Unifier les outils de détection d'erreurs améliore la gestion de l'information

Par 26 octobre 2011
DIADS

Pour améliorer l'exploitation de l'information en entreprise, il faut assurer qu'il n'existe pas d'erreurs dans leur stockage. Un moyen d'y parvenir est de simplifier et réunifier les outils de détection.

La plupart des entreprises possèdent des bases de données fonctionnant sur des infrastructures de réseaux de stockage (SAN). Ces entités complexes nécessitent bien souvent pour les sociétés de disposer de deux équipes spécialisées dans chaque domaine. Afin de pallier ce problème et de faciliter le diagnostic d'erreurs dans les sous-systèmes, des chercheurs de l'université de Duke et du IBM Almaden Research Center ont créé DIADS (DIAgnosis tool for Databases and Storage area network). Cet outil de diagnostic intègre les informations contenues dans les deux sous-systèmes, et permet d'unifier l'exécution des recherches d'erreurs au lieu de les séparer comme dans tous les outils de contrôle existants.

Un processus de diagnostic en plusieurs étapes

En résulte des analyses et des résolutions de problèmes plus efficaces et rapides au sein à la fois des bases de données et des SAN. Lorsqu'un administrateur repère qu'une recherche au sein de la structure est ralentie de manière inexplicable, DIADS met en route un programme de diagnostic. Le système compare tout d'abord les évènements en cours, jugés dysfonctionnels, avec un fonctionnement normal. Il détecte les modifications de propriétés dans les données, les additions ou suppressions de l'index. DIADS met ensuite en marche différents modules afin d'orienter le diagnostic dans la bonne direction (serveurs, disques durs, volumes, baies de sauvegardes) et résout les problèmes à la source, quelque soit l'endroit où il se trouve dans le centre de données.

Des avantages indéniables

Selon les chercheurs, outre une optique de coût réduit (un seul outil de diagnostic est nécessaire au lieu de deux), DIADS vise à permettre à chaque équipe d'opérer des modifications soit au sein de la base de données, soit au sein des SAN et d'en mesurer directement l'impact sur les autres sous-systèmes. La structure fonctionne sur le principe de l'apprentissage automatique (machine learning) et peut ainsi, dans le futur, se déclencher sans l'aide de l'administrateur si une erreur similaire est rencontrée. 

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