SlideShare uses cookies to improve functionality and performance, and to provide you with relevant advertising. If you continue browsing the site, you agree to the use of cookies on this website. See our User Agreement and Privacy Policy.
SlideShare uses cookies to improve functionality and performance, and to provide you with relevant advertising. If you continue browsing the site, you agree to the use of cookies on this website. See our Privacy Policy and User Agreement for details.
Successfully reported this slideshow.
Activate your 14 day free trial to unlock unlimited reading.
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
Vamos a realizar el análisis de rendimiento de un servidor desde varios puntos de vista. Empezaremos a analizar contadores de rendimiento manualmente, pasaremos por PowerBI, DataMining y acabaremos automatizando el proceso con R totalmente.
Technical Leader at @SolidQ and Microsoft Data Platform MVP
Vamos a realizar el análisis de rendimiento de un servidor desde varios puntos de vista. Empezaremos a analizar contadores de rendimiento manualmente, pasaremos por PowerBI, DataMining y acabaremos automatizando el proceso con R totalmente.
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
1.
#SQLSatMadrid
Aplicando R al análisis de
rendimiento de un servidor
Enrique Catalá Bañuls
ecatala@solidq.com
@enriquecatala
2.
TSQL Query Analytics
DW rendimiento queries
Alertas proactivas
PowerBI para análisis a cualquier nivel
PaaS
http://www.solidq.com/es/tsql-query-analytics/
3.
#SQLSatMadrid
BIG Thanks to SQLSatMadrid sponsors
4.
Enrique Catalá Bañuls
▪ Ingeniero Informático
▪ Microsoft Data Platform
MVP
▪ Mentor en SolidQ
▪ Tuning y alta disponibilidad
ecatala@solidq.com www.solidq.com
@enriquecatala www.enriquecatala.com
5.
#SQLSatMadrid
Problema típico
La aplicación no
responde
Rendimiento
aleatorio
Métricas
aparéntemente
bien
8.
#SQLSatMadrid
Solución típica
Trazabilidad de HW
• Perfmon
Trazabilidad de software
• XEvents, profiler, AppInsights,…
Analisis manual
• PAL, TSQL-CSI-DW, AppInsights
Site, …
¿Y si realmente nunca te
enfrentaste a este
problema?
9.
#SQLSatMadrid
Ideas no convencionales
Que otro lo investigue por
ti!
Machine
Learning¿?
10.
#SQLSatMadrid
¿Qué buscamos con Machine Learning?
Wikipedia
Crear programas capaces de generalizar
comportamientos a partir de una información
suministrada en forma de ejemplos(inducción del
conocimiento)
11.
#SQLSatMadrid
¿Qué debo buscar?
Cambios de
comportamiento
relacionados
Situaciones
anómalas
Tramos concretos
con problemas
13.
#SQLSatMadrid
Algoritmos supervisados
Clasificación
• Predicción de
categorias
Regresión
• Predicción de
valores
“futuros”
Detección de
anomalias
• Puntos de
datos
anómalos en
muestras
14.
#SQLSatMadrid
Preparación
Transformar el dato actual de esto:
En esto:
15.
#SQLSatMadrid
Preparación
Query “compleja” pero óptima (Columnar storage)
16.
#SQLSatMadrid
¿Por qué R?
Integración completa
Años de experiencia algorítmica
Pensado para análisis estadístico
Rendimiento
T-SQL, MDX, DAX,…Simplemente se quedan cortos en
según qué cosas
17.
#SQLSatMadrid
¿Qué usaremos y por qué?
Regresion
tree
XGBoost
Matriz de
importancia
19.
#SQLSatMadrid
Sponsor sessions at 11:40
Don’t miss them, they might be getting distributing
some awesome prizes!
Plainconcepts
SolidQ
KABEL & Corent
Also XBOX One & Raffle prizes at 17:30