in Dashboards abgelegt werden, und so weiter und so fort. Wenn wir das tatsächlich gemacht haben, gibt es dort vier Begriffe, die zufällig mit dem Wort „Anblick“ enden, was sehr schön ist. Tatsächlich ist es jedoch nicht alles, was die Leute tun wollen, es gibt auch das Problem der Optimierung, und die Optimierung führt nicht zu einfachen Analysen. Es ist ein sehr komplexes Problem und viele Optimierungsprobleme sind nicht eindeutig lösbar. Sie können nur gute Lösungen haben, Sie können nicht beweisen, dass Sie eine bessere Lösung haben. Und das ist ein Tätigkeitsbereich, in dem Aktivitäten stattfinden, aber weniger als in den meisten anderen Bereichen der Analytik. Die Leute sagen also, wir leben im Zeitalter der Analytik - nun, wir leben im Vergleich zu vor zehn Jahren, aber es kann viel weiter gehen, als es bereits gegangen ist.
Die Entstehung von BI, das Verlangen nach Wissen führt zu Benutzeranfragen, die Analyseprojekte hervorbringen, und die Analyseprojekte führen zu Datenseen, und Datenseen und Analysen führen zu Erkenntnissen und Erkenntnissen, die BI hervorbringen. Das ist eine Geschichte, die ich gerade erzählt habe. Ich dachte nur, ich würde das aufschreiben. Was ich hier gemacht habe, ist der springende Punkt dieser Folie und der meisten anderen Folien, nur zu betonen, wie komplex die Welt der Business Intelligence tatsächlich ist. Es ist keine einfache Sache, ich hätte diese spezielle Folie komplizierter machen können, als es tatsächlich ist, aber Sie haben hier unten externe und interne Daten, die auf die eine oder andere Weise in Szene gesetzt werden Gebiet, das heutzutage eine Art Datensee ist, obwohl nicht jeder Datenseen hat. Und Leute, die nicht unbedingt erfolgreiche haben. Außerdem sind für die Daten eine Aufnahme-Bereinigungs- und eine Steuerungsaktivität erforderlich, bevor Sie sie tatsächlich verwenden können. Und dann servieren Sie diese Daten und melden sie entweder an oder analysieren sie und die Analyse führt zu Maßnahmen.
Und wenn Sie sich die verschiedenen Arten von Analysen ansehen, die es gibt, ist dies eine unglaublich lange Liste, aber es ist nicht unbedingt eine vollständige Liste, sondern genau das, woran ich gedacht habe, als ich diese Folie tatsächlich erstellt habe. In einer BI-Umgebung gibt es also eine Menge Dinge, die Visualisierungen, OLAP, Leistungsmanagement, Scorecards, Dashboards, verschiedene Arten von Vorhersagen, Data Lakes, Text Mining, Video Mining und Vorhersagen betreffen geht eigentlich weiter. Wenn Sie es auf eine andere Art und Weise betrachten, die Unternehmensrealität, ist dies im Grunde genommen ein ähnliches Diagramm wie das letzte, es wird nur auf eine andere Art und Weise durchgeführt. Ich habe das, was Sie als BI bezeichnen würden, getrennt, weil es regelmäßig ist und bekannt ist, was erforderlich ist. Das bedeutet nicht, dass das, was tatsächlich passiert, effizient ist. Zumindest werden Sie regelmäßige Ereignisse in, sagen wir Tableau, oder in Click oder in haben Cognos, es gibt eine Betreffquelle, und so weiter und so fort, verschiedene regelmäßige Berichte oder Funktionen werden weitergeführt. Und dann haben Sie die Analytics-Apps und sie sind anders. Weil es bei den Analytics-Apps wirklich um das Erkunden von Daten geht und meiner Meinung nach mit Forschung und Entwicklung gleichzusetzen ist. Und dann haben Sie Workflow. Verwechseln Sie im Workflow Ihre Inhalte mit betrieblichen Apps und Office-Apps, wenn dies erforderlich ist - und das ist aus meiner Sicht die Unternehmensrealität -, obwohl dies in den meisten Organisationen nicht so gut organisiert ist.
Dies ist nur eine Reihe von Dingen, die zu erwähnen sind, die BI schwieriger machen als früher, da die alte BI-Welt in erster Linie aus ziemlich sauberen Datensätzen bestand, die auf die eine oder andere Weise erfasst, wahrscheinlich aus einem Data Warehouse, und in ein bestimmtes System eingespeist wurden BI-Software. Und damals spreche ich wirklich vor fünf oder zehn Jahren, aber damals wuchsen die Datenmengen nicht, die Datenquellen waren bekannt. Die Geschwindigkeit des Eintreffens der Daten war bekannt, obwohl einige BIs für bestimmte Benutzer nicht schnell genug waren. Es gab keine unstrukturierten Daten, es gab fast keine sozialen Daten, sicher keine IoT-Daten, die Herkunft der Daten war Ihnen egal. Der Computerwert hatte keine Parallelität in Bezug auf die Infrastruktur, um auf die eine oder andere Weise Dinge außerordentlich schnell erledigen zu können. Sie hatten kein maschinelles Lernen und die Anzahl der analytischen Workloads war relativ gering. Und all das hat sich geändert, das Datenvolumen kann jetzt sehr dramatisch wachsen. Die Anzahl der Datenquellen steigt ständig. Ja, Streaming-Empfang von Daten sehr schnell, viele unstrukturierte Daten, sicher soziale Daten, die bereinigt werden müssen, aber andere Daten, die bereinigt werden müssen, sicher IoT-Daten, sind jetzt der Deal.
Die Herkunft der Daten ist ein Problem, und wir kümmern uns darum. Die Computerleistung ist vorhanden, was ordentlich ist, denn das macht alle möglichen Dinge möglich, und Sie haben jetzt maschinelles Lernen als Phänomen, das zur Schaffung von mehr BI-Fähigkeiten und neuen analytischen Workloads führt, die dasselbe tun. BI ist also keine statische Situation, und ich denke, das ist das Letzte, was ich sagen werde, bevor ich es Stan übergebe. Oh nein, ist es nicht, es gibt noch etwas anderes. Zukünftige BI-Landschaft, das Internet der Dinge, ereignisgesteuerte Architekturen, alles in Echtzeit, OK. Das ist genug BI des Benutzers durch den Benutzer, damit der Benutzer die Probleme zusammenfasst. Pünktlichkeit der Datenflussleistung, Datenabdeckung, Datenbereinigung, Datenzugriffsfähigkeiten, Visualisierung, Freigabefähigkeit und Handlungsfähigkeit.
Jetzt kann ich es an Stan weitergeben, es sei denn, der BI-Service ist zuverlässig und pünktlich, er ist kein Service. Stan?
Eric Kavanagh: Okay, Stan, ich gebe dir den Ball, nimm ihn weg.
Stan Geiger: OK. Also, worüber ich sprechen werde, ist nur mein Hintergrund. Ich bin Senior Manager bei IDERA im Produktmanagement und habe unter anderem die Aufgabe, Produkte für Business Intelligence anzubieten. Daher werde ich etwas näher auf das eingehen, worüber Robin sprach, und auf den Schlüsselbereich mit Business Intelligence eingehen, der die Überwachung Ihres Plattformzustands umfasst. Es ist, wie er sagte, jetzt war es dort, wo wir all diese Daten hatten, und es würde Wochen dauern, um sie zu analysieren, und dann würden wir mit Berichten und Dingen zurückkommen. Die BI-Landschaft ändert sich jedoch so, dass wir uns jetzt fast der Echtzeitanalyse nähern. Und in vielen Fällen sogar Echtzeitanalysen. Ich spreche ein wenig über diese Folie, dies ist nur eine Art Überblick - und ebenso wie eine vollständige Offenlegung ist, dass ich aus Microsoft-Sicht darüber sprechen werde, aber all diese Konzepte stimmen überein, ob Ihr BI Plattformen sind in Oracle oder Sie verwenden Informatica und Oracle oder nur Mischmodus-Hybridumgebungen. Ich werde nur in Bezug auf Microsoft-Umgebung verwenden, aber das ist ziemlich Standard.
Robin hatte eine Folie dabei, die dies angesprochen hat: Sie haben Quellsysteme, in denen alle meine Daten gespeichert sind, und jetzt waren dies alles relationale Datenbanken und Datenspeicher wie diese, aber Jetzt haben wir Hadoop, Internet und andere Dinge und all diese unstrukturierten Daten, die da draußen sind, und wir können diese jetzt in diese BI-Architektur integrieren. Die mittlere Ebene, von der hier die Rede ist, ist die aggregierte Datenspeicherung. Hier ziehen wir Daten ein, bereinigen sie möglicherweise, strukturieren sie neu und fügen sie in einen Datenspeicher ein. Dann befindet sich die Präsentationsebene darüber, und hier erhalten Ihre Benutzer Zugriff. Wir analysieren diese Daten in diesen Datenspeichern und führen Dashboards durch. Dort sitzt Tableau und meldet Dienste und ähnliche Dinge. Ich lache immer, weil wir als BA-Architekt immer über Excel gelacht haben, weil Excel immer noch das BI-Tool der Massen ist.
Ein kleiner Überblick, aber um nur über die Art der Plattformarchitektur zu sprechen: Sie haben Ihre Quelldaten und ich habe in mehreren Datenspeichern darüber gesprochen. Und dann habe ich meinen Speicher in der Microsoft-Welt zusammengefasst, Sie haben Ihre SQL Server-Datenbank, vielleicht dort, wo sich Ihr Data Warehouse befindet, vielleicht haben Sie Ihr Data Warehouse in der Cloud, mit als Data Warehouse. Sie haben Analysedienste, dh Ihre OLAP-Röhren und ähnliche Funktionen, um Aggregationen und ähnliche Funktionen auszuführen und Dinge über mehrere Dimensionen hinweg zu betrachten. Dann haben Sie Ihre Präsentationsebene, über die ich kurz gesprochen habe, mit all diesen Dingen, die sich über diesen Datenspeichern und Aggregationen befinden. Und ich mag immer dieses Zitat: "Du weißt nicht, was du nicht weißt", was wahr ist. Wenn Sie nicht überwachen und nicht wissen, was in all diesen Bereichen Ihrer BI-Plattform vor sich geht, woher wissen Sie, wenn Sie ein anderes Problem haben, als wenn die Benutzer anfangen, Ihnen böse E-Mails zu senden, und das Telefon startet klingelt, warum meine Berichte nicht ausgeführt werden? Warum dauert alles so lange?
In diesem Sinne müssen Sie in der Lage sein, Ihre Plattformen zu überwachen, von denen aus Sie Business Intelligence bereitstellen. Und ich habe das im Grunde genommen in drei Bereiche unterteilt: Verfügbarkeit, Leistung und Auslastung. Verfügbarkeit bedeutet, ob die Ressource verfügbar ist: ist sie aktiv oder inaktiv? Ziemlich einfach dort. Aber auch wenn Sie nachsehen, wann Sie welche haben, ist die Plattform möglicherweise verfügbar, aber Sie haben möglicherweise Probleme, sodass Sie in der Lage sein müssen, die Ursache zu identifizieren. Sie müssen alarmieren und jemanden wissen lassen, was los ist, bevor es zu einem kritischen Zustand kommt. Dies führt auch zur Performance-Seite: Sie haben Dinge von einer Performance-Metrik-Ebene auf der Serverebene, auf der die Services oder die BI-Services oder BI-Plattformen gehostet werden. Sie haben eine Leistung auf Ressourcenebene, bei der ich beispielsweise auf Daten aus einem SAN zugreife. Das SAN ist die Ressource, die Netzwerkressourcen. Sie müssen in der Lage sein, die Leistung all dessen zu überwachen, Engpässe zu erkennen und Ihre Benutzer zufrieden zu stellen. In der Zeitanalyse müssen Sie in der Lage sein, Engpässe oder Probleme zu identifizieren, bevor sie auftreten.
Und die letzte Theorie ist die Nutzung: Was machen die Benutzer? Wer ist mit meinen BI-Quellen verbunden? Wer rennt was? Welche Abfragen werden ausgeführt? Welche Berichte werden ausgeführt? Wenn Sie diese Informationen kennen, können Sie beispielsweise die Kapazitätsplanung bestimmen und durchführen. Es zeigt auch, was in Ihrer BI-Umgebung genutzt wird. Wir hatten einen Kunden, der unser Überwachungsprodukt für BI wollte, damit er wusste, welche Teile der BI-Umgebung verwendet wurden, damit er Ressourcen verschieben konnte. Wenn sie beispielsweise bestimmte Berichte oder Analysedienst-Cubes nicht verwenden, werden Ressourcen von diesen in andere Bereiche verlagert, die stark ausgelastet sind. Ein weiteres Zitat, das ich mag. Ich mag wirklich großartige Filme wie "Tremors". Erzählen Sie mir also meinen Film. Ich mag dieses Zitat von Burt Gummer, der von Michael Gross gespielt wurde. Er ist so eine Art überlebenskünstler und er sagt, er taucht auf und er zieht dieses riesige 50-Kaliber-Scharfschützengewehr heraus und einer der Jungs sagt: „Verdammt, Bert.“ Und er antwortet: „Wenn du es brauchst und es nicht hast, singst du eine andere Melodie. Mit anderen Worten, weißt du was? Er war auf alles vorbereitet und er war auf alles vorbereitet, und damit meine ich, dass Sie kein Tool benötigen, wenn Sie Ihre BI-Umgebung nicht anhand von Ressourcen, Auslastung und Dingen überwachen, über die ich gerade gesprochen habe oder eine Umgebung oder Struktur, die es überwacht, bis Sie es nicht mehr haben. Und dann merkt man, dass ich es wirklich gebraucht habe, und viele unserer Kunden sind so.
