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# Recuperar métricas com a API do Performance Insights
Quando o Performance Insights está habilitado, a API fornece visibilidade à performance da instância. O Amazon CloudWatch Logs fornece a fonte confiável para métricas de monitoramento de serviços vendidos. AWS
O Performance Insights oferece uma visão específica do domínio da carga do banco de dados medida como sessões ativas médias (AAS). Essa métrica aparece para os consumidores de API como um conjunto de dados bidimensional de séries temporais. A dimensão de tempo dos dados fornece a carga do banco de dados para cada ponto de tempo no intervalo de tempo consultado. Cada ponto de tempo decompõe a carga geral em relação às dimensões solicitadas, como `Query`, `Wait-state`, `Application` ou `Host`, medidas naquele ponto de tempo.
O Performance Insights do Amazon DocumentDB monitora sua instância de banco de dados do Amazon DocumentDB, para que você possa analisar e solucionar problemas relacionados ao desempenho do seu banco de dados. Uma maneira de visualizar os dados do Performance Insights está no Console de gerenciamento da AWS. O Performance Insights também fornece uma API pública para que você possa consultar seus próprios dados. É possível usar a API para fazer o seguinte:
+ Descarregar dados em um banco de dados
+ Adicione dados do Performance Insights aos painéis de monitoramento existentes
+ Criar ferramentas de monitoramento
Para usar a API do Performance Insights, habilite o Performance Insights em uma das suas instâncias do Amazon DocumentDB. Para obter informações sobre como habilitar o Performance Insights, consulte [Ativar e desativar o Performance Insights](performance-insights-enabling.md). Para obter mais informações sobre a API Insights de performance, consulte a [Referência de API dos Insights de performance](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html).
A API do Performance Insights fornece as operações a seguir.
****
| Ação do Performance Insights | AWS CLI comando | Description |
| --- | --- | --- |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DescribeDimensionKeys.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DescribeDimensionKeys.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/describe-dimension-keys.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/describe-dimension-keys.html) | Recuperar as N principais chaves de dimensão de uma métrica por um período específico. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetDimensionKeyDetails.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetDimensionKeyDetails.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-dimension-key-details.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-dimension-key-details.html) | Recupera os atributos do grupo de dimensões especificado para uma instância de banco de dados ou fonte de dados. Por exemplo, se você especificar um ID de consulta e se os detalhes da dimensão estiverem disponíveis, `GetDimensionKeyDetails` recuperará o texto completo da dimensão `db.query.statement` associada a esse ID. Essa operação é útil porque `GetResourceMetrics` e `DescribeDimensionKeys` não oferecem suporte à recuperação de texto grande de instrução da consulta. |
| [GetResourceMetadata](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetadata.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metadata.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metadata.html) | Recupere os metadados para diferentes recursos. Por exemplo, os metadados podem indicar que um recurso está ativado ou desativado em uma instância de banco de dados específica. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetrics.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetrics.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html) | Recupera as métricas do Performance Insights para um conjunto de fontes de dados, ao longo de um período. É possível fornecer grupos de dimensão e dimensões específicos e fornecer critérios de filtragem e agregação para cada grupo. |
| [ListAvailableResourceDimensions](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceDimensions.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-dimensions.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-dimensions.html) | Recupere as dimensões que podem ser consultadas para cada tipo de métrica especificado em uma instância especificada. |
| [ListAvailableResourceMetrics](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceMetrics.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-metrics.html) | Recupere todas as métricas disponíveis dos tipos de métrica especificados que podem ser consultados para uma instância de banco de dados especificada. |
**Topics**
+ [AWS CLI para Performance Insights](#performance-insights-metrics-CLI)
+ [Recuperar métricas de séries temporais](#performance-insights-metrics-time-series)
+ [AWS CLI exemplos de Performance Insights](#performance-insights-metrics-api-examples)
## AWS CLI para Performance Insights
É possível visualizar dados do Performance Insights usando o AWS CLI. É possível visualizar a ajuda dos comandos da AWS CLI para o Performance Insights, inserindo o seguinte na linha de comando.
