Monitoraggio della produzione - Amazon DynamoDB

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Monitoraggio della produzione

Devi stabilire una baseline per le prestazioni normali di DAX nell'ambiente, misurando le prestazioni in diversi momenti e con condizioni di carico differenti. Quando esegui il monitoraggio di DAX, dovresti considerare di archiviare i dati storici sul monitoraggio. Questi dati archiviati forniscono una baseline rispetto cui confrontare i dati sulle prestazioni correnti e identificare i normali modelli o le anomalie di prestazioni e ideare metodi per risolvere i problemi.

Per stabilire una baseline, devi monitorare almeno gli elementi seguenti durante il test di carico e in produzione.

  • Utilizzo della CPU e richieste limitate, in modo da poter determinare se è necessario usare un tipo di nodo più grande nel cluster. L'utilizzo della CPU del cluster è disponibile tramite la CPUUtilization CloudWatch metrica. La statistica media di questa metrica fornisce una visualizzazione dell’utilizzo medio della CPU su tutti i nodi del cluster. Per le decisioni sulla scalabilità del cluster, si consiglia di utilizzare la statistica massima, che rappresenta l’utilizzo massimo su tutti i nodi.

    Nota

    AWS ha migliorato la granularità della CPUUtilization metrica. Si potrebbero osservare le modifiche alla metrica a partire dal 17/05/2024 al 22/06/2024.

  • La latenza delle operazioni (come misura sul lato client) deve rimanere coerente entro i requisiti di latenza dell'applicazione.

  • I tassi di errore dovrebbero rimanere bassi, come si evince dalle metriche ErrorRequestCountFaultRequestCount, and. FailedRequestCount CloudWatch

  • Utilizzo di byte di rete, in modo da poter determinare se utilizzare più nodi o un tipo di nodo più grande nel cluster. Per monitorare il consumo, puoi impostare gli avvisi BaselineNetworkBytesInUtilization e le BaselineNetworkBytesOutUtilization metriche disponibili in CloudWatch, che indicano il consumo percentuale della larghezza di banda di rete disponibile per il tipo di istanza, rispettivamente per il traffico in ingresso e in uscita.

  • Utilizzo della memoria cache e dimensione eliminata, in modo da poter determinare se il tipo di nodo del cluster ha memoria sufficiente per contenere il set di lavoro e, nel caso passare a un tipo di nodo più grande.

    Nota

    In caso di un numero elevato di errori e scritture della cache, l'utilizzo della memoria cache può aumentare fino al 100% e causare interruzioni della disponibilità.

  • Connessioni client, in modo da poter monitorare eventuali picchi imprevedibili nelle connessioni al cluster.