حل قاعدة البيانات
مراقبةٌ متعددة الأبعاد لقواعد البيانات على مستوى لغة الاستعلامات البنيوية
توفّر نيتيس رؤيةً فورية لسلامة قواعد البيانات وأداء لغة الاستعلامات البنيوية وسلاسل استدعاء التطبيق نحو القاعدة، بما يمكّن الفرق من الحلّ الاستباقي للمشكلات وتحسين سير العمليات.
بدون وكلاء بالتصميم. يُظهِر النسخُ السلبي لحركة المرور خارج المسار زمنَ التأخير بوضوح من دون تثبيت عُملاء أو تغيير أنظمة الإنتاج.
المشكلات التي نحلها
أين يبدأ كمون لغة الاستعلامات البنيوية
تؤثّر الاستعلامات البطيئة أو الارتفاعات في زمن التنفيذ في لغة الاستعلامات البنيوية على تجربة مستخدمي التطبيق.
تتسبّب مشكلات الاتصال أو عيوب عبارات الاستعلام في حدوث ذُرى للكمون.
استدعاءات معقدة عبر النطاقات مع رؤية محدودة.
أخطاء قاعدة البيانات غير المحددة والأقفال أو تأخيرات المزلاج تقلل الإنتاجية.
نقص الكشف الاستباقي عن صحة قاعدة البيانات يؤثر على أهداف التوفر.
النتائج المهمة
تقليل كمون لغة الاستعلامات البنيوية
نُخفِّض كمون لغة الاستعلامات البنيوية بنسبةٍ قد تصل إلى أربعين بالمئة حيثما ينطبق.
حل أسرع
نُقلِّل متوسطَ زمن الإصلاح لانقطاعات قواعد البيانات من ساعاتٍ إلى أقل من خمس عشرة دقيقة حيثما ينطبق ذلك.
وعي شبه فوري
الحصول على وعي شبه فوري (دقيقة واحدة) بمشكلات أداء قاعدة البيانات.
ما يمكنك رؤيته
ما يمكنك رؤيته على مستوى لغة الاستعلامات البنيوية
نعرض مقاييس لغة الاستعلامات البنيوية في الزمن الحقيقي مع تحديد النقاط الساخنة
نُحدِّد العباراتَ الاستعلامية البطيئة والنقاطَ الساخنة في الزمن الحقيقي لتمكين الضبط والفرز بصورةٍ أسرع.

تتبع سلسلة الاستدعاء الكاملة من التطبيق إلى قاعدة البيانات
تتبع وتصور سلاسل استدعاء التطبيق إلى قاعدة البيانات لكشف مكان نشوء الكمون.

نكتشف الشذوذَ بالذكاء الاصطناعي على مستوى قاعدة البيانات والجدول والعمليات الاستعلامية
نكتشف الشذوذ عبر مؤشّرات أداء قاعدة البيانات وأداء الجداول وإشارات العمليات في لغة الاستعلامات البنيوية عندما تكون بطيئة.

المقارنة التاريخية وتحليل الانحراف بعد التغييرات
مقارنة الأداء قبل/بعد الإصدارات أو تغييرات التكوين لاكتشاف الانحراف مبكراً.

نُصدِّر مؤشرات الأداء الرئيسة للتحليلات ونُنتج تقارير الامتثال
نتكامل مع أنظمة المراقبة الحالية عبر واجهاتِ برمجةِ التطبيقات بأسلوب ريست.
عرض موحد لقاعدة البيانات والتطبيق والشبكة لتحليل السبب الجذري عبر النطاقات
توحيد منظورات قاعدة البيانات والتطبيق والشبكة لتسريع استكشاف الأخطاء عبر النطاقات.
كيف تستخدمه الفرق
سيناريوهات واقعية
تأخير دفعة المدفوعات في ساعات الذروة
تباطأت دفعةُ المدفوعات الليلة بسبب تغييراتٍ في أكثرِ عباراتِ الاستعلام استهلاكًا بعد تحديث المخطّط.
حدّدت نيتيس الاستعلامَ الجديد بصفته طويلَ التشغيل وكشفت العباراتَ البطيئة في لغة الاستعلامات البنيوية؛ أعاد الفريق الإعدادات فتسارعَ إنجاز الدفعة بنسبة خمسةٍ وعشرين بالمئة.
ارتفاع مهلة الخدمات المصرفية عبر الجوال
زادت حالات فشل تسجيل الدخول عبر الجوال، وانتهت مهلةُ المستخدمين في طبقة التطبيق رغم أن مقاييس مسؤول قاعدة البيانات بدت طبيعية.
تتبّعت نيتيس الاستدعاءاتِ نحو قاعدة البيانات وحدّدت تنافُسًا على إعادة بناء الفهرس؛ وأعاد الإصلاحُ معدّلَ النجاح إلى تسعةٍ وتسعين فاصلَ ثمانية بالمئة.
تأخر تسوية أجهزة الصراف الآلي بدون فروع
تم الإبلاغ عن تأخر تسوية أجهزة الصراف الآلي؛ كان السبب الجذري غير واضح بين الشبكة/قاعدة البيانات/التطبيق.
وفرت نيتيس عرض مسار موحد وحددت مشكلة رمز الإرجاع في قاعدة البيانات؛ تجنبت ترقية البرنامج المزيد من تأثير الأعمال.
نظرة على النشر
نظرة عامة على النشر
نلتقط ونحلِّل أداء قواعد البيانات وسلوك لغة الاستعلامات البنيوية في الزمن الحقيقي، ثم نربط النتائج بسلسلة استدعاء التطبيق وصولًا إلى القاعدة، ونستخدم تحليلاتٍ مدعومةً بالذكاء الاصطناعي لإظهار الشذوذ وتسريع تحليل السبب الجذري اعتمادًا على إشارات قاعدة البيانات والتطبيق والشبكة.
- الالتقاط والتحليل والمعالجة
- خريطة مسار التطبيق إلى قاعدة البيانات
- محرّك تحليل السبب الجذري بالذكاء الاصطناعي

ابدأ مع نيتيس
شاهد كيف توحد نيتيس المراقبة الشاملة مع حقيقة مستوى الحزمة لاكتشاف المشكلات مبكراً وحل الأسباب الجذرية بشكل أسرع.
اتصل بنا