# Amazon RDS 인스턴스에서 지표 모니터링
다음 섹션에서는 Amazon RDS 모니터링의 개요와 지표 액세스 방법에 대한 설명을 확인할 수 있습니다. 이벤트, 로그 및 데이터베이스 활동 스트림을 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS DB 인스턴스에서 이벤트, 로그 및 스트림 모니터링](CHAP_Monitor_Logs_Events.md) 섹션을 참조하세요.
**Topics**
+ [모니터링 계획](#MonitoringOverview.plan)
+ [성능 기준](#MonitoringOverview.baseline)
+ [성능 지침](#MonitoringOverview.guidelines)
+ [Amazon RDS의 모니터링 도구](MonitoringOverview.md)
+ [인스턴스 상태 조회](accessing-monitoring.md)
+ [Amazon RDS의 권장 사항](monitoring-recommendations.md)
+ [Amazon RDS 콘솔에서 지표 보기](USER_Monitoring.md)
+ [성능 개선 도우미 대시보드와 결합된 지표 보기](Viewing_Unifiedmetrics.md)
+ [Amazon CloudWatch로 Amazon RDS 지표 모니터링](monitoring-cloudwatch.md)
+ [CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링](USER_DatabaseInsights.md)
+ [성능 개선 도우미를 통한 Amazon RDS 모니터링](USER_PerfInsights.md)
+ [Amazon DevOps Guru for Amazon RDS로 성능 이상 분석](devops-guru-for-rds.md)
+ [Enhanced Monitoring을 사용하여 OS 지표 모니터링](USER_Monitoring.OS.md)
+ [Amazon RDS용 지표 참조](metrics-reference.md)
## 모니터링 계획
Amazon RDS 모니터링을 시작하기 전에 모니터링 계획을 생성합니다. 이 계획에서는 다음과 같은 의문 사항을 해결합니다.
+ 모니터링의 목표
+ 모니터링할 리소스
+ 이러한 리소스를 모니터링하는 빈도
+ 사용할 모니터링 도구
+ 모니터링 작업을 수행할 사람
+ 문제 발생 시 알려야 할 대상
## 성능 기준
모니터링 목표를 달성하려면 기준을 설정해야 합니다. 이렇게 하려면 Amazon RDS 환경에서 다양한 시간과 다양한 부하 조건으로 성능을 측정해야 합니다. 다음과 같은 지표를 모니터링할 수 있습니다.
+ 네트워크 처리량
+ 클라이언트 연결
+ 읽기, 쓰기 또는 메타데이터 작업의 I/O
+ DB 인스턴스의 버스트 크레딧 밸런스
Amazon RDS에 대한 성능 이력 데이터를 저장하는 것이 좋습니다. 저장된 데이터를 사용하여 현재 성능을 과거 추세와 비교할 수 있습니다. 또한 정상적인 성능 패턴과 이상 현상을 구별하고 문제를 해결하는 기술을 고안할 수 있습니다.
## 성능 지침
일반적으로 성능 지표에 허용되는 값은 기준이 무엇인지 그리고 애플리케이션 무엇을 수행하는지에 따라 다릅니다. 기준과의 일관된 차이 또는 추세를 조사하십시오. 다음과 같은 지표가 성능 문제의 원인인 경우가 많습니다.
+ **CPU 또는 RAM 사용량이 많음** – CPU 또는 RAM 사용량이 많을 경우 해당 애플리케이션의 목표(처리량 또는 동시성)와 일치하고 예상되는 결과라면 문제가 되지 않을 수 있습니다.
+ **디스크 공간 사용량** – 총 디스크 용량의 85퍼센트 이상이 계속 사용될 경우 디스크 공간 사용량을 검사합니다. 인스턴스에서 데이터를 삭제할 수 있는지 또는 다른 시스템에 데이터를 아카이브하여 공간을 확보할 수 있는지 확인합니다.
+ **네트워크 트래픽** – 네트워크 트래픽의 경우 시스템 관리자에게 문의하여 해당 도메인 네트워크 및 인터넷 연결의 기대 처리량을 확인합니다. 처리량이 기대값보다 항상 낮으면 네트워크 트래픽을 검사합니다.
+ **데이터베이스 연결** – 사용자 연결 수가 많고 인스턴스 성능 및 응답 시간이 저하되는 경우 데이터베이스 연결 제한을 고려합니다. DB 인스턴스에 대한 최적의 사용자 연결 수는 해당 인스턴스 클래스와, 수행하는 작업의 복잡성에 따라 다릅니다. 데이터베이스 연결 수를 지정하려면 DB 인스턴스를 `User Connections` 파라미터가 0(무제한)이 아닌 다른 값으로 설정된 파라미터 그룹과 연결합니다. 기존 파라미터 그룹을 사용하거나 새로 하나 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS의 파라미터 그룹](USER_WorkingWithParamGroups.md) 섹션을 참조하세요.
+ **IOPS 지표** – IOPS 지표의 기대값은 디스크 사양 및 서버 구성에 따라 다르므로 해당 기준에 일반적인 값을 파악합니다. 값이 기준과 계속 차이가 나는지 검사합니다. 최적의 IOPS 성능을 위해, 일반적인 작업 세트가 메모리에 적합하고 읽기 및 쓰기 작업을 최소화하는지 확인합니다.
성능이 설정된 기준을 벗어나면 워크로드에 맞게 데이터베이스 가용성을 최적화하기 위해 변경해야 할 수 있습니다. 예를 들어 DB 인스턴스의 인스턴스 클래스를 변경해야 할 수 있습니다. 또는 클라이언트에 사용할 수 있는 DB 인스턴스 및 읽기 전용 복제본의 수를 변경해야 할 수도 있습니다.
# Amazon RDS의 모니터링 도구
모니터링은 Amazon RDS 및 사용자의 AWS 솔루션의 안정성, 가용성 및 성능을 유지하는 데 있어서 중요한 부분입니다. AWS는 Amazon RDS을 모니터링하고, 이상이 있을 때 이를 보고하고, 적절할 경우 자동 조치를 취할 수 있도록 모니터링 도구를 제공합니다.
**Topics**
+ [자동 모니터링 도구](#MonitoringOverview.tools.automated)
+ [수동 모니터링 도구](#monitoring_manual_tools)
## 자동 모니터링 도구
모니터링 작업은 최대한 자동화하는 것이 좋습니다.
**Topics**
+ [Amazon RDS 인스턴스상태 및 권장 사항](#MonitoringOverview.tools.automated.rds)
+ [Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 지표](#MonitoringOverview.tools.automated.integrated)
+ [Amazon RDS 성능 개선 도우미 및 운영 체제 모니터링](#MonitoringOverview.tools.automated.metrics.rds)
+ [통합 서비스](#MonitoringOverview.tools.automated.integrated.events-logs-streams)
### Amazon RDS 인스턴스상태 및 권장 사항
다음과 같은 자동화된 도구를 사용하여 Amazon RDS을 관찰하고 문제 발생 시 보고할 수 있습니다.
+ **Amazon RDS 인스턴스 상태** - Amazon RDS 콘솔, AWS CLI 또는 RDS API를 사용하여 인스턴스의 현재 상태에 대한 세부 정보를 봅니다.
+ **Amazon RDS 권장 사항** - DB 인스턴스, 읽기 복제본, DB 파라미터 그룹 등의 데이터베이스 리소스에 대한 자동화된 권장 사항에 응답합니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS의 권장 사항](monitoring-recommendations.md) 섹션을 참조하세요.
### Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 지표
Amazon RDS는 추가 모니터링 기능을 위해 Amazon CloudWatch, Amazon EventBridge 및 과 통합됩니다.
+ **Amazon CloudWatch** – 이 서비스는 AWS 리소스와 AWS에서 실시간으로 실행 중인 애플리케이션을 모니터링합니다. 다음 Amazon CloudWatch 기능을 Amazon RDS에 사용할 수 있습니다.
+ **Amazon CloudWatch 지표** – Amazon RDS는 각각의 활성 데이터베이스에 대해 자동으로 1분마다 CloudWatch로 지표를 전송합니다. CloudWatch에서 Amazon RDS 지표에 대한 추가 요금은 표시되지 않습니다. 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch로 Amazon RDS 지표 모니터링](monitoring-cloudwatch.md) 섹션을 참조하세요.
+ **Amazon CloudWatch 경보** – 특정 기간 동안 단일 Amazon RDS 지표를 볼 수 있습니다. 그런 다음 설정한 임계값과 지표 값을 비교하여 하나 이상의 작업을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch로 Amazon RDS 지표 모니터링](monitoring-cloudwatch.md) 단원을 참조하세요.
### Amazon RDS 성능 개선 도우미 및 운영 체제 모니터링
다음과 같은 자동화된 도구를 사용하여 Amazon RDS 성능을 모니터링할 수 있습니다.
+ **Amazon RDS 성능 개선 도우미** - 데이터베이스의 로드를 평가하고 조치를 취할 시점과 위치를 결정합니다. 자세한 내용은 [성능 개선 도우미를 통한 Amazon RDS 모니터링](USER_PerfInsights.md) 단원을 참조하세요.
+ **Amazon RDS 확장된 모니터링** - 운영 체제에 대한 지표를 실시간으로 확인합니다. 자세한 내용은 [Enhanced Monitoring을 사용하여 OS 지표 모니터링](USER_Monitoring.OS.md) 단원을 참조하세요.
### 통합 서비스
다음의 AWS 서비스는 Amazon RDS와 통합됩니다.
+ *Amazon EventBridge*: 애플리케이션을 다양한 소스의 데이터와 쉽게 연결할 수 있는 서버리스 이벤트 버스 서비스입니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS 이벤트 모니터링](working-with-events.md) 단원을 참조하세요.
+ *Amazon CloudWatch Logs*로 Amazon RDS 인스턴스, CloudTrail, 기타 소스의 로그 파일을 모니터링, 저장 및 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS 로그 파일 모니터링](USER_LogAccess.md) 단원을 참조하세요.
+ *AWS CloudTrail*은 직접 수행하거나 AWS 계정을 대신하여 수행한 API 직접 호출 및 관련 이벤트를 캡처하고 지정한 Amazon S3 버킷에 로그 파일을 전송합니다. 자세한 내용은 [AWS CloudTrail에서 Amazon RDS API 호출 모니터링](logging-using-cloudtrail.md) 단원을 참조하세요.
+ *데이터베이스 활동 스트림*은 Oracle DB 인스턴스에서 거의 실시간에 가까운 활동 스트림을 제공하는 Amazon RDS 기능입니다. 자세한 내용은 [데이터베이스 활동 스트림을 사용하여 Amazon RDS 모니터링](DBActivityStreams.md) 단원을 참조하세요.
## 수동 모니터링 도구
CloudWatch 경보가 다루지 않는 항목은 수동으로 모니터링해야 합니다. Amazon RDS, CloudWatch, AWS Trusted Advisor 및 기타 AWS 콘솔 대시보드에서는 AWS 환경의 상태를 한 눈에 볼 수 있습니다. 또한 DB 인스턴스에서 로그 파일을 확인하는 것이 좋습니다.
+ Amazon RDS 콘솔에서 리소스에 대해 다음과 같은 항목을 모니터링할 수 있습니다.
+ DB 인스턴스에 대한 연결 수
+ DB 인스턴스에 대한 읽기 및 쓰기 작업량
+ DB 인스턴스에서 현재 사용 중인 스토리지 양
+ DB 인스턴스에 대해 사용 중인 메모리 및 CPU 양
+ DB 인스턴스에서 주고 받는 네트워크 트래픽 양
+ Trusted Advisor 대시보드에서는 다음과 같은 비용 최적화, 보안, 내결함성과 성능 개선 확인을 살펴볼 수 있습니다.
+ Amazon RDS 유휴 DB 인스턴스
+ Amazon RDS 보안 그룹 액세스 위험
+ Amazon RDS 백업
+ Amazon RDS 다중 AZ
이러한 사항에 대한 자세한 정보를 알고 싶다면 [Trusted Advisor Best Practices (Checks)](https://aws.amazon.com/premiumsupport/trustedadvisor/best-practices/) 단원을 참조하십시오.
+ CloudWatch 홈 페이지에 표시되는 항목은 다음과 같습니다.
+ 현재 경보 및 상태
+ 경보 및 리소스 그래프
+ 서비스 상태
또한 CloudWatch를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
+ [사용자 정의 대시보드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/DeveloperGuide/CloudWatch_Dashboards.html)를 생성하여 관심 있는 서비스를 모니터링
+ 지표 데이터를 그래프로 작성하여 문제를 해결하고 추세 파악.
+ 모든 AWS 리소스 지표 검색 및 찾아보기
+ 문제에 대해 알려주는 경보 생성 및 편집.
# 인스턴스 상태 조회
Amazon RDS 콘솔을 사용하여 빠르게 DB 인스턴스 상태에 액세스할 수 있습니다.
**Topics**
+ [Amazon RDSDB 인스턴스 상태 보기](#Overview.DBInstance.Status)
## Amazon RDSDB 인스턴스 상태 보기
의 DB 인스턴스 상태는 현재 운영 상태를 나타냅니다. 다음 절차를 사용하여 Amazon RDS 콘솔, AWS CLI 명령 또는 API 작업에서 의 DB 인스턴스 상태를 볼 수 있습니다.
**참고**
또한 Amazon RDS는 *유지 관리 상태*라는 상태를 한 가지 더 사용하며, 이는 Amazon RDS 콘솔의 **유지 관리** 열에 표시됩니다. 이 값은 DB 인스턴스에 적용해야 하는 모든 유지 관리 패치 상태를 나타냅니다. 유지 관리 상태는 DB 인스턴스 상태와 무관합니다. 유지 관리 상태에 대한 자세한 내용은 [DB 인스턴스 에 업데이트 적용](USER_UpgradeDBInstance.Maintenance.md#USER_UpgradeDBInstance.OSUpgrades) 섹션을 참조하세요.
다음 표에서 DB 인스턴스에 사용할 수 있는 상태 값을 찾습니다. 이 표에는 DB 인스턴스와 스토리지에만 요금이 청구되는지, 스토리지에만 청구되는지, 혹은 청구되지 않는지 표시됩니다. 모든 DB 인스턴스 상태의 백업 사용에는 항상 청구됩니다.
| DB 인스턴스 상태 | 청구 | 설명 |
| --- | --- | --- |
| **available** | 청구 | DB 인스턴스를 수정할 수 있습니다. |
| **backing-up** | 청구 | 현재 DB 인스턴스를 백업 중입니다. |
| **configuring-enhanced-monitoring** | 청구 | 이 DB 인스턴스에 대해 확장 모니터링이 활성화 또는 비활성화 상태입니다. |
| **configuring-iam-database-auth** | 청구 | AWS Identity and Access Management이 DB 인스턴스에 대해 (IAM) 데이터베이스 인증이 활성화 또는 비활성화 상태입니다. |
| **configuring-log-exports** | 청구 | Amazon CloudWatch Logs에 로그 파일을 게시하는 기능이 이 DB 인스턴스에 대해 활성화 또는 비활성화 상태입니다. |
| **converting-to-vpc** | 청구 | DB 인스턴스를 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)에 없는 DB 인스턴스에서 Amazon VPC에 있는 DB 인스턴스로 변환 중입니다. |
| **creating** | 미청구(비 PITR) 청구(PITR만 해당) | DB 인스턴스를 생성 중입니다. 생성 중인 DB 인스턴스에는 액세스할 수 없습니다. 시점 복구(PITR) 시 데이터베이스를 복원하는 경우 데이터베이스가 **생성 중** 상태인 동안 요금이 청구됩니다. 이는 **생성 중** 상태에서 요금이 발생하는 유일한 시나리오입니다. |
| **delete-precheck** | 미청구 | Amazon RDS가 읽기 전용 복제본이 삭제해도 안전한지 검증하고 있습니다. |
| **deleting** | 미청구 | DB 인스턴스를 삭제 중입니다. |
| **failed** | 미청구 | DB 인스턴스 오류가 발생하여 Amazon RDS로 복구할 수 없습니다. DB 인스턴스의 복원 가능한 가장 최근 시간을 기준으로 특정 시점으로 복원을 수행하여 데이터를 복구합니다. |
| **inaccessible-encryption-credentials** | 미청구 | DB 인스턴스를 암호화 또는 복호화하는 데 사용되는 AWS KMS key에 액세스하거나 복구할 수 없습니다. |
| **inaccessible-encryption-credentials-recoverable** | 요금 부과 스토리지 | DB 인스턴스를 암호화 또는 해독하는 데 사용되는 KMS 키는 액세스할 수 없습니다. 그러나 KMS 키가 활성 상태이면 DB 인스턴스를 다시 시작하면 복구할 수 있습니다. 자세한 내용은 [DB 인스턴스 암호화](Overview.Encryption.md#Overview.Encryption.Enabling) 섹션을 참조하세요. |
| **incompatible-create** | 미청구 | Amazon RDS가 DB 인스턴스를 만들려고 하지만 리소스가 DB 인스턴스와 호환되지 않기 때문에 만들 수 없습니다. 예를 들어 DB 인스턴스의 인스턴스 프로파일에 올바른 권한이 없는 경우 이 상태가 발생할 수 있습니다. |
| **incompatible-network** | 미청구 | Amazon RDS가 DB 인스턴스에 대한 복구 작업을 시도했으나 VPC의 상태로 인하여 작업을 완료할 수 없어 복구하지 못했습니다. 예를 들어 서브넷에 사용 가능한 IP 주소가 모두 사용 중이어서 Amazon RDS가 DB 인스턴스에 대한 IP 주소를 받을 수 없는 경우 이러한 상태가 발생할 수 있습니다. |
| **incompatible-option-group** | 청구 | Amazon RDS 옵션 그룹 변경을 적용하려고 시도했으나 적용하지 못했습니다. 또한 Amazon RDS는 이전 옵션 그룹 상태를 롤백하지 못했습니다. 자세한 내용은 DB 인스턴스에 대한 **최근 이벤트** 목록을 참조하십시오. 예를 들어, 옵션 그룹은 TDE 등의 옵션을 포함하는데 DB 인스턴스는 암호화된 정보를 포함하지 않는 경우 이러한 상태가 발생할 수 있습니다. |
| **incompatible-parameters** | 청구 | Amazon RDS가 DB 인스턴스의 DB 파라미터 그룹에서 지정된 파라미터가 DB 인스턴스와 호환되지 않아 DB 인스턴스를 시작할 수 없습니다. DB 인스턴스에 대한 액세스 권한을 다시 얻으려면 변경된 파라미터를 되돌리거나 DB 인스턴스와 호환되는 파라미터를 정의해야 합니다. 호환되지 않는 파라미터에 대한 자세한 내용은 DB 인스턴스에 대한 **최근 이벤트** 목록을 참조하십시오. |
| **incompatible-restore** | 미청구 | Amazon RDS가 특정 시점으로 복원을 수행할 수 없습니다. 임시 테이블 사용, MySQL에서 MyISAM 테이블 사용 또는 MariaDB에서 Aria 테이블 사용이 일반적인 원인입니다. |
| insufficient-capacity | 미청구 | Amazon RDS가 현재 충분한 용량을 사용할 수 없기 때문에 인스턴스를 생성할 수 없습니다. 동일한 인스턴스 유형으로 동일한 AZ에 DB 인스턴스를 생성하려면 DB 인스턴스를 삭제하고 몇 시간 기다린 후 다시 생성해 봅니다. 또는 다른 인스턴스 클래스 또는 AZ를 사용하여 새 인스턴스를 생성합니다. |
| **유지 관리** | 청구 | Amazon RDS는 DB 인스턴스에 유지 관리 업데이트를 적용합니다. 이 상태는 RDS가 한참 전에 미리 예약하는 인스턴스 수준의 유지 관리에 사용됩니다. |
| **수정 중** | 청구 | 고객의 DB 인스턴스 수정 요청으로 인해 DB 인스턴스를 수정 중입니다. |
| **moving-to-vpc** | 청구 | DB 인스턴스가 새 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)로 이동하는 중입니다. |
| **rebooting** | 청구 | 고객의 요청 또는 DB 인스턴스 재부팅이 필요한 Amazon RDS 프로세스로 인해 DB 인스턴스를 재부팅 중입니다. |
| **마스터 자격 증명 재설정 중** | 청구 | 고객의 재설정 요청으로 인해 DB 인스턴스 사용자 자격 증명을 재설정하는 중입니다. |
| **이름을 바꾸는 중** | 청구 | 고객의 이름 바꾸기 요청으로 인해 DB 인스턴스 이름을 바꾸는 중입니다. |
| **restore-error** | 청구 | 특정 시점으로 복원을 시도하거나 스냅샷에서 복원을 시도할 때 DB 인스턴스에서 오류가 발생했습니다. |
| **시작 중** | 요금 부과 스토리지 | DB 인스턴스를 시작하는 중입니다. |
| **stopped** | 요금 부과 스토리지 | DB 인스턴스가 중지되었습니다. |
| **stopping** | 요금 부과 스토리지 | DB 인스턴스를 중지 중입니다. |
| **storage-config-upgrade** | 청구 | DB 인스턴스의 스토리지 파일 시스템 구성이 업그레이드되고 있습니다. 이 상태는 블루/그린 배포 내의 그린 데이터베이스 또는 DB 인스턴스 읽기 전용 복제본에만 적용됩니다. |
| **storage-full** | 청구 | DB 인스턴스에 할당된 스토리지 용량이 거의 다 찼습니다. 이것은 중요한 상태이므로 즉각 이 문제를 수정하는 것이 좋습니다. 그러려면 DB 인스턴스를 수정하여 스토리지를 확장하십시오. 이러한 상황을 피하려면 스토리지 공간이 부족해지면 경고하도록 Amazon CloudWatch 경보를 설정하십시오. |
| storage-initialization | 청구 | DB 인스턴스는 스냅샷에서 복원된 후 볼륨 성능을 최적화하기 위해 Amazon S3에서 데이터 블록을 로드하고 있습니다. 작업에 사용할 수 있지만 초기화가 완료될 때까지 성능이 최대가 아닐 수 있습니다. |
| **storage-optimization** | 청구 | Amazon RDS가 DB 인스턴스의 스토리지를 최적화하고 있습니다. 스토리지 최적화 프로세스는 보통 짧지만, 가끔 최대 24시간까지 걸릴 수도 있습니다. 스토리지 최적화 중에는 DB 인스턴스를 계속 사용할 수 있습니다. 스토리지 최적화는 인스턴스의 가용성에 영향을 주지 않는 백그라운드 프로세스입니다. |
| **upgrading** | 청구 | 데이터베이스 엔진 또는 운영 체제 버전은 현재 업그레이드 중입니다. |
| **upgrade\$1failed** | 미청구 | DB 인스턴스를 지원되는 버전으로 업그레이드할 수 없습니다. Aurora는 `rds-final` 접두사를 사용하여 최종 스냅샷을 생성합니다. |
### 콘솔
**DB 인스턴스의 상태를 보려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 **Databases**(데이터베이스)를 선택합니다.
DB 인스턴스 목록과 함께 **데이터베이스 페이지**가 표시됩니다. 각 DB 인스턴스에 대해 상태 값이 표시됩니다.
![\[DB 인스턴스의 상태 보기\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RDS_instance_status.png)
### CLI
AWS CLI를 사용하여 DB 인스턴스 및 DB 인스턴스 상태 정보를 보려면 [describe-db-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/describe-db-instances.html) 명령을 사용하십시오. 예를 들어 다음 AWS CLI 명령은 모든 DB 인스턴스의 정보를 나열합니다.
```
aws rds describe-db-instances
```
특정 DB 인스턴스 및 DB 인스턴스 상태를 보려면 다음 옵션을 지정한 [describe-db-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/describe-db-instances.html) 명령을 호출하십시오.
+ `DBInstanceIdentifier` – DB 인스턴스의 이름입니다.
```
aws rds describe-db-instances --db-instance-identifier mydbinstance
```
모든 DB 인스턴스의 상태만 확인하려면 AWS CLI에서 다음 쿼리를 사용하십시오.
```
aws rds describe-db-instances --query 'DBInstances[*].[DBInstanceIdentifier,DBInstanceStatus]' --output table
```
### API
Amazon RDS API를 사용하여 DB 인스턴스 상태를 보려면 [DescribeDBInstances](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_DescribeDBInstances.html) 작업을 호출하십시오.
# Amazon RDS의 권장 사항
Amazon RDS에서는 DB 인스턴스, 읽기 전용 복제본, DB 파라미터 그룹과 같은 데이터베이스 리소스에 대한 자동화된 권장 사항을 제공합니다. 이러한 권장 사항은 DB 인스턴스 구성, 사용량 및 성능 데이터에 대한 분석을 통해 모범 사례 지침을 제공합니다.
Amazon RDS 성능 개선 도우미는 특정 지표를 모니터링하고 특정 리소스에 대해 문제가 될 수 있다고 간주되는 수준을 분석하여 임계값을 자동으로 생성합니다. 지정된 기간 동안 새 지표 값이 사전 정의된 임계값을 초과하면 성능 개선 도우미는 사전 예방적 권장 사항을 생성합니다. 이 권장 사항은 향후 데이터베이스 성능에 미치는 영향을 방지하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 데이터베이스에 연결된 세션이 활성 작업을 수행하지 않지만 데이터베이스 리소스가 차단된 상태로 유지될 수 있는 경우 RDS for PostgreSQL 인스턴스에 대해 'Idle In Transaction' 권장 사항이 생성됩니다. 사전 예방적 권장 사항을 받으려면 유료 등급 보존 기간과 함께 성능 개선 도우미를 활성화해야 합니다. 성능 개선 도우미를 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS의 성능 개선 도우미 설정 및 해제](USER_PerfInsights.Enabling.md) 섹션을 참조하세요. 성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존](USER_PerfInsights.Overview.cost.md) 섹션을 참조하세요.
DevOps Guru for RDS는 특정 지표를 모니터링하여 지표의 행동이 매우 비정상적이거나 이례적으로 전환되는 시점을 탐지합니다. 이러한 이상 현상은 권장 사항이 포함된 사후 대응적 인사이트로 보고됩니다. 예를 들어, DevOps Guru for RDS는 CPU 용량을 늘리거나 DB 로드에 기여하는 대기 이벤트를 조사할 것을 권장할 수 있습니다. DevOps Guru for RDS는 임계값 기반 사전 예방적 권장 사항도 제공합니다. 이러한 권장 사항을 적용하려면 DevOps Guru for RDS를 켜야 합니다. DevOps Guru for RDS를 켜는 방법에 대한 자세한 내용은 [DevOps Guru 활성화 및 리소스 적용 범위 지정](devops-guru-for-rds.md#devops-guru-for-rds.configuring.coverage) 섹션을 참조하세요.
권장 사항은 활성, 무시, 보류 또는 해결됨 상태 중 하나로 나타납니다. 해결된 권장 사항은 365일 동안 제공됩니다.
권장 사항을 보거나 무시할 수 있습니다. 즉시 구성 기반 활성 권장 사항을 적용하거나, 다음 유지 관리 기간으로 예약하거나, 무시할 수 있습니다. 임계값 기반 사전 예방 및 기계 학습 기반 사후 대응 권장 사항의 경우 문제의 제안된 원인을 검토한 다음 권장 조치를 수행하여 문제를 해결해야 합니다.
권장 사항은 다음 AWS 리전에서 지원됩니다.
+ 미국 동부(오하이오)
+ 미국 동부(버지니아 북부)
+ 미국 서부(캘리포니아 북부)
+ 미국 서부(오레곤)
+ 아시아 태평양(뭄바이)
+ 아시아 태평양(서울)
+ 아시아 태평양(싱가포르)
+ 아시아 태평양(시드니)
+ 아시아 태평양(도쿄)
+ 캐나다(중부)
+ 유럽(프랑크푸르트)
+ 유럽(아일랜드)
+ 유럽(런던)
+ 유럽(파리)
+ 유럽(스톡홀름)
+ 남아메리카(상파울루)
다음 섹션에서 Amazon RDS의 권장 사항을 보고, 적용하고, 무시하고, 수정하는 방법을 알아보세요.
**Topics**
+ [Amazon RDS 권장 사항 보기](UserRecommendationsView.md)
+ [Amazon RDS 권장 사항 적용](USERRecommendationsManage.ApplyRecommendation.md)
+ [Amazon RDS 권장 사항 무시](USERRecommendationsManage.DismissRecommendation.md)
+ [무시된 Amazon RDS 권장 사항을 활성 권장 사항으로 수정](USERRecommendationsManage.DismissToActiveRecommendation.md)
+ [Amazon RDS 권장 사항 참조](USERRecommendationsManage.RecommendationReference.md)
# Amazon RDS 권장 사항 보기
Amazon RDS 콘솔을 사용하면 데이터베이스 리소스에 대한 Amazon RDS 권장 사항을 볼 수 있습니다.
## 콘솔
**Amazon RDS 권장 사항을 확인하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 다음 중 하나를 수행합니다.
+ **권장 사항**을 선택합니다. 리소스에 대한 활성 권장 사항 수와 지난달 생성된 심각도가 가장 높은 권장 사항 수는 **권장 사항** 옆에서 확인할 수 있습니다. 각 심각도에 대한 활성 권장 사항 수를 찾으려면 가장 높은 심각도를 나타내는 숫자를 선택하면 됩니다.
![\[콘솔에서 권장 사항 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/recommendations-select.png)
기본적으로 **권장 사항** 페이지에는 지난달의 새 권장 사항 목록이 표시됩니다. Amazon RDS는 계정의 모든 리소스에 대해 권장 사항을 제공하고 심각도별로 권장 사항을 정렬합니다.
![\[모든 권장 사항이 포함된 콘솔의 기본 권장 사항 페이지.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_List.png)
권장 사항을 선택하여 페이지 하단에서 영향을 받는 리소스와 권장 사항 적용 방법에 대한 세부 정보가 포함된 섹션을 볼 수 있습니다.
+ **데이터베이스** 페이지에서 리소스에 대한 **권장 사항**을 선택합니다.
![\[콘솔의 데이터베이스 페이지에서 권장 사항 옵션 선택.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_DBpage.png)
**권장 사항** 탭에는 선택한 리소스에 대한 권장 사항 및 세부 정보가 표시됩니다.
![\[콘솔의 데이터베이스 페이지에 있는 권장 사항 탭.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommendationsTab_DBpage.png)
권장 사항에 대한 세부 정보는 다음과 같습니다.
+ **심각도** - 문제의 영향 수준입니다. 심각도 수준은 **높음**, **보통**, **낮음**, **정보용**으로 나뉩니다.
+ **탐지** - 영향을 받는 리소스의 수와 문제에 대한 간략한 설명입니다. 권장 사항 및 분석 세부 정보를 보려면 이 링크를 선택하세요.
+ **권장 사항** - 적용할 권장 조치에 대한 간략한 설명입니다.
+ **영향** - 권장 사항이 적용되지 않을 때 발생할 수 있는 영향에 대한 간략한 설명입니다.
+ **카테고리** - 권장 사항 유형입니다. 카테고리는 **성능 효율성**, **보안**, **신뢰성**, **비용 최적화**, **운영 우수성**, **지속 가능성**입니다.
+ **상태** - 현재 권장 사항의 상태입니다. 가능한 상태로는 **모두**, **활성**, **무시**, **해결됨**, **보류 중**이 있습니다.
+ **시작 시간** - 문제가 시작된 시간입니다. 예를 들어, **18시간 전**일 수 있습니다.
+ **최종 수정 시간** - **심각도** 변경으로 인해 시스템에서 권장 사항을 마지막으로 업데이트한 시간 또는 권장 사항에 응답한 시간입니다. 예를 들어, **10시간 전**일 수 있습니다.
+ **종료 시간** - 문제가 종료된 시간입니다. 계속되는 문제의 경우 시간이 표시되지 않습니다.
+ **리소스 식별자** - 하나 이상의 리소스 이름입니다.
1. (선택 사항) 필드에서 **심각도** 또는 **카테고리** 연산자를 선택하여 권장 사항 목록을 필터링합니다.
![\[콘솔에서 심각도 작업이 포함된 권장 사항 페이지.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_Severity.png)
선택한 작업에 대한 권장 사항이 표시됩니다.
1. (선택 사항) 다음 권장 사항 상태 중 하나를 선택합니다.
+ **활성**(기본값) – 적용하거나, 다음 유지 관리 기간에 예약하거나, 무시할 수 있는 현재 권장 사항을 표시합니다.
+ **모두** - 현재 상태의 모든 권장 사항을 표시합니다.
+ **무시** - 무시된 권장 사항을 표시합니다.
+ **해결됨** - 해결된 권장 사항을 표시합니다.
+ **보류 중** - 권장 조치가 진행 중이거나 다음 유지 관리 기간에 예정되어 있는 권장 사항을 표시합니다.
![\[콘솔에서 상태별로 필터링된 권장 사항.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_Status.png)
1. (선택 사항) 기간을 수정하려면 **최종 수정 시간**에서 **상대 모드** 또는 **절대 모드**를 선택합니다. **권장 사항** 페이지에는 해당 기간에 생성된 권장 사항이 표시됩니다. 기본 기간은 지난달입니다. **절대 모드**에서는 기간을 선택하거나 **시작 날짜** 및 **종료 날짜** 필드에 시간을 입력할 수 있습니다.
![\[콘솔에서 기간별로 필터링된 권장 사항.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_TimeMode.png)
설정된 기간에 대한 권장 사항이 표시됩니다.
범위를 **전체**로 설정하면 계정 내 리소스에 대한 모든 권장 사항을 볼 수 있다는 점을 참고하세요.
1. (선택 사항) 오른쪽에서 **기본 설정**을 선택하여 표시할 세부 정보를 사용자 지정합니다. 페이지 크기를 선택하고, 텍스트 줄을 줄 바꿈하고, 열을 허용하거나 숨길 수 있습니다.
1. (선택 사항) 권장 사항을 선택한 다음 **세부 정보 보기**를 선택합니다.
![\[선택한 권장 사항 및 세부 정보 보기 버튼이 선택된 콘솔의 권장 사항 페이지\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_viewDetailsSelect.png)
권장 사항 세부 정보 페이지가 표시됩니다. 제목은 발견된 문제가 있는 리소스의 총 개수와 심각도를 제공합니다.
이상 항목 기반 사후 대응 권장 사항의 세부 정보 페이지에 있는 구성 요소에 대한 자세한 내용은 Amazon DevOps Guru 사용 설명서의 [Viewing reactive anomalies](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.analyzing.metrics.html)를 참조하세요.**
임계값 기반 사전 권장 사항의 세부 정보 페이지에 있는 구성 요소에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미 사전 권장 사항 보기](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md) 섹션을 참조하세요.
다른 자동 권장 사항은 권장 사항 세부 정보 페이지에 다음 구성 요소를 표시합니다.
+ **권장 사항** - 권장 사항에 대한 요약과 권장 사항을 적용하는 데 가동 중지가 필요한지 여부를 표시합니다.
![\[콘솔의 권장 사항 섹션을 보여주는 권장 사항 세부 정보 페이지.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommendationSummary.png)
+ **영향을 받는 리소스** - 영향을 받는 리소스의 세부 정보입니다.
![\[콘솔의 영향을 받는 리소스 섹션을 보여주는 권장 사항 세부 정보 페이지.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_AffectedResources.png)
+ **권장 사항 세부 정보** - 지원되는 엔진 정보, 권장 사항을 적용하는 데 필요한 모든 관련 비용, 자세히 알아볼 수 있는 설명서 링크가 나와 있습니다.
![\[콘솔의 권장 사항 세부 정보 섹션을 보여주는 권장 사항 세부 정보 페이지\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommendationDetails.png)
## CLI
DB 인스턴스 의 Amazon RDS 권장 사항을 보려면 AWS CLI에서 다음 명령을 사용하세요.
```
aws rds describe-db-recommendations
```
## RDS API
Amazon RDS API를 사용하여 Amazon RDS 권장 사항을 보려면 [DescribeDBRecommendations](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_DescribeDBRecommendations.html) 작업을 사용하세요.
# Amazon RDS 권장 사항 적용
Amazon RDS 콘솔을 사용하여 Amazon RDS 권장 사항을 적용하려면 세부 정보 페이지에서 구성 기반 권장 사항 또는 영향을 받는 리소스를 선택하세요. 그런 다음 권장 사항을 즉시 적용하거나 다음 유지 관리 기간으로 미루도록 선택하세요. 변경 사항을 적용하려면 리소스를 다시 시작해야 할 수 있습니다. 일부 DB 파라미터 그룹 권장 사항의 경우 리소스를 다시 시작해야 할 수 있습니다.
임계값 기반 사전 예방적 권장 사항이나 이상 항목 기반 사후 권장 사항에는 적용 옵션이 없으므로, 추가 검토가 필요할 수 있습니다.
## 콘솔
**구성 기반 권장 사항을 적용하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 다음 중 하나를 수행합니다.
+ **권장 사항**을 선택합니다.
모든 권장 사항 목록과 함께 **권장 사항** 페이지가 나타납니다.
+ **데이터베이스**를 선택한 다음 데이터베이스 페이지에서 리소스에 대한 **권장 사항**을 선택합니다.
선택한 권장 사항의 **권장 사항** 탭에 세부 정보가 표시됩니다.
+ **권장 사항** 페이지 또는 **데이터베이스** 페이지의 **권장 사항** 탭에서 활성 권장 사항에 대한 **탐지**를 선택합니다.
권장 사항 세부 정보 페이지가 표시됩니다.
1. 권장 사항 세부 정보 페이지에서 권장 사항 또는 영향을 받는 리소스를 하나 이상 선택하고 다음 중 하나를 수행합니다.
+ **적용**을 선택한 다음 **즉시 적용**을 선택하여 권장 사항을 즉시 적용합니다.
+ **적용**을 선택하고 **다음 유지 관리 기간에 적용**을 선택하여 다음 유지 관리 기간에 일정을 예약합니다.
선택한 권장 사항 상태는 다음 유지 관리 기간까지 보류 중으로 업데이트됩니다.
![\[활성 권장 사항이 선택되었으며 콘솔에 해당 옵션이 강조 표시된 적용 버튼\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_Apply_Defer.png)
확인 창이 나타납니다.
1. **애플리케이션 확인**을 선택하여 권장 사항을 적용합니다. 이 창은 변경 사항을 적용하기 위해 리소스를 자동으로 다시 시작해야 할지, 수동으로 다시 시작해야 할지 확인합니다.
다음 예제에서는 권장 사항을 즉시 적용하기 위한 확인 창을 보여줍니다.
![\[권장 사항을 즉시 적용할 수 있는 콘솔의 확인 창\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_ApplyImmediately.png)
다음 예제는 다음 유지 관리 기간에 권장 사항을 적용하기로 예약하는 확인 창을 보여줍니다.
![\[콘솔의 확인 창에서 다음 유지 관리 기간에 권장 사항을 적용하도록 예약할 수 있습니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_Defer.png)
배너에 권장 사항이 적용되거나 적용에 실패하면 메시지가 표시됩니다.
다음 예제에서는 성공 메시지가 포함된 배너를 보여줍니다.
![\[콘솔의 배너에는 권장 사항을 적용할 리소스 수가 포함된 메시지가 표시됩니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-Apply-Banner.png)
다음 예제에서는 실패 메시지가 포함된 배너를 보여줍니다.
![\[권장 사항을 적용하지 못한 리소스와 실패 이유가 포함된 메시지를 표시하는 콘솔의 배너.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-Apply-Banner-failure.png)
## RDS API
**Amazon RDS API를 사용하여 구성 기반 RDS 권장 사항을 적용하려면**
1. [DescribeDBRecommendations](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_DescribeDBRecommendations.html) 작업을 사용합니다. 출력의 `RecommendedActions`에 하나 이상의 권장 조치가 포함될 수 있습니다.
1. 1단계의 각 권장 조치에 대해 [RecommendedAction](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_RecommendedAction.html) 객체를 사용합니다. 출력에는 `Operation` 및 `Parameters`가 포함됩니다.
다음 예제는 하나 이상의 권장 조치가 포함된 출력을 보여줍니다.
```
"RecommendedActions": [
{
"ActionId": "0b19ed15-840f-463c-a200-b10af1b552e3",
"Title": "Turn on auto backup", // localized
"Description": "Turn on auto backup for my-mysql-instance-1", // localized
"Operation": "ModifyDbInstance",
"Parameters": [
{
"Key": "DbInstanceIdentifier",
"Value": "my-mysql-instance-1"
},
{
"Key": "BackupRetentionPeriod",
"Value": "7"
}
],
"ApplyModes": ["immediately", "next-maintenance-window"],
"Status": "applied"
},
... // several others
],
```
1. 2단계의 출력에서 각 권장 조치에 대해 `operation`을 사용하고 `Parameters` 값을 입력합니다.
1. 2단계의 작업이 성공하면 [ModifyDBRecommendation](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBRecommendation.html) 작업을 사용하여 권장 사항 상태를 수정합니다.
# Amazon RDS 권장 사항 무시
Amazon RDS 콘솔, AWS CLI 또는 Amazon RDS API를 사용하여 하나 이상의 Amazon RDS 권장 사항을 무시할 수 있습니다.
## 콘솔
**하나 이상의 권장 사항을 무시하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 다음 중 하나를 수행합니다.
+ **권장 사항**을 선택합니다.
모든 권장 사항 목록과 함께 **권장 사항** 페이지가 나타납니다.
+ **데이터베이스**를 선택한 다음 데이터베이스 페이지에서 리소스에 대한 **권장 사항**을 선택합니다.
선택한 권장 사항의 **권장 사항** 탭에 세부 정보가 표시됩니다.
+ **권장 사항** 페이지 또는 **데이터베이스** 페이지의 **권장 사항** 탭에서 활성 권장 사항에 대한 **탐지**를 선택합니다.
권장 사항 세부 정보 페이지에는 영향을 받는 리소스 목록이 표시됩니다.
1. 권장 사항 세부 정보 페이지에서 하나 이상의 권장 사항 또는 영향을 받는 리소스를 선택한 다음 **무시**를 선택합니다.
다음 예제는 무시하기로 선택한 활성 권장 사항이 여러 개 있는 **권장 사항** 페이지를 보여줍니다.
![\[몇 개의 활성 권장 사항이 선택되어 있고 콘솔에 무시 버튼이 강조 표시됨\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_Dismiss.png)
선택한 하나 이상의 권장 사항이 무시되면 배너에 메시지가 표시됩니다.
다음 예제에서는 성공 메시지가 포함된 배너를 보여줍니다.
![\[권장 사항을 무시하는 데 성공한 리소스 수가 포함된 메시지를 보여주는 콘솔의 배너\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-Dismiss-Banner.png)
다음 예제에서는 실패 메시지가 포함된 배너를 보여줍니다.
![\[권장 사항을 무시하는 데 실패한 리소스가 포함된 메시지를 보여주는 콘솔의 배너\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-Dismiss-Banner-failure.png)
## CLI
**AWS CLI를 사용하여 RDS 권장 사항을 무시하려면**
1. 명령을 실행합니다.`aws rds describe-db-recommendations --filters "Name=status,Values=active"`
출력에서 `active` 상태에 있는 권장 사항의 목록을 제공합니다.
1. 1단계에서 무시하려는 권장 사항에 대한 `recommendationId`를 찾습니다.
1. 2단계에서 `recommendationId`와 함께 `>aws rds modify-db-recommendation --status dismissed --recommendationId ` 명령을 실행하여 권장 사항을 무시합니다.
## RDS API
Amazon RDS API를 사용하여 RDS 권장 사항을 무시하려면 [ModifyDBRecommendation](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBRecommendation.html) 작업을 사용합니다.
# 무시된 Amazon RDS 권장 사항을 활성 권장 사항으로 수정
Amazon RDS 콘솔, AWS CLI 또는 Amazon RDS API를 사용하여 무시된 Amazon RDS 권장 사항 하나 이상을 활성 권장 사항으로 변경할 수 있습니다.
## 콘솔
**하나 이상의 무시된 권장 사항을 활성 권장 사항으로 이동하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 다음 중 하나를 수행합니다.
+ **권장 사항**을 선택합니다.
**권장 사항** 페이지에는 계정 내 모든 리소스의 심각도별로 정렬된 권장 사항 목록이 표시됩니다.
+ **데이터베이스**를 선택한 다음 데이터베이스 페이지에서 리소스에 대한 **권장 사항**을 선택합니다.
**권장 사항** 탭에는 선택한 리소스에 대한 권장 사항 및 세부 정보가 표시됩니다.
1. 목록에서 무시된 권장 사항을 하나 이상 선택한 다음 **활성으로 이동**을 선택합니다.
![\[몇 개의 무시된 권장 사항이 선택되어 있고 콘솔에 활성으로 이동 버튼이 강조 표시됨\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_DismissToActive.png)
선택한 권장 사항을 무시 상태에서 활성 상태로 이동하면 배너에 성공 또는 실패 메시지가 표시됩니다.
다음 예제에서는 성공 메시지가 포함된 배너를 보여줍니다.
![\[무시된 권장 사항에서 활성 권장 사항으로 성공적으로 이동한 리소스 수와 함께 메시지를 보여주는 콘솔의 배너\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-DismissToActive-Banner.png)
다음 예제에서는 실패 메시지가 포함된 배너를 보여줍니다.
![\[무시된 권장 사항에서 활성 권장 사항으로 이동하는 데 실패한 리소스와 함께 메시지를 보여주는 콘솔의 배너\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-DismissToActive-Banner-Failure.png)
## CLI
**AWS CLI를 사용하여 무시된 RDS 권장 사항을 활성 권장 사항으로 변경하려면**
1. 명령을 실행합니다.`aws rds describe-db-recommendations --filters "Name=status,Values=dismissed"`
출력에서 `dismissed` 상태에 있는 권장 사항의 목록을 제공합니다.
1. 1단계에서 상태를 변경하려는 권장 사항에 대한 `recommendationId`를 찾습니다.
1. 2단계에서 `recommendationId`와 함께 `>aws rds modify-db-recommendation --status active --recommendationId ` 명령을 실행하여 활성 권장 사항으로 변경합니다.
## RDS API
Amazon RDS API를 사용하여 무시된 RDS 권장 사항을 활성 권장 사항으로 변경하려면 [ModifyDBRecommendation](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBRecommendation.html) 작업을 사용합니다.
# Amazon RDS 권장 사항 참조
Amazon RDS는 리소스가 생성되거나 수정될 때 리소스에 대해 권장 사항을 생성합니다. 다음 표에서 Amazon RDS의 권장 사항 예제를 찾을 수 있습니다.
