Oracle Cloud Infrastructureドキュメント

自律型AIデータベース・メトリックによるパフォーマンスの監視

メトリック、アラームおよび通知を使用して、データベースのヘルス、容量およびパフォーマンスをモニターできます。Oracle Cloud Infrastructure ConsoleまたはモニタリングAPIを使用して、メトリックを表示できます。

Autonomous AI Databaseインスタンスのメトリックの表示

自律型AIデータベース・メトリックを表示するステップを示します。

メトリックを表示するには、(コンソール、REST APIまたは別のツールのいずれかを使用しているかにかかわらず) Oracle Cloud Infrastructureポリシーで指定されている必要なアクセス権が必要です。詳細は、ポリシーの開始を参照してください。

必要に応じて、次のステップを実行します:

  • Oracle Cloud Infrastructure Consoleを開くには、クラウドの横にあるナビゲーション・アイコンをクリックします。

  • Oracle Cloud Infrastructureの左側のナビゲーション・メニューから、「Oracle AI Database」をクリックし、「Autonomous AI Database」をクリックします。

  • 「Autonomous AIデータベース」ページで、「表示名」列のリンクからAutonomous AIデータベースを選択します。

Autonomous AI Databaseインスタンスのメトリックを表示する手順は、次のとおりです。

  1. 「Autonomous AIデータベースの詳細」ページで、「モニタリング」タブを選択します。

  2. メトリックごとにチャートがあります。各チャートで、「間隔」および「統計」を選択するか、デフォルト値を使用できます。

ノート

ノート:次の表に、Oracle Cloud Infrastructure Consoleの「モニタリング」タブに表示されるデフォルトのメトリックを示します。すべてのデータベース・メトリックおよびディメンションのリストは、使用可能なメトリック: oci_autonomous_databaseを参照してください。

メトリック名 摘要
CPU使用率

すべてのコンシューマ・グループにわたって集計された、パーセンテージで表されたCPU使用率。使用率は、データベースが使用を許可されているCPUの数(ECPUの数)に関して報告されます。

データベースでOCPUを使用する場合、許可されるCPU数はOCPU数の2倍になります。
ストレージの使用状況 プロビジョニングされたストレージ容量のうち、現在使用中の割合。すべての表領域の割当て済領域の合計を表します。
セッション データベース内のセッション数。
実行数 選択した間隔中にSQL文を実行するユーザー・コールおよび再帰コールの数。
実行中の文 選択した間隔中に、すべてのコンシューマ・グループ間で集計した実行中のSQL文の数。
キュー済のステートメント 選択した間隔中に、すべてのコンシューマ・グループ間で集計したキュー済SQL文の数。
データベース可用性

データベースは、選択した時間間隔中に接続に使用可能です(このメトリックのデータは5分遅れます)。このメトリックに使用可能な値:

  • 1 = データベースが使用可能
  • 0 = データベースは使用できません

データベースが使用できない場合にトリガーされるアラームを設定できます(値0)。

ノート: 可用性は、デリバリ・ポリシー(Autonomous AI Database Availability Service Level Agreementを参照)のOracle PaaS and IaaS Public Cloud Services Pillar Documentに記載されている「月次稼働時間率」に基づいて、ORA-12514エラーによる失敗した接続を使用して計算されます。
失敗した接続

選択した間隔におけるデータベースへの失敗した接続の合計数が表示されます。

接続試行がデータベースに到達すると、接続は失敗としてカウントされ、ORA-12514、ORA-12519またはORA-12529のいずれかのエラーを記録します。

メトリックにアラームを作成するには、メトリック・チャートまたは表で処理を選択し、メニューで「このクエリにアラームを作成」を選択します。アラームの設定および使用の詳細は、アラームの管理を参照してください。

メトリックの詳細は、使用可能なメトリック: oci_autonomous_databaseを参照してください。

モニタリングAPIを使用して、メトリックを表示することもできます。詳細は、モニタリングAPIを参照してください。

ログおよび監査証跡の表示

Autonomous AI Databaseのログおよび監査証跡を表示するステップを示します。

ノート

ノート:ログおよび監査試行を表示するには、(コンソール、REST APIまたは別のツールのいずれかを使用しているかにかかわらず) Oracle Cloud Infrastructureポリシーで指定された必要なアクセス権が必要です。詳細は、ポリシーの開始を参照してください。

