一般的なベストプラクティス - AWS 規範ガイダンス

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一般的なベストプラクティス

以下のベストプラクティスは、Amazon RDS ワークロードの状態を十分に把握し、運用イベントやモニタリングデータに応じて適切なアクションを実行するのに役立ちます。

  • KPIs。期待されるビジネス成果に基づいて、主要業績評価指標 (KPIs) を特定します。KPI KPIs。たとえば、コアビジネスが e コマースである場合、希望するビジネス成果の 1 つは、顧客が e ショップを 24 時間 365 日利用できることです。このビジネス成果を達成するには、e-shop アプリケーションが使用するバックエンド Amazon RDS データベースの可用性 KPI を定義し、ベースライン KPI を毎週 99.99% に設定します。ベースライン値に対する実際の可用性 KPI を評価することで、99.99% の望ましいデータベース可用性を満たしているかどうかを判断し、24 時間 365 日稼働するサービスのビジネス成果を達成できます。

  • ワークロードメトリクスを定義します。ワークロードメトリクスを定義して、Amazon RDS ワークロードの量と品質を測定します。メトリクスを評価して、ワークロードが望ましい成果を達成しているかどうかを判断し、ワークロードの状態を把握します。例えば、Amazon RDS DB インスタンスの可用性 KPI を評価するには、DB インスタンスの稼働時間やダウンタイムなどのメトリクスを測定する必要があります。その後、これらのメトリクスを使用して、次のように可用性 KPI を計算できます。

    availability = uptime / (uptime + downtime)

    メトリクスは、時系列のデータポイントのセットを表します。メトリクスには、分類と分析に役立つディメンションを含めることもできます。

  • ワークロードメトリクスを収集して分析します。Amazon RDS は、設定に応じてさまざまなメトリクスとログを生成します。これらの一部は、DB インスタンスイベント、カウンター、または などの統計を表しますdb.Cache.innoDB_buffer_pool_hits。その他のメトリクスは、ホスト Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスの合計メモリ量memory.Totalを測定する などのオペレーティングシステムから取得されます。モニタリングツールは、収集されたメトリクスを定期的にプロアクティブに分析して傾向を特定し、適切な対応が必要かどうかを判断する必要があります。

  • ワークロードメトリクスのベースラインを確立します。メトリクスのベースラインを確立して、期待値を定義し、良いしきい値と悪いしきい値を特定します。たとえば、通常のデータベースオペレーションでは、 のベースラインReadIOPSを最大 1,000 に定義できます。その後、このベースラインを使用して比較し、過剰使用率を特定できます。新しいメトリクスで読み取り IOPS が 2,000～3,000 の範囲にあることが一貫して示されている場合、調査、介入、改善のための対応をトリガーする可能性のある偏差を特定しました。

  • ワークロードの結果がリスクにさらされているときにアラートします。ビジネスの結果がリスクにさらされていると判断した場合は、アラートを発行します。その後、顧客に影響を与える前に問題を事前に対処するか、インシデントの影響をタイムリーに軽減できます。

  • ワークロードの予想されるアクティビティパターンを特定します。メトリクスベースラインに基づいて、ワークロードアクティビティのパターンを確立して予期しない動作を特定し、必要に応じて適切なアクションで対応します。 AWS には、統計アルゴリズムと機械学習アルゴリズムを適用してメトリクスを分析し、異常を検出するモニタリングツールが用意されています。

  • ワークロードの異常が検出された場合のアラート。Amazon RDS ワークロードのオペレーションで異常が検出された場合は、必要に応じて適切なアクションで対応できるようにアラートを発行します。

  • KPIs。Amazon RDS データベースが定義された要件を満たしていることを確認し、ビジネス目標を達成するための潜在的な改善点を特定します。測定されたメトリクスと評価KPIs の有効性を検証し、必要に応じて修正します。たとえば、同時データベース接続の最適な数に KPI を設定し、接続の試行と失敗に関するメトリクスと、作成されて実行中のユーザースレッドをモニタリングするとします。KPI ベースラインで定義されているものよりも多くのデータベース接続がある場合があります。現在のメトリクスを分析することで、結果を検出できますが、根本原因を特定できない場合があります。その場合は、メトリクスを修正し、テーブルロックのカウンターなど、追加のモニタリング対策を含める必要があります。新しいメトリクスは、データベース接続の数の増加が予期しないテーブルロックによって引き起こされるかどうかを判断するのに役立ちます。