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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。

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 のエラー ログを自動的に解釈して、問題を迅速に特定し解決することができます。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 インスタンスの正常性とパフォーマンスの維持に役立ちます。SQL Server 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"

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。

  • あなたには"AWS アカウントの認証情報と読み取り/書き込みモードの権限"Workload Factory に新しいデータベース ホストを作成します。

  • "SQL Server インスタンスを登録する"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 ノードで実行されている 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 ノード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 ノード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 ノードに関連付けられた 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 ノード上の 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 ノード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。

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. [データベース]タイルで、*[データベースインベントリに移動]*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 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、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。