Tantor Platform 7.1 में PostgreSQL के लिए AI सेल्फ-हीलिंग

सेल्फ-हीलिंग कैसे काम करती है

यह तंत्र डायग्नोस्टिक परिदृश्यों से जुटाए गए डेटा का विश्लेषण करता है, समस्याएँ पहचानता है और समाधान के विकल्प बनाता है। एडमिन तय कर सकता है कि किन समस्याओं को, किस स्तर पर (इंस्टेंस, स्पेस या टेनेंट) अपने-आप ठीक करने की अनुमति है। सुधार से पहले प्लेटफ़ॉर्म जोखिम आँकता है। जोखिम ज़्यादा हो तो वह ऑपरेशन मैन्युअल करने का सुझाव देता है।

सुधार के बाद सिस्टम डेटाबेस की स्थिति पहले और बाद से मिलाता है। संकेतक बिगड़ें तो बदलाव वापस लिए जाते हैं। पूरा इतिहास सुरक्षित रहता है: एजेंट ने समस्या कैसे पाई, क्या समाधान सुझाया, कौन-सी कमांड चलाईं और नतीजा क्या रहा।

कंपनी के उदाहरण के अनुसार dev, test और stage परिवेश में सभी समर्थित समस्याओं, जैसे मृत पंक्तियों का जमाव, पुरानी स्टैटिस्टिक्स, धीमी क्वेरी या कनेक्शन की कमी, के लिए ऑटो-फ़िक्स चालू किया जा सकता है। प्रोडक्शन में संकीर्ण नियम से शुरू करना बेहतर है, जैसे चुनिंदा इंस्टेंस पर vacuum_lag या सामान्य VACUUM। धीमी क्वेरी, लॉक और कॉन्फ़िगरेशन बदलाव शुरू में DBA के लिए सिर्फ़ सुझाव रहें।

अन्य नई सुविधाएँ

उपयोगकर्ता अब प्राथमिक और द्वितीयक AI डायग्नोसिस के अपने परिदृश्य बना सकते हैं। हेल्थ स्कोर में वर्कलोड के अनुसार थ्रेशोल्ड और पेनल्टी अंक तय किए जा सकते हैं, और स्कोर हर डेटाबेस के लिए अलग दिखता है। अलर्ट की हीटमैप, vacuum horizon का ग्राफ़, "प्लेटफ़ॉर्म रखरखाव" अनुभाग और "सभी डेटाबेस" टैब भी जुड़े हैं। रूसी मैसेंजर «Макс» में सूचनाएँ भेजने और Tantor Persey DBMS का समर्थन भी मिला है।

AI मॉनिटरिंग और सेल्फ-हीलिंग फ़िलहाल Platform के सभी मौजूदा ग्राहकों के लिए मुफ़्त हैं। Platform हर कमर्शियल Tantor Postgres संस्करण के साथ आता है, और कंपनी की वेबसाइट के फ़ॉर्म से 90 दिन का निःशुल्क परीक्षण माँगा जा सकता है।