Automatische Diagnose von Performanceproblemen in Datenbankmanagementsyste men Präsentation im Rahmen des Datenbankseminars zum Thema: „Aktuelle Themen der DB-Forschung und –Entwicklung“ Friedrich-Schiller-Universität Jena Fakultät für Mathematik und Informatik Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme Gehalten von Christian Stützer
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Automatische Diagnose von Performanceproblemen in Datenbankmanagementsystemen Präsentation im Rahmen des Datenbankseminars zum Thema: Aktuelle Themen der.
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Automatische Diagnose von Performanceproblemen in Datenbankmanagementsystemen
Präsentation im Rahmen des Datenbankseminars zum Thema: „Aktuelle Themen der DB-Forschung
und –Entwicklung“
Friedrich-Schiller-Universität JenaFakultät für Mathematik und Informatik
Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme
Gehalten von Christian Stützer
Inhaltliche Gliederung
1. Motivation2. Problembeschreibung und Grundlagen
1. Diagnose2. Optimierung
3. Modelle zur Diagnose des DBMS1. Das Ressourcenmodell2. Das Workloadmodell
4. Das Diagnosesystem1. Grundlegendes zum Diagnosebaum2. Der verbesserte Diagnosebaum
5. Auswertung und Schlusswort
1. Motivation Ständig größer werdende Datenbanken Admins (DBA) „kämpfen“ mit immer mehr
Einstellungsparametern um Performance garantieren zu können ( wachsender Zeitaufwand)
Fehlende finanzielle Mittel
Automatisches Tuning spart Zeit und Kosten !
1. Motivation
Was ist Tuning? Diagnose Ressourcenverwaltung (Externe Faktoren)
1. Motivation
Ablauf des gesamten Tuningprozess:
Expertenwissen DBMS-Dokumentation
Diagnosebaum + Ressourcenbaum
Tuning-Algorithmus
Performance-Monitor
Ressourcenliste
Zu tunende Ressource
Zustand = getuned ???Performancedaten
END.ja nein
1. Motivation
Vorhandene Ansätze: Chaudhuri und Weikum: „Rethinking
Database System Architecture“ in „Proceedings of the 26th International Conference on Very Large Databases“, 2000
Hellerstein: „Automated Tuning Systems“ in „Proceedings of the 1997 Computer Measurement Group“, 1997
Hart et al: „An Approach To Automated Problem Isolation For Performance Management“ in Proceedings of the Computer Measurement Group“, 1999
2. Problembeschreibung und Grundlagen2.1 Diagnose
Diagnose = Finden der Ressourcen mit „schlechter“ Performance
Zwei verschiedene Diagnosesysteme:1.) Regelbasierende Diagnose
Informationen aus Expertenbefragung Erstellen eines Entscheidungsbaumes Durchlaufen des Baumes m.H. von Regeln und Fakten
2. Problembeschreibung und Grundlagen2.1 Diagnose
Beispiel eines Regelbasierenden Entscheidungsbaumes zur Bestimmung des Urlaubsziels
Kosten > 500€ ?
Angebot für Ausflüge ?
nein
Erholungsfaktor ?
Bulgarien Türkei Frankreich Karibik
niedrig hochniedrig hoch
Wurzel
Knoten
Blätter
ja
2. Problembeschreibung und Grundlagen2.1 Diagnose
2.) Modellbasierte Diagnose Abbildung des Systems auf ein Modell Modell soll die Fehler des Systems aufzeigen Primäre Anwendung: Stromkreise Problem bei DBMS:
Zusammenhänge im DBMS hoch komplex und zu ungenau erforscht
Zur Diagnose eines DBMS eher ungeeignet !
2. Problembeschreibung und Grundlagen2.1 Diagnose
Wie wird Performance gemessen? Standardisierte DB-Benchmarks:
Vorgabe durch Transaction Processing Performance Council (TPC)
Wichtigstes Benchmark: TPC-C Erzeugt 5 Transaktionstypen in Form eines OLTP-
Workload Performancemaß = Transactions per Minute (tpmC)
Weitere Benchmarks: TPC-H (auf OLAP basierend), TPC-R und TPC-W
2. Problembeschreibung und Grundlagen2.2 Optimierung
„Optimierung ist eine Technik zur Kalkulation der bestmöglichen Ressourcenauslastung, die notwendig
ist, um ein vorgegebenes Ergebnis zu erreichen.“
2. Problembeschreibung und Grundlagen2.2 Optimierung
Anwendung von Optimierungsmethoden auf das Diagnoseproblem:
Allgemeine Optimierung zu aufwendig! Modell der Linearen Programmierung zu zeitintensiv! Fallbasierende Argumentation einschränkende
Annahmen widersprechen DBMS-Performanceproblemen! Expertensysteme sehr umfangreiches Regelsystem!
2. Problembeschreibung und Grundlagen2.2 Optimierung
Welchen Nutzen können wir nun aus den vorhandenen Modellierungsmethoden ziehen???
Verwendung des Ansatzes eines Expertensystems Regeln für die Diagnose der Ressourcen erstellen
Regelbasierenden Entscheidungsbaum (=Diagnosebaum) zur automatischen Diagnose verwenden!
3. Modelle zur Diagnose des DBMS
Grundlegende Annahmen:
Hardware- und Softwareressourcen sind begrenzt
DBMS-Performance ist abhängig von den DBMS-Ressourcen
Hardware arbeitet einwandfrei
3. Modelle zur Diagnose des DBMS3.1 Das Ressourcenmodell
Modell beschreibt die Beziehungen zwischen den einzelnen Ressourcen
Bildet diese Beziehungen im Ressourcenbaum ab
3. Modelle zur Diagnose des DBMS3.1 Das Ressourcenmodell
Was sind Ressourcen? Definition:
„Ressourcen sind Objekte auf die das DBMS zurückgreift und deren Umfang, Betrag eingestellt werden kann.“
Unterscheidung von Physischen Ressourcen Logischen Ressourcen
3. Modelle zur Diagnose des DBMS3.1 Das Ressourcenmodell
Ressource wird beschrieben durch folgende Attribute:
Auswirkung auf die Performance I є {high,medium, low}
Zugelassener Bereich A = „set“ Default Wert D = „Wert“ Marker Wert M = < mname,mvalue >
Einstellungswert S = < sname,svalue>
Darstellung als Tupel:
R = < M, I, < S, A >, D >
3. Modelle zur Diagnose des DBMS3.1 Das Ressourcenmodell