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Exemplos do Insights de Performance do Amazon RDS usando a AWS CLI

Modo de foco
Exemplos do Insights de Performance do Amazon RDS usando a AWS CLI - AWS Command Line Interface

Esta documentação é somente para a versão 1 da AWS CLI. Para obter a documentação relacionada à AWS CLI versão 2, consulte o Guia do usuário da versão 2.

Esta documentação é somente para a versão 1 da AWS CLI. Para obter a documentação relacionada à AWS CLI versão 2, consulte o Guia do usuário da versão 2.

Os exemplos de código a seguir mostram como realizar ações e implementar cenários comuns usando a AWS Command Line Interface com o Insights de Performance do Amazon RDS.

Ações são trechos de código de programas maiores e devem ser executadas em contexto. Embora as ações mostrem como chamar perfis de serviço individuais, você pode ver as ações no contexto em seus cenários relacionados.

Cada exemplo inclui um link para o código-fonte completo, em que você pode encontrar instruções sobre como configurar e executar o código.

Tópicos

Ações

O código de exemplo a seguir mostra como usar describe-dimension-keys.

AWS CLI

Para descrever as chaves de dimensão

Este exemplo solicita os nomes de todos os eventos de espera. Os dados são organizados pelo nome do evento e pelos valores agregados desses eventos durante o período especificado.

Comando:

aws pi describe-dimension-keys --service-type RDS --identifier db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM --start-time 1527026400 --end-time 1527080400 --metric db.load.avg --group-by '{"Group":"db.wait_event"}'

Saída:

{ "AlignedEndTime": 1.5270804E9, "AlignedStartTime": 1.5270264E9, "Keys": [ { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex"}, "Total": 0.05906906851195666 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/aurora_redo_log_flush"}, "Total": 0.015824722186149193 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "CPU"}, "Total": 0.008014396230265477 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/aurora_respond_to_client"}, "Total": 0.0036361612526204477 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/table/sql/handler"}, "Total": 0.0019108398419382965 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/cond/mysys/my_thread_var::suspend"}, "Total": 8.533847837782684E-4 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/file/csv/data"}, "Total": 6.864181956477376E-4 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "Unknown"}, "Total": 3.895887056379051E-4 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/sql/FILE_AS_TABLE::LOCK_shim_lists"}, "Total": 3.710368625122906E-5 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/lock/table/sql/handler"}, "Total": 0 } ] }

O código de exemplo a seguir mostra como usar describe-dimension-keys.

AWS CLI

Para descrever as chaves de dimensão

Este exemplo solicita os nomes de todos os eventos de espera. Os dados são organizados pelo nome do evento e pelos valores agregados desses eventos durante o período especificado.

Comando:

aws pi describe-dimension-keys --service-type RDS --identifier db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM --start-time 1527026400 --end-time 1527080400 --metric db.load.avg --group-by '{"Group":"db.wait_event"}'

Saída:

{ "AlignedEndTime": 1.5270804E9, "AlignedStartTime": 1.5270264E9, "Keys": [ { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex"}, "Total": 0.05906906851195666 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/aurora_redo_log_flush"}, "Total": 0.015824722186149193 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "CPU"}, "Total": 0.008014396230265477 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/aurora_respond_to_client"}, "Total": 0.0036361612526204477 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/table/sql/handler"}, "Total": 0.0019108398419382965 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/cond/mysys/my_thread_var::suspend"}, "Total": 8.533847837782684E-4 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/file/csv/data"}, "Total": 6.864181956477376E-4 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "Unknown"}, "Total": 3.895887056379051E-4 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/sql/FILE_AS_TABLE::LOCK_shim_lists"}, "Total": 3.710368625122906E-5 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/lock/table/sql/handler"}, "Total": 0 } ] }

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-resource-metrics.

AWS CLI

Para obter métricas de recursos

Este exemplo solicita pontos de dados para o grupo de dimensões db.wait_event e para a dimensão db.wait_event.name dentro desse grupo. Na resposta, os pontos de dados relevantes são agrupados pela dimensão solicitada (db.wait_event.name).

Comando:

aws pi get-resource-metrics --service-type RDS --identifier db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM --start-time 1527026400 --end-time 1527080400 --period-in-seconds 300 --metric db.load.avg --metric-queries file://metric-queries.json

Os argumentos para --metric-queries são armazenados no arquivo JSON chamado metric-queries.json. Veja o conteúdo desse arquivo:

[ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group":"db.wait_event" } } ]

Saída:

{ "AlignedEndTime": 1.5270804E9, "AlignedStartTime": 1.5270264E9, "Identifier": "db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM", "MetricList": [ { "Key": { "Metric": "db.load.avg" }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1527026700.0, "Value": 1.3533333333333333 }, { "Timestamp": 1527027000.0, "Value": 0.88 }, <...remaining output omitted...> ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1527026700.0, "Value": 0.8566666666666667 }, { "Timestamp": 1527027000.0, "Value": 0.8633333333333333 }, <...remaining output omitted...> ], }, <...remaining output omitted...> ] }
  • Para ver detalhes da API, consulte GetResourceMetrics na Referência de comandos da AWS CLI.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-resource-metrics.

AWS CLI

Para obter métricas de recursos

Este exemplo solicita pontos de dados para o grupo de dimensões db.wait_event e para a dimensão db.wait_event.name dentro desse grupo. Na resposta, os pontos de dados relevantes são agrupados pela dimensão solicitada (db.wait_event.name).

Comando:

aws pi get-resource-metrics --service-type RDS --identifier db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM --start-time 1527026400 --end-time 1527080400 --period-in-seconds 300 --metric db.load.avg --metric-queries file://metric-queries.json

Os argumentos para --metric-queries são armazenados no arquivo JSON chamado metric-queries.json. Veja o conteúdo desse arquivo:

[ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group":"db.wait_event" } } ]

Saída:

{ "AlignedEndTime": 1.5270804E9, "AlignedStartTime": 1.5270264E9, "Identifier": "db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM", "MetricList": [ { "Key": { "Metric": "db.load.avg" }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1527026700.0, "Value": 1.3533333333333333 }, { "Timestamp": 1527027000.0, "Value": 0.88 }, <...remaining output omitted...> ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1527026700.0, "Value": 0.8566666666666667 }, { "Timestamp": 1527027000.0, "Value": 0.8633333333333333 }, <...remaining output omitted...> ], }, <...remaining output omitted...> ] }
  • Para ver detalhes da API, consulte GetResourceMetrics na Referência de comandos da AWS CLI.

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