Poznámka:
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete se zkusit přihlásit nebo změnit adresáře.
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete zkusit změnit adresáře.
Důležité
Automatické škálování LakeBase je v beta verzích v následujících oblastech: eastus2, westeurope, westus.
Automatické škálování LakeBase je nejnovější verze LakeBase s automatickým škálováním výpočetních prostředků, škálováním na nulu, větvení a okamžitým obnovením. Porovnání funkcí se službou Lakebase Provisioned najdete v tématu Volba mezi verzemi.
Řídicí panel Metriky v uživatelském rozhraní Lakebase poskytuje grafy pro monitorování metrik systému a databáze. K řídicímu panelu Metriky se dostanete z bočního panelu v aplikaci Lakebase. Mezi pozorovatelné metriky patří využití paměti RAM, využití procesoru, počty připojení, velikost databáze, zablokování, operace řádků, zpoždění replikace, výkon mezipaměti a velikost pracovní sady.
Řídicí panel zobrazuje metriky pro vybranou větev a výpočetní prostředky. Pomocí rozevíracích nabídek můžete zobrazit metriky pro jinou větev nebo výpočetní uzel. Můžete vybrat z předdefinovaných časových období (poslední hodina, poslední den, posledních 7 dnů) nebo zvolit Další možnosti (posledních 3 hodin, posledních 6 hodin, posledních 12 hodin, posledních 2 dnů nebo vlastní). Pomocí tlačítka Aktualizovat aktualizujte zobrazené metriky.
Principy neaktivních výpočetních jednotek
Pokud grafy nezobrazují žádná data, vaše výpočetní prostředky můžou být neaktivní kvůli škálování na nulu.
Pokud je výpočetní výkon neaktivní, hodnoty metriky se sníží na 0, protože k sestavě dat se vyžaduje aktivní výpočetní výkon. Neaktivní období se v grafech zobrazují jako diagonální vzor čáry.
Pokud grafy nezobrazují žádná data, zkuste vybrat jiné časové období nebo se vrátit později po shromáždění dalších dat o využití.
paměť RAM
Tento graf zobrazuje přidělenou paměť RAM a využití vybraných výpočetních prostředků v průběhu času.
Zahrnuje následující metriky:
Přiděleno: Množství přidělené paměti RAM.
Paměť RAM se přiděluje podle velikosti výpočetních prostředků nebo konfigurace automatického škálování . S automatickým škálováním se přidělená paměť RAM zvyšuje a snižuje podle toho, jak se výpočetní kapacita rozšiřuje a zmenšuje v reakci na zatížení. Pokud je povolené škálování na nulu a výpočetní prostředky po nečinnosti přejdou na nečinný stav, přidělená paměť RAM klesne na 0.
Použité: Množství využité paměti RAM.
Graf vykreslí čáru zobrazující využití paměti RAM. Pokud linka pravidelně dosahuje maximálně přidělené paměti RAM, zvažte zvýšení výpočetní kapacity. Možnosti velikosti výpočetních prostředků najdete v tématu Určení velikosti výpočetních prostředků.
Uložená v mezipaměti: Množství dat uložených v paměti předchozími dotazy a operacemi.
CPU
Tento graf zobrazuje přidělené využití procesoru a využití vybraných výpočetních prostředků v průběhu času.
Přiděleno: Množství přiděleného procesoru.
Procesor je přidělen podle velikosti výpočetních prostředků nebo konfigurace automatického škálování . Díky automatickému škálování se přidělené CPU zvyšuje a snižuje, jak váš výpočetní výkon škáluje nahoru a dolů v reakci na zátěž. Pokud je povolené škálování na nulu a výpočetní prostředky po nečinnosti přejdou na nečinný stav, přidělený procesor klesne na 0.
Použité: Množství využitého procesoru ve výpočetních jednotkách (CU).
Pokud vykreslovaná čára pravidelně dosahuje maximálního přiděleného procesoru, zvažte zvýšení velikosti výpočetních prostředků. Možnosti velikosti výpočetních prostředků najdete v tématu Určení velikosti výpočetních prostředků.
