Surveillance des performances avec les mesures de base de données Autonomous AI

Présente les étapes permettant d'afficher les mesures de base de données Autonomous AI.

1. Sur la page Détails de la base de données Autonomous AI, sélectionnez l'onglet Surveillance.
2. Il existe un graphique pour chaque mesure. Dans chaque graphique, vous pouvez sélectionner l'intervalle et les statistiques, ou utiliser les valeurs par défaut.

• Affichage des journaux et des traces d'audit
  Affiche les étapes permettant de visualiser les journaux et les traces d'audit de la base de données Autonomous AI.

Présente les étapes permettant d'afficher les mesures des bases de données autonomes d'un compartiment.

1. Sur la page Mesures de service, sous Compartiment, sélectionnez votre compartiment.
2. Sur la page Mesures de service, sous Espace de noms de mesures, sélectionnez oci_autonomous_database.
3. Si le compartiment comporte plusieurs bases de données Autonomous AI, vous pouvez afficher les mesures agrégées dans les bases de données autonomes en sélectionnant Agréger les flux de données des mesures.
4. Si vous souhaitez limiter les mesures affichées, en regard 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 fenêtre Modifier les dimensions, cliquez sur +Additional Dimension pour ajouter une dimension. Cliquez sur x pour enlever une dimension.

Vous pouvez limiter les instances où des mesures sont visibles à l'aide des dimensions. Les dimensions disponibles sont les suivantes : type de charge globale, nom d'affichage d'instance, région et OCID d'instance.

Explique comment créer et publier des mesures personnalisées sur Autonomous AI Database.

Conditions préalables

1. Obtenez l'accès à Oracle Cloud Infrastructure via Oracle Cloud Free Tier ou un compte cloud payant.

   Pour plus d'informations, reportez-vous à Obtenir un compte Oracle Cloud.

2. Créez une instance de base de données Autonomous AI ou accédez à une instance de base de données Autonomous AI existante.

   Pour plus d'informations, reportez-vous à Provisionnement d'une instance de base de données Autonomous AI.

3. Obtenez les informations d'identification ADMIN pour votre instance de base de données Autonomous AI.

4. Utilisez Database Actions ou tout client Oracle Database, tel que SQL Developer ou SQL*Plus, pour vous connecter à la base de données.

   Pour plus d'informations, reportez-vous à Connexion à Autonomous AI Database.

5. Vous devez accéder au service OCI Monitoring et à OCI Identity and Access Management.

   Pour plus d'informations, reportez-vous à Publication de mesures personnalisées à l'aide de l'API.

Présentation des mesures personnalisées avec le service OCI Monitoring

La figure suivante présente les étapes de création et de publication de mesures personnalisées sur la base de données Autonomous AI. Cela montre que vous collectez des données de mesure avec un script exécuté sur votre instance Autonomous AI Database, que vous publiez ces données vers le service OCI Monitoring et que vous pouvez créer des alarmes et des notifications 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. Ce script s'exécute régulièrement pour calculer, collecter et publier des mesures personnalisées vers le service OCI Monitoring.

• L'instance de base de données Autonomous AI peut se trouver sur une adresse publique ou privée. La communication entre l'instance de base de données Autonomous AI et le service OCI Monitoring se fait sur le réseau Oracle Cloud. Cela signifie que pour publier des mesures sur le service OCI Monitoring, vous n'avez pas besoin de créer de passerelle de service.

Création et publication de mesures personnalisées

Pour créer et publier des mesures personnalisées, procédez comme suit :

1. Dans OCI Identity and Access Management, créez un groupe dynamique pour votre instance de base de données Autonomous AI et créez une stratégie pour autoriser le groupe dynamique à publier des mesures sur le service OCI Monitoring.

   Par exemple :

   1. Dans la console Oracle Cloud Infrastructure, cliquez sur Identité, sécurité.
   2. Sous Identité, cliquez sur Domaines et sélectionnez un domaine d'identité (ou créez un 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 Autonomous AI 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 Autonomous AI 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 stratégie OCI Identity and Access Management (IAM) pour autoriser le groupe dynamique.

      Par exemple, créez une stratégie pour autoriser le groupe dynamique adb_dg à publier des mesures sur le service OCI Monitoring avec la stratégie 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

      
      

   Une fois la stratégie définie, le groupe dynamique avec la définition adb_dg est autorisé à publier des mesures dans le compartiment.

   A ce stade, la routine PL/SQL exécutée sur Autonomous AI Database ne peut publier aucune mesure sur le service OCI Monitoring car aucun utilisateur de base de données Autonomous AI n'est autorisé à publier des mesures sur le service OCI Monitoring. Vous fournissez cette fonctionnalité 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 Autonomous AI ou mettez à jour un utilisateur ou un schéma de base de données existant avec les privilèges requis.

   Par exemple :

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

      Par exemple, créez un utilisateur ECOMMERCE_USER sur l'instance de base de données Autonomous AI :

      CREATE USER ECOMMERCE_USER IDENTIFIED BY "password";

      Vous avez maintenant le nouvel utilisateur ECOMMERCE_USER. Les étapes suivantes sont identiques pour cet utilisateur ou pour l'utilisateur que vous spécifiez. Toutefois, si vous créez un utilisateur avec un nom différent, vous devez remplacer ECOMMERCE_USER par un autre nom utilisateur.

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

      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 informations d'identification Oracle Database pour le principal de ressource Oracle Cloud et donnez l'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, ce qui donne à l'utilisateur l'autorisation de publier des mesures sur le service OCI Monitoring.

      Par exemple :

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

      Pour plus d'informations, reportez-vous à Utilisation du principal de ressource pour accéder à des ressources Oracle Cloud Infrastructure.

      Au lieu de l'authentification de principal de ressource, vous pouvez utiliser les informations d'identification natives OCI pour l'authentification. Pour plus d'informations, reportez-vous à Procédure CREATE_CREDENTIAL.

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

      Par 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 informations 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 planifie l'exécution du script sur votre instance de base de données Autonomous AI.
   1. Par exemple, créez un script PL/SQL avec une mesure qui compte les lignes des exemples de données Star Schema Benchmark et les publie dans le service OCI Monitoring.

      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, reportez-vous à PostMetricData.

   2. Programmez un travail pour appeler et publier le point de données de mesure personnalisé une fois par minute. En production, le planning sera configuré pour s'exécuter en fonction de 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 Observation et gestion.
   2. Sous Observation 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 lineorder_metric (nom de la mesure que vous avez créée dans le script PL/SQL).

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