```
aws pi help
```
Se você não tiver o AWS CLI instalado, consulte [Instalando a interface de linha de AWS comando](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) no *Guia do AWS CLI usuário* para obter informações sobre como instalá-lo.
## Recuperar métricas de séries temporais
A operação `GetResourceMetrics` recupera uma ou mais métricas de séries temporais dos dados do Performance Insights. `GetResourceMetrics` requer uma métrica e um período de tempo e retorna uma resposta com uma lista de pontos de dados.
Por exemplo, os Console de gerenciamento da AWS usos `GetResourceMetrics` para preencher o gráfico **Counter Metrics** e o gráfico **Database Load**, conforme mostrado na imagem a seguir.
![\[Gráficos Counter Metrics e Database Load\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/perf-insights-api-charts.png)
Todas as métricas retornadas por `GetResourceMetrics` são métricas de séries temporais padrão, com exceção de `db.load`. Essa métrica é exibida no gráfico **Carregamento do banco de dados**. A métrica `db.load` é diferente das outras métricas da série temporal, pois você pode fragmentá-la em subcomponentes chamados de *dimensões*. Na imagem anterior, `db.load` é dividido e agrupado pelos estados de espera que compõem o `db.load`.
**nota**
`GetResourceMetrics` também pode retornar a métrica `db.sampleload`, mas a métrica `db.load` é apropriada na maioria dos casos.
Para obter informações sobre as métricas de contador retornadas pelo `GetResourceMetrics`, consulte [Métricas de contadores do Performance Insights](performance-insights-counter-metrics.md).
Os cálculos a seguir são compatíveis com as métricas:
+ Média: o valor médio para a métrica por um período. Adicione `.avg` ao nome da métrica.
+ Mínimo: o valor mínimo para a métrica por um período. Adicione `.min` ao nome da métrica.
+ Máximo: o valor máximo para a métrica por um período. Adicione `.max` ao nome da métrica.
+ Soma: a soma dos valores da métrica por um período. Adicione `.sum` ao nome da métrica.
+ Contagem de amostra: o número de vezes que a métrica foi coletada por um período. Adicione `.sample_count` ao nome da métrica.
Por exemplo, considere que uma métrica é coletada por 300 segundos (5 minutos) e que a métrica seja coletada uma vez por minuto. Os valores de cada minuto são 1, 2, 3, 4 e 5. Nesse caso, os seguintes cálculos são retornados:
+ Média: 3
+ Mínimo: 1
+ Máximo: 5
+ Soma: 15
+ Contagem de amostras: 5
Para obter informações sobre como usar o `get-resource-metrics` AWS CLI comando, consulte [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html).
Para a opção `--metric-queries`, especifique uma ou mais consultas para as quais deseja obter resultados. Cada consulta consiste em um parâmetro obrigatório `Metric` e opcional `GroupBy` e em parâmetros `Filter`. Veja a seguir um exemplo de uma especificação de opção `--metric-queries`.
```
{
"Metric": "string",
"GroupBy": {
"Group": "string",
"Dimensions": ["string", ...],
"Limit": integer
},
"Filter": {"string": "string"
...}
```
## AWS CLI exemplos de Performance Insights
Os exemplos a seguir mostram como usar o AWS CLI for Performance Insights.
**Topics**
+ [Recuperar métricas de contador](#performance-insights-metrics-api-examples.CounterMetrics)
+ [Recuperar a média de carga de banco de dados para eventos de espera superior](#performance-insights-metrics-api-examples.DBLoadAverage)
+ [Recuperar a média de carga de banco de dados para consulta principal](#performance-insights-metrics-api-examples.topquery)
+ [Recuperação da média de carga de banco de dados filtrada por Consulta](#performance-insights-metrics-api-examples.DBLoadAverageByQuery)
### Recuperar métricas de contador
A captura de tela a seguir mostra dois gráficos de métricas de contador no Console de gerenciamento da AWS.
