事實上，數據庫操作已經由人工盯著監(jiān)控，看得見警報器的時代發(fā)展到了必須采用自動化手段的時代。由于商業(yè)系統(tǒng)的迅速發(fā)展，數據庫數量迅速增加，數據庫種類不斷變化，過去人工操作的運行方式越來越難以適應。幸運的是，數據庫不出問題，運氣不好，數據庫出大問題還分析不出來，成了人工操作無法解決的痛。但是自動操作也不容易，剛才我們所說的報警問題是個大問題。要做好自動化操作，首先要從指標采集開始。
其實指標是云吶數據庫監(jiān)控盒子操作中一個非常重要的要素，不僅涉及監(jiān)測預警、故障追蹤、問題分析、性能優(yōu)化等方面，還涉及各種指標。所以指標體系的構建是自動化數據庫運行的基礎。同樣，我們提到的有用指標，并非簡單地從數據庫獲取的指標，而是通過處理后的、可用于運行報警的指標。這種度量標準實際上包括很深的操作經驗，這些經驗可能來自操作實踐，專家經驗，甚至人工智能分析。 指數覆蓋也是個問題，在過去的網管時代，只要數據庫宕機了，網管系統(tǒng)都能及時發(fā)現，運維人員就不負責任。而且，如果在目前的一些關鍵系統(tǒng)中，我們無法避免數據庫出現故障，系統(tǒng)不可用，則企業(yè)將遭受嚴重損失。若某一系統(tǒng)故障我們無法完成故障定位，問題溯源，那么系統(tǒng)中不安全因素的存在仍將我們的運維人員推到了懸崖。因此，在當今時代，傳統(tǒng)的檢測和監(jiān)測所收集到的數據庫指標完全是不夠的。
實際上，監(jiān)測指標的數量并不是個大問題，每天采集的指標越多，那么進行預測分析的能力就越強。更為重要的是我們如何安全、可靠地獲取這些指標數據。盡量用最簡單的方法、最簡單的SQL、不對源端進行統(tǒng)計分析，將這些工作都放在了運行平臺上，這樣可以最小化指標采集開銷和風險。另外，對于某些存在風險的系統(tǒng)狀態(tài)視圖，盡量不能自動獲取指標，可以通過收集一些風險較小的指標來代替。
除了MySQL數據庫監(jiān)控，云吶數據庫監(jiān)控盒子還支持監(jiān)視以下數據庫服務器：
PostgreSQL監(jiān)控
Oracle NoSQL
微軟SQL服務器
Neo4j
Sybase
IBM DB2
IBM informix
SAP MaxDB
IBM DB2 for i
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