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# Surveillance des métriques d’un cluster de bases de données Amazon Aurora
Amazon Aurora utilise un cluster de serveurs de base de données répliqués. La surveillance d’un cluster Aurora requiert habituellement de vérifier l’intégrité de différentes instances de base de données. Les instances peuvent avoir des rôles spécialisés, gérant principalement des opérations d’écriture, seulement des opérations de lecture, ou une combinaison des deux. Vous surveillez également l’intégrité globale du cluster en mesurant le *décalage de réplication*. Il s’agit de la durée pendant laquelle les modifications apportées par une instance de base de données doivent être disponibles pour les autres instances.
**Topics**
+ [Plan de surveillance](#MonitoringOverview.plan)
+ [Référence des performances](#MonitoringOverview.baseline)
+ [Instructions sur les performances](#MonitoringOverview.guidelines)
+ [Surveillance des outils d’Amazon Aurora](MonitoringOverview.md)
+ [Affichage du statut du cluster](accessing-monitoring.md)
+ [Recommandations d’Amazon Aurora](monitoring-recommendations.md)
+ [Affichage des métriques dans la console Amazon RDS](USER_Monitoring.md)
+ [Affichage des métriques combinées avec le tableau de bord Performance Insights](Viewing_Unifiedmetrics.md)
+ [Surveillance des métriques (Amazon Aurora) avec Amazon CloudWatch](monitoring-cloudwatch.md)
+ [Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md)
+ [Surveillance de la charge de la base de données avec Performance Insights sur](USER_PerfInsights.md)
+ [Analyse des anomalies de performance d'Aurora avec Amazon DevOps Guru pour Amazon RDS](devops-guru-for-rds.md)
+ [Surveillance des métriques du système d’exploitation à l’aide de la Surveillance améliorée](USER_Monitoring.OS.md)
+ [Référence des métriques pour Amazon Aurora](metrics-reference.md)
## Plan de surveillance
Avant de commencer la surveillance de , créez un plan de surveillance. Ce plan doit répondre aux questions suivantes :
+ Quels sont les objectifs de la surveillance ?
+ Quelles sont les ressources à surveiller ?
+ A quelle fréquence les ressources doivent-elles être surveillées ?
+ Quels outils de surveillance utiliser ?
+ Qui exécute les tâches de surveillance ?
+ Qui doit être informé en cas de problème ?
## Référence des performances
Pour atteindre vos objectifs de surveillance, vous devez établir une référence. Pour ce faire, mesurez les performances dans différentes conditions de charge et à différents moments dans votre environnement Amazon Aurora. Vous pouvez surveiller les métriques suivantes :
+ Débit réseau
+ Connexions client
+ I/O pour les opérations de lecture, d’écriture ou de métadonnées
+ Soldes de crédit en rafales pour vos instances de base de données
Nous vous recommandons de stocker les données de performances historiques pour Amazon Aurora. À l’aide des données stockées, vous pouvez comparer les performances actuelles aux tendances passées. Vous pouvez également faire la distinction entre les modèles normaux de performances et les anomalies, puis concevoir des techniques pour résoudre les problèmes.
## Instructions sur les performances
En général, les valeurs acceptables pour les métriques de performances dépendent de l’activité de votre application par rapport à votre référence. Enquêtez sur les écarts cohérents ou tendanciels de vos données de référence. Les métriques suivantes sont souvent à l’origine des problèmes de performances :
+ **Forte utilisation de l’UC et de la RAM** – Des valeurs importantes de l’utilisation de l’UC et de la RAM peuvent être appropriées, si elles sont conformes aux objectifs pour votre application (comme le débit ou la simultanéité).
+ **Utilisation de l’espace disque** – Enquêtez sur l’utilisation de l’espace disque si l’espace utilisé est constamment égal ou supérieur à 85 pour cent de l’espace disque total. Voyez s’il est possible de supprimer des données de l’instance ou d’archiver des données sur un système différent pour libérer de l’espace.
+ **Trafic réseau** – Pour le trafic réseau, discutez avec votre administrateur pour connaître le débit attendu pour votre domaine réseau et votre connexion Internet. Enquêtez sur le trafic réseau si le débit est constamment inférieur à vos attentes.
+ **Connexions de la base de données** – Envisagez de limiter les connexions de la base de données si vous constatez un nombre important de connexions utilisateur en même temps qu’une baisse des performances de l’instance et des temps de réponse. Le bon nombre de connexions utilisateur pour votre instance de base de données dépend de votre classe d’instance et de la complexité des opérations exécutées. Pour déterminer le nombre de connexions de la base de données, associez votre instance de base de données à un groupe de paramètres dans lequel le paramètre `User Connections` est configuré sur une autre valeur que 0 (illimité). Vous pouvez utiliser un groupe de paramètres existant ou en créer un nouveau. Pour plus d’informations, consultez [Groupes de paramètres pour Amazon Aurora](USER_WorkingWithParamGroups.md).
+ **Métriques IOPS** – Les valeurs attendues pour les métriques d’IOPS dépendent de la spécification du disque et de la configuration du serveur, donc utilisez vos données de référence pour connaître les caractéristiques typiques. Enquêtez si les valeurs sont constamment différentes de vos données de référence. Pour de meilleures performances IOPS, veillez à ce que votre ensemble de travail typique puisse être chargé en mémoire pour minimiser les opérations de lecture et écriture.
Lorsque les performances se situent en dehors de votre de base établie, vous devrez peut-être apporter des modifications pour optimiser la disponibilité de votre base de données pour votre charge de travail. Par exemple, vous devrez peut-être modifier la classe d’instance de votre instance de base de données. Ou encore, modifier le nombre d’instances de base de données et de réplicas en lecture disponibles pour les clients.
# Surveillance des outils d’Amazon Aurora
La surveillance joue un rôle important dans le maintien de la fiabilité, de la disponibilité et des performances d', d'Amazon Aurora et de vos autres AWS solutions. AWS fournit divers outils de surveillance pour surveiller Amazon Aurora, signaler un problème et prendre des mesures automatiques le cas échéant.
**Topics**
+ [Outils de surveillance automatique](#MonitoringOverview.tools.automated)
+ [Outils de surveillance manuelle](#monitoring_manual_tools)
## Outils de surveillance automatique
Nous vous recommandons d’automatiser le plus possible les tâches de supervision.
**Topics**
+ [État et recommandations de du cluster Amazon Aurora](#MonitoringOverview.tools.automated.rds)
+ [CloudWatch Métriques Amazon pour )](#MonitoringOverview.tools.automated.integrated)
+ [Analyse des performances d’Amazon RDS et surveillance du système d’exploitation](#MonitoringOverview.tools.automated.metrics.rds)
+ [Services intégrés](#MonitoringOverview.tools.automated.integrated.events-logs-streams)
### État et recommandations de du cluster Amazon Aurora
Vous pouvez utiliser les outils automatiques suivants pour surveiller Amazon Aurora et signaler un problème éventuel :
+ État du **cluster d' Amazon Aurora : consultez** les informations relatives à l'état actuel de votre cluster d' à l'aide de la console Amazon RDS, de l'API RDS ou de l' AWS CLI API RDS.
+ Recommandations de **Amazon Aurora** — Consultez les recommandations automatisées pour les ressources de base de données, telles que les instances de base de données, les clusters de bases de données, et les groupes de paramètres de cluster de bases de données. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Recommandations d’Amazon Aurora](monitoring-recommendations.md).
### CloudWatch Métriques Amazon pour )
Amazon Aurora s'intègre à Amazon CloudWatch pour des fonctionnalités de surveillance supplémentaires.
+ **Amazon CloudWatch** — Ce service surveille vos AWS ressources et les applications que vous utilisez AWS en temps réel. Vous pouvez utiliser les CloudWatch fonctionnalités Amazon suivantes avec Amazon Aurora :
+ ** CloudWatch Métriques Amazon** — Amazon Aurora envoie automatiquement des métriques CloudWatch toutes les minutes pour chaque base de données active. Vous n'avez pas à payer de frais supplémentaires pour les métriques Amazon RDS dans CloudWatch. Pour plus d’informations, consultez [CloudWatch Métriques Amazon pour Amazon Aurora](Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.md)
+ ** CloudWatch Alarmes Amazon** — Vous pouvez regarder une seule métrique Amazon Aurora sur une période donnée. Vous pouvez ensuite effectuer une ou plusieurs actions en fonction de la valeur de la métrique selon le seuil que vous définissez.
### Analyse des performances d’Amazon RDS et surveillance du système d’exploitation
Vous pouvez utiliser les outils automatisés suivants pour surveiller les performances d’Amazon Aurora :
+ **Amazon RDS Performance Insights** : pour évaluer rapidement la charge sur votre base de données et déterminer où et quand prendre des mesures. Pour plus d’informations, consultez [Surveillance de la charge de la base de données avec Performance Insights sur ](USER_PerfInsights.md).
+ **Surveillance améliorée Amazon RDS** : consultez les métriques en temps réel pour le système d’exploitation. Pour plus d’informations, consultez [Surveillance des métriques du système d’exploitation à l’aide de la Surveillance améliorée](USER_Monitoring.OS.md).
### Services intégrés
Les AWS services suivants sont intégrés à Amazon Aurora :
+ *Amazon EventBridge* est un service de bus d'événements sans serveur qui permet de connecter facilement vos applications à des données provenant de diverses sources. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Surveillance des événements Amazon Aurora](working-with-events.md).
+ *Amazon CloudWatch Logs* vous permet de surveiller, de stocker et d'accéder à vos fichiers journaux à partir d' CloudTrail, d'instances Amazon Aurora et d'autres sources. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Surveillance des fichiers journaux Amazon Aurora](USER_LogAccess.md).
+ *AWS CloudTrail* capture les appels d’API et les événements associés créés par votre Compte AWS ou au nom de celui-ci et livre les fichiers journaux dans un compartiment Amazon S3 que vous spécifiez. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Surveillance des appels d'API Amazon Aurora dansAWS CloudTrail](logging-using-cloudtrail.md).
+ *Database Activity Streams* est une fonctionnalité Amazon Aurora qui fournit un near-real-time flux d'activité dans votre de cluster de base de données . Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Surveillance d’Amazon Aurora à l’aide des flux d’activité de base de données](DBActivityStreams.md).
+ *DevOpsGuru for RDS* est une fonctionnalité d'Amazon DevOps Guru qui applique l'apprentissage automatique aux métriques Performance Insights pour les bases de données Amazon Aurora. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Analyse des anomalies de performance d'Aurora avec Amazon DevOps Guru pour Amazon RDS](devops-guru-for-rds.md).
## Outils de surveillance manuelle
Vous devez surveiller manuellement les éléments non couverts par les CloudWatch alarmes. Les tableaux de bord Amazon RDS AWS Trusted Advisor et d'autres AWS consoles fournissent une at-a-glance vue d'ensemble de l'état de votre AWS environnement. CloudWatch Nous recommandons de consulter également les fichiers journaux sur votre instance de base de données.
+ À partir de la console Amazon RDS, vous pouvez surveiller les éléments suivants pour vos ressources :
+ Nombre de connexions à une instance de base de données
+ Quantité d’opérations de lecture et d’écriture à une instance de base de données
+ Volume de stockage en cours d’utilisation par une instance de base de données
+ Quantité de mémoire et d’UC utilisée pour une instance de base de données
+ Quantité de trafic réseau en direction et à partir d’une instance de base de données
+ À partir du Trusted Advisor tableau de bord, vous pouvez consulter les contrôles d'optimisation des coûts, de sécurité, de tolérance aux pannes et d'amélioration des performances suivants :
+ Instances de base de données Amazon RDS inactives
+ Risque lié à l’accès aux groupes de sécurité Amazon RDS
+ Sauvegardes Amazon RDS
+ Multi-AZ Amazon RDS
+ Aurora Accessibilité d’instance de base de données
Pour plus d’informations sur ces vérifications, consultez [Bonnes pratiques Trusted Advisor (Checks)](https://aws.amazon.com/premiumsupport/trustedadvisor/best-practices/).
+ CloudWatch la page d'accueil montre :
+ Alarmes et statuts en cours
+ Graphiques des alarmes et des ressources
+ Statut d’intégrité du service
En outre, vous pouvez CloudWatch effectuer les opérations suivantes :
+ Créer des [tableaux de bord personnalisés](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/DeveloperGuide/CloudWatch_Dashboards.html) pour surveiller les services qui vous intéressent.
+ Données de métriques de graphiques pour résoudre les problèmes et découvrir les tendances.
+ Recherchez et parcourez tous les indicateurs de vos AWS ressources.
+ Créer et Modifier des alarmes pour être informé des problèmes.
# Affichage du statut du cluster
En utilisant la console Amazon RDS, vous pouvez accéder rapidement au statut du cluster de bases de données.
**Topics**
+ [Affichage d’un cluster de bases de données Amazon Aurora](#Aurora.Viewing)
+ [Affichage du statut du cluster de bases de données](#Aurora.Status)
+ [Affichage de l'état d'une instance de base de données dans un cluster Aurora](#Overview.DBInstance.Status)
## Affichage d’un cluster de bases de données Amazon Aurora
Vous disposez de plusieurs options pour afficher des informations sur vos clusters de bases de données Amazon Aurora et les instances de base de données dans vos clusters de bases de données.
+ Vous pouvez afficher des clusters de bases de données et des instances de base de données dans la console Amazon RDS en choisissant **Bases de données** dans le panneau de navigation.
+ Vous pouvez obtenir des informations sur le cluster de bases de données et les instances de base de données à l'aide du AWS Command Line Interface (AWS CLI).
+ Vous pouvez obtenir des informations sur le cluster de bases de données et l’instance de base de données à l’aide de l’API Amazon RDS.
### Console
Dans la console Amazon RDS, vous pouvez afficher les détails d’un cluster de bases de données en choisissant **Bases de données** dans le panneau de navigation de la console. Vous pouvez également afficher les détails des instances de base de données qui sont membres d’un cluster de bases de données Amazon Aurora.
**Pour afficher ou modifier les clusters de bases de données dans la console Amazon RDS**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation, choisissez **Bases de données**.
1. Choisissez dans la liste le nom du cluster de bases de données Aurora que vous souhaitez visualiser.
Par exemple, l’image suivante affiche la page de détails pour le cluster DB nommé `aurora-test`. Le cluster de bases de données a quatre instance affichées dans la liste des identifiants de bases de données. L’instance de base de données d’enregistreur, `dbinstance4`, est l’instance principale du cluster de bases de données.
![\[Affichage d’un cluster de bases de données Amazon Aurora\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/AuroraView01.png)
1. Pour modifier un cluster de bases de données, choisissez ce dernier dans la liste, puis choisissez **Modify** (Modifier).
**Pour afficher ou modifier les instances d’un cluster de bases de données dans la console Amazon RDS**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation, choisissez **Bases de données**.
1. Effectuez l’une des actions suivantes :
+ Pour afficher une instance de base de données, choisissez-en une dans la liste qui est membre du cluster de bases de données Aurora.
Par exemple, si vous choisissez l’identifiant de l’instance de base de données `dbinstance4`, la console affiche la page de détails de l’instance de base de données `dbinstance4`, comme le montre l’image suivante.
![\[Affichage d’une instance de base de données Amazon Aurora\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/AuroraView02.png)
+ Pour modifier une instance de base de données, choisissez l’instance de base de données dans la liste et sélectionnez **Modify** (Modifier). Pour plus d’informations sur la modification d’un cluster, consultez [Modification d’un cluster de bases de données Amazon Aurora](Aurora.Modifying.md).
