Amazon Aurora DB是来自Amazon Web Services的关系数据库引擎，可以作为Amazon关系数据库服务(RDS)的一部分使用。由于兼容MySQL和PostgreSQL，并且是为云而建的，Amazon Aurora以开源数据库的简单性提供了安全性、可用性和可靠性。
使用Application Manager的AWS监控工具，您可以监控Amazon Aurora DB服务器集群和集群中的DB实例，检查主服务器(处理写操作)和单个Aurora副本(在多个服务器之间分配查询工作负载)的运行状况。
要调查性能问题并防止瓶颈，收集与四种基本资源(CPU、内存、磁盘和网络)有关的指标。可视化当前和历史资源使用情况，了解CPU利用率高的原因，并确保数据库实例没有内存限制。跟踪用户连接数，以确定如果看到较高的连接数(同时降低实例性能和响应时间)是否应该约束数据库连接。为MySQL、PostgreSQL等关系数据库引擎收集本地指标。
一致地检查磁盘空间消耗情况。收集读取和写入IOPS的指标，这表明数据库与备份存储的交互程度。了解I/O操作如何排队，以便您可以使存储卷与读写请求的数量保持同步。捕获查询延迟并测量I/O操作在磁盘级别上花费的时间。根据磁盘规范和服务器配置维护IOPS指标的期望值。确保您的存储卷为您的工作负载提供正确的性能。
收集网络吞吐量指标，跟踪进出客户端的网络流量，并保持域网络的预期吞吐量。如果延迟增加，请随时了解磁盘队列深度的状态。
全面了解您的Aurora DB集群的运行状况。Aurora支持从主实例创建最多15个读副本。监控副本的连接、吞吐量和查询性能，就像监控普通RDS实例一样。跟踪从主页面缓存更新到副本的延迟。管理任何读取副本的延迟时间，并确保延迟不会持续太长。监控任何依赖于Aurora的应用程序中慢读或慢写的事务延迟33-44根据您的性能要求识别慢查询。
跟踪查询吞吐量并确保正在执行查询。监控读和写命令的故障，以便更好地理解数据库的读/写平衡并识别潜在的瓶颈。获取DDL吞吐量并监控所有DDL请求(创建/更改/删除)的DDL延迟，以捕获查询性能的关键度量，无论查询是否来自查询缓存。获得关于查询量突然变化和吞吐量急剧下降的警报，因为这可能表明存在严重问题。
开始在您的环境中监控Amazon Aurora DB数据库。为阈值配置多个条件，并通过集成的性能问题和瓶颈通知通道获得通知。在最终用户遇到问题之前迅速采取补救措施。
通过应用程序管理器，您可以在系统范围内查看资源利用率、应用程序性能、AWS基础设施的运行状况和应用程序性能。开始使用Applications Manager的成熟的30天免费试用版来监控AWS环境。
