Database monitoring: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
 
Line 1: Line 1:
[[صورة:Database_monitoring_example.png|center|500px|مثال على لوحة تحكم لمراقبة قاعدة البيانات]]
# مراقبة قواعد البيانات: دليل شامل للمبتدئين


== مراقبة قواعد البيانات: دليل شامل للمبتدئين ==
'''مراقبة قواعد البيانات''' هي عملية مستمرة لتقييم أداء وصحة قاعدة البيانات. تعتبر حيوية لضمان توفر البيانات، سلامتها، وأدائها الأمثل، خاصة في بيئات [[البيانات الكبيرة]] التي تتسم بالديناميكية العالية. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى تقديم فهم شامل لهذا المجال.


مراقبة قواعد البيانات هي عملية حيوية لضمان الأداء الأمثل، الاستقرار، والأمان لقواعد البيانات التي تعتمد عليها تطبيقاتك وخدماتك. سواء كنت تدير قاعدة بيانات صغيرة لتطبيق ويب شخصي أو نظام إدارة بيانات ضخم لمؤسسة كبيرة، فإن المراقبة الفعالة تعتبر أساسية. في هذا المقال، سنستكشف مفهوم مراقبة قواعد البيانات بالتفصيل، ونناقش أهميتها، الأدوات المستخدمة، والمقاييس الرئيسية التي يجب تتبعها.
== ما هي أهمية مراقبة قواعد البيانات؟ ==


=== ما هي مراقبة قواعد البيانات؟ ===
تتجاوز أهمية مراقبة قواعد البيانات مجرد اكتشاف الأخطاء. فهي تساهم بشكل كبير في:


ببساطة، مراقبة قواعد البيانات هي جمع وتحليل البيانات حول أداء قاعدة البيانات. هذه البيانات تشمل مقاييس مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU)، استخدام الذاكرة، عمليات الإدخال/الإخراج (I/O)، زمن الاستجابة للاستعلامات، وحجم قاعدة البيانات. الهدف هو تحديد المشاكل المحتملة قبل أن تؤثر على المستخدمين، وتحسين الأداء، وضمان توفر البيانات.
*  '''منع الأعطال''': الكشف المبكر عن المشاكل المحتملة يسمح باتخاذ إجراءات وقائية قبل حدوث الأعطال.
*  '''تحسين الأداء''': تحديد الاختناقات و'''تحسين الاستعلامات''' يمكن أن يحسن بشكل ملحوظ سرعة استجابة التطبيقات.
*  '''ضمان سلامة البيانات''': مراقبة التغييرات في البيانات تساعد في منع الفساد أو الوصول غير المصرح به.
*  '''تخطيط السعة''': تحليل اتجاهات استخدام قاعدة البيانات يساعد في التخطيط لزيادة السعة المستقبلية.
*  '''الامتثال''' : في العديد من الصناعات، تعتبر مراقبة قواعد البيانات ضرورية للامتثال للوائح والمعايير.


=== لماذا تعتبر مراقبة قواعد البيانات مهمة؟ ===
== ما الذي يتم مراقبته في قواعد البيانات؟ ==


*  '''منع الأعطال:''' المراقبة المستمرة تساعد في اكتشاف المشاكل قبل أن تتفاقم وتؤدي إلى أعطال في قاعدة البيانات، مما يضمن استمرارية العمل.
تتضمن مراقبة قواعد البيانات مجموعة واسعة من المقاييس، من بينها:
*  '''تحسين الأداء:''' من خلال تحليل المقاييس، يمكنك تحديد الاستعلامات البطيئة، وتكوين قاعدة البيانات بشكل أفضل، وتحسين الأداء العام. [[تحسين الاستعلام]] هو جزء أساسي من ذلك.
*  '''الأمان:''' مراقبة الوصول إلى البيانات يمكن أن تساعد في اكتشاف محاولات الاختراق أو الوصول غير المصرح به. [[أمن قواعد البيانات]] هو مجال حيوي.
*  '''تخطيط السعة:''' تتبع نمو قاعدة البيانات واستخدام الموارد يساعد في التخطيط للمستقبل وتحديد متى تحتاج إلى ترقية الأجهزة أو البنية التحتية. [[تخطيط السعة]] ضروري للنمو المستقبلي.
*  '''التوافق:''' في بعض الصناعات، تعتبر مراقبة قاعدة البيانات ضرورية للامتثال للوائح والمعايير. [[الامتثال التنظيمي]] أمر بالغ الأهمية.


=== المقاييس الرئيسية التي يجب تتبعها ===
{| class="wikitable"
|+ مقاييس مراقبة قواعد البيانات
|-
| '''المقياس''' || '''الوصف''' || '''الأهمية'''
| استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) || مقدار قوة المعالجة التي تستخدمها قاعدة البيانات. || يساعد في تحديد ما إذا كان نظام قاعدة البيانات مقيدًا بوحدة المعالجة المركزية.
| استخدام الذاكرة (Memory) || مقدار الذاكرة التي تستخدمها قاعدة البيانات. || يساعد في تحديد ما إذا كان نظام قاعدة البيانات مقيدًا بالذاكرة.
| مساحة القرص || مقدار المساحة التخزينية المتوفرة والمستخدمة. || يمنع نفاد المساحة، مما يؤدي إلى تعطل قاعدة البيانات.
| زمن الاستجابة للاستعلام || الوقت الذي تستغرقه قاعدة البيانات لتنفيذ استعلام. || يؤثر بشكل مباشر على أداء التطبيقات.
| عدد الاتصالات النشطة || عدد المستخدمين أو التطبيقات المتصلة بقاعدة البيانات. || يساعد في تحديد ما إذا كان نظام قاعدة البيانات يتعامل مع عدد كبير من الاتصالات.
| معدل عمليات الكتابة/القراءة || عدد عمليات الكتابة والقراءة التي تحدث في قاعدة البيانات. || يساعد في فهم أنماط استخدام قاعدة البيانات.
| حجم السجلات || حجم قاعدة البيانات وتطورها مع مرور الوقت. || يساعد في التخطيط لتوسيع السعة.
| الأخطاء والتنبيهات || تسجيل الأخطاء والتنبيهات التي تحدث في قاعدة البيانات. || يساعد في تحديد المشاكل وحلها بسرعة.
| عمليات الإغلاق (Locks) || مراقبة عمليات الإغلاق لتجنب التعارضات. || يمنع حالات الجمود.
| مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) || مقاييس مخصصة تعكس أهداف العمل. || يربط أداء قاعدة البيانات بأهداف العمل.
|}


| المقياس | الوصف | الأهمية |
== أدوات مراقبة قواعد البيانات ==
|---|---|---|
| استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) | النسبة المئوية لوحدة المعالجة المركزية المستخدمة بواسطة قاعدة البيانات. | يشير إلى مدى إجهاد الخادم. [[وحدة المعالجة المركزية]]|
| استخدام الذاكرة | كمية الذاكرة المستخدمة بواسطة قاعدة البيانات. | يمكن أن يؤدي نقص الذاكرة إلى تباطؤ الأداء. [[إدارة الذاكرة]]|
| عمليات الإدخال/الإخراج (I/O) | عدد عمليات القراءة والكتابة على القرص. | يشير إلى مدى سرعة الوصول إلى البيانات. [[القرص الصلب]]|
| زمن الاستجابة للاستعلامات | الوقت الذي يستغرقه تنفيذ الاستعلام. | مؤشر مباشر على أداء قاعدة البيانات. [[الاستعلامات]]|
| عدد الاتصالات النشطة | عدد المستخدمين أو التطبيقات المتصلة بقاعدة البيانات. | يمكن أن يؤدي عدد كبير جدًا من الاتصالات إلى إجهاد الخادم. [[الاتصالات]]|
| حجم قاعدة البيانات | إجمالي حجم البيانات المخزنة في قاعدة البيانات. | يساعد في التخطيط للسعة. [[حجم البيانات]]|
| معدل نجاح التخزين المؤقت | النسبة المئوية للاستعلامات التي يتم استردادها من ذاكرة التخزين المؤقت. | يشير إلى فعالية التخزين المؤقت. [[التخزين المؤقت]]|
| عدد عمليات القفل | عدد المرات التي يتم فيها قفل الجداول أو الصفوف. | يمكن أن يؤدي القفل المفرط إلى تباطؤ الأداء. [[القفل]]|
| أخطاء قاعدة البيانات | عدد الأخطاء التي تحدث في قاعدة البيانات. | يشير إلى مشاكل محتملة. [[معالجة الأخطاء]]|


=== أدوات مراقبة قواعد البيانات ===
تتوفر العديد من الأدوات لمراقبة قواعد البيانات، تتراوح بين الأدوات مفتوحة المصدر والأدوات التجارية. بعض الأمثلة تشمل:


هناك العديد من الأدوات المتاحة لمراقبة قواعد البيانات، بدءًا من الأدوات مفتوحة المصدر إلى الحلول التجارية. بعض الخيارات الشائعة تشمل:
*  '''MySQL Enterprise Monitor''': أداة تجارية مخصصة لقواعد بيانات MySQL.
*  '''PostgreSQL Monitoring Extensions''': أدوات مفتوحة المصدر لمراقبة PostgreSQL.
*  '''SQL Server Management Studio''': أداة مجانية من Microsoft لمراقبة SQL Server.
*  '''Prometheus''': نظام مراقبة مفتوح المصدر يمكن استخدامه لمراقبة قواعد البيانات المختلفة.
*  '''Grafana''': أداة تصور البيانات مفتوحة المصدر تتكامل مع Prometheus وأدوات المراقبة الأخرى.
*  '''New Relic''': منصة مراقبة أداء التطبيقات (APM) توفر مراقبة شاملة لقواعد البيانات.
*  '''Datadog''': منصة مراقبة سحابية توفر مراقبة لقواعد البيانات والبنية التحتية.
*  '''SolarWinds Database Performance Analyzer''': أداة تجارية لتحليل أداء قواعد البيانات.


*  '''MySQL Enterprise Monitor:''' أداة قوية لمراقبة خوادم MySQL. [[MySQL]]
== استراتيجيات مراقبة قواعد البيانات ==
*  '''PostgreSQL pgAdmin:''' أداة إدارة ورصد مفتوحة المصدر لـ PostgreSQL. [[PostgreSQL]]
*  '''Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS):''' أداة شاملة لإدارة ومراقبة SQL Server. [[SQL Server]]
*  '''Oracle Enterprise Manager:''' أداة قوية لمراقبة قواعد بيانات Oracle. [[Oracle]]
*  '''Datadog:''' منصة مراقبة قائمة على السحابة تدعم مجموعة واسعة من قواعد البيانات. [[الحوسبة السحابية]]
*  '''New Relic:''' أداة مراقبة أداء التطبيقات (APM) التي تتضمن مراقبة قاعدة البيانات. [[APM]]
*  '''Prometheus & Grafana:''' زوج قوي من الأدوات مفتوحة المصدر للمراقبة والتصور. [[Prometheus]] & [[Grafana]]


=== استراتيجيات المراقبة ===
تتطلب مراقبة قواعد البيانات الفعالة اتباع استراتيجية محددة. بعض الاستراتيجيات الأساسية تشمل:


*  '''المراقبة الاستباقية:''' تتبع المقاييس الرئيسية بشكل مستمر وتحديد المشاكل المحتملة قبل أن تؤثر على المستخدمين.
*  '''تحديد المقاييس الرئيسية''': تحديد المقاييس الأكثر أهمية لأداء قاعدة البيانات وأهداف العمل.
*  '''التنبيه:''' إعداد تنبيهات لإعلامك عند تجاوز المقاييس حدودًا معينة. [[التنبيهات]]
*  '''تحديد الحدود''': تحديد الحدود المقبولة لكل مقياس. عند تجاوز هذه الحدود، يتم إرسال تنبيهات.
*  '''التسجيل:''' تسجيل جميع الأنشطة الهامة في قاعدة البيانات للمساعدة في استكشاف الأخطاء وإصلاحها. [[التسجيل]]
*  '''أتمتة المراقبة''': استخدام أدوات المراقبة لأتمتة عملية جمع البيانات وتحليلها وإرسال التنبيهات.
*  '''التحليل:''' تحليل البيانات المجمعة لتحديد الاتجاهات وأنماط الأداء. [[تحليل البيانات]]
*  '''المراجعة المنتظمة''': مراجعة البيانات التي تم جمعها بانتظام لتحديد الاتجاهات والمشاكل المحتملة.
*  '''المراقبة التلقائية:''' استخدام أدوات الأتمتة لأداء مهام المراقبة بشكل منتظم. [[الأتمتة]]
*  '''الاستجابة السريعة''': الاستجابة السريعة للتنبيهات وحل المشاكل قبل أن تؤثر على أداء التطبيقات.


=== دمج مراقبة قواعد البيانات مع استراتيجيات التداول ===
== مراقبة قواعد البيانات والتحليل الفني ==


على الرغم من أن مراقبة قواعد البيانات ليست مرتبطة بشكل مباشر بتداول الخيارات الثنائية، إلا أن الأداء المستقر لقاعدة البيانات التي تدعم منصات التداول أمر بالغ الأهمية. يمكن أن يؤدي التأخير في البيانات أو الأعطال إلى خسائر كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام تحليل بيانات قاعدة البيانات (مثل سجلات التداول) لتحديد [[أنماط التداول]] وتحسين [[الاستراتيجيات]].
على الرغم من أن مراقبة قواعد البيانات تركز بشكل أساسي على الجانب التقني، إلا أنها يمكن أن تستفيد من مبادئ [[التحليل الفني]] المستخدمة في تداول الأصول المالية. على سبيل المثال، يمكن استخدام الرسوم البيانية لتتبع اتجاهات استخدام وحدة المعالجة المركزية أو الذاكرة. يمكن أيضًا استخدام '''مؤشرات المتوسطات المتحركة''' لتحديد الاتجاهات طويلة الأجل في أداء قاعدة البيانات.


=== التحليل الفني وحجم التداول ===
== مراقبة قواعد البيانات وتحليل حجم التداول ==


فهم [[التحليل الفني]] و [[حجم التداول]] يعتمد على الوصول السريع والموثوق إلى البيانات المخزنة في قاعدة البيانات. المراقبة الجيدة تضمن هذا الوصول.
يمكن تطبيق مبادئ '''تحليل حجم التداول'''  على مراقبة قواعد البيانات من خلال تحليل عدد الاستعلامات التي يتم تنفيذها في فترة زمنية معينة. يمكن أن يساعد ذلك في تحديد الأوقات التي تكون فيها قاعدة البيانات تحت ضغط كبير.


=== استراتيجيات تداول ذات صلة ===
== أمثلة على سيناريوهات المراقبة ==


[[استراتيجية مارتينجال]]
'''زيادة زمن الاستجابة للاستعلام''': قد يشير إلى وجود مشكلة في الفهرسة أو الاستعلام نفسه. يمكن استخدام '''تحليل الاستعلام''' لتحديد السبب الجذري.
[[استراتيجية المضاعفة]]
'''ارتفاع استخدام وحدة المعالجة المركزية''': قد يشير إلى وجود عملية مكثفة لوحدة المعالجة المركزية أو مشكلة في تصميم قاعدة البيانات.
[[استراتيجية الاختراق]]
'''نفاد مساحة القرص''': يتطلب اتخاذ إجراءات فورية لتجنب تعطل قاعدة البيانات.
[[استراتيجية المتوسطات المتحركة]]
'''تكرار الأخطاء''': يشير إلى وجود مشكلة في التطبيق أو قاعدة البيانات.
*  [[استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
*  [[استراتيجية بولينجر باند]]
*  [[استراتيجية MACD]]
*  [[استراتيجية فيبوناتشي]]
*  [[تداول الأخبار]]
*  [[تداول النطاق]]
*  [[تداول الاتجاه]]
*  [[تداول التقاطع]]
*  [[تداول الاختلاف]]
*  [[تداول التصحيح]]
*  [[تداول الأنماط]]


=== الخلاصة ===
== الموارد الإضافية ==


مراقبة قواعد البيانات ليست مجرد مهمة فنية، بل هي استثمار في استقرار وموثوقية تطبيقاتك وخدماتك. من خلال فهم المقاييس الرئيسية، واختيار الأدوات المناسبة، وتنفيذ استراتيجيات المراقبة الفعالة، يمكنك ضمان أن قاعدة البيانات الخاصة بك تعمل بأداء مثالي وتدعم احتياجات عملك. تذكر أن المراقبة المستمرة والتحليل الدقيق هما المفتاح لتجنب المشاكل وتحسين الأداء.
*  [[إدارة قواعد البيانات]]
*  [[تحسين أداء قاعدة البيانات]]
*  [[أمن قواعد البيانات]]
*  [[استعادة البيانات]]
*  [[النسخ الاحتياطي للبيانات]]
*  [[هندسة البيانات]]
*    [[نمذجة البيانات]]
*    [[تكامل البيانات]]
*    [[تنظيف البيانات]]
*    [[تحليل البيانات]]
*    [[تخزين البيانات]]
*    [[إدارة البيانات الرئيسية]]
*    [[مستودعات البيانات]]
*    [[بحيرات البيانات]]
*    [[البيانات الضخمة]]
*  '''استراتيجيات التداول الخوارزمي''': [[التداول العالي التردد]]، [[التداول بالميوعة]]، [[التداول الإحصائي]]، [[التداول بالأنماط]]
*  '''تحليل المخاطر''': [[تحليل التباين]]، [[تحليل مونت كارلو]]، [[قيمة في خطر]]
*  '''التحليل الفني المتقدم''': [[مؤشر القوة النسبية]]، [[مؤشر MACD]]، [[مؤشر ستوكاستيك]]، [[خطوط فيبوناتشي]]


[[Category:**الفئة:مراقبة_قواعد_البيانات**]]
[[Category:مراقبة_قواعد_البيانات]]


== ابدأ التداول الآن ==
== ابدأ التداول الآن ==

Latest revision as of 10:05, 23 April 2025

  1. مراقبة قواعد البيانات: دليل شامل للمبتدئين

مراقبة قواعد البيانات هي عملية مستمرة لتقييم أداء وصحة قاعدة البيانات. تعتبر حيوية لضمان توفر البيانات، سلامتها، وأدائها الأمثل، خاصة في بيئات البيانات الكبيرة التي تتسم بالديناميكية العالية. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى تقديم فهم شامل لهذا المجال.

ما هي أهمية مراقبة قواعد البيانات؟

تتجاوز أهمية مراقبة قواعد البيانات مجرد اكتشاف الأخطاء. فهي تساهم بشكل كبير في:

  • منع الأعطال: الكشف المبكر عن المشاكل المحتملة يسمح باتخاذ إجراءات وقائية قبل حدوث الأعطال.
  • تحسين الأداء: تحديد الاختناقات وتحسين الاستعلامات يمكن أن يحسن بشكل ملحوظ سرعة استجابة التطبيقات.
  • ضمان سلامة البيانات: مراقبة التغييرات في البيانات تساعد في منع الفساد أو الوصول غير المصرح به.
  • تخطيط السعة: تحليل اتجاهات استخدام قاعدة البيانات يساعد في التخطيط لزيادة السعة المستقبلية.
  • الامتثال : في العديد من الصناعات، تعتبر مراقبة قواعد البيانات ضرورية للامتثال للوائح والمعايير.

ما الذي يتم مراقبته في قواعد البيانات؟

تتضمن مراقبة قواعد البيانات مجموعة واسعة من المقاييس، من بينها:

مقاييس مراقبة قواعد البيانات
المقياس الوصف الأهمية استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) مقدار قوة المعالجة التي تستخدمها قاعدة البيانات. يساعد في تحديد ما إذا كان نظام قاعدة البيانات مقيدًا بوحدة المعالجة المركزية. استخدام الذاكرة (Memory) مقدار الذاكرة التي تستخدمها قاعدة البيانات. يساعد في تحديد ما إذا كان نظام قاعدة البيانات مقيدًا بالذاكرة. مساحة القرص مقدار المساحة التخزينية المتوفرة والمستخدمة. يمنع نفاد المساحة، مما يؤدي إلى تعطل قاعدة البيانات. زمن الاستجابة للاستعلام الوقت الذي تستغرقه قاعدة البيانات لتنفيذ استعلام. يؤثر بشكل مباشر على أداء التطبيقات. عدد الاتصالات النشطة عدد المستخدمين أو التطبيقات المتصلة بقاعدة البيانات. يساعد في تحديد ما إذا كان نظام قاعدة البيانات يتعامل مع عدد كبير من الاتصالات. معدل عمليات الكتابة/القراءة عدد عمليات الكتابة والقراءة التي تحدث في قاعدة البيانات. يساعد في فهم أنماط استخدام قاعدة البيانات. حجم السجلات حجم قاعدة البيانات وتطورها مع مرور الوقت. يساعد في التخطيط لتوسيع السعة. الأخطاء والتنبيهات تسجيل الأخطاء والتنبيهات التي تحدث في قاعدة البيانات. يساعد في تحديد المشاكل وحلها بسرعة. عمليات الإغلاق (Locks) مراقبة عمليات الإغلاق لتجنب التعارضات. يمنع حالات الجمود. مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مقاييس مخصصة تعكس أهداف العمل. يربط أداء قاعدة البيانات بأهداف العمل.

أدوات مراقبة قواعد البيانات

تتوفر العديد من الأدوات لمراقبة قواعد البيانات، تتراوح بين الأدوات مفتوحة المصدر والأدوات التجارية. بعض الأمثلة تشمل:

  • MySQL Enterprise Monitor: أداة تجارية مخصصة لقواعد بيانات MySQL.
  • PostgreSQL Monitoring Extensions: أدوات مفتوحة المصدر لمراقبة PostgreSQL.
  • SQL Server Management Studio: أداة مجانية من Microsoft لمراقبة SQL Server.
  • Prometheus: نظام مراقبة مفتوح المصدر يمكن استخدامه لمراقبة قواعد البيانات المختلفة.
  • Grafana: أداة تصور البيانات مفتوحة المصدر تتكامل مع Prometheus وأدوات المراقبة الأخرى.
  • New Relic: منصة مراقبة أداء التطبيقات (APM) توفر مراقبة شاملة لقواعد البيانات.
  • Datadog: منصة مراقبة سحابية توفر مراقبة لقواعد البيانات والبنية التحتية.
  • SolarWinds Database Performance Analyzer: أداة تجارية لتحليل أداء قواعد البيانات.

استراتيجيات مراقبة قواعد البيانات

تتطلب مراقبة قواعد البيانات الفعالة اتباع استراتيجية محددة. بعض الاستراتيجيات الأساسية تشمل:

  • تحديد المقاييس الرئيسية: تحديد المقاييس الأكثر أهمية لأداء قاعدة البيانات وأهداف العمل.
  • تحديد الحدود: تحديد الحدود المقبولة لكل مقياس. عند تجاوز هذه الحدود، يتم إرسال تنبيهات.
  • أتمتة المراقبة: استخدام أدوات المراقبة لأتمتة عملية جمع البيانات وتحليلها وإرسال التنبيهات.
  • المراجعة المنتظمة: مراجعة البيانات التي تم جمعها بانتظام لتحديد الاتجاهات والمشاكل المحتملة.
  • الاستجابة السريعة: الاستجابة السريعة للتنبيهات وحل المشاكل قبل أن تؤثر على أداء التطبيقات.

مراقبة قواعد البيانات والتحليل الفني

على الرغم من أن مراقبة قواعد البيانات تركز بشكل أساسي على الجانب التقني، إلا أنها يمكن أن تستفيد من مبادئ التحليل الفني المستخدمة في تداول الأصول المالية. على سبيل المثال، يمكن استخدام الرسوم البيانية لتتبع اتجاهات استخدام وحدة المعالجة المركزية أو الذاكرة. يمكن أيضًا استخدام مؤشرات المتوسطات المتحركة لتحديد الاتجاهات طويلة الأجل في أداء قاعدة البيانات.

مراقبة قواعد البيانات وتحليل حجم التداول

يمكن تطبيق مبادئ تحليل حجم التداول على مراقبة قواعد البيانات من خلال تحليل عدد الاستعلامات التي يتم تنفيذها في فترة زمنية معينة. يمكن أن يساعد ذلك في تحديد الأوقات التي تكون فيها قاعدة البيانات تحت ضغط كبير.

أمثلة على سيناريوهات المراقبة

  • زيادة زمن الاستجابة للاستعلام: قد يشير إلى وجود مشكلة في الفهرسة أو الاستعلام نفسه. يمكن استخدام تحليل الاستعلام لتحديد السبب الجذري.
  • ارتفاع استخدام وحدة المعالجة المركزية: قد يشير إلى وجود عملية مكثفة لوحدة المعالجة المركزية أو مشكلة في تصميم قاعدة البيانات.
  • نفاد مساحة القرص: يتطلب اتخاذ إجراءات فورية لتجنب تعطل قاعدة البيانات.
  • تكرار الأخطاء: يشير إلى وجود مشكلة في التطبيق أو قاعدة البيانات.

الموارد الإضافية

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

Баннер