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검색 단계를 위한 도구
이 섹션에서는 검색 단계에서 사용할 수 있는 AWS 및 Oracle 도구와 각 도구의 용도에 대해 설명합니다. Oracle Automatic Workload Repository(AWR)와 같은 도구에 필요한 요구 사항, 기술 및 라이선스
용도 |
도구 |
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현재 사용 중인 Exadata 기능 확인 |
Oracle Automatic Workload Repository(AWR), Oracle Enterprise Manager(OEM), 사전 보기, 셀 제어 명령줄 인터페이스(CellCLI) |
현재 사용 중인 Enterprise Edition 기능 확인 |
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데이터베이스 통계 분석 및 이벤트 대기 |
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리소스 추정 및 적절한 크기 |
AWR
Oracle Automatic Workload Repository(AWR)는 Oracle Database Enterprise Edition(EE)에 포함되어 있습니다. 데이터베이스에 대한 성능 통계를 자동으로 수집, 처리 및 유지 관리합니다. AWR 보고서, 데이터베이스 보기 또는 Oracle Enterprise Manager(OEM)를 통해 이러한 통계에 액세스할 수 있습니다. 다양한 Oracle 서비스를
AWR은 Oracle Diagnostics Pack에 따라 라이선스가 부여됩니다(라이선스 정보
실제 애플리케이션 클러스터(RAC) 데이터베이스의 모든 인스턴스 또는 특정 SQL ID에 대해 인스턴스 수준 또는 전역에서 AWR 보고서를 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Oracle Database 성능 튜닝 가이드를
AWR을 사용하여 Exadata 워크로드, 워크로드에 사용되는 특정 Exadata 기능, Exadata별 기능의 이점, 다양한 데이터베이스 통계 및 대기 이벤트, AWS에서 워크로드를 호스팅하는 데 필요한 리소스를 분석할 수 있습니다. AWR에서 수집한 이러한 풍부한 통계 및 지표는 데이터베이스 서버, 스토리지 셀, 상호 연결 네트워크, RAC 및 ASM 디스크 그룹을 포함하여 Exadata 시스템의 여러 계층에 걸쳐 있습니다. 다음 표에는 Exadata 마이그레이션 중에 집중해야 할 주요 AWR 지표 및 통계가 요약되어 있습니다. 검색 단계의 모든 관련 통계 및 지표를 다루는 것은이 가이드의 범위를 벗어납니다.
지표 |
를 나타냅니다. |
관련성 |
|---|---|---|
사용자 커밋 |
트랜잭션 경계에서 발급된 커밋 |
워크로드의 특성 |
Buffer 캐시 적중률 |
요청된 블록이 디스크 액세스 없이 버퍼 캐시에서 발견된 빈도 |
워크로드의 특성 |
물리적 읽기 다중 블록 요청 |
요청당 두 개 이상의 데이터베이스 블록에서 읽은 총 읽기 요청 수 |
워크로드의 특성, I/O 특성 |
물리적 읽기 총 I/O 요청 수 |
총 읽기 요청 수 |
워크로드의 특성, I/O 특성 |
조건자 오프로드에 적합한 셀 물리적 I/O 바이트 |
조건자 오프로드에 적합한 디스크의 바이트 수 |
Exadata 스마트 스캔 기능 종속성 |
셀 물리적 I/O 상호 연결 바이트 |
데이터베이스 호스트와 셀 간의 상호 연결을 통해 교환된 I/O 바이트 수 |
Exadata 스마트 스캔 기능 종속성 |
스마트 스캔에서 반환한 셀 물리적 I/O 상호 연결 바이트 |
스마트 스캔 작업을 위해 셀에서 반환되는 I/O 바이트 수 |
Exadata 스마트 스캔 기능 종속성 |
스토리지 인덱스에 의해 저장된 셀 물리적 I/O 바이트 |
스토리지 셀 수준에서 스토리지 인덱스를 적용하여 제거된 I/O 바이트 수입니다. |
Exadata Storage Index 기능 종속성 |
물리적으로 최적화된 읽기 요청 |
Exadata 스마트 플래시 캐시 또는 스토리지 인덱스를 통해 최적화된 읽기 요청 수 |
Exadata 스토리지 인덱스 및 스마트 플래시 캐시 기능 종속성 |
셀 플래시 캐시 읽기 적중 |
Exadata 스마트 플래시 캐시에서 일치하는 항목을 찾은 읽기 요청 수 |
Exadata 스마트 플래시 캐시 기능 종속성 |
CellCLI
셀 제어 명령줄 인터페이스(CellCLI)는 Exadata 스토리지 셀 서버에 미리 구성된 Exadata 스토리지 셀에 대한 명령줄 관리 및 모니터링 도구입니다. 이 유틸리티는 하드웨어 또는 스토리지 서버 소프트웨어에서 직접 정보를 추출합니다.
