IBM DB2-Leistungsüberwachung

Verschaffen Sie sich detaillierte Einblicke in die Leistung Ihrer DB2-Datenbank, indem Sie die Statistiken zu Pufferpool, Transaktionen, Protokollnutzung und mehr einsehen.

Erkennen Sie Datenbankausfälle und -fehler schneller, indem Sie die DB2-Datenbank mit Site24x7-Plug-ins überwachen. Verwenden Sie diese Metriken, um den kontinuierlichen Betrieb Ihrer DB2-Server zu gewährleisten.

In diesem Dokument werden die Konfiguration des DB2-Plug-ins und die Überwachungsmetriken beschrieben, um detaillierte Einblicke in die Leistung, Verfügbarkeit und Nutzungsstatistiken von DB2-Servern zu erhalten.

DB2-Metriken zur Leistungsüberwachung:

Nutzen Sie unser breites Spektrum an Metriken und lassen Sie sich über gefährliche Fehler informieren, die Ihre Aufmerksamkeit erfordern. Die DB2-Überwachung hilft Ihnen, unerwartete Trends anhand unserer Metrikdiagramme zu verfolgen und Fehler so schnell wie möglich zu beheben. Verschiedene sofort nutzbare Metriken, die wir unterstützen, lauten wie folgt:

Anzahl der Pufferpools

Der Pufferpool ist ein Teil des Hauptspeichers, der vom Datenbankmanager zugewiesen wird. Der Zweck des Pufferpools besteht darin, Einträge und deren Attribute zwischenzuspeichern. number_of_bufferpools hilft, den von der Datenbank verwendeten Speicher effizient zu nutzen und die Gesamtleistung zu steigern.

Gesamtanzahl logischer Lesevorgänge

total_logical_reads ist die Summe der logischen Lesevorgänge von Daten, Index und XDA.

Gesamtanzahl physischer Lesevorgänge

total_physical_reads ist die Summe der physischen Lesevorgänge von Daten, Index und XDA.

Gesamttrefferquote in Prozent

total_hit_ratio_percent ist ein Maß dafür, wie oft ein Seitenzugriff gewährt wird, ohne dass eine Eingabe-/Ausgabeoperation erforderlich ist.

Logische/physische Datenlesevorgänge

data_logical_reads und data_physical_reads geben die Summe der logischen bzw. physischen Lesevorgänge auf dem DB2-Server an.

Datentrefferquote in Prozent

data_hit_ratio_percent ist die individuelle Trefferquote in Prozent, die für den Datenpufferpool gilt.

Logische Index-Lesevorgänge und prozentuale Trefferquote

index_logical_reads gibt die logischen Lesevorgänge des Indexpufferpools an und index_hit_ratio_percent ist die prozentuale Trefferquote des Indexpufferpools.

Logische XDA-Lesevorgänge und prozentuale Trefferquote

xda_logical_reads gibt die logischen Lesevorgänge des XDA-Index an und xda_hit_ratio_percent ist der Prozentsatz der XDA-Trefferquote.

Wie es funktioniert?

Voraussetzungen:

  • Das DB2-Plug-in verwendet das Modul "ibm_db" zur Interaktion mit dem DB2-Server.
  • Download the 'ibm_db-2.0.7.tar.gz (md5)' file from https://pypi.python.org/pypi/ibm_db/ sudo wget https://pypi.python.org/packages/54/8a/54857a841cbd485d68f9852dfc16d27b069987a65ade38bb9288471ae98b/ibm_db-2.0.7.tar.gz#md5=08d5071d18b201c7a23249c676f1b84f
  • Extract the file sudo tar -xvzf ibm_db-2.0.7.tar.gz
  • Go to the directory where the file is extracted cd ibm_db-2.0.7
  • Install the module
    sudo python setup.py build
    sudo python setup.py install

DB2-Plug-in-Installation:

  • Create a directory with the name "ibmdb2", under Site24x7 Linux agent plugin directory - /opt/site24x7/monagent/plugins/
    sudo mkdir ibmdb2
  • Download the "ibmdb2.py" aus unserem GitHub-Repository and place it under the "ibmdb2" directory
    sudo wget https://raw.githubusercontent.com/site24x7/plugins/master/ibmdb2/ibmdb2.py
  • Der im Plug-in-Skript angegebene Standard-Python-Pfad lautet #!/usr/bin/python. Wenn Sie einen alternativen Python-Pfad angeben möchten, ersetzen Sie den vorhandenen Pfad, dem das Shebang-Zeichen "#!" vorangestellt ist.
  • Ändern Sie die Werte von DB2_HOST, DB2_PORT, DB2_USERNAME, DB2_PASSWORD, DB2_SAMPLE_DB entsprechend Ihrer Konfiguration.
  • The server agent will report stats on the performance of DB2 server under the Plugins tab in the Site24x7 web client. In case the plugin is not listed in the Site24x7 web client, restart the agent
    sudo /etc/init.d/site24x7monagent restart

Überwachung zusätzlicher Metriken:

  • Um zusätzliche Metriken zu überwachen, bearbeiten Sie die Datei "ibmdb2.py" und fügen Sie die neuen Metriken hinzu, die überwacht werden müssen.
  • Erhöhen Sie den Wert der Plug-in-Version in der Datei "ibmdb2.py", um die neu hinzugefügten Metriken anzuzeigen (ändern Sie z. B. die Standard-Plug-in-Version von PLUGIN_VERSION = "1" in "PLUGIN_VERSION = "2")

Zugehörige Plug-ins:

  • ActiveMQ-Plug-in: Zur Überwachung der Leistungsmetriken Ihrer Apache ActiveMQ-Instanzen
  • GlassFish-Plug-in: Zur Überwachung der Leistungsmetriken Ihrer GlassFish-Server
  • Kafka-Plug-in: Zur Analyse der Leistung Ihres Apache Kafka-Servers
  • Nagios-Plug-in – Zur Ausführung Tausender von Nagios-Plug-ins in Site24x7, ohne einen Nagios-Server betreiben zu müssen
  • Sofort einsetzbare Plug-ins – Zur Überwachung Ihres gesamten App-Stacks mit unserer umfangreichen Auswahl an Integrationen
  • Benutzerdefinierte Plug-ins erstellen – Erstellen Sie benutzerdefinierte Linux- und Windows-Plug-ins und überwachen Sie benutzerdefinierte Attribute.

Tipps zur Fehlerbehebung: