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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.

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Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor

  1. 1. #SQLSatMadrid Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor Enrique Catalá Bañuls ecatala@solidq.com @enriquecatala
  2. 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. 3. #SQLSatMadrid BIG Thanks to SQLSatMadrid sponsors
  4. 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. 5. #SQLSatMadrid Problema típico La aplicación no responde Rendimiento aleatorio Métricas aparéntemente bien
  6. 6. #SQLSatMadrid Solución típica Trazabilidad de HW • Perfmon Trazabilidad de software • XEvents, profiler, AppInsights,… Analisis manual • Query Analytics, AppInsights Site, PAL, …
  7. 7. Carga de datos y análisis manual
  8. 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. 9. #SQLSatMadrid Ideas no convencionales Que otro lo investigue por ti! Machine Learning¿?
  10. 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. 11. #SQLSatMadrid ¿Qué debo buscar? Cambios de comportamiento relacionados Situaciones anómalas Tramos concretos con problemas
  12. 12. #SQLSatMadrid ¿Qué queremos conseguir? Pistas Rapidez Automatización
  13. 13. #SQLSatMadrid Algoritmos supervisados Clasificación • Predicción de categorias Regresión • Predicción de valores “futuros” Detección de anomalias • Puntos de datos anómalos en muestras
  14. 14. #SQLSatMadrid Preparación Transformar el dato actual de esto: En esto:
  15. 15. #SQLSatMadrid Preparación Query “compleja” pero óptima (Columnar storage)
  16. 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. 17. #SQLSatMadrid ¿Qué usaremos y por qué? Regresion tree XGBoost Matriz de importancia
  18. 18. Análisis automatizado
  19. 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
  20. 20. #SQLSatMadrid Gracias!!! ecatala@solidq.com www.solidq.com @enriquecatala

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