Capturar a utilização dos recursos de banco de dados ajuda você a entender as características do workload e as tendências de uso do banco de dados. Esses dados atuam como um ponto de referência, que pode ser comparado com medições posteriores para identificar e investigar problemas de desempenho. Desvios podem indicar uma área de preocupação que exige ajustes de desempenho, manutenção do banco de dados ou alterações na configuração.A utilização de recursos normalmente captura métricas que afetam o desempenho do banco de dados, como o uso do sistema operacional e do próprio banco de dados, eventos de espera do banco de dados e tempos de processamento de consultas. Coletar esses dados periodicamente, durante a operação normal do negócio, pode fornecer informações sobre a integridade da instância de banco de dados.O Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) envia automaticamente dados de métricas para o Amazon CloudWatch em intervalos de 1 minuto. Os datapoints com período de 1 minuto ficam disponíveis por 15 dias. Isso significa que você tem informações históricas da sua instância que podem servir como um ponto de partida. Você pode usar as métricas coletadas para entender, em um alto nível, os padrões de workload das suas aplicações que impulsionam a utilização de recursos de sua instância de banco de dados, como CPU, memória, disco, rede e conexões de clientes.O Amazon RDS fornece as seguintes ferramentas de monitoramento para ajudar a entender a utilização de recursos da sua instância do RDS:
Neste blog, demonstraremos como capturar e ajustar métricas de utilização de recursos no Amazon RDS for SQL Server.
Monitoramento Avançado (Enhanced Monitoring) do Amazon RDS
O Enhanced Monitoring fornece métricas em tempo real para o sistema operacional no qual sua instância de banco de dados é executada. Essas métricas podem ser configuradas com granularidade de até 1 segundo e podem ser acessadas por meio da console ou da API do Amazon RDS. O monitoramento avançado coleta as métricas através de um agente na instância de banco de dados, enquanto o CloudWatch coleta as métricas na camada do hypervisor. Para obter mais informações, clique no link a seguir em Enhanced Monitoring.
Talvez você esteja se perguntando por quanto tempo deveria capturar as métricas de desempenho. O ideal é que você capture informações suficientes durante ciclos importantes, como horário de pico comercial, operações normais e eventos periódicos, como processamento mensal de jobs. As métricas de Monitoramento Avançado são armazenadas por padrão por 30 dias no CloudWatch Logs, mas você pode estender esse período.
Veja a seguir algumas métricas importantes:
- Utilização da CPU — O monitoramento da utilização da CPU ajuda a identificar se os problemas de desempenho são causados por CPU Pressure. Por exemplo, se você descobrir que a utilização da CPU era de 80% no momento do problema de desempenho e, na mesma época da semana passada, a utilização da CPU foi semelhante, sem nenhum problema relatado, é provável que a CPU não seja o gargalo.
- Disco — Você pode rastrear padrões de uso de I/O e de armazenamento usando métricas como IOPS de leitura e gravação para estabelecer a tendência. Isso também pode ajudar, durante o planejamento da capacidade de armazenamento, a escolher entre os tipos de volume disponíveis, como discos gp2/gp3 e io1/io2.
- Memória — Vários problemas de desempenho podem estar relacionados a gargalos de memória. Com o Monitoramento Avançado, você pode rastrear o uso e os padrões de memória do sistema (Memória Total e Memória Disponível) e do SQL Server (Memória Total do SQL Server) para identificar gargalos.
- Rede — As métricas de desempenho da rede (KB/s de leitura de rede e KB/s de gravação de rede) coletadas pelo Monitoramento Avançado são úteis para rastrear a quantidade de dados transferidos pela rede.
Com essas métricas, você pode ter uma boa indicação da utilização do recurso durante dias e horários importantes dos seus processos de negócios. Esses valores podem fornecer uma visão holística da utilização de recursos, o que pode ser útil quando uma comparação é necessária para identificar possíveis gargalos.
Você pode criar um dashboard no CloudWatch para ter uma visão centralizada dessas métricas de desempenho aqui discutidas. A captura de tela a seguir mostra um dashboard consolidado com dados do CloudWatch e do Monitoramento Avançado.
Performance Insights do Amazon RDS
O Performance Insights é uma ferramenta de monitoramento que fornece informações sobre o desempenho do banco de dados RDS. O nível gratuito do Performance Insights coleta dados a cada segundo dos bancos de dados do RDS, e podem ser retidos por 7 dias. Para tendências de desempenho de longo prazo, você pode aumentar o histórico de dados de desempenho contínuo para até dois anos. Para cada mecanismo de banco de dados do RDS, o Performance Insights exibe informações ligeiramente diferentes com base nas métricas de desempenho nativas do mecanismo. Com o Performance Insights, você pode reunir tendências de load (carregamento) do banco de dados, principais tipos de espera e principais consultas SQL durante um período de tempo. Você pode usar essas informações para comparar com os dados atuais afim de isolar as possíveis causas raízes.
A maioria dos DBAs do SQL Server está familiarizada com as DMVs (Dynamic Management Views – Exibições de Gerenciamento Dinâmico) para diagnosticar e depurar problemas do SQL Server. Com as DMVs, os dados são coletados como estão, e você precisa desenvolver mecanismos para entender as tendências de utilização. É aqui que o Performance Insights ajuda, automatizando a coleta e a retenção de dados.