Počet připojení
Graf počet připojení zobrazuje maximální počet připojení, počet nečinných připojení, počet aktivních připojení a celkový počet připojení v průběhu času pro vybraný výpočetní výkon.
Aktivní: Počet aktivních připojení pro vybraný výpočetní výkon.
Monitorování aktivních připojení vám pomůže pochopit vaši úlohu databáze. Pokud je počet aktivních připojení konzistentně vysoký, může být vaše databáze zatížená velkým zatížením, což může vést k problémům s výkonem, jako jsou doby odezvy pomalých dotazů.
Nečinné: Počet neaktivních připojení pro vybraný výpočetní zdroj.
Nečinná připojení jsou otevřená, ale aktuálně se nepoužívají. I když je několik nečinných připojení obecně neškodných, velké množství může spotřebovávat nadbytečné prostředky, čímž zanechává méně prostoru pro aktivní připojení a potenciálně ovlivňuje výkon. Identifikace a zavření nepotřebných nečinných připojení vám může pomoct uvolnit prostředky.
Celkem: Součet aktivních a nečinných připojení pro vybraný výpočetní výkon.
Maximum: Maximální počet souběžných připojení povolených pro velikost výpočetních prostředků.
Čára Max vám pomůže vizualizovat, jak blízko dosáhnete limitu připojení. Pokud se vaše celková připojení blíží maximálnímu počtu, zvažte následující:
- Zvýšení velikosti výpočetních prostředků tak, aby umožňovalo více připojení
- Optimalizace správy připojení vaší aplikace (pomocí sdružování připojení, rychlé zavření nepoužívaných připojení a zabránění dlouhotrvajícím nečinným připojením)
Limit připojení je definován nastavením Postgres max_connections a je určen konfigurací velikosti výpočetních prostředků. Úplný seznam maximálních připojení podle velikosti výpočetní jednotky najdete v části Specifikace výpočetních jednotek.
Velikost databáze
Graf Velikost databáze zobrazuje logickou velikost dat (velikost skutečných dat) pro vybranou databázi nebo všechny databáze ve vybrané větvi.
Poznámka:
Logická velikost představuje velikost dat hlášených nástrojem Postgres, včetně tabulek a indexů.
Poznámka:
Metriky velikosti databáze se zobrazují jenom v době, kdy je výpočetní výkon aktivní. Když je výpočetní výkon nečinný, hodnoty velikosti databáze se nenahlásí a graf zobrazuje nulu, i když můžou být data přítomná.
Zablokování
Graf zablokování zobrazuje počet zablokování v průběhu času.
Zablokování nastane, když dvě nebo více transakcí současně blokují se navzájem tím, že drží prostředky, které ostatní transakce potřebují, čímž vytvářejí cyklus závislostí, který brání jakékoli transakci pokračovat. To může vést k problémům s výkonem nebo chybám aplikace. Další informace o deadlocích v Postgres najdete v dokumentaci k PostgreSQL týkající se deadlocků.
Řádky
Graf Řádky zobrazuje počet odstraněných, aktualizovaných a vložených řádků v průběhu času. Při restartování výpočetních prostředků se metriky řádků resetují na nulu.
Sledování vložených, aktualizovaných a odstraněných řádků v průběhu času poskytuje přehled o vzorech aktivity vaší databáze. Tato data můžete použít k identifikaci trendů nebo nesrovnalostí, jako jsou například špičky vložení nebo neobvyklý počet odstranění.
Poznámka:
Metriky řádků zaznamenávají pouze změny na úrovni řádků (INSERT, UPDATE, DELETE) a vylučují operace na úrovni tabulky, jako je TRUNCATE.
Zpoždění replikace v bajtech
Graf zpoždění replikace zobrazuje celkovou velikost, vyjádřenou v bajtech, dat odeslaných z primárního výpočetního uzlu, ale dosud neaplikovaných na repliku. Větší hodnota označuje vyšší backlog dat čekajících na replikaci, což může naznačovat problémy s propustností replikace nebo dostupností prostředků na replice.
Poznámka:
Tento graf je viditelný pouze při výběru výpočetní instance repliky pro čtení z rozbalovací nabídky Compute. Další informace o replikách pro čtení najdete v tématu Repliky pro čtení.
