Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Herramientas para la fase de descubrimiento
En esta sección se analizan las herramientas AWS y las herramientas de Oracle disponibles para la fase de descubrimiento y el propósito de cada una de ellas. Puede utilizar una o más herramientas de esta lista en función de sus requisitos, habilidades y licencias
Finalidad |
Herramienta |
|---|---|
Determine qué funciones de Exadata utiliza actualmente |
Oracle Automatic Workload Repository (AWR), Oracle Enterprise Manager (OEM), vistas de diccionario e interfaz de línea de comandos de control de celdas (CellCLI) |
Determine qué funciones de Enterprise Edition utiliza actualmente |
|
Analice las estadísticas de bases de datos y los eventos de espera |
|
Calcule los recursos y ajuste el tamaño correcto |
GUERRA
Oracle Database Enterprise Edition (EE) incluye Oracle Automatic Workload Repository (AWR). Recopila, procesa y mantiene automáticamente las estadísticas de rendimiento de la base de datos. Puede acceder a estas estadísticas a través de informes de AWR, vistas de bases de datos o Oracle Enterprise Manager (OEM). Al consolidar varias cargas de trabajo en una única base de datos mediante diferentes servicios de Oracle
AWR cuenta con la licencia del paquete de diagnóstico de Oracle (consulte la información sobre licencias).
Puede generar informes de AWR a nivel de instancia o globalmente para todas las instancias de una base de datos de Real Application Cluster (RAC) o para un ID de SQL específico. Para obtener más información, consulte la guía de ajuste del rendimiento de Oracle Database
Puede usar AWR para analizar su carga de trabajo de Exadata, las funciones específicas de Exadata que utiliza su carga de trabajo, las ventajas de las funciones específicas de Exadata, las diferentes estadísticas de bases de datos y eventos de espera, y los recursos necesarios para alojar la carga de trabajo en AWS. Estas completas estadísticas y métricas recopiladas por AWR abarcan varios niveles del sistema Exadata, incluidos los servidores de bases de datos, las celdas de almacenamiento, la red de interconexión y los grupos de discos RAC y ASM. En la siguiente tabla se resumen las principales métricas y estadísticas de AWR en las que hay que centrarse durante una migración de Exadata. Esta guía no incluye todas las estadísticas y métricas relevantes para la fase de descubrimiento.
Métrica |
Indica |
Relevancia |
|---|---|---|
User commits |
Compromisos emitidos en el límite de una transacción |
Naturaleza de la carga de trabajo |
Proporción de aciertos de la caché del búfer |
¿Con qué frecuencia se ha encontrado un bloque solicitado en la memoria caché del búfer sin necesidad de acceder al disco |
Naturaleza de la carga de trabajo |
Solicitudes físicas de lectura múltiple |
El número total de solicitudes de lectura que se leyeron en dos o más bloques de base de datos por solicitud |
Naturaleza y I/O características de la carga de trabajo |
Número total de I/O solicitudes de lectura física |
El número total de solicitudes de lectura |
Naturaleza de la carga de trabajo, I/O características |
Los I/O bytes físicos de la celda son aptos para la descarga de predicados |
La cantidad de bytes del disco aptos para la descarga de predicados |
Dependencia de la función Exadata Smart Scan |
Bytes de interconexión física I/O de celdas |
El número de I/O bytes que se intercambiaron a través de la interconexión entre el host de la base de datos y las celdas |
Dependencia de la función Exadata Smart Scan |
Bytes de I/O interconexión física de celdas devueltos por Smart Scan |
El número de I/O bytes que devuelve la celda para las operaciones de escaneo inteligente |
Dependencia de la función Exadata Smart Scan |
I/O Bytes físicos de celda guardados por índice de almacenamiento |
Cuántos bytes I/O se eliminaron mediante la aplicación de índices de almacenamiento a nivel de celda de almacenamiento. |
Dependencia de las funciones del índice de almacenamiento de Exadata |
Solicitudes de lectura optimizadas para uso físico |
El número de solicitudes de lectura que se optimizaron mediante la caché Smart Flash de Exadata o mediante índices de almacenamiento |
El índice de almacenamiento de Exadata y la función Smart Flash Cache dependen |
Resultados de lectura de Cell Flash Cache |
El número de solicitudes de lectura que encontraron una coincidencia en la memoria caché Smart Flash de Exadata |
Dependencia de las funciones de Exadata Smart Flash Cache |
CellCLI
La interfaz de línea de comandos de Cell Control (CellCLI) es la herramienta de administración y supervisión de línea de comandos para las celdas de almacenamiento de Exadata que está preconfigurada en los servidores de celdas de almacenamiento de Exadata. Esta utilidad extrae la información directamente del hardware o del software del servidor de almacenamiento.