| Type | 설명 | 권장 사항 | 가동 중지 필요 | 추가 정보 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 사용 중인 마그네틱 볼륨 | DB 인스턴스에서 마그네틱 스토리지를 사용 중입니다. 대부분 DB 인스턴스에 대해 마그네틱 스토리지는 권장되지 않습니다. 범용(SSD) 또는 프로비저닝된 IOPS 등 다른 스토리지 유형을 선택하세요. | 범용(SSD) 또는 프로비저닝된 IOPS 등 다른 스토리지 유형을 선택하세요. | 예 | Amazon EC2 설명서의 [이전 세대 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-volume-types.html#vol-type-prev) |
| 리소스 자동 백업이 비활성화되어 있습니다. | DB 인스턴스에 대해 자동 백업이 활성화되어 있지 않습니다. 자동 백업은 DB 인스턴스의 특정 시점 복구를 가능하게 하므로, 권장됩니다. | 보존 기간이 최대 14일인 자동 백업을 활성화하세요. | 예 | [자동 백업 활성화](USER_WorkingWithAutomatedBackups.Enabling.md) AWS 데이터베이스 블로그의[ Demystifying Amazon RDS backup storage costs](https://aws.amazon.com/blogs/database/demystifying-amazon-rds-backup-storage-costs/) |
| 엔진 마이너 버전 업그레이드가 필요합니다. | 데이터베이스 리소스가 최신 마이너 DB 엔진 버전을 실행하지 않습니다. 최신 마이너 버전에는 최신 보안 수정 및 기타 개선 사항이 포함되어 있습니다. | 최신 엔진 버전으로 업그레이드하세요. | 예 | [DB 인스턴스 엔진 버전 업그레이드](USER_UpgradeDBInstance.Upgrading.md) |
| 향상된 모니터링이 꺼졌습니다. | 데이터베이스 리소스에 향상된 모니터링이 켜져 있지 않습니다. 확장된 모니터링은 모니터링 및 문제 해결을 위해 실시간 운영 체제 지표를 제공합니다. | 향상된 모니터링을 켜세요. | 아니요 | [Enhanced Monitoring을 사용하여 OS 지표 모니터링](USER_Monitoring.OS.md) |
| 스토리지 암호화가 비활성화되어 있습니다. | Amazon RDS는 AWS Key Management Service(AWS KMS)에서 관리하는 키를 사용하여 모든 데이터베이스 엔진에 대한 저장 중 암호화를 지원합니다. Amazon RDS 암호화를 사용하는 활성 DB 인스턴스에서는 스토리지에 저장된 데이터가 자동 백업, 읽기 전용 복제본 및 스냅샷과 마찬가지로 암호화됩니다. DB 인스턴스를 만들 때 암호화가 켜져 있지 않으면 암호화를 켜기 전에 DB 인스턴스의 해독된 스냅샷에 대한 암호화된 사본을 만들어 복원해야 합니다. | DB 인스턴스에 저장된 데이터의 암호화를 활성화하세요. | 예 | [Amazon RDS 의 보안](UsingWithRDS.md) [Amazon RDS용 DB 스냅샷 복사](USER_CopySnapshot.md) |
| 성능 개선 도우미가 비활성화되어 있습니다. | 성능 개선 도우미는 데이터베이스 성능 문제를 분석하고 해결하는 데 도움이 되는 DB 인스턴스 로드를 모니터링합니다. 성능 개선 도우미를 켜는 것이 좋습니다. | 성능 개선 도우미를 활성화합니다. | 아니요 | [성능 개선 도우미를 통한 Amazon RDS 모니터링](USER_PerfInsights.md) |
| DB 인스턴스에 스토리지 자동 크기 조정이 해제되어 있습니다. | DB 인스턴스에 대해 스토리지 자동 크기 조정이 활성화되어 있지 않습니다. 데이터베이스 워크로드가 증가하면 RDS 스토리지 자동 크기 조정 기능은 가동 중지 시간 없이 스토리지 용량을 자동으로 확장합니다. | 지정된 최대 스토리지 임계값으로 Amazon RDS 스토리지 자동 크기 조정을 활성화하세요. | 아니요 | [Amazon RDS 스토리지 Autoscaling을 사용한 용량 자동 관리](USER_PIOPS.Autoscaling.md) |
| RDS 리소스 메이저 버전 업데이트가 필요합니다. | 현재 DB 엔진용 메이저 버전이 설치된 데이터베이스는 지원되지 않습니다. 새 기능과 개선 사항이 포함된 최신 메이저 버전으로 업그레이드하는 것이 좋습니다. | DB 엔진의 최신 메이저 버전으로 업그레이드하세요. | 예 | [DB 인스턴스 엔진 버전 업그레이드](USER_UpgradeDBInstance.Upgrading.md) [데이터베이스 업데이트에 Amazon RDS 블루/그린 배포 사용](blue-green-deployments.md) |
| RDS 리소스 인스턴스 클래스 업데이트가 필요합니다. | DB 인스턴스가 이전 세대 DB 인스턴스 클래스를 실행하고 있습니다. 이전 세대의 DB 인스턴스 클래스를 더 좋은 비용, 성능 또는 이 둘 모두를 갖춘 DB 인스턴스 클래스로 대체했습니다. 최신 세대의 DB 인스턴스 클래스로 DB 인스턴스를 실행하는 것이 좋습니다. | DB 인스턴스 클래스를 업그레이드하세요. | 예 | [DB 인스턴스 클래스에 지원되는 DB 엔진](Concepts.DBInstanceClass.Support.md) |
| RDS 리소스가 라이선스 포함 상태에서 지원 종료 엔진 에디션을 사용합니다. | 현재 라이선스를 계속 지원받으려면 메이저 버전을 Amazon RDS에서 지원하는 최신 엔진 버전으로 업그레이드하는 것이 좋습니다. 데이터베이스의 엔진 버전이 현재 라이선스에서 지원되지 않습니다. | 라이선스 모델을 계속 사용하려면 데이터베이스를 Amazon RDS에서 지원되는 최신 버전으로 업그레이드하는 것이 좋습니다. | 예 | [Oracle 메이저 버전 업그레이드](USER_UpgradeDBInstance.Oracle.Major.md) |
| DB 인스턴스가 다중 AZ 배포를 사용하지 않습니다. | 다중 AZ 배포를 사용하는 것이 좋습니다. 다중 AZ 배포는 DB 인스턴스의 가용성과 내구성을 향상합니다. | 영향을 받는 DB 인스턴스에 대한 다중 AZ를 설정하세요. | 아니요 이 변경 도중에는 가동 중지 시간이 발생하지 않습니다. 그러나 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 자세한 내용은 [DB 인스턴스를 Amazon RDS용 다중 AZ 배포로 변환](Concepts.MultiAZ.Migrating.md) 섹션을 참조하세요. | [Amazon RDS 다중 AZ 요금](https://aws.amazon.com/rds/features/multi-az/#Pricing) |
| DB 메모리 파라미터가 기본값과 다릅니다. | DB 인스턴스의 메모리 파라미터가 기본값과 크게 다릅니다. 이러한 설정은 성능에 영향을 미치고 오류를 일으킬 수 있습니다. DB 인스턴스에 대한 사용자 지정 메모리 파라미터를 DB 파라미터 그룹의 기본값으로 재설정하는 것이 좋습니다. | 메모리 파라미터를 기본값으로 재설정하세요. | 아니요 | AWS 데이터베이스 블로그의 [Best practices for configuring performance parameters for Amazon RDS for MySQL](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| 최적 값보다 작은 값을 사용하는 `InnoDB_Change_Buffering` 파라미터 | 변경 버퍼링을 사용하면 MySQL DB 인스턴스가 보조 인덱스를 유지하는 데 필요한 몇 가지 쓰기를 연기할 수 있습니다. 이 기능은 디스크 속도가 느린 환경에서 유용했습니다. 변경 버퍼링 구성으로 인해 DB 성능이 약간 향상되었지만, 충돌 복구가 지연되고 업그레이드 중 종료 시간이 길어졌습니다. MySQL 버전 8.4에서 기본적으로 `OFF`로 설정되어 있습니다. | DB 파라미터 그룹의 `InnoDB_Change_Buffering` 파라미터를 `NONE`으로 설정하세요. | 아니요 | AWS 데이터베이스 블로그의 [Best practices for configuring performance parameters for Amazon RDS for MySQL](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| 쿼리 캐시 파라미터가 켜져 있습니다. | 변경으로 인해 쿼리 캐시를 제거해야 하는 경우 DB 인스턴스가 정지된 것처럼 보입니다. 쿼리 캐시는 대부분의 워크로드에 이점이 되지 못합니다. 쿼리 캐시는 MySQL 8.0 이상 버전에서 제거되었습니다. query\$1cache\$1type 파라미터를 0으로 설정하는 것이 좋습니다. | DB 파라미터 그룹에서 `query_cache_type` 파라미터 값을 `0`으로 설정하세요. | 예 | AWS 데이터베이스 블로그의 [Best practices for configuring performance parameters for Amazon RDS for MySQL](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| `log_output` 파라미터가 표로 설정되었습니다. | `log_output`을 `TABLE`로 설정하면 `log_output`을 `FILE`로 설정한 경우보다 더 많은 스토리지가 사용됩니다. 스토리지 크기 제한에 도달하지 않도록 파라미터를 `FILE`로 설정하는 것이 좋습니다. MySQL 8.4 이상 버전에서 기본적으로 `FILE`로 설정되어 있습니다. | DB 파라미터 그룹에서 `log_output` 파라미터 값을 `FILE`으로 설정하세요. | 아니요 | [ MySQL 데이터베이스 로그 파일](USER_LogAccess.Concepts.MySQL.md) |
| 파라미터 그룹이 대용량 페이지를 사용하지 않습니다. | 대용량 페이지는 데이터베이스 확장성을 높일 수 있는데, DB 인스턴스가 대용량 페이지를 사용하지 않습니다. `use_large_pages` 파라미터 값을 DB 인스턴스의 DB 파라미터 그룹에서만 `ONLY`로 설정하는 것이 좋습니다. | DB 파라미터 그룹에서 `use_large_pages` 파라미터 값을 `ONLY`으로 설정하세요. | 예 | [RDS for Oracle 인스턴스에 HugePages 활성화](Oracle.Concepts.HugePages.md) |
| `autovacuum` 파라미터가 비활성화되어 있습니다. | DB 인스턴스의 autovacuum 파라미터가 비활성화되어 있습니다. autovacuum 기능을 비활성화하면 표 및 인덱스 팽창이 증가하고 성능에 영향을 미칩니다. DB 파라미터 그룹에서 autovacuum을 켜는 것이 좋습니다. | DB 파라미터 그룹에서 autovacuum 파라미터를 활성화하세요. | 아니요 | AWS 데이터베이스 블로그의[ Understanding autovacuum in Amazon RDS for PostgreSQL environments](https://aws.amazon.com/blogs/database/understanding-autovacuum-in-amazon-rds-for-postgresql-environments/) |
| `synchronous_commit` 파라미터가 비활성화되어 있습니다. | `synchronous_commit` 파라미터를 끄면 데이터베이스 충돌로 인해 데이터가 손실될 수 있습니다. 데이터베이스의 내구성에 악영향을 미칠 수 있습니다. `synchronous_commit` 파라미터를 활성화하는 것이 좋습니다. | DB 파라미터 그룹에서 `synchronous_commit` 파라미터를 활성화하세요. | 예 | AWS 데이터베이스 블로그의[ Amazon Aurora PostgreSQL parameters: Replication, security, and logging](https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-aurora-postgresql-parameters-part-2-replication-security-and-logging/) |
| `track_counts` 파라미터가 비활성화되어 있습니다. | `track_counts` 파라미터를 비활성화하면 데이터베이스에서 데이터베이스 활동 통계를 수집하지 않습니다. Autovacuum을 사용하려면 이러한 통계가 제대로 작동해야 합니다. `track_counts` 파라미터를 `1`으로 설정하는 것이 좋습니다. | `track_counts` 파라미터를 `1`로 설정하세요. | 아니요 | [PostgreSQL의 런타임 통계](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-statistics.html#GUC-TRACK-COUNTS) |
| `enable_indexonlyscan` 파라미터가 비활성화되어 있습니다. | 인덱스 전용 스캔 계획 유형이 비활성화되어 있으면 쿼리 플래너 또는 옵티마이저가 인덱스 전용 스캔 계획 유형을 사용할 수 없습니다. `enable_indexonlyscan` 파라미터 값을 `1`으로 설정하는 것이 좋습니다. | `enable_indexonlyscan` 파라미터 값을 `1`로 설정하세요. | 아니요 | [PostgreSQL용 플래너 메서드 구성](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-query.html#GUC-ENABLE-INDEXONLYSCAN) |
| `enable_indexscan` 파라미터가 비활성화되어 있습니다. | 인덱스 스캔 계획 유형이 비활성화되어 있으면 쿼리 플래너 또는 옵티마이저가 인덱스 스캔 계획 유형을 사용할 수 없습니다. `enable_indexscan` 값을 `1`로 설정하는 것이 좋습니다. | `enable_indexscan` 파라미터 값을 `1`로 설정하세요. | 아니요 | [PostgreSQL용 플래너 메서드 구성](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-query.html#GUC-ENABLE-INDEXONLYSCAN) |
| `innodb_flush_log_at_trx` 파라미터가 비활성화되어 있습니다. | DB 인스턴스의 `innodb_flush_log_at_trx` 파라미터 값은 안전한 값이 아닙니다. 이 파라미터는 디스크에 대한 커밋 작업의 지속성을 제어합니다. `innodb_flush_log_at_trx` 파라미터를 `1`으로 설정하는 것이 좋습니다. | `innodb_flush_log_at_trx` 파라미터 값을 `1`로 설정하세요. | 아니요 | AWS 데이터베이스 블로그의 [Best practices for configuring performance parameters for Amazon RDS for MySQL](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| `sync_binlog` 파라미터가 비활성화되어 있습니다. | 트랜잭션 커밋이 DB 인스턴스에서 확인되기 전에는 이진 로그를 디스크에 동기화하지 않습니다. `sync_binlog` 파라미터 값을 `1`으로 설정하는 것이 좋습니다. | `sync_binlog` 파라미터 값을 `1`로 설정하세요. | 아니요 | AWS 데이터베이스 블로그의[ Best practices for configuring replication parameters for Amazon RDS for MySQL](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| `innodb_stats_persistent` 파라미터가 비활성화되어 있습니다. | DB 인스턴스가 InnoDB 통계를 디스크에 유지하도록 구성되지 않았습니다. 통계가 저장되지 않으면 인스턴스가 다시 시작되고 표에 액세스할 때마다 통계가 다시 계산됩니다. 이로 인해 쿼리 실행 계획이 달라질 수 있습니다. 테이블 수준에서 이 글로벌 파라미터의 값을 수정할 수 있습니다. `innodb_stats_persistent` 파라미터 값을 `ON`으로 설정하는 것이 좋습니다. | `innodb_stats_persistent` 파라미터 값을 `ON`로 설정하세요. | 아니요 | AWS 데이터베이스 블로그의 [Best practices for configuring performance parameters for Amazon RDS for MySQL](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| `innodb_open_files` 파라미터가 낮습니다. | `innodb_open_files` 파라미터는 InnoDB가 한 번에 열 수 있는 파일 수를 제어합니다. InnoDB는 mysqld가 실행될 때 모든 로그 및 시스템 테이블스페이스 파일을 엽니다. InnoDB가 한 번에 열 수 있는 최대 파일 수에 대한 DB 인스턴스 값이 낮습니다. `innodb_open_files` 파라미터 값을 `65`로 설정하는 것이 좋습니다. | `innodb_open_files` 파라미터를 최소값인 `65`로 설정합니다. | 예 | [InnoDB에서 MySQL용 파일 열기](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-parameters.html#sysvar_innodb_open_files) |
| `max_user_connections` 파라미터가 낮습니다. | DB 인스턴스의 각 데이터베이스 계정에 대한 최대 동시 연결 수 값이 낮습니다. `max_user_connections` 파라미터 설정을 `5`보다 큰 숫자로 늘리는 것이 좋습니다. | `max_user_connections` 파라미터 값을 `5`보다 큰 수로 늘리세요. | 예 | [MySQL용 계정 리소스 제한 설정](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/user-resources.html) |
| 읽기 전용 복제본이 쓰기 가능 모드에서 열립니다. | DB 인스턴스에 쓰기 가능 모드의 읽기 전용 복제본이 있어 클라이언트의 업데이트를 허용합니다. 읽기 전용 복제본이 쓰기 가능 모드가 되지 않도록 `read_only` 파라미터를 `TrueIfReplica`로 설정하는 것이 좋습니다. | `read_only` 파라미터 값을 `TrueIfReplica`로 설정하세요. | 아니요 | AWS 데이터베이스 블로그의[ Best practices for configuring replication parameters for Amazon RDS for MySQL](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-2-parameters-related-to-replication/) |
| `innodb_default_row_format` 파라미터 설정이 안전하지 않습니다. | DB 인스턴스에 8.0.26보다 낮은 MySQL 버전에서 `row_format`이 `COMPACT` 또는 `REDUNDANT`로 설정된 표에서 인덱스가 767바이트를 초과한 경우 액세스할 수 없고 복구할 수 없는 알려진 문제가 발생했습니다. `innodb_default_row_format` 파라미터 값을 `DYNAMIC`으로 설정하는 것이 좋습니다. | `innodb_default_row_format` 파라미터 값을 `DYNAMIC`로 설정하세요. | 아니요 | [MySQL 8.0.26의 변경 사항](https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/8.0/en/news-8-0-26.html#mysqld-8-0-26-bug) |
| `general_logging` 파라미터가 활성화됨 | DB 인스턴스에 대해 일반 로깅이 설정됩니다. 이 설정은 데이터베이스 문제를 해결하는 데 유용합니다. 그러나 일반 로깅을 활성화하면 I/O 작업량과 할당된 스토리지 공간이 늘어나 경합이 발생하고 성능이 저하될 수 있습니다. 일반 로깅 사용에 대한 요구 사항을 확인하세요. `general_logging` 파라미터 값을 `0`으로 설정하는 것이 좋습니다. | 일반 로깅 사용에 대한 요구 사항을 확인하세요. 필수가 아닌 경우 `general_logging` 파라미터 값을 `0`으로 설정하는 것이 좋습니다. | 아니요 | [RDS for MySQL 데이터베이스 로그 개요](USER_LogAccess.MySQL.LogFileSize.md) |
| 시스템 메모리 용량에 비해 충분히 프로비저닝되지 않은 RDS 인스턴스 | 더 적은 메모리를 사용하거나 할당된 메모리가 더 많은 DB 인스턴스 유형을 사용하도록 쿼리를 조정하는 것이 좋습니다. 인스턴스의 메모리가 부족하면 데이터베이스 성능이 영향을 받습니다. | 메모리 용량이 더 큰 DB 인스턴스 사용 | 예 | AWS 데이터베이스 블로그의[ Scaling Your Amazon RDS Instance Vertically and Horizontally](https://aws.amazon.com/blogs/database/scaling-your-amazon-rds-instance-vertically-and-horizontally/) [Amazon RDS 인스턴스 유형](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Amazon RDS 요금](https://aws.amazon.com/rds/pricing/) |
| 시스템 CPU 용량에 비해 충분히 프로비저닝되지 않은 RDS 인스턴스 | CPU 사용량을 줄이도록 쿼리를 조정하거나 DB 인스턴스를 수정하여 더 높은 vCPU가 할당된 DB 인스턴스 클래스를 사용하도록 DB 인스턴스를 수정하는 것이 좋습니다. DB 인스턴스의 CPU가 부족하면 데이터베이스 성능이 저하될 수 있습니다. | CPU 용량이 더 큰 DB 인스턴스 사용 | 예 | AWS 데이터베이스 블로그의[ Scaling Your Amazon RDS Instance Vertically and Horizontally](https://aws.amazon.com/blogs/database/scaling-your-amazon-rds-instance-vertically-and-horizontally/) [Amazon RDS 인스턴스 유형](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Amazon RDS 요금](https://aws.amazon.com/rds/pricing/) |
| RDS 리소스가 연결 풀링을 제대로 활용하지 못하는 경우 | Amazon RDS 프록시를 활성화하여 기존 데이터베이스 연결을 효율적으로 풀링하고 공유하는 것이 좋습니다. 이미 데이터베이스용 프록시를 사용하고 있다면 프록시를 올바르게 구성하여 여러 DB 인스턴스 간의 연결 풀링과 로드 밸런싱을 개선합니다. RDS 프록시는 가용성과 확장성을 개선하는 동시에 연결 고갈 및 가동 중지 시간의 위험을 줄이는 데 유용할 수 있습니다. | RDS 프록시를 활성화하거나 기존 프록시 구성을 수정합니다. | 아니요 | AWS 데이터베이스 블로그의[ Scaling Your Amazon RDS Instance Vertically and Horizontally](https://aws.amazon.com/blogs/database/scaling-your-amazon-rds-instance-vertically-and-horizontally/) [ Amazon RDS Proxy](rds-proxy.md) [Amazon RDS 프록시 요금](https://aws.amazon.com/rds/proxy/pricing/) |
| RDS 인스턴스가 과도한 임시 객체를 생성하고 있음 | 과도한 임시 객체를 생성하지 않도록 워크로드를 조정하거나 최적화된 읽기를 지원하는 RDS 인스턴스 클래스로 전환하는 것이 좋습니다. RDS 최적화된 읽기는 많은 수의 임시 객체 및/또는 대규모 임시 객체가 포함된 워크로드의 데이터베이스 성능을 개선합니다. 워크로드를 평가하여 RDS 최적화된 읽기가 포함된 인스턴스를 사용하는 것이 데이터베이스 워크로드에 도움이 되는지 확인하세요. | RDS 최적화된 읽기와 함께 DB 인스턴스 유형 사용 | 예 | [Amazon RDS 인스턴스 유형](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Amazon RDS 최적화된 읽기로 RDS for MySQL 쿼리 성능 개선](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/rds-optimized-reads.html) [Amazon RDS 최적화된 읽기로 RDS for MariaDB 쿼리 성능 개선](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/rds-optimized-reads-mariadb.html) [Amazon RDS 최적화된 읽기로 RDS for PostgreSQL 쿼리 성능 개선](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PostgreSQL.optimizedreads.html) |
| 시스템 IOPS 용량에 비해 RDS 인스턴스가 충분히 프로비저닝되지 않았음 | 데이터베이스 워크로드를 조정하여 IOPS를 줄이거나 기본 IOPS 제한이 더 높은 유형으로 DB 인스턴스를 확장하는 것이 좋습니다. 현재 DB 인스턴스가 프로비저닝된 IOPS를 지원할 수 없거나 데이터베이스 워크로드의 IOPS 사용률이 높습니다. | 기본 IOPS 한도가 더 높은 DB 인스턴스 유형 사용 | 예 | [Amazon RDS 인스턴스 유형](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Amazon RDS DB 인스턴스 스토리지](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Storage.html) [데이터베이스 부하](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) |
| RDS 인스턴스의 Amazon EBS 볼륨 프로비저닝이 부족함 | 데이터베이스 워크로드를 조정하여 IOPS를 줄이거나 데이터베이스의 프로비저닝된 IOPS를 늘리는 것이 좋습니다. IOPS 사용률이 프로비저닝된 IOPS에 가까워지면 데이터베이스 성능이 저하될 수 있습니다. | DB 인스턴스에 대한 더 많은 IOPS 프로비저닝 | 예 | [Amazon RDS 인스턴스 유형](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Amazon RDS DB 인스턴스 스토리지](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Storage.html) [데이터베이스 부하](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) |
| 처리량 용량에 비해 RDS 인스턴스가 충분히 프로비저닝되지 않았음 | 데이터베이스 워크로드를 조정하여 처리량을 줄이거나 데이터베이스의 프로비저닝된 처리량을 늘리는 것이 좋습니다. 처리량 사용률이 프로비저닝된 처리량에 가까워지면 데이터베이스 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. | DB 인스턴스에 대한 더 많은 처리량 프로비저닝 | 예 | [Amazon RDS 인스턴스 유형](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Amazon RDS DB 인스턴스 스토리지](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Storage.html) [데이터베이스 부하](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) |
| EBS I/O에 비해 RDS 인스턴스가 과소 프로비저닝됨 | 데이터베이스 워크로드를 조정하여 I/O 작업을 줄이거나 고성능, 높은 처리량, 짧은 지연 시간이 필요한 데이터베이스 워크로드용으로 설계된 Amazon RDS io2 Block Express 볼륨을 사용하도록 DB 인스턴스를 수정하는 것이 좋습니다. 현재 워크로드로는 데이터베이스가 필요한 속도로 I/O 작업을 처리하지 못해 성능이 저하될 수 있습니다. | RDS 인스턴스에 Amazon RDS io2 Block Express 볼륨 사용 | 아니요 | [Amazon RDS DB 인스턴스 스토리지](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Storage.html) [Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 지표](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/rds-metrics.html) Amazon EBS 사용 설명서의 [프로비저닝된 IOPS SSD 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/provisioned-iops.html) |
# Amazon RDS 콘솔에서 지표 보기
Amazon RDS는 Amazon CloudWatch와 통합되어 RDS 콘솔의 RDS DB 인스턴스 지표의 다양한 기능을 표시합니다. 이 지표에 대한 설명은 [Amazon RDS용 지표 참조](metrics-reference.md) 섹션을 참조하세요.
DB 인스턴스의 경우 다음의 지표 범주가 모니터링됩니다.
+ **CloudWatch** - RDS 콘솔에서 액세스할 수 있는 RDS에 대한 Amazon CloudWatch 지표를 보여줍니다. CloudWatch 콘솔에서 이러한 지표에 액세스할 수 있습니다. 각 지표에는 특정 시간대에서 지표를 모니터링한 그래프도 포함되어 있습니다. 전체 CloudWatch 지표 목록은 [Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 지표](rds-metrics.md) 섹션을 참조하세요.
+ **향상된 모니터링** - RDS DB 인스턴스가 향상된 모니터링을 활성화할 때 운영 체제 지표의 요약을 보여줍니다. RDS는 지표를 향상된 모니터링에서 Amazon CloudWatch Logs 계정으로 전달합니다. 각 지표에는 특정 시간대에서 지표를 모니터링한 그래프도 포함되어 있습니다. 개요는 [Enhanced Monitoring을 사용하여 OS 지표 모니터링](USER_Monitoring.OS.md) 섹션을 참조하세요. 향상된 모니터링 지표 목록은 [향상된 모니터링의 OS 지표](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md) 섹션을 참조하세요.
+ **OS 프로세스 목록** – 인스턴스에서 실행되는 각 프로세스의 세부 정보를 표시합니다.
+ **성능 개선 도우미(Performance Insights)** – DB 인스턴스에 대한 Amazon RDS 성능 개선 도우미 대시보드를 엽니다. 성능 개선 도우미에 대한 개요는 [성능 개선 도우미를 통한 Amazon RDS 모니터링](USER_PerfInsights.md) 섹션을 참조하세요. Lambda Insights 지표 목록은 [Amazon RDS 성능 개선 도우미를 위한 Amazon CloudWatch 지표](USER_PerfInsights.Cloudwatch.md) 섹션을 참조하세요.
Amazon RDS는 이제 성능 개선 도우미 대시보드에서 성능 개선 도우미 및 CloudWatch 지표에 대한 통합 보기를 제공합니다. 이 보기를 사용하려면 DB 인스턴스에서 성능 개선 도우미가 켜져 있어야 합니다. **모니터링** 탭에서 새 모니터링 보기를 선택하거나 탐색 창에서 **성능 개선 도우미**를 선택할 수 있습니다. 이 뷰를 선택하는 방법에 대한 지침을 보려면 [성능 개선 도우미 대시보드와 결합된 지표 보기](Viewing_Unifiedmetrics.md) 섹션을 참조하세요.
# 성능 개선 도우미 대시보드와 결합된 지표 보기
**중요**
AWS는 Performance Insights의 수명 종료일을 2026년 6월 30일로 발표했습니다. 이 날짜 이후에는 Amazon RDS가 더 이상 Performance Insights 콘솔 환경, 유연한 보존 기간(1\$124개월) 및 연결 요금을 지원하지 않습니다. Performance Insights API는 요금 변경 없이 계속 제공됩니다. Performance Insights API 비용은 CloudWatch Database Insights 비용과 함께 AWS 청구서에 표시됩니다.
Performance Insights의 유료 티어를 사용하는 DB 인스턴스를 2026년 6월 30일 이전에 Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md) 섹션을 참조하세요.
조치를 취하지 않으면 Performance Insights를 사용하는 DB 인스턴스가 기본적으로 Database Insights의 표준 모드를 사용하게 됩니다. Database Insights의 표준 모드를 사용하는 경우 7일이 지난 성능 데이터 기록에 액세스할 수 없으며 Amazon RDS 콘솔에서 실행 계획 및 온디맨드 분석 기능을 사용하지 못할 수 있습니다. 2026년 6월 30일 이후에는 Database Insights의 고급 모드만 실행 계획과 온디맨드 분석을 지원합니다.
CloudWatch Database Insights를 사용하면 데이터베이스 플릿의 데이터베이스 로드를 모니터링하며 대규모로 성능을 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다. Database Insights에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링](USER_DatabaseInsights.md) 섹션을 참조하세요. 요금에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하십시오.
Amazon RDS는 성능 개선 도우미 대시보드에서 DB 인스턴스에 대한 성능 개선 도우미 및 CloudWatch 지표에 대한 통합 보기를 제공합니다. 사전 구성된 대시보드를 사용하거나 사용자 지정 대시보드를 만들 수 있습니다. 사전 구성된 대시보드는 데이터베이스 엔진의 성능 문제를 진단하는 데 도움이 되는 가장 일반적으로 사용되는 지표를 제공합니다. 또는 분석 요구 사항을 충족하는 데이터베이스 엔진 지표로 사용자 지정 대시보드를 만들 수 있습니다. 그런 다음 AWS 계정에 있는 해당 데이터베이스 엔진 유형의 모든 DB 인스턴스에 대해 이 대시보드를 사용하세요.
**모니터링** 탭에서 모니터링 보기를 선택하거나 탐색 창에서 **성능 개선 도우미**를 선택할 수 있습니다.
성능 개선 도우미 대시보드에서 결합 지표를 보려면 DB 인스턴스에 대해 성능 개선 도우미를 켜야 합니다. 성능 개선 도우미 켜기에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS의 성능 개선 도우미 설정 및 해제](USER_PerfInsights.Enabling.md) 섹션을 참조하세요.
다음 섹션에서는 성능 개선 도우미 및 CloudWatch 지표를 표시하는 방법을 배워볼 수 있습니다.
**Topics**
+ [모니터링 탭에서 새 모니터링 보기 선택](Viewing_Unifiedmetrics.MonitoringTab.md)
+ [성능 개선 도우미 페이지에서 새 모니터링 보기 선택](Viewing_Unifiedmetrics.PInavigationPane.md)
+ [성능 개선 도우미를 사용하여 사용자 지정 대시보드 생성](Viewing_Unifiedmetrics.PIcustomizeMetricslist.md)
+ [성능 개선 도우미를 사용하여 사전 구성된 대시보드 선택](Viewing_Unifiedmetrics.PI-preconfigured-dashboard.md)
# 모니터링 탭에서 새 모니터링 보기 선택
**중요**
AWS는 Performance Insights의 수명 종료일을 2026년 6월 30일로 발표했습니다. 이 날짜 이후에는 Amazon RDS가 더 이상 Performance Insights 콘솔 환경, 유연한 보존 기간(1\$124개월) 및 연결 요금을 지원하지 않습니다. Performance Insights API는 요금 변경 없이 계속 제공됩니다. Performance Insights API 비용은 CloudWatch Database Insights 비용과 함께 AWS 청구서에 표시됩니다.
Performance Insights의 유료 티어를 사용하는 DB 인스턴스를 2026년 6월 30일 이전에 Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md) 섹션을 참조하세요.
조치를 취하지 않으면 Performance Insights를 사용하는 DB 인스턴스가 기본적으로 Database Insights의 표준 모드를 사용하게 됩니다. Database Insights의 표준 모드를 사용하는 경우 7일이 지난 성능 데이터 기록에 액세스할 수 없으며 Amazon RDS 콘솔에서 실행 계획 및 온디맨드 분석 기능을 사용하지 못할 수 있습니다. 2026년 6월 30일 이후에는 Database Insights의 고급 모드만 실행 계획과 온디맨드 분석을 지원합니다.
CloudWatch Database Insights를 사용하면 데이터베이스 플릿의 데이터베이스 로드를 모니터링하며 대규모로 성능을 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다. Database Insights에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링](USER_DatabaseInsights.md) 섹션을 참조하세요. 요금에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하십시오.
Amazon RDS 콘솔에서 새 모니터링 보기를 선택하여 DB 인스턴스에 대한 성능 개선 도우미 및 CloudWatch 지표를 볼 수 있습니다.
**모니터링 탭에서 새 모니터링 보기를 선택하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **데이터베이스**를 선택합니다.
1. 모니터링하려는 DB 인스턴스를 선택합니다.
1. 아래로 스크롤하여 **모니터링** 탭을 선택합니다.
새 모니터링 보기를 선택할 수 있는 옵션이 포함된 배너가 나타납니다. 다음 예제에서는 새 모니터링 보기를 선택하는 배너를 보여 줍니다.
![\[새 모니터링 뷰로 이동할 수 있는 배너입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/NewMonitoringViewOption.png)
1. **새 모니터링 보기로 이동**을 선택하여 에 대한 성능 개선 도우미 및 CloudWatch 지표가 포함된 성능 개선 도우미 대시보드를 엽니다.
1. (선택 사항) DB 인스턴스에 대해 성능 개선 도우미가 꺼져 있는 경우 DB 클러스터를 수정하고 성능 개선 도우미를 켤 수 있는 옵션이 포함된 배너가 나타납니다.
다음 예제는 **모니터링** 탭의 DB 클러스터를 수정하기 위한 배너를 보여 줍니다.
![\[성능 개선 도우미를 켜려면 DB 인스턴스를 수정합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Monitoring_modifyInstnc_banner.png)
**수정**을 선택하여 DB 클러스터를 수정하고 성능 개선 도우미를 켭니다. 성능 개선 도우미 켜기에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS의 성능 개선 도우미 설정 및 해제](USER_PerfInsights.Enabling.md) 섹션을 참조하세요.
# 성능 개선 도우미 페이지에서 새 모니터링 보기 선택
**중요**
AWS는 Performance Insights의 수명 종료일을 2026년 6월 30일로 발표했습니다. 이 날짜 이후에는 Amazon RDS가 더 이상 Performance Insights 콘솔 환경, 유연한 보존 기간(1\$124개월) 및 연결 요금을 지원하지 않습니다. Performance Insights API는 요금 변경 없이 계속 제공됩니다. Performance Insights API 비용은 CloudWatch Database Insights 비용과 함께 AWS 청구서에 표시됩니다.
Performance Insights의 유료 티어를 사용하는 DB 인스턴스를 2026년 6월 30일 이전에 Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md) 섹션을 참조하세요.
조치를 취하지 않으면 Performance Insights를 사용하는 DB 인스턴스가 기본적으로 Database Insights의 표준 모드를 사용하게 됩니다. Database Insights의 표준 모드를 사용하는 경우 7일이 지난 성능 데이터 기록에 액세스할 수 없으며 Amazon RDS 콘솔에서 실행 계획 및 온디맨드 분석 기능을 사용하지 못할 수 있습니다. 2026년 6월 30일 이후에는 Database Insights의 고급 모드만 실행 계획과 온디맨드 분석을 지원합니다.
CloudWatch Database Insights를 사용하면 데이터베이스 플릿의 데이터베이스 로드를 모니터링하며 대규모로 성능을 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다. Database Insights에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링](USER_DatabaseInsights.md) 섹션을 참조하세요. 가격 정보는 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하십시오.
Amazon RDS 콘솔에서 새 모니터링 보기를 선택하여 DB 인스턴스에 대한 성능 개선 도우미 및 CloudWatch 지표를 볼 수 있습니다.
**탐색 창의 성능 개선 도우미를 사용하여 새 모니터링 보기를 선택하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스를 선택하면 DB 인스턴스에 대한 성능 개선 도우미 및 CloudWatch 지표가 모두 표시되는 성능 개선 도우미 대시보드를 볼 수 있습니다.
![\[통합된 성능 개선 도우미 및 CloudWatch 지표 대시보드입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Monitoring_UnifiedDashboard.png)
# 성능 개선 도우미를 사용하여 사용자 지정 대시보드 생성
**중요**
AWS는 Performance Insights의 수명 종료일을 2026년 6월 30일로 발표했습니다. 이 날짜 이후에는 Amazon RDS가 더 이상 Performance Insights 콘솔 환경, 유연한 보존 기간(1\$124개월) 및 연결 요금을 지원하지 않습니다. Performance Insights API는 요금 변경 없이 계속 제공됩니다. Performance Insights API 비용은 CloudWatch Database Insights 비용과 함께 AWS 청구서에 표시됩니다.
Performance Insights의 유료 티어를 사용하는 DB 인스턴스를 2026년 6월 30일 이전에 Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md) 섹션을 참조하세요.
조치를 취하지 않으면 Performance Insights를 사용하는 DB 인스턴스가 기본적으로 Database Insights의 표준 모드를 사용하게 됩니다. Database Insights의 표준 모드를 사용하는 경우 7일이 지난 성능 데이터 기록에 액세스할 수 없으며 Amazon RDS 콘솔에서 실행 계획 및 온디맨드 분석 기능을 사용하지 못할 수 있습니다. 2026년 6월 30일 이후에는 Database Insights의 고급 모드만 실행 계획과 온디맨드 분석을 지원합니다.
CloudWatch Database Insights를 사용하면 데이터베이스 플릿의 데이터베이스 로드를 모니터링하며 대규모로 성능을 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다. Database Insights에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링](USER_DatabaseInsights.md) 섹션을 참조하세요. 가격 정보는 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하십시오.
새로운 모니터링 보기에서 분석 요구 사항을 충족하는 데 필요한 지표가 포함된 사용자 지정 대시보드를 만들 수 있습니다.
DB 인스턴스에 대한 성능 개선 도우미 및 CloudWatch 지표를 선택하여 사용자 지정 대시보드를 만들 수 있습니다. AWS 계정에 있는 동일한 데이터베이스 엔진 유형의 다른 DB 인스턴스에 대해 이 대시보드를 사용하세요.
**참고**
사용자 지정 대시보드는 최대 50개의 지표를 지원합니다.
위젯 설정 메뉴를 사용하여 대시보드를 편집 또는 삭제하고 위젯 창을 이동하거나 규모를 조정합니다.
**탐색 창의 성능 개선 도우미를 사용하여 사용자 지정 대시보드를 생성하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스를 선택합니다.
1. 창의 **지표 탭**으로 스크롤을 내립니다.
1. 드롭다운 목록에서 사용자 지정 대시보드를 선택합니다. 다음 예제에서는 사용자 지정 대시보드 생성을 보여 줍니다.
![\[아직 위젯이 없는 사용자 지정 지표 대시보드입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Monitoring_custmDashbrd_addWidget.png)
1. **위젯 추가**를 선택하여 **위젯 추가** 창을 엽니다. 창에서 사용 가능한 운영 체제(OS) 지표, 데이터베이스 지표 및 CloudWatch 지표를 열고 볼 수 있습니다.
다음 예제는 지표가 포함된 **위젯 추가** 창을 보여 줍니다.
![\[위젯 추가 창의 지표 옵션입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Monitoring_AddWidget.png)
1. 대시보드에서 보려는 지표를 선택하고 **위젯 추가**를 선택합니다. 검색 필드를 사용하여 특정 지표를 찾을 수 있습니다.
선택한 지표가 대시보드에 표시됩니다.
1. (선택 사항) 대시보드를 수정하거나 삭제하려면 위젯의 오른쪽 상단에 있는 설정 아이콘을 선택한 다음 메뉴에서 다음 작업 중 하나를 선택합니다.
+ **편집** – 창에서 지표 목록을 수정합니다. 대시보드의 지표를 선택한 후 **위젯 업데이트**를 선택합니다.
+ **삭제** – 위젯을 삭제합니다. 확인 창에서 **삭제**를 선택합니다.
# 성능 개선 도우미를 사용하여 사전 구성된 대시보드 선택
**중요**
AWS는 Performance Insights의 수명 종료일을 2026년 6월 30일로 발표했습니다. 이 날짜 이후에는 Amazon RDS가 더 이상 Performance Insights 콘솔 환경, 유연한 보존 기간(1\$124개월) 및 연결 요금을 지원하지 않습니다. Performance Insights API는 요금 변경 없이 계속 제공됩니다. Performance Insights API 비용은 CloudWatch Database Insights 비용과 함께 AWS 청구서에 표시됩니다.
Performance Insights의 유료 티어를 사용하는 DB 인스턴스를 2026년 6월 30일 이전에 Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md) 섹션을 참조하세요.
조치를 취하지 않으면 Performance Insights를 사용하는 DB 인스턴스가 기본적으로 Database Insights의 표준 모드를 사용하게 됩니다. Database Insights의 표준 모드를 사용하는 경우 7일이 지난 성능 데이터 기록에 액세스할 수 없으며 Amazon RDS 콘솔에서 실행 계획 및 온디맨드 분석 기능을 사용하지 못할 수 있습니다. 2026년 6월 30일 이후에는 Database Insights의 고급 모드만 실행 계획과 온디맨드 분석을 지원합니다.
CloudWatch Database Insights를 사용하면 데이터베이스 플릿의 데이터베이스 로드를 모니터링하며 대규모로 성능을 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다. Database Insights에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링](USER_DatabaseInsights.md) 섹션을 참조하세요. 가격 정보는 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하십시오.
사전 구성된 대시보드에서 자주 사용하는 지표를 볼 수 있습니다. 이 대시보드는 데이터베이스 엔진의 성능 문제를 진단하고 평균 복구 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 줄이는 데 도움이 됩니다.
**참고**
이 대시보드는 편집할 수 없습니다.
**탐색 창의 성능 개선 도우미를 사용하여 사전 구성된 대시보드를 선택하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스를 선택합니다.
1. 창의 **지표 탭**으로 스크롤을 내립니다.
1. 드롭다운 목록에서 사전 구성된 대시보드를 선택합니다.
대시보드에서 DB 인스턴스에 대한 지표를 볼 수 있습니다. 다음 예제에서는 사전 구성된 지표 대시보드를 보여 줍니다.
![\[사전 구성된 지표 대시보드입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Monitoring_preconfigDashboard.png)
# Amazon CloudWatch로 Amazon RDS 지표 모니터링
Amazon CloudWatch는 지표 리포지토리입니다. 리포지토리는 Amazon RDS에서 원시 데이터를 수집한 후 판독이 가능한 지표로 실시간에 가깝게 처리합니다. CloudWatch로 전송되는 Amazon RDS 지표의 전체 목록은 [ Amazon RDS용 지표 참조](https://docs.aws.amazon.com/en_us/AmazonRDS/latest/UserGuide/metrics-reference.html)를 참조하세요.
데이터베이스의 성능을 대규모로 분석하고 문제를 해결하려면 [CloudWatch Database Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_DatabaseInsights.html)를 사용합니다.
**Topics**
+ [Amazon RDS 및 Amazon CloudWatch 개요](#cw-metrics-overview)
+ [CloudWatch 콘솔 및 AWS CLI에서 DB 인스턴스 지표 보기](metrics_dimensions.md)
+ [CloudWatch에 성능 개선 도우미 지표 내보내기](PI_metrics_export_CW.md)
+ [Amazon RDS을 모니터링하는 CloudWatch 경보 생성](creating_alarms.md)
+ [자습서: Amazon RDS에 대한 다중 AZ DB 클러스터 복제본 지연에 대한 Amazon CloudWatch 경보 생성](multi-az-db-cluster-cloudwatch-alarm.md)
## Amazon RDS 및 Amazon CloudWatch 개요
Amazon RDS는 기본적으로 1분 단위로 CloudWatch에 지표 데이터를 자동 전송합니다. 예를 들어 `CPUUtilization` 지표는 시간 경과에 따른 DB 인스턴스의 CPU 사용률을 기록합니다. 기간이 60초(1분)로 설정된 데이터 요소들은 15일 동안 사용할 수 있습니다. 즉, 기록 정보에 액세스하고 웹 애플리케이션 또는 서비스가 어떻게 실행되고 있는지 살펴볼 수 있습니다.
이제 성능 개선 도우미 지표 대시보드를 Amazon RDS에서 Amazon CloudWatch로 내보낼 수 있습니다. 사전 구성된 지표 대시보드 또는 사용자 지정 지표 대시보드를 새 대시보드로 내보내거나 기존 CloudWatch 대시보드에 추가할 수 있습니다. 내보낸 대시보드를 CloudWatch 콘솔에서 볼 수 있습니다. 성능 개선 도우미 지표 대시보드를 CloudWatch로 내보내는 방법에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch에 성능 개선 도우미 지표 내보내기](PI_metrics_export_CW.md) 섹션을 참조하세요.
다음 다이어그램에서 볼 수 있듯이 CloudWatch 지표에 대해 경보를 설정할 수 있습니다. 예를 들어 인스턴스의 CPU 사용률이 70% 이상일 때 알리는 경보를 생성할 수 있습니다. 임계값을 초과하면 이메일을 보내도록 Amazon Simple Notification Service를 구성할 수 있습니다.
![\[AWS CloudWatch의 RDS 지표\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/rds-cloudwatch.png)
Amazon RDS는 다음과 같은 유형의 지표를 Amazon CloudWatch에 게시합니다.
+ RDS DB 인스턴스에 대한 지표
이들 지표에 대한 표는 [Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 지표](rds-metrics.md) 단원을 참조하세요.
+ 성능 개선 도우미 지표
이들 지표에 대한 표는 [Amazon RDS 성능 개선 도우미를 위한 Amazon CloudWatch 지표](USER_PerfInsights.Cloudwatch.md) 및 [성능 개선 도우미 카운터](USER_PerfInsights_Counters.md) 단원을 참조하세요.
+ 향상된 모니터링 지표(Amazon CloudWatch Logs에 게시됨)
이들 지표에 대한 표는 [향상된 모니터링의 OS 지표](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md) 단원을 참조하세요.
+ 사용자 AWS 계정의 Amazon RDS 서비스 할당량에 대한 사용량 지표
이들 지표에 대한 표는 [Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 사용량 지표](rds-metrics.md#rds-metrics-usage) 단원을 참조하세요. Amazon RDS 할당량에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에 대한 할당량 및 제약 조건](CHAP_Limits.md) 단원을 참조하세요.
CloudWatch에 대한 자세한 내용은 *Amazon CloudWatch 사용 설명서*에서 [Amazon CloudWatch란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/DeveloperGuide/WhatIsCloudWatch.html)를 참조하십시오. CloudWatch 지표 보존 기간에 대한 자세한 내용은 [지표 보존 기간](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/DeveloperGuide/cloudwatch_concepts.html#metrics-retention)을 참조하세요.
# CloudWatch 콘솔 및 AWS CLI에서 DB 인스턴스 지표 보기
다음은 CloudWatch를 사용하여 DB 인스턴스에 대한 지표를 보는 방법에 대한 세부 정보입니다. CloudWatch Logs을 사용하여 DB 인스턴스의 운영 체제에 대한 지표를 실시간으로 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Enhanced Monitoring을 사용하여 OS 지표 모니터링](USER_Monitoring.OS.md) 단원을 참조하십시오.
Amazon RDS 리소스를 사용할 때 Amazon RDS는 1분마다 지표와 측정기준을 Amazon CloudWatch로 전송합니다.
이제 Amazon RDS에서 Amazon CloudWatch로 성능 개선 도우미 지표 대시보드를 내보내고 CloudWatch 콘솔에서 해당 지표를 볼 수 있습니다. 성능 개선 도우미 지표 대시보드를 CloudWatch로 내보내는 방법에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch에 성능 개선 도우미 지표 내보내기](PI_metrics_export_CW.md) 섹션을 참조하세요.
다음 절차에 따라 CloudWatch 콘솔 및 CLI에서 Amazon RDS에 대한 지표를 확인합니다.
## 콘솔
**Amazon CloudWatch 콘솔을 사용한 메트릭 확인**
측정치는 먼저 서비스 네임스페이스별로 그룹화된 다음, 각 네임스페이스 내에서 다양한 차원 조합별로 그룹화됩니다.
1. [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/)에서 CloudWatch 콘솔을 엽니다.
CloudWatch 개요 홈페이지가 표시됩니다.
![\[CloudWatch 개요 페이지\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/monitoring-overviewpage-console2.png)
1. 필요한 경우 AWS 리전을 변경합니다. 탐색 모음에서 AWS 리전 리소스가 있는 AWS을 선택합니다. 자세한 내용은 [리전 및 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html)를 참조하세요.
1. 탐색 창에서 **지표(Metrics)**를 선택한 다음 **모든 지표(All metrics)**를 선택합니다.
![\[측정치 네임스페이스 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/cw-all-metrics.png)
1. 아래로 스크롤하여 **RDS** 지표 네임스페이스를 선택합니다.
페이지에 Amazon RDS 측정기준이 표시됩니다. 이러한 측정기준에 대한 설명은 [Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 측정기준 목록](dimensions.md) 섹션을 참조하세요.
![\[측정치 네임스페이스 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/rds-monitoring-01.png)
1. 측정치 차원(예: **데이터베이스 클래스별**)을 선택합니다.
![\[측정치 필터링\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/metrics-by-instance-class.png)
1. 다음 작업을 수행합니다.
+ 지표를 정렬하려면 열 머리글을 사용합니다.
+ 측정치를 그래프로 표시하려면 측정치 옆에 있는 확인란을 선택합니다.
+ 리소스로 필터링하려면 리소스 ID를 선택한 후 **검색에 추가**를 선택합니다.
+ 지표로 필터링하려면 지표 이름을 선택한 후 **검색에 추가**를 선택합니다.
다음 예제는 **db.t3.medium** 클래스를 필터링하고 **CPUUtilization** 지표를 그래프로 나타냅니다.
![\[측정치 필터링\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/rds-monitoring-03.png)
## AWS CLI
AWS CLI를 사용하여 지표 정보를 얻으려면 CloudWatch 명령 [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/list-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/list-metrics.html)를 사용합니다. 다음 예에서는 `AWS/RDS` 네임스페이스의 모든 지표를 나열합니다.
```
aws cloudwatch list-metrics --namespace AWS/RDS
```
지표 데이터를 얻으려면 [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html) 명령을 사용합니다.
다음 예제는 5분 단위로 특정 24시간 동안의 `my-instance` 인스턴스에 대한 `CPUUtilization` 통계를 가져옵니다.
다음 콘텐츠를 포함하는 `CPU_metric.json` JSON 파일을 생성합니다.
```
1. {
2. "StartTime" : "2023-12-25T00:00:00Z",
3. "EndTime" : "2023-12-26T00:00:00Z",
4. "MetricDataQueries" : [{
5. "Id" : "cpu",
6. "MetricStat" : {
7. "Metric" : {
8. "Namespace" : "AWS/RDS",
9. "MetricName" : "CPUUtilization",
10. "Dimensions" : [{ "Name" : "DBInstanceIdentifier" , "Value" : my-instance}]
11. },
12. "Period" : 360,
13. "Stat" : "Minimum"
14. }
15. }]
16. }
```
**Example**
대상 LinuxmacOS, 또는Unix:
```
1. aws cloudwatch get-metric-data \
2. --cli-input-json file://CPU_metric.json
```
Windows의 경우:
```
1. aws cloudwatch get-metric-data ^
2. --cli-input-json file://CPU_metric.json
```
샘플 출력은 다음과 같이 나타납니다.
```
{
"MetricDataResults": [
{
"Id": "cpu",
"Label": "CPUUtilization",
"Timestamps": [
"2023-12-15T23:48:00+00:00",
"2023-12-15T23:42:00+00:00",
"2023-12-15T23:30:00+00:00",
"2023-12-15T23:24:00+00:00",
...
],
"Values": [
13.299778337027714,
13.677507543049558,
14.24976250395827,
13.02521708695145,
...
],
"StatusCode": "Complete"
}
],
"Messages": []
}
```
자세한 내용은 *Amazon CloudWatch 사용 설명서*의 [지표에 대한 통계 얻기](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/getting-metric-data.html)를 참조하세요.
# CloudWatch에 성능 개선 도우미 지표 내보내기
성능 개선 도우미를 사용하면 DB 인스턴스에 대한 사전 구성된 지표 또는 사용자 지정 지표 대시보드를 Amazon CloudWatch로 내보낼 수 있습니다. 지표 대시보드를 새 대시보드로 내보내거나 기존 CloudWatch 대시보드에 추가할 수 있습니다. 기존 CloudWatch 대시보드에 대시보드를 추가하는 경우 지표가 CloudWatch 대시보드의 별도 섹션에 표시되도록 헤더 레이블을 만들 수 있습니다.
내보낸 지표 대시보드를 CloudWatch 콘솔에서 볼 수 있습니다. 성능 개선 도우미 지표 대시보드를 내보낸 후 새 지표를 추가하는 경우 이 대시보드를 다시 내보내야 CloudWatch 콘솔에서 새 지표를 볼 수 있습니다.
성능 개선 도우미 대시보드에서 지표 위젯을 선택하고 CloudWatch 콘솔에서 지표 데이터를 볼 수도 있습니다.
CloudWatch 콘솔에서 지표를 보는 방법에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch 콘솔 및 AWS CLI에서 DB 인스턴스 지표 보기](metrics_dimensions.md) 섹션을 참조하세요.
다음 섹션에서는 성능 개선 도우미 지표를 CloudWatch에 신규 또는 기존 대시보드로 내보내고 CloudWatch에서 성능 개선 도우미 지표를 확인합니다.
**Topics**
+ [성능 개선 도우미 지표를 CloudWatch에 새 대시보드로 내보내기](PI_metrics_export_CW.new_dashboard.md)
+ [기존 CloudWatch 대시보드에 성능 개선 도우미 지표 추가](PI_metrics_export_CW.existing_dashboard.md)
+ [CloudWatch에서 성능 개선 도우미 지표 위젯 보기](PI_metrics_export_CW.individual_widget.md)
# 성능 개선 도우미 지표를 CloudWatch에 새 대시보드로 내보내기
성능 개선 도우미 대시보드에서 사전 구성된 지표 대시보드 또는 사용자 지정 지표 대시보드를 선택하고 CloudWatch에 새 대시보드로 내보냅니다. 내보낸 대시보드를 CloudWatch 콘솔에서 볼 수 있습니다.
**성능 개선 도우미 지표 대시보드를 CloudWatch에 새 대시보드로 내보내는 방법**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스를 선택합니다.
해당 DB 인스턴스에 대해 성능 개선 도우미 대시보드가 표시됩니다.
1. 아래로 스크롤하여 **지표**를 선택합니다.
기본적으로 성능 개선 도우미 지표가 포함된 사전 구성된 대시보드가 표시됩니다.
1. 사전 구성된 대시보드 또는 사용자 지정 대시보드를 선택한 다음 **CloudWatch로 내보내기**를 선택합니다.
**CloudWatch로 내보내기** 창이 나타납니다.
![\[CloudWatch로 내보내기 버튼이 포함된 성능 개선 도우미 대시보드\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI-ExprtToCW.png)
1. **새 대시보드로 내보내기**를 선택합니다.
![\[새 대시보드로 내보내기 옵션이 선택된 CloudWatch로 내보내기 창\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI-ExprtToCW-NewDashboard.png)
1. **대시보드 이름** 필드에 새 대시보드의 이름을 입력하고 **확인**을 선택합니다.
대시보드 내보내기에 성공하면 배너에 메시지가 표시됩니다.
![\[성공 메시지가 표시된 배너\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI-ExprtToCW-SuccessBanner.png)
1. CloudWatch 콘솔에서 지표 대시보드를 보려면 배너에서 링크 또는 **CloudWatch에서 보기**를 선택합니다.
# 기존 CloudWatch 대시보드에 성능 개선 도우미 지표 추가
사전 구성된 지표 대시보드 또는 사용자 지정 지표 대시보드를 기존 CloudWatch 대시보드에 추가합니다. CloudWatch 대시보드의 별도 섹션에 표시되도록 지표 대시보드에 레이블을 추가할 수 있습니다.
**지표를 기존 CloudWatch 대시보드로 내보내는 방법**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스를 선택합니다.
해당 DB 인스턴스에 대해 성능 개선 도우미 대시보드가 표시됩니다.
1. 아래로 스크롤하여 **지표**를 선택합니다.
기본적으로 성능 개선 도우미 지표가 포함된 사전 구성된 대시보드가 표시됩니다.
1. 사전 구성된 대시보드 또는 사용자 지정 대시보드를 선택한 다음 **CloudWatch로 내보내기**를 선택합니다.
**CloudWatch로 내보내기** 창이 나타납니다.
1. **기존 대시보드에 추가**를 선택합니다.
![\[기존 대시보드에 추가 옵션이 선택된 CloudWatch로 내보내기 창\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Pi-ExprtToCW-AddToExistingBoard.png)
1. 대시보드 대상 및 레이블을 지정한 다음 **확인**을 선택합니다.
+ **CloudWatch 대시보드 대상** - 기존 클라우드워치 대시보드를 선택합니다.
+ **CloudWatch 대시보드 섹션 레이블 - 선택 사항** - CloudWatch 대시보드의 이 섹션에 표시할 성능 개선 도우미 지표의 이름을 입력합니다.
대시보드 내보내기에 성공하면 배너에 메시지가 표시됩니다.
1. CloudWatch 콘솔에서 지표 대시보드를 보려면 배너에서 링크 또는 **CloudWatch에서 보기**를 선택합니다.
# CloudWatch에서 성능 개선 도우미 지표 위젯 보기
Amazon RDS 성능 개선 도우미 대시보드에서 성능 개선 도우미 지표 위젯을 선택하고 CloudWatch 콘솔에서 지표 데이터를 확인합니다.
**지표 위젯을 내보내고 CloudWatch 콘솔에서 지표 데이터를 확인하는 방법**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스를 선택합니다.
해당 DB 인스턴스에 대해 성능 개선 도우미 대시보드가 표시됩니다.
1. 아래로 스크롤하여 **지표**로 이동합니다.
기본적으로 성능 개선 도우미 지표가 포함된 사전 구성된 대시보드가 표시됩니다.
1. 지표 위젯을 선택한 다음 메뉴에서 **CloudWatch에서 보기**를 선택합니다.
![\[CloudWatch에서 보는 메뉴가 있는 선택된 위젯\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI-ExprtToCW-SelectedMetric.png)
지표 데이터가 CloudWatch 콘솔에 표시됩니다.
# Amazon RDS을 모니터링하는 CloudWatch 경보 생성
경보로 인해 상태가 변경되면 Amazon SNS 메시지를 보내는 CloudWatch 경보를 생성할 수 있습니다. 경보는 지정한 기간 동안 단일 지표를 감시합니다. 또한 경보는 여러 기간에 대해 주어진 임계값과 지표 값을 비교하여 하나 이상의 작업을 수행할 수 있습니다. 이 작업은 Amazon SNS 주제나 Amazon EC2 Auto Scaling 정책으로 전송되는 알림입니다.
경보는 지속적인 상태 변경에 대해서만 작업을 호출합니다. CloudWatch 경보는 특정 상태에 있다고 해서 작업을 호출하지는 않습니다. 상태가 변경되어 지정된 기간 동안 유지되어야 합니다.
CloudWatch 콘솔의 **DB\$1PERF\$1INSIGHTS** 지표 수학 함수를 사용하여 Amazon RDS에서 성능 개선 도우미 카운터 지표를 쿼리할 수 있습니다. **DB\$1PERF\$1INSIGHTS** 함수에는 1분 미만의 간격으로 DBLoad 지표도 포함됩니다. 이러한 지표에 대해 CloudWatch 경보를 설정할 수 있습니다.
경보를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 [AWS 데이터베이스의 성능 개선 도우미 카운터 지표에 대한 경보 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_alarm_database_performance_insights.html)을 참조하세요.
**AWS CLI를 사용하여 경보 설정**
+ [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/put-metric-alarm.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/put-metric-alarm.html)을 호출합니다. 자세한 내용은 *[AWS CLI 명령 참조](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/)*를 참조하세요.
**CloudWatch API를 사용하여 경보 설정**
+ 을 호출합니다..[https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_PutMetricAlarm.html](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_PutMetricAlarm.html) 자세한 내용은 *[Amazon CloudWatch API 참조](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/)*를 참조하세요.
Amazon SNS 주제 및 경보 설정에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 경보 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html)을 참조하세요.
# 자습서: Amazon RDS에 대한 다중 AZ DB 클러스터 복제본 지연에 대한 Amazon CloudWatch 경보 생성
다중 AZ DB 클러스터의 복제본 지연이 임계값을 초과하면 Amazon SNS 메시지를 보내는 Amazon CloudWatch 경보를 생성할 수 있습니다. 경보는 지정한 기간 동안 `ReplicaLag` 지표를 감시합니다. 이 작업은 Amazon SNS 주제나 Amazon EC2 Auto Scaling 정책으로 전송되는 알림입니다.
**다중 AZ DB 클러스터 복제본 지연에 대한 CloudWatch 경보 설정**
1. AWS Management Console에 로그인하고 [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/)에서 CloudWatch 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 **Alarms**, **All alarms**를 선택합니다.
1. **Create alarm(경보 생성)**을 선택하세요.
1. **지표 및 조건 지정(Specify metric and conditions)** 페이지에서 **지표 선택(Select metric)**을 선택합니다.
1. 검색 상자에 다중 AZ DB 클러스터의 이름을 입력하고 Enter를 누릅니다.
다음 그림은 `rds-cluster`로 입력된 다중 AZ DB 클러스터를 사용한 **지표 선택(Select metric)** 페이지를 보여줍니다.
![\[지표 페이지 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-select-metric.png)
1. **RDS**의 **데이터베이스별 지표(Per-Database Metrics)**를 선택합니다.
1. 검색 상자에 **ReplicaLag**를 입력하고 Enter를 누른 다음 DB 클러스터에서 각 DB 인스턴스를 선택합니다.
다음 그림은 **ReplicaLag** 지표에 대한 DB 인스턴스가 선택되어 있는 **지표 선택(Select metric)** 페이지를 보여줍니다.
![\[ReplicaLag 지표에 대해 DB 인스턴스가 선택되어 있는 지표 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-metric-replica-lag.png)
이 경보에서는 다중 AZ DB 클러스터의 DB 인스턴스 3개 모두에 대한 복제본 지연을 고려합니다. DB 인스턴스가 임계값을 초과하면 경보가 응답합니다. 지표 3개의 최대값을 반환하는 수학 표현식을 사용합니다. 지표 이름별로 정렬하여 시작한 후 3가지 **ReplicaLag** 지표를 모두 선택합니다.
1. **수식 추가(Add math)**에서 **모든 함수(All functions)**의 **최대(MAX)**를 선택합니다.
![\[수식 추가(Add math) 설정\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-select-metric-math.png)
1. **그래프 지표(Graphed metrics)** 탭을 선택한 다음 **Expression1**에 대한 세부 정보를 **MAX([m1,m2,m3])**로 편집합니다.
