Amazon Aurora PostgreSQL を使用する際のベストプラクティス
Amazon Aurora PostgreSQL DB クラスターを管理するためのベストプラクティス例を以下に示します。基本的なメンテナンスタスクも確認してください。詳細については、「Amazon Aurora PostgreSQL の管理」を参照してください。
トピック
- Aurora PostgreSQL DB インスタンスのパフォーマンスの低下、自動再起動、フェイルオーバーの回避
- 診断テーブルとインデックスの肥大化
- Aurora PostgreSQL のメモリ管理が改善されました
- Amazon Aurora PostgreSQL による高速フェイルオーバー
- Aurora PostgreSQL のクラスターキャッシュ管理によるフェイルオーバー後の高速リカバリ
- 管理する Aurora PostgreSQL 接続チャーンとプーリング
- Aurora PostgreSQL のメモリパラメータの調整
- Amazon CloudWatch メトリクスを使用して Aurora PostgreSQL のリソース使用状況を分析する
- 論理レプリケーションを使用して Aurora PostgreSQL のメジャーバージョンアップグレードを実行する
- ストレージ問題のトラブルシューティング
Aurora PostgreSQL DB インスタンスのパフォーマンスの低下、自動再起動、フェイルオーバーの回避
負荷の高いワークロードや、DB インスタンスに割り当てられたリソースを超えて急増するワークロードを実行している場合、アプリケーションと Aurora データベースを実行しているリソースを使い果たしてしまう可能性があります。CPU 使用率、メモリ使用量、使用されているデータベース接続数など、データベースインスタンスに関するメトリクスを取得するには、Amazon CloudWatch、パフォーマンスインサイト、および拡張モニタリングが提供するメトリクスを参照できます。DB インスタンスのモニタリングについては、「Amazon Aurora クラスターでのメトリクスのモニタリング」を参照してください。
ワークロードが使用しているリソースを使い果たした場合、DB インスタンスは遅くなったり、再起動したり、別の DB インスタンスにフェイルオーバーしたりする可能性があります。これを避けるには、リソースの使用状況を監視し、DB インスタンスで実行されているワークロードを調べ、必要に応じて最適化を行います。最適化を行ってもインスタンスのメトリクスが改善されず、リソースの枯渇も緩和されない場合は、上限に達する前に DB インスタンスをスケールアップすることを検討してください。利用可能な DB インスタンスクラスとその仕様の詳細については、「Aurora DB インスタンスクラス」を参照してください。
