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Gestione dei carichi di lavoro

Puoi configurare Amazon Redshift WLM per l'esecuzione automatica WLM o manuale. WLM

Con Amazon Redshift, puoi gestire e assegnare priorità alle query e ai carichi di lavoro degli utenti simultanei per ottimizzare le prestazioni e l'utilizzo delle risorse. La gestione del carico di lavoro (WLM) consente di definire code, gruppi di utenti e altri costrutti per controllare le risorse allocate a diversi tipi di query o utenti.

Le seguenti sezioni descrivono le funzionalità specifiche di gestione dei carichi di lavoro in Amazon Redshift e ti guidano nella loro configurazione e monitoraggio.

Automatico WLM

Per massimizzare la velocità di trasmissione del sistema e utilizzare le risorse in modo efficace, puoi consentire ad Amazon Redshift di gestire la suddivisione delle risorse per eseguire query simultanee con modalità automatica. WLM WLMGestisce automaticamente le risorse necessarie per eseguire le query. Amazon Redshift determina la quantità di query eseguite simultaneamente e la quantità di memoria allocata a ogni query inviata. Usa Auto WLM se desideri che Amazon Redshift gestisca la suddivisione delle risorse per eseguire query simultanee. Per ulteriori informazioni, consulta Implementazione automatica WLM.

Grazie alla scalabilità simultanea e automaticaWLM, puoi supportare un numero pressoché illimitato di utenti e query simultanee, con prestazioni di query costantemente elevate. Per ulteriori informazioni, consulta Dimensionamento simultaneo.

Con AutoWLM, è possibile definire le priorità delle query per i carichi di lavoro in coda. Per ulteriori informazioni sulla priorità delle query, consulta Priorità delle query.

Manuale WLM

È possibile che più sessioni o utenti eseguano query contemporaneamente. Alcune query potrebbero consumare le risorse del cluster per lunghi periodi e influire sulle prestazioni di altre. Il manuale WLM può aiutare a gestire questo problema per casi d'uso specializzati. Usa Manual WLM quando desideri un maggiore controllo sulla concorrenza.

È possibile gestire le prestazioni del sistema modificando la WLM configurazione per creare code separate per le query di lunga durata e le query di breve durata. In fase di runtime, puoi indirizzare le query a queste code in base ai gruppi di utenti o ai gruppi di query.

Puoi impostare le regole per indirizzare le query alle specifiche code in base all'utente che esegue la query o alle etichette specificate. Puoi inoltre configurare la quantità di memoria allocata a ciascuna coda, in modo che le query di grandi dimensioni vengano eseguite nelle code con più memoria rispetto alle altre code. È inoltre possibile configurare una regola di monitoraggio delle query () QMR per limitare le query a esecuzione prolungata. Per ulteriori informazioni, consulta Manuale di implementazione WLM.

Tieni presente che per quanto riguarda la WLM configurazione manuale, gli slot massimi che puoi assegnare a una coda è 50. Tuttavia, ciò non significa che in una WLM configurazione automatica, un cluster Amazon Redshift esegua sempre 50 query contemporaneamente. Questo può cambiare in base alle esigenze di memoria o ad altri tipi di allocazione delle risorse nel cluster.

Modalità di commutazione WLM

Puoi abilitare la modalità automatica o manuale WLM utilizzando la console Amazon Redshift:

Modifica della configurazione WLM

Il modo più semplice per modificare la WLM configurazione è utilizzare la console Amazon Redshift. Puoi anche usare Amazon RedshiftAPI. AWS CLI

Quando cambi il cluster tra automatico e manualeWLM, il cluster viene messo in pending reboot stato. La modifica non ha effetto fino al riavvio successivo del cluster.

Per informazioni dettagliate sulla modifica delle WLM configurazioni, consulta Configuring Workload Management nella Amazon Redshift Management Guide.

Migrazione da manuale a automatica WLM WLM

Per massimizzare la velocità di trasmissione del sistema e utilizzare le risorse nel modo più efficace, si consiglia di impostare la modalità automatica WLM per le code. Prendi in considerazione l'approccio seguente per impostare una transizione graduale dalla modalità manuale WLM a quella automatica. WLM

Per migrare dalla modalità manuale WLM a quella automatica WLM e utilizzare le priorità delle query, si consiglia di creare un nuovo gruppo di parametri e quindi di allegare tale gruppo di parametri al cluster. Per ulteriori informazioni, consulta Gruppi di parametri di Amazon Redshift nella Guida alla gestione di Amazon Redshift.

Facciamo un esempio in cui ci sono tre WLM code manuali. Uno ciascuno per un ETL carico di lavoro, un carico di lavoro di analisi e un carico di lavoro di data science. Il ETL carico di lavoro viene eseguito ogni 6 ore, il carico di lavoro di analisi viene eseguito nell'arco della giornata e il carico di lavoro della scienza dei dati può aumentare in qualsiasi momento. Con manualWLM, puoi specificare la memoria e la concomitanza di ogni coda di carico di lavoro in base alla tua comprensione dell'importanza di ogni carico di lavoro per l'azienda. Specificare la memoria e la simultaneità non è solo difficile da immaginare, ma produce anche un partizionamento statico delle risorse del cluster, che vengono così sprecate se è in esecuzione solo un sottoinsieme dei carichi di lavoro.

È possibile utilizzare la modalità automatica WLM con priorità di interrogazione per indicare le priorità relative dei carichi di lavoro, evitando i problemi precedenti. Per questo esempio, effettua la procedura riportata di seguito:

Con le priorità di query, quando solo il carico di lavoro analitico è in esecuzione nel cluster, riceve tutte le risorse. Ciò garantisce una velocità di trasmissione effettiva elevata con un migliore utilizzo del sistema. Tuttavia, quando il ETL carico di lavoro inizia, prende il sopravvento, poiché ha una priorità più elevata. Le interrogazioni eseguite nell'ambito del ETL carico di lavoro hanno la priorità durante l'ammissione, oltre all'allocazione preferenziale delle risorse dopo l'ammissione. Di conseguenza, il ETL carico di lavoro funziona in modo prevedibile indipendentemente da cos'altro potrebbe essere in esecuzione sul sistema. Le prestazioni prevedibili di un carico di lavoro con priorità elevata sono disponibili a scapito di altri carichi di lavoro con priorità minore che vengono eseguiti per un tempo più lungo, perché le query attendono il completamento di query più importanti. Oppure perché ricevono una frazione più piccola di risorse quando vengono eseguite simultaneamente a query con priorità maggiore. Gli algoritmi di pianificazione utilizzati da Amazon Redshift fanno in modo che le query con priorità minori non soffrano di un uso scarso delle risorse, ma che continuino ad avanzare, seppure a un ritmo più lento.