Allgemeine bewährte Verfahren - AWS Präskriptive Leitlinien

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Allgemeine bewährte Verfahren

Die folgenden bewährten Methoden helfen Ihnen dabei, einen ausreichenden Überblick über den Zustand Ihres Amazon RDS-Workloads zu erhalten und geeignete Maßnahmen als Reaktion auf betriebliche Ereignisse und Überwachungsdaten zu ergreifen.

  • Identifizieren Sie KPIs.Identifizieren Sie wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) auf der Grundlage der gewünschten Geschäftsergebnisse. Bewerten Sie KPIs, um den Workload-Erfolg zu ermitteln. Wenn Ihr Kerngeschäft beispielsweise E-Commerce ist, könnte eines Ihrer gewünschten Geschäftsergebnisse darin bestehen, dass Ihr E-Shop Ihren Kunden rund um die Uhr für Einkäufe zur Verfügung steht. Um dieses Geschäftsergebnis zu erzielen, definieren Sie den Verfügbarkeits-KPI für die Amazon RDS-Datenbank im Backend, die Ihre E-Shop-Anwendung verwendet, und legen den Basis-KPI wöchentlich auf 99,99% fest. Wenn Sie den tatsächlichen Verfügbarkeits-KPI anhand des Basiswerts auswerten, können Sie feststellen, ob Sie die gewünschte Datenbankverfügbarkeit von 99,99% erreichen und somit das Geschäftsergebnis eines 24/7-Service erzielen.

  • Definieren Sie Workload-Metriken.Definieren Sie Workload-Metriken, um die Menge und Qualität Ihres Amazon RDS-Workloads zu messen. Bewerten Sie Kennzahlen, um festzustellen, ob der Workload die gewünschten Ergebnisse erzielt, und um den Zustand des Workloads zu ermitteln. Um beispielsweise den Verfügbarkeits-KPI für Ihre Amazon RDS-DB-Instance zu bewerten, sollten Sie Kennzahlen wie Verfügbarkeit und Ausfallzeit für die DB-Instance messen. Sie können diese Metriken dann verwenden, um den Verfügbarkeits-KPI wie folgt zu berechnen:

    availability = uptime / (uptime + downtime)

    Metriken stellen zeitlich geordnete Sätze von Datenpunkten dar. Metriken können auch Dimensionen enthalten, die bei der Kategorisierung und Analyse nützlich sind.

  • Erfassen und analysieren Sie Workload-Metriken.Amazon RDS generiert je nach Konfiguration unterschiedliche Metriken und Protokolle. Einige davon stehen für DB-Instance-Ereignisse, Zähler oder Statistiken wiedb.Cache.innoDB_buffer_pool_hits. Andere Metriken stammen aus dem Betriebssystem, wiememory.Total, das die Gesamtspeichermenge der Host-Instance von Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) misst. Das Überwachungstool sollte regelmäßige, proaktive Analysen der gesammelten Kennzahlen durchführen, um Trends zu erkennen und festzustellen, ob geeignete Maßnahmen erforderlich sind.

  • Legen Sie Basiswerte für Workload-Metriken fest.Legen Sie Basiswerte für Kennzahlen fest, um erwartete Werte zu definieren und gute oder schlechte Schwellenwerte zu identifizieren. Sie könnten zum Beispiel den Basisplan definieren fürReadIOPSum bei normalem Datenbankoperationen bis zu 1.000 zu betragen. Sie können diesen Ausgangswert dann zum Vergleich und zur Identifizierung einer Überauslastung verwenden. Wenn Ihre neuen Kennzahlen durchweg zeigen, dass die Lese-IOPS im Bereich von 2.000 bis 3.000 liegen, haben Sie eine Abweichung identifiziert, die eine Reaktion zur Untersuchung, Intervention und Verbesserung auslösen könnte.

  • Informieren Sie sich, wenn die Ergebnisse der Arbeitslast gefährdet sind.Wenn Sie feststellen, dass das Geschäftsergebnis gefährdet ist, geben Sie eine Warnung aus. Sie können dann entweder proaktiv Probleme lösen, bevor sie sich auf Ihre Kunden auswirken, oder die Auswirkungen des Vorfalls rechtzeitig abschwächen.

  • Identifizieren Sie die erwarteten Aktivitätsmuster für Ihre Arbeitsbelastung.Legen Sie auf der Grundlage Ihrer Kennzahlen Muster für die Workload-Aktivität fest, um unerwartetes Verhalten zu erkennen und gegebenenfalls mit geeigneten Maßnahmen zu reagieren.AWSbietetTools zur Überwachungdie statistische und maschinelle Lernalgorithmen anwenden, um Metriken zu analysieren und Anomalien zu erkennen.

  • Warnung, wenn Workload-Anomalien festgestellt werden.Wenn Anomalien im Betrieb von Amazon RDS-Workloads festgestellt werden, lösen Sie eine Warnung aus, damit Sie bei Bedarf mit geeigneten Maßnahmen reagieren können.

  • Überprüfen und überarbeiten Sie KPIs und Kennzahlen. Vergewissern Sie sich, dass Ihre Amazon RDS-Datenbanken Ihre definierten Anforderungen erfüllen, und identifizieren Sie Bereiche, in denen Verbesserungen möglich sind, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen. Validieren Sie die Effektivität der gemessenen Metriken und bewerteten KPIs und überarbeiten Sie sie gegebenenfalls. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie legen einen KPI für die optimale Anzahl gleichzeitiger Datenbankverbindungen fest und überwachen Messwerte für versuchte und fehlgeschlagene Verbindungen sowie Benutzerthreads, die erstellt wurden und ausgeführt werden. Möglicherweise haben Sie mehr Datenbankverbindungen als die, die in Ihrer KPI-Baseline definiert sind. Durch die Analyse Ihrer aktuellen Kennzahlen können Sie das Ergebnis erkennen, aber möglicherweise nicht die Ursache ermitteln. In diesem Fall sollten Sie Ihre Metriken überarbeiten und zusätzliche Überwachungsmaßnahmen einbeziehen, z. B. Zähler für Tabellensperren. Die neuen Metriken würden dabei helfen, festzustellen, ob die erhöhte Anzahl von Datenbankverbindungen auf unerwartete Tabellensperren zurückzuführen ist.