Ejemplos de Amazon RDS Performance Insights utilizando AWS CLI - AWS Command Line Interface
Acciones

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Ejemplos de Amazon RDS Performance Insights utilizando AWS CLI

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo realizar acciones e implementar escenarios comunes mediante Amazon RDS Performance Insights. AWS Command Line Interface

Las acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Mientras las acciones muestran cómo llamar a las funciones de servicio individuales, es posible ver las acciones en contexto en los escenarios relacionados.

Cada ejemplo incluye un enlace al código fuente completo, donde puede encontrar instrucciones sobre cómo configurar y ejecutar el código en su contexto.

Acciones

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo usarlodescribe-dimension-keys.

AWS CLI

Para describir las claves de dimensión

En este ejemplo se solicitan los nombres de todos los eventos de espera. Los datos se resumen por nombre del evento y los valores agregados de esos eventos durante el período de tiempo 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"}'

Salida:

{
    "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
        }
    ]
}

El siguiente ejemplo de código muestra cómo usarloget-resource-metrics.

AWS CLI

Para obtener métricas de recursos

En este ejemplo, se solicitan puntos de datos para el grupo de dimensiones db.wait_event y para la dimensión db.wait_event.name dentro de ese grupo. En la respuesta, los puntos de datos relevantes se agrupan por la dimensión 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

Los argumentos de se almacenan en un archivo--metric-queries,. JSON metric-queries.json A continuación, se muestra el contenido de ese archivo:

[
    {
        "Metric": "db.load.avg",
        "GroupBy": {
            "Group":"db.wait_event"
        }
    }
]

Salida:

{
    "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...>
    ]
}

  • Para API obtener más información, consulte GetResourceMetricsla Referencia de AWS CLI comandos.