Evaluasi kapasitas yang disediakan untuk penyediaan ukuran yang tepat di tabel DynamoDB

Sebelum kita mengambil metrik konsumsi tabel, kita harus mulai dengan menangkap beberapa titik data historis menggunakan. CloudWatch API

Mulailah dengan membuat dua file: write-calc.json dan read-calc.json. File-file ini akan mewakili perhitungan untuk tabel atauGSI. Anda harus memperbarui beberapa bidang, seperti yang ditunjukkan pada tabel di bawah ini, agar sesuai dengan lingkungan Anda.

File perhitungan tulis akan mengambil jumlah yang WCU disediakan dan dikonsumsi dalam periode waktu untuk rentang tanggal yang ditentukan. Ini juga akan menghasilkan persentase penggunaan yang akan digunakan untuk analisis. Konten lengkap file write-calc.json akan seperti berikut:

{
  "MetricDataQueries": [
    {
      "Id": "provisionedWCU",
      "MetricStat": {
        "Metric": {
          "Namespace": "AWS/DynamoDB",
          "MetricName": "ProvisionedWriteCapacityUnits",
          "Dimensions": [
            {
              "Name": "TableName",
              "Value": "<table-name>"
            }
          ]
        },
        "Period": <period>,
        "Stat": "Average"
      },
      "Label": "Provisioned",
      "ReturnData": false
    },
    {
      "Id": "consumedWCU",
      "MetricStat": {
        "Metric": {
          "Namespace": "AWS/DynamoDB",
          "MetricName": "ConsumedWriteCapacityUnits",
          "Dimensions": [
            {
              "Name": "TableName",
              "Value": "<table-name>""
            }
          ]
        },
        "Period": <period>,
        "Stat": "Sum"
      },
      "Label": "",
      "ReturnData": false
    },
    {
      "Id": "m1",
      "Expression": "consumedWCU/PERIOD(consumedWCU)",
      "Label": "Consumed WCUs",
      "ReturnData": false
    },
    {
      "Id": "utilizationPercentage",
      "Expression": "100*(m1/provisionedWCU)",
      "Label": "Utilization Percentage",
      "ReturnData": true
    }
  ],
  "StartTime": "<start-time>",
  "EndTime": "<ent-time>",
  "ScanBy": "TimestampDescending",
  "MaxDatapoints": 24
}     

File penghitungan baca menggunakan file serupa. File ini akan mengambil berapa banyak RCUs yang disediakan dan dikonsumsi selama periode waktu untuk rentang tanggal yang ditentukan. Konten file read-calc.json akan seperti berikut:

{
  "MetricDataQueries": [
    {
      "Id": "provisionedRCU",
      "MetricStat": {
        "Metric": {
          "Namespace": "AWS/DynamoDB",
          "MetricName": "ProvisionedReadCapacityUnits",
          "Dimensions": [
            {
              "Name": "TableName",
              "Value": "<table-name>"
            }
          ]
        },
        "Period": <period>,
        "Stat": "Average"
      },
      "Label": "Provisioned",
      "ReturnData": false
    },
    {
      "Id": "consumedRCU",
      "MetricStat": {
        "Metric": {
          "Namespace": "AWS/DynamoDB",
          "MetricName": "ConsumedReadCapacityUnits",
          "Dimensions": [
            {
              "Name": "TableName",
              "Value": "<table-name>"
            }
          ]
        },
        "Period": <period>,
        "Stat": "Sum"
      },
      "Label": "",
      "ReturnData": false
    },
    {
      "Id": "m1",
      "Expression": "consumedRCU/PERIOD(consumedRCU)",
      "Label": "Consumed RCUs",
      "ReturnData": false
    },
    {
      "Id": "utilizationPercentage",
      "Expression": "100*(m1/provisionedRCU)",
      "Label": "Utilization Percentage",
      "ReturnData": true
    }
  ],
  "StartTime": "<start-time>",
  "EndTime": "<end-time>",
  "ScanBy": "TimestampDescending",
  "MaxDatapoints": 24
}      

Setelah membuat file, Anda dapat mulai mengambil data penggunaan.

Hasil untuk kedua kueri akan menjadi serangkaian titik data dalam JSON format yang akan digunakan untuk analisis. Hasil Anda akan tergantung pada jumlah titik data yang Anda tentukan, periode, dan data beban kerja spesifik Anda sendiri. Hasilnya akan seperti berikut:

{
    "MetricDataResults": [
        {
            "Id": "utilizationPercentage",
            "Label": "Utilization Percentage",
            "Timestamps": [
                "2022-02-22T05:00:00+00:00",
                "2022-02-22T04:00:00+00:00",
                "2022-02-22T03:00:00+00:00",
                "2022-02-22T02:00:00+00:00",
                "2022-02-22T01:00:00+00:00",
                "2022-02-22T00:00:00+00:00",
                "2022-02-21T23:00:00+00:00"
            ],
            "Values": [
                91.55364583333333,
                55.066631944444445,
                2.6114930555555556,
                24.9496875,
                40.94725694444445,
                25.61819444444444,
                0.0
            ],
            "StatusCode": "Complete"
        }
    ],
    "Messages": []
}     

Berikut adalah tampilan periode waktu yang lebih lama serta periode yang lebih dari 1 jam. Anda dapat melihat ada beberapa interval yang penggunaannya lebih tinggi dari 100%, tetapi beban kerja khusus ini memiliki interval yang lebih panjang dengan penggunaan nol.

Pada titik ini, Anda mungkin mendapatkan hasil yang berbeda dari gambar dalam contoh ini. Itu semua tergantung pada data dari beban kerja Anda. Interval dengan penggunaan lebih dari 100% rentan terhadap peristiwa throttling. DynamoDB menawarkan kapasitas lonjakan, tetapi segera setelah kapasitas lonjakan dilakukan, apa pun di atas 100% akan dibatasi.