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Die wichtigsten Konzepte für DevOps Guru for RDS - DevOps Amazon-Guru
Proaktive EinblickeReaktive EinblickeEmpfehlungen

Hinweis zum Ende des Supports: Am 30. September 2027 AWS wird der Support für Amazon DevOps Guru eingestellt. Nach dem 30. September 2027 können Sie nicht mehr auf die Amazon DevOps Guru-Konsole oder die Amazon Guru-Ressourcen zugreifen. DevOps Weitere Informationen finden Sie unter Ende des Supports für Amazon DevOps Guru.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die wichtigsten Konzepte für DevOps Guru for RDS

DevOpsGuru generiert Erkenntnisse, wenn es anomales oder problematisches Verhalten in Ihren betrieblichen Anwendungen feststellt. Ein Einblick enthält Anomalien für eine oder mehrere Ressourcen. Eine Anomalie steht für eine oder mehrere verwandte Metriken, die von DevOps Guru entdeckt wurden und die unerwartet oder ungewöhnlich sind.

Eine Erkenntnis hat den Schweregrad „Hoch“, „Mittel“ oder „Niedrig“. Der Schweregrad der Erkenntnisse wird durch die schwerwiegendste Anomalie bestimmt, die zur Erstellung der Erkenntnisse beigetragen hat. Wenn der Einblick AWS-ECS _ MemoryUtilization _and_others beispielsweise eine Anomalie mit niedrigem Schweregrad und eine weitere mit hohem Schweregrad enthält, ist der Schweregrad der Erkenntnis insgesamt hoch.

Wenn Performance Insights bei Amazon RDS-DB-Instances aktiviert ist, bietet DevOps Guru for RDS detaillierte Analysen und Empfehlungen zu den Anomalien für diese Instances. Um eine Anomalie zu identifizieren, entwickelt DevOps Guru for RDS eine Basislinie für Datenbank-Metrikwerte. DevOpsGuru for RDS vergleicht dann die aktuellen Metrikwerte mit den historischen Basiswerten.

Proaktive Einblicke

Ein proaktiver Einblick informiert Sie über problematisches Verhalten, bevor es auftritt. Es enthält Anomalien mit Empfehlungen und zugehörigen Metriken, die Ihnen helfen, die Probleme zu lösen, bevor sie zu größeren Problemen werden.

Jede Seite mit proaktiven Einblicken enthält Details zu einer Anomalie.

Reaktive Einblicke

Ein reaktiver Einblick identifiziert anomales Verhalten, sobald es auftritt. Sie enthält Auffälligkeiten mit Empfehlungen, zugehörigen Kennzahlen und Ereignissen, damit Sie die Probleme jetzt besser verstehen und beheben können.

Kausale Anomalien

Eine kausale Anomalie ist eine Anomalie der obersten Ebene innerhalb eines Einblicks. Sie wird auf der Seite mit den Anomaliedetails in der Guru-Konsole als primäre Metrik angezeigt. DevOps Die Datenbanklast (DB-Last) ist die ursächliche Anomalie für DevOps Guru for RDS. Zum Beispiel könnte der Insight AWS-ECS _ MemoryUtilization _and_others mehrere metrische Anomalien aufweisen, von denen eine die Datenbanklast (DB-Auslastung) für die Ressource ist. AWS/RDS

Innerhalb eines Einblicks kann die anomale Datenbanklast (DB-Last) für mehrere Amazon RDS-DB-Instances auftreten. Der Schweregrad der Anomalie kann für jede DB-Instance unterschiedlich sein. Beispielsweise kann der Schweregrad für eine DB-Instance hoch sein, während der Schweregrad für die anderen niedrig ist. Die Konsole verwendet standardmäßig die Anomalie mit dem höchsten Schweregrad.

Kontextbezogene Anomalien

Eine kontextbezogene Anomalie ist ein Befund innerhalb der Datenbanklast (DB-Last), der zu einem reaktiven Einblick gehört. Sie wird im Abschnitt „Verwandte Metriken“ auf der Seite mit den Anomaliedetails in der DevOps Guru-Konsole angezeigt. Jede kontextuelle Anomalie beschreibt ein bestimmtes Amazon RDS-Leistungsproblem, das untersucht werden muss. Eine kausale Anomalie kann beispielsweise die folgenden kontextuellen Anomalien umfassen:

  • CPU-Kapazität überschritten — Die CPU-Ausführungswarteschlange oder die CPU-Auslastung liegen über dem Normalwert.

  • Zu wenig Datenbankspeicher — Prozesse haben nicht genug Speicher.

  • Spitzenwerte bei den Datenbankverbindungen — Die Anzahl der Datenbankverbindungen liegt über dem Normalwert.

Empfehlungen

Für jede Erkenntnis wird mindestens eine Aktion vorgeschlagen. Die folgenden Beispiele sind Empfehlungen, die von DevOps Guru für RDS generiert wurden:

  • Optimieren Sie die SQL-IDs, list_of_IDs um die CPU-Auslastung zu reduzieren, oder aktualisieren Sie den Instance-Typ, um die CPU-Kapazität zu erhöhen.

  • Prüfen Sie den damit verbundenen Anstieg der aktuellen Datenbankverbindungen. Erwägen Sie, die Anwendungspooleinstellungen zu optimieren, um eine häufige dynamische Zuweisung neuer Datenbankverbindungen zu vermeiden.

  • Halten Sie Ausschau nach SQL-Anweisungen, die übermäßig viele Speicheroperationen ausführen, z. B. speicherinterne Sortierungen oder umfangreiche Verknüpfungen.

  • Untersuchen Sie die starke I/O Nutzung der folgenden SQL-IDs:list_of_IDs.

  • Suchen Sie nach Anweisungen, die große Mengen temporärer Daten erzeugen, z. B. solche, die umfangreiche Sortierungen durchführen oder große temporäre Tabellen verwenden.

  • Überprüfen Sie die Anwendungen, um festzustellen, was die erhöhte Datenbank-Arbeitslast verursacht.

  • Erwägen Sie, das MySQL-Leistungsschema zu aktivieren.

  • Suchen Sie nach Transaktionen mit langer Laufzeit und beenden Sie sie mit einem Commit oder Rollback.

  • Konfigurieren Sie den Parameter idle_in_transaction_session_timeout so, dass jede Sitzung beendet wird, die sich länger als die angegebene Zeit im Status „Idle in transaction“ befindet.