Datenbank-Pflege 🪥 (Aufzeichnung)

Automic Datenbank-Pflege für AE und Analytics

Eine regelmäßig gepflegte Datenbank ist entscheidend für eine stabile und performante Automic-Umgebung. In dieser Webinar-Aufzeichnung betrachten wir deshalb sowohl die Datenbank der Automation Engine als auch den separaten Analytics Datastore. Wir zeigen, welche Daten im Laufe des Betriebs entstehen, wie sie kontrolliert bereinigt werden und welche Wartungsaufgaben außerhalb der Automic Utilities berücksichtigt werden sollten.

Automic-Datenbank mit Archive, Reorg und Unload pflegen

Im Mittelpunkt steht das Zusammenspiel der klassischen Automic Utilities DBArchive, DBReorg und DBUnload. Wir besprechen, wie sich historische Ausführungsdaten und Reports archivieren, nach definierten Aufbewahrungsregeln für die Reorganisation auswählen und anschließend aus der aktiven Datenbank entfernen lassen.

Zu den zentralen Wartungsthemen gehören:

• Daten mit DBArchive für eine spätere Auswertung sichern,
• Aufbewahrungsfristen und Reorganisationsregeln mit DBReorg anwenden,
• vorbereitete Datensätze mit DBUnload aus der Datenbank entfernen,
• regelmäßige Wartungsläufe planen und deren Ergebnisse kontrollieren.

ILM, Datenbankstatistiken und technische Reorganisation

Neben der logischen Datenpflege betrachten wir Aufgaben, die direkt auf Ebene des eingesetzten Datenbanksystems stattfinden. Dazu gehören das Sammeln aktueller Datenbankstatistiken sowie die Reorganisation von Tabellen und Indizes. Diese Maßnahmen helfen dem Optimizer bei der Erstellung geeigneter Ausführungspläne und können die Performance von Datenbankabfragen verbessern.

Wir ordnen außerdem Information Lifecycle Management (ILM) und Datenbankpartitionierung ein. Dabei wird deutlich, dass Automic Utilities, ILM und die technische Wartung durch Datenbankadministratoren unterschiedliche Aufgaben erfüllen und aufeinander abgestimmt werden müssen.

SLO-Daten und MQ-Tabellen richtig behandeln

Ein weiterer Schwerpunkt sind Datenbereiche, die besondere Aufmerksamkeit benötigen. Wir zeigen, wie Daten des Service Level Managements aus SLO-Objekten mit der Tabelle LASLM zusammenhängen. Zusätzlich betrachten wir die stark beanspruchten MQ-Tabellen und die Einstellung DELETE_MQMEM_OLDER_THAN_DAYS.

Für die regelmäßige Kontrolle besprechen wir unter anderem:

• Wachstum und Aufbewahrung von SLM-Daten,
• Reorganisation und Performance der MQ-Tabellen,
• relevante Automic-Datenbankparameter,
• die Abgrenzung zwischen laufender Pflege und gelegentlichen Prüfungen.

Analytics-Datenbank mit dem ActionPack warten

Auch der Analytics Datastore wächst kontinuierlich und benötigt ein eigenes Wartungskonzept. Wir sehen uns das Analytics ActionPack an und erklären, wie damit Analytics-Daten kontrolliert gepflegt und bereinigt werden können. So behalten wir nicht nur die AE-Datenbank, sondern auch die Grundlage für Dashboards und Auswertungen im Blick.

Upgrade, Migration und Rollback in Automic V24

Ergänzend sprechen wir über das V24 Upgrade, die Entscheidung zwischen In-Place Upgrade und Neuinstallation mit Datenmigration sowie die Rollback-Funktion für Automic-Objekte. Damit verbindet die Session Datenbank-Pflege mit wichtigen Überlegungen für einen sicheren und nachvollziehbaren Systembetrieb.