Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor

Enrique Catala Bañuls
Enrique Catala BañulsTechnical Leader at @SolidQ and Microsoft Data Platform MVP em SolidQ
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
#SQSummit17
Enrique Catalá | Mentor | ecatala@solidq.com | @enriquecatala
Aplicando R al análisis de rendimiento de un
servidor
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
La aplicación no
responde
Rendimiento
aleatorio
Métricas
aparéntemente
bien
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Recopilar datos de uso de HW
• Perfmon
Recopiar datos de uso de software (T-SQL y
app .NET)
• XEvents, profiler, AppInsights,…
Analizar manualmente o con
automatizaciones basadas en la experiencia
• PAL, TSQL-CSI-DW, AppInsights Site, …
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Recopilar datos de uso de HW
Recopiar datos de uso de software
(T-SQL y app .NET)
Analizar manualmente o con
automatizaciones basadas en la
experiencia
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Machine
Learning ¿?
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Que un contador de rendimiento esté fuertemente ligado a
otro
Cambios de
comportamiento
relacionados
Cambios de comportamiento extraños o fuera de lo
esperado
Situaciones
anómalas
Esta es la única información que sabemos a ciencia cierta
(nos llamaron para esto, el cliente sabe cuando la app va mal
o bien)
Tramos concretos
con problemas
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Pistas
Que nos ayuden a
focalizar mas rápido
en el problema a
resolver
Rapidez
No tardar demasiado
en montar la solución
Automa
tización
Poder reutilizar
nuestra magia
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Integración
completa
• SQL Server 2016+
• PowerBI
• Azure
• Interfaz hacia casi
cualquier
lenguaje…
Años de experiencia
algorítmica
• Desde hace
décadas, el
lenguaje de los
investigadores
científicos
Pensado para
análisis estadístico
• Matrices y
vectores se
pueden combinar
estadísticamente
Rendimiento
• Multihilo (MKL)
• Nativo en
SQL2016 EE con
ejecucion a nivel
motor
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Clasificación
• Predicción de
categorias
Regresión
• Predicción de
valores
“futuros”
Detección de
anomalias
• Puntos de
datos
anómalos en
muestras
Ejemplos bien explicados de los algoritmos mas frecuentes:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-choice
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Buscamos un algoritmo que prediga un
contador en base al resto
Regresion
tree
Ganador de multiples competiciones
kaggle.com (Multihilo y preciso)
XGBoost
Solo buscamos las características
importantes para predicción, no los valores
Matriz de
importancia
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
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SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
SOLIDQ SUMMIT
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  • 1. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 #SQSummit17 Enrique Catalá | Mentor | ecatala@solidq.com | @enriquecatala Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
  • 2. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 La aplicación no responde Rendimiento aleatorio Métricas aparéntemente bien
  • 3. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Recopilar datos de uso de HW • Perfmon Recopiar datos de uso de software (T-SQL y app .NET) • XEvents, profiler, AppInsights,… Analizar manualmente o con automatizaciones basadas en la experiencia • PAL, TSQL-CSI-DW, AppInsights Site, …
  • 5. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Recopilar datos de uso de HW Recopiar datos de uso de software (T-SQL y app .NET) Analizar manualmente o con automatizaciones basadas en la experiencia
  • 6. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Machine Learning ¿?
  • 7. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
  • 8. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Que un contador de rendimiento esté fuertemente ligado a otro Cambios de comportamiento relacionados Cambios de comportamiento extraños o fuera de lo esperado Situaciones anómalas Esta es la única información que sabemos a ciencia cierta (nos llamaron para esto, el cliente sabe cuando la app va mal o bien) Tramos concretos con problemas
  • 9. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Pistas Que nos ayuden a focalizar mas rápido en el problema a resolver Rapidez No tardar demasiado en montar la solución Automa tización Poder reutilizar nuestra magia
  • 10. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Integración completa • SQL Server 2016+ • PowerBI • Azure • Interfaz hacia casi cualquier lenguaje… Años de experiencia algorítmica • Desde hace décadas, el lenguaje de los investigadores científicos Pensado para análisis estadístico • Matrices y vectores se pueden combinar estadísticamente Rendimiento • Multihilo (MKL) • Nativo en SQL2016 EE con ejecucion a nivel motor
  • 11. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Clasificación • Predicción de categorias Regresión • Predicción de valores “futuros” Detección de anomalias • Puntos de datos anómalos en muestras Ejemplos bien explicados de los algoritmos mas frecuentes: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-choice
  • 12. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Buscamos un algoritmo que prediga un contador en base al resto Regresion tree Ganador de multiples competiciones kaggle.com (Multihilo y preciso) XGBoost Solo buscamos las características importantes para predicción, no los valores Matriz de importancia
  • 13. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
  • 14. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017