Esempi di utilizzo di Amazon RDS Performance Insights AWS CLI - Esempi di codice dell'AWS SDK
Azioni

Ci sono altri AWS SDK esempi disponibili nel repository AWS Doc SDK Examples GitHub .

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Esempi di utilizzo di Amazon RDS Performance Insights AWS CLI

I seguenti esempi di codice mostrano come eseguire azioni e implementare scenari comuni utilizzando Amazon RDS Performance Insights. AWS Command Line Interface

Le operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguite nel contesto. Sebbene le azioni mostrino come richiamare le singole funzioni di servizio, puoi vedere le azioni nel loro contesto negli scenari correlati.

Ogni esempio include un collegamento al codice sorgente completo, in cui è possibile trovare istruzioni su come configurare ed eseguire il codice nel contesto.

Argomenti

Azioni

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredescribe-dimension-keys.

AWS CLI

Per descrivere le chiavi dimensionali

Questo esempio richiede i nomi di tutti gli eventi di attesa. I dati vengono riepilogati in base al nome dell'evento e ai valori aggregati di tali eventi nel periodo di tempo specificato.

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"}'

Output:

{
    "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
        }
    ]
}

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareget-resource-metrics.

AWS CLI

Per ottenere le metriche delle risorse

Questo esempio richiede punti dati per il gruppo di dimensioni db.wait_event e per la dimensione db.wait_event.name all'interno di quel gruppo. Nella risposta, i punti dati pertinenti vengono raggruppati in base alla dimensione richiesta (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

Gli argomenti per sono memorizzati in un file,. --metric-queries JSON metric-queries.json Ecco i contenuti del file:

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

Output:

{
    "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...>
    ]
}