Bonnes pratiques générales

Les bonnes pratiques suivantes vous aident à obtenir une visibilité suffisante sur l'état de votre charge de travail Amazon RDS et à prendre les mesures appropriées en réponse aux événements opérationnels et aux données de surveillance.

• Identifiez les KPI.Identifiez les indicateurs de performance clés (KPI) en fonction des résultats commerciaux souhaités. Évaluez les KPI pour déterminer le succès de la charge de travail. Par exemple, si votre activité principale est le commerce électronique, l'un des résultats commerciaux souhaités pourrait être que votre boutique en ligne soit disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 pour que vos clients puissent faire leurs achats. Pour atteindre ce résultat commercial, vous définissez l'indicateur de performance clé de disponibilité pour la base de données principale Amazon RDS utilisée par votre application de boutique en ligne, et vous définissez l'indicateur de performance clé de référence à 99,99 % sur une base hebdomadaire. L'évaluation du KPI de disponibilité réel par rapport à la valeur de référence vous permet de déterminer si vous atteignez le niveau de disponibilité de 99,99 % de votre base de données et si vous atteignez ainsi l'objectif commercial d'un service 24 h/24 et 7 j/7.

• Définissez les mesures de charge de travail.Définissez des mesures de charge de travail pour mesurer les quantités et les qualités de votre charge de travail Amazon RDS. Évaluez les métriques pour déterminer si la charge de travail atteint les résultats souhaités et pour comprendre l'état de la charge de travail. Par exemple, pour évaluer l'indicateur de performance clé de disponibilité de votre instance de base de données Amazon RDS, vous devez mesurer des indicateurs tels que le temps de disponibilité et les temps d'arrêt de l'instance de base de données. Vous pouvez ensuite utiliser ces mesures pour calculer le KPI de disponibilité comme suit :

  availability = uptime / (uptime + downtime)

  Les métriques représentent des ensembles de points de données ordonnés dans le temps. Les métriques peuvent également inclure des dimensions, qui sont utiles pour la catégorisation et l'analyse.

• Collectez et analysez les mesures de charge de travail.Amazon RDS génère différents indicateurs et journaux, en fonction de votre configuration. Certains d'entre eux représentent des événements, des compteurs ou des statistiques d'instance de base de données, tels quedb.Cache.innoDB_buffer_pool_hits. D'autres métriques proviennent du système d'exploitation, telles quememory.Total, qui mesure la quantité totale de mémoire de l'instance hôte Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). L'outil de surveillance doit effectuer une analyse régulière et proactive des mesures collectées afin d'identifier les tendances et de déterminer si des réponses appropriées sont nécessaires.

• Établissez des bases de référence pour les métriques de charge deÉtablissez des bases de référence pour les métriques afin de définir les valeurs attendues et d'identifier les bons ou les mauvais seuils. Par exemple, vous pouvez définir la ligne de base pourReadIOPSjusqu'à 1 000 dans le cadre des opérations normales de base de données. Vous pouvez ensuite utiliser cette base de référence à des fins de comparaison et pour identifier la surutilisation. Si vos nouveaux indicateurs indiquent régulièrement que les IOPS de lecture se situent entre 2 000 et 3 000, vous avez identifié un écart susceptible de déclencher une réponse d'investigation, d'intervention et d'amélioration.

• Alerte lorsque les résultats de la charge de travail sont menacés.Lorsque vous déterminez que les résultats commerciaux sont menacés, déclenchez une alerte. Vous pouvez alors soit résoudre les problèmes de manière proactive, avant qu'ils n'affectent vos clients, soit atténuer l'impact de l'incident en temps opportun.

• Identifiez les modèles d'activité attendus en fonction de votre charge de travail.Sur la base de vos indicateurs de référence, établissez des modèles d'activité de la charge de travail afin d'identifier les comportements inattendus et de réagir par des actions appropriées si nécessaire.AWSfournitoutils de surveillancequi appliquent des algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique pour analyser les métriques et détecter les anomalies.

• Alerte lorsque des anomalies de charge de travail sont détectées.Lorsque des anomalies sont détectées dans le fonctionnement des charges de travail Amazon RDS, déclenchez une alerte afin que vous puissiez réagir en prenant les mesures appropriées si nécessaire.

• Passez en revue et révisez les KPI et les métriques. Vérifiez que vos bases de données Amazon RDS répondent aux exigences que vous avez définies et identifiez les domaines susceptibles d'être améliorés pour atteindre vos objectifs commerciaux. Validez l'efficacité des mesures mesurées et des KPI évalués, et révisez-les si nécessaire. Supposons, par exemple, que vous définissiez un KPI pour le nombre optimal de connexions simultanées à la base de données et que vous surveilliez les métriques concernant les tentatives et les échecs de connexion ainsi que les threads utilisateur créés et en cours d'exécution. Il se peut que vous disposiez d'un plus grand nombre de connexions à la base de données que celles définies par votre KPI de référence. En analysant vos indicateurs actuels, vous pouvez détecter le résultat, mais vous ne serez peut-être pas en mesure de déterminer la cause première. Si tel est le cas, vous devez revoir vos indicateurs et inclure des mesures de surveillance supplémentaires, telles que des compteurs pour le verrouillage des tables. Les nouvelles mesures aideraient à déterminer si l'augmentation du nombre de connexions à la base de données est due à des blocages de tables inattendus.