Para ver la lista completa de métricas disponibles para CellCLI, consulte la documentación de Oracle Exadata
CellCLI>LIST metricDefinition WHERE objectType=cell;
Para analizar diferentes métricas, conéctese directamente al servidor de almacenamiento y utilice la CellCLI list metriccurrent o el list metrichistory comando para leerlas.
CellCLI> list metriccurrent CD_BY_FC_DIRTY CD_00_celladm-01 0.000 MB … … SIO_IO_WR_RQ_FC_SEC SMARTIO 0.000 IO/sec SIO_IO_WR_RQ_HD SMARTIO 3,660,097 IO requests SIO_IO_WR_RQ_HD_SEC SMARTIO 0.000 IO/sec
Debe ejecutar CellCLI en nodos de celda individuales para recopilar las métricas de ese nodo. También puede ejecutar comandos de CellCLI dcli para recopilar métricas para un grupo de nodos de celda.
./dcli -g mycells "cellcli -e list metriccurrent GD_IO_BY_R_LG \ attributes alertstate, metricvalue";
Exadata transfiere muchas tareas que consumen muchos recursos a los servidores de celdas de almacenamiento. Por lo tanto, es importante entender cómo se utilizan los distintos recursos de las celdas de almacenamiento para ajustar el tamaño de las instancias informáticas en el entorno de destino. En la siguiente tabla, se muestran algunas métricas clave de Exadata sobre los servidores de celdas de almacenamiento que pueden ayudarle a entender cómo se utilizan los recursos en las celdas de almacenamiento.
Métrica |
Descripción |
|---|---|
|
El uso de la CPU de la celda |
|
El porcentaje de la memoria física total utilizada |
|
El número de megabytes que reciben las InfiniBand interfaces por segundo |
|
Número de megabytes transmitidos por las interfaces por segundo InfiniBand |
|
La velocidad (cantidad de megabytes) recibida por segundo desde un host determinado |
|
La velocidad (cantidad de megabytes) enviados por segundo desde un host determinado |
|
Latencia media de las solicitudes de reescritura en un registro |
|
Latencia media de escritura de redo log, que incluye únicamente la I/O latencia de escritura |
|
El número de I/O solicitudes de escritura por segundo que eluden la caché de Flash |
|
El número de I/O solicitudes de lectura por segundo que eluden la caché de Flash |
|
La cantidad de megabytes por segundo que se pueden descargar mediante una E/S inteligente |
|
El número de megabytes de interconexión por segundo que arroja la E/S inteligente |
|
Número de megabytes por segundo leídos de la memoria flash mediante E/S inteligentes |
|
Número de megabytes por segundo leídos desde el disco duro mediante E/S inteligentes |
|
Número de megabytes por segundo de la población de Flash Cache que graba las operaciones de E/S inteligentes |
|
Número de megabytes por segundo guardados por el índice de almacenamiento |
El siguiente comando de CellCLI se ejecuta en un nodo de celda de Exadata para mostrar las estadísticas relacionadas con las principales funciones de Exadata.