Autonomous AI Databaseインスタンスの監査証跡およびログを表示するには:

  1. 「詳細」ページで、「モニタリング」タブを選択します。

  2. 「モニタリング」タブで、「監査とログの表示」リンクをクリックします。

    • 「ロギング」領域で、「ログ」をクリックしてログ情報を表示します。

    • ロギング領域で、「監査」をクリックして監査情報を表示します。

詳細は、Autonomous AI Databaseの監査および監査ログを参照してください。

コンパートメント内のAutonomous AIデータベースのメトリックの表示

コンパートメント内のAutonomous AI Databaseのメトリックを表示するステップを示します。

メトリックを表示するには、(コンソール、REST APIまたはその他のツールのいずれを使用しているかにかかわらず) Oracle Cloud Infrastructureポリシーで指定された必要なアクセス権が必要です。詳細は、ポリシーの開始を参照してください。

  • Oracle Cloud Infrastructure Consoleを開くには、クラウドの横にあるナビゲーション・アイコンをクリックします。

  • 左側のナビゲーション・リストから、「オブザーバビリティおよび管理」をクリックします。「モニタリング」で、「サービス・メトリック」をクリックします。

メトリック・サービスを使用してAutonomous AI Databaseメトリックを表示するには:

  1. 「サービス・メトリック」ページの「コンパートメント」で、コンパートメントを選択します。

  2. 「サービス・メトリック」ページの「メトリック・ネームスペース」で、「oci_autonomous_database」を選択します。

  3. コンパートメントに複数のAutonomous AIデータベースがある場合は、「メトリック・ストリームの集計」を選択して、Autonomous AIデータベース全体で集計されたメトリックを表示できます。

  4. 表示されるメトリックを制限する場合は、「ディメンション」の横にある「追加」をクリック(ディメンションを追加している場合は「編集」をクリック)。

    1. 「ディメンション名」フィールドでディメンションを選択します。

    2. 「ディメンション値」フィールドで値を選択します。

    3. 「Done」をクリックします。

    「ディメンションの編集」ダイアログで、「+追加ディメンション」をクリックして追加のディメンションを追加します。ディメンションを削除するには、「x」をクリックします。

特定のメトリックにアラームを作成するには、「オプション」をクリックし、「このクエリにアラームを作成します」を選択します。アラームの設定および使用の詳細は、アラームの管理を参照してください。

Autonomous AI Databaseのメトリックとディメンション

メトリックとディメンションを表示するインスタンスを制限できます。使用可能なディメンションには、ワークロード・タイプ、インスタンス表示名、リージョンおよびインスタンスOCIDが含まれます。

ディメンションを使用するには、Oracle Cloud Infrastructureコンソールの「サービス・メトリック」ページで値を選択するか、APIを使用してディメンション値を設定します。メトリックを表示し、メトリック・ディメンションを選択するには、コンパートメント内のAutonomous AIデータベースのメトリックの表示を参照してください。

Autonomous AI Databaseでのカスタム・メトリックの使用

Autonomous AI Databaseでカスタム・メトリックを作成および公開する方法について説明します。

Autonomous AI Databaseには、OCI Monitoringサービスを通じて利用できる多くのデータベース関連メトリックが用意されています。また、カスタム・メトリックを作成して、独自のメトリックを収集、公開および分析できます。カスタム・メトリックは、Autonomous AI Databaseインスタンスから指定されたデータを収集し、OCI SDKが提供するREST APIを使用してOCI Monitoringサービスにデータを公開します。

