O Autonomous DBA da dbsnOOp vai muito além de um motor de alertas ou sugestões genéricas. Ele é uma inteligência artificial especializada em bancos de dados, treinada com centenas de ambientes reais, capaz de entender, aprender e agir com base no comportamento único da sua operação.
Através da coleta de telemetria completa de funcionamento do banco de dados, nossa IA analisa continuamente os indicadores de uso, saúde, carga, relacionamentos e consultas.
Isso inclui:
Metadados do banco de dados
Estrutura de índices e relações entre tabelas
Tamanho, distribuição e fragmentação dos dados
Queries executadas, tempo de resposta e impacto
Tudo isso alimenta modelos de machine learning, como:
Clustering não supervisionado (K-Means, DBSCAN) para identificar padrões de uso, hotspots e comportamentos anômalos;
Modelos de regressão e séries temporais (ARIMA, Prophet, LSTM) para prever degradações e impacto de carga;
Sistemas de recomendação para sugerir melhorias personalizadas, com base nos próprios padrões e histórico do seu ambiente.
Nosso modelo combina aprendizado global (baseado em centenas de servidores analisados) com aprendizado local (nos seus próprios bancos). Isso garante que cada recomendação – seja ela de índice, particionamento, configuração ou prática de uso – tenha contexto, faça sentido técnico e respeite as particularidades do seu ambiente.
Aqui, não há achismo, nem manual de boas práticas genérico.
O que oferecemos são decisões guiadas por dados, otimizadas por IA, e validadas pelo seu próprio ambiente.