### AWS CLI
Pour afficher les informations du cluster de base de données à l'aide de AWS CLI, utilisez la [describe-db-clusters](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/describe-db-clusters.html)commande. Par exemple, la AWS CLI commande suivante répertorie les informations du cluster de base de données pour tous les clusters de base de données de la `us-east-1` région de modification pour le AWS compte configuré.
```
aws rds describe-db-clusters --region us-east-1
```
La commande renvoie le résultat suivant si vous êtes AWS CLI configuré pour une sortie JSON.
```
{
"DBClusters": [
{
"Status": "available",
"Engine": "aurora-mysql",
"Endpoint": "sample-cluster1.cluster-123456789012.us-east-1.rds.amazonaws.com"
"AllocatedStorage": 1,
"DBClusterIdentifier": "sample-cluster1",
"MasterUsername": "mymasteruser",
"EarliestRestorableTime": "2023-03-30T03:35:42.563Z",
"DBClusterMembers": [
{
"IsClusterWriter": false,
"DBClusterParameterGroupStatus": "in-sync",
"DBInstanceIdentifier": "sample-replica"
},
{
"IsClusterWriter": true,
"DBClusterParameterGroupStatus": "in-sync",
"DBInstanceIdentifier": "sample-primary"
}
],
"Port": 3306,
"PreferredBackupWindow": "03:34-04:04",
"VpcSecurityGroups": [
{
"Status": "active",
"VpcSecurityGroupId": "sg-ddb65fec"
}
],
"DBSubnetGroup": "default",
"StorageEncrypted": false,
"DatabaseName": "sample",
"EngineVersion": "5.7.mysql_aurora.2.11.0",
"DBClusterParameterGroup": "default.aurora-mysql5.7",
"BackupRetentionPeriod": 1,
"AvailabilityZones": [
"us-east-1b",
"us-east-1c",
"us-east-1d"
],
"LatestRestorableTime": "2023-03-31T20:06:08.903Z",
"PreferredMaintenanceWindow": "wed:08:15-wed:08:45"
},
{
"Status": "available",
"Engine": "aurora-mysql",
"Endpoint": "aurora-sample.cluster-123456789012.us-east-1.rds.amazonaws.com",
"AllocatedStorage": 1,
"DBClusterIdentifier": "aurora-sample-cluster",
"MasterUsername": "mymasteruser",
"EarliestRestorableTime": "2023-03-30T10:21:34.826Z",
"DBClusterMembers": [
{
"IsClusterWriter": false,
"DBClusterParameterGroupStatus": "in-sync",
"DBInstanceIdentifier": "aurora-replica-sample"
},
{
"IsClusterWriter": true,
"DBClusterParameterGroupStatus": "in-sync",
"DBInstanceIdentifier": "aurora-sample"
}
],
"Port": 3306,
"PreferredBackupWindow": "10:20-10:50",
"VpcSecurityGroups": [
{
"Status": "active",
"VpcSecurityGroupId": "sg-55da224b"
}
],
"DBSubnetGroup": "default",
"StorageEncrypted": false,
"DatabaseName": "sample",
"EngineVersion": "5.7.mysql_aurora.2.11.0",
"DBClusterParameterGroup": "default.aurora-mysql5.7",
"BackupRetentionPeriod": 1,
"AvailabilityZones": [
"us-east-1b",
"us-east-1c",
"us-east-1d"
],
"LatestRestorableTime": "2023-03-31T20:00:11.491Z",
"PreferredMaintenanceWindow": "sun:03:53-sun:04:23"
}
]
}
```
### API RDS
Pour afficher les informations du cluster de bases de données à l'aide de l'API Amazon RDS, utilisez l'DBClustersopération [Describe](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_DescribeDBClusters.html).
## Affichage du statut du cluster de bases de données
L'état d'un cluster de base de données indique son état de fonctionnement actuel. Vous pouvez consulter l'état d'un cluster de base de données et des instances de cluster à l'aide de la console Amazon RDS, de l' AWS CLI API ou de l'API.
**Note**
Aurora utilise également un autre statut appelé *état de la maintenance*, qui est affiché dans la colonne **Maintenance** de la console Amazon RDS. Cette valeur indique l’état de tout correctif de maintenance qui doit être appliqué à un cluster de bases de données. L’état de la maintenance est indépendant du statut de cluster de bases de données. Pour plus d’informations sur le statut de la maintenance, consultez [Appliquer des mises à jour à un cluster d' de base de données](USER_UpgradeDBInstance.Maintenance.md#USER_UpgradeDBInstance.OSUpgrades).
Recherchez les valeurs d’état possibles pour les clusters de bases de données dans le tableau suivant.
| Statut du cluster de bases de données | Facturé | Description |
| --- | --- | --- |
| Disponible | Facturé | Le cluster de base de données est disponible pour des modifications. Lorsqu’un cluster Aurora sans serveur est disponible et mis en pause, vous êtes facturé uniquement pour le stockage. |
| Backing-up | Facturé | Le cluster de bases de données est en cours de sauvegarde. |
| Backtracking | Facturé | Le cluster de bases de données est en cours de retour en arrière. Ce statut s’applique uniquement à Aurora MySQL. |
| Cloning-failed | Non facturé | Échec du clonage d’un cluster de bases de données |
| Création | Non facturé | Le cluster de bases de données est en cours de création. Le cluster de bases de données n’est pas accessible pendant sa création. |
| Suppression en cours | Non facturé | Le cluster de bases de données est en cours de suppression. |
| Failing-over | Facturé | Un basculement à partir de l’instance principale vers un réplica Aurora est en cours. |
| Inaccessible-encryption-credentials | Non facturé | Le AWS KMS key fichier utilisé pour chiffrer ou déchiffrer le cluster de base de données n'est pas accessible ni récupéré. |
| **Inaccessible-encryption-credentials-recoverable** | Facturé pour stockage | La clé KMS utilisée pour chiffrer ou déchiffrer le cluster de bases de données n’est pas accessible. Cependant, si la clé KMS est active, le redémarrage du cluster de bases de données peut la récupérer. Pour plus d’informations, consultez [Chiffrement d’un cluster de bases de données Amazon Aurora](Overview.Encryption.md#Overview.Encryption.Enabling). |
| Maintenance | Facturé | Amazon RDS applique une mise à jour de maintenance au cluster de bases de données. Cet état est utilisé pour la maintenance de niveau de cluster de bases de données que RDS planifie suffisamment à l’avance. |
| Migrating | Facturé | Un instantané de cluster de bases de données est en cours de restauration à partir d’un cluster de bases de données. |
| Migration-failed | Non facturé | Échec d’une migration. |
| Modification | Facturé | Le cluster de bases de données est en cours de modification en raison d’une demande du client de modification du cluster de bases de données. |
| Promoting | Facturé | Un réplica en lecture est en cours de promotion dans un cluster de bases de données autonome. |
| Preparing-data-migration | Facturé | Amazon RDS prépare la migration des données vers Aurora. |
| Renommage | Facturé | Le cluster de bases de données est train d’être renommée en raison d’une demande du client pour la renommer. |
| Resetting-master-credentials | Facturé | Les informations d’identification principales du cluster de bases de données sont en cours de réinitialisation en raison d’une demande du client pour les réinitialiser. |
| Démarrage en cours | Facturé pour stockage | Le cluster de bases de données démarre. |
| Arrêté(e) | Facturé pour stockage | Le cluster de bases de données est arrêté. |
| Arrêt en cours | Facturé pour stockage | Le cluster de bases de données s’arrête. |
| Storage-optimization | Facturé | Votre instance de base de données est modifiée afin de changer la taille ou le type de stockage. L’instance de base de données est entièrement opérationnelle. Toutefois, tant que l’état de votre instance de base de données est **storage-optimization**, vous ne pouvez pas demander de modification au niveau de son stockage. Le processus d'optimisation du stockage est généralement court mais peut parfois prendre jusqu'à 24 heures ou même davantage. |
| Update-iam-db-auth | Facturé | L’autorisation IAM pour le cluster de bases de données est en cours de mise à jour. |
| Upgrading | Facturé | La version du moteur du cluster de bases de données ou du système d’exploitation est en cours de mise à niveau. |
| **échec de la mise à niveau** | Non facturé | Le cluster de base de données n'a pas pu être mis à niveau vers une version prise en charge. Aurora crée un instantané final avec le préfixe`rds-final`. |
### Console
**Pour afficher le statut d’un cluster de bases de données**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation, choisissez **Bases de données**.
La **Databases page** (page Bases de données) apparaît avec la liste des clusters de bases de données. Pour chaque cluster de bases de données, la valeur de statut est affichée.
![\[Affichage du statut d’un cluster de bases de données\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Aurora_cluster_status.png)
### INTERFACE DE LIGNE DE COMMANDE (CLI)
Pour afficher uniquement l'état des clusters de base de données, utilisez la requête suivante dans AWS CLI.
```
aws rds describe-db-clusters --query 'DBClusters[*].[DBClusterIdentifier,Status]' --output table
```
## Affichage de l'état d'une instance de base de données dans un cluster Aurora
L'état d'une instance de base de données dans un cluster Aurora indique son état de fonctionnement actuel. Vous pouvez utiliser les procédures suivantes pour afficher l'état de l'instance de base de données d'un cluster dans la console Amazon RDS, dans la AWS CLI commande ou dans le fonctionnement de l'API.
**Note**
Amazon RDS utilise également un autre statut appelé *état de la maintenance*, qui est affiché dans la colonne **Maintenance** de la console Amazon RDS. Cette valeur indique l’état de tout correctif de maintenance qui doit être appliqué à une instance de base de données. L’état de la maintenance est indépendant du statut de l’instance de base de données. Pour plus d’informations sur le statut de la maintenance, consultez [Appliquer des mises à jour à un cluster d' de base de données](USER_UpgradeDBInstance.Maintenance.md#USER_UpgradeDBInstance.OSUpgrades).
Recherchez les valeurs d’état possibles pour les instances de base de données dans le tableau suivant. Il indique également si vous serez facturé pour l’instance de base de données et son stockage, uniquement pour le stockage, ou si vous ne serez pas facturé. Pour tous les statuts d’instance de base de données, vous êtres toujours facturé pour l’utilisation de la sauvegarde.
| Statut d’instance de bases de données | Facturé | Description |
| --- | --- | --- |
| **available** | Facturé | L'instance de base de données est disponible pour des modifications. |
| **backing-up** | Facturé | L’instance de base de données est en cours de sauvegarde. |
| backtracking | Facturé | Un retour en arrière est en cours pour l’instance de base de données. Ce statut s’applique uniquement à Aurora MySQL. |
| **configuring-enhanced-monitoring** | Facturé | La surveillance améliorée est en cours d’activation ou de désactivation pour cette instance de base de données. |
| **configuring-iam-database-auth** | Facturé | Gestion des identités et des accès AWS L'authentification de base de données (IAM) est activée ou désactivée pour cette instance de base de données. |
| **configuring-log-exports** | Facturé | La publication de fichiers CloudWatch journaux sur Amazon Logs est activée ou désactivée pour cette instance de base de données. |
| **converting-to-vpc** | Facturé | L’instance de base de données est en cours de conversion depuis une instance qui ne se trouve pas dans un Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) vers une instance qui est dans un Amazon VPC. |
| **creating** | Non facturé (non PITR) Facturé (PITR uniquement) | L’instance de base de données est en cours de création. L’instance de base de données n’est pas accessible pendant sa création. Si vous restaurez une base de données pendant la point-in-time restauration (PITR), vous êtes facturé alors que la base de données est en cours de **création**. C’est le seul scénario dans lequel l’état de **création** encourt des frais. |
| **delete-precheck** | Non facturé | Amazon RDS est en train de vérifier que les répliques de lecture peuvent être supprimées en toute sécurité. |
| **deleting** | Non facturé | L’instance de base de données est en cours de suppression. |
| **failed** | Non facturé | L’instance de base de données a échoué et Amazon RDS ne peut pas la récupérer. Effectuez une point-in-time restauration à l'heure de restauration la plus récente de l'instance de base de données pour récupérer les données. |
| **inaccessible-encryption-credentials** | Non facturé | Le fichier AWS KMS key utilisé pour chiffrer ou déchiffrer l'instance de base de données ne peut pas être consulté ni récupéré. |
| **inaccessible-encryption-credentials-recoverable** | Facturé pour stockage | La clé KMS utilisée pour chiffrer ou déchiffrer l’instance de base de données n’est pas accessible. Toutefois, si la clé KMS est active, le redémarrage de l’instance de base de données peut la récupérer. Pour plus d’informations, consultez [Chiffrement d’un cluster de bases de données Amazon Aurora](Overview.Encryption.md#Overview.Encryption.Enabling). |
| **incompatible-create** | Non facturé | Amazon RDS tente de créer une instance de base de données, mais n’y parvient pas, car les ressources sont incompatibles avec votre instance de base de données. Cette situation peut se produire si, par exemple, le profil de votre instance de base de données ne dispose pas des autorisations appropriées. |
| **incompatible-network** | Non facturé | Amazon RDS tente d’effectuer une action de récupération sur une instance de base de données, mais n’y parvient pas, car l’état du VPC empêche l’exécution de l’action. Cette situation peut se produire si, par exemple, toutes les adresses IP disponibles d’un sous-réseau sont en cours d’utilisation et qu’Amazon RDS ne peut pas obtenir d’adresse IP pour l’instance de base de données. |
| **incompatible-option-group** | Facturé | Amazon RDS a tenté d’appliquer une modification du groupe d’options, mais n’y parvient pas, et Amazon RDS ne peut pas rétablir l’état antérieur du groupe options. Pour plus d’informations, consultez la liste **Événements récents** de l’instance de base de données. Cette situation peut se produire si, par exemple, le groupe d’options contient une option telle que TDE et que l’instance de base de données ne comporte pas d’informations chiffrées. |
| **incompatible-parameters** | Facturé | Amazon RDS ne peut pas démarrer l’instance de base de données, car les paramètres spécifiés dans le groupe de paramètres de base de données de l’instance ne sont pas compatibles avec l’instance. Annulez les modifications des paramètres ou rendez-les compatibles avec l’instance de base de données pour rétablir l’accès à votre instance. Pour en savoir plus sur les paramètres incompatibles, consultez la liste **Événements récents** correspondant à l’instance de base de données. |
| **incompatible-restore** | Non facturé | Amazon RDS ne peut pas effectuer de point-in-time restauration. Parmi les causes courantes de ce statut figurent l’utilisation des tables temporaires ou des tables MyISAM avec MySQL. |
| insufficient-capacity | Non facturé | Amazon RDS ne peut pas créer votre instance, car la capacité disponible est insuffisante. Pour créer votre instance de base de données dans la même AZ avec le même type d’instance, supprimez votre instance de base de données, attendez quelques heures et essayez de la recréer. En variante, vous pouvez créer une nouvelle instance en utilisant une classe d’instances différente ou AZ. |
| **maintenance** | Facturé | Amazon RDS applique une mise à jour de maintenance à l’instance base de données. Cet état est utilisé pour la maintenance de niveau d’instance que RDS planifie suffisamment à l’avance. |
| **modifying** | Facturé | L’instance de base de données est en cours de modification en raison d’une demande du client de modification de l’instance. |
| **moving-to-vpc** | Facturé | L’instance de base de données est en cours de transfert vers un nouveau Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC). |
| **rebooting** | Facturé | L’instance de base de données est en cours de redémarrage en raison d’une demande du client ou d’un processus Amazon RDS nécessitant le redémarrage de l’instance. |
| **resetting-master-credentials** | Facturé | Les informations d’identification principales de l’instance de base de données sont en cours de réinitialisation en raison d’une demande du client pour les réinitialiser. |
| **renaming** | Facturé | L’instance de base de données est en cours de changement de nom en raison d’une demande du client pour la renommer. |
| **restore-error** | Facturé | L'instance de base de données a rencontré une erreur lors de la tentative de restauration depuis point-in-time ou vers un instantané. |
| **starting** | Facturé pour stockage | L’instance de base de données démarre. |
| **stopped** | Facturé pour stockage | L’instance de base de données est arrêtée. |
| **stopping** | Facturé pour stockage | L’instance de base de données est en cours d’arrêt. |
| **storage-config-upgrade** | Facturé | La configuration du système de fichiers de stockage de l’instance de base de données est en cours de mise à niveau. Ce statut s’applique uniquement aux bases de données vertes dans le cadre d’un déploiement bleu/vert, ou aux réplicas en lecture d’instances de base de données. |
| **storage-full** | Facturé | L’instance de base de données a atteint sa capacité de stockage allouée. Son statut est critique et nous vous recommandons de corriger ce problème immédiatement. Pour cela, mettez votre stockage à l’échelle en modifiant l’instance de base de données. Pour éviter cette situation, configurez les CloudWatch alarmes Amazon pour qu'elles vous avertissent lorsque l'espace de stockage est insuffisant. |
| storage-initialization | Facturé | L’instance de base de données charge des blocs de données depuis Amazon S3 afin d’optimiser les performances du volume après avoir été restaurée à partir d’un instantané. Elle reste disponible pour les opérations, mais les performances risquent de ne pas être optimales tant que l’initialisation n’est pas terminée. |
| **storage-optimization** | Facturé | Amazon RDS optimise le stockage de votre instance de base de données. Le processus d’optimisation du stockage est généralement court mais peut parfois prendre jusqu’à 24 heures ou même davantage. Pendant l’optimisation du stockage, l’instance de base de données reste disponible. L’optimisation du stockage est un processus d’arrière-plan qui n’affecte pas la disponibilité de l’instance. |
| **upgrading** | Facturé | La version du moteur de base de données ou du système d’exploitation est en cours de mise à niveau. |
| **échec de la mise à niveau** | Non facturé | L'instance de base de données n'a pas pu être mise à niveau vers une version prise en charge. Aurora crée un instantané final avec le préfixe`rds-final`. |
### Console
**Pour afficher le statut d’une l’instance de base de données**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation, choisissez **Bases de données**.
La **Databases page** (page Bases de données) apparaît avec la liste des instances de base de données. Pour chaque instance de la base de données dans un cluster, la valeur du statut est affichée.
![\[Affichage du statut d’une l’instance de base de données\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Aurora_instance_status.png)
### INTERFACE DE LIGNE DE COMMANDE (CLI)
Pour afficher l'instance de base de données et ses informations d'état à l'aide de AWS CLI, utilisez la [describe-db-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/describe-db-instances.html)commande. Par exemple, la AWS CLI commande suivante répertorie toutes les informations relatives aux instances de base de données.
```
aws rds describe-db-instances
```
Pour afficher une instance de base de données spécifique et son état, appelez la [describe-db-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/describe-db-instances.html)commande avec l'option suivante :
+ `DBInstanceIdentifier` : nom de l’instance de base de données.
```
aws rds describe-db-instances --db-instance-identifier mydbinstance
```
Pour afficher uniquement le statut de toutes les instances de base de données, utilisez la requête suivante dans AWS CLI.
```
aws rds describe-db-instances --query 'DBInstances[*].[DBInstanceIdentifier,DBInstanceStatus]' --output table
```
### API
Pour consulter l'état de l'instance de base de données à l'aide de l'API Amazon RDS, appelez l'DBInstancesopération [Describe](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_DescribeDBInstances.html).
# Recommandations d’Amazon Aurora
Amazon Aurora fournit des recommandations automatisées pour les ressources de base de données, telles que les instances de base de données, les clusters de bases de données, et les groupes de paramètres de base de données. Ces recommandations fournissent des conseils quand aux bonnes pratiques en analysant la configuration du cluster de bases de données, la configuration de l’instance de base de données, son utilisation et les données de performances.
L’Analyse des performances d’Amazon RDS surveille des métriques spécifiques et crée automatiquement des seuils en analysant les niveaux susceptibles de poser problème pour une ressource spécifique. Lorsque les nouvelles valeurs métriques dépassent un seuil prédéfini sur une période donnée, Performance Insights génère une recommandation proactive. Cette recommandation permet d’éviter tout impact futur sur les performances de la base de données. Par exemple, la recommandation « Transaction inactive » est générée pour les instances Aurora PostgreSQL lorsque des sessions connectées à la base de données ne réalisent aucune activité, mais peuvent bloquer certaines ressources de la base de données. Pour bénéficier des recommandations proactives, vous devez activer Performance Insights avec une période de conservation payante. Pour en savoir plus sur l’activation de Performance Insights, consultez [Activation ou désactivation de l’Analyse des performances pour Aurora](USER_PerfInsights.Enabling.md). Pour en savoir plus sur la tarification et la conservation des données pour Performance Insights, consultez [Tarification et conservation des données pour Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md).
DevOps Guru for RDS surveille certaines métriques afin de détecter lorsque leur comportement devient particulièrement inhabituel ou anormal. Ces anomalies sont signalées sous forme d’insights réactifs accompagnés de recommandations. Par exemple, DevOps Guru for RDS peut vous recommander d’augmenter la capacité de l’UC ou d’examiner les événements d’attente qui contribuent à la charge de base de données. DevOps Guru for RDS fournit également des recommandations proactives basées sur des seuils. Pour bénéficier de ces recommandations, vous devez activer DevOps Guru for RDS. Pour en savoir plus sur l’activation de DevOps Guru for RDS, consultez [Activer DevOps Guru et spécifier la couverture des ressources](devops-guru-for-rds.md#devops-guru-for-rds.configuring.coverage).
Les recommandations peuvent se trouver dans l’un des états suivants : active, ignorée, en attente ou résolue. Les recommandations résolues sont disponibles pendant 365 jours.
Vous pouvez consulter ou ignorer les recommandations. Vous pouvez appliquer une recommandation active basée sur la configuration immédiatement, la planifier pour la prochaine fenêtre de maintenance ou l’ignorer. Dans le cas des recommandations proactives fondées sur des seuils et des recommandations réactives basées sur le machine learning, il convient d’examiner la cause proposée du problème avant de mettre en œuvre les actions recommandées pour le résoudre.
Les recommandations sont prises en charge dans les Régions AWS suivantes :
+ USA Est (Ohio)
+ USA Est (Virginie du Nord)
+ USA Ouest (Californie du Nord)
+ USA Ouest (Oregon)
+ Asie-Pacifique (Mumbai)
+ Asie-Pacifique (Séoul)
+ Asie-Pacifique (Singapour)
+ Asie-Pacifique (Sydney)
+ Asie-Pacifique (Tokyo)
+ Canada (Centre)
+ Europe (Francfort)
+ Europe (Irlande)
+ Europe (Londres)
+ Europe (Paris)
+ Europe (Stockholm)
+ Amérique du Sud (São Paulo)
Découvrez comment consulter, appliquer, ignorer et modifier les recommandations d’Amazon Aurora dans les sections suivantes.
**Topics**
+ [Affichage des recommandations Amazon Aurora](UserRecommendationsView.md)
+ [Application des recommandations Amazon Aurora](USERRecommendationsManage.ApplyRecommendation.md)
+ [Rejet des recommandations Amazon Aurora](USERRecommendationsManage.DismissRecommendation.md)
+ [Transformation des recommandations Amazon Aurora ignorées en recommandations actives](USERRecommendationsManage.DismissToActiveRecommendation.md)
+ [Référence des recommandations d’Amazon Aurora](USERRecommendationsManage.RecommendationReference.md)
# Affichage des recommandations Amazon Aurora
À l’aide de la console Amazon RDS, vous pouvez consulter les recommandations Amazon Aurora relatives aux ressources de votre base de données. Pour un cluster de bases de données, les recommandations s’affichent pour le cluster de bases de données et ses instances.
## Console
**Pour afficher les recommandations Amazon Aurora**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation, effectuez l’une des opérations suivantes :
+ Choisissez **Recommandations**. Le nombre de recommandations actives pour vos ressources et le nombre de recommandations avec le niveau de gravité le plus élevé générées le mois dernier sont disponibles à côté de **Recommandations**. Pour connaître le nombre de recommandations actives pour chaque niveau de gravité, choisissez celui qui indique le niveau de gravité le plus élevé.
![\[Sélectionner les recommandations dans la console\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/recommendations-select.png)
Par défaut, la page **Recommandations** affiche la liste des nouvelles recommandations du mois dernier. Amazon Aurora fournit des recommandations pour toutes les ressources de votre compte et trie les recommandations en fonction de leur gravité.
![\[Page de recommandations principale dans la console qui contient toutes les recommandations\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_List.png)
Vous pouvez choisir une recommandation pour consulter une section au bas de la page qui contient les ressources concernées et les détails de la manière dont la recommandation sera appliquée.
+ Sur la page **Bases de données**, sélectionnez **Recommandations** pour une ressource.
![\[Option de recommandation sélectionnée sur la page Bases de données dans la console\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_DBpage.png)
L’onglet **Recommandations** affiche les recommandations et leurs détails pour la ressource sélectionnée.
![\[Onglet Recommandations sur la page Bases de données dans la console\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/RecommendationsTab_DBpage.png)
Les informations suivantes sont disponibles pour les recommandations :
+ **Gravité** : niveau d’implication du problème. Les niveaux de gravité sont **Élevée**, **Moyenne**, **Faible** et **Informatif**.
+ **Détection** : nombre de ressources affectées et brève description du problème. Cliquez sur ce lien pour afficher la recommandation et les détails de l’analyse.
+ **Recommandation** : brève description de l’action recommandée à appliquer.
+ **Impact** : brève description de l’impact possible lorsque la recommandation n’est pas appliquée.
+ **Catégorie** : type de recommandation. Les catégories sont **Efficacité en matière de performance**, **Sécurité**, **Fiabilité**, **Optimisation des coûts**, **Excellence opérationnelle** et **Durabilité**.
+ **Statut** : statut actuel de la recommandation. Les statuts possibles sont **Toutes**, **Active**, **Rejetée**, **Résolue** et **En attente**.
+ **Heure de début** : heure à laquelle le problème a commencé. Par exemple, **il y a 18 heures**.
+ **Dernière modification** : heure à laquelle la recommandation a été mise à jour pour la dernière fois par le système en raison d’une modification de **Gravité**, ou heure à laquelle vous avez répondu à la recommandation. Par exemple, **Il y a 10 heures**.
+ **Heure de fin** : heure à laquelle le problème a pris fin. L’heure ne s’affiche pas en cas de problème persistant.
+ **Identifiant de ressource** : nom d’une ou de plusieurs ressources.
1. (Facultatif) Choisissez les opérateurs de **Gravité** ou de **Catégorie** dans le champ pour filtrer la liste des recommandations.
![\[Page Recommandations avec opération de gravité dans la console.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_Severity.png)
Les recommandations relatives à l’opération sélectionnée s’affichent.
1. (Facultatif) Choisissez l’un des statuts de recommandation suivants :
+ **Active** (valeur par défaut) : affiche les recommandations en cours que vous pouvez appliquer, planifier pour la prochaine fenêtre de maintenance ou rejeter.
+ **Toutes** : affiche toutes les recommandations avec leur statut actuel.
+ **Rejetée** : affiche les recommandations rejetées.
+ **Résolue** : affiche les recommandations qui ont été résolues.
+ **En attente** : affiche les recommandations dont les actions recommandées sont en cours ou planifiées pour la prochaine fenêtre de maintenance.
![\[Recommandations filtrées par statut dans la console\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_Status.png)
1. (Facultatif) Choisissez **Mode relatif** ou **Mode absolu** dans **Dernière modification** pour modifier la période. La page **Recommandations** affiche les recommandations générées au cours de la période. La période par défaut est le dernier mois. Dans le **Mode absolu**, vous pouvez choisir la période ou saisir l’heure dans les champs **Date de début** et **Date de fin**.
![\[Recommandations filtrées par période dans la console\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_TimeMode.png)
Les recommandations relatives à la période définie s’affichent.
Notez que vous pouvez consulter toutes les recommandations relatives aux ressources de votre compte en définissant la plage sur **Toutes**.
1. (Facultatif) Choisissez **Préférences** sur la droite pour personnaliser les détails à afficher. Vous pouvez choisir un format de page, renvoyer le texte à la ligne et autoriser ou masquer les colonnes.
1. (Facultatif) Choisissez une recommandation, puis **Afficher les détails**.
![\[Page Recommandations dans la console avec une recommandation sélectionnée et le bouton Afficher les détails sélectionné.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_viewDetailsSelect.png)
La page des détails de la recommandation s’affiche. Le titre indique le nombre total de ressources ainsi que le problème détecté et sa gravité.
Pour plus d'informations sur les composants figurant sur la page de détails d'une recommandation réactive basée sur les anomalies, consultez la section [Visualisation des anomalies réactives](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.analyzing.metrics.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
Pour plus d’informations sur les composants figurant sur la page de détails d’une recommandation proactive basée sur un seuil, consultez [Affichage des recommandations proactives de Performance Insights](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md).
Les autres recommandations automatiques affichent les composants suivants sur la page de détails de la recommandation :
+ **Recommandation** : un résumé de la recommandation et indiquant si une durée d’indisponibilité est nécessaire pour appliquer la recommandation.
![\[Page Détails des recommandations affichant la section Recommandation dans la console.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/RecommendationSummary.png)
+ **Ressources affectées** : détails des ressources affectées.
![\[Page Détails des recommandations affichant la section Ressources affectées dans la console.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_AffectedResources.png)
+ **Détails de la recommandation** : informations sur le moteur pris en charge, tout coût associé requis pour appliquer la recommandation et lien vers la documentation pour en savoir plus.
![\[Page Détails des recommandations affichant la section Détails de la recommandation dans la console.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/RecommendationDetails.png)
## INTERFACE DE LIGNE DE COMMANDE (CLI)
Pour consulter les recommandations Amazon RDS relatives aux instances de base de données ou aux clusters de bases de données, utilisez la commande suivante dans l’ AWS CLI.
```
aws rds describe-db-recommendations
```
## API RDS
Pour consulter les recommandations Amazon RDS à l'aide de l'API Amazon RDS, utilisez l'opération [DBRecommendationsDescribe](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_DescribeDBRecommendations.html).
# Application des recommandations Amazon Aurora
Pour appliquer les recommandations Amazon Aurora à l’aide de la console Amazon RDS, sélectionnez une recommandation basée sur la configuration ou une ressource affectée sur la page de détails. Choisissez ensuite d’appliquer la recommandation immédiatement ou de la planifier pour la fenêtre de maintenance suivante. Il peut être nécessaire de redémarrer la ressource pour que cette modification prenne effet. Pour quelques recommandations relatives aux groupes de paramètres de base de données, vous devrez peut-être redémarrer les ressources.
Les recommandations proactives ou réactives basées sur des seuils ne pourront pas être appliquées et peuvent nécessiter un examen supplémentaire.
## Console
**Pour appliquer une recommandation basée sur la configuration**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation, effectuez l’une des opérations suivantes :
+ Choisissez **Recommandations**.
La page **Recommandations** contenant la liste de toutes les recommandations s’affiche.
+ Dans la page des bases de données, choisissez **Bases de données**, puis **Recommandations** pour une ressource.
Les détails s’affichent dans l’onglet **Recommandations** pour la recommandation sélectionnée.
+ Choisissez **Détection** pour une recommandation active dans la page **Recommandations** ou sur l’onglet **Recommandations** de la page **Bases de données**.
La page des détails de la recommandation s’affiche.