CellCLI에 사용할 수 있는 지표의 전체 목록은 Oracle Exadata 설명서를
CellCLI>LIST metricDefinition WHERE objectType=cell;
다른 지표를 분석하려면 스토리지 서버에 직접 연결하고 CellCLI list metriccurrent 또는 list metrichistory 명령을 사용하여 읽습니다.
CellCLI> list metriccurrent CD_BY_FC_DIRTY CD_00_celladm-01 0.000 MB … … SIO_IO_WR_RQ_FC_SEC SMARTIO 0.000 IO/sec SIO_IO_WR_RQ_HD SMARTIO 3,660,097 IO requests SIO_IO_WR_RQ_HD_SEC SMARTIO 0.000 IO/sec
개별 셀 노드에서 CellCLI를 실행하여 해당 노드에 대한 지표를 수집해야 합니다. 에서 CellCLI 명령을 실행dcli하여 셀 노드 그룹에 대한 지표를 수집할 수도 있습니다.
./dcli -g mycells "cellcli -e list metriccurrent GD_IO_BY_R_LG \ attributes alertstate, metricvalue";
Exadata는 많은 리소스 집약적인 작업을 스토리지 셀 서버로 오프로드합니다. 따라서 스토리지 셀에서 다양한 리소스가 대상 환경의 컴퓨팅 인스턴스 크기를 조정하는 데 어떻게 사용되는지 이해하는 것이 중요합니다. 다음 표에는 스토리지 셀에서 리소스가 사용되는 방식을 이해하는 데 도움이 될 수 있는 스토리지 셀 서버의 몇 가지 주요 Exadata 지표가 나와 있습니다.
지표 |
설명 |
|---|---|
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셀 CPU 사용률 |
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사용된 총 물리적 메모리의 백분율 |
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InfiniBand 인터페이스가 초당 수신한 메가바이트 수 |
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InfiniBand 인터페이스에서 초당 전송한 메가바이트 수 |
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특정 호스트에서 초당 수신한 속도(메가바이트 수) |
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특정 호스트에서 초당 전송된 속도(메가바이트 수) |
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평균 재실행 로그 쓰기 요청 지연 시간 |
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쓰기 I/O 지연 시간만 포함하는 평균 재실행 로그 쓰기 지연 시간 |
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플래시 캐시를 우회하는 초당 쓰기 I/O 요청 수 |
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플래시 캐시를 우회하는 초당 읽기 I/O 요청 수 |
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스마트 I/O로 오프로드할 수 있는 초당 메가바이트 수 |
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스마트 I/O에서 반환한 초당 인터커넥트 메가바이트 수 |
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스마트 I/O에 의한 플래시 캐시에서 읽은 초당 메가바이트 수 |
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스마트 I/O가 하드 디스크에서 읽은 초당 메가바이트 수 |
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스마트 I/O별 플래시 캐시 모집단 쓰기 작업의 초당 메가바이트 수 |
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스토리지 인덱스에 의해 저장된 초당 메가바이트 수 |
다음 CellCLI 명령은 Exadata 셀 노드에 대해 실행되어 주요 Exadata 기능과 관련된 통계를 표시합니다.
CellCLI> list metrichistory where collectionTime > '2022-06-13T15:42:00+01:00' and collectionTime < '2022-06-13T15:43:00+01:00' and name like 'SIO_.*SEC.*' SIO_IO_EL_OF_SEC SMARTIO 1,223 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_OF_RE_SEC SMARTIO 34.688 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_PA_TH_SEC SMARTIO 0.000 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_FC_HD_SEC SMARTIO 0.174 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_FC_SEC SMARTIO 843 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_HD_SEC SMARTIO 0.101 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_RQ_FC_HD_SEC SMARTIO 0.183 IO/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_RQ_FC_SEC SMARTIO 850 IO/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RD_RQ_HD_SEC SMARTIO 0.000 IO/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_RV_OF_SEC SMARTIO 3.392 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_SI_SV_SEC SMARTIO 362 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_WR_FC_SEC SMARTIO 0.008 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_WR_HD_SEC SMARTIO 0.000 MB/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_WR_RQ_FC_SEC SMARTIO 0.017 IO/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00 SIO_IO_WR_RQ_HD_SEC SMARTIO 0.000 IO/sec 2022-06-13T15:42:03+01:00
이 예제 통계에서는 스토리지 인덱스에 의해 362MBps의 I/O가 저장되었음을 SIO_IO_SI_SV_SEC 나타내고,는 플래시 캐시에 의해 초당 850개의 I/O가 처리됨을 SIO_IO_RD_RQ_FC_SEC 나타내며,는 스마트 스캔에 의해 34MBps의 I/O가 반환됨을 SIO_IO_OF_RE_SEC 나타냅니다.
또 다른 예에서 다음 dcli 명령 출력은 Exadata 시스템의 모든 셀 노드에서 CPU 사용률이 매우 낮음을 보여줍니다. 이는 Exadata 스토리지 계층 기능의 이점을 크게 활용하지 않는 워크로드를 나타낼 수 있습니다.
dcli -g ../cell_group cellcli -e \ list metriccurrent where name='CL_CPUT'; cm01cel01: CL_CPUT cm01cel01 0.2 % cm01cel02: CL_CPUT cm01cel02 0.2 % cm01cel03: CL_CPUT cm01cel03 0.7 %
OEM 클라우드 제어
Oracle Enterprise Manager(OEM) Cloud Control은 모든 주요 Oracle 시스템에 대한 중앙 집중식의 포괄적인 end-to-end 모니터링, 관리, 관리 및 지원 기능을 제공합니다. Exadata를 모니터링하고 관리하는 가장 좋은 방법은 OEM을 사용하는 것입니다. 모든 Exadata 소프트웨어 및 하드웨어 구성 요소와 긴밀하게 통합되어 있기 때문입니다.
OEM 대시보드를 사용하여 지금까지 설명한 많은 지표에 액세스할 수 있습니다. Exadata 마이그레이션의 검색 단계에서 유용한 주요 대시보드는 다음과 같습니다.
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데이터베이스 서버의 리소스 사용률
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스토리지 셀의 스토리지 및 I/O 통계
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InfiniBand 전환 통계
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ASM 디스크 그룹 통계
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AWR, 자동 데이터베이스 진단 모니터(ADDM) 및 활성 세션 기록(ASH)을 사용한 데이터베이스 성능
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SGA Advisory 및 SQL Tuning Advisor와 같은 자문 도구
그러나 일부 대시보드는 Oracle Diagnostics Pack 또는 Oracle 튜닝 팩과 같은 다양한 팩으로 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Oracle 라이선스 정보를
데이터베이스 뷰
Oracle 데이터베이스의 데이터베이스 뷰(딕셔너리 뷰 및 동적 성능 뷰)를 쿼리하여 데이터베이스 또는 인스턴스의 Exadata 기능과 관련된 유용한 통계를 검색할 수 있습니다. 다음 표에는 검색 단계에 유용한 중요한 통계를 표시하는 몇 가지 주요 보기가 나와 있습니다.
보기 |
설명 |
|---|---|
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HCC 기능을 사용하는 테이블 식별 |
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과거 Exadata 관련 통계를 표시합니다. |
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데이터베이스 기능 사용에 대한 정보를 표시합니다. |
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SQL 통계에 대한 기록 정보 표시 |
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ASM 디스크 그룹에 대한 성능 통계를 표시합니다. |
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셀의 디스크 성능에 대한 기록 정보를 표시합니다. |
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활성 세션 기록을 표시합니다. |
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캐시 크기에 대한 물리적 읽기 작업 수를 예측합니다. |
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SQL 튜닝 어드바이저와 같은 다양한 자문 작업의 결과를 표시합니다. |
다음 예제는 검색 단계에 유용한 데이터베이스 보기에서 검색된 통계를 보여줍니다.
이 쿼리는 QUERY HIGH 압축 모드가 있는 HCC에 대해 활성화된 데이터베이스의 단일 테이블을 보여줍니다.
select table_name, compression, compress_for from dba_tables where compression = 'ENABLED'; TABLE_NAME COMPRESS COMPRESS_FOR ------------------------------ -------- ------------ ORDER_ITEMS ENABLED QUERY HIGH
이 쿼리는 Oracle Database Enterprise Edition에 대한 기능 종속성을 결정하는 데 도움이 되는 데이터베이스 기능 사용량을 표시합니다.
select name c1, detected_usages c2, first_usage_date c3, currently_used c4 from dba_feature_usage_statistics where first_usage_date is not null; times first used feature used used now --------------------------------------------- -------- --------- ----- Protection Mode - Maximum Performance 24 18-AUG-20 TRUE Recovery Area 24 18-AUG-20 TRUE Server Parameter File 24 18-AUG-20 TRUE Shared Server 4 18-AUG-20 FALSE Streams (system) 24 18-AUG-20 TRUE Virtual Private Database (VPD) 24 18-AUG-20 TRUE Automatic Segment Space Management (system) 24 18-AUG-20 TRUE Automatic Segment Space Management (user) 24 18-AUG-20 TRUE Automatic SQL Execution Memory 24 18-AUG-20 TRUE Automatic Undo Management 24 18-AUG-20 TRUE Character Set 24 18-AUG-20 TRUE Dynamic SGA 1 18-AUG-20 FALSE Locally Managed Tablespaces (system) 24 18-AUG-20 TRUE Locally Managed Tablespaces (user) 24 18-AUG-20 TRUE Multiple Block Sizes 7 25-DEC-20 TRUE Partitioning (system) 24 18-AUG-20 TRUE
이 쿼리는 특정 AWR 스냅샷에 대한 SQL 문에 대해 스토리지 셀에서 반환된 총 물리적 읽기 바이트, 셀 오프로드에 적합한 바이트 및 바이트를 보여줍니다.
select ROUND(physical_read_bytes_delta/EXECUTIONS_DELTA)/1024/1024 phyrd_mb , ROUND(IO_OFFLOAD_ELIG_BYTES_TOTAL/EXECUTIONS_DELTA)/1024/1024 elig_mb , ROUND(io_interconnect_bytes_delta/EXECUTIONS_DELTA)/1024/1024 ret_mb from dba_hist_sqlstat where sql_id = 'zg2fg7abfx2y' and snap_id between 12049 and 12050; PHYRD_MB ELIG_MB RET_MB SAVING% ---------- ---------- ---------- ---------- 10815 10815 3328 69.2%
AWS SCT
AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT)를 사용하면 이기종 데이터베이스 마이그레이션을 예측할 수 있습니다. 소스 데이터베이스 스키마와 뷰, 저장 프로시저 및 함수를 포함한 대부분의 데이터베이스 코드 객체를 대상 데이터베이스와 호환되는 형식으로 자동으로 변환합니다. 자동으로 변환할 수 없는 모든 객체는 명확하게 표시되므로 수동으로 변환하여 마이그레이션을 완료할 수 있습니다.는 데이터베이스 객체를 변환하는 데 수동 작업이 필요할 때 이기종 마이그레이션에 필요한 노력을 예측할 AWS SCT 수 있습니다. 이 도구는 Oracle Database Enterprise Edition(EE) 기능에 대한 종속성을 나타낼 수도 있습니다. 이 분석을 사용하여 EE에서 SE2로의 마이그레이션을 고려할지 여부를 결정할 수 있습니다. 자세한 내용은이 가이드 앞부분의 데이터베이스 에디션 및 버전 섹션을 참조하세요. 이기종 마이그레이션에를 사용하는 AWS SCT 방법에 대한 자세한 내용은이 가이드 뒷부분의 마이그레이션 수행 섹션을 참조하세요.
