Mejores prácticas generales

Las siguientes prácticas recomendadas le ayudan a obtener una visibilidad suficiente del estado de su carga de trabajo de Amazon RDS y a tomar las medidas adecuadas en respuesta a los eventos operativos y a los datos de monitoreo.

• Identifique los KPI.Identifique los indicadores clave de rendimiento (KPI) en función de los resultados empresariales deseados. Evalúe los KPI para determinar el éxito de la carga de trabajo. Por ejemplo, si su negocio principal es el comercio electrónico, uno de los resultados comerciales que desea podría ser que su tienda electrónica esté disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana para que sus clientes puedan realizar sus compras. Para lograr ese resultado empresarial, defina el KPI de disponibilidad para la base de datos de Amazon RDS de fondo que utiliza su aplicación de tienda electrónica y establezca el KPI de referencia en el 99,99% semanalmente. Al evaluar el KPI de disponibilidad real comparándolo con el valor de referencia, podrá determinar si cumple con la disponibilidad deseada de la base de datos del 99,99% y, por lo tanto, a lograr el resultado empresarial de contar con un servicio ininterrumpido.

• Defina las métricas de carga de trabajo.Defina métricas de carga de trabajo para medir las cantidades y calidades de su carga de trabajo de Amazon RDS. Evalúe las métricas para determinar si la carga de trabajo está logrando los resultados deseados y para comprender el estado de la carga de trabajo. Por ejemplo, para evaluar el KPI de disponibilidad de su instancia de base de datos de Amazon RDS, debe medir métricas como el tiempo de actividad y el tiempo de inactividad de la instancia de base de datos. A continuación, puede utilizar esas métricas para calcular el KPI de disponibilidad de la siguiente manera:

  availability = uptime / (uptime + downtime)

  Las métricas representan conjuntos de puntos de datos ordenados en el tiempo. Las métricas también pueden incluir dimensiones, que son útiles para la categorización y el análisis.

• Recopile y analice las métricas de carga de trabajo.Amazon RDS genera diferentes métricas y registros, según su configuración. Algunos de ellos representan eventos, contadores o estadísticas de instancias de base de datos, comodb.Cache.innoDB_buffer_pool_hits. Otras métricas provienen del sistema operativo, comomemory.Total, que mide la cantidad total de memoria de la instancia host de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). La herramienta de monitoreo debe realizar un análisis periódico y proactivo de las métricas recopiladas para identificar las tendencias y determinar si se necesitan respuestas adecuadas.

• Establezca bases de métricas de carga de trabajo.Establezca líneas de base para las métricas a fin de definir los valores esperados e identificar los umbrales buenos o malos. Por ejemplo, puede definir la línea base paraReadIOPShasta un máximo de 1000 en operaciones normales de bases de datos. A continuación, puede utilizar esta línea base para comparar e identificar la sobreutilización. Si sus nuevas métricas muestran de forma sistemática que las IOPS de lectura oscilan entre 2000 y 3000, ha identificado una desviación que podría generar una respuesta para investigar, intervenir y mejorar.

• Alerte cuando los resultados de la carga de trabajo estén en riesgo.Cuando determine que el resultado empresarial está en riesgo, active una alerta. A continuación, puede abordar los problemas de forma proactiva, antes de que afecten a sus clientes, o mitigar el impacto del incidente de manera oportuna.

• Identifique los patrones de actividad esperados para su carga de trabajo.En función de las bases de tus métricas, establece patrones de actividad de la carga de trabajo para identificar el comportamiento inesperado y responder con las acciones adecuadas si es necesario.AWSproveeherramientas de monitorizaciónque aplican algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para analizar métricas y detectar anomalías.

• Alerta cuando se detectan anomalías en la carga de trabajo.Cuando se detecten anomalías en las operaciones de las cargas de trabajo de Amazon RDS, active una alerta para que pueda responder con las acciones adecuadas si es necesario.

• Revise y revise los KPI y las métricas. Confirme que sus bases de datos de Amazon RDS cumplan los requisitos definidos e identifique las áreas de posibles mejoras para alcanzar sus objetivos empresariales. Valide la eficacia de las métricas medidas y los KPI evaluados, y revíselos si es necesario. Por ejemplo, supongamos que establece un KPI para el número óptimo de conexiones simultáneas a bases de datos y supervisa las métricas relacionadas con las conexiones intentadas y fallidas, así como los subprocesos de usuario que se crearon y están en ejecución. Es posible que tenga más conexiones a bases de datos que las definidas en la línea base de su KPI. Al analizar las métricas actuales, puede detectar el resultado, pero es posible que no pueda determinar la causa principal. Si es así, debes revisar tus métricas e incluir medidas de monitoreo adicionales, como contadores para bloquear tablas. Las nuevas métricas ayudarían a determinar si el aumento del número de conexiones a bases de datos se debe a bloqueos de tablas inesperados.