Nachdem wir das gesagt haben, werden wir uns auf den Weg machen und einen Blick darauf werfen, was wir hier bei IDERA tun, um einige dieser Probleme zu lösen. Und-
Eric Kavanagh: Okay, ich verstehe schon.
Stan Geiger: Siehst du das? Okay. Was wir hier haben, ist unser BI-Manager-Produkt. Und wir beobachten, dass IDERA traditionell ein Unternehmen in der SQL Server- und Microsoft SQL Server-Umgebung ist. Und dann haben wir Embarcadero gekauft, und jetzt haben wir uns auf einige andere Plattformen ausgeweitet, aber unser BI-Produkt überwacht traditionell den BI-Stack in der Microsoft-Umgebung. Und das wären Analysedienste für Ihre mehrdimensionalen und tabellarischen Analysen, Berichterstellungsdienste, Berichterstellungstools und dann Integrationsdienste, bei denen es sich um eine ETL-Plattform handelt, ähnlich wie bei Informatica.
Und mit unserem Produkt können Sie alle drei dieser Umgebungen über ein Produkt überwachen. Was Sie hier sehen, ist das Gesamt-Dashboard. Beachten Sie, dass es eine Sache ist, die Sie überwachen müssen, wenn ich darüber gesprochen habe. aber das ist nicht genug - Sie brauchen einen Warnmechanismus. Mit anderen Worten, ich muss benachrichtigt werden können, bevor es zu einem kritischen Zustand kommt. Was wir hier tun, sind also eine ganze Reihe von Metriken, die wir erfassen und die konfigurierbar sind, da abhängig von Ihrer Umgebung und bestimmten Schwellenwerten eine Lesedauer von 30 Millisekunden in Ihrer Umgebung in Ordnung sein kann. In anderen Umgebungen ist es möglicherweise kritischer, dass dieser Schwellenwert niedriger ist. Daher ist es wichtig, nicht nur eine Warnmeldung zu haben, sondern auch konfigurierbar zu sein, da die Umgebungen je nach Ressource unterschiedlich sind.
Im Grunde ist dies eine Übersicht über alle Umgebungen, die hier überwacht werden, und ich habe hier drei Instanzen: eine für Analysedienste, eine für Integrationsdienste und eine für Berichterstellungsdienste. Und Sie sehen, ich habe hier ein paar Warnungen. Und weil diese rot sind, heißt das, dass diese kritisch sind, weil ich über mehrere Ebenen verfügen kann, in denen ich diese Warnungen festlegen kann, und die Warnungen per E-Mail an Personen gesendet werden können, die für die Untersuchung des Problems verantwortlich sind. Also schauen wir uns kurz das an und ich komme auf die Warnung zurück, damit wir uns mit dem Analysedienst befassen können. Ich bin sicher, es wartet darauf, hier geladen zu werden. Und im Grunde haben wir, was wir tun, eine Datensammlung; es geht dort in regelmäßigen Abständen raus und sammelt und macht Momentaufnahmen von dem, was Ihre Umgebungen tun. Also habe ich meine alle sechs Minuten eingestellt, also geht sie alle sechs Minuten raus und fragt die Umwelt ab. Ich hatte meine VM für eine Weile eingeschlafen, also wird es eine Sekunde dauern, bis diese wieder hochkommt. Na, bitte.
Wir werfen einen Blick auf die Analyse-Services und klicken hier auf meine Instanz. Denken Sie daran, dass ich über eines der Dinge gesprochen habe, die wir überwachen, die Leistung auf Serverebene, da viele Leute mehrere Dinge haben Laufen auf ihrem Server. Auf meinem Server werden möglicherweise eine Datenbank sowie beispielsweise Analysedienste ausgeführt. Wenn also etwas in der Datenbank vor sich geht oder ich ein Problem auf Serverebene habe, hat dies Auswirkungen auf das, was dort ausgeführt wird. Also werden wir Dinge auf Serverebene auf dem Server überwachen, wie zum Beispiel die Festplattenleistung, und Sie können sehen, dass wir Metriken für all dies erfassen. Und das alles ist konfigurierbar. Und ich schaue mir an, was in Bezug auf die CPU vor sich geht, und wieder ist dies auf der Serverebene und nicht auf der Analysedienstebene in meinem Beispiel hier. Aber eigentlich auf Serverebene.
Und ich kann mir Dinge ansehen, wie zum Beispiel, wie viel Speicher insgesamt verwendet wird, was verfügbar ist. Jetzt bekomme ich eine Vorstellung davon, wie der Server selbst funktioniert. Dann können wir uns mit den Besonderheiten befassen, in diesem Fall mit den Analysediensten. Ich kann zum Beispiel sehen, wie meine Cube-Verarbeitung hier abläuft, und dies gibt mir ein Maß für den Gesundheitszustand. Wenn ich bemerke, dass die Verarbeitung länger dauert oder nicht, dass die Zeilen nicht annähernd so schnell geschrieben werden, kann ich einen Blick darauf werfen - und das geht auf das Korrelationsstück über das Robin meiner Meinung nach gesprochen hat Es braucht immer noch einen Menschen, um all das zu können. Wir sprechen über KI, maschinelles Lernen, aber es braucht immer noch einen Menschen, um in der Lage zu sein, diese Ereignisse mit den Dingen in Beziehung zu setzen. Wir können einen Blick darauf werfen, was in Bezug auf Abfragen vor sich geht, welche Abfragen ausgeführt werden und wie lange sie dauern. Ich kann sortieren, um eine Vorstellung davon zu bekommen, welche Abfragen am längsten dauern. Sie können hier einen Blick auf die vergangene Zeit werfen. Ich kann einen Blick darauf werfen und sehen, ob es sich um eine Abfrage handelt und wer diese Abfrage zu diesem Zeitpunkt ausgeführt hat.
Dann kann ich anfangen, eine Geschichte darüber zu schreiben, bis ich sehe, wie die Dinge schneller werden. Ich kann zurückgehen und nachsehen, was die Benutzer zu diesem Zeitpunkt getan haben. Und Sie werden feststellen, dass wir diese Zeitauswahl hier einsetzen, damit Sie ein Zeitfenster auswählen können. So kann ich zum Beispiel zu diesen Warnungen zurückkehren, und es war tatsächlich ein Link zu diesen Warnungen, auf den ich geklickt habe, und es würde für mich den Zeitpunkt dauern, zu dem diese Warnung auftrat. Und dann kann ich anfangen, die Story zusammenzusetzen, ich kann sehen, na ja, die Datenträgerlesevorgänge waren aktiv oder hatten Speicherprobleme oder was auch immer, und dann kann ich über die Abfrageaktivität zu demselben Zeitpunkt springen und tatsächlich anfangen Korrelieren, wer welche Abfragen ausgeführt hat, die diese Spitzen verursacht haben könnten. Und dann können Sie Dinge tun, wie ich mit dem Stimmen beginnen kann. Dann beginne ich mit dem Stimmen. Das ist wie bei einem Auto, wenn Sie ein Rennauto bauen und den Motor einfach fallen lassen und den Schlüssel starten, könnte der Motor starten, aber wenn ich 180 Meilen pro Stunde fahren muss, um zu gewinnen, muss ich wissen, dass der Motor 100 laufen kann Meilen in der Stunde und ich muss da reingehen und den Motor einstellen, um dorthin zu gelangen. Und genau das können Sie tun, indem Sie in der Lage sind, Ihnen genügend Informationen zu geben, um mit der Optimierung Ihrer Umgebung zu beginnen, die Gesundheit und die Produktion dieser Umgebung zu steigern und die Effizienz zu steigern.
Und dann überwachen wir in diesem Fall Dinge im gesamten Speicher, die speziell für Analysis Services gelten. Und hier können Sie beginnen zu sehen, wo Dinge schief gehen könnten, wenn Sie Dinge sehen, die sich zwischen Ihren Speichergrenzen überhöhen, solche Dinge. Die andere Sache, die Sie sich ansehen sollten, ist, dass Daten immer dann, wenn Sie Abfragen ausführen, zwischengespeichert werden sollen, wenn sie zwischengespeichert werden, sich im Arbeitsspeicher befinden und nicht von der Festplatte gelesen werden müssen, was viel mehr ist effizienter als das Lesen von Daten von der Festplatte. Sie können sich also zum Beispiel die Vorgänge im Datencache ansehen. Ich hatte eine Reihe von Abfragen, um diese Daten zu erhalten, und Sie sehen, ich hatte die meiste Zeit, die Cache-Treffer und Lookups überlappen sich, was gut ist. Aber ich hatte hier einen Zeitraum, in dem die Treffer viel niedriger waren als die Suchanfragen, was mir sagt, dass ich etwas vorhatte, das viel Speicherplatz beanspruchte, so dass der Cache viel schneller geleert wurde, so dass Daten tatsächlich geleert werden mussten von der Festplatte lesen. Und das können wir sehen, wenn wir uns die Speicher-Engine ansehen. Dies ist derselbe Zeitpunkt wie in diesem anderen Diagramm, und Sie können die Spitze dort sehen, wo die Abfragen aus der Datei während dieses Zeitraums wirklich aufgesprungen sind. Das bedeutet, dass Daten von der Festplatte gelesen wurden. Jetzt kann ich zurückgehen und dies mit den ausgeführten Abfragen korrelieren und nicht jedermanns Ohren bluten lassen. In Analysis Services wird jedoch eine Sprache namens MDX verwendet. Es gibt Möglichkeiten, Abfragen effizienter zu schreiben, sodass der Cache verwendet wird effizienter und weniger Speicherplatz. Es gibt also ein Beispiel für die Optimierung dieses Motors und die Bereitstellung aller Teile, die erforderlich sind, um dies in Beziehung zu setzen.
Nur schnell, wir können es auch in die andere Richtung drehen, wenn wir uns die Abfragen ansehen, können wir uns jetzt die Sitzungen ansehen, wer ist zu diesem Zeitpunkt tatsächlich verbunden und was laufen sie? Auf diese Weise erhalten Sie eine gegenteilige Ansicht der Abfragen und der Personen, die sie ausführen. Dies ist, wer verbunden ist und dann kann ich sehen, was sie gerade ausführen. Das andere, um es kurz zu machen, ist, dass Sie alle Objekte in meinen mehrdimensionalen MOLAP-Würfeln sehen können. Und ich kann Informationen darüber bekommen. So kann ich beispielsweise nach dieser Lesespalte sortieren und feststellen, dass das am häufigsten verwendete Objekt die Zeitdimension und das am zweithäufigsten verwendete Objekt die Kundendimension ist. Und dies hilft Menschen, die Dinge entwickeln und bauen, ihre Würfel effizienter zu bauen. Ich möchte möglicherweise meine Partitionierungsstrategie für die Daten ändern, z. B. für diese stark ausgelasteten Dimensionen in meinem Cube. Dadurch wird beispielsweise die Leistung von Abfragen erhöht. Dies kann die Leistung bei der Verarbeitung des Cubes verringern, da jetzt mehr Partitionen vorhanden sind. Aus Benutzersicht wird diese Engine jedoch optimiert, um die Verwendung dieser Objekte effizienter zu gestalten.
Sprechen Sie hier über Integrationsdienste. Wie ich bereits erwähnte, handelt es sich bei den Integrationsdiensten um eine ETL-Plattform in einer Microsoft-Umgebung. Was wir hier tun - und das ist konsistent - wir überwachen die Serverleistung, und dies wären die gleichen Metriken, die wir uns angesehen haben, da alle meine Dienste auf demselben Server ausgeführt werden. Aber auch dies ist eine Übersicht darüber, was auf dem Server vor sich geht. Und dann kann ich mir die Aktivität für Integrationsdienste ansehen, meine ETL-Prozesse. So kann ich eine Vorstellung davon bekommen, wann diese Prozesse ausgeführt wurden, ob sie erfolgreich waren oder nicht, ich kann einen bestimmten Lauf eines ETL-Prozesses hervorheben und dann die Aufschlüsselung der Schritte innerhalb dieses ETL-Prozesses anzeigen, ob er erfolgreich war oder nicht und wie lange es gedauert hat.
Wenn ich hier einen fehlgeschlagenen Paket-ETL-Prozess hätte, könnte ich zu den Details gehen und die Fehlermeldung anzeigen und sehen, bei welchem Schritt in diesem Paket dieser ETL-Prozess fehlgeschlagen ist, zusammen mit allen damit verbundenen Nachrichten. Das bedeutet, dass ich eine Warnung erhalten kann, wenn dies fehlschlägt. Wenn ich also eine Warnung erhalte, kann ich hier reingehen, nachsehen, zu dieser Warnung gehen, nachsehen, ob das Paket fehlgeschlagen ist, und die Schritte durchsehen Sehen Sie, wo es fehlgeschlagen ist, und sehen Sie sich die Fehlermeldung an. Ich weiß sofort, was ich tun muss, um das Problem zu beheben: Stellen Sie es erneut bereit und starten Sie es dann erneut. Dies ermöglicht es Ihnen, das Zeitfenster zwischen der Identifizierung des Problems und der Lösung des Problems zu verkürzen. In früheren Leben, als ich für diese Art von Dingen verantwortlich war, hatten wir einen ETL-Prozess, der nachts ausgeführt wurde, um unser Data Warehouse zu laden. Wenn ich diese Informationen hatte, als erstes am Morgen, als ich eintrat, und wenn etwas fehlschlug, kann ich sie schnell beheben und den Prozess wieder in Gang setzen, um sicherzustellen, dass das Data Warehouse zum Zeitpunkt der Benutzer aktiv war und aktualisiert wurde kam herein und begann auf die Berichterstellung zuzugreifen.
