Exemplos do Amazon RDS Performance Insights usando AWS CLI - AWS SDKExemplos de código

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Exemplos do Amazon RDS Performance Insights usando AWS CLI

Os exemplos de código a seguir mostram como realizar ações e implementar cenários comuns usando o AWS Command Line Interface com o Amazon RDS Performance Insights.

Ações são trechos de código de programas maiores e devem ser executadas em contexto. Embora as ações mostrem como chamar funções de serviço individuais, é possível ver as ações no contexto em seus cenários relacionados.

Cada exemplo inclui um link para o código-fonte completo, onde você pode encontrar instruções sobre como configurar e executar o código no contexto.

Tópicos

Ações

O código de exemplo a seguir mostra como usar describe-dimension-keys.

AWS CLI

Para descrever as chaves de dimensão

Este exemplo solicita os nomes de todos os eventos de espera. Os dados são resumidos pelo nome do evento e pelos valores agregados desses eventos durante o período especificado.

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"}'

Saída:

{ "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 } ] }

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-resource-metrics.

AWS CLI

Para obter métricas de recursos

Este exemplo solicita pontos de dados para o grupo de dimensões db.wait_event e para a dimensão db.wait_event.name dentro desse grupo. Na resposta, os pontos de dados relevantes são agrupados pela dimensão solicitada (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

Os argumentos para --metric-queries são armazenados em um JSON arquivo,metric-queries.json. Veja o conteúdo desse arquivo:

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

Saída:

{ "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...> ] }