CellCLI> list metrichistory where collectionTime > '2022-06-13T15:42:00+01:00' and collectionTime < '2022-06-13T15:43:00+01:00' and name like 'SIO_.*SEC.*' SIO_IO_EL_OF_SEC SMARTIO 1,223 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_OF_RE_SEC SMARTIO 34.688 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_PA_TH_SEC SMARTIO 0.000 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_FC_HD_SEC SMARTIO 0.174 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_FC_SEC SMARTIO 843 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_HD_SEC SMARTIO 0.101 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_RQ_FC_HD_SEC SMARTIO 0.183 IO/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_RQ_FC_SEC SMARTIO 850 IO/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_RQ_HD_SEC SMARTIO 0.000 IO/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RV_OF_SEC SMARTIO 3.392 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_SI_SV_SEC SMARTIO 362 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_WR_FC_SEC SMARTIO 0.008 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_WR_HD_SEC SMARTIO 0.000 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_WR_RQ_FC_SEC SMARTIO 0.017 IO/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_WR_RQ_HD_SEC SMARTIO 0.000 IO/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00
En estos ejemplos, las estadísticas SIO_IO_SI_SV_SEC indican que el índice MBps de almacenamiento I/O guarda 362 de ellas, SIO_IO_RD_RQ_FC_SEC que Flash Cache proporciona 850 E/S por segundo y SIO_IO_OF_RE_SEC Smart Scan devuelve 34 MBps de I/O ellas.
En otro ejemplo, el siguiente resultado del dcli comando muestra un uso muy bajo de la CPU en todos los nodos de celda de un sistema Exadata. Esto podría indicar una carga de trabajo que no se beneficia significativamente de las funciones de la capa de almacenamiento de Exadata.
dcli -g ../cell_group cellcli -e \ list metriccurrent where name='CL_CPUT'; cm01cel01: CL_CPUT cm01cel01 0.2 % cm01cel02: CL_CPUT cm01cel02 0.2 % cm01cel03: CL_CPUT cm01cel03 0.7 %
Control en la nube OEM
Oracle Enterprise Manager (OEM) Cloud Control ofrece funciones centralizadas y completas de end-to-end supervisión, gestión, administración y soporte para todos los principales sistemas de Oracle. La mejor forma de supervisar y gestionar Exadata es mediante el uso de OEM, ya que está perfectamente integrado con todos los componentes de software y hardware de Exadata.
Puede acceder a muchas de las métricas que se han analizado hasta ahora mediante los paneles de control de OEM. Algunos de los paneles clave que son útiles en la fase de descubrimiento de la migración de Exadata son:
-
Utilización de recursos en servidores de bases de datos
-
Almacenamiento y I/O estadísticas de las celdas de almacenamiento
-
InfiniBand cambiar las estadísticas
-
estadísticas de grupos de discos de ASM
-
Rendimiento de la base de datos mediante AWR, el monitor de diagnóstico automático de bases de datos (ADDM) y el historial de sesiones activas (ASH)
-
Herramientas de asesoramiento como SGA Advisory y SQL Tuning Advisor
Sin embargo, algunos de los paneles están licenciados en diferentes paquetes, como el Oracle Diagnostics Pack o el Oracle Tuning Pack. Para obtener más información, consulte la información sobre licencias de Oracle
Vistas de bases de datos
Puede consultar las vistas de la base de datos (vistas de diccionario y vistas de rendimiento dinámico) en una base de datos de Oracle para recuperar estadísticas útiles relacionadas con las funciones de Exadata para su base de datos o instancia. La siguiente tabla muestra algunas de las vistas clave que muestran estadísticas críticas que son útiles para la fase de descubrimiento.
Ver |
Descripción |
|---|---|
|
Identifica las tablas que utilizan la función HCC |
|
Muestra estadísticas históricas relacionadas con Exadata |
|
Muestra información sobre el uso de las funciones de la base de datos |
|
Muestra información histórica sobre las estadísticas de SQL |
|
Muestra las estadísticas de rendimiento de los grupos de discos de ASM |
|
Muestra información histórica sobre el rendimiento de los discos en las celdas |
|
Muestra el historial de sesiones activas |
|
Proporciona predicciones del número de operaciones de lectura física para el tamaño de la memoria caché |
|
Muestra los resultados de diversas tareas de asesoramiento, como SQL Tuning Advisor |
Los siguientes ejemplos muestran las estadísticas recuperadas de las vistas de bases de datos que son útiles para la fase de descubrimiento.
