Modificación de la configuración de WLM

La manera más fácil de modificar la configuración de WLM es a través de la consola de Amazon Redshift. También puede utilizar la AWS CLI o la API de Amazon Redshift.

Al cambiar el clúster entre WLM automática y manual, el clúster se pone en estado pending reboot. El cambio no surte efecto hasta que se reinicia el siguiente clúster.

Para obtener información detallada sobre cómo modificar las configuraciones de WLM, consulte Configuración de la administración de cargas de trabajo en la Guía de administración de Amazon Redshift.

Migración desde WLM manual a WLM automática

Para maximizar el rendimiento del sistema y utilizar recursos de manera más eficaz, le recomendamos que configure WLM automáticas para sus colas. Plantéese adoptar el enfoque siguiente para configurar una transición suave desde WLM manual a WLM automática.

Para migrar de WLM manual a WLM automática y utilizar prioridades de consulta, le recomendamos crear un nuevo grupo de parámetros y, a continuación, asociarlo a su clúster. Para obtener más información, consulte Grupos de parámetros de Amazon Redshift en la Guía de administración de Amazon Redshift.

importante

Para cambiar el grupo de parámetros o para cambiar de WLM manual a automática se requiere un reinicio del clúster. Para obtener más información, consulte Propiedades de configuración dinámicas y estáticas de WLM.

Tomemos un ejemplo donde hay tres colas de WLM manual. Una para una carga de trabajo de ETL, una carga de trabajo de análisis y una carga de trabajo de ciencia de datos. La carga de trabajo de ETL se ejecuta cada 6 horas, la carga de trabajo de análisis se ejecuta durante el día y la carga de trabajo de ciencia de datos puede tener un pico en cualquier momento. Con la WLM manual, especifica la memoria y la simultaneidad que obtiene cada cola de carga de trabajo en función de su comprensión de la importancia de cada carga de trabajo para el negocio. Especificar la memoria y la simultaneidad no solo es difícil de averiguar, sino que también da lugar a que los recursos del clúster se particionen estáticamente y, por tanto, se desaprovechen cuando solo está funcionando un subconjunto de las cargas de trabajo.

Puede utilizar WLM automático con prioridades de consulta para indicar las prioridades relativas de las cargas de trabajo, evitando los problemas anteriores. Para este ejemplo, siga estos pasos:

• Cree un nuevo grupo de parámetros y cambie al modo Auto WLM (WLM automática).

• Añada colas para cada una de las tres cargas de trabajo: carga de trabajo de ETL, carga de trabajo de análisis y carga de trabajo de ciencia de datos. Utilice los mismos grupos de usuarios en cada carga de trabajo que usó en el modo Manual WLM (WLM manual).

• Establezca la prioridad de la carga de trabajo de ETL en High, la carga de trabajo de análisis en Normal y la ciencia de datos en Low. Estas prioridades reflejan sus prioridades de negocio para las distintas cargas de trabajo o grupos de usuarios.

• También puede habilitar el escalado de simultaneidad para la cola de análisis o de ciencia de datos de modo que las consultas en estas colas consigan un rendimiento coherente incluso cuando la carga de trabajo de ETL se ejecuta cada 6 horas.

Con las prioridades de consulta, cuando solo se ejecuta la carga de trabajo de análisis en el clúster, este obtiene todo el sistema para sí. Así se obtiene un alto rendimiento con una mejor utilización del sistema. Sin embargo, cuando se inicia la carga de trabajo de ETL, obtiene el derecho de paso ya que tiene una prioridad más alta. Las consultas que se ejecutan como parte de la carga de trabajo de ETL obtienen prioridad durante la admisión, además de la asignación de recursos preferente después de que se admitan. En consecuencia, la carga de trabajo de ETL tiene un rendimiento predecible con independencia de los demás elementos que se estén ejecutando en el sistema. El rendimiento predecible para una carga de trabajo de alta prioridad conlleva el costo de otras cargas de trabajo de prioridad inferior que se ejecutan durante más tiempo ya que sus consultas están esperando a que se completen consultas más importantes. O, dado que están obteniendo una fracción de recursos inferior cuando se ejecutan de forma simultánea con consultas de prioridad más alta. Los algoritmos de programación utilizados por Amazon Redshift facilitan que las consultas de prioridad más baja no sufran de agotamiento, sino que sigan avanzando, aunque a un ritmo más lento.

nota

• El campo de tiempo de espera no está disponible en WLM automática. En su lugar, utilice la regla de QMR, query_execution_time. Para obtener más información, consulte Reglas de monitoreo de consultas de WLM.

• La acción de QMR, HOP, no es aplicable a la WLM automática. En su lugar, utilice la acción change priority. Para obtener más información, consulte Reglas de monitoreo de consultas de WLM.

• Los clústeres utilizan las colas de WLM automáticas y manuales de forma diferente, lo que puede crear confusión con sus configuraciones. Por ejemplo, puede configurar la propiedad de prioridad en las colas de WLM automáticas, pero no en las colas de WLM manuales. Por ello, evite mezclar colas de WLM automáticas y colas de WLM manuales en un grupo de parámetros. En su lugar, cree un grupo de parámetros al migrar a la WLM automática.