1. Choisissez une recommandation, ou une ou plusieurs ressources concernées dans la page de détails des recommandations, puis effectuez l’une des opérations suivantes :
+ Choisissez **Appliquer**, puis **Appliquer immédiatement** pour appliquer la recommandation immédiatement.
+ Choisissez **Appliquer**, puis **Appliquer lors de la prochaine fenêtre de maintenance** pour planifier l’application au cours de la prochaine fenêtre de maintenance.
Le statut de la recommandation sélectionnée est mis à jour à En attente jusqu’à la fenêtre de maintenance suivante.
![\[Une recommandation active est sélectionnée et le bouton Appliquer dont les options sont surlignées dans la console.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_Apply_Defer.png)
Une fenêtre de confirmation s’affiche.
1. Choisissez **Confirmer l’application** pour appliquer la recommandation. Cette fenêtre confirme si les ressources ont besoin d’un redémarrage automatique ou manuel pour que les modifications prennent effet.
L’exemple suivant montre la fenêtre de confirmation pour appliquer la recommandation immédiatement.
![\[La fenêtre de confirmation dans la console pour appliquer immédiatement la recommandation\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_ApplyImmediately.png)
L’exemple suivant montre la fenêtre de confirmation permettant de planifier l’application de la recommandation dans la fenêtre de maintenance suivante.
![\[La fenêtre de confirmation dans la console permettant de planifier l’application de la recommandation dans la fenêtre de maintenance suivante\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_Defer.png)
Une bannière affiche un message en cas de réussite ou d’échec de la recommandation appliquée.
L’exemple suivant montre la bannière avec le message de réussite.
![\[Une bannière dans la console affichant le message avec le nombre de ressources qui appliqueront la recommandation\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendation-Apply-Banner.png)
L’exemple suivant montre la bannière avec le message d’échec.
![\[Une bannière dans la console affichant le message indiquant la ressource qui n’a pas pu appliquer la recommandation et la raison de l’échec\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendation-Apply-Banner-failure.png)
## API RDS
**Pour appliquer une recommandation Aurora basée sur la configuration à l’aide de l’API Amazon RDS**
1. Utilisez l'DBRecommendationsopération [Describe](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_DescribeDBRecommendations.html). Les `RecommendedActions` dans la sortie peuvent contenir une ou plusieurs actions recommandées.
1. Utilisez l'[RecommendedAction](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_RecommendedAction.html)objet pour chaque action recommandée à l'étape 1. La sortie contient `Operation` et `Parameters`.
L’exemple suivant illustre la sortie avec une action recommandée.
```
"RecommendedActions": [
{
"ActionId": "0b19ed15-840f-463c-a200-b10af1b552e3",
"Title": "Turn on auto backup", // localized
"Description": "Turn on auto backup for my-mysql-instance-1", // localized
"Operation": "ModifyDbInstance",
"Parameters": [
{
"Key": "DbInstanceIdentifier",
"Value": "my-mysql-instance-1"
},
{
"Key": "BackupRetentionPeriod",
"Value": "7"
}
],
"ApplyModes": ["immediately", "next-maintenance-window"],
"Status": "applied"
},
... // several others
],
```
1. Utilisez l’`operation` pour chaque action recommandée à partir de la sortie de l’étape 2 et entrez les valeurs de `Parameters`.
1. Une fois l'opération de l'étape 2 réussie, utilisez l'DBRecommendationopération [Modifier](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBRecommendation.html) pour modifier le statut de la recommandation.
# Rejet des recommandations Amazon Aurora
Vous pouvez ignorer une ou plusieurs recommandations (Amazon Aurora) à l'aide de la console Amazon RDS ou de l' AWS CLI API Amazon RDS.
## Console
**Pour rejeter une ou plusieurs recommandations**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation, effectuez l’une des opérations suivantes :
+ Choisissez **Recommandations**.
La page **Recommandations** contenant la liste de toutes les recommandations s’affiche.
+ Dans la page des bases de données, choisissez **Bases de données**, puis **Recommandations** pour une ressource.
Les détails s’affichent dans l’onglet **Recommandations** pour la recommandation sélectionnée.
+ Choisissez **Détection** pour une recommandation active dans la page **Recommandations** ou sur l’onglet **Recommandations** de la page **Bases de données**.
La page de détails des recommandations affiche la liste des ressources concernées.
1. Choisissez une ou plusieurs recommandations, ou une ou plusieurs ressources concernées dans la page de détails des recommandations, puis choisissez **Rejeter**.
L’exemple suivant montre la page **Recommandations** avec plusieurs recommandations actives sélectionnées pour être ignorées.
![\[Quelques recommandations actives sélectionnées et le bouton Rejeter mis en évidence dans la console\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_Dismiss.png)
Une bannière affiche un message lorsque la ou les recommandations sélectionnées sont rejetées.
L’exemple suivant montre la bannière avec le message de réussite.
![\[Une bannière dans la console affichant le message indiquant le nombre de ressources qui ont réussi à rejeter la recommandation\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendation-Dismiss-Banner.png)
L’exemple suivant montre la bannière avec le message d’échec.
![\[Une bannière dans la console affichant le message contenant la ressource qui n’a pas pu rejeter la recommandation\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendation-Dismiss-Banner-failure.png)
## INTERFACE DE LIGNE DE COMMANDE (CLI)
**Pour ignorer Aurora à l'aide du AWS CLI**
1. Exécutez la commande `aws rds describe-db-recommendations --filters "Name=status,Values=active"`.
La sortie fournit une liste de recommandations ayant le statut `active`.
1. Recherchez `recommendationId` pour la recommandation que vous souhaitez ignorer à partir de l’étape 1.
1. Exécutez la commande `>aws rds modify-db-recommendation --status dismissed --recommendationId ` avec l’`recommendationId` à partir de l’étape 2 pour ignorer la recommandation.
## API RDS
Pour ignorer ou Aurora à l'aide de l'API Amazon RDS, utilisez l'opération [DBRecommendationModify](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBRecommendation.html).
# Transformation des recommandations Amazon Aurora ignorées en recommandations actives
Vous pouvez déplacer une ou plusieurs recommandations Aurora rejetées vers des recommandations actives à l'aide de la console Amazon RDS ou de l' AWS CLI API Amazon RDS.
## Console
**Pour faire passer une ou plusieurs recommandations ignorées à actives**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation, effectuez l’une des opérations suivantes :
+ Choisissez **Recommandations**.
La page **Recommandations** affiche une liste de recommandations triées par gravité pour toutes les ressources de votre compte.
+ Dans la page des bases de données, choisissez **Bases de données**, puis **Recommandations** pour une ressource.
L’onglet **Recommandations** affiche les recommandations et leurs détails pour la ressource sélectionnée.
1. Choisissez une ou plusieurs recommandations ignorées dans la liste, puis choisissez **Passer à actif**.
![\[Quelques recommandations ignorées ont été sélectionnées et le bouton Passer à actif est surligné dans la console\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendations_DismissToActive.png)
Une bannière affiche un message de réussite ou d’échec lorsque les recommandations sélectionnées passent du statut Ignoré à Actif.
L’exemple suivant montre la bannière avec le message de réussite.
![\[Une bannière dans la console affichant le message indiquant le nombre de ressources transférées avec succès des recommandations ignorées aux recommandations actives\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendation-DismissToActive-Banner.png)
L’exemple suivant montre la bannière avec le message d’échec.
![\[Une bannière dans la console affichant le message indiquant le nombre de ressources pour lesquelles le passage des recommandations ignorées à actives a échoué\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Recommendation-DismissToActive-Banner-Failure.png)
## INTERFACE DE LIGNE DE COMMANDE (CLI)
**Pour remplacer une recommandation Aurora rejetée par une recommandation active à l'aide du AWS CLI**
1. Exécutez la commande `aws rds describe-db-recommendations --filters "Name=status,Values=dismissed"`.
La sortie fournit une liste de recommandations ayant le statut `dismissed`.
1. Recherchez `recommendationId` pour la recommandation dont vous souhaitez modifier le statut à partir de l’étape 1.
1. Exécutez la commande `>aws rds modify-db-recommendation --status active --recommendationId ` avec `recommendationId` à partir de l’étape 2 pour remplacer le statut de la recommandation par Actif.
## API RDS
Pour remplacer une recommandation Aurora rejetée par une recommandation active à l'aide de l'API Amazon RDS, utilisez l'opération [DBRecommendationModify](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBRecommendation.html).
# Référence des recommandations d’Amazon Aurora
Amazon Aurora génère des recommandations pour une ressource lors de la création ou de la modification de celle-ci. Vous trouverez des exemples de recommandations d’Amazon Aurora dans le tableau suivant.
| Type | Description | Recommandation | Durée d’indisponibilité requise | Informations supplémentaires |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Les sauvegardes automatiques des ressources sont désactivées | Les sauvegardes automatiques ne sont pas activées pour vos instances de base de données. Les sauvegardes automatisées sont recommandées car elles permettent de point-in-time restaurer vos instances de base de données. | Activez les sauvegardes automatiques avec une période de conservation allant jusqu’à 14 jours. | Oui | [Présentation de la sauvegarde et de la restauration d’un cluster de bases de données Aurora](Aurora.Managing.Backups.md) [Demystifying Amazon RDS backup storage costs](https://aws.amazon.com/blogs/database/demystifying-amazon-rds-backup-storage-costs/) sur le blog AWS Database |
| Une mise à niveau de version mineure du moteur est requise | Les ressources de votre base de données n’exécutent pas la dernière version mineure de moteur de base de données. La dernière version mineure contient les correctifs de sécurité les plus récents et d’autres améliorations. | Mettez à niveau vers la dernière version du moteur. | Oui | [Entretien d’un cluster de bases de données Amazon Aurora](USER_UpgradeDBInstance.Maintenance.md) |
| La surveillance améliorée est désactivée | La surveillance améliorée n’est pas activée sur les ressources de votre base de données. La surveillance améliorée fournit des métriques de système d'exploitation en temps réel pour la surveillance et le dépannage. | Activez la fonctionnalité Surveillance améliorée. | Non | [Surveillance des métriques du système d’exploitation à l’aide de la Surveillance améliorée](USER_Monitoring.OS.md) |
| Le chiffrement du stockage est désactivé | Amazon RDS prend en charge le chiffrement au repos pour tous les moteurs de base de données en utilisant les clés que vous gérez dans AWS Key Management Service (AWS KMS). Sur une instance de base de données active avec le chiffrement Amazon RDS, les données stockées au repos dans le stockage sont chiffrées, comme les sauvegardes automatiques, les réplicas en lecture et les instantanés. Si le chiffrement n’est pas activé lors de la création d’un cluster de bases de données Aurora, vous devez restaurer un instantané déchiffré sur un cluster de bases de données chiffré. | Activez le chiffrement des données au repos pour votre cluster de bases de données. | Oui | [Sécurité dans )](UsingWithRDS.md) |
| Clusters de bases de données avec toutes les instances dans la même zone de disponibilité | Les clusters de bases de données se trouvent actuellement dans une seule zone de disponibilité. Utilisez plusieurs zones de disponibilité pour améliorer la disponibilité. | Ajoutez les instances de base de données à plusieurs zones de disponibilité de votre cluster de bases de données. | Non | [Haute disponibilité pour Amazon Aurora](Concepts.AuroraHighAvailability.md) |
| Instances de base de données dans les clusters avec des tailles d’instance hétérogènes | Nous vous recommandons d’utiliser les mêmes classe et taille d’instance de base de données pour toutes les instances dans votre cluster de bases de données. | Utilisez les mêmes classe et taille d’instance pour toutes les instances de base de données de votre cluster de bases de données. | Oui | [Réplication avec Amazon Aurora](Aurora.Replication.md) |
| Instances de base de données dans les clusters avec des classes d’instance hétérogènes | Nous vous recommandons d’utiliser les mêmes classe et taille d’instance de base de données pour toutes les instances dans votre cluster de bases de données. | Utilisez les mêmes classe et taille d’instance pour toutes les instances de base de données de votre cluster de bases de données. | Oui | [Réplication avec Amazon Aurora](Aurora.Replication.md) |
| Instances de base de données dans les clusters avec des groupes de paramètres hétérogènes | Nous vous recommandons d’utiliser le même groupe de paramètres de base de données pour toutes les instances de base de données du cluster de bases de données. | Associez l’instance de base de données avec le groupe de paramètres de base de données associé à l’instance de rédacteur du cluster de bases de données. | Non | [Groupes de paramètres pour Amazon Aurora](USER_WorkingWithParamGroups.md) |
| Les clusters de bases de données Amazon RDS ont une instance de base de données | Ajoutez au moins une instance de base de données supplémentaire à votre cluster de bases de données pour améliorer la disponibilité et les performances. | Ajoutez une instance de base de données de lecteur à votre cluster de bases de données. | Non | [Haute disponibilité pour Amazon Aurora](Concepts.AuroraHighAvailability.md) |
| Performance Insights est désactivé | Performance Insights surveille la charge de votre instance de base de données pour vous permettre d’analyser et de résoudre les problèmes de performances de base de données. Nous vous recommandons d’activer Performance Insights. | Activez Performance Insights. | Non | [Surveillance de la charge de la base de données avec Performance Insights sur ](USER_PerfInsights.md) |
| La mise à jour des versions majeures des ressources RDS est requise | Les bases de données dotées de la version majeure actuelle du moteur de base de données ne seront pas prises en charge. Nous vous recommandons de mettre à niveau vers la dernière version majeure, qui inclut de nouvelles fonctionnalités et améliorations. | Mettez à niveau vers la dernière version majeure du moteur de base de données. | Oui | [Mises à jour d’Amazon Aurora](Aurora.Updates.md) [Création d'un blue/green déploiement dans )](blue-green-deployments-creating.md) |
| Taille maximale du volume du cluster de bases de données | Les nouvelles versions du moteur prennent en charge des volumes de stockage plus importants pour votre cluster de base de données. | Nous vous recommandons de mettre à niveau la version du moteur de votre cluster de base de données vers la dernière version afin de bénéficier d'une capacité de stockage accrue. | Oui | [Limites de taille Amazon Aurora](CHAP_Limits.md#RDS_Limits.FileSize.Aurora) |
| Clusters de bases de données avec toutes les instances de lecteur dans la même zone de disponibilité | Les zones de disponibilité (AZs) sont des emplacements distincts les uns des autres afin de permettre une isolation en cas de panne dans chaque AWS région. Nous vous recommandons de répartir l'instance principale et les instances de lecteur de votre cluster de base de données sur plusieurs instances afin AZs d'améliorer la disponibilité de votre cluster de bases de données. Vous pouvez créer un cluster multi-AZ à l'aide de la console AWS de gestion, de la AWS CLI ou de l'API Amazon RDS lorsque vous créez le cluster. Vous pouvez également transformer un cluster Aurora en cluster multi-AZ en ajoutant une nouvelle instance de lecteur et en spécifiant une autre zone de disponibilité. | Votre cluster de bases de données a toutes ses instances de lecture dans la même zone de disponibilité. Nous vous recommandons de distribuer les instances de lecteur entre plusieurs zones de disponibilité. La distribution augmente la disponibilité et améliore le temps de réponse en réduisant la latence du réseau entre les clients et la base de données. | Non | [Haute disponibilité pour Amazon Aurora](Concepts.AuroraHighAvailability.md) |
