Surveiller les performances grâce aux mesures de base de données d'intelligence artificielle autonome

Affiche les étapes pour voir les mesures de base de données d'intelligence artificielle autonome.

1. Dans la page Détails de la base de données du service d'intelligence artificielle autonome, sélectionnez l'onglet Surveillance.
2. Un graphique s'affiche pour chaque mesure. Dans chaque graphique, vous pouvez sélectionner une valeur pour Intervalle et Statistique ou utiliser les valeurs par défaut.

• Voir les journaux et les pistes de vérification
  Affiche les étapes pour voir les journaux et les pistes de vérification de la base de données d'intelligence artificielle autonome.

Montre les étapes permettant de voir les mesures pour les bases de données d'intelligence artificielle autonomes d'un compartiment.

1. Dans la page Mesures de service, sous Compartiment, sélectionnez votre compartiment.
2. Dans la page Services Metrics (Mesures de service), sous Metric Namespace (Espace de noms de mesure) sélectionnez oci_autonomous_database.
3. S'il existe plusieurs bases de données d'IA autonomes dans le compartiment, vous pouvez afficher des mesures agrégées pour l'ensemble des bases de données autonomes en sélectionnant Agréger les flux de mesures.
4. Si vous voulez limiter les mesures que vous voyez, à côté de Dimensions cliquez sur Ajouter (cliquez sur Modifier si vous avez déjà ajouté des dimensions).
   1. Dans le champ Nom de dimension, sélectionnez une dimension.
   2. Dans le champ Valeur de dimension, sélectionnez une valeur.
   3. Cliquez sur Terminé.

   Dans la boîte de dialogue Modifier les dimensions, cliquez sur Dimension +Additional pour ajouter une dimension supplémentaire. Cliquez sur x pour supprimer une dimension.

Vous pouvez limiter les instances où vous voyez des mesures avec des dimensions. Les dimensions disponibles comprennent : le type de charge de travail, le nom d'affichage de l'instance, la région et l'OCID de l'instance.

Décrit comment créer et publier des mesures personnalisées sur une base de données d'IA autonome.

Conditions requises

1. Obtenez un accès à Oracle Cloud Infrastructure au moyen du niveau gratuit d'Oracle Cloud ou d'un compte en nuage payant.

   Pour plus d'informations, voir Obtenir un compte Oracle Cloud.

2. Créez une instance de base de données d'IA autonome ou avez accès à une instance de base de données d'IA autonome existante.

   Pour plus d'informations, voir Provisionner une instance Autonomous AI Database.

3. Obtenez les données d'identification ADMIN pour votre instance de base de données du service d'intelligence artificielle autonome.

4. Utilisez Database Actions ou l'un des clients Oracle Database, tels que SQL Developer ou SQL*Plus, pour vous connecter à la base de données.

   Pour plus d'informations, voir Se connecter à Autonomous AI Database.

5. Vous devez accéder au service de surveillance OCI et à la gestion des identités et des accès OCI.

   Pour plus d'informations, voir Publication de mesures personnalisées à l'aide de l'API.

Aperçu des mesures personnalisées avec le service de surveillance OCI

La figure suivante présente les étapes de création et de publication de mesures personnalisées sur une base de données d'IA autonome. Cela montre que vous collectez les données de mesure avec un script s'exécutant sur votre instance de base de données d'intelligence artificielle autonome et que vous publiez ces données dans le service de surveillance pour OCI, et comment créer des alarmes et des avis pour les valeurs de mesure.

Description de l'illustration autonomous-database-custom-metrics.eps

• Créez et déployez un script PL/SQL sur votre instance de base de données Autonomous AI Database. Ce script s'exécute périodiquement pour calculer, collecter et publier des mesures personnalisées dans le service de surveillance OCI.

