Anzahl von Ausführungen überwachen (Webinaraufzeichnung)

Automic-Ausführungen überwachen: Analytics, SQL und Grafana

Wie viele Jobs werden in deiner Automic-Automation-Umgebung tatsächlich ausgeführt? Welche Objekte verursachen besonders viele Ausführungen und wie entwickelt sich die Anzahl über längere Zeiträume? In dieser Webinar-Aufzeichnung zeigen wir verschiedene Möglichkeiten, mit denen sich Automic-Ausführungen erfassen, auswerten und kontinuierlich überwachen lassen.

Wir betrachten dabei mehrere Datenquellen und Werkzeuge:

• Automic Analytics für Dashboards und Visualisierungen,
• Telemetriedaten aus der Automation Engine,
• SQL-Abfragen auf die Automic-Datenbank,
• REST API für automatisierte Auswertungen,
• InfluxDB und Grafana für langfristiges Monitoring.

Ausführungszahlen und das Automic-Lizenzmodell

Ausführungszahlen sind nicht nur für die technische Analyse relevant. Sie können auch bei Kapazitätsplanung und Lizenzierung eine wichtige Rolle spielen. Deshalb klären wir zunächst, welche Vorgänge gezählt werden und warum unterschiedliche Datenquellen voneinander abweichende Ergebnisse liefern können.

Unser Ziel ist eine nachvollziehbare Datengrundlage. Erst wenn wir wissen, wie sich die Werte zusammensetzen, können wir Trends erkennen und entscheiden, an welchen Stellen eine Optimierung sinnvoll ist.

Automic Analytics für Jobausführungen nutzen

Mit Automic Analytics lassen sich Ausführungsdaten direkt in Dashboards aufbereiten. Wir erstellen Diagramme, grenzen den betrachteten Zeitraum ein und verwenden Filter, um bestimmte Objekttypen, Status oder Objektgruppen gezielt zu untersuchen.

Zeitreihen machen sichtbar, ob die Anzahl der Ausführungen kontinuierlich wächst oder nur zu bestimmten Zeitpunkten ansteigt. Balken- und Kreisdiagramme helfen uns außerdem dabei, häufig ausgeführte Jobs und die Verteilung zwischen unterschiedlichen Objekten zu erkennen.

Automic-Ausführungen mit SQL auswerten

Für detaillierte Analysen greifen wir direkt auf die Automic-Datenbank zu. Im Webinar zeigen wir SQL-Abfragen für PostgreSQL, Oracle und Microsoft SQL Server. Dabei verwenden wir unter anderem Telemetriedaten aus der LAH-Tabelle, um tägliche und monatliche Ausführungszahlen zu bestimmen.

Mit einer weiteren Auswertung der AH-Daten können wir häufig gestartete Aufgaben nach Mandant und Objektname gruppieren. Dadurch wird sichtbar, welche Jobs oder Workflows einen besonders großen Anteil am gesamten Ausführungsvolumen haben.

REST API, InfluxDB und Grafana für kontinuierliches Monitoring

Einzelne SQL-Abfragen liefern eine Momentaufnahme. Für eine dauerhafte Überwachung der Automic-Ausführungen können die ermittelten Werte regelmäßig gesammelt und in einem externen Monitoring-System gespeichert werden. Wir besprechen, wie sich Telemetriedaten oder REST-API-Ergebnisse beispielsweise an InfluxDB übergeben und anschließend in Grafana visualisieren lassen.

So können wir historische Entwicklungen vergleichen, ungewöhnliche Anstiege erkennen und Schwellenwerte überwachen. Die Aufzeichnung schafft damit die Grundlage, um Ausführungszahlen nicht nur einmalig auszulesen, sondern langfristig transparent zu kontrollieren.