Consulting
1日50個以上のSQLチューニング」
AIベースの「Query Medic(クエリメ디ック)」短期チューニングサービス
- ソリューションライセンスを購入せずにDBパフォーマンスを最大化
- サーバー増設前「SQL最適化」でリソース正規化、インフラコストリスク防御
- 専門家数ヶ月業務をAIで短期間で完了し、SQL性能死角地帯を解消

サービス概要
人力で1ヶ月かかるチューニング分量をクエリメディック(Query Medic)でわずか1日で「チューニング完了」
ソリューションを導入しなくても、オープンメイドコンサルティングの専門エンジニアが直接お客様を訪問し、短期間にAIチューニングソリューションを活用してパフォーマンス低下SQLの問題を解決するカスタマイズされた技術サービス
Query Medicの紹介
「国内・外で唯一のAI LLMベースのSQL自動チューニングソリューション、Query Medic」
AI自動化
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人間の限界を超えるAIの圧倒的な生産性と正確性を提供します
完璧な検証
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性能低下したSQLのチューニング前後での性能改善効果およびデータの整合性まで検証されたチューニング済みSQLを提供します。
全数チューニング
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開発(SI)段階の全SQLおよび運用(SM)段階の性能低下SQL全体を対象にチューニングが可能です。
サービスが必要なお客様
今すぐ、迅速で確実なアプリ性能の改善が必要な瞬間
緊急安定化
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特定のイベントや急速なトラフィックの増加により、即時システムの安定化が必要な企業
次世代・新規オープン
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次世代システムのオープンを控え、性能改善が急務なプロジェクト
専門チューナーの不在
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内部に専門チューナーがおらず、悪性SQLの管理が全く行われていない企業
クラウド移行
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クラウド移行前の最適化により、クラウド使用コストの削減を目指す企業
DBリソースの増設
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DB/Appの性能遅延問題により、DBリソースの増設を検討している企業
サービスの特徴
人間の限界を超えるAIの圧倒的な生産性と正確性
Category
Traditional Tuning
Query Medic-based AI Tuning
Tuning Method
専門家による個別の手作業分析
AI(LLM)による自動分析およびクエリ再作成
Throughput
1ヶ月基準 50~100個
1ヶ月で2,000件の検証
Tuning Scope
上位1~2%の悪性SQLを選別チューニング
性能低下SQLの全数チューニング
Verification Method
実行による検証
チューニング前後での性能およびデータ整合性の自動検証
Cost Efficiency
専門チューナーの人件費が高コスト
人材に比べ15倍以上のコスト削減効果
サービスの期待効果
DB/アプリの性能改善は、すなわちビジネス競争力の強化です。
アプリ速度の向上
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SQLの最適化によりDBとアプリのサービス応答速度が画期的に速くなります。
DBサーバーリソースの削減
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不要なCPU、I/O、ネットワーク使用量を大幅に削減し、DBリソースの運用コストを削減します。
性能障害の先制的な予防
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潜在的な性能のボトルネックをあらかじめ除去し、アプリのサービス遅延および中断障害を予防します。
顧客満足度の向上
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安定したサービス運営により、エンドユーザーの満足度が高まります。
人材
(Tuner)
Query Medic
2,000 個以上
Productivity

30倍以上の生産性向上
1ヶ月のSQLチューニング数
50~100 個
SQL optimization scope

数十倍以上可能
開発/運用SQL性能最適化の対象

30 ~ 100%
Query Medic

1 ~ 5%
人材 (Tuner)
Cost Efficiency

3〜10倍以上のコスト削減
SQL 1件あたりの単価(費用)
人材 (Tuner)
200K – 300K KRW
Query Medic
(導入後5年間の使用に基づく)
50K KRW
Medic vs 人材の比較
サービスの手順および範囲
「4段階のプロセスでDBが健康になります。」
サービス期間は、顧客の規模とDBの状況に応じて協議可能です
1. 事前ミーティング・協議および準備
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チューニングサービスの紹介、進行日程の協議、AIチューニングサーバー接続環境の協議および点検。
2. チューニング対象DBサーバー接続および環境点検
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チューニングDBへの接続および悪性SQL(負荷/頻度/リソース過多)の収集・選別。
3. AI自動チューニングの実行
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AI LLMベースのチューニング対象SQLのチューニング実行。
4. 最終報告およびチューニング結果の移管
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性能改善結果レポートおよびチューニング済みのGood SQLの提供(ガイド)。
