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Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor

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Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor

  1. 1. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 #SQSummit17 Enrique Catalá | Mentor | ecatala@solidq.com | @enriquecatala Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
  2. 2. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 La aplicación no responde Rendimiento aleatorio Métricas aparéntemente bien
  3. 3. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Recopilar datos de uso de HW • Perfmon Recopiar datos de uso de software (T-SQL y app .NET) • XEvents, profiler, AppInsights,… Analizar manualmente o con automatizaciones basadas en la experiencia • PAL, TSQL-CSI-DW, AppInsights Site, …
  4. 4. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
  5. 5. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Recopilar datos de uso de HW Recopiar datos de uso de software (T-SQL y app .NET) Analizar manualmente o con automatizaciones basadas en la experiencia
  6. 6. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Machine Learning ¿?
  7. 7. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
  8. 8. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Que un contador de rendimiento esté fuertemente ligado a otro Cambios de comportamiento relacionados Cambios de comportamiento extraños o fuera de lo esperado Situaciones anómalas Esta es la única información que sabemos a ciencia cierta (nos llamaron para esto, el cliente sabe cuando la app va mal o bien) Tramos concretos con problemas
  9. 9. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Pistas Que nos ayuden a focalizar mas rápido en el problema a resolver Rapidez No tardar demasiado en montar la solución Automa tización Poder reutilizar nuestra magia
  10. 10. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Integración completa • SQL Server 2016+ • PowerBI • Azure • Interfaz hacia casi cualquier lenguaje… Años de experiencia algorítmica • Desde hace décadas, el lenguaje de los investigadores científicos Pensado para análisis estadístico • Matrices y vectores se pueden combinar estadísticamente Rendimiento • Multihilo (MKL) • Nativo en SQL2016 EE con ejecucion a nivel motor
  11. 11. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Clasificación • Predicción de categorias Regresión • Predicción de valores “futuros” Detección de anomalias • Puntos de datos anómalos en muestras Ejemplos bien explicados de los algoritmos mas frecuentes: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-choice
  12. 12. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Buscamos un algoritmo que prediga un contador en base al resto Regresion tree Ganador de multiples competiciones kaggle.com (Multihilo y preciso) XGBoost Solo buscamos las características importantes para predicción, no los valores Matriz de importancia
  13. 13. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
  14. 14. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
  15. 15. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
  16. 16. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Gracias!

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