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Monitoraggio della produzione
È necessario stabilire una linea di base per DAX le prestazioni normali nel proprio ambiente, misurando le prestazioni in diversi momenti e in diverse condizioni di carico. Durante il monitoraggioDAX, è consigliabile considerare la possibilità di archiviare i dati di monitoraggio storici. Questi dati archiviati forniscono una baseline rispetto cui confrontare i dati sulle prestazioni correnti e identificare i normali modelli o le anomalie di prestazioni e ideare metodi per risolvere i problemi.
Per stabilire una baseline, devi monitorare almeno gli elementi seguenti durante il test di carico e in produzione.
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CPUutilizzo e richieste limitate, in modo da poter determinare se è necessario utilizzare un tipo di nodo più grande nel cluster. L'CPUutilizzo del cluster è disponibile tramite la metrica.
CPUUtilization
CloudWatch La statistica media di questa metrica fornisce una visualizzazione CPU dell'utilizzo medio su tutti i nodi del cluster. Per le decisioni sulla scalabilità del cluster, si consiglia di utilizzare la statistica massima, che rappresenta l'utilizzo massimo su tutti i nodi.Nota
AWS ha migliorato la granularità della
CPUUtilization
metrica. Potresti osservare le modifiche alla metrica a partire dal 17/05/2024 al 22/06/2020. -
La latenza delle operazioni (come misura sul lato client) deve rimanere coerente entro i requisiti di latenza dell'applicazione.
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I tassi di errore dovrebbero rimanere bassi, come si evince dalle metriche, and.
ErrorRequestCount
FaultRequestCount
FailedRequestCount
CloudWatch -
Consumo di byte di rete, in modo da poter determinare se utilizzare più nodi o un tipo di nodo più grande nel cluster. Per monitorare il consumo, puoi impostare avvisi
BaselineNetworkBytesInUtilization
e leBaselineNetworkBytesOutUtilization
metriche disponibili in CloudWatch, che indicano il consumo percentuale della larghezza di banda di rete disponibile per il tipo di istanza, rispettivamente per il traffico in ingresso e in uscita. -
Utilizzo della memoria cache e dimensione eliminata, in modo da poter determinare se il tipo di nodo del cluster ha memoria sufficiente per contenere il set di lavoro e, nel caso passare a un tipo di nodo più grande.
Nota
In caso di un numero elevato di errori e scritture della cache, l'utilizzo della memoria cache può aumentare fino al 100% e causare interruzioni della disponibilità.
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Connessioni client, in modo da poter monitorare eventuali picchi imprevedibili nelle connessioni al cluster.