Monitoramento de banco de dados dimensionável compatível com vários fabricantes de bancos de dados

O uso de uma ferramenta de monitoramento de dados como o PRTG tem vários benefícios, por exemplo:

• Otimização do desempenho: Ferramentas de monitoramento de banco de dados ajudam a identificar e a eliminar gargalos de desempenho. Isso garante uma execução eficiente das consultas e o uso ideal dos recursos de sistema
• Detecção proativa de problemas: Ao monitorar de forma contínua métricas dos bancos de dados, as ferramentas podem detectar e alertar problemas potenciais antes que eles se tornem sérios. Isso permite aos administradores tomarem medidas preventivas.
• Gerenciamento de recursos: As ferramentas de monitoramento de bancos de dados fornecem informações sobre utilização de recursos, o que permite que os administradores aloquem recursos de maneira eficiente e redimensionem a estrutura conforme for preciso, evitando tempos de inatividade desnecessários.
• Segurança e conformidade: As ferramentas de monitoramento contribuem para a segurança com a identificação de atividades incomuns ou potenciais falhas de segurança.
• Planejamento de capacidade: Ao analisar tendências históricas e padrões atuais de utilização, as ferramentas de monitoramento de bancos de dados ajudam no planejamento de capacidade. Isso permite que organizações prevejam necessidades futuras de recursos e tomem decisões informadas sobre a ampliação da infraestrutura.

Os bancos de dados podem ser categorizados em vários tipo, com base em seu modelo, estrutura e utilização de dados. Alguns tipos comuns de bancos de dados são:

• Bancos de dados relacionais (RDBMS): Organizam dados em tabelas com relações predefinidas entre elas. Alguns exemplos são MySQL, PostgreSQL e Oracle Database.
• Bancos de dados NoSQL: Projetados para dados não estruturados ou semiestruturados e fornecerem esquemas flexíveis de projeto. Entre os tipos, podemos citar os orientados por documentos (por ex., MongoDB), de armazenamento de valores-chave (por ex., Redis), e armazenamento de famílias de colunas (por ex., Apache Cassandra).
• Bancos de dados orientados por objetos (OODBMS): Armazene dados na forma de objetos, encapsulando dados e comportamento. Eles são bastante indicados para paradigmas de programação orientados por objetos.
• Bancos de dados gráficos: Otimizados para armazenamento e consulta de dados com relacionamentos complexos, representados graficamente. Neo4j e Amazon Neptune são exemplos desse tipo de banco de dados.
• Bancos de dados de série temporal: Especializados no processamento de dados com registro de hora, como leituras de sensores ou dados do mercado financeiro. InfluxDB e OpenTSDB são dois exemplos.
• Bancos de dados especiais: Projetados para o armazenamento e consulta de dados especiais, dando suporte a sistemas de informações geográficas (GIS). PostGIS é um exemplo.
• Bancos de dados inseridos na memória: Armazene os dados na memória principal (RAM) do sistema para processamento e acesso mais rápidos. Alguns exemplos são o Redis (que também é um banco de dados NoSQL) e o SAP HANA.
• Bancos de dados multimodelo: Compatíveis com vários modelos dados em um único sistema de dados, permitindo que os usuários selecionem o modelo mais apropriado para as suas necessidades.

Essas categorias destacam a diversidade dos bancos de dados, cada uma delas mais adequada a usos e necessidades de gerenciamento de dados específicas.

No PRTG, “sensores” são os elementos básicos de monitoramento. Um sensor geralmente monitora um valor medido na sua rede, por exemplo, o tráfego em uma porta de switch, a carga de CPU de um servidor ou o espaço livre em uma unidade de disco.

Em média, você precisa de 5-10 sensores por dispositivo ou um sensor por porta de switch.