Zpoždění replikace v sekundách
Graf zpoždění replikace v sekundách zobrazuje časové zpoždění mezi poslední transakcí potvrzenou v primárním výpočetním objektu a aplikací této transakce na replice. Vyšší hodnota naznačuje, že replika je za primárním serverem, potenciálně kvůli latenci sítě, vysokému zatížení replikace nebo omezením prostředků repliky.
Poznámka:
Tento graf je viditelný pouze při výběru výpočetního prostředku repliky pro čtení z rozevírací nabídky Výpočty. Další informace o replikách pro čtení najdete v tématu Repliky pro čtení.
Míra úspěšnosti místní mezipaměti souborů
Graf četnosti přístupů do místní mezipaměti souborů zobrazuje procento žádostí o čtení obsluhovaných z místní mezipaměti souborů. Dotazy, které nejsou obsluhovány ze sdílených vyrovnávacích pamětí Postgres nebo z místní mezipaměti souborů načítají data z úložiště, což je nákladnější a může vést k pomalejšímu výkonu dotazů.
U úloh OLTP se snažte dosáhnout rychlosti ukládání do mezipaměti 99% nebo lépe. Pokud je vaše rychlost nižší než 99%, vaše pracovní sada se nemusí vejít do paměti, což vede k nižšímu výkonu. Pokud chcete zvýšit rychlost dosažení mezipaměti, zvyšte velikost výpočetních prostředků a rozšiřte místní mezipaměť souborů. Ideální poměr závisí na vaší úloze – úlohy se sekvenčními prohledáváními velkých tabulek mohou fungovat přijatelněji s mírně nižším poměrem.
:::Informace o místní mezipaměti souborů
Místní mezipaměť souborů (LFC) je vrstva ukládání do mezipaměti, která ukládá často přístupná data do místní paměti výpočetních prostředků. Při požadavku na data Postgres nejprve zkontroluje sdílené vyrovnávací paměti, poté LFC, a pokud je to nutné, načte data z úložiště. Velikost LFC se škáluje pomocí výpočetních prostředků – může využívat až 75% paměti RAM vašeho výpočetního prostředí. Například výpočetní prostředky s 8 GB paměti RAM mají 6 GB místní mezipaměti souborů. Pokud chcete dosáhnout optimálního výkonu, nastavte velikost výpočetních prostředků tak, aby se vaše pracovní sada vešla do místní mezipaměti souborů.
:::
Velikost pracovní sady
Vaše pracovní sada je velikost jedinečné sady stránek Postgres (relačních dat a indexů) přístupných v daném časovém intervalu. Pokud chcete dosáhnout optimálního výkonu a konzistentní latence, nastavte velikost výpočetních prostředků tak, aby se pracovní sada vešla do místní mezipaměti souborů pro rychlý přístup.
Graf velikosti pracovní sady vizualizuje množství dat, ke které se přistupuje (počítá se jako jedinečné stránky, ke které se přistupuje × velikosti stránky) v daném intervalu. Graf zobrazí:
5 min(5 minut): Data přístupná za posledních 5 minut.
15m (15 minut):: Data přístupná za posledních 15 minut.
1h (1 hodina): Data přístupná za poslední hodinu.
Velikost místní mezipaměti souborů: Velikost místní mezipaměti souborů určená velikostí výpočetních prostředků. Větší výpočetní prostředky mají větší mezipaměti.
Pro zajištění optimálního výkonu by měla být místní mezipaměť souborů větší než velikost pracovní sady pro daný časový interval. Pokud je velikost pracovní sady větší než velikost místní mezipaměti souborů, zvyšte maximální velikost výpočetních prostředků, abyste zlepšili rychlost dosažení mezipaměti a dosáhli lepšího výkonu. Informace o možnostech a specifikacích velikosti výpočetních prostředků najdete v tématu Specifikace výpočetních prostředků.
Pokud se vzor úloh v průběhu času moc nemění, porovnejte velikost 1hodinové pracovní sady s velikostí místní mezipaměti souborů a ujistěte se, že je velikost pracovní sady menší než velikost místní mezipaměti souborů.