AI が監視を設計するデータベース監視サービス「Scandock」
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データベースの監視と運用、障害対応、AI の活用について、手を動かして確かめられる形で解説しています。
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2026年10月31日
PostgreSQLのVACUUMとは、autovacuumと肥大化の監視
PostgreSQL の VACUUM と autovacuum の仕組み、動く条件、n_dead_tup や last_autovacuum での確認、肥大化の原因、age(datfrozenxid) での XID 周回の監視までを解説します。
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2026年10月30日
Zabbix で DB 監視する方法 (MySQL・PostgreSQL・ODBC)
Zabbix で MySQL と PostgreSQL を監視する方法を、Zabbix agent 2 の公式テンプレート、ODBC 監視、カスタムクエリに分けて説明します。主なアイテムとトリガー、注文数のような業務データを監視する工夫と限界もまとめました。
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2026年10月29日
閾値の決め方:監視アラートとKPI監視で使える5つの方法
監視アラートの閾値の決め方を、固定値、過去の分布、時間帯と曜日、継続時間、変化の検出の 5 つに分けて解説。注文数などの KPI 監視で使える SQL の例、症状ベースと原因ベースの考え方、閾値を見直す運用まで説明します。
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2026年10月28日
レプリケーション遅延の原因と監視、MySQL・PostgreSQL
レプリケーション遅延の原因と監視方法を解説。Seconds_Behind_Source の読み方と弱点、pg_stat_replication の replay_lag、RDS の ReplicaLag、遅延を減らす対処までまとめます。
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2026年10月26日
RDS・Auroraの監視:主要メトリクスとCPU使用率が高いときの調べ方
Amazon RDS と Aurora の監視で見るべき CloudWatch メトリクスと読み方、CPU 使用率が高いときの調べ方、そのまま使えるアラームの設定例を解説します。
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2026年10月22日
DB監視ツールの選び方と主なツール【MySQL・PostgreSQL】
データベース監視ツールを、Zabbix・Prometheus・PMM などの OSS、CloudWatch・Cloud Monitoring などのクラウド標準、Datadog・New Relic・Mackerel などの SaaS に分けて整理。料金の目安と、どんな状況にどれが合うかを解説します。
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2026年10月14日
Datadog が高いと感じたら DB 監視だけ切り出すという選択肢
Datadog の費用が膨らむ原因を整理し、DB 監視だけを別のツールに切り出す方法を紹介します。Scandock との機能と費用の比較、移行の手順もまとめました。
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2026年10月13日
Datadog とは?料金の仕組みと見積もりの考え方を整理
Datadog とは何か、料金がどう決まるのかを、製品ごとの課金の単位、Database Monitoring の位置づけ、費用が膨らみやすい点と見積もりの手順で整理します。どんなチームに合うかもまとめました。
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2026年10月12日
AIOpsとは?AI監視で自動化できることと導入の進め方・限界
AIOps(AI による IT 運用)で自動化できるのは、異常検知・原因の切り分け・アラートのノイズ削減などです。仕組みと従来の監視との違い、小さく始める導入の手順、学習データや誤判断といった限界まで解説します。
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2026年10月9日
SREとは?SLO・エラーバジェットと少人数チームの始め方
SRE (サイト信頼性エンジニアリング) とは何かを、Google の SRE 本をもとに解説します。SLI・SLO・エラーバジェットの計算、トイルの減らし方に加え、専任の SRE がいない少人数のチームが 4 週間で始める手順を紹介します。
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2026年10月8日
オブザーバビリティとは?監視との違いとデータベースで見るべきもの
オブザーバビリティ (可観測性) とは何か、監視との違いを具体例で解説します。メトリクス・ログ・トレースの使い分け、OpenTelemetry の仕組み、データベースの観点で観測すべきクエリ・待ち・業務データと、少人数のチームの始め方を紹介します。
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2026年10月5日
データベース監視とは?見るべき監視項目と確認SQL【PostgreSQL・MySQL】
データベース監視で見るべき項目を、死活・リソース・接続・クエリ性能・ロック・レプリケーション・容量・バックアップ・業務データの順に整理。PostgreSQL と MySQL でそのまま打てる確認 SQL と読み方つきで解説します。
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2026年10月4日
異常検知とは?主な手法と時系列データでの使い分けをSQL付きで解説
異常検知の主な手法 (平均と標準偏差、パーセンタイル、移動平均、季節性の扱い、機械学習、LLM による判断) を、注文数や決済の失敗率といった業務データの例と、そのまま使える SQL で解説します。誤検知と見逃しの調整も扱います。
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