Analizza i registri degli errori in Workload Factory
Utilizza l'analizzatore intelligente del registro degli errori per interpretare automaticamente i registri degli errori di Microsoft SQL Server, in modo da poter identificare e risolvere rapidamente i problemi. L'analisi basata sull'intelligenza artificiale agentica richiede l'integrazione con Amazon Bedrock.
A proposito di questa attività
L'analisi e la correzione del registro degli errori contribuiscono a preservare l'integrità e le prestazioni delle istanze di SQL Server. Per interpretare in modo efficace i log degli errori di SQL Server sono necessarie analisi attente e competenza. Il monitoraggio manuale, il rilevamento degli errori e l'analisi delle cause principali richiedono molto tempo e sono soggetti a errori. Queste sfide possono ritardare la risoluzione dei problemi, aumentare i tempi di inattività e le inefficienze operative. L'analizzatore intelligente del registro degli errori affronta queste sfide con i seguenti vantaggi chiave:
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Raggruppamento intelligente: consolida in modo intelligente gli errori in base a unicità, gravità e categoria e semplifica il processo di risoluzione dei problemi per soluzioni più rapide ed efficaci.
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Indagine basata sull'intelligenza artificiale: sfrutta l'intelligenza artificiale per analizzare in modo proattivo gli errori, fornendo informazioni chiare e fruibili per accelerare l'identificazione dei problemi senza richiedere competenze approfondite.
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Arricchimento degli errori: arricchisce i registri degli errori con riferimenti esterni, offrendo chiarezza contestuale per migliorare la comprensione e il processo decisionale.
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Risoluzione dei problemi basata sulle best practice: fornisce consigli di risoluzione personalizzati per i carichi di lavoro di SQL Server in esecuzione su FSx per ONTAP, consentendo agli utenti di tutti i livelli di competenza di risolvere i problemi con sicurezza.
Ogni volta che utilizzi l'analizzatore del registro degli errori, mantieni il pieno controllo sul tuo ambiente, beneficiando al contempo di un'analisi AI avanzata.
Per utilizzare l'analizzatore del log degli errori, è necessario attivare Amazon Bedrock, selezionare il modello utilizzato da Workload Factory, creare un endpoint privato per connettersi ad Amazon Bedrock, aggiungere autorizzazioni e creare una licenza aziendale.
Privacy e sicurezza dei dati
La funzionalità garantisce la riservatezza e la sicurezza dei dati attraverso le seguenti misure:
I dati di registro e le aggregazioni rimangono all'interno del tuo account AWS e vengono comunicati tramite endpoint VPC privato (Amazon Bedrock), garantendo così che non vi sia alcuna esposizione alla rete Internet pubblica.
I dati dei clienti non vengono utilizzati per addestrare o migliorare i modelli. Amazon Bedrock elabora i log in tempo reale ma non esegue il training sui tuoi dati. I risultati vengono memorizzati nel tuo ambiente solo a scopo di riferimento. Per maggiori dettagli fare riferimento al"Documentazione sulla protezione dei dati di Amazon Bedrock" .
Prima di iniziare
Per utilizzare l'analizzatore del registro degli errori, è necessario soddisfare i seguenti prerequisiti:
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Devi avere"Credenziali dell'account AWS e autorizzazioni in modalità lettura/scrittura" per creare un nuovo host di database in Workload Factory.
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"Registra un'istanza di SQL Server"nella fabbrica dei carichi di lavoro.
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Devono essere soddisfatti anche i seguenti prerequisiti. Ti verrà richiesto di completare questi prerequisiti come parte dei passaggi per analizzare gli errori del registro.
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Attivazione Amazon Bedrock
Amazon Bedrock è necessario affinché l'agente AI in esecuzione sul nodo SQL da Workload Factory possa connettersi senza problemi a Bedrock e recuperare informazioni basate sull'AI per i log degli errori identificati.
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Networking
L'endpoint Amazon Bedrock VPC garantisce la comunicazione privata del tuo nodo SQL con le API Amazon Bedrock ed elimina l'esposizione alla rete Internet pubblica. Verificare che l'endpoint Amazon Bedrock VPC sia associato alla subnet del nodo SQL Server (ad esempio: vpce-050cb2f33a1380ffd).
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Autorizzazioni AWS IAM
Le seguenti autorizzazioni sono necessarie per il ruolo del profilo dell'istanza EC2 associato al nodo SQL e per le credenziali AWS associate a Workload Factory.
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Ruolo del profilo dell'istanza EC2 con autorizzazione "bedrock:InvokeModel"
Questa autorizzazione consente all'istanza EC2 sul nodo SQL corrispondente di richiamare i modelli Bedrock per l'indagine proattiva degli errori e per indicazioni sulla correzione. Questo profilo garantisce inoltre un accesso sicuro all'intelligenza artificiale per ottenere informazioni personalizzate.
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Credenziali AWS associate a Workload Factory: autorizzazioni "bedrock:GetFoundationModelAvailability" e "bedrock:ListInferenceProfiles"
Queste autorizzazioni verificano la disponibilità e la configurazione del modello nella regione del nodo SQL e garantiscono prestazioni affidabili e specifiche per la regione.
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Analizza i registri degli errori
Utilizzare la console Workload Factory per analizzare i log degli errori di SQL Server.
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Accedere utilizzando uno dei "esperienze di console".
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Nella sezione Database, selezionare Vai all'inventario dei database.
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Dal menu Database, selezionare Inventario.
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Nell'inventario, seleziona Microsoft SQL Server come tipo di motore di database.
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Dalla scheda Istanze, individua l'istanza specifica di SQL Server che desideri analizzare, quindi seleziona Analizza errori dal menu.
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Dalla scheda Indagine errore, completare i seguenti prerequisiti come descritto nella console:
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Roccia amazzonica
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Networking: endpoint privato per Amazon Bedrock
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Autorizzazioni per il ruolo del profilo dell'istanza EC2
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Credenziali associate a Workload Database Management (wlmdb)
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Una volta soddisfatti i prerequisiti, seleziona Indaga ora per utilizzare l'analizzatore del log degli errori e ottenere informazioni dettagliate sui log degli errori di SQL Server.
Dopo la scansione, gli errori vengono visualizzati nella console, offrendo una panoramica completa dei problemi rilevati dall'analizzatore del registro degli errori intelligente.
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Utilizza i filtri per restringere gli errori visualizzati in base a criteri quali gravità, intervallo di tempo e codice di errore.
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Esamina le informazioni dettagliate sull'errore, tra cui il messaggio di errore originale, la spiegazione basata sull'intelligenza artificiale e i passaggi correttivi suggeriti per risolvere gli errori.