Die andere Sache ist, ich habe zwei Prozesse, die laufen, ist zu schauen und zu sehen, wie es im Laufe der Zeit lief. Das ist wichtig, denn wenn ich sehe, dass diese Prozesse länger dauern, diese Zeiten ansteigen, dann muss ich möglicherweise zum Beispiel mein Wartungsfenster überprüfen, und möglicherweise sind Dinge auf diesem Server im Gange . Nehmen Sie zum Beispiel Backups; Möglicherweise wird gerade eine Sicherung ausgeführt, die dazu führt, dass mein Prozess wartet, bis er abgeschlossen ist. Möglicherweise muss ich meine Prozesse um Dinge verschieben oder jonglieren, die sich auf meine ETL auswirken.
Und das letzte Stück ist Reporting Services. Reporting Services sind Microsoft's, im Grunde genommen das Enterprise Reporting Tool. Wiederum können wir einige Dinge auf Serverebene betrachten, wir können Dinge auf dem Berichtsserver, dem Berichtsserviceserver selbst, betrachten. Ich habe hier nicht viel zu tun. Ich habe einige Abonnements, die alle 15 Minuten ausgeführt werden, um einen Bericht zu erstellen. Sie werden also nicht viele aktive Verbindungen sehen, da diese aufgebaut, verbunden, Berichte ausgeführt, getrennt und gesendet werden.
In Umgebungen mit hohen Transaktionsraten, in denen viele Berichte erstellt werden, ist es jedoch von entscheidender Bedeutung, diese Dinge überwachen zu können. Sie können also sehen, wo sich die Dinge hier abgespielt haben, sodass Sie eine ziemlich gute Vorstellung davon haben, was auf Service- und Plattformebene tatsächlich vor sich geht. Und dann, wie ich in den Folien erwähnt habe, wer läuft was und was machen sie? Und einer unserer Kunden hat dieses Produkt nur für dieses Teil gekauft, weil er wissen wollte, welche Berichte von den Nutzern ausgeführt wurden und wer diese Berichte ausführte. Dies ist eines der Dinge in dieser Berichtsausführung, die Sie hier sehen können. Ich kann sehen, welcher Bericht vorhanden ist. Ich kann alle Parameter in diesem Bericht anzeigen. Ich kann sehen, wer ihn ausführt. Ich kann das Format des Berichts anzeigen. Und dann habe ich all diese Metriken, also kann ich diese Dinge erneut einordnen, zum Beispiel, welcher Bericht am längsten zum Abrufen von Daten gedauert hat, und ich kann direkt dahin gehen und sehen, welcher Bericht das ist. Und wieder, das alles gibt mir Daten, um diesen Motor wieder zu tunen. Jetzt kann ich damit beginnen, meine Berichtsumgebung darauf abzustimmen.
Und als letztes kann ich einen Blick auf die Benutzeraktivität werfen, wer ist aktuell wieder verbunden, was machen sie? In einer Umgebung, in der ich mehrere Benutzer hatte, sind diese sortierbar, sodass ich eine Rangfolge erstellen kann. Ich kann sehen, wer die Umgebung am meisten nutzt. Gehen Sie also schnell zurück und sehen Sie sich diese Warnungen an. Hier war diese Warnung; Ich kann hier auf diesen Link klicken und er bringt mich zu der Grafik für diesen Zeitpunkt und zeigt mir, welche davon alarmiert war. Hier können Sie also sehen, dass dies der Fall ist, da es sich um die durchschnittlichen Millisekunden für das Schreiben handelte, z. B. Lesen und Schreiben. Also noch einmal, ich versuche nur, die Probleme zu identifizieren. Und es ist wirklich wichtig, ein ganzheitliches Werkzeug zu haben, nicht nur etwas, das sich mit dieser einen Sache befasst, denn der Mensch muss hierher kommen und diese Ereignisse, die sich abspielen, in Beziehung setzen. Sie müssen also in der Lage sein, zu sehen, was dort vor sich geht Zeitpunkt in den verschiedenen Bereichen dieser Umgebung, und das ist eines der Dinge, die wir durch diese Zeitauswahl hier tun.
Eric Kavanagh: Ja, das ist Eric hier, nur mit einer kurzen Frage, denn ich denke, Sie haben wahrscheinlich den Nagel auf den Kopf getroffen, und das ist es, worüber ich zuoberst gesprochen habe, dass ein Mensch kommen muss Ziehen Sie diese Zusammenhänge zwischen verschiedenen Umgebungen heran. Ich bin gespannt, ob es Unterrichtsmaterial gibt, das ihr teilen könnt, oder ob ihr euch vielleicht mit Leuten zusammentut, um ihnen dabei zu helfen, einige dieser Muster zu identifizieren. Als ob Sie vor einer Minute ein wirklich gutes Beispiel gehabt hätten, etwa als eines davon auftaucht, das Ihnen sagt, dass etwas im Speicher vor sich geht, weil es versucht hat, den Speicher zu entleeren. Und es gibt Ihnen einen Hinweis, aber wie die Leute diese Statistiken auf reale Probleme abbilden, ist die eigentliche Frage.
Stan Geiger: Ja, das ist ein guter Punkt, und eines der Dinge, über die ich gerade gesprochen habe, ist die Roadmap für das Produkt. Später in diesem Jahr werden wir eine Version veröffentlichen und eines der Dinge, die wir hinzufügen werden Zu jedem dieser Diagramme gibt es eine Beschreibung, was dieses Diagramm bedeutet und warum Sie sich darum kümmern sollten und welche Auswirkungen dies hat. Klicken Sie also auf ein Fragezeichen oder etwas in diesem Diagramm und öffnen Sie ein Fenster, in dem Sie viele dieser Informationen finden. Dort erfahren Sie, welche Ursachen dies haben kann. Dies sind die Bereiche, die davon betroffen sind Sie in eine Richtung gehen zu können, in diesem Fall, wie Sie sagten, hier ist die Spitze, ich weiß aus meiner persönlichen Erfahrung, was dies bedeutet. Und dann kann ich loslegen und anfangen, in ein Gebiet zu bohren und die Grundursache zu finden.
In unserem Diagnostic Manager-Produkt für SQL Server für die eigentliche Datenbank ist tatsächlich eine Menge davon enthalten. Wir haben eine Menge dieser Art von Funktionen in einem solchen Produkt, und wir haben auch einige Analyse-Erweiterungen für den Diagnosemanager, die Sie viel schneller erkennen. Und genau hier setzen wir mit diesem Produkt an.