1. 세 가지 **ReplicaLag** 지표 모두는 **기간(Period)**을 **1분(1 minute)**으로 변경합니다.
1. **Expression1**을 제외한 모든 지표에서 선택을 지웁니다.
**지표 선택** 페이지는 다음 이미지와 비슷해야 합니다.
![\[선택된 지표가 있는 지표 선택(Select metric) 페이지\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-select-metric-expression1.png)
1. **지표 선택**을 선택하세요.
1. **지표 및 조건 지정(Specify metric and conditions)** 페이지에서 레이블을 **ClusterReplicaLag**와 같이 의미 있는 이름으로 변경하고, **임계값 정의(Define the threshold value)**에서 시간(초)을 입력합니다. 이 자습서에서는 **1200**초(20분)를 입력합니다. 워크로드 요구 사항에 맞게 이 값을 조정할 수 있습니다.
**지표 및 조건 지정(Specify metric and conditions)** 페이지는 다음 이미지와 비슷해야 합니다.
![\[지표 및 조건 지정(Specify metric and conditions) 페이지\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-specify-metric-conditions.png)
1. **다음(Next)**을 선택하면 **작업 구성(Configure actions)** 페이지가 표시됩니다.
1. 선택된 **경보(In alarm)**를 유지하고, **새 주제 생성(Create new topic)**을 선택하여, 주제 이름과 유효한 이메일 주소를 입력합니다.
![\[작업 구성(Configure actions) 페이지\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-configure-actions.png)
1. **주제 생성(Create topic)성**을 선택하고 **다음(Next)**을 선택합니다.
1. **이름 및 설명 추가** 페이지에서 **경보 이름(Alarm name)** 및 **경보 설명(Alarm description)**을 입력하고 **다음(Next)**을 선택합니다.
![\[이름 및 설명 추가 페이지\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-add-name-and-description.png)
1. **미리 보기 및 생성** 페이지에서 생성하려는 경보를 미리 본 다음 **경보 생성(Create alarm)**을 선택합니다.
# CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링
Database Insights를 사용하여 Amazon RDS DB 인스턴스 플릿의 데이터베이스 로드(DB 로드)를 모니터링합니다. DB 로드는 데이터베이스의 세션 활동 수준을 측정합니다. Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스의 성능을 대규모로 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다.
Database Insights를 사용하면 데이터베이스 플릿의 DB 로드를 시각화하고 대기 시간, SQL 문, 호스트 또는 사용자를 기준으로 로드를 필터링할 수 있습니다.
기본적으로 RDS는 Amazon RDS 데이터베이스에 대해 Database Insights의 표준 모드를 사용합니다.
Amazon CloudWatch 콘솔에서 Database Insights를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 *Amazon CloudWatch 사용 설명서*의 [CloudWatch Database Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Database-Insights.html)를 참조하세요.
## 요금
요금에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하세요.
**Topics**
+ [요금](#USER_Database-Insights-pricing)
+ [Amazon RDS DB 엔진, 리전 및 인스턴스 클래스에서 Database Insights 지원](USER_DatabaseInsights.Engines.md)
+ [Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)
+ [Amazon RDS에 Database Insights의 표준 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnStandard.md)
+ [Amazon RDS용 Database Insights를 사용하여 느린 SQL 쿼리를 모니터링하도록 데이터베이스 구성](USER_DatabaseInsights.SlowSQL.md)
+ [Amazon RDS 용 Database Insights의 고려 사항](USER_DatabaseInsights.Considerations.md)
# Amazon RDS DB 엔진, 리전 및 인스턴스 클래스에서 Database Insights 지원
다음 테이블에는 Database Insights를 지원하는 Amazon RDS DB 엔진이 나와 있습니다.
| Amazon RDS DB 엔진 | 지원되는 엔진 버전 및 리전 | 인스턴스 클래스 제한 사항 |
| --- | --- | --- |
| Amazon RDS for MariaDB | RDS for MariaDB를 사용한 Database Insights의 버전 및 리전 가용성에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 성능 개선 도우미를 지원하는 리전 및 DB 엔진](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) 섹션을 참조하시기 바랍니다. | Database Insights는 다음 인스턴스 클래스에서 지원되지 않습니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_DatabaseInsights.Engines.html) |
| RDS for MySQL | RDS for MySQL에서 사용하는 Database Insights의 버전 및 리전 가용성에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 성능 개선 도우미를 지원하는 리전 및 DB 엔진](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) 섹션을 참조하시기 바랍니다. | Database Insights는 다음 인스턴스 클래스에서 지원되지 않습니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_DatabaseInsights.Engines.html) |
| Amazon RDS for Microsoft SQL Server | RDS for SQL Server에서 사용하는 Database Insights의 버전 및 리전 가용성에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 성능 개선 도우미를 지원하는 리전 및 DB 엔진](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) 섹션을 참조하시기 바랍니다. | 해당 사항 없음 |
| Amazon RDS for PostgreSQL | RDS for PostgreSQL에서 사용하는 Database Insights의 버전 및 리전 가용성에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 성능 개선 도우미를 지원하는 리전 및 DB 엔진](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) 섹션을 참조하시기 바랍니다. | 해당 사항 없음 |
| Amazon RDS for Oracle | RDS for Oracle에서 사용하는 Database Insights의 버전 및 리전 가용성에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 성능 개선 도우미를 지원하는 리전 및 DB 엔진](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) 섹션을 참조하시기 바랍니다. | 해당 사항 없음 |
## Amazon RDS DB 엔진, 리전 및 인스턴스 클래스에서 Database Insights 기능 지원
다음 표에는 Database Insights 기능을 지원하는 Amazon RDS DB 엔진이 나와 있습니다.
| 기능 | [요금 티어](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/) | [지원되는 리전](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.html#Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.Regions) | [지원되는 DB 엔진](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Welcome.html#Welcome.Concepts.DBInstance) | [지원되는 인스턴스 클래스](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.DBInstanceClass.html#Concepts.DBInstanceClass.Types) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [성능 개선 도우미에 대한 SQL 통계](sql-statistics.md) | 모두 | 모두 | 모두 | 모두 |
| [Amazon RDS용 성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 Oracle 실행 계획 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md) | 모두 | 모두 | RDS for Oracle | 모두 |
| [일정 기간 동안의 데이터베이스 성능 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md) | 유료 티어만 | 모두 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_DatabaseInsights.Engines.html) | 모두 |
| [성능 개선 도우미 사전 권장 사항 보기](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md) | 유료 티어만 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_DatabaseInsights.Engines.html) | 모두 | 모두 |
## Database Insights에 대한 Amazon RDS 리전 지원
Amazon RDS가 다음 AWS 리전에서 Database Insights를 지원합니다.
+ 미국 동부(버지니아 북부)
+ 미국 동부(오하이오)
+ 미국 서부(캘리포니아 북부)
+ 미국 서부(오리건)
+ 아프리카(케이프타운)
+ 아시아 태평양(홍콩)
+ 아시아 태평양(하이데라바드)
+ 아시아 태평양(자카르타)
+ 아시아 태평양(말레이시아)
+ 아시아 태평양(멜버른)
+ 아시아 태평양(뭄바이)
+ 아시아 태평양(오사카)
+ 아시아 태평양(서울)
+ 아시아 태평양(싱가포르)
+ 아시아 태평양(시드니)
+ 아시아 태평양(도쿄)
+ 캐나다(중부)
+ 캐나다 서부(캘거리)
+ 유럽(프랑크푸르트)
+ 유럽(아일랜드)
+ 유럽(런던)
+ 유럽(밀라노)
+ 유럽(파리)
+ 유럽(스페인)
+ 유럽(스톡홀름)
+ 유럽(취리히)
+ 이스라엘(텔아비브)
+ 중동(바레인)
+ 중동(UAE)
+ 남아메리카(상파울루)
+ AWS GovCloud(미국 동부)
+ AWS GovCloud(미국 서부)
# Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기
Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드를 켜려면 다음 프로시저를 따르세요.
## DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 만들 때 Database Insights의 고급 모드 켜기
Amazon RDS에 대한 데이터베이스를 만들 때 Database Insights의 고급 모드를 켭니다.
------
#### [ Console ]
콘솔에서 DB 인스턴스나 다중 AZ DB 클러스터를 만들 때 Database Insights의 고급 모드를 켤 수 있습니다.
**콘솔을 사용하여 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 만들 때 Database Insights의 고급 모드를 켜는 방법**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. **데이터베이스**를 선택합니다.
1. **데이터베이스 생성**을 선택합니다.
1. **Database Insights** 섹션에서 **고급 모드**를 선택합니다. 그런 다음, 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
+ **보존** – 성능 개선 도우미 데이터를 보존할 시간입니다. Database Insights의 고급 모드에서 보존 기간은 15개월이어야 합니다.
+ **AWS KMS key** - KMS 키를 지정합니다. 성능 개선 도우미는 KMS 키를 사용하여 잠재적으로 민감한 데이터를 모두 암호화합니다. 데이터는 암호화된 상태로 전송 및 저장됩니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS 리소스 암호화](Overview.Encryption.md) 섹션을 참조하세요.
1. **데이터베이스 생성**을 선택합니다.
------
#### [ AWS CLI ]
DB 인스턴스나 다중 AZ DB 클러스터를 만들 때 Database Insights의 고급 모드를 켜려면 [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) 또는 [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html) AWS CLI 명령을 호출하고 다음 값을 제공합니다.
+ `--database-insights-mode advanced`를 사용하여 Database Insights의 고급 모드를 켭니다.
+ `--engine` - DB 인스턴스에 대한 데이터베이스 엔진입니다.
+ `--db-instance-identifier` - DB 인스턴스의 식별자 또는 `--db-cluster-identifier` - 다중 AZ DB 클러스터의 식별자입니다.
+ `--enable-performance-insights`를 사용하여 Database Insights에 대한 성능 개선 도우미를 켭니다.
+ `--performance-insights-retention-period` - DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터의 데이터 보존 기간입니다. Database Insights를 켜려면 보존 기간이 최소 465일이어야 합니다.
다음 예시에서는 DB 인스턴스를 만들 때 Database Insights의 고급 모드를 사용 설정합니다.
Linux, macOS, Unix의 경우:
```
aws rds create-db-instance \
--database-insights-mode advanced \
--engine postgresql \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 465
```
Windows의 경우:
```
aws rds create-db-instance ^
--database-insights-mode advanced ^
--engine postgresql ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 465
```
------
#### [ RDS API ]
DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 만들 때 Database Insights의 고급 모드를 켜려면 [CreateDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html) 또는 [CreateDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html) Amazon RDS API 작업에 대해 다음 파라미터를 지정합니다.
+ `DatabaseInsightsMode`\$1`advanced`
+ `EnablePerformanceInsights`\$1`True`
+ `PerformanceInsightsRetentionPeriod` 최소 465일로 설정
------
## DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 수정할 때 Database Insights의 고급 모드 켜기
Amazon RDS에 대한 데이터베이스를 수정할 때 Database Insights를 켭니다. Database Insights의 고급 모드를 활성화하도록 DB 인스턴스를 수정해도 가동 중지가 발생하지 않습니다.
**참고**
Database Insights를 사용 설정하려면 다중 AZ DB 클러스터의 각 DB 인스턴스에 동일한 성능 개선 도우미 및 향상된 모니터링 설정이 있어야 합니다.
------
#### [ Console ]
콘솔에서 DB 인스턴스나 다중 AZ DB 클러스터를 수정할 때 Database Insights의 고급 모드를 켤 수 있습니다.
**콘솔을 사용하여 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 수정할 때 Database Insights의 고급 모드를 켜는 방법**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. **데이터베이스**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 선택하고 **수정(Modify)**을 선택합니다.
1. **Database Insights** 섹션에서 **고급 모드**를 선택합니다. 그런 다음, 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
+ **보존** – 성능 개선 도우미 데이터를 보존할 시간입니다. Database Insights의 고급 모드에서 보존 기간은 15개월이어야 합니다.
+ **AWS KMS key** - KMS 키를 지정합니다. 성능 개선 도우미는 KMS 키를 사용하여 잠재적으로 민감한 데이터를 모두 암호화합니다. 데이터는 암호화된 상태로 전송 및 저장됩니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS 리소스 암호화](Overview.Encryption.md) 섹션을 참조하세요.
1. **Continue(계속)**를 선택합니다.
1. **수정 스케줄링**에 대해 **즉시 적용**을 선택합니다. **예약된 다음 유지 관리 기간에 적용**을 선택하면 데이터베이스에서 이 설정을 무시하고 Database Insights의 고급 모드를 즉시 켭니다.
1. **인스턴스 수정**을 선택합니다.
------
#### [ AWS CLI ]
DB 인스턴스나 다중 AZ DB 클러스터를 수정할 때 Database Insights의 고급 모드를 켜려면 [modify-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-instance.html) 또는 [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html) AWS CLI 명령을 호출하고 다음 값을 제공합니다.
+ `--database-insights-mode advanced`를 사용하여 Database Insights의 고급 모드를 켭니다.
+ `--db-instance-identifier` - DB 인스턴스의 식별자 또는 `--db-cluster-identifier` - 다중 AZ DB 클러스터의 식별자입니다.
+ `--enable-performance-insights`를 사용하여 Database Insights에 대한 성능 개선 도우미를 켭니다.
+ `--performance-insights-retention-period` - DB 인스턴스의 데이터 보존 기간입니다. Database Insights의 고급 모드를 켜려면 보존 기간이 최소 465일이어야 합니다.
다음 예시에서는 DB 인스턴스를 수정할 때 Database Insights의 고급 모드를 사용 설정합니다.
Linux, macOS, Unix의 경우:
```
aws rds modify-db-instance \
--database-insights-mode advanced \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 465
```
Windows의 경우:
```
aws rds modify-db-instance ^
--database-insights-mode advanced ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 465
```
------
#### [ RDS API ]
DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 수정 때 Database Insights의 고급 모드를 켜려면 [ModifyDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBInstance.html) 또는 [ModifyDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html) Amazon RDS API 작업에 대해 다음 파라미터를 지정합니다.
+ `DatabaseInsightsMode`\$1`advanced`
+ `EnablePerformanceInsights`\$1`True`
+ `PerformanceInsightsRetentionPeriod` 최소 465일로 설정
------
# Amazon RDS에 Database Insights의 표준 모드 켜기
Amazon RDS에 Database Insights의 표준 모드를 켜려면 다음 프로시저를 사용합니다.
## DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 만들 때 Database Insights의 표준 모드 켜기
Amazon RDS에 대한 데이터베이스를 만들 때 Database Insights의 표준 모드를 켭니다.
------
#### [ Console ]
콘솔에서 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 만들 때 Database Insights의 표준 모드를 켤 수 있습니다.
**콘솔을 사용하여 DB 인스턴스 또는 다중 AZDB 클러스터를 만들 때 Database Insights의 표준 모드를 켜는 방법**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. **데이터베이스**를 선택합니다.
1. **데이터베이스 생성**을 선택합니다.
1. **Database Insights** 섹션에서 **표준 모드**를 선택합니다. 그런 다음, 다음 옵션 중에서 선택하여 성능 개선 도우미를 켜거나 끕니다.
+ 성능 개선 도우미를 끄려면 **성능 개선 도우미 활성화**를 선택 취소합니다.
+ 성능 개선 도우미를 켜려면 **성능 개선 도우미 활성화**를 선택합니다. 성능 개선 도우미를 구성하려면 다음 옵션을 지정합니다.
+ **보존** – 성능 개선 도우미 데이터를 보존할 시간입니다. 보존 기간은 최소 7일이어야 합니다.
+ **AWS KMS key** - KMS 키를 지정합니다. 성능 개선 도우미는 KMS 키를 사용하여 잠재적으로 민감한 데이터를 모두 암호화합니다. 데이터는 암호화된 상태로 전송 및 저장됩니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS 리소스 암호화](Overview.Encryption.md) 섹션을 참조하세요.
1. **데이터베이스 생성**을 선택합니다.
------
#### [ AWS CLI ]
DB 인스턴스나 다중 AZ DB 클러스터를 만들 때 Database Insights의 표준 모드를 켜려면 [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) 또는 [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html) AWS CLI 명령을 호출하고 다음 값을 제공합니다.
+ `--database-insights-mode standard`를 사용하여 Database Insights의 표준 모드를 켭니다.
+ `--engine` - DB 인스턴스에 대한 데이터베이스 엔진입니다.
+ `--db-instance-identifier` - DB 인스턴스의 식별자 또는 `--db-cluster-identifier` - 다중 AZ DB 클러스터의 식별자입니다.
+ `--enable-performance-insights` 또는 `--no-enable-performance-insights`를 사용하여 성능 개선 도우미를 켜거나 끕니다. `--enable-performance-insights`를 지정하는 경우 `--performance-insights-retention-period`도 지정해야 함 - DB 인스턴스의 데이터 보존 기간입니다. 보존 기간은 최소 7일이어야 합니다.
다음 예시에서는 DB 인스턴스를 만들 때 Database Insights의 표준 모드 및 성능 개선 도우미를 사용 설정합니다.
Linux, macOS, Unix의 경우:
```
aws rds create-db-instance \
--database-insights-mode standard \
--engine postgresql \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 7
```
Windows의 경우:
```
aws rds create-db-instance ^
--database-insights-mode standard ^
--engine postgresql ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 7
```
다음 예시에서는 DB 인스턴스를 만들 때 Database Insights의 표준 모드를 사용 설정하고 성능 개선 도우미를 사용 해제합니다.
Linux, macOS, Unix의 경우:
```
aws rds create-db-instance \
--database-insights-mode standard \
--engine postgresql \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--no-enable-performance-insights
```
Windows의 경우:
```
aws rds create-db-instance ^
--database-insights-mode standard ^
--engine postgresql ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--no-enable-performance-insights
```
------
#### [ RDS API ]
DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 만들 때 Database Insights의 표준 모드를 켜려면 [CreateDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html) 또는 [CreateDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html) Amazon RDS API 작업에 대해 다음 파라미터를 지정합니다.
+ `DatabaseInsightsMode`\$1`standard`
+ `EnablePerformanceInsights`를 `True` 또는 `False`로 지정합니다. `EnablePerformanceInsights`를 `True`로 설정한 경우 `PerformanceInsightsRetentionPeriod`를 7일 이상으로 설정해야 합니다.
------
## DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 수정할 때 Database Insights의 표준 모드 켜기
Amazon RDS에 대한 데이터베이스를 수정할 때 Database Insights의 표준 모드를 켭니다. Database Insights의 표준 모드를 활성화하도록 DB 인스턴스를 수정해도 가동 중지가 발생하지 않습니다.
**참고**
Database Insights를 사용 설정하려면 다중 AZ DB 클러스터의 각 DB 인스턴스에 동일한 성능 개선 도우미 및 향상된 모니터링 설정이 있어야 합니다.
------
#### [ Console ]
콘솔에서 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 수정할 때 Database Insights의 표준 모드를 켤 수 있습니다.
**콘솔을 사용하여 DB 인스턴스 또는 다중 AZDB 클러스터를 수정할 때 Database Insights의 표준 모드를 켜는 방법**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. **데이터베이스**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 선택하고 **수정(Modify)**을 선택합니다.
1. **Database Insights** 섹션에서 **표준 모드**를 선택합니다. 그런 다음, 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
+ 성능 개선 도우미를 끄려면 **성능 개선 도우미 활성화**를 선택 취소합니다.
+ 성능 개선 도우미를 켜려면 **성능 개선 도우미 활성화**를 선택합니다. 성능 개선 도우미를 구성하려면 다음 옵션을 지정합니다.
+ **보존** – 성능 개선 도우미 데이터를 보존할 시간입니다. 보존 기간은 최소 7일이어야 합니다.
+ **AWS KMS key** - KMS 키를 지정합니다. 성능 개선 도우미는 KMS 키를 사용하여 잠재적으로 민감한 데이터를 모두 암호화합니다. 데이터는 암호화된 상태로 전송 및 저장됩니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS 리소스 암호화](Overview.Encryption.md) 섹션을 참조하세요.
1. **Continue(계속)**를 선택합니다.
1. **수정 스케줄링**에 대해 **즉시 적용**을 선택합니다. **예약된 다음 유지 관리 기간에 적용**을 선택하면 데이터베이스에서 이 설정을 무시하고 Database Insights의 표준 모드를 즉시 켭니다.
1. **인스턴스 수정**을 선택합니다.
------
#### [ AWS CLI ]
DB 인스턴스나 다중 AZ DB 클러스터를 수정할 때 Database Insights의 표준 모드를 켜려면 [modify-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-instance.html) 또는 [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html) AWS CLI 명령을 호출하고 다음 값을 제공합니다.
+ `--database-insights-mode standard`를 사용하여 Database Insights의 표준 모드를 켭니다.
+ `--db-instance-identifier` - DB 인스턴스의 식별자 또는 `--db-cluster-identifier` - 다중 AZ DB 클러스터의 식별자입니다.
+ `--enable-performance-insights` 또는 `--no-enable-performance-insights`를 사용하여 성능 개선 도우미를 켜거나 끕니다. `--enable-performance-insights`를 지정하는 경우 `--performance-insights-retention-period`도 지정해야 함 - DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터의 데이터 보존 기간입니다. 보존 기간은 최소 7일이어야 합니다.
다음 예시에서는 DB 인스턴스를 수정할 때 Database Insights의 표준 모드 및 성능 개선 도우미를 사용 설정합니다.
Linux, macOS, Unix의 경우:
```
aws rds modify-db-instance \
--database-insights-mode standard \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 7
```
Windows의 경우:
```
aws rds modify-db-instance ^
--database-insights-mode standard ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 7
```
다음 예시에서는 DB 인스턴스를 수정할 때 Database Insights의 표준 모드를 사용 설정하고 성능 개선 도우미를 사용 해제합니다.
Linux, macOS, Unix의 경우:
```
aws rds modify-db-instance \
--database-insights-mode standard \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--no-enable-performance-insights
```
Windows의 경우:
```
aws rds modify-db-instance ^
--database-insights-mode standard ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--no-enable-performance-insights
```
------
#### [ RDS API ]
DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 수정 때 Database Insights의 표준 모드를 켜려면 [ModifyDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBInstance.html) 또는 [ModifyDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html) Amazon RDS API 작업에 대해 다음 파라미터를 지정합니다.
+ `DatabaseInsightsMode`\$1`standard`
+ `EnablePerformanceInsights`를 `True` 또는 `False`로 지정합니다. `EnablePerformanceInsights`를 `True`로 설정한 경우 `PerformanceInsightsRetentionPeriod`를 7일 이상으로 설정해야 합니다.
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# Amazon RDS용 Database Insights를 사용하여 느린 SQL 쿼리를 모니터링하도록 데이터베이스 구성
데이터베이스의 느린 SQL 쿼리를 모니터링하기 위해 Database Insights 대시보드의 **느린 SQL 쿼리** 섹션을 사용할 수 있습니다. 느린 SQL 쿼리를 모니터링하도록 데이터베이스를 구성하기 전에는 **느린 SQL 쿼리** 섹션이 비어 있습니다.
Database Insights 대시보드에서 느린 SQL 쿼리를 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 사용 설명서](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Database-Insights-Database-Instance-Dashboard.html)의 *CloudWatch Database Insights용 데이터베이스 인스턴스 대시보드 보기*를 참조하시기 바랍니다.
Database Insights를 사용하여 느린 SQL 쿼리를 모니터링하도록 데이터베이스를 구성하려면 다음 단계를 완료합니다.
1. CloudWatch Logs로 로그 내보내기를 활성화합니다.
1. DB 인스턴스의 DB 파라미터 그룹을 생성하거나 수정합니다.
로그 내보내기 구성에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [Amazon CloudWatch Logs에 데이터베이스 로그 게시](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_LogAccess.html#USER_LogAccess.Procedural.UploadtoCloudWatch) 및 를 참조하세요.
DB 파라미터 그룹을 만들거나 수정하려면 다음 주제를 참조하세요.
+ [Amazon RDS에서 DB 파라미터 그룹 생성](USER_WorkingWithParamGroups.Creating.md)
+ [Amazon RDS에서 DB 파라미터 그룹의 파라미터 수정](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md)
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#### [ RDS for MariaDB ]
느린 SQL 쿼리를 모니터링하도록 RDS for MariaDB DB 인스턴스를 구성하려면 다음 파라미터를 설정합니다.
+ `log_slow_query` - `1`로 설정됨
+ `log_slow_query_time` - `1.0`으로 설정됨
+ `log_output` - `FILE`로 설정됨
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#### [ RDS for MySQL ]
느린 SQL 쿼리를 모니터링하도록 RDS for MySQL DB 인스턴스를 구성하려면 다음 파라미터를 설정합니다.
+ `slow_query_log` - `1`로 설정됨
+ `long_query_time` - `1.0`으로 설정됨
+ `log_output` - `FILE`로 설정됨
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#### [ RDS for PostgreSQL ]
느린 SQL 쿼리를 모니터링하도록 RDS for PostgreSQL DB 인스턴스를 구성하려면 다음 파라미터를 설정합니다. 이러한 파라미터를 설정하면 DB 인스턴스의 성능이 저하될 수 있음을 알려 드립니다.
+ `log_min_duration_statement` - `1000`로 설정됨
+ `log_statement` - `none`으로 설정됨
+ `log_destination` - `stderr`로 설정됨
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**참고**
RDS for MySQL의 경우 `long_query_time` 파라미터(1마이크로초 단위)를 구성할 수 있습니다. 예를 들어 이 파라미터를 `0.000001`로 설정할 수 있습니다. DB 인스턴스의 쿼리 양에 따라 `long_query_time` 파라미터 값이 성능을 저하시킬 수 있습니다. `1.0` 값으로 시작하고 워크로드에 따라 조정합니다. 이 파라미터를 `0`으로 설정하면 Database Insights는 모든 쿼리를 로깅합니다.
RDS for MariaDB, RDS for MySQL 및 RDS for PostgreSQL 로그에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하시기 바랍니다.
+ [MariaDB 데이터베이스 로그 파일](USER_LogAccess.Concepts.MariaDB.md)
+ [ MySQL 데이터베이스 로그 파일](USER_LogAccess.Concepts.MySQL.md)
+ [ RDS for PostgreSQL 데이터베이스 로그 파일](USER_LogAccess.Concepts.PostgreSQL.md)
# Amazon RDS 용 Database Insights의 고려 사항
다음은 Amazon RDS용 Database Insights의 고려 사항입니다.
+ 다중 AZ DB 클러스터에서 DB 인스턴스에 대한 Database Insights를 관리할 수 없습니다.
+ Database Insights의 고급 모드를 활성화하려면 성능 개선 도우미를 활성화하고 성능 개선 도우미 보존 기간을 최소 465일(15개월)로 설정해야 합니다. Database Insights 비용 외에 성능 개선 도우미 보존 기간을 15개월로 설정하는 데 드는 추가 비용은 없습니다. Database Insights 요금에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하세요.
+ Database Insights를 사용 설정하려면 다중 AZ DB 클러스터의 각 DB 인스턴스에 동일한 성능 개선 도우미 및 향상된 모니터링 설정이 있어야 합니다.
+ Database Insights 모드 중 하나를 활성화하도록 DB 인스턴스를 수정해도 가동 중지가 발생하지 않습니다.
# 성능 개선 도우미를 통한 Amazon RDS 모니터링
**중요**
AWS는 Performance Insights의 수명 종료일을 2026년 6월 30일로 발표했습니다. 이 날짜 이후에는 Amazon RDS가 더 이상 Performance Insights 콘솔 환경, 유연한 보존 기간(1\$124개월) 및 연결 요금을 지원하지 않습니다. Performance Insights API는 요금 변경 없이 계속 제공됩니다. Performance Insights API 비용은 CloudWatch Database Insights 비용과 함께 AWS 청구서에 표시됩니다.
Performance Insights의 유료 티어를 사용하는 DB 인스턴스를 2026년 6월 30일 이전에 Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md) 섹션을 참조하세요.
조치를 취하지 않으면 Performance Insights를 사용하는 DB 인스턴스가 기본적으로 Database Insights의 표준 모드를 사용하게 됩니다. Database Insights의 표준 모드를 사용하는 경우 7일이 지난 성능 데이터 기록에 액세스할 수 없으며 Amazon RDS 콘솔에서 실행 계획 및 온디맨드 분석 기능을 사용하지 못할 수 있습니다. 2026년 6월 30일 이후에는 Database Insights의 고급 모드만 실행 계획과 온디맨드 분석을 지원합니다.
CloudWatch Database Insights를 사용하면 데이터베이스 플릿의 데이터베이스 로드를 모니터링하며 대규모로 성능을 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다. Database Insights에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링](USER_DatabaseInsights.md) 섹션을 참조하세요. 요금에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하십시오.
성능 개선 도우미는 기존 Amazon RDS 모니터링 기능을 확장한 것으로서 데이터베이스 성능을 표시하여 분석하는 데 효과적입니다. 성능 개선 도우미 대시보드를 사용하면 Amazon RDS DB 인스턴스 로드를 시각화하고 대기 시간, SQL 문, 호스트 또는 사용자를 기준으로 로드를 필터링할 수 있습니다. Amazon DocumentDB에서 성능 개선 도우미를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 *[Amazon DocumentDB 개발자 가이드](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/performance-insights.html)*를 참조하세요.
**Topics**
+ [Amazon RDS의 성능 개선 도우미 개요](USER_PerfInsights.Overview.md)
+ [Amazon RDS의 성능 개선 도우미 설정 및 해제](USER_PerfInsights.Enabling.md)
+ [Amazon RDS for MariaDB 또는 MySQL에서 성능 개선 도우미의 성능 스키마 개요](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md)
+ [Performance Insights에 대한 액세스 정책 구성](USER_PerfInsights.access-control.md)
+ [성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 지표 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.md)
+ [성능 개선 도우미 사전 권장 사항 보기](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md)
+ [Amazon RDS용 성능 개선 도우미 API를 사용하여 지표 검색](USER_PerfInsights.API.md)
+ [AWS CloudTrail을 사용하여 Performance Insights 호출 로깅](USER_PerfInsights.CloudTrail.md)
+ [성능 개선 도우미 API 및 인터페이스 VPC 엔드포인트(AWS PrivateLink)](pi-vpc-interface-endpoints.md)
# Amazon RDS의 성능 개선 도우미 개요
**중요**
AWS는 Performance Insights의 수명 종료일을 2026년 6월 30일로 발표했습니다. 이 날짜 이후에는 Amazon RDS가 더 이상 Performance Insights 콘솔 환경, 유연한 보존 기간(1\$124개월) 및 연결 요금을 지원하지 않습니다. Performance Insights API는 요금 변경 없이 계속 제공됩니다. Performance Insights API 비용은 CloudWatch Database Insights 비용과 함께 AWS 청구서에 표시됩니다.
Performance Insights의 유료 티어를 사용하는 DB 인스턴스를 2026년 6월 30일 이전에 Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md) 섹션을 참조하세요.
조치를 취하지 않으면 Performance Insights를 사용하는 DB 인스턴스가 기본적으로 Database Insights의 표준 모드를 사용하게 됩니다. Database Insights의 표준 모드를 사용하는 경우 7일이 지난 성능 데이터 기록에 액세스할 수 없으며 Amazon RDS 콘솔에서 실행 계획 및 온디맨드 분석 기능을 사용하지 못할 수 있습니다. 2026년 6월 30일 이후에는 Database Insights의 고급 모드만 실행 계획과 온디맨드 분석을 지원합니다.
CloudWatch Database Insights를 사용하면 데이터베이스 플릿의 데이터베이스 로드를 모니터링하며 대규모로 성능을 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다. Database Insights에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링](USER_DatabaseInsights.md) 섹션을 참조하세요. 요금에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하십시오.
기본적으로 RDS는 콘솔 생성 마법사에서 모든 Amazon RDS 엔진에 대해 성능 개선 도우미를 활성화합니다. DB 인스턴스에 둘 이상의 데이터베이스가 있는 경우 성능 개선 도우미는 성능 데이터를 집계합니다.
다음 비디오에서 Amazon RDS 성능 개선 도우미의 개요를 볼 수 있습니다.
[](http://www.youtube.com/watch?v=yOeWcPBT458)
**중요**
다음 주제는 비 Aurora DB 엔진에서 Amazon RDS 성능 개선 도우미를 사용하는 경우에 대해 설명합니다. Amazon RDS 성능 개선 도우미를 Amazon Aurora와 함께 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [Amazon RDS 성능 개선 도우미 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.html)을 참조하세요.
**Topics**
+ [데이터베이스 부하](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md)
+ [최대 CPU](USER_PerfInsights.Overview.MaxCPU.md)
+ [Amazon RDS DB 엔진, 리전 및 인스턴스 클래스 Performance Insights 지원](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md)
+ [성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존](USER_PerfInsights.Overview.cost.md)
# 데이터베이스 부하
*데이터베이스 로드(DB 로드)*는 데이터베이스의 세션 활동 수준을 측정합니다. `DBLoad`는 성능 개선 도우미의 주요 지표이며, 성능 개선 도우미는 1초마다 DB 로드를 수집합니다.
**Topics**
+ [활성 세션](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.active-sessions)
+ [평균 활성 세션](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAS)
+ [평균 활성 실행](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAE)
+ [차원](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.dimensions)
## 활성 세션
*데이터베이스 세션*은 관계형 데이터베이스와 애플리케이션의 대화를 나타냅니다. 활성 세션이란 DB 엔진에 작업을 제출하여 현재 응답 대기 중인 연결 세션을 말합니다.
세션은 CPU에서 실행 중이거나 리소스가 계속 진행될 수 있도록 대기 중일 때 활성화됩니다. 예를 들어 활성 세션은 페이지(또는 블록)가 메모리로 읽힐 때까지 기다린 다음 페이지에서 데이터를 읽는 동안 CPU를 사용할 수 있습니다.
## 평균 활성 세션
*평균 활성 세션(AAS)*은 성능 개선 도우미의 `DBLoad` 지표에 대한 단위입니다. 데이터베이스에서 동시에 활성화된 세션 수를 측정합니다.
성능 개선 도우미는 매초 쿼리를 동시에 실행하는 세션 수를 샘플링합니다. 각 활성 세션에 대해 성능 개선 도우미는 다음 데이터를 수집합니다.
+ SQL 문
+ 세션 상태(CPU에서 실행 중이거나 대기 중)
+ Host
+ SQL을 실행하는 사용자
성능 개선 도우미는 특정 기간 동안의 총 세션 수를 총 샘플 수로 나눠 AAS를 계산합니다. 예를 들어 다음 표는 1초 간격으로 채취된 실행 중인 쿼리의 연속된 5개 샘플을 보여 줍니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html)
이전 예시에서 시간 간격에 대한 DB 로드는 2 AAS입니다. 이 측정은 5개의 샘플을 채취한 간격 동안 평균적으로 2회의 세션이 동시에 활성화 상태였음을 의미합니다.
## 평균 활성 실행
초당 평균 활성 실행(AAE)은 AAS와 관련이 있습니다. Performance Insights는 AAE를 계산하기 위해 쿼리의 총 실행 시간을 시간 간격으로 나눕니다. 다음 표는 앞의 표와 동일한 쿼리의 AAE 계산을 보여 줍니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html)
대부분의 경우 쿼리의 AAS와 AAE는 거의 동일합니다. 하지만 계산에 입력되는 데이터 원본이 다르기 때문에 계산 결과가 약간 다른 경우가 많습니다.
## 차원
`db.load` 지표는 차원이라는 하위 구성 요소로 구분할 수 있다는 점에서 다른 시계열 지표와 다릅니다. 차원을 `DBLoad` 지표의 다양한 특성에 대한 "분할 기준" 범주로 생각할 수 있습니다.
성능 문제를 진단할 때 다음과 같은 차원이 가장 유용한 경우가 많습니다.
**Topics**
+ [대기 이벤트](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.waits)
+ [상위 SQL](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.top-sql)
+ [계획](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.plans)
Amazon RDS 엔진의 전체 차원 목록은 [차원을 기준으로 분할된 DB 로드](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.md#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.dims) 섹션을 참조하세요.
### 대기 이벤트
*대기 이벤트*란 SQL 문이 계속 실행되려면 특정 이벤트가 발생할 때까지 기다려야 합니다. 대기 이벤트는 작업이 방해되는 위치를 나타내므로 DB 로드에 대해 중요한 측정기준이나 범주입니다.
모든 활성 세션이 CPU에서 실행 중이거나 대기 중입니다. 예를 들어 세션은 메모리에서 버퍼를 검색하거나 계산을 수행하거나 프로시저 코드를 실행할 때 CPU를 사용합니다. 세션에서 CPU를 사용하지 않는 경우 메모리 버퍼가 비어 있거나 읽을 데이터 파일 또는 기록할 로그가 나올 때까지 대기할 수 있습니다. 세션이 리소스를 기다리는 시간이 길수록 CPU에서 실행되는 시간이 줄어듭니다.
데이터베이스를 튜닝할 때 세션이 기다리는 리소스를 찾으려고 하는 경우가 많습니다. 예를 들어 두 개 또는 세 개의 대기 이벤트가 DB 로드의 90%를 차지할 수 있습니다. 이 측정은 평균적으로 활성 세션이 소수의 리소스를 기다리는 데 대부분의 시간을 소비한다는 것을 의미합니다. 이러한 대기의 원인을 찾을 수 있는 경우 해결 방법을 시도할 수 있습니다.
대기 이벤트는 DB 엔진마다 다릅니다.
+ 모든 MariaDB 및 MySQL 대기 이벤트에 대한 자세한 내용은 MySQL 설명서의 [대기 이벤트 요약 테이블](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema-wait-summary-tables.html)을 참조하세요.
+ 모든 PostgreSQL 대기 이벤트에 대한 자세한 내용은 PostgreSQL 설명서의 [통계 수집기 > 대기 이벤트 테이블](https://www.postgresql.org/docs/current/monitoring-stats.html#WAIT-EVENT-TABLE)을 참조하세요.
+ 모든 Oracle 대기 이벤트에 대한 자세한 내용은 Oracle 설명서의 [대기 이벤트 설명](https://docs.oracle.com/database/121/REFRN/GUID-2FDDFAA4-24D0-4B80-A157-A907AF5C68E2.htm#REFRN-GUID-2FDDFAA4-24D0-4B80-A157-A907AF5C68E2)을 참조하세요.
+ 모든 SQL Server 대기 이벤트에 대한 자세한 내용은 SQL Server 설명서의 [대기 유형](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-dynamic-management-views/sys-dm-os-wait-stats-transact-sql?view=sql-server-2017#WaitTypes)을 참조하십시오.
**참고**
Oracle의 경우 연결된 SQL 없이 백그라운드 프로세스가 때때로 수행됩니다. 이 경우 성능 개선 도우미는 콜론으로 연결된 백그라운드 프로세스의 유형과 이 백그라운드 프로세스에 연결된 대기 클래스를 보고합니다. 백그라운드 프로세스의 유형으로는 `LGWR`, `ARC0`, `PMON` 등이 있습니다.
예를 들어 아카이버가 I/O를 수행할 경우 성능 개선 도우미는 `ARC1:System I/O`와 같이 보고합니다. 경우에 따라 백그라운드 프로세스 유형이 누락되고 성능 개선 도우미가 대기 클래스만 보고할 때도 있습니다(예: `:System I/O`).
### 상위 SQL
대기 이벤트는 병목 현상을 표시하는 반면, 상위 SQL은 DB 로드에 가장 많이 기여하는 쿼리를 보여줍니다. 예를 들어 현재 데이터베이스에서 여러 쿼리가 실행 중이더라도 단일 쿼리가 DB 부하의 99%를 소비할 수 있습니다. 이 경우 부하가 높으면 쿼리에 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다.
기본적으로 성능 개선 도우미 콘솔에는 데이터베이스 부하에 영향을 미치는 상위 SQL 쿼리가 표시됩니다. 콘솔에는 각 문에 관련된 통계도 표시됩니다. 특정 문의 성능 문제를 진단하기 위해 실행 계획을 검사할 수 있습니다.
### 계획
단순히 *계획*이라고도 하는 *실행 계획*은 데이터에 액세스하는 일련의 단계입니다. 예를 들어, 테이블 `t1`과 `t2`를 결합하기 위한 계획은 `t1`의 모든 행을 반복하고 각 행을 `t2`의 행과 비교할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에서 *옵티마이저*는 SQL 쿼리에 대한 가장 효율적인 계획을 결정하는 기본 제공 코드입니다.
DB 인스턴스의 경우 성능 개선 도우미는 실행 계획을 자동으로 수집합니다. SQL 성능 문제를 진단하려면 리소스 사용량이 많은 SQL 쿼리에 대해 캡처된 계획을 검토합니다. 계획은 데이터베이스가 쿼리를 구문 분석하고 실행하는 방법을 보여줍니다.
계획을 사용하여 DB 로드를 분석하는 방법을 알아보려면 다음 내용을 참조하세요.
+ Oracle: [Amazon RDS용 성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 Oracle 실행 계획 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md)
+ SQL Server: [Amazon RDS용 성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 SQL Server 실행 계획 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlansSqlServer.md)
#### 계획 캡처
성능 개선 도우미는 5분마다 리소스 사용량이 가장 많은 쿼리를 식별하고 해당 계획을 캡처합니다. 따라서 수많은 계획을 수동으로 수집하고 관리할 필요가 없습니다. 대신 **상위 SQL(Top SQL)** 탭을 사용하여 가장 문제가 많은 쿼리에 대한 계획에 집중할 수 있습니다.
**참고**
성능 개선 도우미는 텍스트가 수집 가능한 쿼리 텍스트의 최대 한도를 초과하는 쿼리에 대한 계획을 캡처하지 않습니다. 자세한 내용은 [성능 개선 도우미 대시보드에서 더 많은 SQL 텍스트에 액세스](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md) 섹션을 참조하세요.
실행 계획의 보존 기간은 성능 개선 도우미 데이터와 동일합니다. 프리 티어의 보존 설정은 **기본값(7일)**입니다. 성능 데이터를 더 오래 보존하려면 1\$124개월을 지정하십시오. 보존 기간에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존](USER_PerfInsights.Overview.cost.md) 섹션을 참조하세요.
#### 다이제스트 쿼리
**상위 SQL(Top SQL)** 탭에는 기본적으로 다이제스트 쿼리가 표시됩니다. 다이제스트 쿼리 자체에는 계획이 없지만 리터럴 값을 사용하는 모든 쿼리에는 계획이 있습니다. 예를 들어 다이제스트 쿼리에는 `WHERE `email`=?` 텍스트가 포함될 수 있습니다. 다이제스트에는 `WHERE email=user1@example.com` 텍스트가 포함된 쿼리와 `WHERE email=user2@example.com` 텍스트가 포함된 쿼리, 이렇게 2개의 쿼리가 포함될 수 있습니다. 이러한 리터럴 쿼리 각각에는 여러 계획이 포함될 수 있습니다.
다이제스트 쿼리를 선택할 때 해당 다이제스트의 하위 문에 대한 모든 계획이 콘솔에 표시됩니다. 따라서 계획을 찾기 위해 모든 하위 문을 살펴볼 필요가 없습니다. 상위 10개 하위 문의 표시 목록에 없는 계획을 볼 수 있습니다. 쿼리가 상위 10개에 속하는지 여부에 관계없이 계획이 수집된 모든 하위 쿼리에 대한 계획이 콘솔에 표시됩니다.
# 최대 CPU
대시보드에서 **데이터베이스 로드** 차트는 세션 정보를 수집, 집계 및 표시합니다. 활성 세션이 최대 CPU를 초과하는지 확인하려면 **최대 vCPU** 선과의 관계를 확인합니다. 성능 개선 도우미는 **최대 vCPU** 값을 DB 인스턴스에서 vCPU(가상 CPU) 코어의 수로 결정합니다.
한 번에 하나의 프로세스를 vCPU에서 실행할 수 있습니다. 프로세스 수가 vCPUs 수를 초과하면 프로세스가 대기열에 추가되기 시작합니다. 대기열이 늘어나면 데이터베이스 성능이 저하됩니다. DB 로드가 **최대 vCPU** 선을 상회하는 경우가 잦아지고 CPU가 기본 대기 상태라면 CPU에서 과부하가 발생한 것입니다. 이 경우 연결 수를 인스턴스에 맞게 조절하거나, CPU 부하가 높은 SQL 쿼리를 모두 조정하거나, 인스턴스 클래스의 크기를 늘리는 것이 좋습니다. 대기 상태의 인스턴스가 높고 일관적이라는 것은 해결해야 할 병목 현상이나 리소스 경합 문제가 있을 수 있음을 나타냅니다. DB 로드가 **최대 vCPU** 선을 넘지 않는다 하더라도 이러한 문제가 나타날 수 있습니다.
# Amazon RDS DB 엔진, 리전 및 인스턴스 클래스 Performance Insights 지원
**중요**
AWS는 Performance Insights의 수명 종료일을 2026년 6월 30일로 발표했습니다. 이 날짜 이후에는 Amazon RDS가 더 이상 Performance Insights 콘솔 환경, 유연한 보존 기간(1\$124개월) 및 연결 요금을 지원하지 않습니다. Performance Insights API는 요금 변경 없이 계속 제공됩니다. Performance Insights API 비용은 CloudWatch Database Insights 비용과 함께 AWS 청구서에 표시됩니다.
Performance Insights의 유료 티어를 사용하는 DB 인스턴스를 2026년 6월 30일 이전에 Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md) 섹션을 참조하세요.
조치를 취하지 않으면 Performance Insights를 사용하는 DB 인스턴스가 기본적으로 Database Insights의 표준 모드를 사용하게 됩니다. Database Insights의 표준 모드를 사용하는 경우 7일이 지난 성능 데이터 기록에 액세스할 수 없으며 Amazon RDS 콘솔에서 실행 계획 및 온디맨드 분석 기능을 사용하지 못할 수 있습니다. 2026년 6월 30일 이후에는 Database Insights의 고급 모드만 실행 계획과 온디맨드 분석을 지원합니다.
CloudWatch Database Insights를 사용하면 데이터베이스 플릿의 데이터베이스 로드를 모니터링하며 대규모로 성능을 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다. Database Insights에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링](USER_DatabaseInsights.md) 섹션을 참조하세요. 가격 정보는 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하십시오.
다음 테이블에는 성능 개선 도우미를 지원하는 Amazon RDS DB 엔진이 나와 있습니다.
**참고**
Amazon Aurora에 대한 자세한 내용은 *Amazon Aurora 사용 설명서*에서 [Amazon Aurora DB 엔진의 성능 개선 도우미 지원](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html)을 참조하세요.
| Amazon RDS DB 엔진 | 지원되는 엔진 버전 및 리전 | 인스턴스 클래스 제한 사항 |
| --- | --- | --- |
| Amazon RDS for MariaDB | RDS for MariaDB를 사용한 성능 개선 도우미 인사이트의 버전 및 리전 가용성에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 성능 개선 도우미를 지원하는 리전 및 DB 엔진](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) 섹션을 참조하세요. | 성능 개선 도우미는 다음 인스턴스 클래스에서 지원되지 않습니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) |
| RDS for MySQL | MySQL용 RDS를 사용한 성능 개선 도우미 인사이트의 버전 및 리전 가용성에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 성능 개선 도우미를 지원하는 리전 및 DB 엔진](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) 섹션을 참조하세요. | 성능 개선 도우미는 다음 인스턴스 클래스에서 지원되지 않습니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) |
| Amazon RDS for Microsoft SQL Server | RDS for SQL Server를 사용한 성능 개선 도우미 인사이트의 버전 및 지역 가용성에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 성능 개선 도우미를 지원하는 리전 및 DB 엔진](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) 섹션을 참조하세요. | 해당 사항 없음 |
| Amazon RDS for PostgreSQL | RDS for PostgreSQL 기반 성능 개선 도우미 인사이트의 버전 및 지역 가용성에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 성능 개선 도우미를 지원하는 리전 및 DB 엔진](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) 섹션을 참조하세요. | 해당 사항 없음 |
| Amazon RDS for Oracle | RDS for Oracle을 사용한 성능 개선 도우미 버전 및 지역 가용성에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오.[Amazon RDS에서 성능 개선 도우미를 지원하는 리전 및 DB 엔진](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md). | 해당 사항 없음 |
## 성능 개선 도우미 기능에 대한 Amazon RDS DB 엔진, 리전 및 인스턴스 클래스 지원
다음 테이블에는 성능 개선 도우미 기능을 지원하는 Amazon RDS DB 엔진이 나와 있습니다.
| 기능 | [요금 티어](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/) | [지원되는 리전](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.html#Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.Regions) | [지원되는 DB 엔진](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Welcome.html#Welcome.Concepts.DBInstance) | [지원되는 인스턴스 클래스](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.DBInstanceClass.html#Concepts.DBInstanceClass.Types) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [성능 개선 도우미에 대한 SQL 통계](sql-statistics.md) | 모두 | 모두 | 모두 | 모두 |
| [Amazon RDS용 성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 Oracle 실행 계획 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md) | 모두 | 모두 | RDS for Oracle | 모두 |
| [일정 기간 동안의 데이터베이스 성능 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md) | 유료 티어만 | 모두 | RDS for PostgreSQL | 모두 |
| [성능 개선 도우미 사전 권장 사항 보기](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md) | 유료 티어만 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) | 모두 | 모두 |
# 성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존
기본적으로 성능 개선 도우미는 7일간의 성능 데이터 기록과 매달 1백만 건의 API 요청이 포함된 프리 티어를 제공합니다. 더 긴 보존 기간을 구매할 수도 있습니다. 전체 요금 정보는 [성능 개선 도우미 요금](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/)을 참조하세요.
RDS 콘솔에서는 성능 개선 도우미 데이터에 대해 다음과 같은 보존 기간을 선택할 수 있습니다.
+ **기본값(7일)**
+ ***n*개월**(***n***은 1\$124 사이의 숫자)
![\[성능 개선 도우미 데이터의 보존 기간을 선택합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-retention-periods.png)
AWS CLI를 사용하여 보존 기간을 설정하는 방법은 섹션에서 알아보세요.
# Amazon RDS의 성능 개선 도우미 설정 및 해제
**중요**
AWS는 Performance Insights의 수명 종료일을 2026년 6월 30일로 발표했습니다. 이 날짜 이후에는 Amazon RDS가 더 이상 Performance Insights 콘솔 환경, 유연한 보존 기간(1\$124개월) 및 연결 요금을 지원하지 않습니다. Performance Insights API는 요금 변경 없이 계속 제공됩니다. Performance Insights API 비용은 CloudWatch Database Insights 비용과 함께 AWS 청구서에 표시됩니다.
Performance Insights의 유료 티어를 사용하는 DB 인스턴스를 2026년 6월 30일 이전에 Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md) 섹션을 참조하세요.
조치를 취하지 않으면 Performance Insights를 사용하는 DB 인스턴스가 기본적으로 Database Insights의 표준 모드를 사용하게 됩니다. Database Insights의 표준 모드를 사용하는 경우 7일이 지난 성능 데이터 기록에 액세스할 수 없으며 Amazon RDS 콘솔에서 실행 계획 및 온디맨드 분석 기능을 사용하지 못할 수 있습니다. 2026년 6월 30일 이후에는 Database Insights의 고급 모드만 실행 계획과 온디맨드 분석을 지원합니다.
CloudWatch Database Insights를 사용하면 데이터베이스 플릿의 데이터베이스 로드를 모니터링하며 대규모로 성능을 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다. Database Insights에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링](USER_DatabaseInsights.md) 섹션을 참조하세요. 요금에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하십시오.
DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 생성할 때 Performance Insights를 활성화할 수 있습니다. 필요한 경우 콘솔에서 DB 인스턴스를 수정하여 나중에 비활성화할 수 있습니다. 성능 개선 도우미를 활성화하거나 비활성화해도 가동 중지, 재부팅 또는 장애 조치가 발생하지 않습니다.
**참고**
성능 스키마는 Amazon RDS for MariaDB 또는 Amazon RDS for MySQL에서 사용하는 선택적 성능 도구입니다. 성능 스키마를 켜거나 끄면 재부팅해야 합니다. 그러나 성능 개선 도우미를 켜거나 끌 경우에는 재부팅할 필요가 없습니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS for MariaDB 또는 MySQL에서 성능 개선 도우미의 성능 스키마 개요](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md) 섹션을 참조하세요.
성능 개선 도우미 에이전트는 DB 호스트에서 제한된 CPU 및 메모리를 사용합니다. DB 로드가 높을 경우 에이전트는 데이터 수집 빈도를 줄여 성능에 미치는 영향을 제한합니다.
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#### [ Console ]
콘솔에서 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 생성하거나 수정할 때 성능 개선 도우미를 설정하거나 해제할 수 있습니다.
**DB 인스턴스 또는 DB 클러스터를 만들 때 성능 개선 도우미 활성화 및 비활성화**
새 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 만든 후 Amazon RDS는 기본적으로 성능 개선 도우미를 활성화합니다. 성능 개선 도우미를 끄려면 **Database Insights – 표준** 옵션을 선택하고 **성능 개선 도우미 활성화** 옵션을 선택 취소합니다.
자세한 내용은 다음 항목을 참조하세요.
+ DB 인스턴스를 생성하려면 [Amazon RDS DB 인스턴스 생성](USER_CreateDBInstance.md)의 DB 엔진에 대한 지침을 따르십시오.
+ DB 클러스터를 만들려면 [Amazon RDS용 다중 AZ DB 클러스터 생성](create-multi-az-db-cluster.md) 섹션의 지침을 따르세요.
다음 이미지는 **성능 개선 도우미** 섹션의 스크린샷입니다.
![\[콘솔을 사용하여 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터 생성 중 성능 개선 도우미 활성화\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_enabling.png)
**성능 개선 도우미 활성화**를 선택하면 다음 옵션이 있습니다.
+ **보존**(Database Insights의 표준 모드에만 해당) - 성능 개선 도우미 데이터를 보존하는 시간입니다. 보존 설정은 **기본값(7일)**입니다. 성능 데이터를 더 오래 보존하려면 1\$124개월을 지정하십시오. 보존 기간에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존](USER_PerfInsights.Overview.cost.md) 섹션을 참조하세요.
+ **AWS KMS key** – 을(를) 지정합니다..AWS KMS key 성능 개선 도우미는 KMS 키를 사용하여 잠재적으로 민감한 데이터를 모두 암호화합니다. 데이터는 암호화된 상태로 전송 및 저장됩니다. 자세한 내용은 [성능 개선 도우미를 위한 AWS KMS 정책 변경](USER_PerfInsights.access-control.cmk-policy.md) 섹션을 참조하세요.
**DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 수정할 때 Performance Insights 켜기 또는 끄기**
콘솔에서 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 수정하여 Performance Insights를 관리할 수 있습니다.
**콘솔을 사용하여 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터에 대해 Performance Insights를 관리하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. **데이터베이스**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 선택하고 **수정**을 선택합니다.
1. 성능 개선 도우미를 켜려면 **성능 개선 도우미 활성화**를 선택합니다. 성능 개선 도우미를 끄려면 **Database Insights – 표준** 옵션을 선택하고 **성능 개선 도우미 활성화** 옵션을 선택 취소합니다.
**성능 개선 도우미 활성화**를 선택하면 다음 옵션이 있습니다.
+ **보존**(Database Insights의 표준 모드에만 해당) - 성능 개선 도우미 데이터를 보존하는 시간입니다. 보존 설정은 **기본값(7일)**입니다. 성능 데이터를 더 오래 보존하려면 1\$124개월을 지정하십시오. 보존 기간에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존](USER_PerfInsights.Overview.cost.md) 섹션을 참조하세요.
+ **AWS KMS key** - KMS 키를 지정합니다. 성능 개선 도우미는 KMS 키를 사용하여 잠재적으로 민감한 데이터를 모두 암호화합니다. 데이터는 암호화된 상태로 전송 및 저장됩니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS 리소스 암호화](Overview.Encryption.md) 섹션을 참조하세요.
1. **Continue(계속)**를 선택합니다.
1. **Scheduling of Modifications(수정 사항 예약)**에 대해 Apply immediately(즉시 적용)를 선택합니다. 예약된 다음 유지 관리 윈도우에 적용을 선택하면 인스턴스에서 이 설정을 무시하고 성능 개선 도우미를 즉시 활성화합니다.
1. **Modify Instance(인스턴스 수정)**를 선택합니다.
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#### [ AWS CLI ]
[create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) AWS CLI 명령을 사용하는 경우, `--enable-performance-insights`를 지정하고 `--database-insights-mode`를 `advanced` 또는 `standard`로 설정하여 성능 개선 도우미를 활성화합니다. 성능 개선 도우미를 비활성화하려면 `--no-enable-performance-insights`를 지정하고 `database-insights-mode`를 `standard`로 설정합니다.
다음 AWS CLI 명령을 사용해 다음 값을 지정할 수도 있습니다.
+ [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html)
+ [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html)
+ [create-db-instance-read-replica](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance-read-replica.html)
+ [modify-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-instance.html)
+ [restore-db-instance-from-s3](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/restore-db-instance-from-s3.html)
CLI에서 성능 개선 도우미를 활성화할 때 필요에 따라 `--performance-insights-retention-period` 옵션을 사용하여 성능 개선 도우미 데이터를 보존할 시간을 일 단위로 지정할 수 있습니다. `7`, *월* \$1 31(*월*은 1\$123 사이의 숫자여야 함) 또는 `731`이라고 지정할 수 있습니다. 예를 들어 성능 데이터를 3개월 동안 보존하려면 3에 31을 곱한 `93`을 지정하면 됩니다. 기본값은 `7`일입니다. 보존 기간에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존](USER_PerfInsights.Overview.cost.md) 섹션을 참조하세요.
다음 예에서는 `sample-db-cluster`의 성능 개선 도우미를 활성화하고 성능 개선 도우미 데이터를 93일(3개월) 동안 보존하도록 지정합니다.
대상 LinuxmacOS, 또는Unix:
```
aws rds modify-db-cluster \
--database-insights-mode standard \
--db-cluster-identifier sample-db-instance \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 93
```
Windows의 경우:
```
aws rds modify-db-cluster ^
--database-insights-mode standard ^
--db-cluster-identifier sample-db-instance ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 93
```
보존 기간을 94일처럼 유효하지 않은 값으로 지정하면 RDS에서 오류가 발생합니다.
```
An error occurred (InvalidParameterValue) when calling the CreateDBInstance operation:
Invalid Performance Insights retention period. Valid values are: [7, 31, 62, 93, 124, 155, 186, 217,
248, 279, 310, 341, 372, 403, 434, 465, 496, 527, 558, 589, 620, 651, 682, 713, 731]
```
**참고**
성능 개선 도우미가 클러스터 수준에서 관리되지 않는 DB 클러스터의 인스턴스에 대해서만 성능 개선 도우미를 전환할 수 있습니다.
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#### [ RDS API ]
[CreateDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html) 작업 Amazon RDS API 작업을 사용하여 새 DB 인스턴스를 생성할 때 `EnablePerformanceInsights`를 `True`로 설정하면 성능 개선 도우미가 활성화됩니다. 성능 개선 도우미를 끄려면 `EnablePerformanceInsights`를 `False`로, `DatabaseInsightsMode`를 `standard`로 설정합니다.
다음 API 작업으로 `EnablePerformanceInsights` 값을 지정할 수도 있습니다.
+ [CreateDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html)(다중 AZ DB 클러스터)
+ [ModifyDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html)(다중 AZ DB 클러스터)
+ [ModifyDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBInstance.html)
+ [CreateDBInstanceReadReplica](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstanceReadReplica.html)
+ [RestoreDBInstanceFromS3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_RestoreDBInstanceFromS3.html)
성능 개선 도우미를 활성화할 때 선택적으로 `PerformanceInsightsRetentionPeriod` 파라미터를 사용하여 성능 개선 도우미 데이터를 보존할 시간을 일 단위로 지정할 수 있습니다. `7`, *월* \$1 31(*월*은 1\$123 사이의 숫자여야 함) 또는 `731`이라고 지정할 수 있습니다. 예를 들어 성능 데이터를 3개월 동안 보존하려면 3에 31을 곱한 `93`을 지정하면 됩니다. 기본값은 `7`일입니다. 보존 기간에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존](USER_PerfInsights.Overview.cost.md) 섹션을 참조하세요.
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# Amazon RDS for MariaDB 또는 MySQL에서 성능 개선 도우미의 성능 스키마 개요
성능 스키마는 Amazon RDS for MariaDB 또는 Amazon RDS for MySQL 런타임 성능을 낮은 세부 수준에서 모니터링하기 위한 선택적 기능입니다. 성능 스키마는 데이터베이스 성능에 미치는 영향을 최소화하도록 설계되었습니다. 성능 개선 도우미는 성능 스키마 사용 여부와 상관없이 사용할 수 있는 별도의 기능입니다.
**Topics**
+ [성능 스키마 개요](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.overview)
+ [성능 개선 도우미 및 성능 스키마](#USER_PerfInsights.effect-of-pfs)
+ [성능 개선 도우미의 성능 스키마 자동 관리](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.options)
+ [성능 스키마에서 리부팅할 때의 효과](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.reboot)
+ [성능 개선 도우미의 성능 스키마 관리 여부 확인](USER_PerfInsights.EnableMySQL.determining-status.md)
+ [Amazon RDS for MariaDB 또는 MySQL에서 성능 스키마 활성화](USER_PerfInsights.EnableMySQL.RDS.md)
## 성능 스키마 개요
성능 스키마가 MariaDB 및 MySQL 데이터베이스의 이벤트를 모니터링합니다. *이벤트*는 시간을 소비하고 타이밍 정보를 수집할 수 있도록 계측된 데이터베이스 서버 작업입니다. 이벤트의 예는 다음과 같습니다.
+ 함수 호출
+ 운영 체제 대기
+ SQL 실행 단계
+ SQL 문 그룹
`PERFORMANCE_SCHEMA` 스토리지 엔진은 성능 스키마 기능을 구현하기 위한 메커니즘입니다. 이 엔진은 데이터베이스 소스 코드의 계측을 사용하여 이벤트 데이터를 수집합니다. 엔진은 수집된 이벤트를 `performance_schema` 데이터베이스의 메모리 전용 테이블에 저장합니다. 다른 테이블과 마찬가지로 `performance_schema`를 쿼리할 수 있습니다. 자세한 내용은 *MySQL 참조 설명서*에서 [MySQL 성능 스키마](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema.html)를 참조하세요.
## 성능 개선 도우미 및 성능 스키마
성능 개선 도우미와 성능 스키마는 별개의 기능이지만 연결되어 있습니다. Amazon RDS for MariaDB 또는 MySQL의 성능 개선 도우미의 동작은 성능 스키마가 켜져 있는지 여부와 켜져 있으면 성능 개선 도우미가 성능 스키마를 자동으로 관리하는지 여부에 따라 다릅니다. 다음 표는 동작에 대한 설명입니다.
| 성능 스키마 켜짐 | 성능 개선 도우미 관리 모드 | 성능 개선 도우미 행동 |
| --- | --- | --- |
| 예 | 자동 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) |
| 예 | 수동 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) |
| 아니요 | 해당 사항 없음 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) |
## 성능 개선 도우미의 성능 스키마 자동 관리
성능 개선 도우미를 활성화한 상태에서 Amazon RDS MariaDB 또는 Amazon RDS for MySQL DB 인스턴스를 생성하면 성능 스키마도 활성화됩니다. 이 경우 성능 개선 도우미는 성능 스키마 파라미터를 자동으로 관리합니다. 이는 권장되는 구성입니다.
성능 개선 도우미에서 성능 스키마를 자동으로 관리하는 경우 `performance_schema`의 **소스**는 `System default`입니다.
**참고**
t4g.medium 인스턴스 클래스에는 성능 스키마의 자동 관리가 지원되지 않습니다.
`performance_schema` 파라미터 값을 수동으로 변경한 후 나중에 자동 관리로 되돌리려면 [Amazon RDS for MariaDB 또는 MySQL에서 성능 스키마 활성화](USER_PerfInsights.EnableMySQL.RDS.md) 섹션을 참조하세요.
**중요**
성능 개선 도우미가 성능 스키마를 활성화하더라도 파라미터 그룹 값은 변경되지 않습니다. 그러나 실행 중인 DB 인스턴스에 대한 값이 변경됩니다. 변경된 값을 볼 수있는 유일한 방법은 `SHOW GLOBAL VARIABLES` 명령을 실행하는 것입니다.
## 성능 스키마에서 리부팅할 때의 효과
성능 개선 도우미와 성능 스키마는 DB 인스턴스 재부팅에 대한 요구 사항이 다릅니다.
**성능 스키마**
이 기능을 활성화하거나 비활성화하기 위해 DB 인스턴스를 재부팅해야 합니다.
**성능 개선 도우미**
이 기능을 활성화하거나 비활성화하기 위해 DB 인스턴스를 재부팅하지 않아도 됩니다.
현재 성능 스키마가 활성화되어 있지 않고 DB 인스턴스를 재부팅하지 않고 성능 개선 도우미를 활성화하면 성능 스키마가 활성화되지 않습니다.
# 성능 개선 도우미의 성능 스키마 관리 여부 확인
성능 개선 도우미가 현재 지원되는 모든 메이저 엔진 버전에 대한 성능 스키마를 관리하고 있는지 확인하려면 다음 표를 검토하세요.
| performance\$1schema 파라미터 설정 | 소스 열 설정 | 성능 개선 도우미가 성능 스키마를 관리하는가? |
| --- | --- | --- |
| 0 | System default | 예 |
| 0 또는 1 | Modified | 아니요 |
다음 절차에서는 성능 개선 도우미가 성능 스키마를 자동으로 관리하는지 확인해 봅니다.
**성능 개선 도우미가 성능 스키마를 자동으로 관리하는지 확인하는 방법**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. **파라미터 그룹**을 선택합니다.
1. DB 인스턴스에 대한 파라미터 그룹 이름을 선택합니다.
1. 검색줄에 **performance\$1schema**를 입력합니다.
1. **소스**가 시스템 기본값이고 **값**이 **0**인지 확인합니다. 그렇다면 성능 개선 도우미가 성능 스키마를 자동으로 관리하고 있습니다.
여기에 표시된 예제에서는 성능 개선 도우미가 성능 스키마를 자동으로 관리하지 않습니다.
![\[performance_schema 파라미터의 설정이 수정되었음을 보여줍니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_schema_user.png)
# Amazon RDS for MariaDB 또는 MySQL에서 성능 스키마 활성화
DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터에 대해 성능 개선 도우미가 활성화되어 있지만 현재 성능 스키마를 관리하고 있지 않다고 가정합시다. 성능 개선 도우미가 성능 스키마를 자동으로 관리하도록 허용하려면 다음 단계를 완료하세요.
**자동 관리를 위한 성능 스키마 구성 방법**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. **파라미터 그룹**을 선택합니다.
1. DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터에 대한 파라미터 그룹 이름을 선택합니다.
1. **편집**을 선택합니다.
1. 검색줄에 **performance\$1schema**를 입력합니다.
1. `performance_schema` 파라미터를 선택합니다.
1. **기본값으로 설정**을 선택합니다.
1. **기본값으로 설정**을 선택하여 확인합니다.
1. **변경 사항 저장(Save Changes)**을 선택합니다.
1. DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 재부팅합니다.
**중요**
성능 스키마를 활성화하거나 비활성화할 때마다 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 재부팅해야 합니다.
인스턴스 파라미터 수정에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 DB 파라미터 그룹의 파라미터 수정](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md) 단원을 참조하십시오. 대시보드에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 지표 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.md) 단원을 참조하십시오. MySQL 성능 스키마에 대한 자세한 내용은 MySQL 설명서에서 [MySQL Performance Schema](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema.html)(8.0의 경우) 및 [MySQL Performance Schema](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/performance-schema.html)(8.4의 경우)를 참조하세요.
# Performance Insights에 대한 액세스 정책 구성
성능 개선 도우미에 액세스하려면 보안 주체에게 AWS Identity and Access Management(IAM)의 적절한 권한이 있어야 합니다.
**참고**
고객 관리형 키와 함께 Performance Insights를 사용하려면 사용자에게 AWS AWS KMS 키에 대한 `kms:Decrypt` 및 `kms:GenerateDataKey` 권한을 부여합니다.
다음 방법을 사용하여 Performance Insights에 액세스합니다.
+ [읽기 전용 액세스 권한에 대한 `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` 관리형 정책 연결](USER_PerfInsights.access-control.managed-policy.md)
+ [`AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` 관리형 정책을 연결하여 성능 개선 도우미 API의 모든 작업에 액세스할 수 있음](USER_PerfInsights.access-control.FullAccess-managed-policy.md)
+ [특정 권한이 있는 사용자 지정 IAM 정책 생성](USER_PerfInsights.access-control.custom-policy.md)
+ [암호화된 Performance Insights 데이터에 대한 AWS KMS 권한 구성](USER_PerfInsights.access-control.cmk-policy.md)
+ [리소스 수준 권한을 사용하여 세분화된 액세스 설정](USER_PerfInsights.access-control.dimensionAccess-policy.md)
+ [태그 기반 액세스 제어를 사용하여 리소스 태그를 통해 권한 관리](USER_PerfInsights.access-control.tag-based-policy.md)
# IAM 보안 주체에 AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly 정책 연결
`AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly`는 Amazon RDS 성능 개선 도우미 API의 모든 읽기 전용 작업에 대한 액세스 권한을 부여하는 AWS 관리형 정책입니다.
권한 세트 또는 역할에 `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly`를 연결하는 경우 다음 CloudWatch 권한도 연결해야 합니다.
+ `GetMetricStatistics`
+ `ListMetrics`
+ `GetMetricData`
이러한 권한을 통해 수신자는 Performance Insights를 다른 콘솔 기능과 함께 사용할 수 있습니다.
CloudWatch 권한에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 권한 참조](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/permissions-reference-cw.html)를 참조하시기 바랍니다.
에 대한 자세한 내용은 `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` 섹션을 참조하세요.[AWS 관리형 정책: AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly](rds-security-iam-awsmanpol.md#rds-security-iam-awsmanpol-AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly).
# IAM 보안 주체에 AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess 정책 연결
`AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess`는 Amazon RDS 성능 개선 도우미 API의 모든 작업에 대한 액세스 권한을 부여하는 AWS 관리형 정책입니다.
권한 세트 또는 역할에 `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess`를 연결하는 경우 다음 CloudWatch 권한도 연결해야 합니다.
+ `GetMetricStatistics`
+ `ListMetrics`
+ `GetMetricData`
이러한 권한을 통해 수신자는 Performance Insights를 다른 콘솔 기능과 함께 사용할 수 있습니다.
CloudWatch 권한에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 권한 참조](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/permissions-reference-cw.html)를 참조하시기 바랍니다.
에 대한 자세한 내용은 `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` 섹션을 참조하세요.[AWS 관리형 정책: AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess](rds-security-iam-awsmanpol.md#rds-security-iam-awsmanpol-AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess).
# 성능 개선 도우미를 위한 사용자 지정 IAM 정책 만들기
`AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` 또는 `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` 정책이 없는 사용자의 경우, 사용자 관리형 IAM 정책을 생성 또는 수정하여 성능 개선 도우미에 대한 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. IAM 권한 세트 또는 역할에 이 정책을 연결하면 수신자가 성능 개선 도우미를 사용할 수 있습니다.
**사용자 지정 정책을 생성하는 방법**
1. [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)에서 IAM 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 **Policies**를 선택합니다.
1. **정책 생성**을 선택합니다.
1. **정책 생성** 페이지에서 **JSON** 옵션을 선택합니다.
1. [https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly.html) 또는 [https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess.html) 정책에 대한 **AWS 관리형 정책 참조 안내서의 **JSON 정책 문서 섹션에 제공된 텍스트를 복사하여 붙여넣습니다.
1. **정책 검토**를 선택합니다.
1. 정책의 이름과 설명(선택 사항)을 지정한 다음 **정책 검토**를 선택합니다.
이제 정책을 권한 세트 또는 역할에 연결할 수 있습니다. 다음 절차에서는 이 목적으로 사용할 수 있는 사용자가 이미 있다고 가정합니다.
**사용자에게 정책을 연결**
1. [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)에서 IAM 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 **사용자**를 선택합니다.
1. 목록에서 기존 사용자를 선택합니다.
**중요**
성능 개선 도우미를 사용하려면 사용자 지정 정책 외에 Amazon RDS에 대한 액세스 권한이 있어야 합니다. 예를 들어 `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` 사전 정의 정책은 Amazon RDS에 대한 읽기 전용 액세스를 제공합니다. 자세한 내용은 [정책을 사용하여 액세스 관리](UsingWithRDS.IAM.md#security_iam_access-manage) 섹션을 참조하세요.
1. [**Summary**] 페이지에서 [**Add permissions**]를 선택합니다.
1. **기존 정책 직접 첨부**를 선택합니다. **검색**에 다음 이미지와 같이 정책 이름의 첫 문자 몇 개를 입력합니다.
![\[정책 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_attach_iam_policy.png)
1. 정책을 선택하고 **다음: 검토**를 선택합니다.
1. **권한 추가**를 선택합니다.
# 성능 개선 도우미를 위한 AWS KMS 정책 변경
성능 개선 도우미는 AWS KMS key을(를) 사용하여 민감한 데이터를 암호화합니다. API 또는 콘솔을 통해 성능 개선 도우미를 활성화하면 다음 중 한 가지를 수행할 수 있습니다.
+ 기본 AWS 관리형 키를 선택합니다.
Amazon RDS는 새 DB 인스턴스에 대해 AWS 관리형 키을(를) 사용합니다. Amazon RDS는 AWS 계정에 대해 AWS 관리형 키를 생성합니다. AWS 계정에 각 AWS 리전의 Amazon RDS에 대해 각기 다른 AWS 관리형 키가 있습니다.
+ 고객 관리형 키를 선택합니다.
고객 관리형 키를 지정하는 경우 성능 개선 도우미 API를 호출하는 계정의 사용자는 KMS 키에 대한 `kms:Decrypt` 및 `kms:GenerateDataKey` 권한이 필요합니다. IAM 정책을 통해 이러한 권한을 구성할 수 있습니다. 그러나 KMS 키 정책을 통해 이러한 권한을 관리하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 AWS Key Management Service 개발자 안내서**의 [AWS KMS의 키 정책](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/key-policies.html)을 참조하세요.
**Example**
다음 예는 KMS 키 정책에 문을 추가하는 방법을 보여줍니다. 이러한 문을 통해 Performance Insights에 액세스할 수 있습니다. KMS 키를 사용하는 방법에 따라 일부 제한 사항을 변경할 수 있습니다. 정책에 문을 추가하기 전에 모든 문을 제거하세요.
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Id" : "your-policy",
"Statement" : [
{
"Sid" : "AllowViewingRDSPerformanceInsights",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": [
"arn:aws:iam::444455556666:role/Role1"
]
},
"Action": [
"kms:Decrypt",
"kms:GenerateDataKey"
],
"Resource": "*",
"Condition" : {
"StringEquals" : {
"kms:ViaService" : "rds.us-east-1.amazonaws.com"
},
"ForAnyValue:StringEquals": {
"kms:EncryptionContext:aws:pi:service": "rds",
"kms:EncryptionContext:service": "pi",
"kms:EncryptionContext:aws:rds:db-id": "db-AAAAABBBBBCCCCDDDDDEEEEE"
}
}
}
]
}
```
## 성능 개선 도우미에서 AWS KMS 고객 관리형 키를 사용하는 방법
성능 개선 도우미는 고객 관리형 키를 사용하여 민감한 데이터를 암호화합니다. 성능 개선 도우미를 켜면 API를 통해 AWS KMS 키를 입력할 수 있습니다. Performance Insights는 이 키에 대한 KMS 권한을 생성합니다. 여기서는 키를 사용하고 민감한 데이터를 처리하는 데 필요한 작업을 수행합니다. 민감한 데이터에는 사용자, 데이터베이스, 애플리케이션, SQL 쿼리 텍스트 등의 필드가 포함됩니다. 성능 개선 도우미는 저장된 데이터와 전송 중인 데이터 모두에서 데이터가 암호화된 상태로 유지되도록 합니다.
## 성능 개선 도우미 IAM가 AWS KMS와 작동하는 방식
IAM은 특정 API에 권한을 부여합니다. 성능 개선 도우미에는 IAM 정책을 사용하여 제한할 수 있는 다음과 같은 공개 API가 포함됩니다.
+ `DescribeDimensionKeys`
+ `GetDimensionKeyDetails`
+ `GetResourceMetadata`
+ `GetResourceMetrics`
+ `ListAvailableResourceDimensions`
+ `ListAvailableResourceMetrics`
다음 API 요청을 사용하여 민감한 데이터를 가져올 수 있습니다.
+ `DescribeDimensionKeys`
+ `GetDimensionKeyDetails`
+ `GetResourceMetrics`
API를 사용하여 민감한 데이터를 가져오는 경우 성능 개선 도우미는 호출자의 보안 인증 정보를 활용합니다. 이 확인을 통해 민감한 데이터에 대한 액세스가 KMS 키에 액세스할 수 있는 사용자로 제한됩니다.
이러한 API를 호출하려면 IAM 정책을 통해 API를 호출할 수 있는 권한과 AWS KMS 키 정책을 통해 `kms:decrypt` 작업을 직접적으로 호출할 수 있는 권한이 있어야 합니다.
`GetResourceMetrics` API는 민감한 데이터와 그렇지 않은 데이터를 모두 반환할 수 있습니다. 요청 파라미터로는 응답에 민감한 데이터를 포함해야 하는지 여부를 결정합니다. 요청 시 필터 또는 그룹별 파라미터에 민감한 차원이 포함된 경우 API는 민감한 데이터를 반환합니다.
`GetResourceMetrics` API와 함께 사용할 수 있는 차원에 관한 자세한 내용은 [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)을 참조하세요.
**Example 예제**
다음 예시에서는 다음 `db.user` 그룹에서 민감한 데이터를 요청합니다.
```
POST / HTTP/1.1
Host:
Accept-Encoding: identity
X-Amz-Target: PerformanceInsightsv20180227.GetResourceMetrics
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
User-Agent:
X-Amz-Date:
Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=, SignedHeaders=, Signature=
Content-Length:
{
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W",
"MetricQueries": [
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": {
"Group": "db.user",
"Limit": 2
}
}
],
"StartTime": 1693872000,
"EndTime": 1694044800,
"PeriodInSeconds": 86400
}
```
**Example**
다음 예시에서는 다음 `db.load.avg` 지표에서 민감하지 않은 데이터를 요청합니다.
```
POST / HTTP/1.1
Host:
Accept-Encoding: identity
X-Amz-Target: PerformanceInsightsv20180227.GetResourceMetrics
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
User-Agent:
X-Amz-Date:
Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=, SignedHeaders=, Signature=
Content-Length:
{
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W",
"MetricQueries": [
{
"Metric": "db.load.avg"
}
],
"StartTime": 1693872000,
"EndTime": 1694044800,
"PeriodInSeconds": 86400
}
```
# 성능 개선 도우미에 대한 세분화된 액세스 권한 부여
세분화된 액세스 제어를 사용하면 추가적인 방법으로 성능 개선 도우미에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다. 이 액세스 제어는 `GetResourceMetrics`, `DescribeDimensionKeys` 및 `GetDimensionKeyDetails` 성능 개선 도우미 작업의 개별 차원에 대한 액세스를 허용하거나 거부할 수 있습니다. 세분화된 액세스를 사용하려면 조건 키를 사용하여 IAM 정책에서 차원을 지정하세요. 액세스 평가는 IAM 정책 평가 로직을 따릅니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [정책 평가 로직](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_evaluation-logic.html)을 참조하세요. IAM 정책 문에 차원이 지정되지 않은 경우 해당 문은 지정된 작업의 모든 차원에 대한 액세스를 제어합니다. 사용 가능한 차원 목록은 [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html) 섹션을 참조하세요.
자격 증명에 액세스 권한이 부여된 차원을 확인하려면 `ListAvailableResourceDimensions`에서 `AuthorizedActions` 파라미터를 사용하고 작업을 지정하세요. `AuthorizedActions`에 허용되는 값은 다음과 같습니다.
+ `GetResourceMetrics`
+ `DescribeDimensionKeys`
+ `GetDimensionKeyDetails`
예를 들어 `AuthorizedActions` 파라미터에 `GetResourceMetrics`를 지정하면 `ListAvailableResourceDimensions`는 `GetResourceMetrics` 작업에 액세스 권한이 부여된 차원 목록이 반환됩니다. `AuthorizedActions` 파라미터에 여러 작업을 지정하는 경우 `ListAvailableResourceDimensions`는 해당 작업에 액세스 권한이 부여된 차원의 교차 항목을 반환합니다.
**Example**
다음 예시에서는 `GetResourceMetrics` 및 `DescribeDimensionKeys` 작업에 지정된 차원에 대한 액세스를 제공합니다.
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "AllowToDiscoverDimensions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"pi:ListAvailableResourceDimensions"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
]
},
{
"Sid": "SingleAllow",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"pi:GetResourceMetrics",
"pi:DescribeDimensionKeys"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
],
"Condition": {
"ForAllValues:StringEquals": {
"pi:Dimensions": [
"db.sql_tokenized.id",
"db.sql_tokenized.statement"
]
}
}
}
]
}
```
요청된 차원에 대한 응답은 다음과 같습니다.
```
// ListAvailableResourceDimensions API
// Request
{
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W",
"Metrics": [ "db.load" ],
"AuthorizedActions": ["DescribeDimensionKeys"]
}
// Response
{
"MetricDimensions": [ {
"Metric": "db.load",
"Groups": [
{
"Group": "db.sql_tokenized",
"Dimensions": [
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.id" },
// { "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" }, // not included because not allows in the IAM Policy
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" }
]
}
] }
]
}
```
다음 예시에서는 차원에 대해 액세스 허용 1개와 거부 액세스 거부 2개를 지정합니다.
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "AllowToDiscoverDimensions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"pi:ListAvailableResourceDimensions"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
]
},
{
"Sid": "O01AllowAllWithoutSpecifyingDimensions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"pi:GetResourceMetrics",
"pi:DescribeDimensionKeys"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
]
},
{
"Sid": "O01DenyAppDimensionForAll",
"Effect": "Deny",
"Action": [
"pi:GetResourceMetrics",
"pi:DescribeDimensionKeys"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
],
"Condition": {
"ForAnyValue:StringEquals": {
"pi:Dimensions": [
"db.application.name"
]
}
}
},
{
"Sid": "O01DenySQLForGetResourceMetrics",
"Effect": "Deny",
"Action": [
"pi:GetResourceMetrics"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
],
"Condition": {
"ForAnyValue:StringEquals": {
"pi:Dimensions": [
"db.sql_tokenized.statement"
]
}
}
}
]
}
```
요청된 차원에 대한 응답은 다음과 같습니다.
```
// ListAvailableResourceDimensions API
// Request
{
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W",
"Metrics": [ "db.load" ],
"AuthorizedActions": ["GetResourceMetrics"]
}
// Response
{
"MetricDimensions": [ {
"Metric": "db.load",
"Groups": [
{
"Group": "db.application",
"Dimensions": [
// removed from response because denied by the IAM Policy
// { "Identifier": "db.application.name" }
]
},
{
"Group": "db.sql_tokenized",
"Dimensions": [
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.id" },
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" },
// removed from response because denied by the IAM Policy
// { "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" }
]
},
...
] }
]
}
```
```
// ListAvailableResourceDimensions API
// Request
{
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W",
"Metrics": [ "db.load" ],
"AuthorizedActions": ["DescribeDimensionKeys"]
}
// Response
{
"MetricDimensions": [ {
"Metric": "db.load",
"Groups": [
{
"Group": "db.application",
"Dimensions": [
// removed from response because denied by the IAM Policy
// { "Identifier": "db.application.name" }
]
},
{
"Group": "db.sql_tokenized",
"Dimensions": [
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.id" },
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" },
// allowed for DescribeDimensionKeys because our IAM Policy
// denies it only for GetResourceMetrics
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" }
]
},
...
] }
]
}
```
# Performance Insights에 태그 기반 액세스 제어 사용
상위 DB 인스턴스에서 상속된 태그를 사용하여 Performance Insights 지표에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다. Performance Insights 작업에 대한 액세스를 제어하려면 IAM 정책을 사용합니다. 이러한 정책은 DB 인스턴스의 태그를 확인하여 권한을 결정할 수 있습니다.
## 태그가 Performance Insights와 작동하는 방식
Performance Insights는 DB 인스턴스 태그를 자동으로 적용하여 Performance Insights 지표를 승인합니다. DB 인스턴스에 태그를 추가할 때 해당 태그를 즉시 사용하여 Performance Insights 데이터에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다.
+ Performance Insights 지표에 대한 태그를 추가하거나 업데이트하려면 DB 인스턴스에서 태그를 수정합니다.
+ Performance Insights 지표에 대한 태그를 보려면 Performance Insights 지표 리소스에서 `ListTagsForResource`를 직접적으로 호출합니다. 지표와 연결된 DB 인스턴스에서 태그를 반환합니다.
**참고**
Performance Insights 지표에서 직접 사용하려고 하면 `TagResource` 및 `UntagResource` 작업은 오류를 반환합니다.
## 태그 기반 IAM 정책 생성
Performance Insights 작업에 대한 액세스를 제어하려면 IAM 정책에서 `aws:ResourceTag` 조건 키를 사용합니다. 이러한 정책은 yourDB 인스턴스의 태그를 확인합니다.
**Example**
이 정책은 프로덕션 데이터베이스의 Performance Insights 지표에 대한 액세스를 방지합니다. 정책은 `env:prod`로 태그가 지정된 모든 데이터베이스 리소스에 대한 Performance Insights의 `pi:GetResourceMetrics` 작업을 거부합니다.
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Deny",
"Action": "pi:GetResourceMetrics",
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceTag/env": "prod"
}
}
}
]
}
```
# 성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 지표 분석
**중요**
AWS는 Performance Insights의 수명 종료일을 2026년 6월 30일로 발표했습니다. 이 날짜 이후에는 Amazon RDS가 더 이상 Performance Insights 콘솔 환경, 유연한 보존 기간(1\$124개월) 및 연결 요금을 지원하지 않습니다. Performance Insights API는 요금 변경 없이 계속 제공됩니다. Performance Insights API 비용은 CloudWatch Database Insights 비용과 함께 AWS 청구서에 표시됩니다.
Performance Insights의 유료 티어를 사용하는 DB 인스턴스를 2026년 6월 30일 이전에 Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Database Insights의 고급 모드로 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에 Database Insights의 고급 모드 켜기](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md) 섹션을 참조하세요.
조치를 취하지 않으면 Performance Insights를 사용하는 DB 인스턴스가 기본적으로 Database Insights의 표준 모드를 사용하게 됩니다. Database Insights의 표준 모드를 사용하는 경우 7일이 지난 성능 데이터 기록에 액세스할 수 없으며 Amazon RDS 콘솔에서 실행 계획 및 온디맨드 분석 기능을 사용하지 못할 수 있습니다. 2026년 6월 30일 이후에는 Database Insights의 고급 모드만 실행 계획과 온디맨드 분석을 지원합니다.
CloudWatch Database Insights를 사용하면 데이터베이스 플릿의 데이터베이스 로드를 모니터링하며 대규모로 성능을 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다. Database Insights에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon RDS 데이터베이스 모니터링](USER_DatabaseInsights.md) 섹션을 참조하세요. 요금에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하십시오.
성능 개선 도우미 대시보드에는 성능 문제를 분석하여 해결할 수 있는 데이터베이스 성능 정보가 포함됩니다. 메인 대시보드 페이지에서 데이터베이스 부하에 대한 정보를 확인할 수 있습니다. 대기 이벤트 또는 SQL과 같은 차원을 기준으로 DB 로드를 "분할"할 수 있습니다.
**Topics**
+ [성능 개선 도우미 대시보드 개요](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.md)
+ [성능 개선 도우미 대시보드 액세스](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Opening.md)
+ [대기 이벤트별 DB 로드 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.md)
+ [일정 기간 동안의 데이터베이스 성능 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md)
+ [성능 개선 도우미의 상위 SQL 탭을 사용하여 쿼리 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.md)
+ [상위 Oracle PDB 로드 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.TopPDB.md)
+ [Amazon RDS용 성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 실행 계획 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzingPlans.md)
# 성능 개선 도우미 대시보드 개요
대시보드는 성능 개선 도우미와 상호 작용하는 가장 간편한 방법입니다. 다음 예제는 PostgreSQL DB 인스턴스의 대시보드를 보여줍니다.
![\[측정치 필터링\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0b.png)
**Topics**
+ [시간 범위 필터](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.time-range)
+ [카운터 지표 차트](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.Countermetrics)
+ [데이터베이스 로드 차트](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions)
+ [상위 측정기준 테이블](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable)
## 시간 범위 필터
성능 개선 도우미 대시보드는 기본적으로 마지막 1시간 동안 수집된 데이터를 표시합니다. 이 범위를 최소 5분 또는 최대 2년으로 조정할 수 있습니다. 상대적인 범위를 직접 선택할 수도 있습니다.
![\[성능 개선 도우미 상대 시간\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-relative-time.png)
시작 및 종료 날짜와 시간이 있는 절대 범위를 선택할 수 있습니다. 다음 예에서는 2024년 9월 25일 자정에 시작해서 2024년 9월 28일 오후 11:59에 끝나는 시간 범위를 보여줍니다.
![\[성능 개선 도우미 절대 시간\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-absolute-time.png)
기본적으로 성능 개선 도우미 대시보드의 시간대는 협정 세계시(UTC)입니다. 현지 시간대를 선택할 수도 있습니다.
![\[성능 개선 도우미 대시보드의 로컬 시간대를 선택합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-local-time-zone.png)
## 카운터 지표 차트
계수기 지표를 통해 성능 개선 도우미 대시보드에 최대 10개의 추가 그래프가 포함되도록 사용자 지정할 수 있습니다. 이 그래프에는 수십 건의 운영 체제 및 데이터베이스 성능 지표 모음이 표시됩니다. 이 정보와 데이터베이스 로드를 연관지으면 성능 문제를 식별하고 분석하는 데 도움이 됩니다.
**카운터 지표** 차트에는 성능 카운터의 데이터가 표시됩니다. 기본 지표는 DB 엔진에 따라 다릅니다.
+ MySQL 및 MariaDB - `db.SQL.Innodb_rows_read.avg`
+ Oracle – `db.User.user calls.avg`
+ Microsoft SQL Server - `db.Databases.Active Transactions(_Total).avg`
+ PostgreSQL – `db.Transactions.xact_commit.avg`
![\[카운터 지표\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/oracle_perf_insights_counters.png)
**지표 관리(Manage Metrics)**를 선택하여 성능 카운터를 변경합니다. 다음 스크린샷과 같이 여러 **OS 지표** 또는 **데이터베이스 지표**를 선택할 수 있습니다. 지표에 대한 세부 정보를 보려면 지표 이름 위에 마우스 포인터를 놓습니다.
![\[측정치 필터링\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_select_metrics.png)
각 DB 엔진에 추가할 수 있는 카운터 지표에 대한 설명은 [성능 개선 도우미 카운터](USER_PerfInsights_Counters.md) 섹션을 참조하세요.
## 데이터베이스 로드 차트
**데이터베이스 로드** 차트는 데이터베이스 로드와 DB 인스턴스 용량을 비교하여 **최대 vCPU** 선으로 표시합니다. 기본적으로 누적 꺾은선형 차트는 단위 시간당 평균 활성 세션으로 DB 로드를 나타냅니다. DB 로드는 대기 상태에 따라 슬라이스(그룹화) 됩니다.
![\[데이터베이스 부하\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2.png)
### 차원을 기준으로 분할된 DB 로드
지원되는 차원별로 그룹화된 활성 세션으로 로드를 표시하도록 선택할 수 있습니다. 다음 표에서는 다양한 엔진에 지원되는 차원을 보여줍니다.
| 측정 기준 | Oracle | SQL Server | PostgreSQL | MySQL |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Host | 예 | 예 | 예 | 예 |
| SQL | 예 | 예 | 예 | 예 |
| User | 예 | 예 | 예 | 예 |
| 대기 | 예 | 예 | 예 | 예 |
| 계획 | 예 | 아니요 | 아니요 | 아니요 |
| 애플리케이션 | 아니요 | 아니요 | 예 | 아니요 |
| 데이터베이스 | 아니요 | 아니요 | 예 | 예 |
| 세션 유형 | 아니요 | 아니요 | 예 | 아니요 |
다음 이미지에서는 PostgreSQL DB 인스턴스의 차원을 보여줍니다.
![\[측정치 필터링\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2b.png)
### 차원 항목에 대한 DB 로드 세부 정보
차원 내의 DB 로드 항목에 대한 세부 정보를 보려면 항목 이름 위로 마우스를 가져갑니다. 다음 이미지에서는 SQL 문의 세부 정보를 보여줍니다.
![\[데이터베이스 부하 항목 세부 정보\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2c.png)
범례에서 선택한 기간의 항목에 대한 세부 정보를 보려면 해당 항목 위에 마우스 포인터를 놓습니다.
![\[DB 부하에 대한 기간 세부 정보\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_3.png)
## 상위 측정기준 테이블
상위 측정기준 테이블은 DB 로드를 다른 차원으로 슬라이스합니다. 차원은 DB 로드의 다양한 특성에 대한 범주 또는 "분할 기준"입니다. 측정기준이 SQL인 경우 **상위 SQL(Top SQL)**에서는 DB 로드에 가장 많이 기여하는 SQL 문을 보여줍니다.
![\[상위 N개의 차원\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4c.png)
다음 차원 탭 중 하나를 선택합니다.
| 탭 | 설명 | 지원되는 엔진 |
| --- | --- | --- |
| 상위 SQL | 현재 실행 중인 SQL 문 | 모두 |
| 상위 대기(Top waits) | 데이터베이스 백엔드가 대기 중인 이벤트 | 모두 |
| 상위 호스트(Top hosts) | 연결된 클라이언트의 호스트 이름 | 모두 |
| 상위 사용자(Top users) | 데이터베이스에 로그인한 사용자 | 모두 |
| 상위 데이터베이스(Top databases) | 클라이언트가 연결된 데이터베이스의 이름 | PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server만 해당 |
| 상위 애플리케이션 | 데이터베이스에 연결된 애플리케이션의 이름 | PostgreSQL 및 SQL Server만 해당 |
| 상위 세션 유형(Top session types) | 현재 세션의 유형 | PostgreSQL만 |
**상위 SQL(Top SQL)** 탭을 사용하여 쿼리를 분석하는 방법을 알아보려면 [상위 SQL(Top SQL) 탭 개요](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.md#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL) 섹션을 참조하세요.
# 성능 개선 도우미 대시보드 액세스
Amazon RDS는 성능 개선 도우미 대시보드에서 성능 개선 도우미 및 CloudWatch 지표에 대한 통합 보기를 제공합니다.
성능 개선 도우미 대시보드에 액세스하려면 다음 절차를 따르세요.
**AWS 관리 콘솔에서 성능 개선 도우미 대시보드를 보려면**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스를 선택합니다.
성능 개선 도우미가 켜진 DB 인스턴스의 경우, DB 인스턴스 목록에서 **세션** 항목을 선택하여 성능 개선 도우미 대시보드에 액세스할 수도 있습니다. **현재 활동**에서 **세션** 항목은 지난 5분 동안 평균 활동 세션의 데이터베이스 로드를 보여 줍니다. 로드가 막대 모양으로 표시됩니다. 막대가 비어 있으면 DB 인스턴스가 유휴 상태입니다. 로드가 증가하면 막대가 파란색으로 채워집니다. 로드에서 DB 인스턴스 클래스의 가상 CPU(vCPU) 수를 전달하면 막대가 빨간색으로 바뀌고 병목 가능성을 나타냅니다.
![\[측정치 필터링\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0a.png)
1. (선택 사항) 오른쪽 상단의 날짜 또는 시간 범위를 선택하고 다른 상대 또는 절대 시간 간격을 지정합니다. 이제 기간을 지정하고 데이터베이스 성능 분석 보고서를 생성할 수 있습니다. 보고서는 식별된 인사이트와 권장 사항을 제공합니다. 자세한 내용은 [성능 개선 도우미에서 성과 분석 보고서 생성](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md) 단원을 참조하십시오.
![\[시간 간격별로 지표 필터링\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0c.png)
다음 스크린샷에서 DB 부하 간격은 5시간입니다.
![\[시간 간격을 5시간으로 설정\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_1.png)
1. (선택 사항) DB 로드 차트의 한 부분을 확대하려면 시작 시간을 선택하고 원하는 기간의 끝까지 끌어옵니다.
선택한 영역이 DB 로드 차트에서 강조 표시됩니다.
![\[지정된 시간 간격에 대한 DB 로드\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_zoom_in.png)
마우스를 놓으면 DB 로드드 차트의 선택한 AWS 리전이 확대되고 **상위 *차원*(Top dimensions)** 테이블이 다시 계산됩니다.
![\[선택한 DB 로드 확대\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_zoom_in_b.png)
1. (선택 사항) 데이터를 자동으로 새로 고치려면 **자동 새로 고침**을 선택합니다.
![\[자동 새로 고침 설정\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_1b.png)
성능 개선 도우미 대시보드는 새 데이터로 자동으로 고쳐집니다. 새로 고침 속도는 표시되는 데이터의 양에 따라 다릅니다:
+ 5분은 10초마다 새로 고침됩니다.
+ 1시간은 5분마다 새로 고침됩니다.
+ 5시간은 5분마다 새로 고침됩니다.
+ 24시간은 30분마다 새로 고침됩니다.
+ 1주는 매일 새로 고침됩니다.
+ 1개월은 매일 새로 고침됩니다.
# 대기 이벤트별 DB 로드 분석
**데이터베이스 로드**(Database load) 차트가 병목 현상을 보일 때는 로드가 발생하는 위치를 찾아낼 수 있습니다. 이렇게 하려면 **데이터베이스 로드(Database load)** 차트 아래의 상위 로드 항목 테이블을 살펴보세요. SQL 쿼리나 사용자 같은 특정 항목을 선택하여 드릴다운을 통해 세부 정보까지 확인할 수 있습니다.
대기 상태와 상위 SQL 쿼리를 기준으로 구분된 DB 부하가 기본 Performance Insights 대시보드 보기입니다. 이 보기는 일반적으로 성능 문제를 가장 정확하게 파악할 수 있는 조합입니다. 대기 상태를 기준으로 구분된 DB 부하는 데이터베이스의 리소스 또는 동시성 병목 현상 유무를 표시합니다. 이 경우 상위 항목 테이블의 [**SQL**] 부하를 야기하는 쿼리를 표시합니다.
성능 문제를 진단하는 일반 워크플로우는 다음과 같습니다:
1. **데이터베이스 로드** 차트를 보면서 데이터베이스 로드가 **최대 CPU** 선을 상회하는지 확인합니다.
1. 상회하는 경우가 있으면 **데이터베이스 로드(Database load)** 차트를 보면서 원인이 되는 대기 상태를 식별합니다.
1. 상위 부하 항목 테이블의 [**SQL**] 탭에서 어떤 쿼리가 대기 상태에 가장 큰 영향을 미치는지 모니터링하면서 부하를 야기하는 요약 쿼리를 식별합니다. **DB Load by Wait(대기별 DB 로드)** 열을 보면 이러한 요약 쿼리를 식별할 수 있습니다.
1. [**SQL**] 탭에서 요약 쿼리 중 하나를 선택하여 확장한 다음 구성하고 있는 하위 쿼리를 확인합니다.
예를 들어 다음 대시보드에서 **로그 파일 동기화** 대기 시간은 대부분의 DB 부하를 차지합니다. **LGWR 모든 작업자 그룹** 대기 시간도 높습니다. **상위 SQL(Top SQL)** 차트는 **로그 파일 동기화** 대기의 원인인 자주 사용된 `COMMIT` 문을 보여줍니다. 이 경우 커밋 빈도를 줄이면 DB 부하가 줄어듭니다.
![\[로그 파일 동기화 오류\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_7.png)
# 일정 기간 동안의 데이터베이스 성능 분석
일정 기간에 대한 성능 분석 보고서를 생성하여 온디맨드 분석을 통해 데이터베이스 성능을 분석합니다. 성능 분석 보고서를 확인하여 리소스 병목 현상 또는 DB 인스턴스의 쿼리 변경과 같은 성능 문제를 찾아낼 수 있습니다. 성능 개선 도우미 대시보드를 사용하면 기간을 선택하고 성능 분석 보고서를 생성할 수 있습니다. 보고서에 태그를 하나 이상 추가할 수도 있습니다.
이 기능을 사용하려면 유료 등급의 보존 기간을 사용해야 합니다. 자세한 내용은 [성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존](USER_PerfInsights.Overview.cost.md) 단원을 참조하세요.
보고서는 **성능 분석 보고서 - 신규** 탭에서 선택하여 볼 수 있습니다. 보고서에는 인사이트, 관련 지표, 성능 문제 해결을 위한 권장 사항이 포함되어 있습니다. 보고서는 성능 개선 도우미 보존 기간 동안 볼 수 있습니다.
보고서 분석 기간의 시작 시간이 보존 기간을 벗어나면 보고서가 삭제됩니다. 보존 기간이 끝나기 전에 보고서를 삭제할 수도 있습니다.
DB 인스턴스에 대한 성능 문제를 감지하고 분석 보고서를 생성하려면 성능 개선 도우미를 켜야 합니다. 성능 개선 도우미 켜기에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS의 성능 개선 도우미 설정 및 해제](USER_PerfInsights.Enabling.md) 섹션을 참조하세요.
이 기능에 대한 리전, DB 엔진 및 인스턴스 클래스 지원 정보는 [성능 개선 도우미 기능에 대한 Amazon RDS DB 엔진, 리전 및 인스턴스 클래스 지원](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport) 섹션을 참조하세요.
다음 섹션에서 성능 분석 보고서를 만들고, 보고, 태그를 추가하고, 삭제할 수 있습니다.
**Topics**
+ [성능 개선 도우미에서 성과 분석 보고서 생성](USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.md)
+ [성능 개선 도우미에서 성과 분석 보고서 보기](USER_PerfInsights.UsingDashboard.ViewPerfAnalysisReport.md)
+ [성능 개선 도우미에서 성과 분석 보고서에 태그 추가](USER_PerfInsights.UsingDashboard.ManagePerfAnalysisReportTags.md)
+ [성능 개선 도우미에서 성과 분석 보고서 삭제](USER_PerfInsights.UsingDashboard.DeletePerfAnalysisReport.md)
# 성능 개선 도우미에서 성과 분석 보고서 생성
성능 개선 도우미 대시보드에서 특정 기간에 대한 성과 분석 보고서를 만들 수 있습니다. 기간을 선택하고 하나 이상의 태그를 분석 보고서에 추가할 수 있습니다.
분석 기간은 5분에서 6일 사이로 선택할 수 있습니다. 분석 시작 시간 전에 최소 24시간의 성능 데이터가 있어야 합니다.
이 기능에 대한 리전, DB 엔진 및 인스턴스 클래스 지원 정보는 [성능 개선 도우미 기능에 대한 Amazon RDS DB 엔진, 리전 및 인스턴스 클래스 지원](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport) 섹션을 참조하세요.
**특정 기간에 대한 성과 분석 보고서를 생성하는 방법**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스를 선택합니다.
1. 성능 개선 도우미 대시보드의 **데이터베이스 로드** 섹션에서 **성과 분석**을 선택합니다.
기간을 설정하고 성능 분석 보고서에 하나 이상의 태그를 추가하는 필드가 표시됩니다.
![\[분석 보고서를 생성하기 위한 필드가 표시된 성능 개선 도우미 대시보드\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisReport.png)
1. 기간을 선택합니다. 오른쪽 상단의 **상대 범위** 또는**절대 범위**에서 기간을 설정하면 이 기간 내의 분석 보고서 날짜 및 시간만 입력하거나 선택할 수 있습니다. 이 기간을 벗어나도록 분석 기간을 선택하면 오류 메시지가 표시됩니다.
기간을 설정하려면 다음 중 하나를 수행할 수 있습니다.
+ DB 로드 차트의 슬라이더 중 하나를 눌러 드래그합니다.
**성과 분석 기간** 상자에 선택한 기간이 표시되고 DB 로드 차트에 선택한 기간이 강조 표시됩니다.
+ **성과 분석 기간** 상자에서 **시작 날짜**, **시작 시간**, **종료 날짜**, **종료 시간**을 선택합니다.
![\[분석 기간이 선택된 성과 개선 도우미 대시보드\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisRep_TimePeriod.png)
1. (선택 사항) **키**와 **값-*선택 사항***을 입력하여 보고서에 태그를 추가합니다.
![\[새 태그를 추가할 수 있는 필드가 표시된 성능 개선 도우미 대시보드\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisRep_AddTag.png)
1. **성과 분석**을 선택합니다.
배너에 보고서 생성에 성공했는지, 실패했는지 나타내는 메시지가 표시됩니다. 이 메시지에는 보고서를 볼 수 있는 링크도 제공됩니다.
다음 예시에서는 보고서 생성 성공 메시지가 포함된 배너를 보여줍니다.
![\[분석 보고서 작성 성공 메시지 배너\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnaysisRep_SuccessMsg.png)
보고서는 **성능 분석 보고서 - 신규** 탭에서 볼 수 있습니다.
AWS CLI를 사용하여 성과 분석 보고서를 생성할 수 있습니다. AWS CLI를 사용하여 보고서를 생성하는 방법에 대한 예는 [특정 기간에 대한 성과 분석 보고서 생성](USER_PerfInsights.API.Examples.md#USER_PerfInsights.API.Examples.CreatePerfAnalysisReport) 섹션을 참조하세요.
# 성능 개선 도우미에서 성과 분석 보고서 보기
**성능 분석 보고서 - 신규** 탭에 DB 인스턴스에 대해 생성된 모든 보고서가 나열됩니다. 각 보고서에는 다음 내용이 표시됩니다.
+ **ID**: 보고서의 고유 식별자입니다.
+ **이름**: 보고서에 추가된 태그 키입니다.
+ **보고서 생성 시간**: 보고서를 생성한 시간입니다.
+ **분석 시작 시간**: 보고서의 분석 시작 시간입니다.
+ **분석 종료 시간**: 보고서의 분석 종료 시간입니다.
**성능 분석 보고서를 보는 방법**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. 분석 보고서를 보려는 DB 인스턴스를 선택합니다.
1. 성능 개선 도우미 대시보드에서 아래로 스크롤하여 **성능 분석 보고서 - 신규** 탭을 선택합니다.
서로 다른 기간에 대한 모든 분석 보고서가 표시됩니다.
1. 보려는 보고서의 **ID**를 선택합니다.
하나 이상의 인사이트가 식별된 경우 DB 로드 차트에는 기본적으로 전체 분석 기간이 표시됩니다. 보고서에서 하나의 인사이트를 식별한 경우 DB 로드 차트에는 기본적으로 해당 인사이트가 표시됩니다.
대시보드에는 **태그** 섹션에 보고서의 태그도 나열되어 있습니다.
다음 예시는 보고서의 전체 분석 기간을 보여줍니다.
![\[전체 분석 보고 기간을 보여주는 DB 로드 차트\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_EntireAnalysisRep.png)
1. 보고서에 인사이트가 하나 이상 식별된 경우 **데이터베이스 로드 인사이트** 목록에서 보려는 인사이트를 선택하세요.
대시보드에는 인사이트 메시지, 인사이트 기간이 강조 표시된 DB 로드 차트, 분석 및 권장 사항, 보고서 태그 목록이 표시됩니다.
다음 예시는 보고서의 DB 로드 인사이트를 보여줍니다.
![\[보고서의 인사이트를 보여주는 DB 로드 차트\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AnalysisRepInsight_chart.png)
![\[보고서 인사이트 분석 및 권장 사항 섹션\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AnalysisRepInsight_Recommendations.png)
# 성능 개선 도우미에서 성과 분석 보고서에 태그 추가
보고서를 만들거나 볼 때 태그를 추가할 수 있습니다. 보고서에는 태그의 수는 최대 50개입니다.
태그를 추가하려면 권한이 있어야 합니다. 성능 개선 도우미의 액세스 정책에 대한 자세한 내용은 [Performance Insights에 대한 액세스 정책 구성](USER_PerfInsights.access-control.md) 섹션을 참조하세요.
보고서를 만드는 동안 하나 이상의 태그를 추가하려면 [성능 개선 도우미에서 성과 분석 보고서 생성](USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.md) 프로시저의 6단계를 참조하세요.
**보고서를 볼 때 하나 이상의 태그를 추가하는 방법**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스를 선택합니다.
해당 DB 인스턴스에 대해 성능 개선 도우미 대시보드가 표시됩니다.
1. 아래로 스크롤하여 **성능 분석 보고서 - 신규** 탭을 선택합니다.
1. 태그를 추가할 보고서를 선택합니다.
대시보드에 보고서가 표시됩니다.
1. **태그**로 스크롤하여 **태그 관리**를 선택합니다.
1. **새로운 태그 추가**를 선택합니다.
1. **키**와 **값 - *선택 사항***을 입력하고 **새 태그 추가**를 선택합니다.
다음 예시에서는 선택한 보고서에 새 태그를 추가하는 옵션을 보여줍니다.
![\[보고서에 새 태그를 추가할 수 있는 태그 관리 창\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AddTag_ManageTags.png)
보고서에 새 태그가 생성됩니다.
보고서의 태그 목록이 대시보드의 **태그** 섹션에 표시됩니다. 보고서에서 태그를 제거하려면 태그 옆의 **제거**를 선택합니다.
# 성능 개선 도우미에서 성과 분석 보고서 삭제
**성능 분석 보고서** 탭에 표시된 보고서 목록에서 보고서를 삭제하거나 보고서를 보는 동안 삭제할 수 있습니다.
**보고서를 삭제하려면**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. DB 인스턴스를 선택합니다.
해당 DB 인스턴스에 대해 성능 개선 도우미 대시보드가 표시됩니다.
1. 아래로 스크롤하여 **성능 분석 보고서 - 신규** 탭을 선택합니다.
1. 삭제하려는 보고서를 선택하고 오른쪽 상단의 **삭제**를 선택합니다.
![\[삭제하기 위해 선택한 보고서를 삭제할 수 있는 성능 개선 도우미 대시보드\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_DeleteAnalysisRep.png)
확인 창이 표시됩니다. 확인을 선택하면 보고서가 삭제됩니다.
1. (선택 사항) 삭제하려는 보고서의 **ID**를 선택합니다.
보고서 페이지의 오른쪽 상단에 있는 **삭제**를 선택합니다.
확인 창이 표시됩니다. 확인을 선택하면 보고서가 삭제됩니다.
# 성능 개선 도우미의 상위 SQL 탭을 사용하여 쿼리 분석
Amazon RDS 성능 개선 도우미 대시보드에서 **상위 차원(Top dimensions)** 테이블의 **상위 SQL(Top SQL)** 탭에서 실행 중인 쿼리 및 최근 쿼리에 대한 정보를 확인할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 쿼리를 튜닝할 수 있습니다.
**Topics**
+ [상위 SQL(Top SQL) 탭 개요](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL)
+ [성능 개선 도우미 대시보드에서 더 많은 SQL 텍스트에 액세스](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md)
+ [성능 개선 도우미 대시보드에서 SQL 통계 보기](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.AnalyzingSQLLevel.md)
## 상위 SQL(Top SQL) 탭 개요
기본적으로 **상위 SQL** 탭은 DB 로드에 가장 많은 영향을 미치는 25개의 쿼리를 보여줍니다. 쿼리를 조정하는 데 도움이 되도록 쿼리 텍스트 및 SQL 통계와 같은 정보를 분석할 수 있습니다. **상위 SQL(Top SQL)** 탭에 표시될 통계를 선택할 수도 있습니다.
**Topics**
+ [SQL 텍스트](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.text)
+ [SQL 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.statistics)
+ [대기별 로드(AAS)](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.Load-by-waits)
+ [SQL 정보 보기](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.SQL-information)
+ [통계 기본 설정 선택](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.Preferences)
### SQL 텍스트
기본적으로 **상위 SQL** 테이블의 각 행에는 각 문에 대해 500바이트의 텍스트가 표시됩니다.
![\[SQL 텍스트\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/sql-text-oracle.png)
기본 500바이트 이상의 SQL 텍스트를 보는 방법에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미 대시보드에서 더 많은 SQL 텍스트에 액세스](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md) 섹션을 참조하세요.
*SQL 다이제스트(SQL digest)*는 구조적으로 유사하지만 리터럴 값이 다를 수 있는 여러 실제 쿼리의 조합입니다. 다이제스트는 하드 코딩된 값을 물음표로 바꿉니다. 예를 들어, 다이제스트는 `SELECT * FROM emp WHERE lname= ?`가 될 수 있습니다. 이 다이제스트에는 다음 하위 쿼리가 포함될 수 있습니다.
```
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Sanchez'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Olagappan'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Wu'
```
다이제스트에서 리터럴 SQL 문을 보려면 쿼리를 선택한 다음 더하기 기호 (\$1) 를 선택합니다. 다음 예에서 선택한 쿼리는 다이제스트입니다.
![\[선택된 SQL 다이제스트\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4b.png)
**참고**
SQL 다이제스트는 유사한 SQL 문을 그룹화하지만, 민감한 정보는 삭제하지 않습니다.
성능 개선 도우미는 Oracle SQL 텍스트를 **Unknown**으로 표시할 수 있습니다. 각 상황에서 텍스트의 상태는 다음과 같습니다.
+ `SYS` 이외의 Oracle 데이터베이스 사용자가 활성 상태이지만 현재 SQL을 실행하고 있지 않은 경우입니다. 예를 들어 병렬 쿼리가 완료되면 쿼리 조정자는 도우미가 세션 통계를 전송하기 위해 처리하도록 기다립니다. 대기 기간 동안 쿼리 텍스트가 **Unknown**으로 표시됩니다.
+ Standard Edition 2의 RDS for Oracle 인스턴스의 경우 Oracle Resource Manager가 병렬 스레드의 수를 제한합니다. 이 작업을 수행하는 백그라운드 프로세스로 인해 쿼리 텍스트가 **Unknown**으로 표시됩니다.
### SQL 통계
*SQL 통계(SQL statistics)*는 SQL 쿼리에 대한 성능 관련 지표입니다. 예를 들어 성능 개선 도우미는 초당 실행 횟수 또는 초당 처리된 행을 표시할 수 있습니다. 성능 개선 도우미는 가장 일반적인 쿼리에 대한 통계만 수집합니다. 일반적으로 이러한 쿼리는 성능 개선 도우미 대시보드에 표시된 부하별로 상위 쿼리와 일치합니다.
**상위 SQL(Top SQL)** 테이블의 모든 라인은 다음 예에 나온 것처럼 SQL 문 또는 다이제스트에 대한 관련 통계를 보여줍니다.
![\[상위 SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4.png)
성능 개선 도우미는 SQL 통계에 대해 `0.00` 및 `-`(알 수 없음)을 보고할 수 있습니다. 이 상황은 다음 조건에서 발생합니다.
+ 샘플이 하나만 존재합니다. 예를 들어, 성능 개선 도우미는 `pg_stat_statements` 보기에서 여러 개의 샘플을 기반으로 RDS PostgreSQL 쿼리의 변경 비율을 계산합니다. 워크로드가 짧은 시간 동안 실행되면 성능 개선 도우미에서 샘플을 하나만 수집할 수 있으며 이런 경우 변경 비율을 계산할 수 없습니다. 값을 알 수 없으므로 대시(`-`)로 표시됩니다.
+ 두 샘플의 값이 같은 경우입니다. 변경이 발생하지 않았기 때문에 성능 개선 도우미가 변경 비율을 계산할 수 없으므로 비율을 `0.00`으로 보고합니다.
+ RDS PostgreSQL 문에 유효한 식별자가 없는 경우입니다. PostgreSQL은 구문 분석 및 분석 후에만 문에 대한 식별자를 만듭니다. 따라서 PostgreSQL 내부 인 메모리 구조에 식별자가 없는 상태로 문이 존재할 수 있습니다. 성능 개선 도우미는 초당 한 번 내부 인 메모리 구조를 샘플링하므로 하나의 샘플에 대해서만 대기 시간이 짧은 쿼리가 나타날 수 있습니다. 이 샘플에 대해 쿼리 식별자를 사용할 수 없는 경우 성능 개선 도우미는 이 문을 통계와 연결할 수 없습니다. 값을 알 수 없으므로 대시(`-`)로 표시됩니다.
Amazon RDS엔진의 SQL 통계에 대한 설명을 보려면 [성능 개선 도우미에 대한 SQL 통계](sql-statistics.md) 섹션을 참조하세요.
### 대기별 로드(AAS)
**상위 SQL(Top SQL)**에서 **대기 시간별 로드(AAS)(Load by waits (AAS))** 열은 각 상위 로드 항목과 연결된 데이터베이스 로드의 비율을 나타냅니다. 이 열에는 현재 **DB 부하 차트**에서 어떤 그룹화 기준을 선택하든 그 기준에 따라 해당 항목의 부하가 반영됩니다. 평균 활성 세션(AAS)에 대한 자세한 내용은 [평균 활성 세션](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAS) 섹션을 참조하세요.
예를 들어 **DB 로드(DB load)** 차트를 대기 상태별로 그룹화할 수 있습니다. 상위 부하 항목 테이블에서 SQL 쿼리를 검사합니다. 이 경우 **DB Load by Waits(대기별 DB 로드)** 막대는 쿼리가 영향을 미치는 대기 상태의 정도를 크기, 세그먼트 및 컬러 코드로 표시합니다. 또한 선택한 쿼리에 영향을 미치는 대기 상태를 표시합니다.
![\[대기 시간별 DB 부하\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_6.png)
### SQL 정보 보기
**상위 SQL(Top SQL)** 테이블에서 명령문을 열어 해당 정보를 볼 수 있습니다. 맨 아래 창에 정보가 나타납니다.
![\[리터럴 쿼리가 선택된 상위 SQL 테이블\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-open.png)
상위 SQL 탭에서 SQL 문과 연결된 다음과 같은 식별자(ID) 유형을 볼 수 있습니다.
+ **SQL ID 지원** – SQL ID의 해시 값입니다. 이 값은 AWS Support를 이용할 때 SQL ID를 참조하는 용도로만 사용됩니다. AWS Support는 실제 SQL ID 및 SQL 텍스트에 액세스할 수 없습니다.
+ **Support Digest ID(다이제스트 ID 지원)** – 다이제스트 ID의 해시 값입니다. 이 값은 AWS Support를 이용할 때 다이제스트 ID를 참조하는 용도로만 사용됩니다. AWS Support는 실제 다이제스트 ID 및 SQL 텍스트에 액세스할 수 있는 권한이 없습니다.
### 통계 기본 설정 선택
**기본 설정(Preferences)** 아이콘을 선택하여 **상위 SQL(Top SQL)** 탭에 표시되는 통계를 제어할 수 있습니다.
![\[통계 기본 설정\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-preferences-icon.png)
**기본 설정** 아이콘을 선택하면 **기본 설정** 창이 열립니다. 다음 스크린샷은 **기본 설정** 창의 예입니다.
![\[기본 설정 창\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-preferences.png)
**상위 SQL(Top SQL)** 탭에 표시하려는 통계를 활성화하고 마우스를 사용하여 창 아래쪽으로 스크롤한 다음 **계속(Continue)**을 선택합니다.
Amazon RDS 엔진의 초당 또는 호출당 통계에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미에 대한 SQL 통계](sql-statistics.md)의 엔진별 SQL 통계 섹션을 참조하십시오.
# 성능 개선 도우미 대시보드에서 더 많은 SQL 텍스트에 액세스
기본적으로 **상위 SQL(Top SQL)** 테이블의 각 행에는 각 SQL 문에 대해 500바이트의 SQL 텍스트가 표시됩니다.
![\[500바이트의 SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-top-sql-bytes.png)
SQL 문이 500바이트를 초과하면 **상위 SQL** 테이블 아래의 **SQL 텍스트** 섹션에서 더 많은 텍스트를 볼 수 있습니다. 이 경우 **SQL 텍스트**에 표시된 쿼리의 최대 길이는 4KB입니다. 이 제한은 콘솔에 의해 도입되며 데이터베이스 엔진에서 설정한 제한에 따라 달라집니다. **SQL 텍스트**에 표시된 텍스트를 저장하려면 **다운로드**를 선택합니다.
**Topics**
+ [Amazon RDS 엔진 텍스트 크기 제한](#sql-text-engine-limits)
+ [Amazon RDS for PostgreSQL DB 인스턴스에 대한 SQL 텍스트 한도 설정](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextLimit.md)
+ [성능 개선 도우미 대시보드에서 SQL 텍스트 보기 및 다운로드](view-download-text.md)
## Amazon RDS 엔진 텍스트 크기 제한
SQL 텍스트를 다운로드할 때 데이터베이스 엔진은 최대 길이를 결정합니다. 다음의 엔진별 제한에 해당하는 SQL 텍스트를 다운로드할 수 있습니다.
| DB 엔진 | 다운로드한 텍스트의 최대 길이 |
| --- | --- |
| Amazon RDS for MySQL 및 MariaDB | 성능 스키마가 활성화된 경우 길이는 4,096바이트로 고정됩니다. 성능 스키마가 활성화되지 않은 경우 길이는 65,535바이트로 고정됩니다. |
| Amazon RDS for Microsoft SQL Server | 4,096자 |
| Amazon RDS for Oracle | 1,000바이트 |
성능 개선 도우미 콘솔의 **SQL 텍스트** 섹션은 엔진이 반환하는 최대값까지 표시합니다. 예들 들어, MySQL은 최대 1KB를 성능 개선 도우미에 반환하며, 원래 쿼리가 더 큰 경우에도 1KB만 수집하고 표시할 수 있습니다. 따라서 **SQL 텍스트**의 쿼리를 보거나 다운로드하면 성능 개선 도우미가 동일한 바이트 수를 반환합니다.
AWS CLI 또는 API, 성능 개선 도우미에는 콘솔이 적용하는 4KB 제한이 없으며, `DescribeDimensionKeys` 및 `GetResourceMetrics`로 최대 500바이트를 반환합니다.
**참고**
`GetDimensionKeyDetails`는 전체 쿼리를 반환하지만 크기에는 엔진 제한이 적용됩니다.
# Amazon RDS for PostgreSQL DB 인스턴스에 대한 SQL 텍스트 한도 설정
Amazon RDS for PostgreSQL은 텍스트를 다르게 처리합니다. DB 인스턴스 파라미터 `track_activity_query_size`를 사용하여 텍스트 크기 제한을 설정할 수 있습니다. 이 파라미터에는 다음과 같은 특성이 있습니다.
기본 텍스트 크기
Amazon RDS for PostgreSQL 버전 9.6에서 `track_activity_query_size` 파라미터에 대한 기본 설정은 1,024바이트입니다. Amazon RDS for PostgreSQL 버전 10이상에서 기본 설정은 4,096바이트입니다.
최대 텍스트 크기
Amazon RDS for PostgreSQL 버전 12 이하에 대한 `track_activity_query_size` 제한은 102,400바이트입니다. 버전 13 이상에서는 최대 1MB입니다.
엔진이 성능 개선 도우미에 1MB를 반환하면 콘솔에는 처음 4KB만 표시됩니다. 쿼리를 다운로드하면 전체 1MB를 받을 수 있습니다. 이 경우 보기 및 다운로드하면 다른 바이트 수가 반환됩니다. `track_activity_query_size` DB 파라미터에 대한 자세한 내용은 PostgreSQL 설명서에서 [런타임 통계](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-statistics.html)를 참조하세요.
SQL 텍스트 크기를 늘리려면 `track_activity_query_size` 제한을 늘립니다. 파라미터를 수정하려면 Amazon RDS for PostgreSQL DB 인스턴스와 연결된 파라미터 그룹에서 파라미터 설정을 변경하세요.
**인스턴스가 기본 파라미터 그룹을 사용할 때 설정 변경**
1. 적절한 DB 엔진 및 DB 엔진 버전에 대해 새로운 DB 인스턴스 파라미터 그룹을 생성합니다.
1. 새 파라미터 그룹에 파라미터를 설정합니다.
1. 새 파라미터 그룹을 DB 인스턴스에 연결합니다.
DB 인스턴스 파라미터 설정에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 DB 파라미터 그룹의 파라미터 수정](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md) 단원을 참조하세요.
# 성능 개선 도우미 대시보드에서 SQL 텍스트 보기 및 다운로드
성능 개선 도우미 대시보드에서 SQL 텍스트를 보기 및 다운로드할 수 있습니다.
**성능 개선 도우미 대시보드에서 더 많은 SQL 텍스트를 보려면**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 **성능 개선 도우미**을 선택합니다.
1. DB 인스턴스를 선택합니다.
1. 성능 개선 도우미 대시보드에서 아래로 스크롤하여 **상위 SQL** 탭으로 이동합니다.
1. 더하기(\$1) 기호를 선택하여 SQL 다이제스트를 펼치고 다이제스트의 하위 쿼리 중 하나를 선택합니다.
500바이트 이상의 텍스트가 있는 SQL 문은 다음 이미지와 유사합니다.
![\[라지 텍스트가 포함된 SQL 문\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-large-text-1.png)
1. **SQL 텍스트** 탭까지 아래로 스크롤합니다.
![\[SQL 정보 섹션에는 더 많은 SQL 텍스트가 표시됩니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-large-text-2.png)
성능 개선 도우미 대시보드는 각 SQL 문에 최대 4,096바이트를 표시할 수 있습니다.
1. (선택 사항) **복사**를 선택하여 표시된 SQL 문을 복사하거나 **다운로드**를 선택하여 최대 DB 엔진 한도까지 SQL 텍스트를 볼 수 있는 SQL 문을 다운로드합니다.
**참고**
SQL 문을 복사하거나 다운로드하려면 팝업 차단 기능을 비활성화하세요.
# 성능 개선 도우미 대시보드에서 SQL 통계 보기
성능 개선 도우미 대시보드에서 SQL 통계는 **데이터베이스 로드(Database load)** 차트의 **상위 SQL(Top SQL)** 탭에서 확인할 수 있습니다.
**SQL 통계를 보는 방법**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미(Performance Insights)**를 선택합니다.
1. 페이지 상단에서 SQL 통계를 확인하려는 데이터베이스를 선택합니다.
1. 페이지의 하단으로 스크롤하고 **상위 SQL(Top SQL)**을 선택합니다.
1. 개별 문 또는 다이제스트 쿼리를 선택합니다.
![\[실행 중인 쿼리의 지표 보기\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_sql.png)
1. 차트 오른쪽 상단 모서리에 있는 기어 모양 아이콘을 선택하여 표시할 통계를 선택하십시오. Amazon RDS엔진의 SQL 통계에 대한 설명을 보려면 [성능 개선 도우미에 대한 SQL 통계](sql-statistics.md) 섹션을 참조하세요.
다음 예는 Oracle DB 인스턴스의 통계 기본 설정을 보여줍니다.
![\[Oracle DB 인스턴스의 실행 중인 쿼리에 대한 지표 기본 설정\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_pref_oracle.png)
다음 예는 MariaDB 및 MySQL DB 인스턴스의 기본 설정을 보여줍니다.
![\[MariaDB 및 MySQL DB 인스턴스의 실행 쿼리에 대한 지표 기본 설정\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_pref_ams.png)
1. 저장(Save)을 선택하여 기본 설정을 저장합니다.
**상위 SQL(Top SQL)** 테이블이 새로 고쳐집니다.
다음 예는 Oracle SQL 쿼리의 통계를 보여줍니다.
![\[SQL 쿼리에 대한 통계\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_stats_oracle.png)
# 상위 Oracle PDB 로드 분석
Oracle 컨테이너 DB(CDB) 로드를 분석할 때 DB 로드에 가장 많이 기여하는 플러그 가능 데이터베이스(PDB)를 식별하고 싶을 수 있습니다. 성능을 미세 조정하기 위해 유사한 쿼리를 실행하는 개별 PDB의 성능을 비교하고 싶을 수도 있습니다. Oracle CDB에 대한 자세한 내용은 [RDS for Oracle 데이터베이스 아키텍처](oracle-multi-architecture.md) 섹션을 참조하세요.
Amazon RDS 성능 개선 도우미 대시보드에서 **차원** 탭의 **상위 PDB** 탭에서 플러그 가능 데이터베이스(PDB)에 대한 정보를 알아볼 수 있습니다.
이 기능에 대한 리전, DB 엔진 및 인스턴스 클래스 지원 정보는 [성능 개선 도우미 기능에 대한 Amazon RDS DB 엔진, 리전 및 인스턴스 클래스 지원](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport) 섹션을 참조하세요.
**Oracle CDB의 상위 PDB 로드를 분석하는 방법**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 AWS Management Console에 로그인한 후 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **성능 개선 도우미**를 선택합니다.
1. Oracle CDB 인스턴스를 선택합니다.
해당 DB 인스턴스에 대해 성능 개선 도우미 대시보드가 표시됩니다.
1. **데이터베이스 로드(DB 로드)** 섹션에서 슬라이스 기준 옆에 있는 **플러그 가능 데이터베이스(PDB)**를 선택합니다.
평균 활성 세션 차트는 로드가 가장 많은 PDB를 보여줍니다. PDB 식별자는 색상으로 구분된 사각형의 오른쪽에 나타납니다. 각 식별자는 PDB를 고유하게 식별합니다.
![\[PDB 로드에 대한 평균 활성 세션 차트\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_AAS.png)
1. **상위 SQL** 탭까지 아래로 스크롤합니다.
다음 예시에서는 동일한 SQL 쿼리와 이로 인해 여러 PDB에 전달되는 로드를 확인할 수 있습니다.
![\[여러 PDB에 대해 동일한 SQL 쿼리 로드\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_ex1.png)
다음 예시에서는 단일 PDB가 CDB의 다른 PDB보다 더 높은 로드를 처리합니다.
![\[PDB에 대한 높은 SQL 쿼리 부하\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_ex2.png)
Oracle CDB에 대한 자세한 내용은 [CDBs and PDBs](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/cncpt/CDBs-and-PDBs.html#GUID-FC2EB562-ED31-49EF-8707-C766B6FE66B8)를 참조하세요.
# Amazon RDS용 성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 실행 계획 분석
Amazon RDS 성능 개선 도우미 대시보드에서 Oracle 및 SQL Server DB 인스턴스의 실행 계획에 대한 정보를 찾을 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 어떤 계획이 DB 로드에 가장 많이 기여하는지 알 수 있습니다.
Oracle 또는 SQL Server 실행 계획을 분석하려면 다음 주제를 참조하세요.
**실행 계획 분석**
+ [Amazon RDS용 성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 Oracle 실행 계획 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md)
+ [Amazon RDS용 성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 SQL Server 실행 계획 분석](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlansSqlServer.md)
## Amazon RDS에 대한 실행 계획 분석 개요
Amazon RDS 성능 개선 도우미 대시보드를 사용하여 Oracle 및 SQL Server DB 인스턴스의 DB 로드에 가장 많이 기여하는 계획을 파악할 수 있습니다.
예를 들어 지정된 시간의 상위 SQL 문이 다음 표에 표시된 계획을 사용하고 있을 수 있습니다.
****
| 상위 SQL | 계획 |
| --- | --- |
| SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 10 | 계획 A |
| SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 521 | 계획 B |
| SELECT SUM(s\$1total) FROM sales WHERE region = 10 | 계획 A |
| SELECT \$1 FROM emp WHERE emp\$1id = 1000 | 계획 C |
| SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 72 | 계획 A |
성능 개선 도우미의 계획 기능을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
+ 상위 SQL 쿼리에서 사용하는 계획을 찾습니다.
예를 들어 대부분의 DB 로드가 계획 A와 계획 B를 사용하는 쿼리에 의해 생성되고 계획 C를 사용하는 비율은 적음을 알 수 있습니다.
+ 동일한 쿼리에 대해 여러 계획을 비교합니다.
앞의 예에서 3개의 쿼리는 제품 ID를 제외하고 동일합니다. 두 쿼리는 계획 A를 사용하지만 한 쿼리는 계획 B를 사용합니다. 두 계획의 차이를 보려면 성능 개선 도우미를 사용할 수 있습니다.
+ 쿼리가 새 계획으로 전환된 시기를 확인합니다.
쿼리가 계획 A를 사용한 다음 특정 시간에 계획 B로 전환했음을 확인할 수 있습니다. 이 시점에서 데이터베이스의 변경 사항이 있었나요? 예를 들어 테이블이 비어 있는 경우 옵티마이저는 전체 테이블 스캔을 선택할 수 있습니다. 테이블에 백만 개의 행이 로드되면 옵티마이저가 인덱스 범위 스캔으로 전환할 수 있습니다.
+ 비용이 가장 많이 드는 계획의 특정 단계로 드릴다운합니다.
예를 들어 장기 실행 쿼리의 경우 동등 조인에서 조인 조건 누락이 표시될 수 있습니다. 이 누락된 조건은 두 테이블의 모든 행을 조인하는 데카르트 조인을 강제 실행합니다.
성능 개선 도우미의 계획 캡처 기능을 사용하여 이전 태스크를 수행할 수 있습니다. 대기 이벤트 및 상위 SQL을 기준으로 쿼리를 분할할 수 있는 것처럼 계획 차원을 기준으로 쿼리를 분할할 수 있습니다.
# Amazon RDS용 성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 Oracle 실행 계획 분석
Oracle Database에서 DB 로드를 분석할 때 DB 로드에 가장 많이 기여하는 계획을 알고 싶을 수 있습니다. 성능 개선 도우미의 계획 캡처 특성을 사용하여 DB 로드에 가장 많이 기여하는 계획을 확인할 수 있습니다.
**콘솔을 사용하여 Oracle 실행 계획 분석**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 **성능 개선 도우미**을 선택합니다.
1. Oracle DB 인스턴스를 선택합니다. 선택한 DB 인스턴스에 대한 성능 개선 도우미 대시보드가 표시됩니다.
1. **데이터베이스 로드(DB 로드)(Database load (DB load))** 섹션에서 **분할 기준(Slice by)** 옆에 있는 **계획(Plans)**을 선택합니다.
평균 활성 세션 차트는 상위 SQL 문이 사용하는 계획을 보여줍니다. 계획 해시 값은 색상으로 구분된 사각형의 오른쪽에 나타납니다. 각 해시 값은 계획을 고유하게 식별합니다.
![\[계획을 기준으로 분할\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-slice-by-plans.png)
1. **상위 SQL(Top SQL)** 탭까지 아래로 스크롤합니다.
다음 예에서 상위 SQL 다이제스트에는 2개의 계획이 있습니다. 문장의 물음표를 보면 다이제스트임을 알 수 있습니다.
![\[다이제스트 계획 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/top-sql-plans-unselected.png)
1. 다이제스트를 선택하여 구성 요소 문으로 확장합니다.
다음 예에서 `SELECT` 문은 다이제스트 쿼리입니다. 다이제스트의 구성 요소 쿼리는 2개의 다른 계획을 사용합니다. 계획의 색상은 데이터베이스 로드 차트에 해당합니다. 다이제스트의 총 계획 수는 두 번째 열에 표시됩니다.
![\[다이제스트 계획 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-digest-plan.png)
1. 아래로 스크롤하여 **다이제스트 쿼리 계획(Plans for digest query)** 목록에서 비교할 2개의 **계획(Plans)**을 선택합니다.
쿼리에 대해 한 번에 하나 또는 2개의 계획을 볼 수 있습니다. 다음 스크린샷에서는 해시 2032253151 및 해시 1117438016과 함께 다이제스트의 두 계획을 비교합니다. 다음 예에서 이 다이제스트 쿼리를 실행하는 평균 활성 세션의 62%는 왼쪽 계획을 사용하고 있는 반면 38%는 오른쪽 계획을 사용하고 있습니다.
![\[나란히 계획 비교\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-compare-plan.png)
이 예에서는 계획이 중요한 방식으로 다릅니다. 계획 2032253151의 2단계는 인덱스 스캔을 사용하는 반면 계획 1117438016은 전체 테이블 스캔을 사용합니다. 행 수가 많은 테이블의 경우 인덱스 스캔을 사용하면 단일 행의 쿼리가 거의 항상 더 빠릅니다.
![\[나란히 계획 비교\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-table-access.png)
1. (선택 사항) **복사(Copy)**를 선택하여 클립보드에 계획을 복사하거나 **다운로드(Download)**를 선택하여 하드 드라이브에 계획을 저장합니다.
# Amazon RDS용 성능 개선 도우미 대시보드를 사용한 SQL Server 실행 계획 분석
SQL Server 데이터베이스에서 DB 로드를 분석할 때 DB 로드에 가장 많이 기여하는 계획을 알고 싶을 수 있습니다. 성능 개선 도우미의 계획 캡처 특성을 사용하여 DB 로드에 가장 많이 기여하는 계획을 확인할 수 있습니다.
**콘솔을 사용하여 SQL Server 실행 계획을 분석하려면 다음과 같이 하세요.**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 **성능 개선 도우미**을 선택합니다.
1. SQL Server DB 인스턴스를 선택합니다. 선택한 DB 인스턴스에 대한 성능 개선 도우미 대시보드가 표시됩니다.
1. **데이터베이스 로드(DB 로드)(Database load (DB load))** 섹션에서 **분할 기준(Slice by)** 옆에 있는 **계획(Plans)**을 선택합니다.
평균 활성 세션 차트는 상위 SQL 문이 사용하는 계획을 보여줍니다. 계획 해시 값은 색상으로 구분된 사각형의 오른쪽에 나타납니다. 각 해시 값은 계획을 고유하게 식별합니다.
![\[계획을 기준으로 분할\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-slice-by-plans-sqlserver.png)
1. **상위 SQL(Top SQL)** 탭까지 아래로 스크롤합니다.
다음 예제의 경우 상위 SQL 다이제스트에는 3개의 계획이 있습니다. SQL 문에 물음표가 있으면 해당 문이 다이제스트라는 의미입니다. 전체 SQL 문을 보려면 **SQL 문** 열에서 값을 선택합니다.
![\[다이제스트 계획 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/top-sql-plans-unselected-sqlserver.png)
1. 다이제스트를 선택하여 구성 요소 문으로 확장합니다.
다음 예에서 `SELECT` 문은 다이제스트 쿼리입니다. 다이제스트의 구성 요소 쿼리는 3개의 다른 실행 계획을 사용합니다. 계획에 할당된 색상은 데이터베이스 로드 차트에 해당합니다.
![\[다이제스트 계획 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-digest-plan-sqlserver.png)
1. 아래로 스크롤하여 **다이제스트 쿼리 계획(Plans for digest query)** 목록에서 비교할 2개의 **계획(Plans)**을 선택합니다.
쿼리에 대해 한 번에 하나 또는 2개의 계획을 볼 수 있습니다. 다음 스크린샷에서는 다이제스트의 두 계획을 비교합니다. 다음 예제에서 이 다이제스트 쿼리를 실행하는 평균 활성 세션의 40%는 왼쪽 계획을 사용하고 있는 반면 28%는 오른쪽 계획을 사용하고 있습니다.
![\[나란히 계획 비교\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-compare-plan-sqlserver.png)
이 예제에서 계획은 방식에서 중요한 차이가 있습니다. 왼쪽 계획의 2단계는 테이블 스캔을 사용하는 반면 오른쪽 계획은 클러스터형 인덱스 스캔을 사용합니다. 행 수가 많은 테이블의 경우 클러스터형 인덱스 스캔을 사용하면 단일 행의 쿼리 검색이 거의 항상 더 빠릅니다.
1. (선택 사항) 계획 세부 정보 테이블에서 **설정** 아이콘을 선택하여 열의 표시 여부 및 순서를 사용자 정의합니다. 다음 스크린샷은 **결과 목록** 열이 두 번째 열로 있는 계획 세부 정보 테이블을 보여줍니다.
![\[계획 세부 정보 테이블에서 열의 가시성과 순서를 사용자 정의합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-plan-fields-sql-server.png)
1. (선택 사항) **복사(Copy)**를 선택하여 클립보드에 계획을 복사하거나 **다운로드(Download)**를 선택하여 하드 드라이브에 계획을 저장합니다.
**참고**
성능 개선 도우미는 계층적 트리 테이블을 사용하여 예상 실행 계획을 표시합니다. 테이블에는 각 문의 부분 실행 정보가 포함되어 있습니다. 계획 세부 정보 테이블의 열에 대한 자세한 내용은 SQL Server 설명서의 [SET SHOWPLAN\$1ALL](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/set-showplan-all-transact-sql)을 참조하시기 바랍니다. 예상 실행 계획의 전체 실행 정보를 표시하려면 **다운로드**를 선택하여 계획을 다운로드한 다음 SQL Server Management Studio에 계획을 업로드합니다. SQL Server Management Studio를 사용하여 예상 실행 계획을 표시하는 방법에 대한 자세한 내용은 SQL Server 설명서의 [예상 실행 계획 표시](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance/display-the-estimated-execution-plan)를 참조하시기 바랍니다.
# 성능 개선 도우미 사전 권장 사항 보기
Amazon RDS 성능 개선 도우미는 특정 지표를 모니터링하고 특정 리소스에 대해 문제가 될 수 있다고 간주되는 수준을 분석하여 임계값을 자동으로 생성합니다. 지정된 기간 동안 새 지표 값이 사전 정의된 임계값을 초과하면 성능 개선 도우미는 사전 예방적 권장 사항을 생성합니다. 이 권장 사항은 향후 데이터베이스 성능에 미치는 영향을 방지하는 데 도움이 됩니다. 이러한 사전 예방적 권장 사항을 받으려면 유료 등급 보존 기간과 함께 성능 개선 도우미를 활성화해야 합니다.
성능 개선 도우미 켜기에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS의 성능 개선 도우미 설정 및 해제](USER_PerfInsights.Enabling.md) 섹션을 참조하세요. 성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미의 요금 및 데이터 보존](USER_PerfInsights.Overview.cost.md) 섹션을 참조하세요.
사전 예방적 권장 사항이 지원되는 리전, DB 엔진 및 인스턴스 클래스를 알아보려면 [성능 개선 도우미 기능에 대한 Amazon RDS DB 엔진, 리전 및 인스턴스 클래스 지원](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport) 섹션을 참조하세요.
권장 사항 세부 정보 페이지에서 사전 권장 사항에 대한 자세한 분석 및 권장 조사를 볼 수 있습니다.
권장 사항에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS의 권장 사항](monitoring-recommendations.md) 단원을 참조하세요.
**사전 예방적 권장 사항에 대한 자세한 분석을 보려면**
1. [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 AWS Management Console에 로그인한 후 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 다음 중 하나를 수행합니다.
+ **권장 사항**을 선택합니다.
**권장 사항** 페이지에는 계정 내 모든 리소스의 심각도별로 정렬된 권장 사항 목록이 표시됩니다.
+ **데이터베이스**를 선택한 다음 데이터베이스 페이지에서 리소스에 대한 **권장 사항**을 선택합니다.
**권장 사항** 탭에는 선택한 리소스에 대한 권장 사항 및 세부 정보가 표시됩니다.
1. 사전 예방적 권장 사항을 찾아 **세부 정보 보기**를 선택합니다.
권장 사항 세부 정보 페이지가 표시됩니다. 제목은 발견된 문제가 있는 리소스의 이름과 심각도를 제공합니다.
권장 사항 세부 정보 페이지의 구성 요소는 다음과 같습니다.
+ **권장 사항 요약** - 감지된 문제, 권장 사항 및 문제 상태, 문제 시작 및 종료 시간, 권장 사항 수정 시간, 엔진 유형입니다.
![\[콘솔의 권장 사항 요약 섹션을 보여주는 사전 예방적 권장 사항용 권장 사항 세부 정보 페이지\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommendationProactive-RecSummary.png)
+ **지표** - 감지된 문제의 그래프입니다. 각 그래프에는 리소스의 기준 동작에 따라 결정된 임계값과 이상 발생 시점부터 보고된 지표 데이터가 표시됩니다.
![\[콘솔의 지표 섹션을 보여주는 사전 예방적 권장 사항용 권장 사항 세부 정보 페이지\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommedationProactive_Metrics.png)
+ **분석 및 권장 사항** - 권장 사항 및 해당 권장 사항을 제안한 이유입니다.
![\[콘솔의 분석 및 권장 사항 섹션을 보여주는 사전 예방적 권장 사항용 권장 사항 세부 정보 페이지\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/ProactiveRecommendation-AnalysisAndRec.png)
문제의 원인을 검토한 다음 제안된 권장 조치를 수행하여 문제를 해결하거나 오른쪽 상단의 삭제를 선택하여 권장 사항을 **무시**할 수 있습니다.
# Amazon RDS용 성능 개선 도우미 API를 사용하여 지표 검색
성능 개선 도우미를 켜면 API에서 인스턴스 성능에 대한 가시성을 제공합니다. Amazon CloudWatch Logs는 AWS 서비스의 벤딩 모니터링 지표에 대해 신뢰할 수 있는 소스를 제공합니다.
성능 개선 도우미는 평균 활성 세션(AAS) 수로 측정되는 데이터베이스 로드에 대한 도메인 별 보기를 제공합니다. 이 지표는 API 소비자에게 2차원 시계열 데이터 세트로 표시됩니다. 데이터의 시간 차원은 쿼리된 시간 범위 내 각 시점에 대한 DB 로드 데이터를 제공합니다. 각 시점에서는 요청된 차원에 관해 해당 시점에서 측정되는 전체 부하를 분해합니다(예: `SQL`, `Wait-event`, `User` 또는 `Host`).
Amazon RDS Performance Insights는 데이터베이스 성능을 분석하고 관련 문제를 해결할 수 있도록 Amazon RDS DB 인스턴스를 모니터링합니다. 성능 개선 도우미 데이터를 볼 수 있는 한 가지 방법은 AWS Management Console에서 보는 것입니다. 또한 성능 개선 도우미는 사용자가 자신의 데이터를 쿼리할 수 있도록 퍼블릭 API도 제공합니다. API를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다:
+ 데이터를 데이터베이스로 오프로드
+ 기존 모니터링 대시보드에 성능 개선 도우미 데이터 추가
+ 모니터링 도구 구축
성능 개선 도우미 API를 사용하려면 Amazon RDS DB 인스턴스 중 하나에서 성능 개선 도우미를 활성화하십시오. 성능 개선 도우미 활성화에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS의 성능 개선 도우미 설정 및 해제](USER_PerfInsights.Enabling.md) 단원을 참조하십시오. 성능 개선 도우미 API에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS 성능 개선 도우미 API 참조](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html)를 참조하십시오.
성능 개선 도우미 API에서는 다음과 같은 작업을 제공합니다.
****
| 성능 개선 도우미 작업 | AWS CLI 명령 | 설명 |
| --- | --- | --- |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_CreatePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_CreatePerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/CreatePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/CreatePerformanceAnalysisReport.html) | DB 인스턴스의 특정 기간에 대한 성능 분석 보고서를 생성합니다. 결과는 보고서의 고유 식별자인 `AnalysisReportId`입니다. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DeletePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DeletePerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/DeletePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/DeletePerformanceAnalysisReport.html) | 성능 분석 보고서를 삭제합니다. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DescribeDimensionKeys.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DescribeDimensionKeys.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/describe-dimension-keys.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/describe-dimension-keys.html) | 특정 기간에 대해 지표의 상위 N개 차원 키를 검색합니다. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetDimensionKeyDetails.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetDimensionKeyDetails.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-dimension-key-details.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-dimension-key-details.html) | DB 인스턴스 또는 데이터 소스에 지정된 차원 그룹의 속성을 검색합니다. 예를 들어 SQL ID를 지정하고 차원 세부 정보를 사용할 수 있는 경우 `GetDimensionKeyDetails`는 이 ID에 연결된 차원 `db.sql.statement`의 전체 텍스트를 검색합니다. `GetResourceMetrics` 및 `DescribeDimensionKeys`는 대용량 SQL 문 텍스트 검색을 지원하지 않으므로 이 작업을 유용하게 사용할 수 있습니다. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetPerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetPerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/GetPerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/GetPerformanceAnalysisReport.html) | 보고서에 대한 인사이트가 포함된 보고서를 검색합니다. 결과에는 보고서 상태, 보고서 ID, 보고서 시간 세부 정보, 인사이트 및 권장 사항이 포함됩니다. |
| [GetResourceMetadata](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetadata.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metadata.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metadata.html) | 다양한 기능에 대한 특성을 검색합니다. 예를 들어 메타데이터는 특정 DB 인스턴스에서 특성이 켜지거나 꺼짐을 나타낼 수 있습니다. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetrics.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetrics.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html) | 일정 기간의 데이터 소스 집합에 대한 성능 개선 도우미 지표를 검색합니다. 특정 차원 그룹 및 차원을 제공하고 각 그룹에 집계 및 필터링 기준을 제공할 수 있습니다. |
| [ListAvailableResourceDimensions](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceDimensions.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-dimensions.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-dimensions.html) | 지정된 인스턴스에서 지정된 각 지표 유형에 대해 쿼리할 수 있는 차원을 검색합니다. |
| [ListAvailableResourceMetrics](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceMetrics.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-metrics.html) | 지정된 DB 인스턴스에 대해 쿼리할 수 있는 지정된 지표 유형의 사용 가능한 모든 지표를 검색합니다. |
| `[ListPerformanceAnalysisReports](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListPerformanceAnalysisReports.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-performance-analysis-reports.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-performance-analysis-reports.html) | DB 인스턴스에 대해 사용할 수 있는 모든 분석 보고서를 검색합니다. 각 보고서의 시작 시간을 기준으로 보고서가 나열됩니다. |
| `[ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListTagsForResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-tags-for-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-tags-for-resource.html) | 리소스에 추가된 모든 메타데이터 태그를 나열합니다. 목록에는 태그의 이름과 값이 포함됩니다. |
| `[TagResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_TagResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/tag-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/tag-resource.html) | 메타데이터 태그를 Amazon RDS 리소스에 추가합니다. 태그에는 이름과 값이 포함됩니다. |
| `[UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_UntagResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/untag-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/untag-resource.html) | 리소스에서 메타데이터 태그를 제거합니다. |
성능 개선 도우미의 AWS CLI 예제 및 시계열 지표 검색에 대한 자세한 내용은 다음 주제를 참조하세요.
**Topics**
+ [성능 개선 도우미의 시계열 지표 조회](USER_PerfInsights.API.TimeSeries.md)
+ [성능 개선 도우미에 대한 AWS CLI 예시](USER_PerfInsights.API.Examples.md)
# 성능 개선 도우미의 시계열 지표 조회
`GetResourceMetrics` 연산은 성능 개선 도우미 데이터에서 시계열 지표를 하나 이상 조회합니다. `GetResourceMetrics`에는 지표 및 기간이 필요하고 데이터 포이트 목록이 포함된 응답을 반환합니다.
예를 들어 AWS Management Console에서 `GetResourceMetrics`는 다음 이미지에 표시된 것과 같이 [**카운터 지표(Counter Metrics)**] 차트와 [**데이터베이스 로드(Database Load)**] 차트를 채우는 데 사용됩니다.
![\[카운터 지표 및 데이터베이스 로드 차트\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-charts.png)
`GetResourceMetrics`에서 반환하는 지표는 `db.load`를 제외하고 모두 표준 시계열 지표입니다. 이 지표는 **Database Load(데이터베이스 로드)** 차트에 표시됩니다. `db.load` 지표는 *차원*이라는 하위 구성 요소로 구분할 수 있다는 점에서 다른 시계열 지표와 다릅니다. 앞의 이미지에서 `db.load`는 `db.load`를 구성하는 대기 상태에 따라 구분되고 그룹화됩니다.
**참고**
`GetResourceMetrics`에서는 `db.sampleload`도 반환할 수 있지만 `db.load` 지표는 대부분의 경우 적절합니다.
`GetResourceMetrics`에서 반환하는 카운터 지표에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미 카운터](USER_PerfInsights_Counters.md)를 참조하십시오.
지표에 대해서는 다음 계산이 지원됩니다:
+ 평균 – 일정 기간 동안 지표의 평균 값입니다. `.avg`를 지표 이름에 추가합니다.
+ 최소 – 일정 기간 동안 지표의 최소 값입니다. `.min`를 지표 이름에 추가합니다.
+ 최대 – 일정 기간 동안 지표의 최대 값입니다. `.max`를 지표 이름에 추가합니다.
+ 합계 – 일정 기간 동안 지표 값의 합계입니다. `.sum`를 지표 이름에 추가합니다.
+ 샘플 수 – 일정 기간 동안 지표가 수집된 횟수입니다. `.sample_count`를 지표 이름에 추가합니다.
예를 들어 지표를 300초 (5분) 동안 분당 1회씩 수집한다고 가정합시다. 각 분의 값은 1, 2, 3, 4, 5입니다. 이 경우 다음과 같은 계산 결과가 반환됩니다:
+ 평균 – 3
+ 최소 – 1
+ 최대 – 5
+ 합계 – 15
+ 샘플 수 – 5
`get-resource-metrics` AWS CLI 명령 사용에 대한 자세한 내용은 [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html) 섹션을 참조하세요.
`--metric-queries` 옵션의 경우 결과를 얻고자 하는 쿼리를 한 개 이상 지정하십시오. 각 쿼리는 필수인 `Metric`과 선택 사항인 `GroupBy` 및 `Filter` 파라미터로 구성됩니다. 다음은 `--metric-queries` 옵션 사양을 보여주는 예입니다.
```
{
"Metric": "string",
"GroupBy": {
"Group": "string",
"Dimensions": ["string", ...],
"Limit": integer
},
"Filter": {"string": "string"
...}
```
# 성능 개선 도우미에 대한 AWS CLI 예시
다음 섹션에서 성능 개선 도우미의 AWS Command Line Interface(AWS CLI)에 대해 자세히 알아보고 AWS CLI 예제를 사용하세요.
**Topics**
+ [성능 개선 도우미에 대한 AWS CLI의 기본 제공 도움말](#USER_PerfInsights.API.CLI)
+ [카운터 지표 검색](#USER_PerfInsights.API.Examples.CounterMetrics)
+ [상위 대기 이벤트에 대한 DB 평균 로드 검색](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverage)
+ [상위 SQL에 대한 DB 평균 로드 검색](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageTop10SQL)
+ [SQL을 기준으로 필터링된 DB 평균 로드 검색](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageFilterBySQL)
+ [SQL 문의 전체 텍스트 검색](#USER_PerfInsights.API.Examples.GetDimensionKeyDetails)
+ [특정 기간에 대한 성과 분석 보고서 생성](#USER_PerfInsights.API.Examples.CreatePerfAnalysisReport)
+ [성능 분석 보고서 검색](#USER_PerfInsights.API.Examples.GetPerfAnalysisReport)
+ [DB 인스턴스에 대한 모든 성능 분석 보고서 나열](#USER_PerfInsights.API.Examples.ListPerfAnalysisReports)
+ [성능 분석 보고서 삭제](#USER_PerfInsights.API.Examples.DeletePerfAnalysisReport)
+ [성능 분석 보고서에 태그 추가](#USER_PerfInsights.API.Examples.TagPerfAnalysisReport)
+ [성능 분석 보고서에 대한 모든 태그 나열](#USER_PerfInsights.API.Examples.ListTagsPerfAnalysisReport)
+ [성능 분석 보고서에서 태그 삭제](#USER_PerfInsights.API.Examples.UntagPerfAnalysisReport)
## 성능 개선 도우미에 대한 AWS CLI의 기본 제공 도움말
AWS CLI를 사용해 성능 개선 도우미 데이터를 볼 수 있습니다. 명령줄에 다음과 같이 입력하여 성능 개선 도우미용 AWS CLI 명령에 대한 도움말을 볼 수 있습니다.
```
aws pi help
```
AWS CLI가 설치되어 있지 않은 경우 설치에 대한 자세한 내용은 **AWS CLI 사용 설명서의 [AWS CLI 설치](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html)를 참조하세요.
## 카운터 지표 검색
다음 스크린샷은 AWS Management Console에 표시되는 카운터 지표 차트 2개를 나타낸 것입니다.
![\[카운터 지표 차트\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-counters-charts.png)
다음 예에서는 카운터 지표 차트 2개를 생성하기 위해 AWS Management Console이 사용하는 것과 동일한 데이터를 수집하는 방법을 보여줍니다.
대상 LinuxmacOS, 또는Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type RDS \
--identifier db-ID \
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z \
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" },
{"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]'
```
Windows의 경우:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type RDS ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" },
{"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]'
```
`--metrics-query` 옵션에 대해 파일을 지정하면 명령이 더 쉽게 읽히도록 할 수 있습니다. 다음 예에서는 옵션에 대해 query.json이라는 파일을 사용합니다. 이 파일의 콘텐츠는 다음과 같습니다.
```
[
{
"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg"
},
{
"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"
}
]
```
다음 명령을 실행하여 파일을 사용합니다.
대상 LinuxmacOS, 또는Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type RDS \
--identifier db-ID \
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z \
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries file://query.json
```
Windows의 경우:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type RDS ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries file://query.json
```
앞의 예에서는 옵션에 다음 값을 지정합니다.
+ `--service-type` – Amazon RDS용 `RDS`
+ `--identifier` – DB 인스턴스에 대한 리소스 ID입니다.
+ `--start-time` 및 `--end-time` – 쿼리할 기간에 대한 ISO 8601 `DateTime` 값으로서, 지원되는 형식은 여러 가지입니다
다음과 같이 1시간 범위로 쿼리합니다:
+ `--period-in-seconds` – 1분당 쿼리에 대한 `60`
+ `--metric-queries` – 쿼리 2개의 배열, 각 쿼리는 지표 1개에만 해당됨.
지표 이름에는 지표를 유용한 범주로 분류하기 위해 점이 사용되고, 마지막 요소는 함수입니다. 예시에서 함수는 각 쿼리에 대해 `avg`입니다. Amazon CloudWatch와 마찬가지로 지원되는 함수는 `min`, `max`, `total` 및 `avg`입니다.
응답은 다음과 비슷합니다.
```
{
"Identifier": "db-XXX",
"AlignedStartTime": 1540857600.0,
"AlignedEndTime": 1540861200.0,
"MetricList": [
{ //A list of key/datapoints
"Key": {
"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" //Metric1
},
"DataPoints": [
//Each list of datapoints has the same timestamps and same number of items
{
"Timestamp": 1540857660.0, //Minute1
"Value": 4.0
},
{
"Timestamp": 1540857720.0, //Minute2
"Value": 4.0
},
{
"Timestamp": 1540857780.0, //Minute 3
"Value": 10.0
}
//... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.user.avg metric
]
},
{
"Key": {
"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg" //Metric2
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1540857660.0, //Minute1
"Value": 12.0
},
{
"Timestamp": 1540857720.0, //Minute2
"Value": 13.5
},
//... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.idle.avg metric
]
}
] //end of MetricList
} //end of response
```
응답에는 `Identifier`, `AlignedStartTime` 및 `AlignedEndTime`이 있습니다. `--period-in-seconds` 값이 `60`인 경우 시작 및 종료 시간은 분 단위로 맞춰져 있습니다. `--period-in-seconds` 값이 `3600`인 경우 시작 및 종료 시간은 시간 단위로 맞춰져 있습니다.
응답의 `MetricList`에는 다수의 항목이 있는데, 각각 `Key` 및 `DataPoints` 항목이 포함되어 있습니다. 각 `DataPoint`에는 `Timestamp` 및 `Value`이 있습니다. 쿼리는 1시간에 걸친 분당 데이터에 대한 것이므로 각 `Datapoints` 목록에는 `Timestamp1/Minute1`, `Timestamp2/Minute2` 등에서 최대 `Timestamp60/Minute60`까지 60개의 데이터 포인트가 있습니다.
쿼리는 두 가지 카운터 지표에 대한 것이므로 `MetricList` 응답에는 두 개의 요소가 있습니다.
## 상위 대기 이벤트에 대한 DB 평균 로드 검색
다음 예는 AWS Management Console에서 누적 영역 선 그래프를 생성하는 데 사용하는 것과 동일한 쿼리입니다. 이 예에서는 최상위 7개 대기 이벤트에 따라 구분된 로드의 마지막 한 시간 `db.load.avg`를 검색합니다. 명령은 [카운터 지표 검색](#USER_PerfInsights.API.Examples.CounterMetrics)의 명령과 동일합니다. 그러나 query.json 파일의 컨텐츠는 다음과 같습니다.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_event", "Limit": 7 }
}
]
```
다음 명령을 실행합니다.
대상 LinuxmacOS, 또는Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type RDS \
--identifier db-ID \
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z \
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries file://query.json
```
Windows의 경우:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type RDS ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries file://query.json
```
이 예시에서는 최상위 7개 대기 이벤트의 `db.load.avg` 및 `GroupBy`에 대한 지표를 지정합니다. 이 예의 유효 값에 대한 자세한 내용은 *성능 개선 도우미 API 참조*의 [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html) 단원을 참조하십시오.
응답은 다음과 비슷합니다.
```
{
"Identifier": "db-XXX",
"AlignedStartTime": 1540857600.0,
"AlignedEndTime": 1540861200.0,
"MetricList": [
{ //A list of key/datapoints
"Key": {
//A Metric with no dimensions. This is the total db.load.avg
"Metric": "db.load.avg"
},
"DataPoints": [
//Each list of datapoints has the same timestamps and same number of items
{
"Timestamp": 1540857660.0, //Minute1
"Value": 0.5166666666666667
},
{
"Timestamp": 1540857720.0, //Minute2
"Value": 0.38333333333333336
},
{
"Timestamp": 1540857780.0, //Minute 3
"Value": 0.26666666666666666
}
//... 60 datapoints for the total db.load.avg key
]
},
{
"Key": {
//Another key. This is db.load.avg broken down by CPU
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.name": "CPU",
"db.wait_event.type": "CPU"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1540857660.0, //Minute1
"Value": 0.35
},
{
"Timestamp": 1540857720.0, //Minute2
"Value": 0.15
},
//... 60 datapoints for the CPU key
]
},
//... In total we have 8 key/datapoints entries, 1) total, 2-8) Top Wait Events
] //end of MetricList
} //end of response
```
이 응답에는 `MetricList`에 항목이 8개 있습니다. 총 `db.load.avg`에는 항목이 1개 있고, 최상위 7개 대기 이벤트 중 하나에 따라 구분된 `db.load.avg`에 각각에 대해서는 항목이 7개 있습니다. 첫 번째 예시와 달리 그룹화 차원이 있었기 때문에 지표에 대한 각 그룹화에는 키가 1개 있어야 합니다. 기본 카운터 지표 사용 사례처럼 각 지표에 키가 한 개만 있을 수는 없습니다.
## 상위 SQL에 대한 DB 평균 로드 검색
다음 예에서는 최상위 10개 SQL 문을 기준으로 `db.wait_events`를 그룹화합니다. SQL 문에는 두 가지 그룹이 있습니다.
+ `db.sql` – 와 같은 SQL 문`select * from customers where customer_id = 123`
+ `db.sql_tokenized` – 와 같은 토큰화된 SQL 문`select * from customers where customer_id = ?`
데이터베이스 성능 분석 시 파라미터만 다른 SQL 문은 하나의 로직 항목으로 간주하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 따라서 쿼리 시에는 `db.sql_tokenized`를 사용할 수 있습니다. 그러나 특히 설명 계획에 관심이 있는 경우에는 때로 파라미터가 있는 전체 SQL 문을 검토하고 `db.sql`로 그룹화를 쿼리하는 것이 유용합니다. 토큰화된 SQL과 전체 SQL 간에는 상위-하위 관계가 있는데, 여러 개의 전체 SQL(하위)은 토큰화된 동일한 SQL(상위) 아래에 그룹화됩니다.
이 예의 명령은 [상위 대기 이벤트에 대한 DB 평균 로드 검색](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverage)의 명령과 유사합니다. 그러나 query.json 파일의 컨텐츠는 다음과 같습니다.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.sql_tokenized", "Limit": 10 }
}
]
```
다음 예에는 `db.sql_tokenized`가 사용됩니다.
