Exemplos do Amazon RDS Performance Insights usando AWS CLI - AWS Command Line Interface

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

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Exemplos do Amazon RDS Performance Insights usando AWS CLI

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

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

Cada exemplo inclui um link para o código-fonte completo, onde você pode encontrar instruções sobre como configurar e executar o código no contexto.

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 resumidos 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 em um JSON arquivo,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...> ] }