| Les paramètres de mémoire de base de données divergent de ceux par défaut | Les paramètres de mémoire des instances de base de données sont significativement différents des valeurs par défaut. Ces paramètres peuvent avoir un impact sur les performances et provoquer des erreurs. Nous vous recommandons de rétablir les paramètres de mémoire personnalisés pour l’instance de base de données à leurs valeurs par défaut dans le groupe de paramètres de base de données. | Rétablissez les paramètres de mémoire à leurs valeurs par défaut. | Non | [Groupes de paramètres pour Amazon Aurora](USER_WorkingWithParamGroups.md) |
| Le paramètre de cache des requêtes est activé | Lorsque les modifications nécessitent la purge de votre cache de requêtes, votre instance de base de données semble bloquée. La plupart des charges de travail ne bénéficient pas d'un cache de requête. Le cache de requête a été supprimé de MySQL 8.0 et versions ultérieures. Nous vous recommandons de définir le paramètre query\$1cache\$1type sur 0. | Définissez le paramètre `query_cache_type` sur `0` dans votre groupe de paramètres de base de données. | Oui | [Groupes de paramètres pour Amazon Aurora](USER_WorkingWithParamGroups.md) |
| Le paramètre `log_output` est défini sur table | Lorsque `log_output` est défini sur `TABLE`, plus d’espace de stockage est utilisé que lorsque `log_output` est défini sur `FILE`. Nous vous recommandons de définir le paramètre sur `FILE` pour éviter d’atteindre la limite de taille de stockage. Défini sur `FILE` par défaut dans MySQL 8.4 et les versions ultérieures. | Définissez le paramètre `log_output` sur `FILE` dans votre groupe de paramètres de base de données. | Non | [Fichiers journaux de base de données Aurora MySQL](USER_LogAccess.Concepts.MySQL.md) |
| Le paramètre `autovacuum` est désactivé | Le paramètre autovacuum est désactivé pour les clusters de bases de données. La désactivation d’autovacuum accroît le gonflement de la table et de l’index, et a un impact sur les performances. Nous vous recommandons d’activer autovacuum dans vos groupes de paramètres de base de données. | Activez le paramètre autovacuum dans les groupes de paramètres de votre cluster de bases de données. | Non | [Comprendre l'autovacuum dans les environnements Amazon RDS for PostgreSQL sur le blog de base de](https://aws.amazon.com/blogs/database/understanding-autovacuum-in-amazon-rds-for-postgresql-environments/) données AWS |
| Le paramètre `synchronous_commit` est désactivé | Lorsque le paramètre `synchronous_commit` est désactivé, des données peuvent être perdues lors d’une panne de base de données. La durabilité de la base de données est menacée. Nous vous recommandons d'activer le paramètre `synchronous_commit`. | Activez le paramètre `synchronous_commit` dans vos groupes de paramètres de base de données. | Oui | [Paramètres Amazon Aurora PostgreSQL : réplication, sécurité et journalisation sur le blog de base](https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-aurora-postgresql-parameters-part-2-replication-security-and-logging/) de données AWS |
| Le paramètre `track_counts` est désactivé | Lorsque le paramètre `track_counts` est désactivé, la base de données ne collecte pas les statistiques d’activité de base de données. Autovacuum a besoin de ces statistiques pour fonctionner correctement. Nous vous recommandons de définir le paramètre `track_counts` sur `1`. | Définissez le paramètre `track_counts` sur `1`. | Non | [Statistiques d’exécution pour PostgreSQL](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-statistics.html#GUC-TRACK-COUNTS) |
| Le paramètre `enable_indexonlyscan` est désactivé | Le planificateur ou l’optimiseur de requêtes ne peut pas utiliser le type de plan d’analyse d’index uniquement lorsqu’il est désactivé. Nous vous recommandons de définir la valeur du paramètre `enable_indexonlyscan` sur `1`. | Définissez la valeur du paramètre `enable_indexonlyscan` sur `1`. | Non | [Configuration de la méthode du planificateur pour PostgreSQL](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-query.html#GUC-ENABLE-INDEXONLYSCAN) |
| Le paramètre `enable_indexscan` est désactivé | Le planificateur ou l’optimiseur de requêtes ne peut pas utiliser le type de plan d’analyse d’index lorsqu’il est désactivé. Nous vous recommandons de définir `enable_indexscan` sur `1`. | Définissez la valeur du paramètre `enable_indexscan` sur `1`. | Non | [Configuration de la méthode du planificateur pour PostgreSQL](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-query.html#GUC-ENABLE-INDEXONLYSCAN) |
| Le paramètre `innodb_flush_log_at_trx` est désactivé | La valeur du paramètre `innodb_flush_log_at_trx` de votre instance de base de données n’est pas une valeur sûre. Ce paramètre contrôle la persistance des opérations de validation sur le disque. Nous vous recommandons de définir le paramètre `innodb_flush_log_at_trx` sur `1`. | Définissez la valeur du paramètre `innodb_flush_log_at_trx` sur `1`. | Non | [Configuration de la fréquence à laquelle le tampon du journal est vidé](AuroraMySQL.BestPractices.FeatureRecommendations.md#AuroraMySQL.BestPractices.Flush) |
| Le paramètre `innodb_stats_persistent` est désactivé | Votre instance de base de données n'est pas configurée pour conserver les statistiques InnoDB sur le disque. Lorsque les statistiques ne sont pas stockées, elles sont recalculées à chaque redémarrage de l’instance et à chaque accès à la table. Cela entraîne des variations dans le plan d’exécution des requêtes. Vous pouvez modifier la valeur de ce paramètre global au niveau de la table. Nous vous recommandons de définir la valeur du paramètre `innodb_stats_persistent` sur `ON`. | Définissez la valeur du paramètre `innodb_stats_persistent` sur `ON`. | Non | [Groupes de paramètres pour Amazon Aurora](USER_WorkingWithParamGroups.md) |
| Le paramètre `innodb_open_files` est faible | Le paramètre `innodb_open_files` contrôle le nombre de fichiers qu’InnoDB peut ouvrir à la fois. InnoDB ouvre tous les fichiers d’espace de table journal et système lorsque mysqld est en cours d’exécution. Votre instance de base de données a une faible valeur pour le nombre maximal de fichiers qu'InnoDB peut ouvrir en même temps. Nous vous recommandons de défininir le paramètre `innodb_open_files` sur la valeur minimale `65`. | Définissez le paramètre `innodb_open_files` sur une valeur minimale de `65`. | Oui | [InnoDB ouvre des fichiers pour MySQL](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-parameters.html#sysvar_innodb_open_files) |
| Le paramètre `max_user_connections` est faible | Votre instance de base de données a une valeur faible pour le nombre maximal de connexions simultanées pour chaque compte de base de données. Nous vous recommandons de définir le paramètre `max_user_connections` sur un nombre supérieur à `5`. | Augmentez la valeur du paramètre `max_user_connections` à un nombre supérieur à `5`. | Oui | [Définition des limites de ressources du compte pour MySQL](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/user-resources.html) |
| Les réplicas en lecture sont ouverts en mode accessible en écriture | Le réplica en lecture de votre instance de base de données est en mode accessible en écriture, ce qui autorise les mises à jour depuis les clients. Nous vous recommandons de définir le paramètre `read_only` sur `TrueIfReplica` telle sorte que les réplicas en lecture ne soient pas en mode accessible en écriture. | Définissez la valeur du paramètre `read_only` sur `TrueIfReplica`. | Non | [Groupes de paramètres pour Amazon Aurora](USER_WorkingWithParamGroups.md) |
| Le réglage du paramètre `innodb_default_row_format` n’est pas sûr | Votre instance de base de données rencontre un problème connu : une table créée dans une version de MySQL inférieure à 8.0.26 avec le paramètre `row_format` défini sur `COMPACT` ou `REDUNDANT` est inaccessible et irrécupérable lorsque l’index dépasse 767 octets. Nous vous recommandons de définir la valeur du paramètre `innodb_default_row_format` sur `DYNAMIC`. | Définissez la valeur du paramètre `innodb_default_row_format` sur `DYNAMIC`. | Non | [ Changements dans MySQL 8.0.26](https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/8.0/en/news-8-0-26.html#mysqld-8-0-26-bug) |
| Le paramètre `general_logging` est activé | La journalisation générale est activée pour votre instance de base de données. Ce paramètre est utile pour résoudre les problèmes liés à la base de données. Cependant, l'activation de la journalisation générale augmente le nombre d' I/O opérations et l'espace de stockage alloué, ce qui peut entraîner des conflits et une dégradation des performances. Vérifiez vos exigences en matière d’utilisation de la journalisation générale. Nous vous recommandons de définir la valeur du paramètre `general_logging` sur `0`. | Vérifiez vos exigences en matière d’utilisation de la journalisation générale. Si ce n’est pas obligatoire, nous vous recommandons de définir la valeur du paramètre `general_logging` sur `0`. | Non | [Présentation des journaux de base de données Aurora MySQL](USER_LogAccess.MySQL.LogFileSize.md) |
| Cluster de bases de données sous-provisionné pour la charge de travail de lecture | Nous vous recommandons d’ajouter une instance de base de données de lecture à votre cluster de bases de données ayant les mêmes taille et classe d’instance que l’instance de base de données de rédacteur figurant dans le cluster. La configuration actuelle comporte une instance de base de données dont la charge de base de données est constamment élevée, principalement en raison d’opérations de lecture. Répartissez ces opérations en ajoutant une autre instance de base de données au cluster et en dirigeant la charge de travail de lecture vers le point de terminaison en lecture seule du cluster de bases de données. | Ajoutez une instance de base de données de lecteur au cluster. | Non | [Ajout de réplicas Aurora à un cluster de bases de données](aurora-replicas-adding.md) [Gestion des performances et dimensionnement des clusters de bases de données Aurora](Aurora.Managing.Performance.md) [Tarification d’Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/pricing/) |
| Instance RDS sous-provisionnée pour la capacité de mémoire du système | Nous vous recommandons de régler vos requêtes de manière à utiliser moins de mémoire ou d’utiliser un type d’instance de base de données avec une plus grande quantité de mémoire allouée. Lorsque la mémoire de l’instance est insuffisante, les performances de la base de données sont affectées. | Utilisation d’une instance de base de données avec une capacité de mémoire supérieure | Oui | [Mise à l'échelle verticale et horizontale de votre instance Amazon RDS](https://aws.amazon.com/blogs/database/scaling-your-amazon-rds-instance-vertically-and-horizontally/) sur le blog de AWS base de données [Types d’instance Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Tarification d’Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/pricing/) |
| Instance RDS sous-provisionnée pour la capacité du CPU du système | Nous vous recommandons de régler vos requêtes pour utiliser moins de CPU ou de modifier votre instance de base de données pour utiliser une classe d'instance de base de données avec un v alloué plus élevéCPUs. Les performances de la base de données peuvent diminuer lorsque le processeur d'une instance de base de données est insuffisant. | Utilisation d’une instance de base de données avec une capacité d’UC supérieure | Oui | [Mise à l'échelle verticale et horizontale de votre instance Amazon RDS](https://aws.amazon.com/blogs/database/scaling-your-amazon-rds-instance-vertically-and-horizontally/) sur le blog de AWS base de données [Types d’instance Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Tarification d’Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/pricing/) |
| Les ressources RDS n’utilisent pas correctement le regroupement de connexions | Nous vous recommandons d’activer Proxy Amazon RDS pour regrouper et partager efficacement les connexions de base de données existantes. Si vous utilisez déjà un proxy pour votre base de données, configurez-le correctement pour améliorer le regroupement des connexions et l’équilibrage de charge entre plusieurs instances de base de données. Le proxy RDS peut contribuer à réduire le risque d’épuisement des connexions et de durée d’indisponibilité tout en améliorant la disponibilité et la capacité de mise à l’échelle. | Activation du proxy RDS ou modification de votre configuration de proxy existante | Non | [Mise à l'échelle verticale et horizontale de votre instance Amazon RDS](https://aws.amazon.com/blogs/database/scaling-your-amazon-rds-instance-vertically-and-horizontally/) sur le blog de AWS base de données [Proxy Amazon RDS pour Aurora](rds-proxy.md) [Tarification de Proxy Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/proxy/pricing/) |
# Affichage des métriques dans la console Amazon RDS
Amazon RDS s’intègre à Amazon CloudWatch pour afficher une variété de métriques de cluster de bases de données Aurora dans la console RDS. Certaines métriques s’appliquent au niveau du cluster, tandis que d’autres s’appliquent au niveau de l’instance.Pour obtenir des descriptions des métriques au niveau de l’instance et du cluster, voir [Référence des métriques pour Amazon Aurora](metrics-reference.md).
Pour votre cluster de bases de données Aurora, les catégories de métriques suivantes sont surveillées :
+ **CloudWatch** : affiche les métriques Amazon CloudWatch pour Aurora auxquelles vous pouvez accéder depuis la console RDS. Vous pouvez également accéder à ces métriques depuis la console CloudWatch. Chaque métrique inclut un graphique affichant la métrique supervisée sur une période donnée. Pour obtenir une liste des métriques CloudWatch, consultez [CloudWatch Métriques Amazon pour Amazon Aurora](Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.md).
+ **Surveillance améliorée** : affiche un récapitulatif des métriques du système d’exploitation lorsque la surveillance améliorée est activée pour le cluster de bases de données Aurora. RDS fournit les métriques de la surveillance améliorée à votre compte Amazon CloudWatch Logs. Chaque métrique du système d’exploitation comprend un graphique montrant la métrique surveillée sur un intervalle spécifique. Pour avoir une présentation, consultez [Surveillance des métriques du système d’exploitation à l’aide de la Surveillance améliorée](USER_Monitoring.OS.md). Pour obtenir une liste des métriques de la surveillance améliorée, consultez [Métriques du système d’exploitation dans la surveillance améliorée](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md).
+ **Liste de processus du système d’exploitation** : affiche les détails de chaque processus s’exécutant dans votre cluster de bases de données.
+ **Performance Insights** : ouvre le tableau de bord Amazon RDS Performance Insights pour une instance de base de données dans votre cluster de bases de données Aurora. Performance Insights n’est pas pris en charge au niveau du cluster.Pour une présentation de Performance Insights, consultez [Surveillance de la charge de la base de données avec Performance Insights sur ](USER_PerfInsights.md). Pour obtenir une liste des métriques de Performance Insights, consultez [Métriques Amazon CloudWatch pour Analyse des performances d’Amazon RDS](USER_PerfInsights.Cloudwatch.md).
Amazon RDS fournit désormais une vue consolidée des métriques Performance Insights et CloudWatch dans le tableau de bord Performance Insights. Performance Insights doit être activé pour que votre cluster de bases de données puisse utiliser cette vue. Vous pouvez choisir la nouvelle vue de surveillance dans l’onglet **Surveillance** ou **Performance Insights** dans le panneau de navigation. Pour consulter les instructions relatives au choix de cette vue, consultez [Affichage des métriques combinées avec le tableau de bord Performance Insights](Viewing_Unifiedmetrics.md).
# Affichage des métriques combinées avec le tableau de bord Performance Insights
**Important**
AWS a annoncé la end-of-life date de Performance Insights : le 30 juin 2026. Après cette date, Amazon RDS ne prendra plus en charge l’expérience de la console Performance Insights, les périodes de conservation flexibles (1 à 24 mois) et les tarifs associés. L’API Performance Insights continuera d’exister sans modification de prix. Les coûts de l'API Performance Insights apparaîtront sur votre AWS facture avec le coût de CloudWatch Database Insights.
Nous vous recommandons de mettre à niveau toutes les de base de données de clusters de bases de données utilisant le niveau payant de Performance Insights vers le mode avancé de Database Insights avant le 30 juin 2026. Pour en savoir plus sur la mise à niveau vers le mode avancé de Database Insights, consultez [Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md).
