Orientação para implementação Etapas de implementação Recursos

PERF03-BP03 Coletar e registrar métricas de performance do datastore

Acompanhe e registre métricas de performance relevantes para o datastore a fim de entender a performance das suas soluções de gerenciamento de dados. Essas métricas podem ajudar você a otimizar o datastore, verificar se os requisitos da workload foram atendidos e fornecer uma visão geral clara da performance da workload.

Práticas comuns que devem ser evitadas:

Você só usa a pesquisa manual de arquivos de log para métricas.
Você só publica métricas em ferramentas internas usadas pela equipe e não tem uma imagem abrangente da workload.
Você só usa as métricas comuns registradas pelo software de monitoramento selecionado.
Você só revisa as métricas quando há um problema.
Você só monitora as métricas no sistema e não captura as métricas de uso e acesso aos dados.

Benefícios de implementar esta prática recomendada: o estabelecimento de uma linha de base de performance ajuda a compreender o comportamento normal e os requisitos das workloads. Padrões anormais podem ser identificados e depurados mais rapidamente, melhorando a performance e a confiabilidade do datastore.

Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida: Alto

Orientação para implementação

Para monitorar a performance dos datastores, é necessário registrar várias métricas de performance ao longo de um período. Isso permite detectar anomalias e avaliar a performance em relação às métricas de negócios para verificar se as necessidades da workload estão sendo atendidas.

As métricas devem incluir as do sistema subjacente que oferece suporte ao datastore e as do banco de dados. As métricas do sistema subjacente podem incluir métricas de utilização de CPU, memória, armazenamento em disco disponível, E/S de disco, taxa de acertos do cache e entrada e saída da rede, enquanto as métricas do datastore devem incluir transações por segundo, tempos de resposta, uso de índice, bloqueios de tabela, tempos limite de consultas e número de conexões abertas. Esses dados são essenciais para compreender a performance da workload e como a solução de gerenciamento de dados é usada. Use essas métricas como parte de uma abordagem orientada por dados para ajustar e otimizar os recursos da workload.

Use ferramentas, bibliotecas e sistemas que registram as medidas de performance relacionadas ao banco de dados.

Etapas de implementação

Identifique as principais métricas de performance que o datastore deve monitorar.
Use uma solução aprovada de registro em log e monitoramento para coletar essas métricas. O Amazon CloudWatch pode coletar métricas nos recursos em sua arquitetura. Você também pode coletar e publicar métricas personalizadas para descobrir métricas de negócio ou derivadas. Use o CloudWatch ou soluções de terceiros para definir alarmes que indicam quando os limites são violados.
Confira se o monitoramento do datastore pode se beneficiar de uma solução de machine learning que detecta anomalias de performance.
- O Amazon DevOps Guru para Amazon RDS fornece visibilidade dos problemas de performance e faz recomendações de ações corretivas.
Configure a retenção de dados em sua solução de monitoramento e de log para corresponder às suas metas operacionais e de segurança.
- Retenção de dados padrão para métricas do CloudWatch
- Retenção de dados padrão para CloudWatch Logs

Recursos

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Convenções do documento

PERF03-BP02 Avaliar as opções de configuração disponíveis para o datastore

PERF03-BP04 Implementar estratégias para melhorar a performance da consulta no datastore