Gerenciamento do workload

O gerenciamento de workload (WLM) do Amazon Redshift permite que os usuários gerenciem com flexibilidade as prioridades dentro das workloads para que consultas curtas e de execução rápida não fiquem presas em filas atrás de consultas de longa duração.

O WLM do Amazon Redshift cria filas de consulta em tempo de execução de acordo com as classes de serviço, que definem os parâmetros de configuração para vários tipos de filas, incluindo filas internas do sistema e filas acessíveis ao usuário. Do ponto de vista de um usuário, uma classe de serviço acessível e uma fila são funcionalmente equivalentes. Tendo em vista a consistência, esta documentação usa o termo fila para indicar uma classe de serviço acessível pelo usuário, bem como uma fila de tempo de execução.

Quando você executa uma consulta, o WLM atribui a consulta a uma fila de acordo com o grupo de usuários ou comparando um grupo de consultas listado na configuração da fila com um rótulo do grupo de consultas definido pelo usuário em tempo de execução.

No momento, o padrão para clusters que usam o grupo de parâmetros padrão é usar WLM automático. O WLM automático gerencia a simultaneidade de consultas e a alocação de memória. Para ter mais informações, consulte Implementar o WLM automático.

Com o WLM manual, o Amazon Redshift configura uma fila com um nível de simultaneidade de cinco, o que permite que até cinco consultas sejam executadas simultaneamente, mais uma fila de Superusuário predefinida, com um nível de simultaneidade de um. Você pode definir até oito filas. Cada fila pode ser configurada com um nível máximo de simultaneidade 50. O nível de simultaneidade total máximo para todas as filas definidas pelo usuário (exceto a fila Superuser) é 50.

A maneira mais fácil de modificar a configuração do WLM é usando o Console de Gerenciamento do Amazon Redshift. Você também pode usar a interface de linha de comando (CLI) do Amazon Redshift ou a API do Amazon Redshift.

Para obter mais informações sobre como implementar e usar o gerenciamento do workload, consulte Como implementar o gerenciamento do workload.