前提条件

  1. Oracle Cloud Free Tierまたは有料クラウド・アカウントを通じてOracle Cloud Infrastructureへのアクセスを取得します。

    詳細は、Oracle Cloudアカウントの取得を参照してください。

  2. 自律型AIデータベース・インスタンスを作成するか、既存の自律型AIデータベース・インスタンスにアクセスできます。

    詳細は、Autonomous AI Databaseインスタンスのプロビジョニングを参照してください。

  3. 自律型AIデータベース・インスタンスのADMIN資格証明を取得します。

  4. データベース・アクションまたはSQL DeveloperやSQL*PlusなどのOracle AI Databaseクライアントを使用して、データベースに接続します。

    詳細は、Autonomous AI Databaseへの接続を参照してください。

  5. OCIモニタリング・サービスおよびOCI Identity and Access Managementへのアクセスが必要です。

    詳細は、APIを使用したカスタム・メトリックの公開を参照してください。

OCI Monitoringサービスを使用したカスタム・メトリックの概要

次の図は、Autonomous AI Databaseでカスタム・メトリックを作成および公開するステップを示しています。これは、Autonomous AI Databaseインスタンスで実行されているスクリプトを使用してメトリック・データを収集し、このデータをOCI Monitoringサービスに公開すること、およびメトリック値のアラームと通知を作成する方法を示しています。

autonomous-database-custom-metrics.epsの説明が続きます

図autonomous-database-custom-metrics.pngの説明

  • 自律型AIデータベース・インスタンスにPL/SQLスクリプトを作成してデプロイします。このスクリプトは、カスタム・メトリックを計算、収集およびOCIモニタリング・サービスに公開するために定期的に実行されます。

  • 自律型AIデータベース・インスタンスは、パブリック・エンドポイントまたはプライベート・エンドポイントに配置できます。Autonomous AI DatabaseインスタンスとOCI Monitoringサービス間の通信は、Oracle Cloudネットワーク上で行われます。つまり、OCIモニタリング・サービスにメトリックを公開するには、サービス・ゲートウェイを作成する必要はありません。

カスタム・メトリックの作成および公開

カスタム・メトリックを作成して公開するには:

  1. OCI Identity and Access Managementで、自律型AIデータベース・インスタンスの動的グループを作成し、動的グループがOCIモニタリング・サービスにメトリックをポストすることを認可するポリシーを作成します。

    たとえば:

    1. Oracle Cloud Infrastructureコンソールで、「アイデンティティおよびセキュリティ」をクリックします。

    2. 「アイデンティティ」で、「ドメイン」をクリックし、アイデンティティ・ドメインを選択します(または、新しいアイデンティティ・ドメインを作成します)。

    3. 「アイデンティティ・ドメイン」で、「動的グループ」をクリックします。

    4. 「動的グループの作成」をクリックし、「名前」、「説明」およびルールを入力します。

      たとえば、Autonomous AI Databaseインスタンスに対してadb_dgという名前の動的グループを作成し、ルールを作成します:

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

      または、コンパートメント内のすべてのインスタンスではなく、単一のAutonomous AI Databaseインスタンスを選択できます:

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

      adb_custom_metrics_dynamic_group.pngの説明が続きます

      図adb_custom_metrics_dynamic_group.pngの説明

    5. 「作成」をクリックします。

    6. OCI Identity and Access Management (IAM)ポリシーを作成して、動的グループを認可します。

      たとえば、動的グループadb_dgがポリシーadb_dg_policyを使用してメトリックをOCIモニタリング・サービスにポストすることを認可するポリシーを作成します:

      Allow dynamic-group adb_dg to use metrics in compartment OCID_of_compartment

      adb_custom_metrics_policy.pngの説明が続きます

      図adb_custom_metrics_policy.pngの説明

    ポリシーを定義した後、定義がadb_dgの動的グループは、コンパートメントにメトリックを投稿する権限を持ちます。

    この時点で、Autonomous AI Databaseで実行されているPL/SQLルーチンは、OCIモニタリング・サービスにメトリックを公開する権限を持つAutonomous AI Databaseユーザーがいないため、OCIモニタリング・サービスにメトリックを投稿できません。この機能は、次のステップ(ステップ2c)でリソース・プリンシパルを有効にするときに指定します。

  2. 自律型AIデータベース・インスタンスで必要な権限を持つ新しいデータベース・ユーザーまたはスキーマを作成するか、必要な権限で既存のデータベース・ユーザーまたはスキーマを更新します。

    たとえば:

    1. データベース・ユーザーを作成するか、既存のユーザーを使用してメトリックを公開します。

      たとえば、Autonomous AI Databaseインスタンスに新規ユーザーECOMMERCE_USERを作成します:

      CREATE USER ECOMMERCE_USER IDENTIFIED BY "password";

      これで、新しいユーザーECOMMERCE_USERが作成されました。次のステップは、このユーザーまたは指定したユーザーと同じです。ただし、別の名前のユーザーを作成する場合は、ECOMMERCE_USERを代替ユーザー名に置き換える必要があります。

    2. 必要なOracle AI Database関連権限をユーザーに付与します。

      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. Oracle Cloudリソース・プリンシパルのOracle AI Database資格証明を有効にし、ユーザーへのアクセス権を付与します。

      このステップでは、ステップ1で作成した動的グループadb_dgをデータベース・ユーザーECOMMERCE_USERに接続し、OCIモニタリング・サービスにメトリックをポストする権限をユーザーに付与します。

      たとえば:

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

      詳細は、リソース・プリンシパルを使用したOracle Cloud Infrastructureリソースへのアクセスを参照してください。

      リソース・プリンシパル認証の代替として、認証にOCIネイティブ資格証明を使用できます。詳細は、「CREATE_CREDENTIALプロシージャ」を参照してください。

    4. (オプション)前のステップで完了した操作を確認します。

      たとえば:

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

      ADMIN以外のユーザーがOCIリソース・プリンシパルにアクセスできるかどうかを確認するには、たとえば、ECOMMERCE_USERがデータベース資格証明にアクセスできるかどうかを確認するには、DBA_TAB_PRIVSビューを使用します。

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

  3. メトリック・データを公開し、Autonomous AI Databaseインスタンスで実行するようにスクリプトをスケジュールするPL/SQLスクリプトを作成します。

    1. たとえば、スター・スキーマ・ベンチマーク・サンプル・データの行をカウントし、OCIモニタリング・サービスに公開するメトリックを含むPL/SQLスクリプトを作成します。

      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;
/

      詳細は、「PostMetricData」を参照してください。

    2. カスタム・メトリック・データ・ポイントをコールおよび公開するジョブを1分に1回スケジュールします。本番では、スケジュールは必要に応じて実行するように構成されます。

      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. メトリック・エクスプローラで公開されたカスタム・メトリックを確認します。

    1. Oracle Cloud Infrastructure Consoleのナビゲーション・メニューから、「監視および管理」をクリックします。

    2. 「監視および管理」で、「メトリック・エクスプローラ」をクリックします。

      adb_custom_metrics_explore.pngの説明が続きます

      図adb_custom_metrics_explore.pngの説明

    3. メトリック・エクスプローラで、ネームスペースとしてcustom_metrics_from_adb、resourceGroupとしてecommerece_adb、メトリック名としてlineorder_metric (PL/SQLスクリプトで作成したメトリックの名前)を選択します。

      カスタム・メトリックに設定したすべてのメタデータおよびディメンションを使用できます。メトリック問合せ言語(MQL)問合せを作成して、ニーズおよびユース・ケースに応じてこれらのメトリックを分析できます。また、メトリック・ストリームにOracle Cloudアラームを設定して、業務チームにアラートを送信することもできます。これにより、選択した自律型AIデータベース・メトリックの可観測性ループが自動化されます。メトリック・エクスプローラでは、メトリック画面にデフォルトでグラフ・ビューが表示され、リスト・ビューを有効にしてデータ・ポイントを強調表示することもできます。

カスタム・メトリックを作成した後、OCI Monitoringサービスの事前定義済メトリックと同様に、メトリックを使用できます。これは、メトリック問合せ言語(MQL)を使用してカスタム・メトリックを分析し、関心のあるイベントが発生したときに通知するアラームおよび通知を設定できることを意味します。

詳細は、次を参照してください: