产品功能
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性能监控
资源监控
节点监控 -
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TPS每秒的♀交易数（事务数),对TPS设置阈值报〓警。RSPT数据库的SQL语句平均◎响应时间，对RSPT设置阈值报警。响应率数据库的应答占比，对响应率阈值报警。产出率数据库的正常应答占比，可以表示数据库的服务能力。异常SQLCODE占比执行失败的SQL语▲句占总执行SQL的比率。回滚率执行回滚的≡事务占总事务的比率。慢sql语句数据库执行最慢的TOP10的SQL语句。未提交事务量当前数据库所有所有未提交的事务总数。 -
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“hang”状态监控数据库〓没有响应。“down”状态监控数据库宕机或应用长时间没有请求。“颠”状态监控数据库响应时间及其不稳定。“亚”状态监控数据库的平局响应时间程变慢的趋势。“慢”状态监控数据库的平均响应时间大于1S。 - 4
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SQLCODE分类对执行失」败的SQL语句的返回码进行分类监控。影响行数监控SQL语句操作▲表的记录数。高♀危语句监控DDL语句，例如：create、alter等。通道未提交监控同连接下应用长时间没有执行COMMIT/rollback。通道未响应监控同连接下数据库长时间没有应答。
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TPS偏低诊断判定TPS偏低时是♂否由数据库造成的。SQLCODE分类分析分类分析SQL语句执行失败的原因。表现最差的语句类型▂分析执行慢且影响Ψ数据库的TOP10的语句类型。表现最差的语句分析分↑析执行慢的语句其语句类型是否执行慢。通道未提交诊断分析统计没有提交的事务，和其相似事务。大事务诊断事务中↙的增、删、改的语句影△响行数大的事务分析。高频回滚事务诊断分析回滚率TOP5高的事务【类型〒。应用异常诊断数据库升级或迁移后可以查询缺失的应用IP和新增的应用IP热点数据诊断分析热点数据的排队应用的事务大数据集的超级计算诊＠断分析操作大数据集的超级计算的语句 - 4
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促销护航判定是否有促销活动发生，分析促销活动。升级护航判定应用是卐否升级，监控应用升级时数据库的资源变化和性能情况，评估升级是否有风险。 -
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安全审计对系统中与安全有关的活动的相【关信息进行识别、记录、存储☆和分析。开发审计对与程序开发有关的相关信息识别、记录、存储和分析。 -
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监控
异常诊断
战役护航
审计
架构部署
相关案例
/ 案例介绍
随着¤数据库在各行各业的的普遍使用，其重要性自然不言而喻，与此同时，业界对数据库的监控也是需求甚大，这个过程必然少不了数据库监控工具的保☆驾护航，
而目前来说，这类工具也比较稀缺，如何寻找一款好的数据库◢监控工具成为了各大公司的热』点话题。
X0透视诊断工具↘提供“上帝视角”，通过多维度对数据库的运行状态进行全面分析、评估，及时预警数据库可能出现的性能等问题，
帮助DBA解决以前只能靠历史经验才能解决的棘手问题，X0专为解放DBA而生。
/ 项目背景
某股份制银行希望对上百套DB2/ORACLE数据库进行※性能及资源监控，随着数据量※的增加，应用→的复杂化，
需要DBA及时发现数据库的运行故障，进行根因分析，追溯故障原因』，及时解决数据库故障。
/ 客户痛点
1.上百套数据库监控系统的部署耗时耗力；
2.维护成本难以控制；
3.系统资源的消耗难以把控。 / 解决方案 1. 流量控制 通过在抓包机器上部署软TAP工具，对从TAP口导入到抓包机器的上百套数据库的流量进行预处理，将物理网卡卐的流量按照每一个数据库进■行分流，分Ψ发到特定虚拟网桥的虚拟网卡上， 对这些在虚拟网卡上接收到的流量进行一系列处理，将其转发到分析机器，再到分析机器的虚拟网卡上进行按库捕获流量报文，实现流量按库分流的能力∏。 从而做到在分析机器上㊣ 的X0容器能够按库进行抓包、分析及监控数据库的实时状态。
2. 一键部署
基于kubernetes进行容器化部署，并通过外围控制，实现快速部署上百套X0透视诊断系统，以及X0版本的滚动升级、灰度发布以及回退。
3. 分布式★存储
采用集群模式进行存储，3个主节点所存储的数据组成全量数据集，每当一批数据需要存↘储，集群会将这些数据自动△分配到合适的节点，每个主节点分别配置从节点进行分量数据的备份。
/ 方案优势
1.一键部署：大规模容器化部署相对于传统虚拟机或物理机，不仅很好的解决开发环境的依赖问题，同时对部署及管理也提供了极大便利；
2.降低资源消耗：通过流量控制可以避免重复抓包导致流量重复复〓制的情况，减少资源消耗和降低丢包率效果明显；
3.提高运维效率：每个数据库需要一套X0进行监控，X0的大规模部署一直是很耗费时间△和精力的。将X0容器化以后，极大的提升了部署的效率以及降低了运维的难度；
4.数据ζ 高可用：采用分布式存储，解决了单点故障可能导致的数据不可访问问题，极大提高【了数据高可用性。
2.维护成本难以控制；
3.系统资源的消耗难以把控。 / 解决方案 1. 流量控制 通过在抓包机器上部署软TAP工具，对从TAP口导入到抓包机器的上百套数据库的流量进行预处理，将物理网卡卐的流量按照每一个数据库进■行分流，分Ψ发到特定虚拟网桥的虚拟网卡上， 对这些在虚拟网卡上接收到的流量进行一系列处理，将其转发到分析机器，再到分析机器的虚拟网卡上进行按库捕获流量报文，实现流量按库分流的能力∏。 从而做到在分析机器上㊣ 的X0容器能够按库进行抓包、分析及监控数据库的实时状态。
2. 一键部署
基于kubernetes进行容器化部署，并通过外围控制，实现快速部署上百套X0透视诊断系统，以及X0版本的滚动升级、灰度发布以及回退。
3. 分布式★存储
采用集群模式进行存储，3个主节点所存储的数据组成全量数据集，每当一批数据需要存↘储，集群会将这些数据自动△分配到合适的节点，每个主节点分别配置从节点进行分量数据的备份。
/ 方案优势
1.一键部署：大规模容器化部署相对于传统虚拟机或物理机，不仅很好的解决开发环境的依赖问题，同时对部署及管理也提供了极大便利；
2.降低资源消耗：通过流量控制可以避免重复抓包导致流量重复复〓制的情况，减少资源消耗和降低丢包率效果明显；
3.提高运维效率：每个数据库需要一套X0进行监控，X0的大规模部署一直是很耗费时间△和精力的。将X0容器化以后，极大的提升了部署的效率以及降低了运维的难度；
4.数据ζ 高可用：采用分布式存储，解决了单点故障可能导致的数据不可访问问题，极大提高【了数据高可用性。
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