Eric Kavanagh: Und ich vermute, es gibt Unterschriften für bestimmte Arten von Aktivitäten. Ermöglicht Ihnen dieses Tool, zu identifizieren, wann eine bestimmte Art von Ereignis stattgefunden hat, und diese zu katalogisieren, sodass im Laufe der Zeit ein ähnliches Muster erkannt wird und Sie möglicherweise herausfinden können, ob es sich um einen neuen Benutzer handelt, z. B. mithilfe von gleiches Tool? Verstehen Sie, oh, das liegt daran, dass diese Server ausgefallen sind oder dass diese Region ausgefallen ist? Gibt es eine Möglichkeit, Signaturen von Problemen zu katalogisieren, sodass Sie sie später leicht identifizieren können?
Stan Geiger: Nein, aber das ist eigentlich ein interessantes Konzept, denn es ist fast so, als ob man Muster identifiziert und diese protokolliert, und wenn man sie wieder sieht, kann man zurückgehen und siehe, OK, das war die Ursache zu diesem Zeitpunkt. Ja, das ist etwas, das nicht auf der Roadmap steht, aber ich habe darüber nachgedacht, was das Produktmanagement angeht.
Eric Kavanagh: Das kann ich mir vorstellen. Oh, mach weiter.
Stan Geiger: Nein, das wollte ich sagen - und wir bekommen viele Anfragen, weil ich nicht weiß, wie Ihre Erfahrungen sind -, aber wir finden, dass DBAs Datenbanken wie ihre Westentasche kennen, aber das BI-Zeug ist Art wie eine Black Box, wenn es um Plattform Gesundheit geht. Und es gibt keine, sie haben nicht viel Wissensbasis darüber. Ich mache es, nur weil ich etwa fünf bis zehn Jahre darin gearbeitet habe, oder? Aber typische Leute, die dafür verantwortlich sind, diese zu finden oder Warnungen zu erhalten und herauszufinden, was los ist, sind für sie eine Art Black Box.
Eric Kavanagh: Ja, das kann ich mir vorstellen. Ich wäre auch neugierig zu wissen, also würden Sie auf diesem einen Bildschirm zeigen, wie Sie alle Abfragen sehen können, die durchlaufen werden, wie lange sie gedauert haben und wer sie generiert hat. Können Sie auch die tatsächliche Struktur der SQL-Abfrage selbst sehen und eine Analyse durchführen? Wie vielleicht manchmal Leute SQL-Abfragen zusammenstellen, die etwas sperrig, sagen wir, umständlich sind, im Gegensatz zu einem Meister, der wirklich eine nette, enge Abfrage zusammenstellt. Kannst du dir das mit diesem Tool vorstellen und dir dann helfen, das ist das Problem?
Stan Geiger: Ja, Sie können also, wie ich es hier getan habe, zum Beispiel nur nach der verstrichenen Zeit sortieren. Ich kann also diejenigen sehen, die am längsten gedauert haben, und dann bekomme ich den Text, aber es liegt immer noch an jemandem, der mehr oder weniger der Fachexperte ist, sich das anzuschauen und zu sagen: „Oh, OK, hier ist, warum das so lange gedauert hat Das ist etwas, was wir als Workload-Analyse bezeichnen, wir nennen es SQL Workload Analyzer für die Datenbankseite, das ich mit der Idee herumgespielt habe, vielleicht auf dem Weg etwas Ähnliches zu finden, um es zu identifizieren Diese Abfragen und gibt Ihnen dann Empfehlungen zum Optimieren dieser Abfragen. Eines der Probleme ist jedoch, dass diese MDX-Abfrage eine ziemlich spezielle Sprache ist.
Eric Kavanagh: Ja, das kann ich mir vorstellen. Aber Sie können zum Beispiel sehen, wer die Leute sind, und so ist es nicht allzu schwer herauszufinden, ob eine Person für zehn der längsten Prozessabfragen zuständig ist, oder ob Sie ihn anrufen können Sein Manager oder jemand anders und sagt: „Hey, dieser Kerl verbraucht viel Bandbreite.“ Vielleicht stellt sich heraus, dass dies die wertvollsten Abfragen für das Unternehmen sind, oder? Sie müssen es in den Kontext stellen, in dem der geschäftliche Wert liegt. Aus den Abfragen selbst geht hervor, dass es sich nicht nur um ein klares Zahlenspiel handelt, oder? Es ist wichtig herauszufinden, dass dieser Typ unser Power-User ist und das Geschäft verändert, oder?
Stan Geiger: Nein, du hast genau recht. Ich meine, das ist eine Art und Weise, wie Kunden dies nutzen, das tun zu können. Wie Sie bereits sagten, finden Sie möglicherweise einen Bereich, da ich unter anderem immer Excel-Daten verwende. Sie können jedoch eine Verbindung zu Analysis Services in Excel herstellen und Pivot-Tabellen von OLAP aus ausführen und eigene Abfragen generieren sendet sie und manchmal sind sie nicht die beste Form, also können Sie sie identifizieren und neu schreiben und sie dem Benutzer geben und sie außerhalb von dort ausführen lassen, so dass es keine halbe Stunde dauert Sie müssen zu ihrem Pivot-Tisch zurückkehren.
Eric Kavanagh: Genau. Und wenn wir über Abfragen sprechen, decken Sie die Bandbreite der Abfragen ab. Sie haben also MDX erwähnt. Wie steht es mit einigen der anderen Abfragen wie einer DAX-Abfrage oder einigen dieser anderen -?
Stan Geiger: Ja, wir decken jeden DAX und MDX ab. Eines der Dinge, die ich nicht erwähnt habe oder die ich vielleicht getan habe, aber wir unterstützen sowohl Tabellen als auch OLAP in Microsoft und DAX - ich glaube, Sie und ich haben vor einiger Zeit darüber gesprochen -, dass wir viel sehen tabellarischer jetzt als wir OLAP sind. Weil es einfach einfacher ist, die tabellarischen Modelle und ähnliche Dinge aufzurufen, und Sie werden offensichtlich DAX-Abfragen sehen, aber wir werden diese auch aufgreifen.
Eric Kavanagh: Ja, das ist interessant. Haben Sie einen Zusammenhang, warum das passiert? Liegt es vielleicht daran, dass sich immer mehr Menschen mit diesem Thema beschäftigen und OLAP natürlich nichts Neues ist, das gibt es schon seit mindestens 30 Jahren?
