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Discussioni Altri software di analisi
One of SolarWinds’ standout strengths is how quickly and clearly it surfaces performance issues across various database environments. Its support for SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL, and others is robust, with deep visibility into query performance, wait events, and resource bottlenecks.
The real-time analytics are actionable and easy to navigate, and I’ve found the historical performance trending and anomaly detection surprisingly powerful, even compared to some newer platforms. For teams dealing with mission-critical, high-throughput databases, SolarWinds offers the level of insight you need without overwhelming complexity. The platform also benefits from tight integration with the broader SolarWinds ecosystem, making it easy to correlate database behavior with app and infrastructure telemetry if you’re using other SolarWinds tools.
I’ve had a positive experience so far, but I’d love to hear from others:
- How has SolarWinds performed for your team at scale, especially in hybrid or multi-cloud environments?
- Any tips on getting the most out of its analytics and alerting capabilities?
- If you’ve compared TCO across observability platforms, how does SolarWinds stack up?
Oh, ho dimenticato di menzionare—una cosa che ho davvero imparato ad apprezzare è quanto sia intuitiva l'interfaccia utente, anche per chi non è un DBA esperto. Rende la collaborazione con gli sviluppatori e gli SRE più fluida poiché possono intervenire e interpretare i dati sulle prestazioni senza bisogno di molta formazione. Inoltre, gli avvisi sono sorprendentemente facili da regolare—non sei sommerso dal rumore come con altre piattaforme. Sicuramente un vantaggio che avrei dovuto evidenziare prima.
fa riferimento a http://c.raqsoft.com/article/1687916213139 Oltre al codice statico comune, a volte è necessario anche il codice dinamico per risolvere i problemi, come generare codice (o parte di esso) basato su parametri ed eseguirlo dinamicamente. Per i linguaggi di programmazione che mancano di meccanismi di codifica dinamica, è solitamente necessario scrivere le parti variabili del codice in forma di stringa. Ad esempio, quando si fa riferimento ai nomi dei campi del dataset in Python, è necessario scriverli come stringhe per ottenere l'effetto del codice dinamico. Tuttavia, questo rende scomodo leggere e scrivere il codice statico più comune. SQL, d'altra parte, può scrivere direttamente i nomi dei campi (così come le condizioni di filtro, le espressioni di raggruppamento, ecc.) nel codice senza doverli scrivere in stringhe, rendendo più facile leggere e scrivere il codice statico, ma è difficile gestire il codice dinamico. SPL eredita lo stile SQL del codice statico, permettendo di scrivere direttamente le parti di codice, come i nomi dei campi, senza la necessità di scriverli come stringhe. Inoltre, SPL fornisce anche macro per ottenere effetti di codice dinamico. Esempio 1: Ordinare dinamicamente la tabella degli ordini in base al parametro pSortList, che contiene un numero indefinito di campi di ordinamento separati da virgole. Questo codice dinamico può essere implementato utilizzando le macro SPL: T("Orders.txt").sort(${pSortList})
