SSIS Dashboard: Community Project!

L’anno scorso ho pubblicato su GitHub un progetto dedicato alla creazione di una Dashboard per SQL Server Integration Services (dalla versione 2012 in avanti). L’idea è quella di utilizzare tutti i dati che sono disponibili nel database SSISDB e renderli fruibili in modo più

• bello
• user friendly
• utile
• web
• mobile

La dashboard permette di vedere lo stato di esecuzione dei Package SSIS, monitorare alcuni indicatori fondamentali (ad esempio se i package stanno avendo problemi di memoria oppure i lookup hanno trovato dei dati duplicati nei propri dataset), oltre che di vedere l’andamento delle performance nel tempo (e di fare una semplicissima previsione sul futuro, per ora calcolata tramite una banale media mobile). E’ inoltre possibile vedere il dettaglio di esecuzione del package e di ogni suo task, e, chiaramente, verificare se ci sono stati errori o warning.

Con la scusa, sapendo che Python sarebbe diventato un linguaggi da conoscere nel futuro a breve (e poi innamorandomi dello stesso), ho deciso di sviluppare tutto con suddetto linguaggio, per iniziare ad impratichirmi e conoscere il suo ecosistema. Il codice sorgente è qui:

https://github.com/yorek/ssis-dashboard

Il progetto è abbastanza maturo, ma si può fare ancora molto per migliorarlo. Una demo live è disponibile qui:

http://ssis-dashboard.azurewebsites.net/

Purtroppo dopo essere riuscito a raccimolare un pò di tempo libero da dedicarci negli anni passati, nel corso dell’ultimo anno, invece, sono rimasto fermo rispetto agli sviluppi che avrei voluto fare. Mi è quindi venuto in mente di parlarne qui, cosi da cercare di far diventare il progetto un vero e proprio progetto di community. Gia 19 persone ha fatto il fork del progetto e spero che molte altre lo facciano e decidano di contribuire.

E’ un buon modo per fare esercizio con Python ed eventualmente con strumenti come scikit-learn o AzurML: abbiamo di fatto a disposizione delle serie temporali ed un sacco di dati di perforamance, utilizzari per stimare quanto tempo ci impiegherà un package in futuro o capire se una certa esecuzione è stata anomala rispetto al normale è una cosa a portata di mano.

Per chi invece è più SQL-oriented, beh, ci sono ovviamente altri miglioramenti da apportare rispetto a quanto già fatto: ad esempio visualizzare i dati dell’Environment utilizzato, i valori dei parametri e connessioni specificati per una certa esecuzione e via dicendo. Insomma, anche in questo caso c’è tanto da imparare sul SSISDB e sull’engine di Integration Services.

Se volete, il vostro aiuto è più che gradito.