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SQL Server und Azure ergänzt Datadog überwacht nun auch Microsoft-Plattformen

Von Martin Hensel Datadog

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Datadogs Monitoring- und Security-Plattform überwacht Cloud-Anwendungen. Ab sofort unterstützt das SaaS-basierte Angebot auch die Plattformen „Microsoft SQL Server“ und „Azure“.

Die Monitoring-Plattform von Datadog unterstützt nun auch „Microsoft SQL Server“ und „Azure“.
Die Monitoring-Plattform von Datadog unterstützt nun auch „Microsoft SQL Server“ und „Azure“.
(Bild: Mohamed Hassan / Pixabay)

Datadog weitet das Monitoring in seiner gleichnamigen Plattform auf Microsoft SQL Server und Azure aus. Als Grundlage nutzt das Unternehmen sein Produkt „Deep Database Monitoring“, das vor rund einem Jahr eingeführt wurde. Entwickler und Datenbankadministratoren sollen dadurch Performance-Probleme schneller ausfindig machen und beheben können.

„Wir haben Database Monitoring im letzten Jahr eingeführt, um unseren Kunden zu helfen, die Kosten für Datenbanken zu reduzieren, Ineffizienzen in der Performance zu beseitigen und die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Datenbank-Administratoren zu verbessern“, erläutert Omri Sass, Group Product Manager of Application Performance Monitoring von Datadog.

Dank des erweiterten Supports für SQL Server und Azure-Datenbanken könnten Microsoft-Anwender diese Ziele nun erreichen. „Sie können entsprechende Verbesserungen in ihren Datenbanken erkennen und dabei gleichzeitig Zeit bei der Kommunikation und dem Abgleich von Informationen sparen“, so Sass.

Die Funktionen im Überblick

Das Database Monitoring von Datadog bietet aussagekräftige Query-Metriken für SQL Server und Azure. Sie zeigen unter anderem die durchschnittliche Latenz, die Gesamtzeit der Ausführung und die Anzahl abgefragter Datensätze an. Dies hilft beim Erkennen fehlerhafter Queries. Zudem lassen sich über die historischen Daten der Query-Performance langfristige Trends identifizieren.

Datadog visualisiert zudem die Unterschiede zwischen mehreren Ausführungsplänen individueller Queries und ermöglicht so das Auffinden von Hotspots. Dabei können Nutzer nahtlos von Ausführungsplänen zu den entsprechenden Metriken wechseln und somit nachvollziehen, wie Ineffizienzen die Leistung beeinflussen.

Die Query-, Datenbank- und Infrastrukturmetriken sind zentralisiert. Sie lassen sich auf Query- und Host-Ebene gleichzeitig überwachen, um zu ermitteln, wie sich Ressourcenbeschränkungen auf die Performance einer Datenbank auswirken.

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