Procedure consigliate generali

Le seguenti best practice ti aiutano a ottenere una visibilità sufficiente sullo stato del tuo carico di lavoro Amazon RDS e a intraprendere le azioni appropriate in risposta agli eventi operativi e al monitoraggio dei dati.

• Identifica i KPI.Identifica gli indicatori chiave di performance (KPI) in base ai risultati aziendali desiderati. Valuta i KPI per determinare il successo del carico di lavoro. Ad esempio, se la tua attività principale è l'e-commerce, uno dei risultati commerciali che desideri potrebbe essere che il tuo e-shop sia disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per consentire ai tuoi clienti di fare acquisti. Per ottenere questo risultato aziendale, definisci il KPI di disponibilità per il database di backend Amazon RDS utilizzato dall'applicazione di e-shop e imposti il KPI di base al 99,99% su base settimanale. La valutazione del KPI di disponibilità effettivo rispetto al valore di base consente di determinare se si soddisfa la disponibilità del database desiderata del 99,99% e quindi si ottiene il risultato aziendale di disporre di un servizio 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

• Definisci le metriche del carico di lavoro.Definisci le metriche del carico di lavoro per misurare le quantità e le qualità del tuo carico di lavoro Amazon RDS. Valuta le metriche per determinare se il carico di lavoro sta ottenendo i risultati desiderati e per comprendere lo stato del carico di lavoro. Ad esempio, per valutare il KPI di disponibilità per la tua istanza database Amazon RDS, devi misurare metriche come i tempi di attività e i tempi di inattività dell'istanza database. Puoi quindi utilizzare queste metriche per calcolare il KPI di disponibilità come segue:

  availability = uptime / (uptime + downtime)

  Le metriche rappresentano set di punti dati ordinati nel tempo. Le metriche possono includere anche dimensioni, utili per la categorizzazione e l'analisi.

• Raccogli e analizza le metriche del carico di lavoro.Amazon RDS genera metriche e log diversi, a seconda della configurazione. Alcuni di questi rappresentano eventi, contatori o statistiche delle istanze di database, comedb.Cache.innoDB_buffer_pool_hits. Altre metriche provengono dal sistema operativo, comememory.Total, che misura la quantità totale di memoria dell'istanza host di Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Lo strumento di monitoraggio dovrebbe eseguire un'analisi regolare e proattiva delle metriche raccolte per identificare le tendenze e determinare se sono necessarie risposte appropriate.

• Stabilisci delle baseline delle metriche del carico di lavoro.Stabilisci delle linee di base per le metriche per definire i valori attesi e identificare le soglie positive o negative. Ad esempio, è possibile definire la linea di base perReadIOPSfino a 1.000 con le normali operazioni del database. È quindi possibile utilizzare questa linea di base per il confronto e identificare un utilizzo eccessivo. Se le nuove metriche mostrano costantemente che gli IOPS in lettura sono compresi tra 2.000 e 3.000, hai identificato una deviazione che potrebbe innescare una risposta per l'indagine, l'intervento e il miglioramento.

• Avvisa quando i risultati del carico di lavoro sono a rischio.Quando stabilisci che il risultato aziendale è a rischio, invia un avviso. Puoi quindi affrontare i problemi in modo proattivo, prima che influiscano sui tuoi clienti, o mitigare l'impatto dell'incidente in modo tempestivo.

• Identifica i modelli di attività previsti per il tuo carico di lavoro.In base alle baseline delle tue metriche, stabilisci modelli di attività del carico di lavoro per identificare comportamenti imprevisti e rispondere con azioni appropriate, se necessario.AWSforniscestrumenti di monitoraggioche applicano algoritmi statistici e di apprendimento automatico per analizzare le metriche e rilevare anomalie.

• Avvisa quando vengono rilevate anomalie del carico di lavoro.Quando vengono rilevate anomalie nelle operazioni dei carichi di lavoro di Amazon RDS, invia un avviso in modo da poter rispondere con le azioni appropriate, se necessario.

• Rivedi e rivedi i KPI e le metriche. Verifica che i tuoi database Amazon RDS soddisfino i requisiti definiti e identifica le aree di potenziale miglioramento per raggiungere i tuoi obiettivi aziendali. Convalida l'efficacia delle metriche misurate e dei KPI valutati e, se necessario, modificali. Ad esempio, supponiamo che tu imposti un KPI per il numero ottimale di connessioni simultanee al database e che controlli le metriche relative alle connessioni tentate e non riuscite e ai thread utente che sono stati creati e in esecuzione. Potresti avere più connessioni al database rispetto a quelle definite dalla tua linea di base KPI. Analizzando le tue metriche attuali, puoi rilevare il risultato ma potresti non essere in grado di determinare la causa principale. In tal caso, dovresti rivedere le tue metriche e includere misure di monitoraggio aggiuntive, come i contatori per le serrature dei tavoli. Le nuove metriche consentirebbero di determinare se l'aumento del numero di connessioni al database è causato da blocchi imprevisti delle tabelle.