# アーカイブされたAWRレポートを用いた過去分析の実施法

## 目次
1. はじめに
2. AWRレポートとは
3. AWRレポートのアーカイブ
4. 過去分析のための準備
    - 4-1. 必要なツールのインストール
    - 4-2. レポートの取得方法
5. AWRレポートを用いた分析手法
    - 5-1. データの抽出とフィルタリング
    - 5-2. トレンド分析
    - 5-3. パフォーマンス異常の検出
6. グラフィカルデータの活用
7. ケーススタディ
8. よくある問題と解決策
9. まとめ

## 1. はじめに
ビジネスの成長をサポートするためには、データベースパフォーマンスの過去のトレンドを理解することが重要です。この記事では、アーカイブされたAWR（Automatic Workload Repository）レポートを用いた過去分析の方法を詳しく解説します。

## 2. AWRレポートとは
AWRレポートは、Oracleデータベースが提供するパフォーマンスデータの集約レポートです。これらはデータベースの最適化や問題解決に役立ちます。

## 3. AWRレポートのアーカイブ
定期的にAWRレポートを収集しアーカイブすることで、過去のデータベースパフォーマンスを追跡し、将来のパフォーマンス向上に役立つ洞察を得ることができます。

## 4. 過去分析のための準備
### 4-1. 必要なツールのインストール
分析を行うには、Oracle環境のセットアップが必須です。また、SQL Developerなどのデータアクセスツールもあると便利です。

### 4-2. レポートの取得方法
AWRレポートは、Oracle Enterprise ManagerやSQL*Plusを利用して取得できます。アーカイブ版は過去のデータとして保存されており、必要に応じて再取得可能です。

## 5. AWRレポートを用いた分析手法
### 5-1. データの抽出とフィルタリング
特定のパフォーマンス指標（例：CPU利用率、I/O待ち時間）を抽出し、関心のある期間でフィルタリングを行います。

### 5-2. トレンド分析
トレンド分析は、時間経過に伴うパフォーマンスの変化を視覚化し、何らかの変化の兆候を早期に捉えるのに役立ちます。以下のグラフはCPU使用率のトレンド分析例です。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-3. パフォーマンス異常の検出
統計手法を用いて、過去のパフォーマンスデータから異常を検出します。例えば、標準偏差を超えるデータポイントを探すことで、異常を簡単に特定できます。

## 6. グラフィカルデータの活用
データの視覚化には、PythonのMatplotlibやRのggplot2などのライブラリを用います。これにより、データの変動を視覚的に理解しやすくします。

## 7. ケーススタディ
過去の成功例として、ある企業がAWR分析を通じて特定の時間帯での高負荷を検出し、負荷分散を行うことで応答時間を20%改善した事例があります。

## 8. よくある問題と解決策
AWRデータの不整合や不正確さはしばしば問題になります。これを解決するには、定期的なデータクレンジングと制度ある監視を行います。

## 9. まとめ
AWRレポートを活用することにより、データベースの過去のパフォーマンスを分析し、問題の予防や改善に役立てることが可能です。この分析手法を活用し、データベースのパフォーマンスを最適化することは、ビジネスにおける競争力を維持する重要な手段となります。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# アーカイブされたAWRレポートを用いた過去分析の実施法

## 目次
1. はじめに
2. AWRレポートとは
3. AWRレポートのアーカイブ
4. 過去分析のための準備
    - 4-1. 必要なツールのインストール
    - 4-2. レポートの取得方法
5. AWRレポートを用いた分析手法
    - 5-1. データの抽出とフィルタリング
    - 5-2. トレンド分析
    - 5-3. パフォーマンス異常の検出
6. グラフィカルデータの活用
7. ケーススタディ
8. よくある問題と解決策
9. まとめ

## 1. はじめに
ビジネスの成長をサポートするためには、データベースパフォーマンスの過去のトレンドを理解することが重要です。この記事では、アーカイブされたAWR（Automatic Workload Repository）レポートを用いた過去分析の方法を詳しく解説します。

## 2. AWRレポートとは
AWRレポートは、Oracleデータベースが提供するパフォーマンスデータの集約レポートです。これらはデータベースの最適化や問題解決に役立ちます。

## 3. AWRレポートのアーカイブ
定期的にAWRレポートを収集しアーカイブすることで、過去のデータベースパフォーマンスを追跡し、将来のパフォーマンス向上に役立つ洞察を得ることができます。

## 4. 過去分析のための準備
### 4-1. 必要なツールのインストール
分析を行うには、Oracle環境のセットアップが必須です。また、SQL Developerなどのデータアクセスツールもあると便利です。

### 4-2. レポートの取得方法
AWRレポートは、Oracle Enterprise ManagerやSQL*Plusを利用して取得できます。アーカイブ版は過去のデータとして保存されており、必要に応じて再取得可能です。

## 5. AWRレポートを用いた分析手法
### 5-1. データの抽出とフィルタリング
特定のパフォーマンス指標（例：CPU利用率、I/O待ち時間）を抽出し、関心のある期間でフィルタリングを行います。

### 5-2. トレンド分析
トレンド分析は、時間経過に伴うパフォーマンスの変化を視覚化し、何らかの変化の兆候を早期に捉えるのに役立ちます。以下のグラフはCPU使用率のトレンド分析例です。

```
# CPU使用率トレンドグラフ
| 時間            | 使用率（%） |
|----------------|-----------|
| 01:00         | 55        |
| 02:00         | 60        |
| 03:00         | 70        |
| 04:00         | 65        |
```

### 5-3. パフォーマンス異常の検出
統計手法を用いて、過去のパフォーマンスデータから異常を検出します。例えば、標準偏差を超えるデータポイントを探すことで、異常を簡単に特定できます。

## 6. グラフィカルデータの活用
データの視覚化には、PythonのMatplotlibやRのggplot2などのライブラリを用います。これにより、データの変動を視覚的に理解しやすくします。

## 7. ケーススタディ
過去の成功例として、ある企業がAWR分析を通じて特定の時間帯での高負荷を検出し、負荷分散を行うことで応答時間を20%改善した事例があります。

## 8. よくある問題と解決策
AWRデータの不整合や不正確さはしばしば問題になります。これを解決するには、定期的なデータクレンジングと制度ある監視を行います。

## 9. まとめ
AWRレポートを活用することにより、データベースの過去のパフォーマンスを分析し、問題の予防や改善に役立てることが可能です。この分析手法を活用し、データベースのパフォーマンスを最適化することは、ビジネスにおける競争力を維持する重要な手段となります。 

アーカイブされたAWRレポートを用いた過去分析の実施法

目次

続きを読むには単価診断を受けてください（30秒）