대상 LinuxmacOS, 또는Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type RDS \
--identifier db-ID \
--start-time 2018-10-29T00:00:00Z \
--end-time 2018-10-30T00:00:00Z \
--period-in-seconds 3600 \
--metric-queries file://query.json
```
Windows의 경우:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type RDS ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2018-10-29T00:00:00Z ^
--end-time 2018-10-30T00:00:00Z ^
--period-in-seconds 3600 ^
--metric-queries file://query.json
```
이 예에서는 24시간 동안 쿼리를 실행하는데 1시간은 초 단위로 구성됩니다.
이 예시에서는 최상위 7개 대기 이벤트의 `db.load.avg` 및 `GroupBy`에 대한 지표를 지정합니다. 이 예의 유효 값에 대한 자세한 내용은 *성능 개선 도우미 API 참조*의 [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html) 단원을 참조하십시오.
응답은 다음과 비슷합니다.
```
{
"AlignedStartTime": 1540771200.0,
"AlignedEndTime": 1540857600.0,
"Identifier": "db-XXX",
"MetricList": [ //11 entries in the MetricList
{
"Key": { //First key is total
"Metric": "db.load.avg"
}
"DataPoints": [ //Each DataPoints list has 24 per-hour Timestamps and a value
{
"Value": 1.6964980544747081,
"Timestamp": 1540774800.0
},
//... 24 datapoints
]
},
{
"Key": { //Next key is the top tokenized SQL
"Dimensions": {
"db.sql_tokenized.statement": "INSERT INTO authors (id,name,email) VALUES\n( nextval(?) ,?,?)",
"db.sql_tokenized.db_id": "pi-2372568224",
"db.sql_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"Metric": "db.load.avg"
},
"DataPoints": [ //... 24 datapoints
]
},
// In total 11 entries, 10 Keys of top tokenized SQL, 1 total key
] //End of MetricList
} //End of response
```
이 응답은 `MetricList`에 11개의 항목이 있는데(전체 1개, 최상위 토큰화 SQL 10개) 각 항목에는 시간당 `DataPoints`가 24개입니다.
토큰화된 SQL의 경우 각 차원 목록에 3개의 항목이 있습니다.
+ `db.sql_tokenized.statement` – 토큰화된 SQL 문입니다.
+ `db.sql_tokenized.db_id ` – SQL 참조에 사용되는 기본 데이터베이스 ID 또는 기본 데이터베이스 ID를 사용할 수 없는 경우 성능 개선 도우미가 생성하는 합성 ID입니다. 이 예에서는 `pi-2372568224` 합성 ID를 반환합니다.
+ `db.sql_tokenized.id` – 성능 개선 도우미 내부의 쿼리에 대한 ID입니다.
AWS Management Console에서는 이 ID를 지원 ID라고 합니다. ID는 AWS Support에서 데이터베이스 문제를 해결하기 위해 조사할 수 있는 데이터이기 때문에 이 이름이 지정됩니다. AWS는 데이터의 보안 및 개인 정보를 매우 중요하게 취급하며, 거의 모든 데이터는 AWS KMS 키로 암호화되어 저장됩니다. 그러므로 AWS 내부의 어느 누구도 이 데이터를 볼 수 없습니다. 앞의 예에서 `tokenized.statement`와 `tokenized.db_id` 모두 암호화되어 저장됩니다. 데이터베이스 관련 문제가 있는 경우 AWS Support가 지원 ID를 참조하여 도움을 드릴 수 있습니다.
쿼리 시 `Group`에서 `GroupBy`을 지정하면 편리할 수 있습니다. 그러나 반환되는 데이터에 대한 더 세분화된 제어를 위해서는 차원 목록을 지정하십시오. 예를 들어 `db.sql_tokenized.statement`만 필요한 경우에는 query.json file에 `Dimensions` 속성을 추가할 수 있습니다.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": {
"Group": "db.sql_tokenized",
"Dimensions":["db.sql_tokenized.statement"],
"Limit": 10
}
}
]
```
## SQL을 기준으로 필터링된 DB 평균 로드 검색
![\[SQL 표를 기준으로 필터링합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-filter-chart.png)
앞의 이미지에서는 특정 쿼리가 선택되어 있고 상위 평균 활성 세션 누적 영역 선 그래프는 이 쿼리로 범위가 지정되어 있습니다. 쿼리가 여전히 최상위 7개 전체 대기 이벤트에 대한 것이라 하더라도 응답의 값은 필터링됩니다. 필터로 인해 특정 필터의 짝이 되는 세션만 고려합니다.
이 예에서 해당되는 API 쿼리는 [상위 SQL에 대한 DB 평균 로드 검색](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageTop10SQL) 단원의 명령과 유사합니다. 그러나 query.json 파일의 컨텐츠는 다음과 같습니다.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_event", "Limit": 5 },
"Filter": { "db.sql_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE" }
}
]
```
대상 LinuxmacOS, 또는Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type RDS \
--identifier db-ID \
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z \
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries file://query.json
```
Windows의 경우:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type RDS ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries file://query.json
```
응답은 다음과 비슷합니다.
```
{
"Identifier": "db-XXX",
"AlignedStartTime": 1556215200.0,
"MetricList": [
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg"
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 1.4878117913832196
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 1.192823803967328
}
]
},
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.type": "io",
"db.wait_event.name": "wait/io/aurora_redo_log_flush"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 1.1360544217687074
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 1.058051341890315
}
]
},
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.type": "io",
"db.wait_event.name": "wait/io/table/sql/handler"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 0.16241496598639457
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 0.05163360560093349
}
]
},
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.type": "synch",
"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 0.11479591836734694
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 0.013127187864644107
}
]
},
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.type": "CPU",
"db.wait_event.name": "CPU"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 0.05215419501133787
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 0.05805134189031505
}
]
},
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.type": "synch",
"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/lock_wait_mutex"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 0.017573696145124718
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 0.002333722287047841
}
]
}
],
"AlignedEndTime": 1556222400.0
} //end of response
```
이 응답에서 모든 값은 query.json 파일에 지정된 토큰화된 SQL AKIAIOSFODNN7EXAMPLE의 기여에 따라 필터링됩니다. 키는 필터링된 SQL에 영향을 미친 상위 5개 대기 이벤트이므로 필터가 없는 쿼리와는 다른 순서를 따를 수 있습니다.
## SQL 문의 전체 텍스트 검색
다음 예제에서는 DB 인스턴스 `db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5`에 대한 SQL 문의 전체 텍스트를 검색합니다. `--group`은 `db.sql`이고 `--group-identifier`는 `db.sql.id`입니다. 이 예제에서 *my-sql-id*는 `pi get-resource-metrics` 또는 `pi describe-dimension-keys`를 호출하여 검색된 SQL ID를 나타냅니다.
다음 명령을 실행합니다.
대상 LinuxmacOS, 또는Unix:
```
aws pi get-dimension-key-details \
--service-type RDS \
--identifier db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5 \
--group db.sql \
--group-identifier my-sql-id \
--requested-dimensions statement
```
Windows의 경우:
```
aws pi get-dimension-key-details ^
--service-type RDS ^
--identifier db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5 ^
--group db.sql ^
--group-identifier my-sql-id ^
--requested-dimensions statement
```
이 예제에서는 차원 세부 정보를 사용할 수 있습니다. 따라서 성능 개선 도우미는 잘리지 않은 SQL 문의 전체 텍스트를 검색합니다.
```
{
"Dimensions":[
{
"Value": "SELECT e.last_name, d.department_name FROM employees e, departments d WHERE e.department_id=d.department_id",
"Dimension": "db.sql.statement",
"Status": "AVAILABLE"
},
...
]
}
```
## 특정 기간에 대한 성과 분석 보고서 생성
다음 예시에서는 `db-loadtest-0` 데이터베이스에 대해 `1682969503` 시작 시간과 `1682979503` 종료 시간을 사용하여 성능 분석 보고서를 생성합니다.
```
aws pi create-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--start-time 1682969503 \
--end-time 1682979503 \
--region us-west-2
```
응답은 보고서의 고유 식별자인 `report-0234d3ed98e28fb17`입니다.
```
{
"AnalysisReportId": "report-0234d3ed98e28fb17"
}
```
## 성능 분석 보고서 검색
다음 예시에서는 `report-0d99cc91c4422ee61` 보고서에 대한 분석 보고서 세부 정보를 검색합니다.
```
aws pi get-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61 \
--region us-west-2
```
응답은 보고서 상태, ID, 시간 세부 정보, 인사이트를 제공합니다.
```
{
"AnalysisReport": {
"Status": "Succeeded",
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-loadtest-0",
"StartTime": 1680583486.584,
"AnalysisReportId": "report-0d99cc91c4422ee61",
"EndTime": 1680587086.584,
"CreateTime": 1680587087.139,
"Insights": [
... (Condensed for space)
]
}
}
```
## DB 인스턴스에 대한 모든 성능 분석 보고서 나열
다음 예시에서는 `db-loadtest-0` 데이터베이스에 대해 사용 가능한 모든 성능 분석 보고서를 나열합니다.
```
aws pi list-performance-analysis-reports \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--region us-west-2
```
응답에는 보고서 ID, 상태 및 기간 세부 정보와 함께 모든 보고서가 나열됩니다.
```
{
"AnalysisReports": [
{
"Status": "Succeeded",
"EndTime": 1680587086.584,
"CreationTime": 1680587087.139,
"StartTime": 1680583486.584,
"AnalysisReportId": "report-0d99cc91c4422ee61"
},
{
"Status": "Succeeded",
"EndTime": 1681491137.914,
"CreationTime": 1681491145.973,
"StartTime": 1681487537.914,
"AnalysisReportId": "report-002633115cc002233"
},
{
"Status": "Succeeded",
"EndTime": 1681493499.849,
"CreationTime": 1681493507.762,
"StartTime": 1681489899.849,
"AnalysisReportId": "report-043b1e006b47246f9"
},
{
"Status": "InProgress",
"EndTime": 1682979503.0,
"CreationTime": 1682979618.994,
"StartTime": 1682969503.0,
"AnalysisReportId": "report-01ad15f9b88bcbd56"
}
]
}
```
## 성능 분석 보고서 삭제
다음 예시에서는 `db-loadtest-0` 데이터베이스에 대한 분석 보고서를 삭제합니다.
```
aws pi delete-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61 \
--region us-west-2
```
## 성능 분석 보고서에 태그 추가
다음 예시에서는 `report-01ad15f9b88bcbd56` 보고서에 키 `name` 및 값 `test-tag`로 태그를 추가합니다.
```
aws pi tag-resource \
--service-type RDS \
--resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \
--tags Key=name,Value=test-tag \
--region us-west-2
```
## 성능 분석 보고서에 대한 모든 태그 나열
다음 예시에서는 `report-01ad15f9b88bcbd56` 보고서에 대한 태그를 모두 나열합니다.
```
aws pi list-tags-for-resource \
--service-type RDS \
--resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \
--region us-west-2
```
응답에는 보고서에 추가된 모든 태그의 값과 키가 나열됩니다.
```
{
"Tags": [
{
"Value": "test-tag",
"Key": "name"
}
]
}
```
## 성능 분석 보고서에서 태그 삭제
다음 예시에서는 `report-01ad15f9b88bcbd56` 보고서에서 `name` 태그를 삭제합니다.
```
aws pi untag-resource \
--service-type RDS \
--resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \
--tag-keys name \
--region us-west-2
```
태그가 삭제된 후 `list-tags-for-resource` API를 호출하면 이 태그를 나열하지 않습니다.
# AWS CloudTrail을 사용하여 Performance Insights 호출 로깅
성능 개선 도우미는 사용자, 역할 또는 성능 개선 도우미의 AWS 서비스에서 수행한 작업을 기록하는 서비스인 AWS CloudTrail에서 실행됩니다. CloudTrail은 성능 개선 도우미에 대한 모든 API 호출을 이벤트로 캡처합니다. 이 캡처에는 Amazon RDS 콘솔과 코드에서 성능 개선 도우미 API 작업으로의 호출이 포함됩니다.
추적을 생성하면 성능 개선 도우미를 포함해 CloudTrail 이벤트를 Amazon S3 버킷으로 지속적으로 배포할 수 있습니다. 트레일을 구성하지 않은 경우에도 CloudTrail 콘솔의 **이벤트 기록**에서 최신 이벤트를 볼 수 있습니다. CloudTrail에서 수집한 데이터를 사용하여 특정 정보를 확인할 수 있습니다. 이 정보에는 성능 개선 도우미에 대한 요청, 요청한 IP 주소, 요청 주체 및 요청한 시간이 포함됩니다. 또한 추가 세부 정보도 포함되어 있습니다.
CloudTrail에 대한 자세한 내용은 [AWS CloudTrail 사용 설명서](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/)를 참조하세요.
## CloudTrail의 성능 개선 도우미 정보 작업
CloudTrail은 계정 생성 시 AWS 계정에서 활성화됩니다. 성능 개선 도우미에서 활동이 수행되면 해당 활동은 [**이벤트 기록(Event history)**]에서 CloudTrail 콘솔의 다른 AWS 서비스 이벤트와 함께 CloudTrail 이벤트에 기록됩니다. AWS 계정에서 최신 이벤트를 확인, 검색 및 다운로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 *AWS CloudTrail 사용 설명서*에서 [CloudTrail 이벤트 기록을 사용하여 이벤트 보기](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/view-cloudtrail-events.html)를 참조하세요.
성능 개선 도우미의 이벤트를 포함해 AWS 계정의 이벤트를 계속 기록하려면 trail을 생선합니다. CloudTrail은 *추적*을 사용하여 Amazon S3 버킷으로 로그 파일을 전송할 수 있습니다. 콘솔에서 추적을 생성하면 기본적으로 모든 AWS 지역에 추적이 적용됩니다. 추적은 AWS 파티션에 있는 모든 AWS 리전의 이벤트를 로깅하고 지정한 Amazon S3 버킷으로 로그 파일을 전송합니다. 또한 CloudTrail 로그에서 수집된 이벤트 데이터를 추가 분석 및 작업하도록 다른 AWS 서비스를 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 *AWS CloudTrail 사용 설명서*에서 다음 주제를 참조하세요.
+ [트레일 생성 개요](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-create-and-update-a-trail.html)
+ [CloudTrail 지원 서비스 및 통합](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-aws-service-specific-topics.html#cloudtrail-aws-service-specific-topics-integrations)
+ [CloudTrail에서 Amazon SNS 알림 구성](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/getting_notifications_top_level.html)
+ [여러 리전으로부터 CloudTrail 로그 파일 받기](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/receive-cloudtrail-log-files-from-multiple-regions.html) 및 [여러 계정으로부터 CloudTrail 로그 파일 받기](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-receive-logs-from-multiple-accounts.html)
모든 성능 개선 도우미 작업은 CloudTrail이 기록하며 [성능 개선 도우미 API 참조](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html)에 문서화됩니다. 예를 들어, `DescribeDimensionKeys` 및 `GetResourceMetrics` 작업에 대한 호출은 CloudTrail 로그 파일의 항목을 생성합니다.
모든 이벤트 및 로그 항목에는 요청을 생성한 사용자에 대한 정보가 들어 있습니다. ID 정보를 이용하면 다음을 쉽게 판단할 수 있습니다.
+ 요청을 루트로 했는지 아니면 IAM 사용자 보안 인증 정보로 했는지 여부.
+ 역할 또는 페더레이션 사용자의 임시 보안 인증을 사용하여 요청이 생성되었는지 여부.
+ 다른 AWS 서비스에서 요청했는지.
자세한 설명은 [CloudTrail userIdentity 요소](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-event-reference-user-identity.html)를 참조하세요.
## 성능 개선 도우미 로그 파일 항목
*추적*이란 지정한 Amazon S3 버킷에 이벤트를 로그 파일로 입력할 수 있게 하는 구성입니다. CloudTrail 로그 파일에는 하나 이상의 로그 항목이 포함될 수 있습니다. *이벤트*는 원본의 단일 요청을 나타냅니다. 각 이벤트에는 요청된 작업에 대한 정보, 작업 날짜 및 시간, 요청 파라미터 등이 포함됩니다. CloudTrail 로그 파일은 퍼블릭 API 호출의 주문 스택 트레이스가 아니므로 특정 순서로 표시되지 않습니다.
다음 예는 `GetResourceMetrics`작업을 보여주는 CloudTrail 로그 항목입니다.
```
{
"eventVersion": "1.05",
"userIdentity": {
"type": "IAMUser",
"principalId": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE",
"arn": "arn:aws:iam::123456789012:user/johndoe",
"accountId": "123456789012",
"accessKeyId": "AKIAI44QH8DHBEXAMPLE",
"userName": "johndoe"
},
"eventTime": "2019-12-18T19:28:46Z",
"eventSource": "pi.amazonaws.com",
"eventName": "GetResourceMetrics",
"awsRegion": "us-east-1",
"sourceIPAddress": "72.21.198.67",
"userAgent": "aws-cli/1.16.240 Python/3.7.4 Darwin/18.7.0 botocore/1.12.230",
"requestParameters": {
"identifier": "db-YTDU5J5V66X7CXSCVDFD2V3SZM",
"metricQueries": [
{
"metric": "os.cpuUtilization.user.avg"
},
{
"metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"
}
],
"startTime": "Dec 18, 2019 5:28:46 PM",
"periodInSeconds": 60,
"endTime": "Dec 18, 2019 7:28:46 PM",
"serviceType": "RDS"
},
"responseElements": null,
"requestID": "9ffbe15c-96b5-4fe6-bed9-9fccff1a0525",
"eventID": "08908de0-2431-4e2e-ba7b-f5424f908433",
"eventType": "AwsApiCall",
"recipientAccountId": "123456789012"
}
```
# 성능 개선 도우미 API 및 인터페이스 VPC 엔드포인트(AWS PrivateLink)
AWS PrivateLink를 사용하여 VPC와 Amazon RDS 성능 개선 도우미 사이에 프라이빗 연결을 생성할 수 있습니다. 인터넷 게이트웨이, NAT 디바이스, VPN 연결 또는 Direct Connect 연결을 사용하지 않고 VPC에 있는 것처럼 성능 개선 도우미에 액세스할 수 있습니다. VPC의 인스턴스에서 성능 개선 도우미에 액세스하는 데 퍼블릭 IP 주소가 필요하지 않습니다.
AWS PrivateLink에서 제공되는 *인터페이스 엔드포인트*를 생성하여 이 프라이빗 연결을 설정합니다. 인터페이스 엔드포인트에 대해 사용 설정하는 각 서브넷에서 엔드포인트 네트워크 인터페이스를 생성합니다. 이는 성능 개선 도우미로 향하는 트래픽의 진입점 역할을 하는 요청자 관리형 네트워크 인터페이스입니다.
자세한 내용은 *AWS PrivateLink 안내서*의 [AWS PrivateLink를 통해 AWS 서비스에 액세스](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/privatelink-access-aws-services.html)를 참조하세요.
## 성능 개선 도우미에 대한 고려사항
성능 개선 도우미에 대한 인터페이스 엔드포인트를 설정하려면 먼저 **AWS PrivateLink 안내서의 [고려 사항](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#considerations-interface-endpoints)을 검토합니다.
성능 개선 도우미는 인터페이스 엔드포인트를 통해 모든 API 작업에 대한 직접 호출을 지원합니다.
기본적으로 인터페이스 엔드포인트를 통해 성능 개선 도우미에 대한 전체 액세스가 허용됩니다. 보안 그룹을 엔드포인트 네트워크 인터페이스와 연결하면 인터페이스 엔드포인트를 통해 성능 개선 도우미로 향하는 트래픽을 제어할 수 있습니다.
## 가용성
성능 개선 도우미 API는 현재 성능 개선 도우미를 지원하는 AWS 리전의 VPC 엔드포인트를 지원합니다. 성능 개선 도우미의 가용성에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS에서 성능 개선 도우미를 지원하는 리전 및 DB 엔진](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) 단원을 참조하세요.
## 성능 개선 도우미에 대한 인터페이스 엔드포인트 생성
Amazon VPC 콘솔 또는 AWS Command Line Interface(AWS CLI)를 사용하여 성능 개선 도우미에 대한 인터페이스 엔드포인트를 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 *AWS PrivateLink 안내서*의 [인터페이스 엔드포인트 생성](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#create-interface-endpoint-aws)을 참조하세요.
다음 서비스 이름을 사용하여 성능 개선 도우미에 대한 인터페이스 엔드포인트를 생성합니다.
인터페이스 엔드포인트에 프라이빗 DNS를 활성화하는 경우, 리전에 대한 기본 DNS 이름을 사용하여 성능 개선 도우미에 API 요청을 전송할 수 있습니다. 예를 들어 `pi.us-east-1.amazonaws.com`입니다.
## 성능 개선 도우미 API에 대한 VPC 엔드포인트 정책 생성
엔드포인트 정책은 인터페이스 엔드포인트에 연결할 수 있는 IAM 리소스입니다. 기본 엔드포인트 정책을 사용하면 인터페이스 엔드포인트를 통해 성능 개선 도우미에 대한 전체 액세스가 허용됩니다. VPC에서 성능 개선 도우미에 허용되는 액세스를 제어하려면 사용자 지정 엔드포인트 정책을 인터페이스 엔드포인트에 연결합니다.
엔드포인트 정책은 다음 정보를 지정합니다.
+ 작업을 수행할 수 있는 위탁자(AWS 계정, IAM 사용자, IAM 역할)
+ 수행할 수 있는 작업
+ 작업을 수행할 수 있는 리소스.
자세한 내용은 *AWS PrivateLink 안내서*의 [엔드포인트 정책을 사용하여 서비스에 대한 액세스 제어](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/vpc-endpoints-access.html)를 참조하세요.
**예제: 성능 개선 도우미 작업에 대한 VPC 엔드포인트 정책**
다음은 사용자 지정 엔드포인트 정책의 예입니다. 이 정책을 인터페이스 엔드포인트에 연결하면 나열된 성능 개선 도우미 작업에 대한 액세스 권한이 모든 리소스의 모든 보안 주체에 부여됩니다.
```
{
"Statement":[
{
"Principal":"*",
"Effect":"Allow",
"Action":[
"rds:CreatePerformanceAnalysisReport",
"rds:DeletePerformanceAnalysisReport",
"rds:GetPerformanceAnalysisReport"
],
"Resource":"*"
}
]
}
```
**예제: 지정된 AWS 계정의 모든 액세스를 거부하는 VPC 엔드포인트 정책**
다음 VPC 엔드포인트 정책은 AWS 계정 `123456789012`가 엔드포인트를 사용하는 리소스에 대한 모든 액세스를 거부합니다. 이 정책은 다른 계정의 모든 작업을 허용합니다.
```
{
"Statement": [
{
"Action": "*",
"Effect": "Allow",
"Resource": "*",
"Principal": "*"
},
{
"Action": "*",
"Effect": "Deny",
"Resource": "*",
"Principal": { "AWS": [ "123456789012" ] }
}
]
}
```
## 성능 개선 도우미에 IP 주소 지정
IP 주소가 있으면 VPC 내의 리소스가 서로 통신하고, 인터넷을 통해 다른 리소스와 통신할 수 있습니다. 성능 개선 도우미는 IPv4와 IPv6 주소 지정 프로토콜을 모두 지원합니다. 기본적으로 성능 개선 도우미와 Amazon VPC는 IPv4 주소 지정 프로토콜을 사용합니다. 이 동작은 끌 수 없습니다. VPC를 생성할 때 VPC에 IPv4 CIDR 블록(프라이빗 IPv4 주소)를 지정해야 합니다.
선택적으로 IPv6 CIDR 블록을 VPC와 서브넷에 할당하고 그 블록에 속한 IPv6 주소를 서브넷의 RDS 리소스에 할당할 수도 있습니다. IPv6 프로토콜을 지원하면 지원되는 IP 주소 수가 늘어납니다. IPv6 프로토콜을 사용하면 향후에 인터넷이 성장할 때를 대비해 사용 가능한 주소를 충분히 확보할 수 있습니다. 신규 및 기존 RDS 리소스는 VPC 내에서 IPv4 및 IPv6 주소를 사용할 수 있습니다. 애플리케이션의 다른 부분에서 사용되는 두 프로토콜 간의 네트워크 트래픽을 구성, 보안 및 변환하면 운영 오버헤드가 발생할 수 있습니다. Amazon RDS 리소스의 IPv6 프로토콜을 표준화하여 네트워크 구성을 간소화할 수 있습니다. 서비스 엔드포인트 및 할당량에 대한 자세한 내용은 [Amazon Relational Database Service 엔드포인트 및 할당량](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rds-service.html)을 참조하세요.
Amazon RDS IP 주소 지정에 대한 자세한 내용은 [Amazon RDS IP 주소 지정](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_VPC.WorkingWithRDSInstanceinaVPC.html#USER_VPC.IP_addressing)을 참조하세요.
# Amazon DevOps Guru for Amazon RDS로 성능 이상 분석
Amazon DevOps Guru는 개발자와 운영자가 애플리케이션의 성능과 가용성을 개선하는 데 도움이 되는 완전관리형 운영 서비스입니다. DevOps Guru는 운영 문제 식별과 관련된 작업을 오프로드하므로 애플리케이션을 개선하기 위한 권장 사항을 신속하게 구현할 수 있습니다. 자세한 내용은 **Amazon DevOps Guru 사용 설명서의 [Amazon DevOps Guru란 무엇인가요?](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html)를 참조하세요.
DevOps Guru는 모든 Amazon RDS DB 엔진의 기존 운영 문제를 감지, 분석 및 권장 사항을 제시합니다. DevOps Guru for RDS는 RDS for PostgreSQL 데이터베이스의 성능 개선 도우미 지표에 기계 학습을 적용하여 이 기능을 확장합니다. 이러한 모니터링 기능을 통해 DevOps Guru for RDS는 성능 병목 현상을 감지 및 진단하고 특정 시정 조치를 권장할 수 있습니다. DevOps Guru for RDS는 RDS for PostgreSQL 데이터베이스에서 문제가 발생하기 전에 문제를 감지할 수 있습니다.
이제 RDS 콘솔에서 이러한 권장 사항을 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS의 권장 사항](monitoring-recommendations.md) 섹션을 참조하세요.
다음 동영상은 RDS용 DevOps 전문가 개요입니다.
[](http://www.youtube.com/watch?v=N3NNYgzYUDA)
이 주제에 관해 자세히 알아보려면 [내부에 있는 RDS용 Amazon DevOps Guru.](https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-devops-guru-for-rds-under-the-hood/)를 참조하세요.
**Topics**
+ [DevOps Guru for RDS의 이점](#devops-guru-for-rds.benefits)
+ [DevOps Guru for RDS 작동 방식](#devops-guru-for-rds.how-it-works)
+ [DevOps Guru for RDS 설정](#devops-guru-for-rds.configuring)
## DevOps Guru for RDS의 이점
RDS for PostgreSQL 데이터베이스를 담당하는 경우 해당 데이터베이스에 영향을 미치는 이벤트 또는 회귀가 발생하고 있는 것을 알지 못할 수 있습니다. 이 문제에 대해 알아볼 때, 문제가 발생하는 이유나 어떻게 대응해야 할 지 모를 수도 있습니다. 데이터베이스 관리자(DBA)에게 도움을 요청하거나 타사 도구에 의존하는 대신 DevOps Guru for RDS의 권장 사항을 따를 수 있습니다.
DevOps Guru for RDS의 세부 분석을 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
**빠른 진단**
RDS용 DevOps Guru는 데이터베이스 원격 분석을 지속적으로 모니터링하고 분석합니다. 성능 개선 도우미, 향상된 모니터링 및 Amazon CloudWatch는 데이터베이스 인스턴스에 대한 원격 분석 데이터를 수집합니다. DevOps Guru for RDS는 통계 및 기계 학습 기술을 사용하여 이 데이터를 마이닝하고 이상을 감지합니다. 원격 측정 데이터에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*에서[성능 개선 도우미를 통한 Amazon RDS 모니터링](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html) 및 [Enhanced Monitoring을 사용하여 OS 지표 모니터링](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring.OS.html)을 참조하세요.
**빠른 해결**
각 이상 현상은 성능 문제를 식별하고 조사 또는 수정 작업 방법을 제안합니다. 예를 들어 RDS용 DevOps Guru는 특정 대기 이벤트를 조사하도록 권장할 수 있습니다. 또는 애플리케이션 풀 설정을 조정하여 데이터베이스 연결 수를 제한하도록 권장할 수도 있습니다. 이러한 권장 사항을 기반으로 수동으로 문제를 해결하는 것보다 성능 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다.
**사전 예방 인사이트**
DevOps Guru for RDS는 리소스의 지표를 사용하여 문제가 더 커지기 전에 잠재적으로 문제가 될 수 있는 동작을 탐지합니다. 예를 들어 데이터베이스에서 점점 더 많은 수의 온디스크 임시 테이블을 사용하여 성능에 영향을 미치기 시작할 가능성이 있는 경우, 이를 탐지할 수 있습니다. 그런 다음 DevOps Guru는 문제가 더 커지기 전에 문제를 해결하는 데 도움이 되는 권장 사항을 제공합니다.
**Amazon 엔지니어의 깊이 있는 지식과 기계 학습**
성능 문제를 감지하고 병목 현상을 해결하기 위해 DevOps Guru for RDS는 기계 학습(ML)과 고급 수학 공식을 사용합니다. Amazon 데이터베이스 엔지니어들은 수년간 수십만 개의 데이터베이스를 관리한 결과를 캡슐화하는 DevOps Guru for RDS의 개발에 기여했습니다. 이러한 집단 지식을 바탕으로 DevOps Guru for RDS를 통해 모범 사례를 가르칠 수 있습니다.
## DevOps Guru for RDS 작동 방식
DevOps Guru for RDS는 Amazon RDS 성능 개선 도우미로부터 RDS for PostgreSQL 데이터베이스에 대한 데이터를 수집합니다. 가장 중요한 지표는 `DBLoad`입니다. DevOps Guru for RDS는 성능 개선 도우미 지표를 사용하고, 기계 학습을 통해 분석하며, 대시보드에 인사이트를 게시합니다.
*인사이트*는 DevOps Guru가 탐지한 관련 이상의 모음입니다.
DevOps Guru for RDS에서, *이상*은 RDS for PostgreSQL 데이터베이스의 정상적인 성능으로 간주되는 것과 다른 패턴입니다.
### 사전 예방 인사이트
*사전 예방 인사이트*를 통해 문제가 발생하기 전에 문제를 일으킬 수 있는 행동을 파악할 수 있습니다. 여기에는 RDS for PostgreSQL 데이터베이스에서 더 큰 문제가 발생하기 전에 문제를 해결하는 데 도움이 되는 권장 사항 및 관련 지표가 포함된 이상 항목이 포함되어 있습니다. 이러한 인사이트는 DevOps Guru 대시보드에 게시됩니다.
예를 들어 DevOps Guru는 RDS for PostgreSQL 데이터베이스에서 많은 온디스크 임시 테이블을 생성하고 있음을 감지할 수 있습니다. 이러한 추세를 해결하지 않으면 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 각 사전 예방 인사이트에는 수정 조치에 대한 권장 사항 및 [Amazon DevOps Guru의 사전 예방 인사이트를 활용하여 RDS for PostgreSQL 튜닝](PostgreSQL.Tuning_proactive_insights.md)의 관련 주제에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 **Amazon DevOps Guru 사용 설명서의 [DevOps Guru의 인사이트 활용](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-insights.html)을 참조하세요.
### 사후 대응 인사이트
*사후 대응 인사이트*는 비정상적인 동작이 발생하는 즉시 이를 식별합니다. DevOps Guru for RDS가 RDS for PostgreSQL DB 인스턴스에서 성능 문제를 발견하면 DevOps Guru 대시보드에 사후 대응 인사이트를 게시합니다. 자세한 내용은 **Amazon DevOps Guru 사용 설명서의 [DevOps Guru의 인사이트 활용](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-insights.html)을 참조하세요.
#### 일반적인 이상
*캐주얼 이상 항목*은 사후 대응 인사이트 내에서 최상위 이상 항목입니다. **데이터베이스 로드(DB 로드)**는 RDS용 DevOps 전문가의 인과 관계적 이상입니다.
이상은 심각도의 **높음**, **중간**, 또는 **낮음** 수준을 할당하여 성능에 미치는 영향을 측정합니다. 자세한 내용은 *Amazon DevOps Guru 사용 설명서*의 [DevOps Guru for RDS의 주요 개념](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.overview.definitions.html)을 참조하세요.
DevOps Guru가 DB 인스턴스에서 진행 중인 이상 현상을 감지하면, RDS 콘솔의 **데이터베이스(Databases)** 페이지에 알림이 표시됩니다. 또한 콘솔은 지난 24시간 동안 발생한 이상 현상을 알려줍니다. RDS 콘솔에서 이상 페이지로 이동하려면 경고 메시지에서 링크를 선택합니다. 또한 RDS 콘솔은 RDS for PostgreSQL DB 인스턴스의 페이지에 알림을 표시합니다.
#### 문맥적 이상
*컨텍스트 이상 항목*은 **데이터베이스 로드(DB 로드)** 내의 결과로, 사후 대응 인사이트와 관련이 있습니다. 각 문맥적 이상은 조사가 필요한 특정 RDS for PostgreSQL 성능 문제를 설명합니다. 예를 들어 DevOps Guru for RDS는 CPU 용량을 늘리거나 DB 로드에 기여하는 대기 이벤트를 조사할 것을 권장할 수 있습니다.
**중요**
프로덕션 인스턴스를 변경하기 전에 테스트 인스턴스에서 변경 사항을 테스트하는 것이 좋습니다. 이러한 방식으로 변경의 영향을 이해하게 됩니다.
자세한 내용은 *Amazon DevOps Guru 사용 설명서*의 [Amazon RDS의 이상 현상 분석](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.analyzing.html)을 참조하세요.
## DevOps Guru for RDS 설정
DevOps Guru for Amazon RDS가 a RDS for PostgreSQL 데이터베이스에 대한 인사이트를 게시할 수 있도록 하려면 다음 태스크를 완료합니다.
**Topics**
+ [DevOps Guru for RDS에 사용되는 IAM 액세스 정책 구성](#devops-guru-for-rds.configuring.access)
+ [RDS for PostgreSQL DB 인스턴스의 성능 개선 도우미 활성화](#devops-guru-for-rds.configuring.performance-insights)
+ [DevOps Guru 활성화 및 리소스 적용 범위 지정](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage)
### DevOps Guru for RDS에 사용되는 IAM 액세스 정책 구성
RDS 콘솔에서 DevOps Guru의 알림을 보려면 AWS Identity and Access Management(IAM) 사용자 또는 역할에 다음 정책 중 하나가 있어야 합니다.
+ AWS 관리형 정책 `AmazonDevOpsGuruConsoleFullAccess`
+ AWS 관리형 정책 `AmazonDevOpsGuruConsoleReadOnlyAccess` 및 다음 정책 중 하나:
+ AWS 관리형 정책 `AmazonRDSFullAccess`
+ `pi:GetResourceMetrics` 및 `pi:DescribeDimensionKeys`를 포함하는 고객 관리형 정책
자세한 내용은 [Performance Insights에 대한 액세스 정책 구성](USER_PerfInsights.access-control.md) 섹션을 참조하세요.
### RDS for PostgreSQL DB 인스턴스의 성능 개선 도우미 활성화
DevOps Guru for RDS는 데이터를 위해 성능 개선 도우미를 사용합니다. 성능 개선 도우미가 없으면 DevOps Guru는 이상을 게시하지만 자세한 분석 및 권장 사항은 포함하지 않습니다.
RDS for PostgreSQL DB 인스턴스를 생성하거나 수정할 때 성능 개선 도우미를 활성화할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS의 성능 개선 도우미 설정 및 해제](USER_PerfInsights.Enabling.md) 섹션을 참조하세요.
### DevOps Guru 활성화 및 리소스 적용 범위 지정
다음 방법 중 하나로 RDS for PostgreSQL 데이터베이스를 모니터링하도록 DevOps Guru를 활성화할 수 있습니다.
**Topics**
+ [RDS 콘솔에서 DevOps Guru 활성화](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console)
+ [DevOps Guru 콘솔에 RDS for PostgreSQL 리소스 추가](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.guru-console)
+ [CloudFormation을 사용하여 RDS for PostgreSQL 리소스 추가](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.cfn)
#### RDS 콘솔에서 DevOps Guru 활성화
Amazon RDS 콘솔에서 여러 경로를 사용하여 DevOps Guru를 활성화할 수 있습니다.
**Topics**
+ [RDS for PostgreSQL 데이터베이스를 생성할 때 DevOps Guru 활성화](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console.create)
+ [알림 배너에서 DevOps Guru 활성화](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console.existing)
+ [DevOps Guru를 활성화할 때 권한 오류에 응답](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console.error)
##### RDS for PostgreSQL 데이터베이스를 생성할 때 DevOps Guru 활성화
생성 워크플로에는 데이터베이스에 대한 DevOps Guru 적용 범위를 활성화하는 설정이 포함되어 있습니다. 이 설정은 **프로덕션(Production)** 템플릿을 선택할 때 기본적으로 지정됩니다.
**RDS for PostgreSQL 데이터베이스를 생성할 때 DevOps Guru를 활성화하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)에서 Amazon RDS 콘솔을 엽니다.
1. 모니터링 설정을 선택하는 단계를 제외하고 [DB 인스턴스 생성](USER_CreateDBInstance.md#USER_CreateDBInstance.Creating)에 나와 있는 단계를 최대한 수행합니다.
1. **모니터링(Monitoring)**에서 **성능 개선 도우미 활성화(Turn on Performance Insights)**를 선택합니다. DevOps Guru for RDS가 성능 이상에 대한 자세한 분석을 제공하려면 성능 개선 도우미를 활성화해야 합니다.
1. **DevOps Guru 활성화(Turn on DevOps Guru)**를 선택합니다.
![\[DB 인스턴스를 생성할 때 DevOps Guru 활성화\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-enable-create.png)
1. DevOps Guru가 모니터링할 수 있도록 데이터베이스에 대한 태그를 생성합니다. 해결 방법:
+ **태그 키(Tag key)** 텍스트 필드에서 **Devops-Guru-**로 시작하는 이름을 입력합니다.
+ **태그 값(Tag value)** 텍스트 필드에서 원하는 값을 입력합니다. 예를 들어, RDS for PostgreSQL 데이터베이스의 이름에 **rds-database-1**을 입력하는 경우 **rds-database-1**을 태그 값으로 입력할 수도 있습니다.
태그에 대한 자세한 내용은 *Amazon DevOps Guru 사용 설명서*의 '[태그를 사용하여 DevOps Guru 애플리케이션에서 리소스 식별](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html)'을 참조하세요.
1. [DB 인스턴스 생성](USER_CreateDBInstance.md#USER_CreateDBInstance.Creating)에 설명된 나머지 단계를 완료합니다.
##### 알림 배너에서 DevOps Guru 활성화
리소스가 DevOps Guru에 포함되지 않는 경우 Amazon RDS에서 다음 위치에 배너를 사용하여 알립니다.
+ DB 클러스터 인스턴스의 **모니터링(Monitoring)** 탭
+ 성능 개선 도우미 대시보드
![\[DevOps Guru 배너\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-enable-banner.png)
**RDS for PostgreSQL 데이터베이스에 대해 DevOps Guru를 활성화하려면**
1. 배너에서 **DevOps Guru for RDS 활성화**를 선택합니다.
1. 태그 키 이름 및 값을 입력합니다. 태그에 대한 자세한 내용은 *Amazon DevOps Guru 사용 설명서*의 '[태그를 사용하여 DevOps Guru 애플리케이션에서 리소스 식별](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html)'을 참조하세요.
![\[RDS 콘솔에서 DevOps Guru 활성화\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-turn-on.png)
1. **DevOps Guru 활성화**를 선택합니다.
##### DevOps Guru를 활성화할 때 권한 오류에 응답
데이터베이스를 생성할 때 RDS 콘솔에서 DevOps Guru를 활성화하면 RDS에 권한 누락에 대해 다음 배너가 표시될 수 있습니다.
![\[권한 누락 오류가 있는 배너\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-permissions-error.png)
**권한 오류에 응답하려면**
1. IAM 사용자 또는 역할에 사용자 관리형 역할 `AmazonDevOpsGuruConsoleFullAccess`를 부여합니다. 자세한 내용은 [DevOps Guru for RDS에 사용되는 IAM 액세스 정책 구성](#devops-guru-for-rds.configuring.access) 섹션을 참조하세요.
1. RDS 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 **성능 개선 도우미**를 선택합니다.
1. 방금 생성한 클러스터에서 DB 인스턴스를 선택합니다.
1. 스위치를 선택해 **DevOps Guru for RDS** 기능을 켭니다.
![\[스위치를 선택해 DevOps Guru for RDS 기능을 켭니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-pi-toggle-off.png)
1. 태그 값을 선택합니다. 자세한 내용은 *Amazon DevOps Guru 사용 설명서*의 '[태그를 사용하여 DevOps Guru 애플리케이션에서 리소스 식별](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html)'을 참조하세요.
![\[Amazon RDS 콘솔에서 DevOps Guru 켜키\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-turn-on.png)
1. **DevOps Guru 활성화**를 선택합니다.
#### DevOps Guru 콘솔에 RDS for PostgreSQL 리소스 추가
DevOps Guru 콘솔에서 DevOps Guru 리소스 적용 범위를 지정할 수 있습니다. *Amazon DevOps Guru 사용 설명서*의 [DevOps Guru 리소스 적용 범위 지정](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/choose-coverage.html)에 나와 있는 단계를 따릅니다. 분석된 리소스를 편집할 때 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
+ **모든 계정 리소스**를 선택하여 AWS 계정 및 리전에서 RDS for PostgreSQL 데이터베이스를 포함하여 지원되는 모든 리소스를 분석합니다.
+ **CloudFormation 스택**을 선택하여 지정한 스택에 있는 RDS for PostgreSQL 데이터베이스를 분석합니다. 자세한 내용은 *Amazon DevOps Guru 사용 설명서*의 [AWS CloudFormation 스택을 사용하여 DevOps Guru 애플리케이션에서 리소스 식별](https://docs.aws.amazon.com//devops-guru/latest/userguide/working-with-cfn-stacks.html)을 참조하세요.
+ **태그**를 선택하여 태그를 지정한 RDS for PostgreSQL 데이터베이스를 분석합니다. 자세한 내용은 *Amazon DevOps Guru 사용 설명서*의 [태그를 사용하여 DevOps Guru 애플리케이션에서 리소스 식별](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html)을 참조하세요.
자세한 내용은 *Amazon DevOps Guru 사용 설명서*의 [DevOps Guru 활성화](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/getting-started-enable-service.html)를 참조하세요.
#### CloudFormation을 사용하여 RDS for PostgreSQL 리소스 추가
태그를 사용하여 RDS for PostgreSQL 리소스 적용 범위를 CloudFormation 템플릿에 추가할 수 있습니다. 다음 절차에서는 RDS for PostgreSQL DB 인스턴스와 DevOps Guru 스택 모두에 대한 CloudFormation 템플릿이 있다고 가정합니다.
**CloudFormation 태그를 사용하여 RDS for PostgreSQL DB 인스턴스를 지정하는 방법**
1. DB 인스턴스용 CloudFormation 템플릿에서 키/값 쌍을 사용하여 태그를 정의합니다.
다음 예제에서는 RDS for PostgreSQL DB 인스턴스용 `Devops-guru-cfn-default`에 `my-db-instance1` 값을 할당합니다.
```
MyDBInstance1:
Type: "AWS::RDS::DBInstance"
Properties:
DBInstanceIdentifier: my-db-instance1
Tags:
- Key: Devops-guru-cfn-default
Value: devopsguru-my-db-instance1
```
1. DevOps Guru 스택용 CloudFormation 템플릿에서 리소스 컬렉션 필터에 동일한 태그를 지정합니다.
다음 예제에서는 `my-db-instance1` 태그 값을 사용하여 리소스에 대한 적용 범위를 제공하도록 DevOps Guru를 구성합니다.
```
DevOpsGuruResourceCollection:
Type: AWS::DevOpsGuru::ResourceCollection
Properties:
ResourceCollectionFilter:
Tags:
- AppBoundaryKey: "Devops-guru-cfn-default"
TagValues:
- "devopsguru-my-db-instance1"
```
다음 예제는 애플리케이션 `Devops-guru-cfn-default` 경계 내의 모든 리소스에 대한 적용 범위를 제공합니다.
```
DevOpsGuruResourceCollection:
Type: AWS::DevOpsGuru::ResourceCollection
Properties:
ResourceCollectionFilter:
Tags:
- AppBoundaryKey: "Devops-guru-cfn-default"
TagValues:
- "*"
```
자세한 내용은 *CloudFormation 사용 설명서*의 [AWS::DevOpsGuru::ResourceCollection](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-devopsguru-resourcecollection.html)과 [AWS::RDS::DBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-rds-dbinstance.html)를 참조하세요.
# Enhanced Monitoring을 사용하여 OS 지표 모니터링
Enhanced Monitoring을 통해 DB 인스턴스의 운영 체제를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 다른 프로세스 또는 스레드에서 CPU를 사용하는 방법을 확인하려면 Enhanced Monitoring 지표가 유용합니다.
**Topics**
+ [Enhanced Monitoring 개요](#USER_Monitoring.OS.overview)
+ [Enhanced Monitoring 설정 및 활성화](USER_Monitoring.OS.Enabling.md)
+ [RDS 콘솔에서 OS 지표 보기](USER_Monitoring.OS.Viewing.md)
+ [CloudWatch Logs을 사용하여 OS 지표 보기](USER_Monitoring.OS.CloudWatchLogs.md)
## Enhanced Monitoring 개요
Amazon RDS는 DB 인스턴스가 실행되는 운영 체제(OS)에 대한 측정치를 실시간으로 제공합니다. 콘솔에서 RDS DB 인스턴스에 대한 모든 시스템 지표 및 프로세스 정보를 볼 수 있습니다. 각 인스턴스에 대해 모니터링할 지표를 관리하고 요구 사항에 따라 대시보드를 사용자 지정할 수 있습니다. 향상된 모니터링 지표 설명은 [향상된 모니터링의 OS 지표](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md) 섹션을 참조하세요.
RDS는 지표를 확장 모니터링에서 Amazon CloudWatch Logs 계정으로 전달합니다. CloudWatch Logs에서 CloudWatch에서 지표 필터를 생성하고 CloudWatch 대시보드에 그래프를 표시할 수 있습니다. 또한 선택한 모니터링 시스템에서 CloudWatch Logs의 Enhanced Monitoring JSON 출력을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon RDS FAQ의 [확장 모니터링](https://aws.amazon.com/rds/faqs/#Enhanced_Monitoring)을 참조하세요.
**Topics**
+ [Enhanced Monitoring 가용성](#USER_Monitoring.OS.Availability)
+ [CloudWatch 지표와 Enhanced Monitoring 지표의 차이점](#USER_Monitoring.OS.CloudWatchComparison)
+ [Enhanced Monitoring 지표 보존](#USER_Monitoring.OS.retention)
+ [Enhanced Monitoring 비용](#USER_Monitoring.OS.cost)
### Enhanced Monitoring 가용성
Enhanced Monitoring은 다음 데이터베이스 엔진에 사용할 수 있습니다.
+ Db2
+ MariaDB
+ Microsoft SQL Server
+ MySQL
+ Oracle
+ PostgreSQL
### CloudWatch 지표와 Enhanced Monitoring 지표의 차이점
*하이퍼바이저*는 VM(가상 머신)을 만들고 실행합니다. 하이퍼바이저를 사용하는 인스턴스는 메모리와 CPU를 가상으로 공유하여 여러 게스트 VM을 지원할 수 있습니다. CloudWatch는 DB 인스턴스의 하이퍼바이저에서 CPU 사용률에 대한 지표를 수집합니다. 반면, Enhanced Monitoring은 DB 인스턴스의 에이전트에서 지표를 수집합니다.
하이퍼바이저 계층에서는 소량의 작업만 수행하므로 CloudWatch와 Enhanced Monitoring 간의 차이점을 확인할 수 있습니다. DB 인스턴스가 더 작은 인스턴스 클래스를 사용하는 경우 차이가 커질 수 있습니다. 이 시나리오에서는 단일 물리적 인스턴스의 하이퍼바이저 계층에서 더 많은 VM(가상 머신)을 관리할 수 있습니다.
향상된 모니터링 지표 설명은 [향상된 모니터링의 OS 지표](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md) 섹션을 참조하세요. CloudWatch 지표에 대한 자세한 내용은 *[Amazon CloudWatch 사용 설명서](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html)*를 참조하세요.
### Enhanced Monitoring 지표 보존
기본적으로 Enhanced Monitoring 지표는 CloudWatch Logs에서 30일간 저장됩니다. 이 보존 기간은 일반적인 CloudWatch 지표와 다릅니다.
지표가 CloudWatch Logs에 저장되는 시간을 수정하려면 CloudWatch 콘솔에서 `RDSOSMetrics` 로그 그룹의 보존을 변경하십시오. 자세한 내용은 *Amazon CloudWatch Logs User Guide*의 [CloudWatch에서 로그 데이터 보존 기간을 변경](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention)을 참조하십시오.
### Enhanced Monitoring 비용
Enhanced Monitoring 지표는 CloudWatch 지표가 아닌 CloudWatch Logs에 저장됩니다. 확장 모니터링 비용은 다음 두 가지 요인에 따라 달라집니다.
+ Amazon CloudWatch Logs가 제공하는 데이터 전송 및 스토리지 양을 초과하는 경우에만 확장 모니터링에 대한 비용이 청구됩니다. 요금은 CloudWatch Logs 데이터 전송 및 스토리지 요금을 기준으로 합니다.
+ RDS 인스턴스에 대해 전송되는 정보의 양은 확장 모니터링 기능에 대해 정의된 세분성에 직접적으로 비례합니다. 모니터링 간격이 작을수록 OS 측정치가 더 자주 보고되고 모니터링 비용이 증가합니다. 비용을 관리하려면 계정의 여러 인스턴스에 대해 서로 다른 세부 단위를 설정합니다.
+ Enhanced Monitoring 사용 비용은 Enhanced Monitoring을 활성화한 각 DB 인스턴스에 대해 적용됩니다. 모니터링하는 DB 인스턴스의 수가 많을수록 더 많은 비용이 청구됩니다.
+ 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 지원하는 DB 인스턴스는 많은 OS 프로세스 활동이 보고되고 Enhanced Monitoring에 대한 높은 비용이 청구됩니다.
요금에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudWatch 요금](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)을 참조하십시오.
# Enhanced Monitoring 설정 및 활성화
Enhanced Monitoring을 사용하려면 IAM 역할을 생성한 다음 Enhanced Monitoring을 활성화해야 합니다.
**Topics**
+ [Enhanced Monitoring에 대한 IAM 역할 생성](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites)
+ [향상된 모니터링 설정 및 해제](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Procedure)
+ [혼동된 대리자 문제로부터 보호](#USER_Monitoring.OS.confused-deputy)
## Enhanced Monitoring에 대한 IAM 역할 생성
Enhanced Monitoring은 사용자를 대신하여 CloudWatch Logs에 OS 측정치 정보를 보낼 수 있는 권한이 필요합니다. AWS Identity and Access Management(IAM) 역할을 사용하여 Enhanced Monitoring에 권한을 부여합니다. 향상된 모니터링을 사용 설정할 때 이 역할을 생성하거나 미리 생성할 수 있습니다.
**Topics**
+ [Enhanced Monitoring을 활성화할 때 IAM 역할 생성](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites.creating-role-automatically)
+ [Enhanced Monitoring을 활성화하기 전에 IAM 역할 생성](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites.creating-role-manually)
### Enhanced Monitoring을 활성화할 때 IAM 역할 생성
RDS 콘솔에서 Enhanced Monitoring을 활성화하면, Amazon RDS가 필요한 IAM 역할을 생성할 수 있습니다. 이 역할의 이름은 `rds-monitoring-role`입니다. RDS는 지정된 DB 인스턴스, 읽기 전용 복제본 또는 다중 AZ DB 클러스터에 이 역할을 사용합니다.
**Enhanced Monitoring을 활성화할 때 IAM 역할을 생성하려면**
1. [향상된 모니터링 설정 및 해제](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Procedure) 단원의 단계를 따르십시오.
1. 역할을 선택하는 단계에서 **모니터링 역할(Monitoring Role)**을 **기본값(Default)**으로 설정합니다.
### Enhanced Monitoring을 활성화하기 전에 IAM 역할 생성
Enhanced Monitoring을 활성화하기 전에, 필요한 역할을 생성할 수 있습니다. Enhanced Monitoring을 활성화할 때 새 역할의 이름을 지정합니다. AWS CLI 또는 RDS API를 사용하여 Enhanced Monitoring을 활성화할 경우 이 필수 역할을 생성해야 합니다.
확장 모니터링을 활성화하는 사용자는 `PassRole` 권한을 부여받아야 합니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [사용자에게 AWS 서비스에 역할을 전달할 수 있는 권한 부여](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_use_passrole.html)에 있는 예제 2를 참조하십시오.
**Amazon RDS Enhanced Monitoring에 대한 IAM 역할을 생성하려면**
1. [https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/)에서 [IAM 콘솔](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#home)을 엽니다.
1. 탐색 창에서 **역할**을 선택합니다.
1. **역할 생성**을 선택합니다.
1. **AWS 서비스(service)** 탭을 선택한 다음 서비스 목록에서 **RDS**를 선택합니다.
1. **RDS - 확장 모니터링(RDS - Enhanced Monitoring)**과 **다음(Next)**을 차례로 선택합니다.
1. **권한 정책(Permissions policies)**에 **AmazonRDSEnhancedMonitoringRole**이 표시되었는지 확인하고 **다음(Next)**을 선택합니다.
1. **역할 이름**에 역할의 이름을 입력합니다. 예를 들면 **emaccess**를 입력합니다.
사용자 역할에 대한 신뢰할 수 있는 엔터티는 **monitoring.rds.amazonaws.com** AWS 서비스입니다.
1. **역할 생성**을 선택합니다.
## 향상된 모니터링 설정 및 해제
AWS Management Console, AWS CLI 또는 RDS API를 사용하여 향상된 모니터링을 관리할 수 있습니다. 각 DB 인스턴스에서 지표 수집에 대해 서로 다른 세부 수준을 설정할 수 있습니다.
### 콘솔
DB 인스턴스, 다중 AZ DB 클러스터, 또는 읽기 전용 복제본을 생성할 때나 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터를 수정할 때 향상된 모니터링을 켤 수 있습니다. 향상된 모니터링을 활성화하기 위해 DB 인스턴스 를 수정하는 경우 DB 인스턴스를 재부팅하지 않아도 변경 내용이 적용됩니다.
**데이터베이스** 페이지에서 다음 작업 중 하나를 수행할 때 RDS 콘솔에서 향상된 모니터링을 사용 설정할 수 있습니다.
+ **DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터 생성** - **데이터베이스 생성(Create database)**을 선택합니다.
+ **읽기 전용 복제본 생성(Create a read replica)** - **작업(Actions)**을 선택한 다음 **읽기 전용 복제본 생성(Create read replica)**을 선택합니다.
