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Sie sollten einen Ausgangswert für die normale DAX-Leistung in Ihrer Umgebung festlegen, indem Sie die Leistung zu verschiedenen Zeiten und unter verschiedenen Lastbedingungen messen. Wenn Sie DAX überwachen, sollten Sie in Betracht ziehen, historische Überwachungsdaten zu speichern. Diese Daten bieten eine Basis für den Vergleich mit aktuellen Leistungsdaten, zur Erkennung normaler Leistungsmuster und von Leistungsanomalien sowie zur Entwicklung von Verfahren für den Umgang mit Problemen.
Um einen Ausgangswert zu erstellen, sollten Sie mindestens die folgenden Punkte sowohl während der Lasttests als auch in der Produktion überwachen.
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CPU-Auslastung und gedrosselte Anforderungen, sodass Sie feststellen können, ob Sie möglicherweise einen größeren Knotentyp in Ihrem Cluster verwenden müssen. Die CPU-Auslastung Ihres Clusters ist anhand der
CPUUtilizationCloudWatch Metrik verfügbar. Die Durchschnittsstatistik für diese Metrik bietet eine Übersicht über die durchschnittliche CPU-Auslastung aller Knoten in Ihrem Cluster. Für Entscheidungen zur Clusterskalierung empfehlen wir, die maximale Statistik zu verwenden, die die maximale Auslastung über alle Knoten hinweg darstellt.Anmerkung
AWS hat die Granularität der
CPUUtilizationMetrik verbessert. Möglicherweise stellen Sie ab 17.05.2021 bis 2024-06-22 Änderungen an der Metrik fest. -
Die Latenzzeit der Operation (gemessen auf der Client-Seite) sollte konsistent innerhalb der Latenzanforderungen Ihrer Anwendung bleiben.
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Die Fehlerquoten sollten niedrig bleiben, wie aus den Kennzahlen, und hervorgeht.
ErrorRequestCountFaultRequestCountFailedRequestCountCloudWatch -
Netzwerk-Byte-Verbrauch, sodass Sie bestimmen können, ob Sie mehr Knoten oder einen größeren Knotentyp in Ihrem Cluster verwenden sollten. Um den Verbrauch zu überwachen, können Sie Warnmeldungen
BaselineNetworkBytesInUtilizationund verfügbareBaselineNetworkBytesOutUtilizationMetriken einrichten CloudWatch, die den prozentualen Verbrauch der verfügbaren Netzwerkbandbreite für Ihren Instance-Typ angeben, jeweils für eingehenden und ausgehenden Datenverkehr. -
Zwischenspeichernutzung und bereinigte Größe, damit Sie feststellen können, ob für den Knotentyp des Clusters ausreichend Arbeitsspeicher für den aktiven Datensatz verfügbar ist.
Anmerkung
Bei einer großen Anzahl von Cache-Fehlern und Schreibvorgängen kann die Cache-Speicherauslastung um bis zu 100 % ansteigen, was zu Ausfallzeiten bei der Verfügbarkeit führen kann.
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Clientverbindungen, damit Sie nicht erklärte Spitzen in Verbindungen zum Cluster entdecken können.
