DBA にはもっと良いものがふさわしい：スクリプトとダッシュボードを超えて

午前2時です。クリティカルな生産システムの速度が低下し始めます。アラートが鳴り、ダッシュボードが赤くなりますが、明らかな原因は不明です。データベース管理者（DBA）が接続してログを確認すると、性能に影響を与える大規模なデータベースのデッドロックが発生していることがわかりました。彼らは問題の診断に奔走し、複数のスクリプトを実行し、コマンド ラインの出力を確認し、未加工データを解釈し、散在する情報をつなぎ合わせます。しかし、問題が完全に理解され解決されるまでには数時間はかかります。

企業のデータに携わったことがある方なら、おそらくこのような瞬間を経験したことがあるでしょう。

30 名以上の経験豊富なデータベース管理者を対象とした最近の非公式調査*では、次のような結果が得られました。

• 62％が環境の管理に毎日3～4種類の異なるツールを使用していると回答しています。
• 64%が、スクリプト作成へのアプローチは非集中型で、次善の策であり、カオス的であると回答しています。
• 圧倒的多数が、パフォーマンスのトラブルシューティングが最も時間の浪費であると回答しました。これは、チューニングやメンテナンスではなく、リアルタイムで問題を診断して解決する作業です。

ほとんどの DBA は、オブザーバビリティー、オートメーション、スクリプト、ドキュメンテーションが完全に別のシステムに存在する環境で運用されています。ツール同士が連携することはありません。これでは、アラート、ログ、クエリの間でコンテキストが失われます。その結果、単純な問題であっても、解決するには手動での相関関係の分析と詳細な履歴知識が必要になってしまいます。

このようなツールの断片化は非効率なだけでなく、リスクも伴います。環境が複雑になればなるほど、セットアップは脆弱になります。結果として、小さな問題が雪だるま式に膨れ上がっていきます。新しい DBA のオンボーディングも時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。シニアDBAは、性能の向上や戦略の推進よりも、問題解決の方に時間を取られてしまいます。

「プログラムを修正するのに時間がかかるだけではありません。最初に見るべきものを特定するまでに時間がかかるのです」と、あるシニアDBAの回答者は述べています。

断片化は新しいものではありませんが、今日、この問題は現実的に緊急性を帯びています。IBM Db2などのデータベース環境は、もはや集中型のオンプレミス・サーバーだけに限定されるものではありません。クラウドとハイブリッドのアーキテクチャーで複雑さが一層増しています。同時に、ワークロードが拡大すると、パフォーマンスのボトルネックや異常の可能性が高まります。そのため、セキュリティ、コンプライアンス、アップタイムの要件が厳しくなり、受動的な管理の余地はさらに減っています。

基本的に、DBAの役割は進化しています。チームはより少ないリソースでより多くの成果を達成し、戦術的な作戦から戦略的な監視に焦点を移すことが期待されています。

生成AIは新しい種類のツールへの扉を開きましたが、厳密に言うと、大規模言語モデル（LLM）だけでは十分ではありません。AIがデータベース管理において価値あるものとなるのは、Db2内部のロジック、過去の使用パターン、リアルタイムのメトリクス、DBAワークフローの日常的な現実など、AIがコンテキストに深く根ざしている場合です。この情報がなければ、LLM は単なる別の妨害となり、あいまいな提案、誤った回答、あるいはさらに悪いことに危険な推奨を生み出します。

これらの制限は、DBA 向けの AI ツールが一般的なチャットボット以上のものでなければならないことを意味します。Db2とDBAの両方のワークフローを深く理解している専門家は、AIツールを慎重に作成し、ファイン・チューニングして、AIツールを効果的なものにする必要があります。

最近の調査¹では、30名を超えるシニアDb2管理者がAIを活用した支援の最優先事項を強調しました。彼らの回答は明確かつ一貫していました。

• クエリー・チューニングの提案により、ワークロードの性能を直接向上
• 根本原因分析により、問題の検出から解決までの時間を短縮
• 異常検出と構成の推奨により、事前にリスクを表面化し、最適化

DBA が求めていたのは汎用 AI ではなく、すでに行っている作業をより速く、より自信を持って実行できるツールでした。

AI は DBA の判断に取って代わるものではなく、適切に実行することで、判断を拡張して時間を節約し、精度を向上させるものです。間違って実行すると、デバッグが必要な別のレイヤーになってしまいます。

データベース環境を別の方法で管理することを想像してみてください。午前 2 時に混乱したトラブルシューティングを行う代わりに、必要なときに必要な情報を事前に表示する統合ソリューションを想像してみてください。これなら、DBA は、関連するログ、クエリ、実行可能な推奨事項を即座に確認できるため、散在するドキュメンテーションやメッセージング アプリの会話を探すのに何時間も費やす必要はなくなります。

バックアップ、スキーマの更新、パッチ適用などの日常的かつ不可欠なタスクは、確実かつ自動的に実行できます。データベース・チューニングを行うことで、ユーザーが問題に気づく前に、クエリの最適化やインデックス作成の改善、リソースのバランシングに関する提案を事前に、インテリジェントに提示することができます。

データベースが 24 時間体制で自己監視し、障害が発生する前に異常を警告するとしたらどうでしょうか。

このビジョンであれば、専門家の知識が組み込まれたツールのサポートにより、新しい DBA のオンボーディングには数年ではなく数週間しかかかりません。何十もの切り離されたツールの代わりに、Db2を管理するための統合ワークスペースとして機能する単一の統合運用レイヤーを用意するだけで済みます。

このビジョンは、架空の未来の姿ではなく、データベース管理が現在どのように機能するべきかを示しています。

これらの問題が当てはまる場合は、お気軽にご連絡ください。または、より良いデータベース管理のための専門家への相談をご予約ください。