![\[Gráficos de métricas de contador.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/perf-insights-api-counters-charts.png)
O exemplo a seguir mostra como reunir os mesmos dados que o Console de gerenciamento da AWS usa para gerar os dois gráficos de métricas de contador.
Para Linux, macOS ou Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type DOCDB \
--identifier db-ID \
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z \
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" },
{"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]'
```
Para Windows:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type DOCDB ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z ^
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" },
{"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]'
```
Você também pode tornar um comando mais fácil de ler, especificando um arquivo para a opção `--metrics-query`. O exemplo a seguir usa um arquivo chamado query.json para a opção. O arquivo tem o seguinte conteúdo.
```
[
{
"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg"
},
{
"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"
}
]
```
Execute o seguinte comando para usar o arquivo.
Para Linux, macOS ou Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type DOCDB \
--identifier db-ID \
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z \
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries file://query.json
```
Para Windows:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type DOCDB ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z ^
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries file://query.json
```
O exemplo anterior especifica os seguintes valores para as opções:
+ `--service-type`— `DOCDB` para Amazon DocumentDB
+ `--identifier` – O ID do recurso para a instância do banco de dados
+ `--start-time` e `--end-time` – Os valores ISO 8601 de `DateTime` para o período a consultar, com vários formatos compatíveis
Ele consulta um intervalo de tempo de uma hora:
+ `--period-in-seconds` – `60` para uma consulta por minuto
+ `--metric-queries` – uma matriz de duas consultas, cada uma apenas para uma métrica.
O nome da métrica usa pontos para classificar a métrica em uma categoria útil, com o elemento final sendo uma função. No exemplo, a função é `avg` para cada consulta. Assim como na Amazon CloudWatch, as funções suportadas são `min` `max``total`,, `avg` e.
A resposta é semelhante à seguinte.
```
{
"AlignedStartTime": "2022-03-13T08:00:00+00:00",
"AlignedEndTime": "2022-03-13T09:00:00+00:00",
"Identifier": "db-NQF3TTMFQ3GTOKIMJODMC3KQQ4",
"MetricList": [
{
"Key": {
"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg"
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": "2022-03-13T08:01:00+00:00", //Minute1
"Value": 3.6
},
{
"Timestamp": "2022-03-13T08:02:00+00:00", //Minute2
"Value": 2.6
},
//.... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.user.avg metric
{
"Key": {
"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": "2022-03-13T08:01:00+00:00",
"Value": 92.7
},
{
"Timestamp": "2022-03-13T08:02:00+00:00",
"Value": 93.7
},
//.... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.user.avg metric
]
}
] //end of MetricList
} //end of response
```
A resposta tem `Identifier`, `AlignedStartTime` e `AlignedEndTime`. Se o valor de `--period-in-seconds` fosse `60`, as horas de início e término seriam alinhadas ao minuto. Se `--period-in-seconds` fosse `3600`, as horas de início e término teriam sido alinhadas à hora.
O `MetricList` na resposta tem um número de entradas, cada uma com uma entrada `Key` e `DataPoints`. Cada `DataPoint` tem um `Timestamp` e um `Value`. Cada lista `Datapoints` tem 60 pontos de dados, pois as consultas são para dados por minuto ao longo de uma hora, com `Timestamp1/Minute1`, `Timestamp2/Minute2` e assim por diante, até `Timestamp60/Minute60`.
Como a consulta é para duas métricas de contador diferentes, há dois elementos na resposta `MetricList`.
### Recuperar a média de carga de banco de dados para eventos de espera superior
O exemplo a seguir é a mesma consulta Console de gerenciamento da AWS usada para gerar um gráfico de linha de área empilhada. Este exemplo recupera o `db.load.avg` para a última hora com carga dividida de acordo com os sete principais eventos de espera. O comando é o mesmo que o comando em [Recuperar métricas de contador](#performance-insights-metrics-api-examples.CounterMetrics). No entanto, o arquivo query.json tem o seguinte conteúdo.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_state", "Limit": 7 }
}
]
```
Execute o seguinte comando.