Stan Geiger: Richtig, es ist eine Art Kombination. Eines der Dinge, die Würfel entwerfen, ist eine Kunst. Und Cubes wurden erstellt, um Daten vorab zu aggregieren, damit sie wirklich schnell abgerufen werden können. Die Verarbeitung des Cubes dauert jedoch eine Weile, da alle diese Aggregationen durchgeführt werden müssen. Und dann wurde die Hardware billiger und der Speicher billiger, und dann kamen wirklich alle mit Spaltenspeicher- und In-Memory-Datenbanken heraus. Außerdem ist tabellarisch wahrscheinlich den traditionellen relationalen Datenbanken am nächsten und es ist viel einfacher und schneller, tabellarische Modelle aufzurufen, als dies bei OLAP der Fall ist. Der Nachteil ist jedoch, dass es sich im Speicher befindet, das Ganze sich im Speicher befindet, so dass es sehr speicherintensiv ist und die Daten erst dann aggregieren, wenn Sie es anfordern. Aber nachdem wir das alles gesagt haben, werden wir da draußen viel tabellarischer.
Eric Kavanagh: Das ist interessant. Es könnte auch daran liegen, dass sich diese Branche ein wenig verflacht, und damit meine ich, dass wir viel mehr Leute bekommen, die mit Daten interagieren und verschiedene Tools verwenden, und natürlich, wenn Sie über Microsoft sprechen, denke ich Das ist definitiv der Fall, wenn Sie viele, viel mehr Benutzer für kleine und mittlere Unternehmen haben, und sogar einige größere Organisationen, die sich mit den Dingen befassen, Zugriff auf Tools erhalten, Abfragen ausführen und mit denen sie vielleicht nicht so vertraut sind ganzer Prozess und die Technologien rund um das Bauen von Cubes, oder? Weil es einige Überlegungen erfordert und auch teuer ist, oder? Es braucht Zeit, es braucht Energie, um diese Würfel zu bauen, es sei denn, Sie verwenden einige der neueren Technologien. Wir haben zum Beispiel mit Firmen wie Snowflake gesprochen, die ziemlich interessante Sachen machen, aber ich denke, Sie haben viel mehr Leute, die diese Sachen benutzen, und sie gehen wahrscheinlich mit dem vor, was Sie gerade beschrieben haben, nämlich dem Tabellenformat Im Gegensatz zum formellen Bauen von Würfeln, richtig?
Stan Geiger: Ja, ich meine, Excel - wann war es, Power Pivot, glaube ich - ist eigentlich tabellarisch, wenn man es sich ansieht. So erstellen Sie tabellarische Modelle. Und dann war die nächste Iteration: Ich kann Ihnen meine erstellten tabellarischen Modelle mitteilen und sie auf SQL Server bereitstellen, damit ich sie für alle anderen freigeben kann. Es ist also fast eine natürliche Erweiterung von Excel.
Eric Kavanagh: Ja, das ist ein guter Punkt. Was wir in den letzten fünf bis sieben Jahren gesehen haben, ist nur eine enorme Ausweitung der Nutzung dieser Technologien, oder? Und Microsoft war offen gesagt ein Pionier in diesem Bereich und hat die Energiedaten durch Analysedienste und Power Pivot wirklich demokratisiert, oder? Ich meine, das hat die Branche verändert, oder?
Stan Geiger: Ja, nein, du hast genau recht. Ich meine, ich habe eine Folie, wenn ich eine längere Präsentation halte, die den Übergang vom semantischen Modell, dem OLAP, zum tabellarischen Modell zeigt. Und ich glaube, ich habe ein Zitat von Microsoft. Sie möchten, dass die Daten in die Hände der Benutzer gelangen, nicht nur über die Wand im IT-Shop. Sie möchten, dass mehr Daten in die Hände der Benutzer gelangen, die sie verwenden.
Eric Kavanagh: Und das geht direkt auf die erste sehr einfache Folie zurück, die ich gezeigt habe und die der grundlegende Entscheidungsprozess für jedes Unternehmen war, und jetzt - und ich denke, das ist eine großartige Sache - bekommen wir immer mehr Menschen Aus der gesamten Hierarchie der Organisation, die darauf achtet, was passiert, ihre Story auf den Tisch bringt und das mit Daten macht, das ist das Endergebnis. Ich meine, Sie können andere Mittel anwenden, aber wenn Sie Ihre Story mit Daten untermauern, Sie werden viel stärkere Argumente haben als diejenigen, die dies nicht tun, richtig?
Stan Geiger: Genau, ja. Ja, das ist genau richtig. Ich meine, deshalb war es jetzt „Hey, ich brauche diesen Bericht“. Jetzt muss ich die Berichtsanforderung durchgehen und ich muss hier durchgehen und meinen Bericht abrufen, und jetzt kann ich sitzen Dort, direkt an meinem Schreibtisch, kann ich auf die generierten Daten zugreifen und meine Geschäftsentscheidungen treffen.
Eric Kavanagh: Richtig. Weißt du, ich bin erst letzte Woche von einer Konferenz zurückgekommen, und es gab einen hysterischen Kommentar von einem Mann, der eine ziemlich große BI-Umgebung für das Store Target betreibt, und er bezog sich offensichtlich auf Self-Service-Analytics und Self-Service-BI das ist heutzutage ein großes Problem. Ich bin sicher, es ist etwas, das eine Menge Aktivität für das, was ihr bei IDERA tut, antreibt, denn wenn ihr Self-Service einführen wollt, solltet ihr zuallererst eine gesunde BI-Umgebung haben, oder? Wenn Sie alle möglichen Leute dazu bringen wollen, alle möglichen Fragen auf alle Arten zu stellen, möchten Sie genau hier etwas wie dieses Tool haben, um zu verstehen, wer welche Fragen stellt und wo. Und das lustige Zitat, das ich hier nur zum Spaß rauswerfe, wie Sie sagten: „Es gibt eine feine Grenze zwischen Self-Service-BI und Go-F-Yourself.“
Stan Geiger: Ja.
Eric Kavanagh: Ich fand das hysterisch. Aber sehen Sie, dass der Self-Service-Trend wirklich viel Bewusstsein dafür weckt, was Sie mit der Technologie tun?
Stan Geiger: Ja, denn wie Sie bereits sagten, wenn Sie Self-Service-BI zulassen, treten wahrscheinlich einige Leistungsprobleme auf, und zwar aufgrund der folgenden Faktoren: A) der Zugriffsmenge, der Anzahl der aktiven Personen bei den Daten und B) die Menge der schlecht geformten Abfragen und Zugriffsmöglichkeiten, die Sie haben. Sie müssen also unbedingt die Umgebung überwachen, damit Sie alle glücklich machen können, die versuchen, die Daten zu konsumieren, oder?
Eric Kavanagh: Ja, ich denke das ist genau richtig. Es ist ein Segen und ein Fluch: Es ist gut, dass die Leute versuchen, das Zeug zu benutzen, aber wenn Sie zu diesem Zeitpunkt nicht das richtige Werkzeug haben, werden Sie ein unglücklicher Camper sein, weil Sie rollen Wenn man ohne ein solches Werkzeug Selbstbedienung betreibt, scheint es mir, als würde man nur um einen Berg von Ärger bitten.
