DolphinDB est une base de données de séries temporelles haute performance de plus en plus utilisée dans les applications financières et IoT. Son exploitation à grande échelle nécessite plus que de simples contrôles de santé. Cet article présente une plateforme de surveillance réelle construite pour DolphinDB 2.x, couvrant la collecte de métriques clés, la configuration d'alertes pertinentes et la mise en œuvre d'actions d'auto-réparation pour réduire l'intervention manuelle. L'approche met l'accent sur un système en boucle fermée où les anomalies déclenchent des réponses automatiques, améliorant la fiabilité du cluster et réduisant les temps d'arrêt. Pour les équipes exécutant DolphinDB ou des bases de données distribuées similaires, les modèles décrits offrent une base solide pour construire leurs propres outils opérationnels. L'accent mis sur la mise en œuvre pratique plutôt que sur la théorie en fait une référence précieuse pour les ingénieurs DevOps et bases de données.
Un guide pratique pour surveiller les clusters DolphinDB 2.x avec collecte de métriques, alertes et récupération automatique.