Si vous n’effectuez aucune action, les clusters de bases de données utilisant Performance Insights utiliseront par défaut le mode Standard de Database Insights. Avec le mode Standard de Database Insights, vous risquez de perdre l’accès à l’historique des données de performance au-delà de 7 jours et de ne pas être en mesure d’utiliser les plans d’exécution et les fonctionnalités d’analyse à la demande dans la console Amazon RDS. Après le 30 juin 2026, seul le mode avancé de Database Insights prendra en charge les plans d'exécution et les analyses à la demande.
Avec CloudWatch Database Insights, vous pouvez surveiller la charge de base de données de votre parc de bases de données et analyser et résoudre les problèmes de performance à grande échelle. Pour plus d’informations sur Database Insights, consultez [Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez [Amazon CloudWatch Pricing](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
Amazon RDS fournit une vue consolidée des statistiques de performance et des CloudWatch indicateurs de votre instance de base de données dans le tableau de bord Performance Insights. Vous pouvez utiliser le tableau de bord préconfiguré ou créer un tableau de bord personnalisé. Le tableau de bord préconfiguré fournit les métriques les plus couramment utilisées pour aider à diagnostiquer les problèmes de performances d’un moteur de base de données. Sinon, vous pouvez créer un tableau de bord personnalisé avec les métriques pour un moteur de base de données qui répond à vos exigences en matière d’analyse. Utilisez ensuite ce tableau de bord pour toutes les instances de base de données de ce type de moteur de base de données dans votre AWS compte.
Vous pouvez choisir la nouvelle vue de surveillance dans l’onglet **Surveillance** ou **Performance Insights** dans le panneau de navigation.
Performance Insights doit être activé pour votre cluster de bases de données pour que vous puissiez afficher les métriques combinées dans le tableau de bord Performance Insights. Pour plus d’informations sur l’activation de Performance Insights, consultez [Activation ou désactivation de l’Analyse des performances pour Aurora](USER_PerfInsights.Enabling.md).
Dans les sections suivantes, vous apprendrez à afficher les CloudWatch statistiques et les statistiques relatives aux Performances.
**Topics**
+ [Choix de la nouvelle vue de surveillance dans l’onglet Surveillance](Viewing_Unifiedmetrics.MonitoringTab.md)
+ [Choix de la nouvelle vue de surveillance avec Performance Insights](Viewing_Unifiedmetrics.PInavigationPane.md)
+ [Création d’un tableau de bord personnalisé avec Performance Insights](Viewing_Unifiedmetrics.PIcustomizeMetricslist.md)
+ [Choix du tableau de bord préconfiguré avec Performance Insights](Viewing_Unifiedmetrics.PI-preconfigured-dashboard.md)
# Choix de la nouvelle vue de surveillance dans l’onglet Surveillance
**Important**
AWS a annoncé la end-of-life date de Performance Insights : le 30 juin 2026. Après cette date, Amazon RDS ne prendra plus en charge l’expérience de la console Performance Insights, les périodes de conservation flexibles (1 à 24 mois) et les tarifs associés. L’API Performance Insights continuera d’exister sans modification de prix. Les coûts de l'API Performance Insights apparaîtront sur votre AWS facture avec le coût de CloudWatch Database Insights.
Nous vous recommandons de mettre à niveau toutes les de base de données de clusters de bases de données utilisant le niveau payant de Performance Insights vers le mode avancé de Database Insights avant le 30 juin 2026. Pour en savoir plus sur la mise à niveau vers le mode avancé de Database Insights, consultez [Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md).
Si vous n’effectuez aucune action, les clusters de bases de données utilisant Performance Insights utiliseront par défaut le mode Standard de Database Insights. Avec le mode Standard de Database Insights, vous risquez de perdre l’accès à l’historique des données de performance au-delà de 7 jours et de ne pas être en mesure d’utiliser les plans d’exécution et les fonctionnalités d’analyse à la demande dans la console Amazon RDS. Après le 30 juin 2026, seul le mode avancé de Database Insights prendra en charge les plans d'exécution et les analyses à la demande.
Avec CloudWatch Database Insights, vous pouvez surveiller la charge de base de données de votre parc de bases de données et analyser et résoudre les problèmes de performance à grande échelle. Pour plus d’informations sur Database Insights, consultez [Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez [Amazon CloudWatch Pricing](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
Depuis la console Amazon RDS, vous pouvez choisir la nouvelle vue de surveillance pour consulter les Performances Insights et CloudWatch les métriques de votre instance de base de données.
**Pour choisir la nouvelle vue de surveillance dans l’onglet Surveillance :**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation de gauche, sélectionnez **Bases de données**.
1. Sélectionnez le cluster de bases de données Aurora que vous souhaitez surveiller.
1. Faites défiler vers le bas et choisissez l’onglet **Surveillance**.
Une bannière apparaît avec l’option permettant de choisir la nouvelle vue de surveillance. L’exemple suivant montre la bannière pour choisir la nouvelle vue de surveillance.
![\[Bannière avec navigation vers la nouvelle vue de surveillance.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/NewMonitoringViewOption.png)
1. Choisissez **Accéder à une nouvelle vue de surveillance** pour ouvrir le tableau de bord Performance Insights contenant des informations sur les performances et des CloudWatch métriques pour votre de base de données.
1. (Facultatif) Si Performance Insights est désactivé pour votre instance de base de données, une bannière apparaît avec la possibilité de modifier votre instance de base de données et d’activer Performance Insights.
L’exemple suivant montre la bannière permettant de modifier l’instance de base de données dans l’onglet **Surveillance**.
![\[Modifiez l’instance de base de données pour activer Performance Insights.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Monitoring_modifyInstnc_banner.png)
Choisissez **Modifier** pour modifier votre instance de base de données et activer Performance Insights. Pour plus d’informations sur l’activation de Performance Insights, consultez [Activation ou désactivation de l’Analyse des performances pour Aurora](USER_PerfInsights.Enabling.md).
# Choix de la nouvelle vue de surveillance avec Performance Insights
**Important**
AWS a annoncé la end-of-life date de Performance Insights : le 30 juin 2026. Après cette date, Amazon RDS ne prendra plus en charge l’expérience de la console Performance Insights, les périodes de conservation flexibles (1 à 24 mois) et les tarifs associés. L’API Performance Insights continuera d’exister sans modification de prix. Les coûts de l'API Performance Insights apparaîtront sur votre AWS facture avec le coût de CloudWatch Database Insights.
Nous vous recommandons de mettre à niveau toutes les de base de données de clusters de bases de données utilisant le niveau payant de Performance Insights vers le mode avancé de Database Insights avant le 30 juin 2026. Pour en savoir plus sur la mise à niveau vers le mode avancé de Database Insights, consultez [Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md).
Si vous n’effectuez aucune action, les clusters de bases de données utilisant Performance Insights utiliseront par défaut le mode Standard de Database Insights. Avec le mode Standard de Database Insights, vous risquez de perdre l’accès à l’historique des données de performance au-delà de 7 jours et de ne pas être en mesure d’utiliser les plans d’exécution et les fonctionnalités d’analyse à la demande dans la console Amazon RDS. Après le 30 juin 2026, seul le mode avancé de Database Insights prendra en charge les plans d'exécution et les analyses à la demande.
Avec CloudWatch Database Insights, vous pouvez surveiller la charge de base de données de votre parc de bases de données et analyser et résoudre les problèmes de performance à grande échelle. Pour plus d’informations sur Database Insights, consultez [Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez [Amazon CloudWatch Pricing](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
Depuis la console Amazon RDS, vous pouvez choisir la nouvelle vue de surveillance pour consulter les Performances Insights et CloudWatch les métriques de votre instance de base de données.
**Pour choisir la nouvelle vue de surveillance avec Performance Insights dans le panneau de navigation :**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données pour consulter le tableau de bord Performance Insights qui affiche à la fois les statistiques de performance et CloudWatch les métriques de votre instance de base de données.
![\[Tableau de bord consolidé sur les Performances et CloudWatch indicateurs.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Monitoring_UnifiedDashboard.png)
# Création d’un tableau de bord personnalisé avec Performance Insights
**Important**
AWS a annoncé la end-of-life date de Performance Insights : le 30 juin 2026. Après cette date, Amazon RDS ne prendra plus en charge l’expérience de la console Performance Insights, les périodes de conservation flexibles (1 à 24 mois) et les tarifs associés. L’API Performance Insights continuera d’exister sans modification de prix. Les coûts de l'API Performance Insights apparaîtront sur votre AWS facture avec le coût de CloudWatch Database Insights.
Nous vous recommandons de mettre à niveau toutes les de base de données de clusters de bases de données utilisant le niveau payant de Performance Insights vers le mode avancé de Database Insights avant le 30 juin 2026. Pour en savoir plus sur la mise à niveau vers le mode avancé de Database Insights, consultez [Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md).
Si vous n’effectuez aucune action, les clusters de bases de données utilisant Performance Insights utiliseront par défaut le mode Standard de Database Insights. Avec le mode Standard de Database Insights, vous risquez de perdre l’accès à l’historique des données de performance au-delà de 7 jours et de ne pas être en mesure d’utiliser les plans d’exécution et les fonctionnalités d’analyse à la demande dans la console Amazon RDS. Après le 30 juin 2026, seul le mode avancé de Database Insights prendra en charge les plans d'exécution et les analyses à la demande.
Avec CloudWatch Database Insights, vous pouvez surveiller la charge de base de données de votre parc de bases de données et analyser et résoudre les problèmes de performance à grande échelle. Pour plus d’informations sur Database Insights, consultez [Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez [Amazon CloudWatch Pricing](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
Dans la nouvelle vue de surveillance, vous pouvez créer un tableau de bord personnalisé avec les métriques dont vous avez besoin pour répondre à vos exigences d’analyse.
Vous pouvez créer un tableau de bord personnalisé en sélectionnant Performance Insights et CloudWatch les métriques pour votre instance de base de données. Vous pouvez utiliser ce tableau de bord personnalisé pour d'autres instances de base de données du même type de moteur de base de données dans votre AWS compte.
**Note**
Le tableau de bord personnalisé prend en charge jusqu’à 50 métriques.
Utilisez le menu des paramètres du widget pour modifier ou supprimer le tableau de bord et pour déplacer ou redimensionner la fenêtre du widget.
**Pour créer un tableau de bord personnalisé avec Performance Insights dans le panneau de navigation :**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données.
1. Faites défiler la fenêtre vers le bas jusqu’à l’onglet **Métriques**.
1. Sélectionnez le tableau de bord personnalisé dans la liste déroulante. L’exemple suivant montre la création du tableau de bord personnalisé.
![\[Tableau de bord de métriques personnalisé sans widget pour le moment.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Monitoring_custmDashbrd_addWidget.png)
1. Choisissez **Ajouter un widget** pour ouvrir la fenêtre **Ajouter un widget**. Vous pouvez ouvrir et afficher les métriques du système d'exploitation (OS), les métriques de base de données et CloudWatch les métriques disponibles dans la fenêtre.
L’exemple suivant montre la fenêtre **Ajouter un widget** avec les métriques.
![\[Options de métriques de la fenêtre Ajouter un widget.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Monitoring_AddWidget.png)
1. Sélectionnez les métriques que vous souhaitez afficher dans le tableau de bord et sélectionnez **Ajouter un widget**. Vous pouvez utiliser le champ de recherche pour trouver une métrique spécifique.
Les métriques sélectionnées s’affichent dans votre tableau de bord.
1. (Facultatif) Si vous souhaitez modifier ou supprimer votre tableau de bord, choisissez l’icône des paramètres en haut à droite du widget, puis sélectionnez l’une des actions suivantes dans le menu.
+ **Modifier** : modifiez la liste des métriques dans la fenêtre. Sélectionnez **Mettre à jour le widget** après avoir sélectionné les métriques pour votre tableau de bord.
+ **Supprimer** : supprime le widget. Sélectionnez **Supprimer** dans la fenêtre de confirmation.
# Choix du tableau de bord préconfiguré avec Performance Insights
**Important**
AWS a annoncé la end-of-life date de Performance Insights : le 30 juin 2026. Après cette date, Amazon RDS ne prendra plus en charge l’expérience de la console Performance Insights, les périodes de conservation flexibles (1 à 24 mois) et les tarifs associés. L’API Performance Insights continuera d’exister sans modification de prix. Les coûts de l'API Performance Insights apparaîtront sur votre AWS facture avec le coût de CloudWatch Database Insights.
Nous vous recommandons de mettre à niveau toutes les de base de données de clusters de bases de données utilisant le niveau payant de Performance Insights vers le mode avancé de Database Insights avant le 30 juin 2026. Pour en savoir plus sur la mise à niveau vers le mode avancé de Database Insights, consultez [Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md).
Si vous n’effectuez aucune action, les clusters de bases de données utilisant Performance Insights utiliseront par défaut le mode Standard de Database Insights. Avec le mode Standard de Database Insights, vous risquez de perdre l’accès à l’historique des données de performance au-delà de 7 jours et de ne pas être en mesure d’utiliser les plans d’exécution et les fonctionnalités d’analyse à la demande dans la console Amazon RDS. Après le 30 juin 2026, seul le mode avancé de Database Insights prendra en charge les plans d'exécution et les analyses à la demande.
Avec CloudWatch Database Insights, vous pouvez surveiller la charge de base de données de votre parc de bases de données et analyser et résoudre les problèmes de performance à grande échelle. Pour plus d’informations sur Database Insights, consultez [Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez [Amazon CloudWatch Pricing](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
Le tableau de bord préconfiguré vous permet d’afficher les métriques les plus couramment utilisées. Ce tableau de bord permet de diagnostiquer les problèmes de performances à l’aide d’un moteur de base de données et de réduire le temps de restauration moyen de quelques heures à quelques minutes.
**Note**
Ce tableau de bord ne peut pas être modifié.
**Pour choisir le tableau de bord préconfiguré avec Performance Insights dans le panneau de navigation :**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données.
1. Faites défiler la fenêtre vers le bas jusqu’à l’onglet **Métriques**.
1. Sélectionnez un tableau de bord préconfiguré dans la liste déroulante.
Vous pouvez afficher les métriques pour l’instance de base de données dans le tableau de bord. L’exemple suivant présente un tableau de bord de métriques préconfiguré.
![\[Tableau de bord de métriques préconfiguré.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Monitoring_preconfigDashboard.png)
# Surveillance des métriques (Amazon Aurora) avec Amazon CloudWatch
Amazon CloudWatch est un référentiel de statistiques. Le référentiel collecte et traite les données brutes de Amazon Aurora en métriques lisibles et disponibles presque en temps réel. Pour obtenir la liste complète des métriques envoyées à Amazon RDS CloudWatch, consultez la section [pour Amazon](https://docs.aws.amazon.com/en_us/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/metrics-reference.html) Aurora.
Pour analyser et résoudre les problèmes de performances de vos bases de données à grande échelle, utilisez .
**Topics**
+ [Présentation d'Amazon Aurora et d'Amazon CloudWatch](#cw-metrics-overview)
+ [Affichage des métriques du cluster d' de base de données dans la CloudWatch console et AWS CLI](metrics_dimensions.md)
+ [Exportation de métriques Performance Insights vers CloudWatch](PI_metrics_export_CW.md)
+ [Création d’alarmes CloudWatch pour surveiller Amazon Aurora](creating_alarms.md)
## Présentation d'Amazon Aurora et d'Amazon CloudWatch
Par défaut, (Amazon Aurora) envoie automatiquement des données métriques par intervalles CloudWatch d'une minute. Par exemple, la métrique `CPUUtilization` enregistre le pourcentage d’utilisation du CPU pour une instance de base de données au fil du temps. Les points de données d’une durée de 60 secondes (1 minute) sont disponibles pendant 15 jours Cela signifie que pouvez accéder aux informations historiques et voir la façon dont votre service ou application web s’exécute.
