Befolgen der Empfehlungen von Amazon Redshift Advisor

Um Ihnen bei der Verbesserung der Leistung und bei der Senkung der Betriebskosten für Ihren Amazon-Redshift-Cluster zu helfen, bietet Amazon Redshift Advisor Ihnen spezifische Empfehlungen über vorzunehmende Änderungen. Advisor entwickelt seine angepassten Empfehlungen durch Analyse der Leistung und Nutzungsmetriken für Ihr Cluster. Diese individuellen Empfehlungen beziehen sich auf Einstellungen für Operationen und Cluster. Advisor ordnet Empfehlungen in der Reihenfolge ihrer Auswirkungen ein, damit Sie Ihre Optimierungen priorisieren können.

Wie funktioniert Advisor

Advisor basiert die Empfehlungen auf Beobachtungen im Hinblick auf Leistungsstatistiken oder Operationsdaten. Advisor entwickelt Beobachtungen, indem es Tests auf Ihrem Computer clusters/workgroups durchführt, um festzustellen, ob ein Testwert innerhalb eines bestimmten Bereichs liegt. Falls das Testergebnis außerhalb dieses Bereichs liegt, generiert Advisor eine Beobachtung für Ihr Cluster. Zur selben Zeit erstellt Advisor eine Empfehlung, wie Sie den beobachteten Wert zurück in den Bereich der bewährten Methode bringen.

Für Multi-Cluster-Architekturen, die Amazon Redshift Data Sharing verwenden, bietet Advisor jetzt eine verbesserte Optimierung, indem Workload-Muster clusters/workgroups in Ihrem gesamten Datennetz analysiert werden, auch in verschiedenen clusters/workgroups Regionen. Wenn Sie Tabellen zwischen Produzenten- und Consumer-Clustern/Arbeitsgruppen gemeinsam nutzen, erfasst Advisor automatisch Abfragemuster von allen Verbraucherendpunkten im Datennetz, sofern sie nicht ausdrücklich auf der Sperrliste stehen, und kombiniert sie mit den Workloads der Produzenten, um effektivere Empfehlungen zu generieren. Das bedeutet, dass Ihre Tabellenoptimierungen — einschließlich Sortierschlüssel, Verteilungsschlüssel und Komprimierung — darauf basieren, wie Ihre Daten tatsächlich in Ihrem gesamten Unternehmen verwendet werden, nicht nur in einem einzelnen Cluster. Advisor unterstützt auch Amazon Redshift Serverless und gewährleistet so automatisch die Kontinuität der Optimierung über Pause- und Wiederaufnahmezyklen hinweg.

Nehmen wir zum Beispiel an, dass Ihr Data Warehouse Tabellen mit suboptimalen Verteilungsschlüsseln enthält, die zu Datenverzerrungen zwischen den Rechenknoten führen. In diesem Fall empfiehlt Advisor automatisch, Tabellen mithilfe des DISTKEY-Parameters neu zu verteilen, um eine Spalte anzugeben, die die Daten gleichmäßig verteilt. Nehmen wir in einem anderen Beispiel an, dass Advisor feststellt, dass Ihr Cluster Tabellen ohne Sortierschlüssel oder mit ineffizienten Sortierschlüsseldefinitionen enthält, was zu einer schlechten Abfrageleistung führt. In diesem Fall gibt Advisor auf der Grundlage Ihrer Abfragemuster automatisch Empfehlungen für geeignete Sortierschlüsselspalten, um die Datenfilterung zu verbessern und Festplatten-E/A zu reduzieren.

Optimierung von Architekturen für die gemeinsame Nutzung von Daten

Wenn Sie Amazon Redshift Data Sharing verwenden, um Workloads auf mehrere zu verteilen. clusters/workgroups, Advisor helps you optimize performance across your entire data mesh. Advisor automatically analyzes how shared tables are being queried across all consumer clusters/workgroups Dazu gehört auch, zu verstehen, welche Spalten häufig gefiltert werden, welche Tabellen häufig zusammengefügt werden und wie Daten gescannt werden. Advisor berücksichtigt das Gesamtbild der Datennutzung und generiert Empfehlungen, mit denen sich die Leistung aller Benutzer Ihrer gemeinsam genutzten Daten verbessern lässt.

Durch die Optimierung von Tabellen auf der Grundlage von Nutzungsmustern in Ihrer gesamten Organisation und nicht auf der Grundlage eines einzelnen Clusters können Sie:

Amazon-Redshift-Regionen, in denen Advisor unterstützt wird

Die Amazon Redshift Advisor-Funktion ist nur in den folgenden AWS Regionen verfügbar: