MySQLおよびPostgreSQLのためのクエリレベルのデータベース可観測性

なぜデータベースが遅いのかを推測するのをやめてください。グラファナクラウドデータベースの可観測性により、チームは高レベルのシグナルから正規化されたクエリ、ビジュアルの実行計画、および待機イベントに数秒で移行できます。 AIによる推薦。

合金とオープンスタンダードによって駆動されます。

リソースモニタリングを超えて、説明プラン、待機イベント、および個々のクエリサンプルを視覚化します。集約パターンからスローダウンを引き起こした特定の実行に移行します。

クエリパフォーマンスをCPU、メモリ、ディスクI/Oメトリクスと重ねて、リソースの競合を迅速に特定し解決します。

AIが提案するCREATE INDEX文とクエリの書き換えでクエリのボトルネックを解決します。コピー、テスト、改善を迅速に出荷します。

スタートアップからフォーチュン500まで、誰からも信頼されています。

あらゆるレイヤーでの観測性ソリューション

アプリケーション、インフラストラクチャ、Kubernetes、およびユーザー全体にわたるフルスタックの可観測性のために、Grafana Cloudを使用します。

スタック全体で相関する エンティティカタログとナレッジグラフを使用して、データベースの健全性が上流のサービスにどのように影響するかを確認します
リソース競合のデバッグ クエリのレイテンシーを直接オーバーレイすることによりクラウドプロバイダーメトリクスとシステムメトリクスを使用して、飽和状態を即座に見つける
ビジュアライゼーションを統一する データベースとクエリのメトリクスを既存のダッシュボードに組み合わせ、コンテキストの切り替えや独自のデータサイロを使用せずに利用できます。

隠れたボトルネックを明らかにするカスタム定義されたラベルでクエリをフィルタし、待ち時間、エラー、またはレイテンシーでソートして、正確な問題のあるクエリを特定します。
実行内部の検査 ログインせずにフルテーブルスキャンのようなコストのかかる操作を理解するためのビジュアルな実行計画を使用します。
クエリフィンガープリントを分析する 正規化されたクエリサンプルと実行メトリクスを使用して、時間の経過による回帰パターンを検出する

オープンツールを使用して迅速に展開する Alloyの組み込みオープンソースのMySQLおよびPostgreSQLコレクションコンポーネントを使用します。データベースサーバーに専用エージェントを必要としません。
任意の環境を簡単に接続する 自己管理データベース、Amazon RDSとAurora、Google CloudSQL、Azure Database for MySQL/PostgreSQLのサポート付きで
機密データを自動的に保護する コレクターレベルでSQLテキストの編集が有効になっている場合