Veja a seguir algumas métricas importantes:
- Métodos de acesso — Divisões de página — Isso pode causar gargalos de I/O (E/S) e números altos podem ser uma indicação de que uma atividade de manutenção é necessária, como a reconstrução de índices e a possibilidade de revisitar a configuração do fator de preenchimento.
- Bloqueios e Locks — A contenção de locks pode causar problemas de desempenho no SQL Server, e é importante rastrear essas informações não apenas para análise de tendências, mas também para descobrir SQLs que precisam ser ajustados para que o banco de dados tenha um melhor desempenho. Você pode rastrear os Processos Bloqueados e Número de Deadlocks.
- Gerenciador de memória — Concessões de Memória Pendentes podem ajudar a rastrear um gargalo de memória durante um período de tempo.
- Estatísticas de SQL — Há várias estatísticas de SQL disponíveis no Performance Insights que ajudam você a entender as tarefas que contribuem para o carregamento normal do banco de dados, como Solicitações em Lote, Compilações SQL e Recompilações SQL.
- Gerenciador de Buffer — A Expectativa de Duração de Páginas e a Proporção de Acertos de Cache de Buffer podem ajudá-lo a detectar pressão de memória. Leituras de Página versus Gravações de Página podem fornecer orientação sobre caminhos de otimização, por exemplo, se a indexação precisar ser revisada.
Essas métricas fornecem informações sobre o desempenho do SQL Server. Você pode se aprofundar nas métricas do sistema operacional e do banco de dados, incluindo métricas de desempenho, para entender a causa raiz do problema. A captura de tela a seguir mostra um exemplo dessas métricas.
DMVs e Repositório de Consultas
Depois de identificar uma anomalia, você pode usar as DMVs para se aprofundar e depurar os problemas de desempenho. Para obter mais informações, consulte Exibições de gerenciamento dinâmico do sistema.
A partir do SQL Server 2016, o Amazon RDS for SQL Server também oferece suporte ao Repositório de Consultas (Query Store), que você pode usar para rastrear e gerenciar planos de consulta para instruções SQL. Para obter mais informações, consulte Amazon RDS for SQL Server agora oferece suporte ao Microsoft SQL Server 2016.
Diagnosticando e depurando problemas: utilização da CPU
Vamos analisar um cenário comum em que a aplicação estava funcionando perfeitamente até ontem, e agora está tendo um desempenho degradado. Nesse caso de uso, você foi informado sobre isso por meio ou de um alerta do CloudWatch ou de reclamações de usuários.
Você começa a diagnosticar o problema investigando as métricas. Com o CloudWatch, você pode ver que a métrica de utilização da CPU é alta, talvez acima de 90%. Você quer saber se o processo do SQL Server está contribuindo para a alta porcentagem. Você pode fazer isso por meio do console do Amazon RDS, na guia Monitoramento, em Lista de Processos.
É aqui que o rastreamento da utilização de recursos da sua instância do RDS pode ajudar. Com os dados capturados, torna-se eficiente identificar tendências de uso da CPU ao longo do tempo. Com o Monitoramento Avancado, você pode traçar a tendência do uso da CPU da sua instância nos últimos 30 dias, o que pode indicar se isso é normal ou não.
A próxima etapa é usar os dados capturados no Performance Insights para identificar as consultas que estão contribuindo para a carga da CPU. A captura de tela a seguir mostra um gráfico com dados acumulados ao longo do tempo.
Com base neste gráfico, podemos ver que a CPU é o maior tipo de espera na instância e cresceu ao longo de um período de tempo. A tendência também fornece os dados necessários para o planejamento da capacidade.
Você pode ir mais a fundo em uma data ou horário específicos para ver uma lista das principais consultas T-SQL ordenadas por utilização da CPU. Você pode obter os planos de execução e mais detalhes sobre as consultas através das DMVs.
Neste exemplo, conseguimos identificar as três principais consultas que estão contribuindo para a alta carga da CPU. Além das consultas em si, você pode identificar os principais hosts e os principais usuários que estão executando estas consultas, o que torna o processo de troubleshooting ainda mais fácil.
Vamos usar a primeira consulta como exemplo. Para obter as estatísticas de execução e o plano de execução da consulta por meio do SQL Server Management Studio (SSMS), primeiro você precisa de algumas informações sobre a consulta, as quais podem ser obtidas pelo Performance Insights.
O SQL ID é o valor que você fornece às DMVs para obter as estatísticas e o plano de execução. Você precisa prefixar o SQL ID com 0x, conforme mostrado na captura de tela a seguir.
Depois de obter o plano de consulta, sua próxima etapa é otimizar a consulta usando métodos conhecidos de otimização de consultas.
Conclusão
Neste post, aprendemos sobre o Monitoramento Avançado (Enhanced Monitoring) e o Performance Insights do Amazon RDS for SQL Server, que fornece uma ótima maneira de capturar e analisar a integridade e os padrões de uso da instância. Ter essas informações ajuda você a otimizar e solucionar problemas de desempenho. Você pode usar o método deste post para ajudá-lo a melhorar o desempenho da sua instância.