Implementierung von Workload Management

Sie können Amazon Redshift so konfigurierenWLM, dass es entweder automatisch WLM oder manuell WLM ausgeführt wird.

Automatisch WLM

Um den Systemdurchsatz zu maximieren und Ressourcen effektiv zu nutzen, können Sie Amazon Redshift so einrichten, dass die Aufteilung der Ressourcen so verwaltet wird, dass parallele Abfragen automatisch ausgeführt werden. WLM Automatisch WLM verwaltet die Ressourcen, die für die Ausführung von Abfragen erforderlich sind. Amazon Redshift legt fest, wie viele Abfragen gleichzeitig ausgeführt werden und wie viel Arbeitsspeicher den einzelnen verteilten Abfragen zugewiesen wird. Verwenden Sie AutoWLM, wenn Amazon Redshift verwalten soll, wie Ressourcen aufgeteilt werden, um gleichzeitige Abfragen auszuführen. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisch implementieren WLM.

Wenn Sie mit Parallelitätsskalierung und Automatik arbeitenWLM, können Sie praktisch unbegrenzt viele gleichzeitige Benutzer und Abfragen bei gleichbleibend schneller Abfrageleistung unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Nebenläufigkeitsskalierung.

Mit Auto ist es möglichWLM, Abfrageprioritäten für Workloads in einer Warteschlange zu definieren. Weitere Informationen zur Abfragepriorität finden Sie unter Abfragepriorität.

Manuell WLM

Möglicherweise haben Sie mehrere Sitzungen oder Benutzer, die Abfragen gleichzeitig ausführen. Einige Abfragen beanspruchen möglicherweise Clusterressourcen für lange Zeiträume und beeinträchtigen die Leistung anderer. Das Handbuch WLM kann für spezielle Anwendungsfälle dabei helfen, dies zu verwalten. Verwenden Sie ManuellWLM, wenn Sie mehr Kontrolle über die Parallelität haben möchten.

Sie können die Systemleistung verwalten, indem Sie Ihre WLM Konfiguration so ändern, dass separate Warteschlangen für Abfragen mit langer Laufzeit und Abfragen mit kurzer Laufzeit erstellt werden. Während der Laufzeit können Sie Abfragen nach Benutzer- oder Abfragegruppe an diese Warteschlangen leiten.

Sie können Regeln einrichten, um Abfragen auf der Grundlage des jeweiligen Benutzers oder von Ihnen angegebener Beschriftungen an bestimmte Warteschlangen weiterzuleiten. Sie können auch festlegen, wie viel Speicher jeder Warteschlange zugewiesen wird, so dass große Abfragen in Warteschlangen mit mehr Speicher als bei anderen Warteschlangen ausgeführt werden. Sie können auch eine Regel zur Abfrageüberwachung (QMR) konfigurieren, um Abfragen mit langer Laufzeit einzuschränken. Weitere Informationen finden Sie unter Implementierungshandbuch WLM.

Beachten Sie, dass bei einer manuellen WLM Konfiguration die maximale Anzahl von Steckplätzen, die Sie einer Warteschlange zuweisen können, 50 beträgt. Dies bedeutet jedoch nicht, dass ein Amazon Redshift Redshift-Cluster in einer automatischen WLM Konfiguration immer 50 Abfragen gleichzeitig ausführt. Dies kann sich je nach Speicherbedarf oder anderen Arten von Ressourcenzuweisungen im Cluster ändern.