• L'instance de base de données de l'IA autonome peut se trouver sur un point d'extrémité public ou privé. La communication entre l'instance de base de données d'intelligence artificielle autonome et le service de surveillance pour OCI a lieu sur le réseau Oracle Cloud. Cela signifie que pour publier des mesures sur le service de surveillance OCI, vous n'avez pas besoin de créer de passerelle de service.

Créer et publier des mesures personnalisées

Pour créer et publier des mesures personnalisées :

1. Dans le service de gestion des identités et des accès pour OCI, créez un groupe dynamique pour votre instance de base de données du service d'intelligence artificielle autonome et créez une politique pour autoriser le groupe dynamique à publier des mesures dans le service de surveillance pour OCI.

   Exemple :

   1. Dans la console Oracle Cloud Infrastructure, cliquez sur Identité et sécurité.
   2. Sous Identité, cliquez sur Domaines et sélectionnez un domaine d'identité (ou créez un nouveau domaine d'identité).
   3. Sous Domaine d'identité, cliquez sur Groupes dynamiques.
   4. Cliquez sur Créer un groupe dynamique et entrez un nom, une description et une règle.

      Par exemple, créez un groupe dynamique nommé adb_dg pour votre instance de base de données d'intelligence artificielle autonome et créez une règle :

      ALL {resource.type = 'autonomousdatabase', resource.compartment.id = 'OCID_of_compartment'}

      Vous pouvez également sélectionner une seule instance de base de données du service d'intelligence artificielle autonome au lieu de toutes les instances du compartiment :

      ALL {resource.type = 'autonomousdatabase', resource.id = 'OCID_of_autonomousdatabase_instance'}

      
      

      
      Description de l'illustration adb_custom_metrics_dynamic_group.png

      
      
   5. Cliquez sur Créer.
   6. Créez une politique de gestion des identités et des accès (IAM) OCI pour autoriser le groupe dynamique.

      Par exemple, créez une politique pour autoriser le groupe dynamique adb_dg à publier des mesures dans le service de surveillance OCI avec la politique adb_dg_policy :

      Allow dynamic-group adb_dg to use metrics in compartment OCID_of_compartment

      
      

      
      Description de l'illustration adb_custom_metrics_policy.png

      
      

   Après avoir défini la politique, le groupe dynamique avec la définition adb_dg est autorisé à publier des mesures dans le compartiment.

   À ce stade, le sous-programme PL/SQL exécuté sur Autonomous AI Database ne peut pas publier de mesures dans le service de surveillance OCI, car aucun utilisateur de Autonomous AI Database n'est autorisé à publier des mesures dans le service de surveillance OCI. Vous fournissez cette capacité lorsque vous activez le principal de ressource à l'étape suivante (étape 2c).

2. Créez un utilisateur ou un schéma de base de données avec les privilèges requis dans votre instance de base de données d'intelligence artificielle autonome ou mettez à jour un utilisateur ou un schéma de base de données existant avec les privilèges requis.

   Exemple :

   1. Créez un utilisateur de base de données ou utilisez un utilisateur existant pour publier des mesures.

      Par exemple, créez un nouvel utilisateur ECOMMERCE_USER sur l'instance de base de données d'intelligence artificielle autonome :

      CREATE USER ECOMMERCE_USER IDENTIFIED BY "password";

      Vous avez maintenant le nouvel utilisateur ECOMMERCE_USER. Les étapes suivantes sont les mêmes avec cet utilisateur ou avec l'utilisateur que vous spécifiez. Toutefois, si vous créez un utilisateur avec un autre nom, vous devez remplacer ECOMMERCE_USER par le nom d'utilisateur de remplacement.

   2. Accordez à l'utilisateur les privilèges liés à Oracle Database requis.

      GRANT CREATE TABLE, ALTER ANY INDEX, CREATE PROCEDURE, 
             CREATE JOB, SELECT ANY TABLE, EXECUTE ANY PROCEDURE, UPDATE ANY TABLE, 
             CREATE SESSION, UNLIMITED TABLESPACE, CONNECT, RESOURCE 
             TO ECOMMERCE_USER;
      GRANT  SELECT ON "SYS"."V_$PDBS" TO ECOMMERCE_USER;
      GRANT  EXECUTE ON "C##CLOUD$SERVICE"."DBMS_CLOUD" to ECOMMERCE_USER;
      GRANT  SELECT ON SYS.DBA_JOBS_RUNNING TO ECOMMERCE_USER;

   3. Activez les données d'identification Oracle Database pour le principal de ressource Oracle Cloud et donnez accès à l'utilisateur.

      Cette étape connecte le groupe dynamique adb_dg que vous avez créé à l'étape 1 à l'utilisateur de base de données ECOMMERCE_USER, lui donnant l'autorisation de publier des mesures dans le service de surveillance OCI.

      Exemple :

      EXEC DBMS_CLOUD_ADMIN.ENABLE_RESOURCE_PRINCIPAL(username => 'ECOMMERCE_USER');

      Pour plus d'informations, voir Utiliser un principal de ressource pour accéder aux ressources Oracle Cloud Infrastructure.

      Au lieu de l'authentification avec le principal de ressource, vous pouvez utiliser les données d'identification natives OCI pour l'authentification. Pour plus d'informations, voir ProcédureCREATE_CREDENTIAL.

   4. (Facultatif) Vérifiez les opérations que vous avez effectuées à l'étape précédente.

      Exemple :

      SELECT OWNER, CREDENTIAL_NAME FROM DBA_CREDENTIALS WHERE CREDENTIAL_NAME = 'OCI$RESOURCE_PRINCIPAL'  AND OWNER =  'ADMIN';

      Pour vérifier si un utilisateur autre qu'ADMIN a accès au principal de ressource OCI, par exemple pour vérifier si ECOMMERCE_USER a accès aux données d'identification de base de données, utilisez la vue DBA_TAB_PRIVS :

      SELECT * FROM DBA_TAB_PRIVS WHERE DBA_TAB_PRIVS.GRANTEE='ECOMMERCE_USER';

3. Créez un script PL/SQL qui publie les données de mesure et programmez l'exécution du script sur votre instance de base de données d'intelligence artificielle autonome.
   1. Par exemple, créez un script PL/SQL avec une mesure qui compte les rangées des données-échantillons Star Schema Benchmark et les publie dans le service de surveillance OCI.

      CREATE OR REPLACE PROCEDURE publish_lineorder_metric (p_sql_statement IN VARCHAR2)
      IS
      l_result NUMBER;
      l_compartment_ocid VARCHAR2(255);
      l_db_name VARCHAR2(255);
      l_region VARCHAR2(255);
      l_json_payload CLOB;
      l_cloud_identity CLOB;
      BEGIN
      
      -- 1. Execute the SQL statement and get the result
      EXECUTE IMMEDIATE p_sql_statement INTO l_result;
       
       -- 2. Get compartment OCID, DB name, and region from cloud identity
       SELECT cloud_identity INTO l_cloud_identity FROM v$pdbs;
        
       l_compartment_ocid := JSON_VALUE(l_cloud_identity, '$.COMPARTMENT_OCID');
       l_db_name := JSON_VALUE(l_cloud_identity, '$.DATABASE_NAME');
       l_region := JSON_VALUE(l_cloud_identity, '$.REGION');
       
      DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(l_cloud_identity);
       
       -- 3. Construct the JSON payload for the metric
      
       l_json_payload :=
       '{' ||
       ' "metricData": [' ||
       ' {' ||
       ' "namespace": "custom_metrics",' ||
       ' "compartmentId": "' || l_compartment_ocid || '",' ||
       ' "name": "lineorder_metric",' ||
       ' "dimensions": {' ||
       ' "dbName": "' || l_db_name || '"' ||
       ' },' ||
       ' "datapoints": [' ||
       ' {' ||
       ' "timestamp": "' || TO_CHAR(SYSTIMESTAMP AT TIME ZONE 'UTC', 'YYYY-MM-DD"T"HH24:MI:SS.FF3"Z"') || '",' ||
       ' "value": ' || l_result ||
       ' }' ||
       ' ]' ||
       ' }' ||
       ' ]' ||
       '}';
       
