Amazon Redshift 监控
在影响您的业务之前消除 Redshift 运行缓慢问题
Amazon Redshift 中的查询缓慢、超时和宕机可能导致分析和运营停滞。当性能下降时，每个团队——财务、运营、分析和客户服务——都会感受到影响。成本上升，报告延迟，决策者受损。
ManageEngine Applications Manager 的 Amazon Redshift 监控帮助您领先应对性能和成本挑战。实时获得 Redshift 集群的可见性，及早发现问题，优化性能，确保您的分析顺畅运行。
获取 Redshift 健康和性能的可视化
Applications Manager 的 Amazon Redshift 监控收集了按资源利用率、网络吞吐量、存储健康和查询性能分类的多种指标。这些指标对于跟踪 Redshift 集群以及领导节点和计算节点的健康和性能至关重要。
关注资源利用率
监控资源利用率可防止资源争用，提高并行性能，并确保所有节点的工作负载平衡。
CPU 利用率
高 CPU 使用率通常表示低效查询或资源密集型工作负载导致瓶颈。通过测量集群中所有节点（领导和计算）的总 CPU 使用率，快速识别瓶颈。
磁盘利用率
监控磁盘空间使用百分比，提供存储不足预警。通过在性能受影响之前触发清理、清扫或调整大小操作，防止磁盘饱和。
数据库连接数
监测活动数据库连接数，确保集群在容量范围内运行，避免资源争用。
读/写吞吐量
跟踪数据吞吐量，以衡量存储 I/O 效率并检测工作负载不平衡或磁盘争用。
网络吞吐量（入站/出站）
监控集群节点与客户端之间传输的数据量，检测可能影响查询性能或数据摄取速度的网络瓶颈。
监控查询健康状况和数据库工作负载
跟踪多个关键领域的综合指标，包括查询性能、资源利用率、工作负载管理和存储健康。快速定位查询变慢，消除低效扫描，即使在高峰负载期间也能保持可预测的响应时间。
- 监控查询持续时间（长、中、短）以识别影响用户体验的缓慢或低效查询。
- 跟踪每秒执行的查询数（查询吞吐量），包括长查询、中查询和短查询，帮助您衡量工作负载强度并调整并发以实现最佳性能。
- 详尽了解查询生命周期阶段，了解解析和优化 SQL 语句所花费的时间（查询规划时间）、在 WLM 队列中等待的时间（查询等待时间）、提交时间（查询提交时间）等。
- 跟踪 QueryExecutingRead、QueryExecutingUnload、QueryExecutingInsert、QueryExecutingDelete、QueryExecutingUpdate、QueryExecutingCtas、QueryExecutingCopy 等各阶段所用时间。
- 监控并发扩展指标，包括 ConcurrencyScalingClusters 和 ConcurrencyScalingSeconds，跟踪额外集群自动启动的频率及持续时间，用于处理查询工作负载高峰。这些指标帮助评估对并发扩展的依赖以维持峰值时的性能，优化集群规模，通过最小化不必要的扩展管理成本，并识别提升查询效率和工作负载分布的机会。
确保集群操作和网络性能的可靠性
实时查看连接健康、网络吞吐量和集群可用性。监控维护模式状态（集群状态）有助于确保操作或部署不会负面影响系统可用性或查询执行，因为集群维护或重启后，查询可能会短暂变慢。
利用节点级洞察优化集群效率
监控关键节点级指标，如读写吞吐量、入站和出站网络吞吐量及节点磁盘活动。这些洞察帮助您识别节点特定的瓶颈，检测工作负载分布不均，并确保每个计算节点高效运行。通过了解节点级性能，您可以主动解决吞吐量问题，平衡工作负载，保持所有节点的集群性能一致。
Applications Manager 还提供以下 Amazon 服务的监控支持：
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