Vous pouvez désormais exporter les tableaux de bord des métriques Performance Insights d'Amazon RDS vers Amazon. CloudWatch Vous pouvez exporter les tableaux de bord de métriques préconfigurés ou personnalisés sous forme de nouveau tableau de bord ou les ajouter à un tableau de bord existant CloudWatch . Le tableau de bord exporté peut être consulté dans la CloudWatch console. Pour plus d'informations sur la manière d'exporter les tableaux de bord des métriques Performance Insights vers CloudWatch, consultez[Exportation de métriques Performance Insights vers CloudWatch](PI_metrics_export_CW.md).
Comme le montre le schéma suivant, vous pouvez configurer des alarmes pour vos CloudWatch métriques. Par exemple, vous pouvez créer une alarme qui signale que l’utilisation du CPU d’une instance est supérieure à 70 %. Vous pouvez configurer Amazon Simple Notification Service pour vous envoyer un e-mail lorsque le seuil est dépassé.
![\[Métriques RDS dans AWS CloudWatch\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/rds-cloudwatch.png)
Amazon RDS publie les types de statistiques suivants sur Amazon CloudWatch :
+ Métriques Aurora au niveau des clusters et des instances
Pour obtenir un tableau de ces métriques, consultez [CloudWatch Métriques Amazon pour Amazon Aurora](Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.md).
+ Métriques de Performance Insights
Pour obtenir un tableau de ces métriques, consultez [Métriques Amazon CloudWatch pour Analyse des performances d’Amazon RDS](USER_PerfInsights.Cloudwatch.md) et [Métrique de compteur de Performance Insights](USER_PerfInsights_Counters.md).
+ Mesures de surveillance améliorées (publiées sur Amazon CloudWatch Logs)
Pour obtenir un tableau de ces métriques, consultez [Métriques du système d’exploitation dans la surveillance améliorée](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md).
+ Mesures d'utilisation pour les quotas de service Amazon RDS dans votre Compte AWS
Pour obtenir un tableau de ces métriques, consultez [Mesures CloudWatch d'utilisation d')](Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.md#rds-metrics-usage). Pour plus d’informations sur les quotas Amazon RDS, consultez [Quotas et contraintes pour Amazon Aurora](CHAP_Limits.md).
Pour plus d'informations CloudWatch, consultez [Qu'est-ce qu'Amazon CloudWatch ?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/DeveloperGuide/WhatIsCloudWatch.html) dans le *guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon*. Pour plus d'informations sur la rétention CloudWatch des métriques, consultez la section [Conservation des métriques](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/DeveloperGuide/cloudwatch_concepts.html#metrics-retention).
# Affichage des métriques du cluster d' de base de données dans la CloudWatch console et AWS CLI
Vous trouverez ci-dessous des informations sur la façon d'afficher les métriques de votre instance de base de données à l'aide de CloudWatch. Pour plus d'informations sur la surveillance des métriques du système d'exploitation de votre instance de base de données en temps réel à l'aide CloudWatch des journaux, consultez[Surveillance des métriques du système d’exploitation à l’aide de la Surveillance améliorée](USER_Monitoring.OS.md).
Lorsque vous utilisez les ressources Amazon Aurora, Aurora envoie des métriques et des dimensions à Amazon CloudWatch toutes les minutes.
Vous pouvez désormais exporter les tableaux de bord des métriques Performance Insights d'Amazon RDS vers Amazon CloudWatch et consulter ces statistiques dans la CloudWatch console. Pour plus d'informations sur la manière d'exporter les tableaux de bord des métriques Performance Insights vers CloudWatch, consultez[Exportation de métriques Performance Insights vers CloudWatch](PI_metrics_export_CW.md).
Utilisez les procédures suivantes pour afficher les métriques d' Aurora dans la CloudWatch console et la CLI.
## Console
**Pour consulter les métriques à l'aide de la CloudWatch console Amazon**
Les métriques sont d’abord regroupées par espace de noms de service, puis par les différentes combinaisons de dimension au sein de chaque espace de noms.
1. Ouvrez la CloudWatch console à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
La page CloudWatch d'accueil de l'aperçu apparaît.
![\[CloudWatch page d'aperçu\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/monitoring-overviewpage-console2.png)
1. Si nécessaire, changez la Région AWS. Dans la barre de navigation, choisissez Région AWS où se trouvent vos AWS ressources. Pour plus d’informations, consultez [Régions et points de terminaison](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html).
1. Dans le panneau de navigation, choisissez **Metrics** (Métriques), **All metrics** (Toutes les métriques).
![\[Choisissez l’espace de nom de métrique\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/cw-all-metrics.png)
1. Faites défiler vers le bas et choisissez l’espace de nom de métrique **RDS**.
La page affiche les dimensions Amazon Aurora. Pour une liste complète de ces dimensions, consultez [CloudWatch Dimensions Amazon pour ](dimensions.md).
![\[Choisissez l’espace de nom de métrique\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/rds-monitoring-01.png)
1. Sélectionnez une dimension de métrique, par exemple **By Database Class** (Par classe de base de données).
![\[Métriques de filtrage\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/metrics-by-instance-class.png)
1. Effectuez l’une des actions suivantes :
+ Pour trier les métriques, utilisez l’en-tête de colonne.
+ Pour représenter graphiquement une métrique, cochez la case en regard de la métrique.
+ Pour filtrer par ressource, sélectionnez l’ID de ressource, puis **Add to search** (Ajouter à la recherche).
+ Pour filtrer par métrique, choisissez le nom de la métrique, puis **Ajouter à la recherche**.
L'exemple suivant filtre la classe **db.t3.medium** et représente graphiquement la métrique. **CPUUtilization**
![\[Métriques de filtrage\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/rds-monitoring-03.png)
Vous trouverez des informations sur la manière d'analyser l'utilisation des ressources pour Aurora CloudWatch PostgreSQL à l'aide de métriques. Pour de plus amples informations, consultez [Utilisation des CloudWatch métriques Amazon pour analyser l'utilisation des ressources pour Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL_AnayzeResourceUsage.md).
## AWS CLI
Pour obtenir des informations métriques à l'aide de AWS CLI, utilisez la CloudWatch commande [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/list-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/list-metrics.html). Dans l’exemple indiqué ci-dessous, vous répertoriez toutes les métriques dans l’espace de noms `AWS/RDS`.
```
aws cloudwatch list-metrics --namespace AWS/RDS
```
Pour obtenir des données de métriques, utilisez la commande [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html).
L’exemple suivant illustre l’obtention des statistiques `CPUUtilization` pour l’instance `my-instance` au cours d’une période de 24 heures donnée, avec une précision d’un niveau de 5 minutes.
Créez un fichier JSON `CPU_metric.json` avec le contenu suivant.
```
1. {
2. "StartTime" : "2023-12-25T00:00:00Z",
3. "EndTime" : "2023-12-26T00:00:00Z",
4. "MetricDataQueries" : [{
5. "Id" : "cpu",
6. "MetricStat" : {
7. "Metric" : {
8. "Namespace" : "AWS/RDS",
9. "MetricName" : "CPUUtilization",
10. "Dimensions" : [{ "Name" : "DBInstanceIdentifier" , "Value" : my-instance}]
11. },
12. "Period" : 360,
13. "Stat" : "Minimum"
14. }
15. }]
16. }
```
**Example**
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
1. aws cloudwatch get-metric-data \
2. --cli-input-json file://CPU_metric.json
```
Pour Windows :
```
1. aws cloudwatch get-metric-data ^
2. --cli-input-json file://CPU_metric.json
```
L’exemple de sortie apparaît comme suit :
```
{
"MetricDataResults": [
{
"Id": "cpu",
"Label": "CPUUtilization",
"Timestamps": [
"2023-12-15T23:48:00+00:00",
"2023-12-15T23:42:00+00:00",
"2023-12-15T23:30:00+00:00",
"2023-12-15T23:24:00+00:00",
...
],
"Values": [
13.299778337027714,
13.677507543049558,
14.24976250395827,
13.02521708695145,
...
],
"StatusCode": "Complete"
}
],
"Messages": []
}
```
Pour plus d'informations, consultez la section [Obtenir des statistiques pour une métrique](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/getting-metric-data.html) dans le *guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon*.
# Exportation de métriques Performance Insights vers CloudWatch
Performance Insights vous permet d’exporter le tableau de bord de métriques préconfiguré ou personnalisé de votre instance de base de données vers Amazon CloudWatch. Vous pouvez exporter le tableau de bord des métriques en tant que nouveau tableau de bord ou l’ajouter à un tableau de bord CloudWatch existant. Si vous choisissez d’ajouter le tableau de bord à un tableau de bord CloudWatch existant, vous pouvez créer une étiquette d’en-tête afin que les métriques apparaissent dans une section distincte du tableau de bord CloudWatch.
Vous pouvez également afficher le tableau de bord de métriques exporté dans la console CloudWatch. Si vous ajoutez de nouvelles métriques à un tableau de bord de métriques Performance Insights après l’avoir exporté, vous devez à nouveau exporter ce tableau de bord pour afficher les nouvelles métriques dans la console CloudWatch.
Vous pouvez également sélectionner un widget de métriques dans le tableau de bord Performance Insights et afficher les données de métriques dans la console CloudWatch.
Pour plus d’informations sur l’affichage des métriques dans la console CloudWatch, consultez [Affichage des métriques du cluster d' de base de données dans la CloudWatch console et AWS CLI](metrics_dimensions.md).
Dans les sections suivantes, exportez les métriques Performance Insights vers CloudWatch sous forme de tableau de bord, qu’il soit nouveau ou existant, puis consultez ces métriques dans CloudWatch.
**Topics**
+ [Exportation des métriques Performance Insights sous forme de nouveau tableau de bord vers CloudWatch](PI_metrics_export_CW.new_dashboard.md)
+ [Ajout de métriques Performance Insights à un tableau de bord CloudWatch existant](PI_metrics_export_CW.existing_dashboard.md)
+ [Affichage d’un widget de métriques Performance Insights dans CloudWatch](PI_metrics_export_CW.individual_widget.md)
# Exportation des métriques Performance Insights sous forme de nouveau tableau de bord vers CloudWatch
Choisissez un tableau de bord de métriques préconfiguré ou personnalisé dans le tableau de bord Performance Insights et exportez-le en tant que nouveau tableau de bord vers CloudWatch. Vous pouvez consulter le tableau de bord exporté dans la CloudWatch console.
**Pour exporter un tableau de bord métrique Performance Insights en tant que nouveau tableau de bord vers CloudWatch**
1. Ouvrez la console Amazon RDS à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données.
Le tableau de bord Performance Insights correspondant à cette instance de base de données s’affiche.
1. Faites défiler l’écran vers le bas et choisissez **Métriques**.
Par défaut, le tableau de bord préconfiguré avec les métriques Performance Insights s’affiche.
1. Choisissez un tableau de bord préconfiguré ou personnalisé, puis sélectionnez **Exporter vers CloudWatch**.
La CloudWatch fenêtre **Exporter vers** apparaît.
![\[Tableau de bord Performance Insights avec CloudWatch bouton d'exportation vers\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI-ExprtToCW.png)
1. Choisissez **Exporter en tant que nouveau tableau de bord**.
![\[Exporter vers CloudWatch une fenêtre avec option d'exportation en tant que nouveau tableau de bord sélectionnée\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI-ExprtToCW-NewDashboard.png)
1. Entrez le nom du nouveau tableau de bord dans le champ **Nom du tableau de bord** et choisissez **Confirmer**.
Une bannière affiche un message une fois l’exportation du tableau de bord réussie.
![\[Bannière avec message de réussite\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI-ExprtToCW-SuccessBanner.png)
1. Cliquez sur le lien ou **sur Afficher CloudWatch dans** la bannière pour afficher le tableau de bord des statistiques dans la CloudWatch console.
# Ajout de métriques Performance Insights à un tableau de bord CloudWatch existant
Ajoutez un tableau de bord de métriques préconfiguré ou personnalisé à un tableau de bord CloudWatch existant. Vous pouvez ajouter une étiquette au tableau de bord de métriques pour qu’il apparaisse dans une section distincte du tableau de bord CloudWatch.
**Pour exporter les métriques vers un tableau de bord CloudWatch existant**
1. Ouvrez la console Amazon RDS à l’adresse [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données.
Le tableau de bord Performance Insights correspondant à cette instance de base de données s’affiche.
1. Faites défiler l’écran vers le bas et choisissez **Métriques**.
Par défaut, le tableau de bord préconfiguré avec les métriques Performance Insights s’affiche.
1. Choisissez le tableau de bord préconfiguré ou personnalisé, puis choisissez **Exporter vers CloudWatch**.
La fenêtre **Exporter vers CloudWatch** apparaît.
1. Choisissez **Ajouter au tableau de bord existant**.
![\[Fenêtre Exporter vers CloudWatch avec l’option Ajouter au tableau de bord existant sélectionnée\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/Pi-ExprtToCW-AddToExistingBoard.png)
1. Spécifiez la destination et l’étiquette du tableau de bord, puis choisissez **Confirmer**.
+ **Destination du tableau de bord CloudWatch** : choisissez un tableau de bord CloudWatch existant.
+ **Étiquette de section du tableau de bord CloudWatch (facultatif)** : saisissez un nom pour les métriques Performance Insights qui apparaîtront dans cette section du tableau de bord CloudWatch.
Une bannière affiche un message une fois l’exportation du tableau de bord réussie.
1. Cliquez sur le lien ou sur **Voir dans CloudWatch** dans la bannière pour afficher le tableau de bord des métriques dans la console CloudWatch.
# Affichage d’un widget de métriques Performance Insights dans CloudWatch
Sélectionnez un widget de métriques Performance Insights dans le tableau de bord Analyse des performances d’Amazon RDS et consultez les données des métriques dans la console CloudWatch.
**Pour exporter un widget de métriques et afficher les données des métriques dans la console CloudWatch**
1. Ouvrez la console Amazon RDS à l’adresse [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données.
Le tableau de bord Performance Insights correspondant à cette instance de base de données s’affiche.
1. Faites défiler la page vers le bas jusqu’à **Métriques**.
Par défaut, le tableau de bord préconfiguré avec les métriques Performance Insights s’affiche.
1. Choisissez un widget de métriques, puis sélectionnez **Voir dans CloudWatch** dans le menu.
![\[Widget sélectionné avec menu Voir dans CloudWatch\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI-ExprtToCW-SelectedMetric.png)
Les données des métriques s’affichent dans la console CloudWatch.
# Création d’alarmes CloudWatch pour surveiller Amazon Aurora
Créez une alarme CloudWatch qui envoie un message Amazon SNS lorsque l’alarme change de statut. Une alarme surveille une seule métrique pendant la période que vous spécifiez. Elle peut également réaliser une ou plusieurs actions en fonction de la valeur de la métrique par rapport à un seuil donné sur un certain nombre de périodes. Cette action est une notification envoyée vers une rubrique Amazon SNS ou une stratégie Amazon EC2 Auto Scaling.
Les alarmes appellent les actions pour les changements d’état soutenus uniquement. Les alarmes CloudWatch ne déclenchent pas d’actions simplement parce qu’elles se trouvent dans un état particulier. L’état doit avoir changé et avoir été maintenu pendant un nombre de périodes spécifié.
**Note**
Pour Aurora, utilisez les métriques de rôle `WRITER` ou `READER` pour configurer des alarmes plutôt que de s’appuyer sur des métriques associées à des instances de base de données spécifiques. Les rôles d’instance de base de donnéesAurora peuvent changer de rôles au fil du temps. Vous pouvez trouver ces métriques basées sur les rôles dans la consoleCloudWatch.