Esta consulta muestra una sola tabla de la base de datos que está habilitada para el HCC con el modo QUERY
HIGH de compresión:
select table_name, compression, compress_for from dba_tables where compression = 'ENABLED'; TABLE_NAME COMPRESS COMPRESS_FOR ------------------------------ -------- ------------ ORDER_ITEMS ENABLED QUERY HIGH
Esta consulta muestra el uso de las funciones de la base de datos, lo que ayuda a determinar la dependencia de las funciones de Oracle Database Enterprise Edition:
select name c1, detected_usages c2, first_usage_date c3, currently_used c4 from dba_feature_usage_statistics where first_usage_date is not null; times first used feature used used now --------------------------------------------- -------- --------- ----- Protection Mode - Maximum Performance 24 18-AUG-20 TRUE Recovery Area 24 18-AUG-20 TRUE Server Parameter File 24 18-AUG-20 TRUE Shared Server 4 18-AUG-20 FALSE Streams (system) 24 18-AUG-20 TRUE Virtual Private Database (VPD) 24 18-AUG-20 TRUE Automatic Segment Space Management (system) 24 18-AUG-20 TRUE Automatic Segment Space Management (user) 24 18-AUG-20 TRUE Automatic SQL Execution Memory 24 18-AUG-20 TRUE Automatic Undo Management 24 18-AUG-20 TRUE Character Set 24 18-AUG-20 TRUE Dynamic SGA 1 18-AUG-20 FALSE Locally Managed Tablespaces (system) 24 18-AUG-20 TRUE Locally Managed Tablespaces (user) 24 18-AUG-20 TRUE Multiple Block Sizes 7 25-DEC-20 TRUE Partitioning (system) 24 18-AUG-20 TRUE
Esta consulta muestra el total de bytes físicos leídos, los bytes aptos para la descarga de celdas y los bytes devueltos por la celda de almacenamiento para una sentencia SQL para una instantánea de AWR específica:
select ROUND(physical_read_bytes_delta/EXECUTIONS_DELTA)/1024/1024 phyrd_mb , ROUND(IO_OFFLOAD_ELIG_BYTES_TOTAL/EXECUTIONS_DELTA)/1024/1024 elig_mb , ROUND(io_interconnect_bytes_delta/EXECUTIONS_DELTA)/1024/1024 ret_mb from dba_hist_sqlstat where sql_id = 'zg2fg7abfx2y' and snap_id between 12049 and 12050; PHYRD_MB ELIG_MB RET_MB SAVING% ---------- ---------- ---------- ---------- 10815 10815 3328 69.2%
AWS SCT
El AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) hace que las migraciones de bases de datos heterogéneas sean predecibles. Convierte automáticamente el esquema de la base de datos de origen y la mayoría de los objetos de código de la base de datos, incluidas las vistas, los procedimientos almacenados y las funciones, a un formato compatible con la base de datos de destino. Los objetos que no se puedan convertir automáticamente se marcan claramente para que pueda convertirlos manualmente para completar la migración. AWS SCT puede predecir los esfuerzos necesarios para una migración heterogénea cuando se requiere una acción manual para convertir los objetos de la base de datos. Esta herramienta también puede indicar las dependencias de las funciones de Oracle Database Enterprise Edition (EE). Puede utilizar este análisis para decidir si considera la posibilidad de migrar de EE a. SE2 Para obtener más información, consulte la sección Ediciones y versiones de bases de datos que aparece anteriormente en esta guía. Para obtener información sobre AWS SCT su uso en migraciones heterogéneas, consulte la sección Realizar la migración más adelante en esta guía.
