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本繁體中文版使用機器翻譯，譯文僅供參考，若與英文版本牴觸，應以英文版本為準。

分析工作負載工廠中的錯誤日誌

貢獻者 netapp-rlithman
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使用智慧型錯誤日誌分析器自動解釋 Microsoft SQL Server 錯誤日誌，以便您可以快速識別和解決問題。 Agentic AI 為基礎的分析需要 Amazon Bedrock 整合。

關於這項工作

錯誤日誌分析和補救有助於維護 SQL Server 執行個體的健康和效能。有效地解釋 SQL Server 錯誤日誌需要仔細的分析和專業知識。手動監控、錯誤偵測和根本原因分析非常耗時，而且容易出錯。這些挑戰可能會延遲問題解決、增加停機時間並導致營運效率低落。智慧錯誤日誌分析器透過以下主要優勢解決了這些挑戰：

  • 智慧分組：根據唯一性、嚴重性和類別智慧地合併錯誤，並簡化故障排除過程，以便更快、更有效地解決問題。

  • 人工智慧驅動的調查：利用人工智慧主動分析錯誤，提供清晰、可操作的見解，以加速問題識別，而無需深厚的專業知識。

  • 錯誤豐富：透過外部引用增強錯誤日誌，提供清晰的上下文以提高理解和決策。

  • 最佳實務補救：為在 FSx for ONTAP上執行的 SQL Server 工作負載提供客製化的補救建議，使各種技能等級的使用者都能自信地解決問題。

無論何時使用智慧錯誤日誌分析器，您都可以完全控制您的環境，同時受益於先進的 AI 分析。

要使用智慧錯誤日誌分析器，您需要啟動 Amazon Bedrock、選擇模型工作負載工廠使用的模型、建立私人終端節點以連接到 Amazon Bedrock、新增權限並建立企業許可證。

"Amazon Bedrock 定價"

開始之前

要使用智慧型錯誤日誌分析器，您必須滿足以下先決條件：

步驟

  1. 使用其中一項登"主控台體驗"入。

  2. 在「資料庫」方塊中、選取 * 前往資料庫庫存 * 。

  3. 在資料庫中、選取 * 庫存 * 索引標籤。

  4. 選擇*SQL Server*作為資料庫引擎。

  5. 從「實例」標籤中，找到要分析的特定 SQL Server 實例，然後從選單中選擇「調查錯誤」。

  6. 從「錯誤調查」標籤中，請按照控制台中的說明完成以下先決條件：

    • 亞馬遜基岩

    • 網路：Amazon Bedrock 的私有終端節點

    • EC2 執行個體設定檔角色的權限

    • 與工作負載資料庫管理 (wlmdb) 相關的憑證

  7. 滿足先決條件後，選擇「立即調查」以使用智慧錯誤日誌分析器深入了解 SQL Server 錯誤日誌。

    掃描完成後，錯誤會顯示在控制台中，提供智慧錯誤日誌分析器偵測到的問題的全面視圖。

  8. 使用過濾器根據嚴重性、時間範圍和錯誤代碼等標準來優化顯示的錯誤。

  9. 查看詳細的錯誤訊息，包括原始錯誤訊息、基於 AI 的解釋以及解決錯誤的建議補救步驟。