Para Linux, macOS ou Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type DOCDB \
--identifier db-ID \
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z \
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries file://query.json
```
Para Windows:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type DOCDB ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z ^
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries file://query.json
```
O exemplo especifica a métrica de `db.load.avg` e um `GroupBy` dos sete principais estados de espera. Para obter detalhes sobre valores válidos para esse exemplo, consulte [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)a *Referência da API Performance Insights.*
A resposta é semelhante à seguinte.
```
{
"AlignedStartTime": "2022-04-04T06:00:00+00:00",
"AlignedEndTime": "2022-04-04T06:15:00+00:00",
"Identifier": "db-NQF3TTMFQ3GTOKIMJODMC3KQQ4",
"MetricList": [
{//A list of key/datapoints
"Key": {
//A Metric with no dimensions. This is the total db.load.avg
"Metric": "db.load.avg"
},
"DataPoints": [
//Each list of datapoints has the same timestamps and same number of items
{
"Timestamp": "2022-04-04T06:01:00+00:00",//Minute1
"Value": 0.0
},
{
"Timestamp": "2022-04-04T06:02:00+00:00",//Minute2
"Value": 0.0
},
//... 60 datapoints for the total db.load.avg key
]
},
{
"Key": {
//Another key. This is db.load.avg broken down by CPU
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_state.name": "CPU"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": "2022-04-04T06:01:00+00:00",//Minute1
"Value": 0.0
},
{
"Timestamp": "2022-04-04T06:02:00+00:00",//Minute2
"Value": 0.0
},
//... 60 datapoints for the CPU key
]
},//... In total we have 3 key/datapoints entries, 1) total, 2-3) Top Wait States
] //end of MetricList
} //end of response
```
Nessa resposta, há três entradas no `MetricList`. Há uma entrada para o `db.load.avg` total, e três entradas cada para o `db.load.avg`, divididas de acordo com um dos três principais eventos de espera. Ao contrário do primeiro exemplo, como havia uma dimensão de agrupamento, deve haver uma chave para cada agrupamento da métrica. Não pode haver apenas uma chave para cada métrica, como no caso de uso de métricas de contador.
### Recuperar a média de carga de banco de dados para consulta principal
O exemplo a seguir agrupa `db.wait_state` pelas 10 principais instruções de consulta. Existem dois grupos diferentes para instruções de consulta:
+ `db.query` – a instrução de consulta completa, como `{"find":"customers","filter":{"FirstName":"Jesse"},"sort":{"key":{"$numberInt":"1"}}}`
+ `db.query_tokenized` – a instrução de consulta tokenizada, como `{"find":"customers","filter":{"FirstName":"?"},"sort":{"key":{"$numberInt":"?"}},"limit":{"$numberInt":"?"}}`
Ao analisar a performance do banco de dados, pode ser útil considerar instruções de consulta que diferem apenas por seus parâmetros como um item lógico. Então, você pode usar `db.query_tokenized` ao consultar. No entanto, especialmente quando você está interessado em `explain()`, às vezes é mais útil examinar instruções de consulta completas com parâmetros. Existe um relacionamento pai-filho entre as consultas tokenizadas e completas, com várias consultas completas (filhos) agrupadas sob a mesma consulta tokenizada (pai).
O comando neste exemplo é semelhante ao comando em [Recuperar a média de carga de banco de dados para eventos de espera superior](#performance-insights-metrics-api-examples.DBLoadAverage). No entanto, o arquivo query.json tem o seguinte conteúdo.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.query_tokenized", "Limit": 10 }
}
]
```
O exemplo a seguir usa `db.query_tokenized`.
Para Linux, macOS ou Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type DOCDB \
--identifier db-ID \
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z \
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z \
--period-in-seconds 3600 \
--metric-queries file://query.json
```
Para Windows:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type DOCDB ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z ^
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z ^
--period-in-seconds 3600 ^
--metric-queries file://query.json
```
Este exemplo faz consultas em mais de 1 hora, com um minuto period-in-seconds.
