Ajuste de escala inteligente

O ajuste de escala inteligente usa o aprendizado de máquina para fornecer predições com base em padrões de carga de trabalho históricos Ao analisar os dados na página Administração> Padrões de carga de trabalho , é possível aprender como otimizar o uso de seus recursos do sistema.

É possível obter mais informações sobre os seguintes recursos do sistema:

NZP Histórica e Prevista (métrica de desempenho doNetezza )
Perfil de Contorno Histórico ou Sugerido
Pontuação de confiança

Modelos de sementes

Os modelos de valor inicial são modelos pré-treinados que são transferidos por upload em sua área de trabalho temporária Uma API de predição usa esses modelos para a duração de um período de cortesia de treinamento (7 dias ou mais), após a implementação do sistema, a partir do dia 1. Nesse estágio, a contagem de confiança é baixa porque os modelos ainda não refletem suas cargas de trabalho.

Após o período de carência de treinamento terminar, o modelo é retreinado com os conjuntos de dados que foram gerados a partir dos dados de carga de trabalho coletados. A API de previsão executa inferência com base nos modelos pré-treinados. Em seguida, a pontuação de confiança é atualizada com base na precisão da previsão e o planejador do sistema aciona a tarefa do modelo de treinamento diariamente por 2 semanas e, em seguida, semanalmente.

Elementos de gráfico..

propriedade Desempenho

Use o menu suspenso Propriedade de desempenho para navegar entre diferentes gráficos.. O gráfico padrão Utilização da Carga de Trabalho visualiza vários pontos de dados que estão relacionados aos recursos de seu sistema

Quando você estiver olhando para o gráfico em geral, use a legenda para identificar o perfil de contorno.

Intervalo de tempo

Use o menu suspenso Intervalo de tempo para selecionar intervalos de tempo diferentes..

Por padrão, a data atual permanece a mesma. Quando você seleciona entre a visualização diária, semanal ou mensal, a data é agregada ao longo do tempo adequadamente.

Uma linha no meio do gráfico mostra o corte entre dados históricos e dados preditos ou sugeridos.

Os dados preditos são exibidos apenas quando o sistema está coletando dados históricos por pelo menos 7 dias Até então, o gráfico exibirá um ponto de dados para cada dia. Após 7 dias, uma previsão para um valor extra de duas semanas de informações aparece.

NZP Histórico e Previsto

As linhas roxa e rosa representam NZP histórico e NZP previsto.

NZP (Métrica de Desempenho doNetezza ) é uma medida de utilização do sistema.
O NZP de alto nível indica níveis elevados de utilização Baixo NZP indica diminuição do uso de recursos.
As linhas NZP históricas e previstas são medidas na escala à esquerda do gráfico entre 0% e 100%.

Perfil de contorno histórico e sugerido

Perfil de Contorno Histórico e Perfil de Contorno Sugerido são visualizados pelas barras azuis.

Os contornos exibidos à esquerda da linha de data atual são contornos históricos. Eles representam os perfis usados em cada intervalo de tempo.
As barras exibidas no lado direito da linha de data atual são contornos sugeridos para cada intervalo de tempo.

Os perfis de contorno são sugeridos com base no NZP previsto durante esse intervalo de tempo. Se o NZP exceder 80%, sugere-se que o perfil de contorno seja aumentado para o próximo contorno mais próximo para aumentar a computação e melhorar o desempenho para períodos de carga de trabalho pesados. Quando o algoritmo prevê NZP em ou abaixo de 20% para um intervalo de tempo, o gráfico sugere reduzir a escala para um perfil inferior.

Pontuação de confiança

A pontuação de confiança reflete a precisão das predições que são fornecidas com base em seus padrões de carga de trabalho históricos do sistema Analisando a pontuação de confiança, é possível escolher como usar seus recursos do sistema..

Exemplo de ajuste de escala inteligente

Efetuar login no console da Web
Acesse Administrando> Padrões de carga de trabalho.
Revise o gráfico de utilização de ajuste de escala inteligente.
Neste exemplo, como administrador de banco de dados, você deseja obter um entendimento mais profundo da utilização do sistema ao longo do tempo.

Nesse cenário, acontece que todo domingo, a utilização do sistema cai abaixo da média em comparação com outros dias da semana. Com base nessas informações, é possível atualizar seu planejamento de ajuste de escala para corresponder aos picos e quedas previstos nas cargas de trabalho.
Configure o planejador para diminuir a capacidade da instância para cada domingo, conforme descrito em Editar ajuste de escala planejado.
Configure o planejador para aumentar a capacidade novamente a partir de cada segunda-feira, conforme descrito em Editando o ajuste de escala planejado.

Como resultado, você verá uma melhoria de desempenho e redução no desperdício de recursos e custos no futuro.