AWS CLI를 사용한 Amazon RDS Performance Insights 예시
다음 코드 예시는 Amazon RDS Performance Insights와 함께 AWS Command Line Interface를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.
작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 관련 시나리오의 컨텍스트에 따라 표시되며, 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여줍니다.
각 예시에는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있으며, 여기에서 컨텍스트에 맞춰 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.
주제
작업
다음 코드 예시에서는 describe-dimension-keys
의 사용 방법을 보여줍니다.
- AWS CLI
-
차원 키 설명
이 예시에서는 모든 대기 이벤트의 이름을 요청합니다. 데이터는 이벤트 이름 및 지정된 기간 동안의 해당 이벤트의 집계 값으로 요약됩니다.
명령:
aws pi describe-dimension-keys --service-type
RDS
--identifierdb-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM
--start-time1527026400
--end-time1527080400
--metricdb.load.avg
--group-by '{"Group":"db.wait_event"}
'출력:
{ "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 } ] }
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API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DescribeDimensionKeys
를 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 get-resource-metrics
의 사용 방법을 보여줍니다.
- AWS CLI
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리소스 지표 가져오기
이 예시에서는 db.wait_event 차원 그룹과 해당 그룹 내의 db.wait_event.name 차원에 대한 데이터 포인트를 요청합니다. 응답에서 관련 데이터 포인트는 요청된 차원(db.wait_event.name)별로 그룹화됩니다.
명령:
aws pi get-resource-metrics --service-type
RDS
--identifierdb-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM
--start-time1527026400
--end-time1527080400
--period-in-seconds300
--metricdb.load.avg
--metric-queriesfile://metric-queries.json
--metric-queries
의 인수는metric-queries.json
JSON 파일에 저장됩니다. 해당 파일의 내용은 다음과 같습니다.[ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group":"db.wait_event" } } ]
출력:
{ "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...> ] }
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API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 GetResourceMetrics
를 참조하세요.
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