Stan Geiger: Ja, ich meine, es ist ähnlich wie beim Bau von Data Warehouses. Wenn Sie Ihre Dimensionen und Faktentabellen nicht richtig berechnet haben, dann haben Sie sie für Ad-hoc-Berichte freigegeben. Vielleicht möchten Sie unter eine kriechen Felsen.
Eric Kavanagh: Das ist großartig. Ja, es ist wieder gut, es ist eine gute Nachricht, dass Leute dieses Zeug benutzen, aber ich denke, ich muss glauben, dass Selbstbedienung eine Menge Aktivität für das, was Sie tun, vorantreiben wird, weil Sie über Rampen sprechen erhöhen Sie die Spannung und den Druck auf diese Systeme um Größenordnungen. Nicht nur um eine oder zwei Größenordnungen, und genau an diesem Punkt möchten Sie wirklich eine gewisse Sichtbarkeit haben und sehen können, wer was tut, wo, wann, wie und warum. Stellen Sie diese Fragen und treffen Sie dann einige Entscheidungen darüber, wie Sie die Umgebung überwachen und ändern und Ihre Richtlinien dahingehend ändern können, wer auf was zugreifen kann.
Stan Geiger: Richtig. Und wenn Sie wissen, dass die Nutzung es Ihnen auch ermöglicht, dorthin zu gelangen, kann ich, wie ich das Objekt im Würfel erwähnt habe, Dinge tun, um dies zu verbessern, und zwar in Bezug auf die Art und Weise, wie ich baue und entwerfe Dinge. Daher ist es unerlässlich, dass Sie nicht nur die Leistung der Dinge betrachten, sondern auch die Leistung Ihres Schemas und Ihres Designs auf dieser Ebene anzeigen können, um Änderungen vornehmen zu können. Und es wird immer größer, da Dinge wie Power-BI jetzt bei Microsoft das große Problem sind. Jetzt kann ich meine eigenen Dashboards, Widgets und Dinge erstellen und muss kein BI-Entwickler mehr sein.
Eric Kavanagh: Richtig. Ja, es ist gutes Zeug, es kommt überall hin, aber Sie werden eine Möglichkeit brauchen, diese Umgebung zu verwalten, oder Sie werden unglückliche Benutzer bekommen. Das führt zu einem unglücklichen Management, das dazu führt, dass Leute entlassen werden. Es gibt einen ziemlich deutlichen Dominoeffekt, wenn die Dinge anfangen zu fallen, aber das ist großartiges Zeug.
Also habe ich die letzten fünf Minuten hier gekaut. Robin, hast du irgendwelche Fragen?
Robin Bloor: Um ehrlich zu sein, finde ich es faszinierend. Ich muss an die Tatsache denken, dass wir sehr eingeschränkte Umgebungen hatten und Self-Service die Welt tatsächlich verändert, und vieles geschieht tatsächlich, weil ungemein viel mehr Daten in die Umgebung gelangt sind als zuvor. Die einzige Frage, weil wir nicht viel Zeit haben, aber die einzige Frage, die mich interessieren würde, ist, wie Sie erklären, dass - weil ich dachte, es sei eine sehr gute Demo - die Art und Weise, wie die BI-Überwachung funktioniert. Ich habe mich gefragt, was Leute tun, die solche Sachen nicht haben? Da es sehr schwierig sein muss, gibt es eine Reihe von Dingen, bei denen Sie einen Unterschied machen. Die Ursache ist gut. Sie gelangen nicht immer zur eigentlichen Ursache, aber Sie können mit einigen Dingen zur eigentlichen Ursache gelangen das sie sehen, das als sie sagten, dass einige Leute das tool kaufen, nur um zu wissen, wer was ausführt, und dass es mir durch den Kopf geht, weil sie nicht wissen, wer was ausführt, dann ist das Zeug außer Kontrolle. Wie sieht die Umgebung aus, wenn sie außer Kontrolle ist?
Stan Geiger: Ich meine, Sie könnten all diese Informationen, die wir im Tool haben, selbst erhalten, aber Sie müssten ein paar selbst erstellte Skripte schreiben und weil die Daten alle da draußen sind, müssen Sie nur wissen, wohin bekommen es, was ein gewisses Maß an Fachwissen erfordert, oder? In Umgebungen, in denen Sie nicht über diese Fachkenntnisse verfügen, ist das, was Sie erhalten, im Grunde genommen, hey, ist es hoch oder runter? Ich weiß wirklich nicht, ob es effizient läuft oder nicht, aber es läuft, oder? Und dann bekomme ich Anrufe oder die Leute fragen: "Hey, mein Bericht ist nicht in meinem Posteingang, was ist los?" Oder "Ich habe diesen Bericht gerade über die Berichterstellungsdienste übermittelt", oder sie führen hier in den Analysediensten möglicherweise eine Abfrage durch, aber es dauert ungefähr eine halbe Stunde. Früher dauerte es nur ungefähr 30 Sekunden. Was ist los? Nun, jetzt müssen Sie die Feuerwehrübung machen und versuchen, es herauszufinden, und ohne Werkzeug wird es sehr schwierig.
Robin Bloor: Nun, richtig, das wurde mir immer klarer, als Sie die Dimensionen dessen demonstrierten, was Sie tatsächlich hier haben. Die andere Sache, es ist wie auf einer sehr, sehr primitiven Ebene, wenn Sie keine Warnungen haben, die Ihnen sagen, dass Sachen schief gehen, dann ist es nur teuer - Sie geraten in eine teure Situation und versuchen zu heilen, was passiert ist, weil Sie finde es nicht heraus, bis die Sachen schlecht rüberfallen, oder?
Stan Geiger: Richtig, du weißt nicht was du nicht weißt.
Eric Kavanagh: Du hast es verstanden. Hey Leute, wir haben eine Stunde durchgebrannt und uns hier umgezogen. Ein großes Dankeschön an unseren eigenen Robin Bloor und natürlich an unseren Freund Stan Geiger von IDERA Software. Sie werden in der Enterprise Data World sein. Wenn einer von Ihnen dort hinuntergeht, ist er auch in Atlanta wirklich für Sie da. Unser guter Freund, Tony Shaw, leistet seit vier Jahren hervorragende Arbeit bei der Durchführung dieser Konferenz, und was alt ist, ist wieder neu. Es ist alles heißes Zeug. Hoffentlich sehen wir uns dort draußen. Wenn nicht, melden Sie sich nächste Woche bei uns. Wir haben eine Reihe weiterer Webcasts in der Liste.
Immer neugierig auf Ihre Gedanken, senden Sie eine E-Mail an, die direkt an mich geht, wenn Sie Fragen, Vorschläge oder andere Technologien haben, die Sie in Hot Technologies kennenlernen möchten. Und damit verabschieden Sie sich, Leute. Nochmals vielen Dank, dass Sie sich uns angeschlossen haben. Wir werden uns beim nächsten Mal mit Ihnen unterhalten. Sich kümmern. Tschüss.
