MaxGauge for CloudDB는 클라우드 기반의 상용 / 오픈소스 데이터베이스들을 통합적으로 관리할 수 있는 데이터베이스 전문 모니터링 솔루션입니다. 특히 1-URL Platform 통합으로 여러 데이터베이스를 한 화면에서 모니터링할 수 있으며, 직관적인 UI / UX로 사용자의 편의성을 높이고 상호 연계 분석에 중점을 둔 운영 및 분석을 지원합니다.
AWS, Azure, OCI, GCP 등 다양한 클라우드 환경에서 이용할 수 있습니다.
솔루션 소개 자료
상용 / 오픈소스 DBMS 통합 모니터링
다양한 CSP 지원
클라우드 환경에 알맞은
아키텍처 구성
사용자 편의를 높인
User Interface
특장점
MaxGauge for CloudDB는 클라우드 환경에 맞춰 최소한의 데이터로 의미 있는 모니터링이 가능하도록 설계되었습니다.
실시간 모니터링
다양한 성능지표의 실시간 감시
통합 대시보드
전체 DBMS의 통합 대시보드 구현
1-URL Platform 통합 모니터링
Oracle, PostgreSQL, MySQL 등
사용자 인터페이스
시계열 Zoom Chart를 통한
데이터 Scale In / Out 분석
알람 / SMS 연계
모든 성능 지표에 대한 Alert 설정
사용자 관리
DBMS 벤더별 List 관리,
Client 계정 권한 설정
DB 성능 레포트
MaxGauge에서 제공하는
모든 UI 선택 / 조합
클라우드 환경 지원
AWS, Azure, OCI, GCP 등
모니터링 뷰
Real-time View
한 화면에서 멀티 데이터베이스를 모니터링하면서 단일 데이터베이스에 대한 집중 모니터링이 가능합니다.
OS & DB Metric, Latency(+TPS), Wait Class, Resource Usage, Wait Chains 외 SQL Summary 정보를 제공하여 빈틈없는 데이터베이스 모니터링이 가능합니다.
· Overveiw / DB Session Type / DB Wait Class / Time Model / Resource Usage / DB Metric
Session Detail
Drill-Down 방식으로 상세 분석이 필요한 Session과 SQL 관련 Metric, Plan, Full Text를 제공합니다. 또한, 주요 모니터링 지표 추이 및 과거 1분 시점의 이력과 Kill Session 기능을 제공합니다.
분석 뷰
SQL Summary
일자별 주요 성능 지표 비율을 통해 직관적인 분석이 가능합니다.
Daily Ratio Bar를 이용하여 원하는 날짜의 정보를 선택 / 해제하고, 선택된 일자의 Top SQL을 확인하여 부하의 원인을 파악할 수 있습니다.
TOP-N Analysis
구간 별 TOP-N 추이 분석을 통해 Total 또는 선택된 TOP SQL의 영향도 확인이 가능합니다. 검색 조건인 Group / Order by 기준에 따라 구간 이동 시 Schema / Module / SQL별 TOP-N 데이터를 즉시 확인할 수 있습니다.
Plan Change
Plan이 변경된 SQL 개수와 시간 별 추이를 제공합니다.
또한, 해당 구간의 Plan 변경 이력 및 전 / 후 작업량, SQL Plan, Reason 정보 확인이 가능합니다. Plan Diff 기능을 사용하면 2개의 Execution Plan을 한 화면에서 비교할 수 있습니다.
Event Analysis
Wait Event(Class)의 일자별 Wait Time을 제공합니다. 해당 일자의 Top Wait Event 목록을 통해, 해당 Event 대기가 발생한 SQL List를 확인할 수 있습니다.
Search SQL
특정 SQL의 장기간 추이 분석이 가능합니다. 일별 수행 횟수 및 수행 시간, I/O 등 STAT 영역의 Graph / SQL Text 등의 정보 확인이 가능합니다.
아키텍처
도입사례
온라인 서비스
이커머스 시스템
도입 배경
Cloud DB의 사용이 증가하면서 성능 모니터링 및 관리의 어려움 발생과 장애 발생 시 원인 / 분석 도출을 위해 제품 도입
도입 효과
• 사용량이 높은 Top-SQL 추출 및 문제 구간의 Function 도출을 통한 SQL 튜닝으로 CPU 사용량 절감
• Top-N 기능을 통해 Disk I/O 비중이 높은 SQL을 확인하여 중요도가 낮은 업무를 RDS로 이전함에 따라 I/O 관련 비용 감소
• 특정 시간대에 I/O 관련 지표가 높은 오브젝트를 도출하여 운영 업무에 사용하지 않는 백업 오브젝트 데이터를 이전