+ **DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터 수정** – **수정**을 선택합니다.
**RDS 콘솔에서 향상된 모니터링 설정 또는 해제**
1. **추가 구성(Additional configuration)**으로 스크롤합니다.
1. **모니터링**에서 DB **인스턴스**, 클러스터 또는 읽기 전용 복제본에 대해 를 선택합니다. .
1. Amazon RDS에 사용자를 대신하여 Amazon CloudWatch Logs와 통신하도록 허용하기 위해 생성한 IAM 역할에 대한 [**Monitoring Role**] 속성을 설정하거나, [**Default**]를 선택하여 RDS에서 `rds-monitoring-role` 역할을 자동으로 생성하도록 합니다.
1. **세부 수준** 속성을 DB 인스턴스 또는 읽기 전용 복제본에 대한 지표가 수집되는 시점 간격(초)으로 설정합니다. [**Granularity**] 속성을 `1`, `5`, `10`, `15`, `30` 또는 `60` 값 중 하나로 설정할 수 있습니다.
RDS 콘솔을 새로 고치는 최소 간격은 5초입니다. RDS 콘솔에서 단위를 1초로 설정한 경우에도 업데이트된 측정치는 5초마다 표시됩니다. CloudWatch Logs를 사용하여 1초 측정치 업데이트를 검색할 수 있습니다.
### AWS CLI
AWS CLI를 사용하여 향상된 모니터링을 활성화하려면 다음 명령에서 `--monitoring-interval` 옵션을 `0` 이외의 값으로 설정하고 `--monitoring-role-arn` 옵션을 [Enhanced Monitoring에 대한 IAM 역할 생성](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites)에서 생성된 역할로 설정합니다.
+ [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html)
+ [create-db-instance-read-replica](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance-read-replica.html)
+ [modify-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-instance.html)
+ [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html)(다중 AZ DB 클러스터)
+ [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html)(다중 AZ DB 클러스터)
`--monitoring-interval` 옵션은 확장 모니터링 지표가 수집되는 시점 간격(초)을 지정합니다. 이 옵션의 유효한 값은 `0`, `1`, `5`, `10`, `15`, `30` 및 `60`입니다.
AWS CLI를 사용하여 향상된 모니터링을 해제하려면 다음 명령에서 `--monitoring-interval` 옵션을 `0`으로 설정합니다.
**Example**
다음 예에서는 DB 인스턴스에 대해 향상된 모니터링을 설정합니다.
대상 LinuxmacOS, 또는Unix:
```
aws rds modify-db-instance \
--db-instance-identifier mydbinstance \
--monitoring-interval 30 \
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
Windows의 경우:
```
aws rds modify-db-instance ^
--db-instance-identifier mydbinstance ^
--monitoring-interval 30 ^
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
**Example**
다음 예에서는 DB 인스턴스에 대해 향상된 모니터링을 설정합니다.
대상 LinuxmacOS, 또는Unix:
```
aws rds modify-db-cluster \
--db-cluster-identifier mydbcluster \
--monitoring-interval 30 \
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
Windows의 경우:
```
aws rds modify-db-cluster ^
--db-cluster-identifier mydbcluster ^
--monitoring-interval 30 ^
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
### RDS API
RDS API를 사용하여 향상된 모니터링을 설정하려면 `MonitoringInterval` 파라미터를 `0` 이외의 값으로 설정하고 `MonitoringRoleArn` 파라미터를 [Enhanced Monitoring에 대한 IAM 역할 생성](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites)에서 생성된 역할로 설정합니다. 다음 작업에서 이러한 파라미터를 설정합니다.
+ [CreateDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html)
+ [CreateDBInstanceReadReplica](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstanceReadReplica.html)
+ [ModifyDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBInstance.html)
+ [CreateDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html)(다중 AZ DB 클러스터)
+ [ModifyDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html)(다중 AZ DB 클러스터)
`MonitoringInterval` 파라미터는 확장 모니터링 지표가 수집되는 시점 간격(초)을 지정합니다. 유효 값은 `0`, `1`, `5`, `10`, `15`, `30`, `60`입니다.
RDS API를 사용하여 향상된 모니터링을 해제하려면 `MonitoringInterval`을 `0`으로 설정합니다.
## 혼동된 대리자 문제로부터 보호
혼동된 대리자 문제는 작업을 수행할 권한이 없는 엔터티가 권한이 더 많은 엔터티에게 작업을 수행하도록 강요할 수 있는 보안 문제입니다. AWS에서는 교차 서비스 가장으로 인해 혼동된 대리자 문제가 발생할 수 있습니다. 교차 서비스 가장은 한 서비스(*직접 호출하는 서비스*)가 다른 서비스(*직접 호출되는 서비스*)를 직접 호출할 때 발생할 수 있습니다. 직접 호출하는 서비스는 다른 고객의 리소스에 대해 액세스 권한이 없는 방식으로 작동하게 권한을 사용하도록 조작될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 AWS에서는 계정의 리소스에 대한 액세스 권한이 부여된 서비스 위탁자를 사용하여 모든 서비스에 대한 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 도구를 제공합니다. 자세한 내용은 [혼동된 대리자 문제](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/confused-deputy.html)를 참조하세요.
Amazon RDS가 다른 서비스에 제공할 수 있는 리소스에 대한 권한을 제한하려면 향상된 모니터링 역할에 대한 신뢰 정책에서 `aws:SourceArn` 및 `aws:SourceAccount` 전역 조건 컨텍스트 키를 사용하는 것이 좋습니다. 두 전역 조건 컨텍스트 키를 모두 사용하는 경우 동일한 계정 ID를 사용해야 합니다.
혼동된 대리인 문제로부터 보호하는 가장 효과적인 방법은 리소스의 전체 ARN이 포함된 `aws:SourceArn`글로벌 조건 컨텍스트 키를 사용하는 것입니다. Amazon RDS의 경우 `aws:SourceArn`을 `arn:aws:rds:Region:my-account-id:db:dbname`으로 설정합니다.
다음 예에서는 혼동된 대리인 문제를 방지하기 위해 신뢰 정책에서 `aws:SourceArn` 및 `aws:SourceAccount` 전역 조건 컨텍스트 키를 사용합니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "monitoring.rds.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole",
"Condition": {
"StringLike": {
"aws:SourceArn": "arn:aws:rds:Region:my-123456789012:db:dbname"
},
"StringEquals": {
"aws:SourceAccount": "my-123456789012"
}
}
}
]
}
```
------
# RDS 콘솔에서 OS 지표 보기
**모니터링**에서 **확장 모니터링**을 선택하면 RDS 콘솔에서 확장 모니터링이 보고하는 OS 측정치를 볼 수 있습니다.
다음 예에서는 향상된 모니터링 페이지를 보여 줍니다. 향상된 모니터링 지표 설명은 [향상된 모니터링의 OS 지표](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md) 섹션을 참조하세요.
![\[대시보드 보기\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/metrics1.png)
일부 DB 인스턴스에서는 DB 인스턴스의 데이터 스토리지 볼륨에 대해 한 개 이상의 디스크를 사용합니다. 이 DB 인스턴스의 **Physical Devices(물리적 디바이스)** 그래프에는 각 디스크에 대한 지표가 표시됩니다. 예를 들어 다음 그래프에는 디스크 4개에 대한 지표가 표시되어 있습니다.
![\[디스크가 여러 개인 그래프\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/enhanced-monitoring-multiple-disks.png)
**참고**
현재 **Physical Devices(물리적 디바이스)** 그래프는 Microsoft SQL Server DB 인스턴스에는 제공되지 않습니다.
**파일 시스템** 그래프를 집계하여 볼 때, **rdsdbdata\$1** 디바이스는 모든 데이터베이스 파일과 로그가 저장되는 `rdsfilesys/rdsdbdata*` 파일 시스템과 관련이 있습니다. **rootfilesys** 디바이스는 운영 체제와 관련된 파일이 저장되는 `/` 파일 시스템(루트라고도 함)과 관련이 있습니다. 추가 스토리지 볼륨을 사용하는 경우 볼륨별 정보는 `rdsdbdata2`, `rdsdbdata3` 및 `rdsdbdata4` 볼륨 지표를 참조하세요.
집계된 **디스크 I/O** 그래프를 볼 때 **rdsdbdata** 디바이스는 기본 `/rdsdbdata` 스토리지 볼륨과 관련이 있습니다. 추가 스토리지 볼륨을 사용하는 경우 볼륨별 정보는 `rdsdbdata2`, `rdsdbdata3` 및 `rdsdbdata4` 볼륨 지표를 참조하세요. filesystem 디바이스는 운영 체제와 관련된 파일이 저장되는 /file 시스템(루트라고도 함)과 관련이 있습니다.
**rdsdev** 디바이스 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. **rdsdev** 디바이스는 기본 `/rdsdbdata` 스토리지 볼륨에만 관련되며 추가 스토리지 볼륨의 지표는 포함하지 않습니다.
![\[파일 시스템 사용량을 보여 주는 그래프\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/enhanced-monitoring-filesystem.png)
DB 인스턴스가 다중 AZ 배포인 경우 기본 DB 인스턴스 및 다중 AZ 스탠바이 복제본에 대한 OS 지표를 볼 수 있습니다. **확장 모니터링** 보기에서 **primary(기본)**을 선택하여 기본 DB 인스턴스에 대한 OS 지표를 확인하거나 **secondary(보조)**를 선택하여 스탠바이 복제본에 대한 OS 지표를 확인하십시오.
![\[확장 모니터링에 대한 기본 및 보조 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/enhanced-monitoring-primary-secondary.png)
다중 AZ 배포에 대한 자세한 정보는 [Amazon RDS에 대한 다중 AZ 배포 구성 및 관리](Concepts.MultiAZ.md) 섹션을 참조하세요.
**참고**
현재 다중 AZ 대기 복제본에 대한 OS 지표를 보는 기능은 MariaDB 인스턴스에서는 지원되지 않습니다.
DB 인스턴스에서 실행 중인 프로세스에 대한 자세한 정보를 보려면 [**Monitoring**]에 대해 [**OS process list**]를 선택합니다.
**프로세스 목록** 보기는 다음과 같이 표시됩니다.
![\[프로세스 목록 보기\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/metrics2.png)
**프로세스 목록** 보기에 표시되는 확장 모니터링 지표는 다음과 같이 구성됩니다.
+ **RDS child processes(RDS 하위 프로세스)** – DB 인스턴스를 지원하는 RDS 프로세스(예: , MySQL DB 인스턴스의 경우 `mysqld`)를 요약하여 표시합니다. 프로세스 스레드는 상위 프로세스 아래에 중첩되어 표시됩니다. 프로세스 스레드에는 CPU 사용률만 표시됩니다. 다른 측정치는 프로세스의 모든 스레드에 대해 동일합니다. 콘솔에는 최대 100개의 프로세스와 스레드가 표시됩니다. 결과에는 CPU와 메모리를 소비하는 상위 프로세스 및 스레드가 함께 표시됩니다. 프로세스와 스레드가 각각 50개 이상씩 있는 경우 콘솔에는 각 범주의 상위 50개 소비자가 표시됩니다. 이 표시를 통해 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 프로세스를 식별할 수 있습니다.
+ **RDS 프로세스** - RDS DB 인스턴스를 지원하는 데 필요한 RDS 관리 에이전트, 진단 모니터링 프로세스 및 기타 AWS 프로세스에서 사용되는 리소스를 요약하여 표시합니다.
+ [**OS processes**] – 일반적으로 성능에 최소한의 영향만 미치는 커널 및 시스템 프로세스를 요약하여 표시합니다.
각 프로세스에 대해 나열되는 항목은 다음과 같습니다.
+ **VIRT** – 프로세스의 가상 크기를 표시합니다.
+ **RES** – 프로세스에서 사용 중인 실제 물리적 메모리를 표시합니다.
+ **CPU%** – 프로세스에서 사용 중인 총 CPU 대역폭의 백분율을 표시합니다.
+ **MEM%** – 프로세스에서 사용 중인 총 메모리의 백분율을 표시합니다.
RDS 콘솔에 표시되는 모니터링 데이터는 Amazon CloudWatch Logs으로부터 검색됩니다. CloudWatch Logs로부터 로그 스트림으로 DB 인스턴스용 측정치를 검색할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [CloudWatch Logs을 사용하여 OS 지표 보기](USER_Monitoring.OS.CloudWatchLogs.md) 섹션을 참조하세요.
다음 기간 중에는 확장 모니터링 지표가 반환되지 않습니다.
+ DB 인스턴스의 장애 조치 동안.
+ DB 인스턴스의 인스턴스 클래스 변경(컴퓨팅 확장) 중.
Enhanced Monitoring 측정치는 데이터베이스 엔진이 재부팅되는 이유로만 DB 인스턴스의 재부팅 동안 반환됩니다. 운영 체제의 측정치는 계속 보고됩니다.
# CloudWatch Logs을 사용하여 OS 지표 보기
DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터에 대한 향상된 모니터링을 활성화한 후 CloudWatch Logs를 사용하여 DB 인스턴스 또는 클러스터에 대한 측정치를 볼 수 있습니다. 각 로그 스트림에는 모니터링 중인 단일 DB 인스턴스가 표시됩니다. 로그 스트림 식별자는 DB 인스턴스 또는 DB 클러스터에 대한 리소스 식별자(`DbiResourceId`)입니다.
**Enhanced Monitoring 로그 데이터를 보려면**
1. [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/)에서 CloudWatch 콘솔을 엽니다.
1. 필요한 경우 DB 인스턴스 또는 다중 AZ DB 클러스터가 있는 AWS 리전을 선택합니다. 자세한 내용은 *Amazon Web Services 일반 참조*의 [리전 및 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/index.html?rande.html)를 참조하십시오.
1. 탐색 창에서 **로그**를 선택합니다.
1. 로그 그룹 목록에서 **RDSOSMetrics**를 선택합니다.
다중 AZ DB 인스턴스 배포에서 이름에 `-secondary`가 추가된 로프 파일은 다중 AZ 스탠바이 복제본입니다.
![\[다중 AZ 스탠바이 복제본 로그 파일\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/enhanced-monitoring-cloudwatch-secondary.png)
1. 로그 스트림 목록에서 보려는 로그 스트림을 선택합니다.
# Amazon RDS용 지표 참조
이 참조에서는 Amazon CloudWatch, Performance Insights 및 향상된 모니터링용 Amazon RDS 지표에 대한 설명을 확인할 수 있습니다.
**Topics**
+ [Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 지표](rds-metrics.md)
+ [Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 측정기준 목록](dimensions.md)
+ [Amazon RDS 성능 개선 도우미를 위한 Amazon CloudWatch 지표](USER_PerfInsights.Cloudwatch.md)
+ [성능 개선 도우미 카운터](USER_PerfInsights_Counters.md)
+ [성능 개선 도우미에 대한 SQL 통계](sql-statistics.md)
+ [향상된 모니터링의 OS 지표](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md)
# Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 지표
Amazon CloudWatch 지표는 Amazon RDS 인스턴스 및 클러스터의 성능과 상태에 대한 통찰력을 제공하여 시스템 동작을 모니터링하고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이러한 지표는 리소스 사용률, 데이터베이스 활동 및 운영 효율성을 추적하여 인스턴스의 성능에 대한 가시성을 제공합니다.
이 참조에서는 Amazon RDS에 사용할 수 있는 특정 지표를 간략하게 설명하고 이를 해석하고 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화하고, 문제를 해결하고, 고가용성을 보장하는 방법을 설명합니다.
Amazon RDS는 `AWS/RDS` 및 `AWS/Usage` 네임스페이스에서 Amazon CloudWatch에 지표를 게시합니다.
**Topics**
+ [Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 지표](#rds-cw-metrics-instance)
+ [Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 사용량 지표](#rds-metrics-usage)
## Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 지표
Amazon CloudWatch의 `AWS/RDS` 네임스페이스에는 인스턴스 수준 지표가 포함되어 있습니다.
**참고**
Amazon RDS 콘솔에는 Amazon CloudWatch에 전송된 단위와 다른 단위로 지표가 표시될 수 있습니다. 예를 들어 Amazon RDS 콘솔에는 지표가 메가바이트(MB) 단위로 표시되는 반면 지표는 바이트 단위로 Amazon CloudWatch에 전송됩니다.
| 지표 | 설명 | 적용 대상 | 단위 |
| --- | --- | --- | --- |
| `BinLogDiskUsage` | 바이너리 로그가 사용한 디스크 공간의 양입니다. 읽기 전용 복제본을 포함하여 MySQL 및 MariaDB 인스턴스에 대해 자동 백업을 활성화한 경우 바이너리 로그가 생성됩니다. | MariaDB MySQL | 바이트 |
| `BurstBalance` | 사용할 수 있는 범용 SSD(gp2) 버스트-버킷 I/O 크레딧 비율 | 모두 | % |
| `CheckpointLag` | 가장 최근 체크포인트 이후의 시간입니다. | | 초 |
| `ConnectionAttempts` | 성공 여부에 관계없이 인스턴스에 연결하려는 시도 횟수입니다. | MySQL | 개수 |
| `CPUUtilization` | CPU 사용 백분율. | 모두 | % |
| `CPUCreditUsage` | CPU 사용률을 위해 인스턴스에서 소비되는 CPU 크레딧의 수입니다. 하나의 CPU 크레딧은 1분 또는 이와 동등한 vCPU, 사용률 및 시간의 조합 동안 100%의 사용률로 실행되는 vCPU 하나에 해당됩니다. 예를 들어, CPU 크레딧 하나는 2분 동안 50%의 사용률로 실행되는 vCPU 하나 또는 2분 동안 25%의 사용률로 실행되는 vCPU 2개에 해당합니다.이 지표는 db.t2, db.t3, db.t4g 인스턴스에만 적용됩니다. T DB 인스턴스 클래스는 개발 및 테스트 서버 또는 기타 비프로덕션 서버에만 사용하는 것이 좋습니다. T 인스턴스 클래스에 대한 자세한 내용은 [DB 인스턴스 클래스 유형](Concepts.DBInstanceClass.Types.md) 섹션을 참조하세요. CPU 크레딧 측정치는 5분 간격으로만 제공됩니다. 5분 이상의 시간을 지정할 경우 `Sum` 통계 대신 `Average` 통계를 사용하세요. | | 크레딧(vCPU-분) |
| `CPUCreditBalance` | 시작 이후 인스턴스가 누적한 획득 CPU 크레딧 수입니다. T2 스탠다드의 경우 `CPUCreditBalance`에 누적된 시작 크레딧 수도 포함됩니다.크레딧은 획득 이후에 크레딧 밸런스에 누적되고, 소비 시 크레딧 밸런스에서 소멸됩니다. 크레딧 밸런스는 최대 한도(인스턴스 크기에 따라 결정)가 있습니다. 한도에 도달하면 새로 획득한 크레딧이 모두 삭제됩니다. T2 스탠다드의 경우 시작 크레딧은 한도에 포함되지 않습니다.`CPUCreditBalance`의 크레딧은 인스턴스가 기준 CPU 사용률 이상으로 버스터를 하는 데 소비할 수 있습니다.인스턴스가 실행 중인 동안 `CPUCreditBalance`의 크레딧은 만료되지 않습니다. 인스턴스가 중지되면 `CPUCreditBalance`는 지속되지 않고 모든 누적된 크레딧이 삭제됩니다.CPU 크레딧 지표는 5분 간격으로만 제공됩니다.이 지표는 db.t2, db.t3, db.t4g 인스턴스에만 적용됩니다. T DB 인스턴스 클래스는 개발 및 테스트 서버 또는 기타 비프로덕션 서버에만 사용하는 것이 좋습니다. T 인스턴스 클래스에 대한 자세한 내용은 [DB 인스턴스 클래스 유형](Concepts.DBInstanceClass.Types.md) 섹션을 참조하세요. 시작 크레딧은 Amazon RDS에서도 Amazon EC2에서와 동일한 방식으로 작동합니다. 자세한 내용은 *Linux 인스턴스용 Amazon Elastic Compute Cloud 사용 설명서*의 [시작 크레딧](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.html#launch-credits)을 참조하십시오. | | 크레딧(vCPU-분) |
| `CPUSurplusCreditBalance` | `CPUCreditBalance` 값이 0일 때 무제한 인스턴스에서 소비된 잉여 크레딧의 수 입니다. 획득한 CPU 크레딧에 따라 `CPUSurplusCreditBalance` 값이 청산됩니다. 잉여 크레딧의 수가 인스턴스가 24시간 동안 획득할 수 있는 최대 크레딧 수를 초과한 경우 최대 값 이상으로 소비된 잉여 크레딧은 추가 요금으로 부과됩니다. CPU 크레딧 지표는 5분 간격으로만 제공됩니다. | 모두 | 크레딧(vCPU-분) |
| `CPUSurplusCreditsCharged` | 획득한 CPU 크레딧으로 청산되지 않는 소비 잉여 크레딧의 수로, 추가 요금으로 부과됩니다. 소비된 잉여 크레딧은 다음이 발생할 때 요금이 부과됩니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/rds-metrics.html) CPU 크레딧 지표는 5분 간격으로만 제공됩니다. | 모두 | 크레딧(vCPU-분) |
| `DatabaseConnections` | 데이터베이스 인스턴스에 대한 클라이언트 네트워크 연결 수입니다. 지표 값에 다음이 포함되지 않기 때문에 데이터베이스 세션 수가 지표 값보다 클 수 있습니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/rds-metrics.html) | 모두 | 개수 |
| `DiskQueueDepth` | 디스크 액세스를 대기 중인 I/O(읽기/쓰기 요청) 수입니다. | 모두 | 개수 |
| `DiskQueueDepthLogVolume` | 로그 볼륨 디스크 액세스를 대기 중인 I/O(읽기/쓰기 요청) 수입니다. | [전용 로그 볼륨](USER_PIOPS.dlv.md)이 활성화된 DB 인스턴스 | 개수 |
| `EBSByteBalance%` | RDS 데이터베이스의 버스트 버킷에 남아 있는 처리량 크레딧의 백분율입니다. 기본 모니터링에서만 이 지표를 사용할 수 있습니다. 지표 값은 데이터베이스 파일이 포함된 볼륨만이 아니라 루트 볼륨을 포함한 모든 볼륨의 처리량을 기반으로 합니다. 이 지표를 지원하는 인스턴스 크기를 찾으려면, **Amazon EC2 사용 설명서의 [기본적으로 EBS 최적화](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-optimized.html#current) 테이블에서 별표(\$1)가 있는 인스턴스 크기를 참조하세요. `Sum` 통계는 이 지표에 적용할 수 없습니다. | 모두 | % |
| `EBSIOBalance%` | RDS 데이터베이스의 버스트 버킷에 남아 있는 I/O 크레딧의 백분율입니다. 기본 모니터링에서만 이 지표를 사용할 수 있습니다. 지표 값은 데이터베이스 파일이 포함된 볼륨만이 아니라 루트 볼륨을 포함한 모든 볼륨의 IOPS를 기반으로 합니다. 이 지표를 지원하는 인스턴스 크기를 찾으려면 *Amazon EC2 사용 설명서*의 [Amazon EBS 최적화 인스턴스 유형](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-optimized.html)을 참조하세요. `Sum` 통계는 이 지표에 적용할 수 없습니다. 이 지표는 `BurstBalance`와 다릅니다. 이 지표를 사용하는 방법을 알아보려면 [Improving application performance and reducing costs with Amazon EBS-Optimized Instance burst capability](https://aws.amazon.com/blogs/compute/improving-application-performance-and-reducing-costs-with-amazon-ebs-optimized-instance-burst-capability/)를 참조하세요. | 모두 | % |
| `FailedSQLServerAgentJobsCount` | 최근 1분간 실패한 Microsoft SQL Server 에이전트 작업 수입니다. | Microsoft SQL Server | 분당 개수 |
| `FreeableMemory` | 사용 가능한 RAM 크기. MariaDB, MySQL, Oracle, PostgreSQL DB 인스턴스의 경우 이 지표에서는 `MemAvailable`의 `/proc/meminfo` 필드 값을 보고합니다. | 모두 | 바이트 |
| `FreeLocalStorage` | 사용 가능한 로컬 스토리지 공간 크기입니다. 이 지표는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 DB 인스턴스 클래스에만 적용됩니다. NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 Amazon EC2 인스턴스에 대한 자세한 내용은 [인스턴스 스토어 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)을 참조하십시오. 동일한 RDS DB 인스턴스 클래스는 동일한 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. 예를 들어 db.m6gd 및 db.r6gd DB 인스턴스 클래스에는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. | | 바이트 |
| `FreeLocalStoragePercent` | 사용 가능한 로컬 스토리지 공간의 비율입니다. 이 지표는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 DB 인스턴스 클래스에만 적용됩니다. NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 Amazon EC2 인스턴스에 대한 자세한 내용은 [인스턴스 스토어 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)을 참조하십시오. 동일한 RDS DB 인스턴스 클래스는 동일한 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. 예를 들어 db.m6gd 및 db.r6gd DB 인스턴스 클래스에는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. | | % |
| `FreeStorageSpace` | 사용 가능한 스토리지 공간 크기입니다. | 모두 | 바이트 |
| `FreeStorageSpaceLogVolume` | 로그 볼륨에서 사용 가능한 스토리지 공간입니다. | [전용 로그 볼륨](USER_PIOPS.dlv.md)이 활성화된 DB 인스턴스 | 바이트 |
| `IamDbAuthConnectionRequests` | DB 인스턴스에 대한 IAM 인증을 사용하는 연결 요청 수입니다. | 모두 | 개수 |
| `MaximumUsedTransactionIDs` | 사용된 최대 트랜잭션 ID입니다. | PostgreSQL | 개수 |
| `NetworkReceiveThroughput` | DB 인스턴스 수신 네트워크 트래픽(고객 데이터베이스 트래픽과 모니터링 및 복제에 사용된 Amazon RDS 트래픽 모두 포함). | 모두 | 초당 바이트 |
| `NetworkTransmitThroughput` | DB 인스턴스 송신 네트워크 트래픽(고객 데이터베이스 트래픽과 모니터링 및 복제에 사용된 Amazon RDS 트래픽 모두 포함). | 모두 | 초당 바이트 |
| `OldestLogicalReplicationSlotLag` | Amazon RDS의 지연 크기는 소스 데이터베이스에서 트랜잭션을 커밋하고 RDS가 복제본 데이터베이스에 트랜잭션을 적용하는 시간입니다. | PostgreSQL | 바이트 |
| `OldestReplicationSlotLag` | 수신된 WAL(Write-Ahead Log) 데이터를 기준으로 가장 지연된 복제본의 지연 크기. | PostgreSQL | 바이트 |
| `ReadIOPS` | 초당 평균 디스크 읽기 I/O 연산 수 | 모두 | 초당 개수 |
| `ReadIOPSLocalStorage` | 로컬 스토리지에 대한 초당 평균 디스크 읽기 I/O 작업 수입니다. 이 지표는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 DB 인스턴스 클래스에만 적용됩니다. NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 Amazon EC2 인스턴스에 대한 자세한 내용은 [인스턴스 스토어 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)을 참조하십시오. 동일한 RDS DB 인스턴스 클래스는 동일한 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. 예를 들어 db.m6gd 및 db.r6gd DB 인스턴스 클래스에는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. | | 초당 개수 |
| `ReadIOPSLogVolume` | 로그 볼륨에서 초당 평균 디스크 읽기 I/O 작업 수입니다. | [전용 로그 볼륨](USER_PIOPS.dlv.md)이 활성화된 DB 인스턴스 | 초당 개수 |
| `ReadLatency` | 디스크 I/O 연산당 평균 처리 시간입니다. | 모두 | 초 |
| `ReadLatencyLocalStorage` | 로컬 스토리지의 디스크 I/O 작업당 소요된 평균 시간입니다. 이 지표는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 DB 인스턴스 클래스에만 적용됩니다. NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 Amazon EC2 인스턴스에 대한 자세한 내용은 [인스턴스 스토어 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)을 참조하십시오. 동일한 RDS DB 인스턴스 클래스는 동일한 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. 예를 들어 db.m6gd 및 db.r6gd DB 인스턴스 클래스에는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. | | 초 |
| `ReadLatencyLogVolume` | 로그 볼륨에서 디스크 I/O 작업당 평균 처리 시간입니다. | [전용 로그 볼륨](USER_PIOPS.dlv.md)이 활성화된 DB 인스턴스 | 초 |
| `ReadThroughput` | 초당 디스크에서 읽은 평균 바이트 수입니다. | 모두 | 초당 바이트 |
| `ReadThroughputLocalStorage` | 로컬 스토리지의 초당 디스크에서 읽은 평균 바이트 수입니다. 이 지표는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 DB 인스턴스 클래스에만 적용됩니다. NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 Amazon EC2 인스턴스에 대한 자세한 내용은 [인스턴스 스토어 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)을 참조하십시오. 동일한 RDS DB 인스턴스 클래스는 동일한 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. 예를 들어 db.m6gd 및 db.r6gd DB 인스턴스 클래스에는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. | | 초당 바이트 |
| `ReadThroughputLogVolume` | 로그 볼륨에서 초당 디스크에서 읽은 평균 바이트 수입니다. | [전용 로그 볼륨](USER_PIOPS.dlv.md)이 활성화된 DB 인스턴스 | 초당 바이트 |
| `ReplicaLag` | 원본 DB 인스턴스를 기준으로 읽기 전용 복제본 DB 인스턴스의 지연 시간. MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL 및 SQL Server 읽기 전용 복제본에 적용됩니다. 다중 AZ DB 클러스터에 있는 리더 DB 인스턴스에서 가장 최근에 적용된 트랜잭션과 라이터 DB 인스턴스에서 가장 최근 트랜잭션 사이의 시간 차이입니다. | | 초 |
| `ReplicationChannelLag` | 다중 소스 복제본 구성의 경우 소스 DB 인스턴스를 기준으로 다중 소스 복제본 특정 채널의 지연 시간입니다. 자세한 내용은 [다중 소스 복제 채널 모니터링](mysql-multi-source-replication.md#mysql-multi-source-replication-monitoring) 섹션을 참조하세요. | MySQL | 초 |
| `ReplicationSlotDiskUsage` | 복제 슬롯 파일에 사용된 디스크 공간. | PostgreSQL | 바이트 |
| `SwapUsage` | DB 인스턴스에서 사용된 스왑 공간 크기. | MariaDB MySQL Oracle PostgreSQL | 바이트 |
| `TempDbAvailableDataSpace` | tempdb에서 사용 가능한 데이터 공간의 양과 tempdb가 위치한 볼륨입니다. 이 지표를 사용하여 tempdb 데이터 공간 가용성을 모니터링하고 그에 따라 용량을 계획합니다. 값이 낮으면 스토리지를 늘리거나 tempdb를 많이 사용하는 쿼리를 최적화해야 할 수 있습니다. | SQL Server | 바이트 |
| `TempDbAvailableLogSpace` | tempdb에서 사용 가능한 로그 공간의 양과 tempdb가 위치한 볼륨입니다. 이 지표를 사용하여 tempdb 로그 공간 가용성을 모니터링하고 트랜잭션 로그 가득 참 상태를 방지합니다. 상당한 로그 활동을 생성하는 대규모 트랜잭션이나 높은 동시성이 있는 워크로드에 필수적입니다. | SQL Server | 바이트 |
| `TempDbDataFileUsage` | tempdb에 사용된 데이터 파일의 백분율입니다. 이 지표는 잠재적 파일 증가를 고려하지 않습니다. 이 지표를 사용하여 tempdb 데이터 파일 사용률을 모니터링하고 잠재적 성능 병목 현상을 식별합니다. 값이 높으면 대규모 임시 객체를 생성하거나 tempdb 크기를 늘리는 쿼리를 최적화해야 할 수 있습니다. | SQL Server | % |
| `TempDbLogFileUsage` | tempdb에 사용된 로그 파일의 백분율입니다. 이 지표는 잠재적 파일 증가를 고려하지 않습니다. 이 지표를 사용하여 tempdb 로그 파일 사용률을 모니터링하고 성능 문제를 방지합니다. 값이 높으면 전반적인 데이터베이스 성능에 영향을 줄 수 있는 장기 실행 트랜잭션이나 과도한 로깅 활동이 있을 수 있습니다. | SQL Server | % |
| `TransactionLogsDiskUsage` | 트랜잭션 로그에 사용된 디스크 공간. | PostgreSQL | 바이트 |
| `TransactionLogsGeneration` | 초당 생성되는 트랜잭션 로그의 크기. | PostgreSQL | 초당 바이트 |
| `WriteIOPS` | 초당 평균 디스크 쓰기 I/O 연산 수 | 모두 | 초당 개수 |
| `WriteIOPSLocalStorage` | 로컬 스토리지에서 초당 평균 디스크 쓰기 I/O 연산 수입니다. 이 지표는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 DB 인스턴스 클래스에만 적용됩니다. NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 Amazon EC2 인스턴스에 대한 자세한 내용은 [인스턴스 스토어 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)을 참조하십시오. 동일한 RDS DB 인스턴스 클래스는 동일한 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. 예를 들어 db.m6gd 및 db.r6gd DB 인스턴스 클래스에는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. | | 초당 개수 |
| `WriteIOPSLogVolume` | 로그 볼륨에서 초당 평균 디스크 쓰기 I/O 작업 수입니다. | [전용 로그 볼륨](USER_PIOPS.dlv.md)이 활성화된 DB 인스턴스 | 초당 개수 |
| `WriteLatency` | 디스크 I/O 연산당 평균 처리 시간입니다. | 모두 | 초 |
| `WriteLatencyLocalStorage` | 로컬 스토리지의 디스크 I/O 작업당 소요된 평균 시간입니다. 이 지표는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 DB 인스턴스 클래스에만 적용됩니다. NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 Amazon EC2 인스턴스에 대한 자세한 내용은 [인스턴스 스토어 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)을 참조하십시오. 동일한 RDS DB 인스턴스 클래스는 동일한 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. 예를 들어 db.m6gd 및 db.r6gd DB 인스턴스 클래스에는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. | | 초 |
| `WriteLatencyLogVolume` | 로그 볼륨에서 디스크 I/O 작업당 평균 처리 시간입니다. | [전용 로그 볼륨](USER_PIOPS.dlv.md)이 활성화된 DB 인스턴스 | 초 |
| `WriteThroughput` | 초당 디스크에 쓴 평균 바이트 수. | 모두 | 초당 바이트 |
| `WriteThroughputLogVolume` | 로그 볼륨에서 초당 디스크에 쓴 평균 바이트 수입니다. | [전용 로그 볼륨](USER_PIOPS.dlv.md)이 활성화된 DB 인스턴스 | 초당 바이트 |
| `WriteThroughputLocalStorage` | 로컬 스토리지에 디스크에 쓰여진 초당 평균 바이트 수입니다. 이 지표는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 DB 인스턴스 클래스에만 적용됩니다. NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있는 Amazon EC2 인스턴스에 대한 자세한 내용은 [인스턴스 스토어 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)을 참조하십시오. 동일한 RDS DB 인스턴스 클래스는 동일한 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. 예를 들어 db.m6gd 및 db.r6gd DB 인스턴스 클래스에는 NVMe SSD 인스턴스 스토어 볼륨이 있습니다. | | 초당 바이트 |
## Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 사용량 지표
Amazon CloudWatch의 `AWS/Usage` 네임스페이스에는 Amazon RDS 서비스 할당량에 대한 계정 수준 사용량 지표가 포함됩니다. CloudWatch는 모든 AWS 리전의 사용량 지표를 자동으로 수집합니다.
자세한 내용은 *Amazon CloudWatch 사용 설명서*에서 [CloudWatch 사용량 지표](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Usage-Metrics.html)를 참조하세요. 할당량에 대한 자세한 내용은 *Service Quotas 사용 설명서*의 [Amazon RDS에 대한 할당량 및 제약 조건](CHAP_Limits.md) 및 [할당량 증가 요청](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html)을 참조하세요.
| 지표 | 설명 | 단위\$1 |
| --- | --- | --- |
| AllocatedStorage | 모든 DB 인스턴스의 총 스토리지입니다. 합계에는 임시 마이그레이션 인스턴스가 제외됩니다. | GB |
| AuthorizationsPerDBSecurityGroup | AWS 계정의 DB 보안 그룹당 수신 규칙 수입니다. 사용된 값은 계정의 DB 보안 그룹에서 가장 많은 수신 규칙 수입니다. 계정의 다른 DB 보안 그룹은 수신 규칙 수가 더 적을 수 있습니다. | 개수 |
| CustomEndpointsPerDBCluster | AWS 계정의 DB 클러스터당 사용자 지정 엔드포인트 수입니다. 사용된 값은 계정의 DB 클러스터에서 가장 많은 사용자 지정 엔드포인트 수입니다. 계정의 다른 DB 클러스터는 사용자 지정 엔드포인트 수가 더 적을 수 있습니다. | 개수 |
| CustomEngineVersions | AWS 계정의 Amazon RDS Custom에 대한 사용자 지정 엔진 버전(CEV) 수입니다. | 개수 |
| DBClusterParameterGroups | AWS 계정에서 DB 클러스터 파라미터 그룹의 수입니다. 개수에는 기본 파라미터 그룹이 제외됩니다. | 개수 |
| DBClusterRoles | AWS Identity and Access Management의 DB 클러스터당 연결된 AWS 계정(IAM) 역할 수입니다. 사용된 값은 계정의 DB 클러스터에 연결된 IAM 역할이 가장 많은 수입니다. 계정의 다른 DB 클러스터는 연결된 IAM 역할 수가 더 적을 수 있습니다. | 개수 |
| DBClusters | AWS 계정에서 Amazon Aurora DB 클러스터의 수입니다. | 개수 |
| DBInstanceRoles | AWS Identity and Access Management의 DB 인스턴스당 연결된 AWS 계정(IAM) 역할 수입니다. 사용된 값은 계정의 DB 인스턴스에 연결된 IAM 역할이 가장 많은 수입니다. 계정의 다른 DB 인스턴스는 연결된 IAM 역할 수가 더 적을 수 있습니다. | 개수 |
| DBInstances | AWS 계정에서 DB 인스턴스의 수입니다. | 개수 |
| DBParameterGroups | AWS 계정에서 DB 파라미터 그룹의 수입니다. 개수에는 기본 DB 파라미터 그룹이 제외됩니다. | 개수 |
| DBSecurityGroups | AWS 계정에서 보안 그룹 수입니다. 개수에는 기본 보안 그룹과 기본 VPC 보안 그룹이 제외됩니다. | 개수 |
| DBSubnetGroups | AWS 계정에서 DB 서브넷 그룹의 수입니다. 개수에는 기본 서브넷 그룹이 제외됩니다. | 개수 |
| EventSubscriptions | AWS 계정의 이벤트 알림 구독 수입니다. | 개수 |
| Integrations | AWS 계정에 있는 Amazon Redshift와의 제로 ETL 통합 수입니다. | 개수 |
| ManualClusterSnapshots | AWS 계정에서 수동으로 생성된 DB 클러스터 스냅샷의 수입니다. 개수에는 잘못된 스냅샷이 제외됩니다. | 개수 |
| ManualSnapshots | AWS 계정에서 수동으로 생성된 DB 스냅샷의 수입니다. 개수에는 잘못된 스냅샷이 제외됩니다. | 개수 |
| OptionGroups | AWS 계정에서 옵션 그룹의 수입니다. 개수에는 기본 옵션 그룹이 제외됩니다. | 개수 |
| Proxies | AWS 계정의 RDS 프록시 수입니다. | 개수 |
| ReadReplicasPerMaster | 계정의 DB 인스턴스당 읽기 전용 복제본 수입니다. 사용된 값은 계정의 DB 인스턴스에서 가장 많은 읽기 복제본 수입니다. 계정의 다른 DB 인스턴스는 읽기 전용 복제본 수가 더 적을 수 있습니다. | 개수 |
| ReservedDBInstances | AWS 계정에서 예약된 DB 인스턴스의 수입니다. 개수에는 수명 종료되거나 거절된 인스턴스가 제외합니다. | 개수 |
| SubnetsPerDBSubnetGroup | AWS 계정의 DB 서브넷 그룹당 서브넷 개수입니다. 계정의 DB 서브넷 그룹에 가장 많은 서브넷 수입니다. 계정의 다른 DB 서브넷 그룹은 서브넷 수가 더 적을 수 있습니다. | 개수 |
**참고**
Amazon RDS는 CloudWatch에 사용량 지표 단위를 게시하지 않습니다. 단위는 설명서에만 표시됩니다.
# Amazon RDS에 대한 Amazon CloudWatch 측정기준 목록
다음 표의 차원을 사용하여 Amazon RDS 지표 데이터를 필터링할 수 있습니다.
| 차원 | 다음에 대해 요청된 데이터를 필터링합니다. |
| --- | --- |
| DBInstanceIdentifier | 특정 DB 인스턴스 |
| DatabaseClass | 데이터베이스 클래스의 모든 인스턴스 예를 들어 데이터베이스 클래스 `db.r5.large`에 속하는 모든 인스턴스에 대한 지표를 집계할 수 있습니다. |
| EngineName | 식별된 엔진 이름만 예를 들어 엔진 이름이 `postgres`인 모든 인스턴스에 대한 지표를 집계할 수 있습니다. |
| SourceRegion | 지정된 리전만 예를 들어 `us-east-1` 리전의 모든 DB 인스턴스에 대한 지표를 집계할 수 있습니다. |
| DbInstanceIdentifier, VolumeName | 단일 인스턴스의 볼륨당 지표입니다. RDS는 여러 스토리지 볼륨에 대한 지표를 캡처합니다. |
**참고**
추가 스토리지 볼륨을 사용하는 경우 `DBInstanceIdentifier` 차원에서 집계 스토리지 지표를 볼 수 있습니다. 볼륨당 스토리지 지표를 보려면 `DbInstanceIdentifier, VolumeName` 차원을 사용합니다.
# Amazon RDS 성능 개선 도우미를 위한 Amazon CloudWatch 지표
성능 개선 도우미는 Amazon CloudWatch에 일부 지표를 자동으로 게시합니다. 동일한 데이터는 성능 개선 도우미에서 쿼리할 수 있지만 CloudWatch에 지표가 있으면 CloudWatch 경보를 더 쉽게 추가할 수 있습니다. 또한 기존 CloudWatch 대시보드에 지표를 더 쉽게 추가할 수 있습니다.
| 측정치 | 설명 |
| --- | --- |
| DBLoad | 데이터베이스에 대한 활성 세션 수입니다. 일반적으로 사용자는 활성 세션의 평균 개수에 대한 데이터를 원합니다. 성능 개선 도우미에서 이 데이터는 `db.load.avg`로 쿼리됩니다. |
| DBLoadCPU | 대기 이벤트 유형이 CPU인 활성 세션 수입니다. 성능 개선 도우미에서 이 데이터는 `db.load.avg`로 쿼리되며 대기 이벤트 유형인 `CPU`를 기준으로 필터링됩니다. |
| DBLoadNonCPU | 대기 이벤트 유형이 CPU가 아닌 활성 세션 수입니다. |
| DBLoadRelativeToNumVCPUs | 데이터베이스의 가상 CPU 수에 대한 DB 부하의 비율입니다. |
**참고**
이러한 메트릭은 DB 인스턴스에 로드가 있는 경우에만 CloudWatch에 게시됩니다.
CloudWatch 콘솔, AWS CLI 또는 CloudWatch API를 사용하여 이러한 지표를 검사할 수 있습니다. 특수 지표 수학 함수를 사용하여 다른 성능 개선 도우미 카운터 지표를 검사할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [CloudWatch에서 다른 성능 개선 도우미 카운터 지표 쿼리](#USER_PerfInsights.Cloudwatch.ExtraMetrics) 섹션을 참조하세요.
예를 들어, [get-metric-statistics](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-statistics.html) 명령을 실행하여 `DBLoad` 지표에 대한 통계를 가져올 수 있습니다.
```
aws cloudwatch get-metric-statistics \
--region us-west-2 \
--namespace AWS/RDS \
--metric-name DBLoad \
--period 60 \
--statistics Average \
--start-time 1532035185 \
--end-time 1532036185 \
--dimensions Name=DBInstanceIdentifier,Value=db-loadtest-0
```
이 예에서는 다음과 비슷한 출력이 생성됩니다.
```
{
"Datapoints": [
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:30:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 2.1
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:34:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 1.7
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:35:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 2.8
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:31:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 1.5
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:32:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 1.8
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:29:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 3.0
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:33:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 2.4
}
],
"Label": "DBLoad"
}
```
CloudWatch에 대한 자세한 내용은 *Amazon CloudWatch 사용 설명서*의 [Amazon CloudWatch란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)를 참조하세요.
## CloudWatch에서 다른 성능 개선 도우미 카운터 지표 쿼리
**참고**
Database Insights의 고급 모드를 사용 설정하면 Amazon RDS는 성능 개선 도우미 카운터 지표를 Amazon CloudWatch에 게시합니다. Database Insights에서는 `DB_PERF_INSIGHTS` 지표 수학 함수를 사용할 필요가 없습니다. CloudWatch Database Insights 대시보드를 사용하여 성능 개선 도우미 카운터 지표에 대한 경보를 검색, 쿼리 및 설정할 수 있습니다.
CloudWatch에서 RDS 성능 개선 도우미 지표를 쿼리하고, 경보를 표시하고, 그래프를 작성할 수 있습니다. CloudWatch의 `DB_PERF_INSIGHTS` 지표 수학 함수를 사용하여 DB 인스턴스에 대한 정보에 액세스할 수 있습니다. 이 함수를 사용하면 CloudWatch에 직접 보고되지 않는 성능 개선 도우미 지표를 사용하여 새 시계열을 생성할 수 있습니다.
CloudWatch 콘솔의 **지표 선택** 화면에서 **수학 추가** 드롭다운 메뉴를 클릭하여 새로운 지표 수학 함수를 사용할 수 있습니다. 이를 사용하여 성능 개선 도우미 지표 또는 CloudWatch와 성능 개선 도우미 지표의 조합에 대한 경보 및 그래프를 생성할 수 있습니다. 여기에는 1분 미만의 지표에 대한 고해상도 경보가 포함됩니다. [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html) 요청에 지표 수학 표현식을 포함하여 프로그래밍 방식으로 함수를 사용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [지표 수학 구문 및 함수](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html#metric-math-syntax-functions-list) 및 [AWS 데이터베이스의 성능 개선 도우미 카운터 지표에 대한 경보 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_alarm_database_performance_insights.html)을 참조하세요.
# 성능 개선 도우미 카운터
카운터 지표는 Performance Insights 대시보드의 운영 체제 및 데이터베이스 성능 지표 입니다. 이 정보와 데이터베이스 로드를 연관 지으면 성능 문제를 식별하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 지표에 통계 함수를 추가해야 지표 값을 가져올 수 있습니다. 예를 들어 `os.memory.active` 지표에 지원되는 함수는 `.avg`, `.min`, `.max`, `.sum`, `.sample_count`입니다.
카운터 지표는 1분에 한 번씩 수집됩니다. OS 지표 수집은 향상된 모니터링을 켰는지, 껐는지에 따라 달라집니다. 향상된 모니터링이 꺼져 있는 경우 OS 지표는 1분마다 한 번씩 수집됩니다. 향상된 모니터링이 켜져 있는 경우 OS 지표는 선택한 기간 동안 수집됩니다. 향상된 모니터링에 대한 자세한 내용은 [향상된 모니터링 설정 및 해제](USER_Monitoring.OS.Enabling.md#USER_Monitoring.OS.Enabling.Procedure) 섹션을 참조하세요.
**Topics**
+ [성능 개선 도우미 운영 체제 카운터](#USER_PerfInsights_Counters.OS)
+ [Amazon RDS for MariaDB 및 MySQL에 대한 성능 개선 도우미 카운터](#USER_PerfInsights_Counters.MySQL)
+ [Amazon RDS for Microsoft SQL Server용 성능 개선 도우미 카운터](#USER_PerfInsights_Counters.SQLServer)
+ [Amazon RDS for Oracle의 성능 개선 도우미 카운터](#USER_PerfInsights_Counters.Oracle)
+ [Amazon RDS for PostgreSQL용 성능 개선 도우미 카운터](#USER_PerfInsights_Counters.PostgreSQL)
## 성능 개선 도우미 운영 체제 카운터
다음 운영 체제 카운터는 `os`로 접두사가 붙으며, 모든 RDS 엔진(RDS for SQL Server 제외) 에 대한 성능 개선 도우미를 사용할 수 있습니다.
`ListAvailableResourceMetrics` API를 사용하여 DB 인스턴스에 대해 지원되는 카운터 지표 목록을 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon RDS 성능 개선 도우미 API 참조 안내서의 [ ListAvailableResourceMetrics](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceMetrics)를 참조하세요.
| 카운터 | 유형 | Unit | 지표 | 설명 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 액티브 | Memory | KB | os.memory.active | 할당된 메모리의 양(KB) |
| 버퍼 | Memory | KB | os.memory.buffers | 스토리지 디바이스에 쓰기 이전에 I/O 요청을 버퍼링하는 데 사용되는 메모리의 양(KB) |
| 캐시됨 | Memory | KB | os.memory.cached | 파일 시스템 기반 I/O를 캐시하는 데 사용되는 메모리의 양(킬로바이트 단위)입니다. |
| DB 캐시 | Memory | 바이트 | os.memory.db.cache | tmpfs(shmem)를 포함한 데이터베이스 프로세스별 페이지 캐시에 사용되는 메모리의 양(바이트 단위)입니다. |
| DB 상주 세트 크기 | Memory | 바이트 | os.memory.db.residentSetSize | tmpfs(shmem)를 제외한 데이터베이스 프로세스별 익명 및 스왑 캐시에 사용되는 메모리의 양(바이트 단위)입니다. |
| DB 스왑 | Memory | 바이트 | os.memory.db.swap | 데이터베이스 프로세스별 스왑에 사용되는 메모리의 양(바이트 단위)입니다. |
| 더티 | Memory | KB | os.memory.dirty | 수정되었지만 스토리지의 관련 데이터 블록에 기록되지 않은 RAM의 메모리 페이지 양(KB) |
| 무료 | Memory | KB | os.memory.free | 할당되지 않은 메모리의 양(KB) |
| 사용 가능한 방대한 페이지 | Memory | Pages | os.memory.hugePagesFree | 사용 가능한 방대한 페이지 수입니다. 방대한 페이지는 Linux 커널의 기능입니다. |
| 예약된 방대한 페이지 | Memory | Pages | os.memory.hugePagesRsvd | 커밋된 방대한 페이지의 수 |
| 방대한 페이지 크기 | Memory | KB | os.memory.hugePagesSize | 각 방대한 페이지 단위의 크기(KB) |
| 초과된 방대한 페이지 | Memory | Pages | os.memory.hugePagesSurp | 총계 대비 사용 가능한 초과 방대한 페이지 수 |
| 방대한 페이지 합계 | Memory | Pages | os.memory.hugePagesTotal | 방대한 페이지의 총 수입니다. |
| 비활성 | Memory | KB | os.memory.inactive | 가장 적게 사용되는 메모리 페이지의 양(KB) |
| 매핑됨 | Memory | KB | os.memory.mapped | 프로세스 주소 공간 내에 메모리 매핑되는 총 파일 시스템 콘텐츠 양(KB) |
| 메모리 부족 처리 수 | Memory | 종료 | os.memory.outOfMemoryKillCount | 마지막 수집 간격 동안 발생한 OOM 처리 수입니다. |
| 페이지 테이블 | Memory | KB | os.memory.pageTables | 페이지 표에 사용된 메모리의 양(KB) |
| 슬래브 | Memory | KB | os.memory.slab | 재사용 가능한 커널 데이터 구조의 양(KB) |
| 합계 | Memory | KB | os.memory.total | 총 메모리 양(KB) |
| Writeback | Memory | KB | os.memory.writeback | RAM에서 지원 스토리지에 아직 기록 중인 더티 페이지의 양(KB) |
| 게스트 | CPU 사용률 | 백분율 | os.cpuUtilization.guest | 게스트 프로그램에서 사용 중인 CPU의 비율 |
| 유휴 | CPU 사용률 | 백분율 | os.cpuUtilization.idle | 유휴 상태인 CPU의 비율 |
| Irq | CPU 사용률 | 백분율 | os.cpuUtilization.irq | 소프트웨어 인터럽트에서 사용 중인 CPU의 비율 |
| Nice | CPU 사용률 | 백분율 | os.cpuUtilization.nice | 가장 낮은 우선순위로 실행 중인 프로그램에서 사용 중인 CPU의 비율 |
| 도용 | CPU 사용률 | 백분율 | os.cpuUtilization.steal | 다른 가상 머신에서 사용 중인 CPU의 비율 |
| 시스템 | CPU 사용률 | 백분율 | os.cpuUtilization.system | 커널에서 사용 중인 CPU의 비율 |
| 합계 | CPU 사용률 | 백분율 | os.cpuUtilization.total | 사용 중인 CPU의 총 비율입니다. 이 값에는 nice 값이 포함됩니다. |
| User | CPU 사용률 | 백분율 | os.cpuUtilization.user | 사용자 프로그램에서 사용 중인 CPU의 비율 |
| 대기 | CPU 사용률 | 백분율 | os.cpuUtilization.wait | I/O 액세스를 대기 중인 동안 사용되지 않은 CPU의 비율 |
| 읽기 IO PS | 디스크 I/O | 초당 요청 | os.diskIO..readIOsPS | 초당 읽기 작업 수 |
| 쓰기 IO PS | 디스크 I/O | 초당 요청 | os.diskIO..writeIOsPS | 초당 쓰기 작업 수 |
| 평균 대기열 길이 | 디스크 I/O | 요청 | os.diskIO..avgQueueLen | I/O 디바이스의 대기열에서 대기 중인 요청 수입니다. |
| 평균 요청 크기 | 디스크 I/O | 요청 | os.diskIO..avgReqSz | I/O 디바이스의 대기열에서 대기 중인 요청 수입니다. |
| 대기 | 디스크 I/O | 밀리초 | os.diskIO..await | 대기열 시간과 서비스 시간을 포함하여 요청에 응답하는 데 필요한 시간(밀리초) |
| 읽기 IO PS | 디스크 I/O | 요청 | os.diskIO..readIOsPS | 초당 읽기 작업 수 |
| 읽기 KB | 디스크 I/O | KB | os.diskIO..readKb | 읽은 총 KB 수 |
| 읽기 KB PS | 디스크 I/O | 초당 킬로바이트 | os.diskIO..readKbPS | 초당 읽은 KB 수 |
| Rrqm PS | 디스크 I/O | 초당 요청 | os.diskIO..rrqmPS | 초당 대기 중인 병합 읽기 요청 수 |
| TPS | 디스크 I/O | 초당 트랜잭션 수 | os.diskIO..tps | 초당 I/O 트랜잭션 수 |
| 유틸리티 | 디스크 I/O | 백분율 | os.diskIO..util | 요청이 발급된 CPU 시간의 비율 |
| 쓰기 KB | 디스크 I/O | KB | os.diskIO..writeKb | 기록한 총 KB 수 |
| 쓰기 KB PS | 디스크 I/O | 초당 킬로바이트 | os.diskIO..writeKbPS | 초당 기록한 KB 수 |
| Wrqm PS | 디스크 I/O | 초당 요청 | os.diskIO..wrqmPS | 초당 대기 중인 병합 쓰기 요청 수 |
| 차단됨 | 작업 | 작업 | os.tasks.blocked | 차단되는 작업 수 |
| 실행 | 작업 | 작업 | os.tasks.running | 실행 중인 작업 수 |
| Sleeping | 작업 | 작업 | os.tasks.sleeping | 절전 상태인 작업 수 |
| Stopped | 작업 | 작업 | os.tasks.stopped | 중단된 작업 수 |
| 합계 | 작업 | 작업 | os.tasks.total | 총 작업 수 |
| 좀비 | 작업 | 작업 | os.tasks.zombie | 상위 작업은 활성화되었지만 비활성 상태인 하위 작업 수 |
| 1개 | 로드 평균(분) | 프로세스 | os.loadAverageMinute.one | 마지막 1분 동안 CPU 시간을 요청한 프로세스 수 |
| 15 | 로드 평균(분) | 프로세스 | os.loadAverageMinute.fifteen | 마지막 15분 동안 CPU 시간을 요청한 프로세스 수 |
| 5 | 로드 평균(분) | 프로세스 | os.loadAverageMinute.five | 마지막 5분 동안 CPU 시간을 요청한 프로세스 수 |
| 캐시됨 | Swap | KB | os.swap.cached | 캐시 메모리로 사용된 스왑 메모리의 양(KB) |
| 무료 | Swap | KB | os.swap.free | 사용 가능한 스왑 메모리 양(KB) |
| 있음 | Swap | KB | os.swap.in | 디스크에서 스왑된 메모리 양(KB) |
| Out | Swap | KB | os.swap.out | 디스크로 스왑된 총 메모리 양(KB) |
| 합계 | Swap | KB | os.swap.total | 사용 가능한 총 스왑 메모리의 양(킬로바이트 단위)입니다. |
| 최대 파일 | 파일 시스템 | 파일 | os.fileSys.maxFiles | 모든 스토리지 볼륨에서 파일 시스템에 대해 생성할 수 있는 최대 파일 수입니다. |
| 사용된 파일 | 파일 시스템 | 파일 | os.fileSys.usedFiles | 모든 스토리지 볼륨에서 파일 시스템의 파일 수입니다. |
| 사용된 파일(%) | 파일 시스템 | 파일 | os.fileSys.usedFilePercent | 모든 스토리지 볼륨에서 사용 가능한 파일의 비율입니다. |
| 사용 비율 | 파일 시스템 | 백분율 | os.fileSys.usedPercent | 전체 스토리지 볼륨에서 사용 중인 파일 시스템 디스크 공간의 비율입니다. |
| 사용됨 | 파일 시스템 | KB | os.fileSys.used | 모든 스토리지 볼륨의 파일 시스템에서 파일이 사용하는 디스크 공간의 양(킬로바이트 단위)입니다. |
| 합계 | 파일 시스템 | KB | os.fileSys.total | 파일 시스템에 사용할 수 있는 전체 디스크 공간(킬로바이트 단위)입니다. |
| 최대 파일 | 파일 시스템 | 파일 | os.fileSys..maxFiles | 스토리지 볼륨에 대해 생성될 수 있는 최대 파일 수입니다. |
| 사용된 파일 | 파일 시스템 | 파일 | os.fileSys..usedFiles | 스토리지 볼륨의 파일 수입니다. |
| 사용된 파일(%) | 파일 시스템 | 파일 | os.fileSys..usedFilePercent | 스토리지 볼륨에서 사용 가능한 파일 중 사용 중인 파일의 비율입니다. |
| 사용 비율 | 파일 시스템 | 백분율 | os.fileSys..usedPercent | 사용 중인 스토리지 볼륨 디스크 공간의 비율입니다. |
| 사용됨 | 파일 시스템 | KB | os.fileSys..used | 스토리지 볼륨에서 파일이 사용하는 디스크 공간의 양(킬로바이트 단위)입니다. |
| 합계 | 파일 시스템 | KB | os.fileSys..total | 스토리지 볼륨에서 사용할 수 있는 총 디스크 공간(킬로바이트 단위)입니다. |
| Rx | Network | 초당 바이트 | os.network.rx | 초당 수신된 바이트 수 |
| Tx | Network | 초당 바이트 | os.network.tx | 초당 업로드된 바이트 수 |
| ACU 사용률 | 일반 | 백분율 | os.general.acuUtilization | 구성된 최대 용량에서 현재 용량의 백분율입니다. |
| 최대 구성 ACU | 일반 | ACU | os.general.maxConfiguredAcu | 사용자가 구성한 최대 용량으로, 단위는 Aurora 용량 단위(ACU)입니다. |
| 최소 구성 ACU | 일반 | ACU | os.general.minConfiguredAcu | 사용자가 구성한 최소 용량(ACU 단위)입니다. |
| Num VCPU | 일반 | vCPU | os.general.numVCPUs | DB 인스턴스의 가상 CPU(vCPU) 수 |
| 서버리스 데이터베이스 용량 | 일반 | ACU | os.general.serverlessDatabaseCapacity | 인스턴스의 현재 용량(ACU 단위)입니다. |
## Amazon RDS for MariaDB 및 MySQL에 대한 성능 개선 도우미 카운터
Amazon RDS for MariaDB 및 MySQL에 대한 성능 개선 도우미에서 다음 데이터베이스 카운터를 사용할 수 있습니다.
