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.

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

6. #SQLSatMadrid
Solución típica
Trazabilidad de HW
• Perfmon
Trazabilidad de software
• XEvents, profiler, AppInsights,…
Analisis manual
• Query Analytics, AppInsights
Site, PAL, …

7. Carga de datos
y análisis manual

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

12. #SQLSatMadrid
¿Qué queremos conseguir?
Pistas
Rapidez
Automatización

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

18. Análisis
automatizado

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. #SQLSatMadrid
Gracias!!!
ecatala@solidq.com
www.solidq.com
@enriquecatala