O exemplo especifica a métrica de `db.load.avg` e um `GroupBy` dos sete principais estados de espera. Para obter detalhes sobre valores válidos para esse exemplo, consulte [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)a *Referência da API Performance Insights.*
A resposta é semelhante à seguinte.
```
{
"AlignedStartTime": "2022-04-04T06:00:00+00:00",
"AlignedEndTime": "2022-04-04T06:15:00+00:00",
"Identifier": "db-NQF3TTMFQ3GTOKIMJODMC3KQQ4",
"MetricList": [
{//A list of key/datapoints
"Key": {
"Metric": "db.load.avg"
},
"DataPoints": [
//... 60 datapoints for the total db.load.avg key
]
},
{
"Key": {//Next key are the top tokenized queries
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.query_tokenized.db_id": "pi-1064184600",
"db.query_tokenized.id": "77DE8364594EXAMPLE",
"db.query_tokenized.statement": "{\"find\":\"customers\",\"filter\":{\"FirstName\":\"?\"},\"sort\":{\"key\":{\"$numberInt\":\"?\"}},\"limit\"
:{\"$numberInt\":\"?\"},\"$db\":\"myDB\",\"$readPreference\":{\"mode\":\"primary\"}}"
}
},
"DataPoints": [
//... 60 datapoints
]
},
// In total 11 entries, 10 Keys of top tokenized queries, 1 total key
] //End of MetricList
} //End of response
```
Essa resposta tem 11 entradas no `MetricList` (1 total, 10 principais consultas tokenizadas), e cada entrada com 24 `DataPoints` por hora.
Para consultas tokenizadas, existem três entradas em cada lista de dimensões:
+ `db.query_tokenized.statement` – a instrução de consulta tokenizada.
+ `db.query_tokenized.db_id `— O ID sintético que o Performance Insights gera para você. Este exemplo retorna o ID sintético `pi-1064184600`.
+ `db.query_tokenized.id` – o ID da consulta dentro do Performance Insights.
No Console de gerenciamento da AWS, esse ID é chamado de Support ID. Tem esse nome porque o ID é um dado que o AWS Support pode examinar para ajudá-lo a solucionar um problema com seu banco de dados. AWS leva a segurança e a privacidade de seus dados extremamente a sério, e quase todos os dados são armazenados criptografados com você AWS KMS key. Portanto, ninguém lá dentro AWS pode ver esses dados. No exemplo precedente, `tokenized.statement` e `tokenized.db_id` são armazenados em formato criptografado. Se você tiver um problema com seu banco de dados, o AWS Support pode ajudá-lo referenciando o Support ID.
Ao consultar, pode ser conveniente especificar `Group` em `GroupBy`. No entanto, para um controle mais refinado sobre os dados retornados, especifique a lista de dimensões. Por exemplo, se tudo o que for necessário for o `db.query_tokenized.statement`, um atributo `Dimensions` poderá ser adicionado ao arquivo query.json.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": {
"Group": "db.query_tokenized",
"Dimensions":["db.query_tokenized.statement"],
"Limit": 10
}
}
]
```
### Recuperação da média de carga de banco de dados filtrada por Consulta
A consulta da API correspondente neste exemplo é semelhante ao comando em [Recuperar a média de carga de banco de dados para consulta principal](#performance-insights-metrics-api-examples.topquery). No entanto, o arquivo query.json tem o seguinte conteúdo.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_state", "Limit": 5 },
"Filter": { "db.query_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE" }
}
]
```
Nessa resposta, todos os valores são filtrados de acordo com a contribuição da consulta tokenizada AKIAIOSFODNN7 EXAMPLE especificada no arquivo query.json. As chaves também podem seguir uma ordem diferente de uma consulta sem um filtro, porque são os cinco principais estados de espera que afetaram a consulta filtrada.