**Topics**
+ [RDS for MariaDB 및 RDS for MySQL용 기본 카운터](#USER_PerfInsights_Counters.MySQL.Native)
+ [Amazon RDS for MariaDB 및 MySQL에 대한 기본이 아닌 카운터](#USER_PerfInsights_Counters.MySQL.NonNative)
### RDS for MariaDB 및 RDS for MySQL용 기본 카운터
기본 지표는 Amazon RDS가 아닌 데이터베이스 엔진에 의해 정의됩니다. 이러한 기본 지표에 대한 정의는 MySQL 설명서의 [Server Status Variables](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-status-variables.html)(8.0의 경우) 및 [Server Status Variables](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/server-status-variables.html)(8.4의 경우)을 참조하세요.
| 카운터 | 유형 | Unit | 측정치 |
| --- | --- | --- | --- |
| Com\$1analyze | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Com\$1analyze |
| Com\$1optimize | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Com\$1optimize |
| Com\$1select | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Com\$1select |
| Connections | SQL | MySQL 서버에 대한 분당 연결 시도 횟수(성공 또는 실패) | db.Users.Connections |
| Innodb\$1rows\$1deleted | SQL | 초당 행 | db.SQL.Innodb\$1rows\$1deleted |
| Innodb\$1rows\$1inserted | SQL | 초당 행 | db.SQL.Innodb\$1rows\$1inserted |
| Innodb\$1rows\$1read | SQL | 초당 행 | db.SQL.Innodb\$1rows\$1read |
| Innodb\$1rows\$1updated | SQL | 초당 행 | db.SQL.Innodb\$1rows\$1updated |
| Select\$1full\$1join | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Select\$1full\$1join |
| Select\$1full\$1range\$1join | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Select\$1full\$1range\$1join |
| Select\$1range | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Select\$1range |
| Select\$1range\$1check | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Select\$1range\$1check |
| Select\$1scan | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Select\$1scan |
| Slow\$1queries | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Slow\$1queries |
| Sort\$1merge\$1passes | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Sort\$1merge\$1passes |
| Sort\$1range | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Sort\$1range |
| Sort\$1rows | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Sort\$1rows |
| Sort\$1scan | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Sort\$1scan |
| 질문 | SQL | 초당 쿼리 수 | db.SQL.Questions |
| Innodb\$1row\$1lock\$1time | 잠금 | 밀리초(평균) | db.Locks.Innodb\$1row\$1lock\$1time |
| Table\$1locks\$1immediate | 잠금 | 초당 요청 | db.Locks.Table\$1locks\$1immediate |
| Table\$1locks\$1waited | 잠금 | 초당 요청 | db.Locks.Table\$1locks\$1waited |
| Aborted\$1clients | Users | Connections | db.Users.Aborted\$1clients |
| Aborted\$1connects | Users | Connections | db.Users.Aborted\$1connects |
| max\$1connections | Users | 연결 | db.User.Max\$1Connections |
| Threads\$1created | Users | Connections | db.Users.Threads\$1created |
| Threads\$1running | Users | Connections | db.Users.Threads\$1running |
| Innodb\$1data\$1writes | I/O | 초당 연산 수 | db.IO.Innodb\$1data\$1writes |
| Innodb\$1dblwr\$1writes | I/O | 초당 연산 수 | db.IO.Innodb\$1dblwr\$1writes |
| Innodb\$1log\$1write\$1requests | I/O | 초당 연산 수 | db.IO.Innodb\$1log\$1write\$1requests |
| Innodb\$1log\$1writes | I/O | 초당 연산 수 | db.IO.Innodb\$1log\$1writes |
| Innodb\$1pages\$1written | I/O | 초당 페이지 | db.IO.Innodb\$1pages\$1written |
| Created\$1tmp\$1disk\$1tables | Temp | 초당 테이블 | db.Temp.Created\$1tmp\$1disk\$1tables |
| Created\$1tmp\$1tables | Temp | 초당 테이블 | db.Temp.Created\$1tmp\$1tables |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1data | Cache | 페이지 | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1data |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1total | Cache | 페이지 | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1total |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests | Cache | 초당 페이지 | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1reads | Cache | 초당 페이지 | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1reads |
| Opened\$1tables | Cache | 테이블 | db.Cache.Opened\$1tables |
| Opened\$1table\$1definitions | Cache | 테이블 | db.Cache.Opened\$1table\$1definitions |
| Qcache\$1hits | Cache | 쿼리 | db.Cache.Qcache\$1hits |
### Amazon RDS for MariaDB 및 MySQL에 대한 기본이 아닌 카운터
기본이 아닌 카운터 지표는 Amazon RDS가 정의하는 카운터입니다. 기본이 아닌 지표는 특정 쿼리를 통해 얻는 지표일 수 있습니다. 기본이 아닌 지표는 파생 지표일 수 있습니다. 이 경우 비율, 적중률 또는 지연 시간에 대한 계산 시 2개 이상의 기본 카운터가 사용됩니다.
| 카운터 | 유형 | Unit | 지표 | 설명 | 정의 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| innodb\$1buffer\$1pool\$1hits | Cache | 읽기 | db.Cache.innoDB\$1buffer\$1pool\$1hits | InnoDB가 버퍼 풀에서 충족할 수 있었던 읽기의 수입니다. | innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests - innodb\$1buffer\$1pool\$1reads |
| innodb\$1buffer\$1pool\$1hit\$1rate | Cache | 백분율 | db.Cache.innoDB\$1buffer\$1pool\$1hit\$1rate | InnoDB가 버퍼 풀에서 InnoDB가 충족할 수 있었던 읽기의 비율입니다. | 100 \$1 innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests / (innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests \$1 innodb\$1buffer\$1pool\$1reads) |
| innodb\$1buffer\$1pool\$1usage | Cache | 백분율 | db.Cache.innoDB\$1buffer\$1pool\$1usage | 데이터(페이지)를 포함하는 InnoDB 버퍼 풀의 비율입니다. 압축된 테입블을 사용하는 경우 이 값은 달라질 수 있습니다. 자세한 내용은 MySQL 설명서의 [Server Status Variables](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-status-variables.html)(8.0의 경우) 및 [Server Status Variables](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/server-status-variables.html)(8.4의 경우)에서 `Innodb_buffer_pool_pages_data` 및 `Innodb_buffer_pool_pages_total`에 대한 정보를 참조하세요. | Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1data / Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1total \$1 100.0 |
| query\$1cache\$1hit\$1rate | Cache | 백분율 | db.Cache.query\$1cache\$1hit\$1rate | MySQL 결과 집합 캐시(쿼리 캐시) 적중률입니다. | Qcache\$1hits / (QCache\$1hits \$1 Com\$1select) \$1 100 |
| innodb\$1datafile\$1writes\$1to\$1disk | I/O | 쓰기 | db.IO.innoDB\$1datafile\$1writes\$1to\$1disk | 디스크에 대한 InnoDB 데이터 파일 쓰기의 수(이중 쓰기 및 재실행 로깅 쓰기 연산은 제외)입니다. | Innodb\$1data\$1writes - Innodb\$1log\$1writes - Innodb\$1dblwr\$1writes |
| innodb\$1rows\$1changed | SQL | 행 | db.SQL.innodb\$1rows\$1changed | 총 InnoDB 행 연산입니다. | db.SQL.Innodb\$1rows\$1inserted \$1 db.SQL.Innodb\$1rows\$1deleted \$1 db.SQL.Innodb\$1rows\$1updated |
| active\$1transactions | 트랜잭션 | 트랜잭션 | db.Transactions.active\$1transactions | 총 활성 트랜잭션입니다. | SELECT COUNT(1) AS active\$1transactions FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1TRX |
| trx\$1rseg\$1history\$1len | 트랜잭션 | 없음 | db.Transactions.trx\$1rseg\$1history\$1len | 다중 버전 동시성 제어를 구현하기 위해 InnoDB 트랜잭션 시스템에서 유지 관리하는 커밋된 트랜잭션의 실행 취소 로그 페이지 목록입니다. 로그 레코드 실행 취소 세부 정보에 대한 자세한 내용은 MySQL 설명서의 [InnoDB Multi-Versioning](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-multi-versioning.html)(8.0의 경우) 및 [InnoDB Multi-Versioning](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/innodb-multi-versioning.html)(8.4의 경우)을 참조하세요. | SELECT COUNT AS trx\$1rseg\$1history\$1len FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='trx\$1rseg\$1history\$1len' |
| innodb\$1deadlocks | 잠금 | 잠금 | db.Locks.innodb\$1deadlocks | 교착 상태의 총 개수입니다. | SELECT COUNT AS innodb\$1deadlocks FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='lock\$1deadlocks' |
| innodb\$1lock\$1timeouts | 잠금 | 잠금 | db.Locks.innodb\$1lock\$1timeouts | 시간을 초과한 총 잠금 수입니다. | SELECT COUNT AS innodb\$1lock\$1timeouts FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='lock\$1timeouts' |
| innodb\$1row\$1lock\$1waits | 잠금 | 잠금 | db.Locks.innodb\$1row\$1lock\$1waits | 대기의 원인이 된 행 잠금의 총 개수입니다. | SELECT COUNT AS innodb\$1row\$1lock\$1waits FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='lock\$1row\$1lock\$1waits' |
## Amazon RDS for Microsoft SQL Server용 성능 개선 도우미 카운터
RDS for Microsoft SQL Server용 성능 개선 도우미에서는 다음 데이터베이스 카운터를 사용할 수 있습니다.
### RDS for Microsoft SQL Server용 기본 카운터
기본 지표는 Amazon RDS가 아닌 데이터베이스 엔진에 의해 정의됩니다. Microsoft SQL Server 설명서의 [Use SQL Server Objects](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/use-sql-server-objects?view=sql-server-2017)에서 이 기본 지표의 정의를 볼 수 있습니다.
| 카운터 | 유형 | Unit | 측정치 |
| --- | --- | --- | --- |
| 전달된 레코드 | [액세스 메서드](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-access-methods-object?view=sql-server-2017) | 초당 레코드 수 | db.Access Methods.Forwarded Records |
| 페이지 분할 | [액세스 메서드](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-access-methods-object?view=sql-server-2017) | 초당 분할 수 | db.Access Methods.Page Splits |
| Buffer 캐시 적중률 | [버퍼 관리자](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-buffer-manager-object?view=sql-server-2017) | 비율 | db.Buffer Manager.Buffer cache hit ratio |
| 페이지 예상 수명 | [버퍼 관리자](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-buffer-manager-object?view=sql-server-2017) | 초 단위 예상 수명 | db.Buffer Manager.Page life expectancy |
| 페이지 조회 | [버퍼 관리자](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-buffer-manager-object?view=sql-server-2017) | 초당 조회 수 | db.Buffer Manager.Page lookups |
| 페이지 읽기 수 | [버퍼 관리자](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-buffer-manager-object?view=sql-server-2017) | 초당 읽기 수 | db.Buffer Manager.Page reads |
| 페이지 쓰기 수 | [버퍼 관리자](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-buffer-manager-object?view=sql-server-2017) | 초당 쓰기 수 | db.Buffer Manager.Page writes |
| 활성 트랜잭션 | [데이터베이스](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-databases-object?view=sql-server-2017) | 트랜잭션 | db.Databases.Active Transactions (\$1Total) |
| 플러시된 로그 바이트 수 | [ 데이터베이스](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-databases-object?view=sql-server-2017) | 초당 플러시된 바이트 수 | db.Databases.Log Bytes Flushed (\$1Total) |
| 로그 플러시 대기 시간 | [ 데이터베이스](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-databases-object?view=sql-server-2017) | 초당 대기 시간 | db.Databases.Log Flush Waits (\$1Total) |
| 로그 플러시 | [ 데이터베이스](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-databases-object?view=sql-server-2017) | 초당 플러시 수 | db.Databases.Log Flushes (\$1Total) |
| 쓰기 트랜잭션 | [ 데이터베이스](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-databases-object?view=sql-server-2017) | 초당 트랜잭션 수 | db.Databases.Write Transactions (\$1Total) |
| 차단된 프로세스 | [일반 통계](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-general-statistics-object?view=sql-server-2017) | 차단된 프로세스 | db.General Statistics.Processes blocked |
| 사용자 연결 | [일반 통계](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-general-statistics-object?view=sql-server-2017) | Connections | db.General Statistics.User Connections |
| 래치 대기 시간 | [래치](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-latches-object?view=sql-server-2017) | 초당 대기 시간 | db.Latches.Latch Waits |
| 교착 상태의 수 | [잠금](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-locks-object?view=sql-server-2017) | 초당 교착 상태의 수 | db.Locks.Number of Deadlocks (\$1Total) |
| 보류 중인 메모리 부여 | [메모리 관리자](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-memory-manager-object?view=sql-server-2017) | 메모리 부여 | db.Memory Manager.Memory Grants Pending |
| 배치 요청 | [SQL 통계](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-sql-statistics-object?view=sql-server-2017) | 초당 요청 | db.SQL Statistics.Batch Requests |
| SQL 컴파일 | [SQL 통계](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-sql-statistics-object?view=sql-server-2017) | 초당 컴파일 수 | db.SQL Statistics.SQL Compilations |
| SQL 재컴파일 수 | [SQL 통계](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-sql-statistics-object?view=sql-server-2017) | 초당 재컴파일 수 | db.SQL Statistics.SQL Re-Compilations |
## Amazon RDS for Oracle의 성능 개선 도우미 카운터
RDS for Oracle용 성능 개선 도우미에서는 다음 데이터베이스 카운터를 사용할 수 있습니다.
### RDS for Oracle용 기본 카운터
기본 지표는 Amazon RDS가 아닌 데이터베이스 엔진에 의해 정의됩니다. Oracle 설명서의 [통계 설명](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/12.2/refrn/statistics-descriptions-2.html#GUID-2FBC1B7E-9123-41DD-8178-96176260A639)에서 이러한 기본 지표에 대한 정의를 확인하실 수 있습니다.
**참고**
`CPU used by this session` 카운터 지표의 경우 단위가 기본 100분의 1초에서 활성 세션으로 변환되어 값을 사용하기가 더 쉬워졌습니다. 예를 들어 DB 로드 차트의 CPU 전송은 CPU에 대한 수요를 나타냅니다. 카운터 지표 `CPU used by this session`은 Oracle 세션의 CPU 사용량을 나타냅니다. CPU 전송을 `CPU used by this session` 카운터 지표와 비교할 수 있습니다. CPU에 대한 수요가 사용된 CPU보다 높은 경우 세션은 CPU 시간을 기다리고 있습니다.
| 카운터 | 유형 | Unit | 측정치 |
| --- | --- | --- | --- |
| 이 세션에서 사용한 CPU | User | 활성 세션 | 이 세션에서 사용한 db.User.CPU |
| 클라이언트에게로 또는 클라이언트로의 SQL\$1Net 왕복 | User | 초당 왕복 | 클라이언트에게로 또는 클라이언트로의 db.User.SQL\$1Net 왕복 |
| 클라이언트에게서 SQL\$1Net을 통해 수신한 바이트 수 | User | 초당 바이트 | 클라이언트에게서 SQL\$1Net을 통해 수신한 db.User.bytes |
| 사용자 커밋 | User | 초당 커밋 수 | db.User.bytes 커밋 |
| 누적 로그온 수 | User | 초당 로그온 수 | 누적 db.User.logons |
| 사용자 호출 | User | 초당 호출 수 | db.User.bytes 호출 |
| SQL\$1Net을 통해 클라이언트에게 전송된 바이트 | User | 초당 바이트 | SQL\$1Net을 통해 클라이언트에게 전송된 db.User.bytes |
| 사용자 롤백 | User | 초당 롤백 수 | db.User.user 롤백 |
| 재실행 크기 | Redo | 초당 바이트 | db.Redo.redo 크기 |
| 구문 분석 개수(합계) | SQL | 초당 구문 분석 수 | db.SQL.parse 개수(합계) |
| 구문 분석 개수(하드) | SQL | 초당 구문 분석 수 | db.SQL.parse 개수(하드) |
| 획득한 테이블 스캔 행 | SQL | 초당 행 | 획득한 db.SQL.table 스캔 행 |
| 정렬(메모리) | SQL | 초당 정렬 | db.SQL.sorts(메모리) |
| 정렬(디스크) | SQL | 초당 정렬 | db.SQL.sorts(디스크) |
| 정렬(행) | SQL | 초당 정렬 | db.SQL.sorts(행) |
| 물리적 읽기 바이트 수 | Cache | 초당 바이트 | db.Cache.physical 읽기 바이트 수 |
| DB 블록 GET | Cache | 초당 블록 수 | db.Cache.db 블록 GET |
| DBWR 체크포인트 | Cache | 분당 체크포인트 | db.Cache.DBWR 체크포인트 |
| 물리적 읽기 수 | Cache | 초당 읽기 수 | db.Cache.physical 읽기 |
| 캐시에서 일관된 GET | Cache | 초당 GET의 수 | 캐시에서 db.Cache.consistent GET |
| 캐시의 DB 블록 GET | Cache | 초당 GET의 수 | 캐시의 db.Cache.db 블록 GET |
| 일관된 GET | Cache | 초당 GET의 수 | db.Cache.consistent GET |
## Amazon RDS for PostgreSQL용 성능 개선 도우미 카운터
Amazon RDS for PostgreSQL용 성능 개선 도우미에서는 다음 데이터베이스 카운터를 사용할 수 있습니다.
**Topics**
+ [Amazon RDS for PostgreSQL용 기본 카운터](#USER_PerfInsights_Counters.PostgreSQL.Native)
+ [Amazon RDS for PostgreSQL용 비-기본 카운터](#USER_PerfInsights_Counters.PostgreSQL.NonNative)
### Amazon RDS for PostgreSQL용 기본 카운터
기본 지표는 Amazon RDS가 아닌 데이터베이스 엔진에 의해 정의됩니다. PostgreSQL 설명서의 [통계 보기](https://www.postgresql.org/docs/current/monitoring-stats.html#MONITORING-STATS-VIEWS)에서 이러한 기본 지표에 대한 정의를 확인하실 수 있습니다.
| 카운터 | 유형 | Unit | 측정치 |
| --- | --- | --- | --- |
| blks\$1hit | Cache | 초당 블록 수 | db.Cache.blks\$1hit |
| buffers\$1alloc | Cache | 초당 블록 수 | db.Cache.buffers\$1alloc |
| buffers\$1checkpoint | 체크포인트 | 초당 블록 수 | db.Checkpoint.buffers\$1checkpoint |
| checkpoint\$1sync\$1time | 체크포인트 | 체크포인트당 밀리초 | db.Checkpoint.checkpoint\$1sync\$1time |
| checkpoint\$1write\$1time | 체크포인트 | 체크포인트당 밀리초 | db.Checkpoint.checkpoint\$1write\$1time |
| checkpoints\$1req | 체크포인트 | 분당 체크포인트 | db.Checkpoint.checkpoints\$1req |
| checkpoints\$1timed | 체크포인트 | 분당 체크포인트 | db.Checkpoint.checkpoints\$1timed |
| maxwritten\$1clean | 체크포인트 | 분당 Bgwriter 클린 스톱 | db.Checkpoint.maxwritten\$1clean |
| deadlocks | 동시성 | 분당 교착 상태의 수 | db.Concurrency.deadlocks |
| blk\$1read\$1time | I/O | 밀리초 | db.IO.blk\$1read\$1time |
| blks\$1read | I/O | 초당 블록 수 | db.IO.blks\$1read |
| buffers\$1backend | I/O | 초당 블록 수 | db.IO.buffers\$1backend |
| buffers\$1backend\$1fsync | I/O | 초당 블록 수 | db.IO.buffers\$1backend\$1fsync |
| buffers\$1clean | I/O | 초당 블록 수 | db.IO.buffers\$1clean |
| tup\$1deleted | SQL | 초당 튜플 수 | db.SQL.tup\$1deleted |
| tup\$1fetched | SQL | 초당 튜플 수 | db.SQL.tup\$1fetched |
| tup\$1inserted | SQL | 초당 튜플 수 | db.SQL.tup\$1inserted |
| tup\$1returned | SQL | 초당 튜플 수 | db.SQL.tup\$1returned |
| tup\$1updated | SQL | 초당 튜플 수 | db.SQL.tup\$1updated |
| temp\$1bytes | Temp | 초당 바이트 | db.Temp.temp\$1bytes |
| temp\$1files | Temp | 분당 파일 수 | db.Temp.temp\$1files |
| xact\$1commit | 트랜잭션 | 초당 커밋 수 | db.Transactions.xact\$1commit |
| xact\$1rollback | 트랜잭션 | 초당 롤백 수 | db.Transactions.xact\$1rollback |
| numbackends | User | Connections | db.User.numbackends |
| archived\$1count | Write Ahead Log(WAL) | 분당 파일 수 | db.WAL.archived\$1count |
### Amazon RDS for PostgreSQL용 비-기본 카운터
기본이 아닌 카운터 지표는 Amazon RDS가 정의하는 카운터입니다. 기본이 아닌 지표는 특정 쿼리를 통해 얻는 지표일 수 있습니다. 기본이 아닌 지표는 파생 지표일 수 있습니다. 이 경우 비율, 적중률 또는 지연 시간에 대한 계산 시 2개 이상의 기본 카운터가 사용됩니다.
| 카운터 | 유형 | Unit | 지표 | 설명 | 정의 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| checkpoint\$1sync\$1latency | 체크포인트 | db.Checkpoint.checkpoint\$1sync\$1latency | | 파일이 디스크에 동기화되는 체크포인트 처리 중 일부에서 소요된 총 시간입니다. | checkpoint\$1sync\$1time / (checkpoints\$1timed \$1 checkpoints\$1req) |
| checkpoint\$1write\$1latency | 체크포인트 | db.Checkpoint.checkpoint\$1write\$1latency | 파일이 디스크에 쓰이는 체크포인트 처리 중 일부에서 소요된 총 시간입니다. | checkpoint\$1write\$1time / (checkpoints\$1timed \$1 checkpoints\$1req) |
| read\$1latency | I/O | db.IO.read\$1latency | 이 인스턴스의 백엔드에서 데이터 파일 블록을 읽는 데 소요된 시간입니다. | blk\$1read\$1time / blks\$1read |
| idle\$1in\$1transaction\$1aborted\$1count | 상태 | 세션 | db.state.idle\$1in\$1transaction\$1aborted\$1count | idle in transaction (aborted) 상태의 세션 수 | 해당 사항 없음 |
| idle\$1in\$1transaction\$1count | 상태 | 세션 | db.state.idle\$1in\$1transaction\$1count | idle in transaction 상태의 세션 수 | 해당 사항 없음 |
| idle\$1in\$1transaction\$1max\$1time | State | 초 | db.state.idle\$1in\$1transaction\$1max\$1time | idle in transaction 상태에서 가장 오래 실행되는 트랜잭션의 지속 시간(초) | 해당 사항 없음 |
| active\$1transactions | 트랜잭션 | 트랜잭션 | db.Transactions.active\$1transactions | 활성 트랜잭션의 수 | 해당 사항 없음 |
| blocked\$1transactions | 트랜잭션 | 트랜잭션 | db.Transactions.blocked\$1transactions | 차단된 트랜잭션의 수 | 해당 사항 없음 |
| oldest\$1active\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | 트랜잭션 | db.Transactions.oldest\$1active\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | 활성 논리 복제 슬롯에서 가장 오래된 트랜잭션의 기간입니다. 자세한 내용은 [논리적 복제 슬롯](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Logical_replication_slot) 섹션을 참조하세요. | – |
| oldest\$1inactive\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | 트랜잭션 | db.Transactions.oldest\$1inactive\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | 비활성 논리 복제 슬롯에서 가장 오래된 트랜잭션의 기간입니다. 자세한 내용은 [논리적 복제 슬롯](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Logical_replication_slot) 섹션을 참조하세요. | – |
| oldest\$1prepared\$1transaction\$1xid\$1age | 트랜잭션 | db.Transactions.oldest\$1prepared\$1transaction\$1xid\$1age | 가장 오래된 준비된 트랜잭션의 기간입니다. 자세한 내용은 [준비된 트랜잭션](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Prepared_transaction) 섹션을 참조하세요. | – |
| oldest\$1running\$1transaction\$1xid\$1age | 트랜잭션 | db.Transactions.oldest\$1running\$1transaction\$1xid\$1age | 실행 중인 트랜잭션 중 가장 오래된 트랜잭션의 기간입니다. 자세한 내용은 가장 오랫동안 실행 중인 활성 트랜잭션의 경우 [활성 문](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Active_statement)를, 가장 오래 실행 중인 유휴 트랜잭션의 경우 [트랜잭션의 유휴 상태](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Idle_in_transaction)을 참조하세요. | – |
| oldest\$1hot\$1standby\$1feedback\$1xid\$1age | 트랜잭션 | db.Transactions.oldest\$1hot\$1standby\$1feedback\$1xid\$1age | `hot_standby_feedback`이 활성화된 읽기 전용 복제본에서 가장 오랫동안 실행 중인 트랜잭션의 연령입니다. 자세한 내용은 [읽기 전용 복제본](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Read_replicas) 섹션을 참조하세요. | – |
| max\$1used\$1xact\$1ids | 트랜잭션 | 트랜잭션 | db.Transactions.max\$1used\$1xact\$1ids | vacuum되지 않은 트랜잭션의 수 | 해당 사항 없음 |
| max\$1connections | Users | 연결 | db.User.Max\$1Connections | max\$1connections 파라미터에 구성된 DB 인스턴스에 허용되는 최대 연결 수 | 해당 사항 없음 |
| archive\$1failed\$1count | WAL | 분당 파일 수 | db.WAL.archive\$1failed\$1count | WAL 파일 보관 실패 횟수(분당 파일 수) | 해당 사항 없음 |
# 성능 개선 도우미에 대한 SQL 통계
*SQL 통계*(SQL statistics)는 성능 개선 도우미에서 수집하는 SQL 쿼리에 대한 성능 관련 지표입니다. 성능 개선 도우미는 쿼리가 실행되는 초당 통계와 각 SQL 호출에 대한 통계를 수집합니다. SQL 통계는 선택한 시간 범위의 평균입니다.
SQL 다이제스트는 주어진 패턴을 갖지만 반드시 동일한 리터럴 값을 가질 필요는 없는 모든 쿼리의 합성입니다. 다이제스트는 리터럴 값을 물음표로 바꿉니다. 예: `SELECT * FROM emp WHERE lname= ?`. 이 다이제스트에는 다음 하위 쿼리가 구성될 수 있습니다.
```
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Sanchez'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Olagappan'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Wu'
```
모든 엔진은 다이제스트 쿼리에 대한 SQL 통계를 지원합니다.
이 기능에 대한 리전, DB 엔진 및 인스턴스 클래스 지원 정보는 [성능 개선 도우미 기능에 대한 Amazon RDS DB 엔진, 리전 및 인스턴스 클래스 지원](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport) 섹션을 참조하세요.
**Topics**
+ [MariaDB 및 MySQL에 대한 SQL 통계](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.md)
+ [Amazon RDS for Oracle에 대한 SQL 통계](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.Oracle.md)
+ [Amazon RDS for SQL Server에 대한 SQL 통계](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.SQLServer.md)
+ [RDS PostgreSQL에 대한 SQL 통계](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.md)
# MariaDB 및 MySQL에 대한 SQL 통계
MariaDB 및 MySQL은 다이제스트 수준에서만 SQL 통계를 수집합니다. 명령문 수준에는 통계가 표시되지 않습니다.
**Topics**
+ [MariaDB 및 MySQL에 대한 다이제스트 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.truncation)
+ [MariaDB 및 MySQL에 대한 초당 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.per-second)
+ [MariaDB 및 MySQL에 대한 호출당 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.truncation.per-call)
+ [MariaDB 및 MySQL에 대한 기본 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.primary)
## MariaDB 및 MySQL에 대한 다이제스트 통계
성능 개선 도우미는 `events_statements_summary_by_digest` 테이블에서 SQL 다이제스트 통계를 수집합니다. `events_statements_summary_by_digest` 테이블은 데이터베이스에 의해 관리됩니다.
다이제스트 테이블에는 제거 정책이 없습니다. 테이블이 가득 차면 AWS Management Console에 다음 메시지가 표시됩니다.
```
Performance Insights is unable to collect SQL Digest statistics on new queries because the table events_statements_summary_by_digest is full.
Please truncate events_statements_summary_by_digest table to clear the issue. Check the User Guide for more details.
```
이 상황에서는 MariaDB 및 MySQL은 SQL 쿼리를 추적하지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 성능 개선 도우미는 다음 조건이 모두 충족되면 자동으로 다이제스트 테이블을 자릅니다.
+ 테이블이 꽉 찼습니다.
+ 성능 개선 도우미가 성능 스키마를 자동으로 관리합니다.
자동으로 관리하려면 `performance_schema` 파라미터를 `0`으로 설정하고 [**소스(Source)**]를 `user` 이외의 값으로 설정해야 합니다. 성능 개선 도우미가 성능 스키마를 자동으로 관리하지 않는 경우 [Amazon RDS for MariaDB 또는 MySQL에서 성능 개선 도우미의 성능 스키마 개요](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md) 섹션을 참조하세요.
AWS CLI에서 [describe-db-parameters](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/describe-db-parameters.html) 명령을 실행하여 파라미터 값의 소스를 확인합니다.
## MariaDB 및 MySQL에 대한 초당 통계
MariaDB 및 MySQL DB 인스턴스에 다음 SQL 통계를 사용할 수 있습니다.
| 측정치 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.count\$1star\$1per\$1sec | 초당 호출 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1timer\$1wait\$1per\$1sec | 초당 평균 지연 시간(단위: ms) |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1full\$1join\$1per\$1sec | 초당 전체 조인 선택 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1range\$1check\$1per\$1sec | 초당 범위 검사 선택 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1scan\$1per\$1sec | 초당 스캔 선택 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1merge\$1passes\$1per\$1sec | 초당 병합 패스 정렬 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1scan\$1per\$1sec | 초당 스캔 정렬 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1range\$1per\$1sec | 초당 범위 정렬 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1rows\$1per\$1sec | 초당 행 정렬 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1affected\$1per\$1sec | 초당 영향을 받는 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1examined\$1per\$1sec | 초당 검사된 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1sent\$1per\$1sec | 초당 전송된 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1disk\$1tables\$1per\$1sec | 초당 생성된 임시 디스크 테이블 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1tables\$1per\$1sec | 초당 생성된 임시 테이블 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1lock\$1time\$1per\$1sec | 초당 잠금 시간(ms) |
## MariaDB 및 MySQL에 대한 호출당 통계
다음 지표에서는 SQL 문의 호출당 통계를 제공합니다.
| 측정치 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1timer\$1wait\$1per\$1call | 호출당 평균 지연 시간(단위: ms) |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1full\$1join\$1per\$1call | 호출당 전체 조인 선택 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1range\$1check\$1per\$1call | 호출당 범위 검사 선택 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1scan\$1per\$1call | 호출당 스캔 선택 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1merge\$1passes\$1per\$1call | 호출당 병합 패스 정렬 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1scan\$1per\$1call | 호출당 스캔 정렬 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1range\$1per\$1call | 호출당 범위 정렬 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1rows\$1per\$1call | 호출당 행 정렬 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1affected\$1per\$1call | 호출당 영향을 받는 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1examined\$1per\$1call | 호출당 검사된 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1sent\$1per\$1call | 호출당 전송된 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1disk\$1tables\$1per\$1call | 호출당 생성된 임시 디스크 테이블 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1tables\$1per\$1call | 호출당 생성된 임시 테이블 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1lock\$1time\$1per\$1call | 호출당 잠금 시간(ms) |
## MariaDB 및 MySQL에 대한 기본 통계
MariaDB 및 MySQL DB 인스턴스에 다음 SQL 통계를 사용할 수 있습니다.
| 측정치 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.count\$1star | 호출 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1timer\$1wait | 대기 시간(밀리초) |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1full\$1join | 전체 조인 선택 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1range\$1check | 범위 확인 선택 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1scan | 스캔 선택 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1merge\$1passes | 병합 전달 정렬 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1scan | 스캔 정렬 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1range | 정렬 범위 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1rows | 행 정렬 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1affected | 영향을 받는 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1examined | 검사된 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1sent | 전송된 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1disk\$1tables | 만들어진 임시 디스크 테이블 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1tables | 만들어진 임시 테이블 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1lock\$1time | 잠금 시간(밀리초) |
# Amazon RDS for Oracle에 대한 SQL 통계
Amazon RDS for Oracle은 명령문과 다이제스트 수준에서 SQL 통계를 수집합니다. 명령문 수준에서 ID 열은 `V$SQL.SQL_ID` 값을 나타냅니다. 다이제스트 수준에서 ID 열에는 `V$SQL.FORCE_MATCHING_SIGNATURE` 값이 표시됩니다.
다이제스트 레벨에서 ID가 `0`인 경우, Oracle Database는 이 문이 재사용에 적합하지 않다고 판단했습니다. 이 경우 하위 SQL 문은 서로 다른 다이제스트에 속할 수 있습니다. 그러나 문은 수집된 첫 번째 SQL 문에 대해 `digest_text` 아래에 함께 그룹화됩니다.
**Topics**
+ [Oracle의 초당 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.Oracle.per-second)
+ [Oracle의 호출당 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.Oracle.per-call)
+ [Oracle에 대한 기본 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.Oracle.primary)
## Oracle의 초당 통계
다음 지표는 Oracle SQL 쿼리에 대한 초당 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql.stats.executions\$1per\$1sec | 초당 실행 수 |
| db.sql.stats.elapsed\$1time\$1per\$1sec | 평균 활성 실행(AAE) |
| db.sql.stats.rows\$1processed\$1per\$1sec | 초당 처리된 행 |
| db.sql.stats.buffer\$1gets\$1per\$1sec | 초당 버퍼 GET의 수 |
| db.sql.stats.physical\$1read\$1requests\$1per\$1sec | 초당 물리적 읽기 수 |
| db.sql.stats.physical\$1write\$1requests\$1per\$1sec | 초당 물리적 쓰기 수 |
| db.sql.stats.total\$1sharable\$1mem\$1per\$1sec | 초당 공유 가능 메모리 합계(단위: 바이트) |
| db.sql.stats.cpu\$1time\$1per\$1sec | 초당 CPU 시간(단위: ms) |
다음 지표는 Oracle SQL 다이제스트 쿼리에 대한 초당 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.executions\$1per\$1sec | 초당 실행 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.elapsed\$1time\$1per\$1sec | 평균 활성 실행(AAE) |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1processed\$1per\$1sec | 초당 처리된 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.buffer\$1gets\$1per\$1sec | 초당 버퍼 GET의 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1read\$1requests\$1per\$1sec | 초당 물리적 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1write\$1requests\$1per\$1sec | 초당 물리적 쓰기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1sharable\$1mem\$1per\$1sec | 초당 공유 가능 메모리 합계(단위: 바이트) |
| db.sql\$1tokenized.stats.cpu\$1time\$1per\$1sec | 초당 CPU 시간(단위: ms) |
## Oracle의 호출당 통계
다음 지표에서는 Oracle SQL 문의 호출당 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql.stats.elapsed\$1time\$1per\$1exec | 실행당 경과 시간(단위: ms) |
| db.sql.stats.rows\$1processed\$1per\$1exec | 실행당 처리된 행 |
| db.sql.stats.buffer\$1gets\$1per\$1exec | 실행당 버퍼 GET의 수 |
| db.sql.stats.physical\$1read\$1requests\$1per\$1exec | 실행당 물리적 읽기 수 |
| db.sql.stats.physical\$1write\$1requests\$1per\$1exec | 실행당 물리적 쓰기 수 |
| db.sql.stats.total\$1sharable\$1mem\$1per\$1exec | 실행당 공유 가능 메모리 합계(단위: 바이트) |
| db.sql.stats.cpu\$1time\$1per\$1exec | 실행당 CPU 시간(단위: ms) |
다음 지표에서는 Oracle SQL ,다이제스트 쿼리의 호출당 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.elapsed\$1time\$1per\$1exec | 실행당 경과 시간(단위: ms) |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1processed\$1per\$1exec | 실행당 처리된 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.buffer\$1gets\$1per\$1exec | 실행당 버퍼 GET의 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1read\$1requests\$1per\$1exec | 실행당 물리적 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1write\$1requests\$1per\$1exec | 실행당 물리적 쓰기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1sharable\$1mem\$1per\$1exec | 실행당 공유 가능 메모리 합계(단위: 바이트) |
| db.sql\$1tokenized.stats.cpu\$1time\$1per\$1exec | 실행당 CPU 시간(단위: ms) |
## Oracle에 대한 기본 통계
다음 지표는 Oracle SQL 쿼리에 대한 기본 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql.stats.executions | 실행 개수 |
| db.sql.stats.elapsed\$1time | 경과 시간(밀리초) |
| db.sql.stats.rows\$1processed | 처리된 행 |
| db.sql.stats.buffer\$1gets | 버퍼 가져오기 |
| db.sql.stats.physical\$1read\$1requests | 물리적 읽기 수 |
| db.sql.stats.physical\$1write\$1requests | 물리적 쓰기 |
| db.sql.stats.total\$1sharable\$1mem | 공유 가능한 총 메모리(바이트) |
| db.sql.stats.cpu\$1time | CPU 시간(밀리초) |
다음 지표는 Oracle SQL 다이제스트 쿼리에 대한 기본 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.executions | 실행 개수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.elapsed\$1time | 경과 시간(밀리초) |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1processed | 처리된 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.buffer\$1gets | 버퍼 가져오기 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1read\$1requests | 물리적 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1write\$1requests | 물리적 쓰기 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1sharable\$1mem | 공유 가능한 총 메모리(바이트) |
| db.sql\$1tokenized.stats.cpu\$1time | CPU 시간(밀리초) |
# Amazon RDS for SQL Server에 대한 SQL 통계
Amazon RDS for SQL Server는 명령문과 다이제스트 수준에서 SQL 통계를 수집합니다. 명령문 수준에서 ID 열은 `sql_handle` 값을 나타냅니다. 다이제스트 수준에서 ID 열에는 `query_hash` 값이 표시됩니다.
SQL Server는 몇 개의 명령문에서 `query_hash`에 대해 NULL 값을 반환합니다. 예를 들어 ALTER INDEX, CHECKPOINT, UPDATE STATISTICS, COMMIT TRANSACTION, FETCH NEXT FROM Cursor 및 몇 개의 INSERT 명령문, SELECT @, 조건문, 실행 가능한 저장 프로시저 등이 이에 해당합니다. 이 경우 `sql_handle` 값은 해당 명령문의 다이제스트 수준에서 ID로 표시됩니다.
**Topics**
+ [SQL Server의 초당 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.SQLServer.per-second)
+ [SQL Server의 호출당 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.SQLServer.per-call)
+ [SQL Server의 기본 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.SQLServer.primary)
## SQL Server의 초당 통계
다음 지표는 SQL Server SQL 쿼리에 대한 초당 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql.stats.execution\$1count\$1per\$1sec | 초당 실행 수 |
| db.sql.stats.total\$1elapsed\$1time\$1per\$1sec | 초당 총 경과 시간 |
| db.sql.stats.total\$1rows\$1per\$1sec | 초당 처리된 총 행 수 |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1reads\$1per\$1sec | 초당 총 논리적 읽기 수 |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1writes\$1per\$1sec | 초당 총 논리적 쓰기 수 |
| db.sql.stats.total\$1physical\$1reads\$1per\$1sec | 초당 총 물리적 읽기 수 |
| db.sql.stats.total\$1worker\$1time\$1per\$1sec | 총 CPU 시간(밀리초) |
다음 지표는 SQL Server SQL 다이제스트 쿼리에 대한 초당 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.execution\$1count\$1per\$1sec | 초당 실행 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1elapsed\$1time\$1per\$1sec | 초당 총 경과 시간 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1rows\$1per\$1sec | 초당 처리된 총 행 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1reads\$1per\$1sec | 초당 총 논리적 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1writes\$1per\$1sec | 초당 총 논리적 쓰기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1physical\$1reads\$1per\$1sec | 초당 총 물리적 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1worker\$1time\$1per\$1sec | 총 CPU 시간(밀리초) |
## SQL Server의 호출당 통계
다음 지표에서는 SQL Server SQL 문의 호출당 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql.stats.total\$1elapsed\$1time\$1per\$1call | 실행당 총 경과 시간(단위: ms) |
| db.sql.stats.total\$1rows\$1per\$1call | 실행당 처리된 총 행 수 |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1reads\$1per\$1call | db.sql\$1tokenized.stats.total\$1rows\$1per\$1sec |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1writes\$1per\$1call | 실행당 총 논리적 쓰기 수 |
| db.sql.stats.total\$1physical\$1reads\$1per\$1call | 실행당 총 물리적 읽기 수 |
| db.sql.stats.total\$1worker\$1time\$1per\$1call | 실행당 총 CPU 시간(단위: ms) |
다음 지표는 SQL Server SQL 다이제스트 쿼리에 대한 호출당 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1elapsed\$1time\$1per\$1call | 실행당 총 경과 시간 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1rows\$1per\$1call | 실행당 처리된 총 행 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1reads\$1per\$1call | db.sql\$1tokenized.stats.total\$1rows\$1per\$1sec |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1writes\$1per\$1call | 실행당 총 논리적 쓰기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1physical\$1reads\$1per\$1call | 실행당 총 물리적 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1worker\$1time\$1per\$1call | 실행당 총 CPU 시간(단위: ms) |
## SQL Server의 기본 통계
다음 지표는 SQL Server SQL 쿼리에 대한 기본 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql.stats.execution\$1count | 실행 개수 |
| db.sql.stats.total\$1elapsed\$1time | 총 경과 시간(밀리초) |
| db.sql.stats.total\$1rows | 처리된 총 행 수 |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1reads | 총 논리적 읽기 수 |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1writes | 총 논리적 쓰기 수 |
| db.sql.stats.total\$1physical\$1reads | 총 물리적 읽기 수 |
| db.sql.stats.total\$1worker\$1time | 총 CPU 시간(밀리초) |
다음 지표는 SQL Server 다이제스트 쿼리에 대한 기본 통계를 제공합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.execution\$1count | 실행 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1elapsed\$1time | 총 경과 시간(밀리초) |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1rows | 처리된 총 행 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1reads | 총 논리적 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1writes | 총 논리적 쓰기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1physical\$1reads | 총 물리적 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1worker\$1time | 총 CPU 시간(밀리초) |
# RDS PostgreSQL에 대한 SQL 통계
성능 개선 도우미가 SQL 호출과 쿼리가 실행되는 초당 통계가 SQL 통계를 수집합니다. RDS for PostgreSQL은 다이제스트 수준에서만 SQL 통계를 수집합니다. 명령문 수준에는 통계가 표시되지 않습니다.
다음에서 RDS for PostgreSQL 다이제스트 수준 통계에 대한 정보를 찾을 수 있습니다.
**Topics**
+ [RDS PostgreSQL에 대한 다이제스트 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.digest)
+ [RDS PostgreSQL에 대한 초당 다이제스트 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.per-second)
+ [RDS PostgreSQL에 대한 호출당 다이제스트 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.per-call)
+ [RDS PostgreSQL에 대한 기본 통계](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.primary)
## RDS PostgreSQL에 대한 다이제스트 통계
SQL 다이제스트 통계를 보려면 RDS PostgreSQL은 `pg_stat_statements` 라이브러리를 로드해야 합니다. PostgreSQL 11 이상과 호환되는 PostgreSQL DB 인스턴스의 경우 데이터베이스가 이 라이브러리를 기본값으로 로드합니다. PostgreSQL 10 이하와 호환되는 PostgreSQL DB 인스턴스의 경우 이 라이브러리를 수동으로 활성화합니다. 이 라이브러리를 수동으로 활성화하려면 DB 인스턴스와 연결된 DB 파라미터 그룹의 `pg_stat_statements`에 `shared_preload_libraries`를 추가하세요. 그런 다음 DB 인스턴스를 재부팅합니다. 자세한 내용은 [Amazon RDS의 파라미터 그룹](USER_WorkingWithParamGroups.md) 섹션을 참조하세요.
**참고**
Performance Insights는 `pg_stat_activity`에서 잘리지 않은 쿼리에 대한 통계만 수집할 수 있습니다. 기본적으로 PostgreSQL 데이터베이스는 1,024바이트보다 긴 쿼리를 자릅니다. 쿼리 크기를 늘리려면 DB 인스턴스와 연결된 DB 파라미터 그룹에서 `track_activity_query_size` 파라미터를 변경합니다. 이 파라미터를 변경하면 DB 인스턴스를 재부팅해야 합니다.
## RDS PostgreSQL에 대한 초당 다이제스트 통계
다음 SQL 다이제스트 통계는 PostgreSQL DB 인스턴스에 제공됩니다.
| 측정치 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.calls\$1per\$1sec | 초당 호출 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1per\$1sec | 초당 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1time\$1per\$1sec | 초당 평균 활성 실행(AAE) |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1hit\$1per\$1sec | 초당 블록 히트 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1read\$1per\$1sec | 초당 블록 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1dirtied\$1per\$1sec | 초당 더티 블록 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1written\$1per\$1sec | 초당 블록 쓰기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1hit\$1per\$1sec | 초당 로컬 블록 히트 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1read\$1per\$1sec | 초당 로컬 블록 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1dirtied\$1per\$1sec | 초당 로컬 블록 더티 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1written\$1per\$1sec | 초당 로컬 블록 쓰기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1written\$1per\$1sec | 초당 임시 쓰기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1read\$1per\$1sec | 초당 임시 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1read\$1time\$1per\$1sec | 초당 평균 동시 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1write\$1time\$1per\$1sec | 초당 평균 동시 쓰기 수 |
## RDS PostgreSQL에 대한 호출당 다이제스트 통계
다음 지표에서는 SQL 문의 호출당 통계를 제공합니다.
| 측정치 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1per\$1call | 호출당 행 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.avg\$1latency\$1per\$1call | 호출당 평균 지연 시간(단위: ms) |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1hit\$1per\$1call | 호출당 블록 히트 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1read\$1per\$1call | 호출당 블록 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1written\$1per\$1call | 호출당 블록 쓰기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1dirtied\$1per\$1call | 통화 당 더티 블록 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1hit\$1per\$1call | 호출당 로컬 블록 히트 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1read\$1per\$1call | 호출당 로컬 블록 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1dirtied\$1per\$1call | 호출당 로컬 블록 더티 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1written\$1per\$1call | 호출당 로컬 블록 쓰기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1written\$1per\$1call | 호출당 임시 블록 쓰기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1read\$1per\$1call | 호출당 임시 블록 읽기 수 |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1read\$1time\$1per\$1call | 호출당 읽기 시간(단위: ms) |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1write\$1time\$1per\$1call | 호출당 쓰기 시간(단위: ms) |
## RDS PostgreSQL에 대한 기본 통계
다음 SQL 통계는 PostgreSQL DB 인스턴스에서 사용 가능합니다.
| 지표 | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.calls | 호출 |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows | 행 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1time | 총 시간(밀리초) |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1hit | 블록 히트 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1read | 블록 읽기 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1dirtied | 더티 블록 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1written | 블록 쓰기 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1hit | 로컬 블록 히트 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1read | 로컬 블록 읽기 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1dirtied | 로컬 블록 더티 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1written | 로컬 블록 쓰기 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1written | 임시 쓰기 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1read | 임시 읽기 |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1read\$1time | 평균 동시 읽기(밀리초) |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1write\$1time | 평균 동시 쓰기(밀리초) |
이러한 지표에 대한 자세한 내용은 PostgreSQL 설명서의 [pg\$1stat\$1statements](https://www.postgresql.org/docs/current/pgstatstatements.html)를 참조하세요.
# 향상된 모니터링의 OS 지표
Amazon RDS는 DB 인스턴스가 실행되는 운영 체제(OS)에 대한 측정치를 실시간으로 제공합니다. RDS는 지표를 향상된 모니터링에서 Amazon CloudWatch Logs 계정으로 전달합니다. 다음 표에는 Amazon CloudWatch Logs에서 사용 가능한 OS 측정치가 나와 있습니다.
**Topics**
+ [Db2, MariaDB, MySQL, Oracle 및 PostgreSQL에 대한 OS 지표](#USER_Monitoring-Available-OS-Metrics-RDS)
+ [Microsoft SQL Server DB 인스턴스에 대한 측정치](#USER_Monitoring-Available-OS-Metrics-RDS.SQLServer)
## Db2, MariaDB, MySQL, Oracle 및 PostgreSQL에 대한 OS 지표
RDS는 `rdsdbdata`에 대한 디스크 지표와 OS에 있는 추가 스토리지 볼륨을 수집합니다. CloudWatch Logs에서 OS 지표를 보려면 [CloudWatch Logs을 사용하여 OS 지표 보기](USER_Monitoring.OS.CloudWatchLogs.md) 섹션을 참조하세요.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.html)
## Microsoft SQL Server DB 인스턴스에 대한 측정치
RDS는 `rdsdbdata`에 대한 디스크 지표와 OS에 있는 추가 스토리지 볼륨을 수집합니다. CloudWatch Logs에서 OS 지표를 보려면 [CloudWatch Logs을 사용하여 OS 지표 보기](USER_Monitoring.OS.CloudWatchLogs.md) 섹션을 참조하세요.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.html)