       -- 4. Publish the metric using DBMS_CLOUD.SEND_REQUEST
      
       DECLARE
       l_response DBMS_CLOUD_TYPES.resp;
       BEGIN
       l_response := DBMS_CLOUD.SEND_REQUEST(
       credential_name => 'OCI$RESOURCE_PRINCIPAL',
       uri => 'https://telemetry-ingestion.' || l_region || '.oraclecloud.com/20180401/metrics',
       method => 'POST',
       body => UTL_RAW.CAST_TO_RAW(l_json_payload)
       );
       
       –- 5. Check response status
      
       IF DBMS_CLOUD.GET_RESPONSE_STATUS_CODE(l_response) = 200 THEN
       DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Metric published successfully!');
       ELSE
       DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Error publishing metric: ' || DBMS_CLOUD.GET_RESPONSE_STATUS_CODE(l_response));
       DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(DBMS_CLOUD.GET_RESPONSE_TEXT(l_response));
       END IF;
       
       EXCEPTION
       WHEN OTHERS THEN
       DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Error during SEND_REQUEST: ' || SQLERRM);
       END;
      EXCEPTION
       WHEN OTHERS THEN
       DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Error: ' || SQLERRM);
      END;
      /

      Pour plus d'informations, voir PostMetricData.

   2. Programmez une tâche pour appeler et publier le point de données de mesure personnalisée une fois par minute. En production, le programme sera configuré pour s'exécuter selon vos besoins.

      BEGIN
         DBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB (
            job_name => 'publish_lineorder_count_job',
            job_type => 'STORED_PROCEDURE',
            job_action => 'ECOMMERCE_USER.publish_lineorder_metric',
            number_of_arguments => 1,
            start_date => SYSTIMESTAMP,
            repeat_interval => 'FREQ=MINUTELY;INTERVAL=1',
            enabled => FALSE,
            AUTO_DROP => FALSE,
            comments => 'Publishes the count of rows in SSB.LINEORDER every 1 minute'
      );
       
        DBMS_SCHEDULER.SET_JOB_ARGUMENT_VALUE (
             job_name => 'publish_lineorder_count_job',
             argument_position => 1,
             argument_value => 'SELECT COUNT(*) FROM SSB.LINEORDER'
       );
       
         DBMS_SCHEDULER.ENABLE('ECOMMERCE_USER.PUBLISH_LINEORDER_COUNT_JOB');
      END;

4. Explorez les mesures personnalisées publiées dans l'explorateur de mesures.
   1. Dans le menu de navigation de la console Oracle Cloud Infrastructure, cliquez sur Observabilité et gestion.
   2. Sous Observabilité et gestion, cliquez sur Explorateur de mesures.
      
      

      
      Description de l'illustration adb_custom_metrics_explore.png

      
      
   3. Dans l'explorateur de mesures, sélectionnez l'espace de noms custom_metrics_from_adb, resourceGroup ecommerece_adb et le nom de mesure lineorder_metric (nom de la mesure que vous avez créée dans le script PL/SQL).

      Toutes les métadonnées et dimensions que vous avez définies pour les mesures personnalisées sont disponibles. Vous pouvez créer des interrogations MQL (metrics Query Language) pour analyser ces mesures en fonction de vos besoins et de votre cas d'utilisation. Vous pouvez également configurer des alarmes Oracle Cloud sur le flux de mesure pour alerter votre équipe opérationnelle. Cela automatise la boucle d'observabilité pour les mesures de base de données IA autonome de votre choix. Notez que dans l'explorateur de mesures, l'écran de mesure affiche par défaut la vue de graphique et que vous avez la possibilité d'activer la vue de liste pour mettre en surbrillance les points de données.