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日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

データベース向け NetApp Workload Factory のエラーログを分析する

共同作成者 netapp-rlithman
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スマート エラー ログ アナライザーを使用すると、Microsoft SQL Server および Oracle データベースのエラー ログを自動的に解釈し、問題を迅速に特定して解決できます。Agentic AI ベースの分析には、Amazon Bedrock の統合が必要です。

タスクの内容

エラー ログの分析と修復は、SQL Server インスタンスと Oracle データベースの正常性とパフォーマンスを維持するのに役立ちます。エラー ログを効果的に解釈するには、慎重な分析と専門知識が必要です。手動による監視、エラー検出、根本原因分析には時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。これらの課題により、問題解決が遅れ、ダウンタイムが増加し、運用効率が低下する可能性があります。スマート エラー ログ アナライザーは、次のような主な利点によってこれらの課題に対処します。

  • スマートなグループ化: エラーを一意性、重大度、カテゴリ別にインテリジェントに統合し、トラブルシューティング プロセスを簡素化して、より迅速かつ効果的な解決を実現します。

  • AI 主導の調査: AI を活用してエラーをプロアクティブに分析し、明確で実用的な洞察を提供することで、深い専門知識を必要とせずに問題の特定を加速します。

  • エラーの強化: 外部参照を使用してエラー ログを強化し、コンテキストを明確にすることで、理解と意思決定を向上させます。

  • ベスト プラクティスの修復: FSx for ONTAPで実行されている SQL Server ワークロードに合わせてカスタマイズされた修復推奨事項を提供し、あらゆるスキル レベルのユーザーが自信を持って問題を解決できるようにします。

エラー ログ アナライザーを使用するたびに、高度な AI 分析のメリットを活用しながら、環境を完全に制御できます。

エラー ログ アナライザーを使用するには、Amazon Bedrock をアクティブ化し、Workload Factory が使用するモデルを選択し、Amazon Bedrock に接続するためのプライベート エンドポイントを作成し、アクセス許可を追加して、エンタープライズ ライセンスを作成する必要があります。

"Amazon Bedrockの価格"

メモ アカウント管理者がAI機能を無効にしている場合、メッセージが表示され、AI分析を使用できなくなります。管理者に連絡するか、"AI管理について学ぶ"。

データのプライバシーとセキュリティ

この機能は、次の対策によりデータのプライバシーとセキュリティを確保します。

データ主権

ログデータと集計は AWS アカウント内に保存され、プライベート VPC エンドポイント (Amazon Bedrock) を介して通信されるため、パブリックインターネットに公開されることはありません。

AIトレーニングなし

顧客データはモデルのトレーニングや改善には使用されません。 Amazon Bedrock はログをリアルタイムで処理しますが、ユーザーのデータに基づいてトレーニングを行うことはありません。結果は参照のみを目的として環境に保存されます。詳細については、"Amazon Bedrock データ保護ドキュメント" 。

開始する前に

エラー ログ アナライザーを使用するには、次の前提条件を満たしている必要があります。

  • 絶対です "表示、計画、分析の権限を付与する" AWS アカウントで、Workload Factory に新しいデータベース ホストを作成します。

  • "リソースを登録する"ワークロード ファクトリーで。

  • 以下の前提条件も満たす必要があります。ログ エラーを分析する手順の一部として、これらの前提条件を完了するように求められます。

    • Amazon Bedrock のアクティベーション

      Workload Factory の SQL Server または Oracle ホストで実行されている AI エージェントが Bedrock にシームレスに接続し、特定されたエラーログに関する AI ベースの分析情報を取得できるようにするには、Amazon Bedrock が必要です。

    • ネットワーキング

      Amazon Bedrock VPC エンドポイントは、Amazon Bedrock API を使用した SQL Server または Oracle ホストのプライベート通信を保証し、パブリックインターネットへの露出を排除します。 Amazon Bedrock VPC エンドポイントが SQL Server または Oracle ホストのサブネットに関連付けられていることを確認します (例: vpce-050cb2f33a1380ffd)。

    • AWS IAM 権限

      SQL Server または Oracle ホストに関連付けられた EC2 インスタンス プロファイル ロールと、Workload Factory に関連付けられた AWS 認証情報には、次の権限が必要です。

      • 「bedrock:InvokeModel」権限を持つ EC2 インスタンス プロファイル ロール

        この権限により、対応する SQL Server または Oracle ホスト上の EC2 インスタンスは、プロアクティブなエラー調査と修復ガイダンスのために Bedrock モデルを呼び出すことができます。このプロファイルは、カスタマイズされた分析情報を得るための安全な AI アクセスも保証します。

      • Workload Factory に関連付けられた AWS 認証情報: 「bedrock:GetFoundationModelAvailability」および「bedrock:ListInferenceProfiles」権限

        これらの権限は、SQL Server または Oracle ホストのリージョンにおけるモデルの可用性と構成を確認し、信頼性の高いリージョン固有のパフォーマンスを保証します。

    • Oracleユーザー権限

      次の権限は、拡張診断アラートへの読み取りアクセスを許可し、AI を活用したパターン検出と修復のためにログからエラー/トレースの詳細を抽出できるようにします。 V$DIAG_ALERT_EXT 。この権限は Oracle データベースにのみ必要です。

エラーログを分析する

Workload Factory コンソールを使用して、SQL Server エラー ログを分析します。

手順

  1. いずれかを使用してログインし"コンソールエクスペリエンス"ます。

  2. メニューを選択 ハンバーガー メニュー アイコンは、ストレージ、eda、ai、データベース、vmware、管理などのワークロードに移動するために使用されます。 次に、[データベース]を選択します。

  3. データベース メニューから、インベントリ を選択します。

  4. インベントリで、データベース エンジンの種類として Microsoft SQL Server または Oracle を選択します。

  5. [インスタンス] タブで、分析する特定の SQL Server インスタンスまたは Oracle データベースを見つけて、メニューから [エラーの調査] を選択します。

  6. エラー調査 タブで、コンソールに説明されているように次の前提条件を完了します。

    • アマゾンの岩盤

    • ネットワーキング: Amazon Bedrock のプライベートエンドポイント

    • EC2インスタンスプロファイルロールの権限

    • ワークロード データベース管理 (wlmdb) に関連付けられた資格情報

  7. 前提条件が満たされている場合は、[今すぐ調査] を選択して、エラー ログ アナライザーを使用して SQL Server エラー ログの詳細を取得します。

    スキャン後、コンソールにエラーが表示され、スマート エラー ログ アナライザーによって検出された問題の包括的なビューが提供されます。

  8. フィルターを使用して、重大度、期間、エラー コードなどの基準に基づいて、またはコンピューティング、ストレージ、ネットワーク、セキュリティなどのインフラストラクチャ指向のタグによって、表示されるエラーを絞り込みます。

  9. 元のエラー メッセージ、AI ベースの説明、エラーを解決するための推奨される修復手順など、詳細なエラー情報を確認します。