L’Auto Scaling Aurora définit automatiquement les alarmes en fonction des métriques de rôle`READER`. Pour plus d’informations sur l’Auto Scaling Aurora, consultez [Amazon Aurora Auto Scaling avec des réplicas Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.md).
Vous pouvez utiliser la fonction mathématique de métrique **DB\$1PERF\$1INSIGHTS** dans la console CloudWatch afin d’interroger Amazon RDS sur les métriques de compteur Performance Insights. La fonction **DB\$1PERF\$1INSIGHTS** inclut également la métrique DBLoad à des intervalles inférieurs à la minute. Vous pouvez également définir des alarmes CloudWatch sur ces métriques.
Pour en savoir plus sur la création d’une alarme, consultez [Création d’une alarme sur les métriques de compteur Performance Insights à partir d’une base de données AWS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_alarm_database_performance_insights.html).
**Pour définir une alarme à l’aide de l AWS CLI**
+ Appelez [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/put-metric-alarm.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/put-metric-alarm.html). Pour plus d’informations, consultez la *[référence de la commande AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/)*.
**Pour définir une alarme à l’aide de l’API CloudWatch**
+ Appelez [https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_PutMetricAlarm.html](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_PutMetricAlarm.html). Pour plus d’informations, consultez la *[Référence de l’API Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/)*.
Pour plus d’informations sur la configuration des rubriques Amazon SNS et la création d’alarmes, consultez [Utilisation des alarmes Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html).
# Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights
Surveillez la charge de base de données (charge BD) de votre flotte d’instances de base de données Amazon Aurora à l’aide de Database Insights. La charge de la base de données mesure le niveau d’activité de la session de votre base de données. Vous pouvez utiliser Database Insights pour analyser et résoudre les problèmes liés aux performances de mise à l’échelle de vos bases de données Amazon Aurora.
Sur le tableau de bord de Performance Insights, vous pouvez visualiser la charge de base de données de votre flotte de bases de données et la filtrer par attentes, instructions SQL, hôtes ou utilisateurs.
Par défaut, RDS active le mode Standard de Database Insights pour vos bases de données Amazon Aurora Lorsque vous activez le mode Avancé de Database Insights pour un cluster de bases de données, RDS active Database Insights pour chaque instance de base de données du cluster.
Pour plus d’informations sur l’utilisation de Database Insights dans la console Amazon CloudWatch, consultez [CloudWatch Database Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Database-Insights.html) dans le *Amazon CloudWatch User Guide*.
## Tarification
Pour plus d’informations sur la tarification, consultez [Tarification Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
**Topics**
+ [Tarification](#USER_Database-Insights-pricing)
+ [Support du moteur de base de données , des régions et des classes d'instance Amazon Aurora pour Database Insights](USER_DatabaseInsights.Engines.md)
+ [Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)
+ [Activation du mode Standard de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnStandard.md)
+ [Configuration de votre base de données pour surveiller les requêtes SQL lentes avec Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.SlowSQL.md)
+ [Considérations relatives aux informations sur les bases de données pour )](USER_DatabaseInsights.Considerations.md)
# Support du moteur de base de données , des régions et des classes d'instance Amazon Aurora pour Database Insights
Le tableau suivant fournit les moteurs de base de données Amazon Aurora qui prennent en charge Database Insights.
| Moteur de base de données Amazon Aurora | Versions et régions soumises à la gestion des versions du moteur | Restrictions de classe d’instance |
| --- | --- | --- |
| Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition | Pour plus d’informations sur la disponibilité des versions et des régions de Database Insights avec Aurora MySQL, consultez [Performance Insights avec Aurora MySQL](Concepts.Aurora_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerfInsights.md#Concepts.Aurora_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerfInsights.amy). | Database Insights présente les restrictions de classe de moteur suivantes : [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_DatabaseInsights.Engines.html) |
| Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition | Pour plus d’informations sur la disponibilité des versions et des régions de Database Insights avec Aurora PostgreSQL, consultez [Performance Insights avec Aurora PostgreSQL](Concepts.Aurora_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerfInsights.md#Concepts.Aurora_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerfInsights.apg). | Ne s’applique pas |
| Base de données Aurora PostgreSQL Limitless | Pour plus d’informations sur l’utilisation de Database Insights avec la base de données Aurora PostgreSQL Limitless, consultez [Surveillance d’Aurora PostgreSQL Limitless Database avec CloudWatch Database Insights](limitless-monitoring.cwdbi.md). | Ne s’applique pas |
Database Insights prend en charge Amazon Aurora Serverless v2.
## Support du moteur de base de données , des régions et des classes d'instance Amazon Aurora pour les fonctionnalités de Database Insights
Le tableau suivant fournit les moteurs de base de données Amazon Aurora qui prennent en charge les fonctionnalités Database Insights.
| Fonctionnalité | [Niveau de tarification](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/) | [Régions prises en charge](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.html#Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.Regions) | Moteurs de base de données pris en charge | [Classes d’instance prises en charge](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Concepts.DBInstanceClass.html#Concepts.DBInstanceClass.Types) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [Statistiques SQL pour Performance Insights](sql-statistics.md) | Tous | Tous | Tous | Tous |
| [Analyse des performances de base de données pour une période donnée](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md) | Niveau payant uniquement | Tous | Tous | Toutes sauf db.serverless (Aurora Serverless v2) |
| [Affichage des recommandations proactives de Performance Insights](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md) | Niveau payant uniquement | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_DatabaseInsights.Engines.html) | Tous | Toutes sauf db.serverless (Aurora Serverless v2) |
## Support pour la région Amazon Aurora pour Database Insights
Aurora prend en charge Database Insights dans les domaines suivants Régions AWS.
+ USA Est (Virginie du Nord)
+ USA Est (Ohio)
+ USA Ouest (Californie du Nord)
+ USA Ouest (Oregon)
+ Afrique (Le Cap)
+ Asie-Pacifique (Hong Kong)
+ Asie-Pacifique (Hyderabad)
+ Asie-Pacifique (Jakarta)
+ Asie-Pacifique (Malaisie)
+ Asie-Pacifique (Melbourne)
+ Asie-Pacifique (Mumbai)
+ Asie-Pacifique (Osaka)
+ Asia Pacific (Seoul)
+ Asie-Pacifique (Singapour)
+ Asie-Pacifique (Sydney)
+ Asie-Pacifique (Tokyo)
+ Canada (Centre)
+ Canada-Ouest (Calgary)
+ Europe (Francfort)
+ Europe (Irlande)
+ Europe (Londres)
+ Europe (Milan)
+ Europe (Paris)
+ Europe (Espagne)
+ Europe (Stockholm)
+ Europe (Zurich)
+ Israël (Tel Aviv)
+ Middle East (Bahrain)
+ Moyen-Orient (EAU)
+ Amérique du Sud (São Paulo)
+ AWS GovCloud (USA Est)
+ AWS GovCloud (US-Ouest)
# Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora
Pour activer le mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora, utilisez les procédures qui suivent.
## Activation du mode Avancé de Database Insights lors de la création d’une d’un cluster de bases de données
Activez le mode Avancé de Database Insights lors de la création d’une base de données pour Amazon Aurora.
------
#### [ Console ]
Dans la console, vous pouvez activer le mode Avancé de Database Insights lorsque vous créez un cluster de bases de données. Les paramètres de Database Insights s’appliquent à toutes les instances de base de données de votre cluster de bases de données.
**Pour activer le mode avancé de Database Insights lors de la création d'une à l'aide de la console**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Choisissez **Databases** (Bases de données).
1. Choisissez **Créer une base de données**.
1. Dans la section **Database Insights**, sélectionnez le **mode Avancé**. Choisissez ensuite les options suivantes :
+ **Conservation** : durée de conservation des données de Performance Insights. La période de conservation doit être de 15 mois pour le mode avancé de Database Insights.
+ **AWS KMS key** : spécifiez votre clé KMS. Performance Insights chiffre toutes les données potentiellement sensibles à l’aide votre clé KMS. Les données sont chiffrées en transit et au repos. Pour plus d’informations, consultez [Chiffrement des ressources Amazon Aurora](Overview.Encryption.md).
1. Choisissez **Créer une base de données**.
------
#### [ AWS CLI ]
Pour activer le mode avancé de Database Insights lors de la création d'un cluster de bases de données, appelez la [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html) AWS CLI commande et fournissez les valeurs suivantes :
+ `--database-insights-mode advanced` pour activer le mode Avancé de Database Insights.
+ `--engine` : moteur de base de données pour le cluster de bases de données.
+ `--db-cluster-identifier` : identifiant du cluster de bases de données .
+ `--enable-performance-insights` pour activer Performance Insights pour Database Insights.
+ `--performance-insights-retention-period` : période de conservation des données de votre cluster de bases de données . Pour activer Database Insights, la période de conservation doit être d’au moins 465 jours.
Dans l’exemple suivant, le mode Avancé de Database Insights est activé lors de la création d’un cluster de bases de données.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws rds create-db-cluster \
--database-insights-mode advanced \
--engine aurora-postgresql \
--db-cluster-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 465
```
Pour Windows :
```
aws rds create-db-cluster ^
--database-insights-mode advanced ^
--engine aurora-postgresql ^
--db-cluster-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 465
```
------
#### [ RDS API ]
Pour activer le mode avancé de Database Insights lorsque vous créez une , spécifiez les paramètres suivants pour votre opération d'API [Create DBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html) Amazon RDS.
+ `DatabaseInsightsMode` sur `advanced`
+ `EnablePerformanceInsights` sur `True`
+ `PerformanceInsightsRetentionPeriod` sur au moins 465 jours
------
## Activation du mode Avancé de Database Insights lors de la modification d’un cluster de bases de données
Activation de Database Insights lors de la modification d’une base de données pour Amazon Aurora. La modification d’un cluster de bases de données pour activer le mode Avancé de Database Insights ne provoque pas de durée d’indisponibilité.
**Note**
Pour activer Database Insights, il est nécessaire que chaque instance de base de données d’un cluster de bases de données ait les mêmes paramètres Performance Insights et Enhanced Monitoring.
------
#### [ Console ]
Dans la console, vous pouvez activer le mode Avancé de Database Insights lorsque vous modifiez un cluster de bases de données. Les paramètres de Database Insights s’appliquent à toutes les instances de base de données de votre cluster de bases de données.
**Pour activer le mode avancé de Database Insights lors de la modification d'une à l'aide de la console**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Choisissez **Databases** (Bases de données).
1. Choisissez un cluster de bases de données, puis choisissez **Modifier**.
1. Dans la section **Database Insights**, sélectionnez le **mode Avancé**. Choisissez ensuite les options suivantes :
+ **Conservation** : durée de conservation des données de Performance Insights. La période de conservation doit être de 15 mois pour le mode avancé de Database Insights.
+ **AWS KMS key** : spécifiez votre clé KMS. Performance Insights chiffre toutes les données potentiellement sensibles à l’aide votre clé KMS. Les données sont chiffrées en transit et au repos. Pour plus d’informations, consultez [Chiffrement des ressources Amazon Aurora](Overview.Encryption.md).
1. Choisissez **Continuer**.
1. Pour **Scheduling of Modifications (Planification des modifications)**, choisissez **Appliquer immédiatement**. Si vous choisissez **Appliquer pendant la fenêtre de maintenance planifiée suivante**, votre base de données ignore ce paramètre et active immédiatement le mode Avancé de Performance Insights.
1. Choisissez **Modifier le cluster**.
------
#### [ AWS CLI ]
Pour activer le mode avancé de Database Insights lors de la modification d'un cluster de base de données, appelez la [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html) AWS CLI commande et fournissez les valeurs suivantes :
+ `--database-insights-mode advanced` pour activer le mode Avancé de Database Insights.
+ `--db-cluster-identifier` : identifiant du cluster de bases de données .
+ `--enable-performance-insights` pour activer Performance Insights pour Database Insights.
+ `--performance-insights-retention-period` : période de conservation des données de votre cluster de bases de données. Pour activer le mode Avancé de Database Insights, la période de conservation doit être d’au moins 465 jours.
Dans l’exemple suivant, le mode Avancé Database Insights est activé lors de la modification d’un cluster de bases de données.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws rds modify-db-cluster \
--database-insights-mode advanced \
--db-cluster-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 465
```
Pour Windows :
```
aws rds modify-db-cluster ^
--database-insights-mode advanced ^
--db-cluster-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 465
```
------
#### [ RDS API ]
Pour activer le mode avancé de Database Insights lorsque vous modifiez une , spécifiez les paramètres suivants pour votre opération d'API [Modify](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html) Amazon RDS.
+ `DatabaseInsightsMode` sur `advanced`
+ `EnablePerformanceInsights` sur `True`
+ `PerformanceInsightsRetentionPeriod` sur au moins 465 jours
------
# Activation du mode Standard de Database Insights pour Amazon Aurora
Pour activer le mode Standard de Database Insights pour Amazon Aurora, suivez les procédures suivantes.
## Activation du mode Standard de Database Insights lors de la création d’un cluster de bases de données
Activez le mode Standard de Database Insights lors de la création d’une base de données pour Amazon Aurora.
------
#### [ Console ]
Dans la console, vous pouvez activer le mode Standard de Database Insights lorsque vous créez un cluster de bases de données. Les paramètres de Database Insights s’appliquent à toutes les instances de base de données de votre cluster de bases de données.
**Pour activer le mode standard de Database Insights lors de la création d'une à l'aide de la console**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Choisissez **Databases** (Bases de données).
1. Choisissez **Créer une base de données**.
1. Dans la section **Database Insights**, sélectionnez le **mode Standard**. Choisissez ensuite l’une des options suivantes pour activer ou désactiver Performance Insights :
+ Pour désactiver Performance Insights, désélectionnez **Activer Performance Insights**.
+ Pour activer Performance Insights, sélectionnez **Activer Performance Insights**. Pour configurer Performance Insights, spécifiez les options suivantes :
+ **Conservation** : durée de conservation des données de Performance Insights. La période de conservation doit être d’au moins 7 jours.
+ **AWS KMS key** : spécifiez votre clé KMS. Performance Insights chiffre toutes les données potentiellement sensibles à l’aide votre clé KMS. Les données sont chiffrées en transit et au repos. Pour plus d’informations, consultez [Chiffrement des ressources Amazon Aurora](Overview.Encryption.md).
1. Choisissez **Créer une base de données**.
------
#### [ AWS CLI ]
Pour activer le mode standard de Database Insights lors de la création d'un cluster de base de données, appelez la [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html) AWS CLI commande et fournissez les valeurs suivantes :
+ `--database-insights-mode standard` pour activer le mode Standard de Database Insights.
+ `--engine` : moteur de base de données pour le cluster de bases de données.
+ `--db-cluster-identifier` : identifiant du cluster de bases de données .
+ `--enable-performance-insights` ou `--no-enable-performance-insights` pour activer ou désactiver Performance Insights. Si vous spécifiez `--enable-performance-insights`, vous devez également spécifier `--performance-insights-retention-period`, la période de conservation des données de votre cluster de bases de données. La période de conservation doit être d’au moins 7 jours.
L’exemple suivant active le mode Standard de Database Insights et Performance Insights lors de la création d’un cluster de bases de données.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws rds create-db-cluster \
--database-insights-mode standard \
--engine aurora-postgresql \
--db-cluster-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 7
```
Pour Windows :
```
aws rds create-db-cluster ^
--database-insights-mode standard ^
--engine aurora-postgresql ^
--db-cluster-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 7
```
L’exemple suivant active le mode Standard de Database Insights et désactive Performance Insights lors de la création d’un cluster de bases de données.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws rds create-db-cluster \
--database-insights-mode standard \
--engine aurora-postgresql \
--db-cluster-identifier sample-db-identifier \
--no-enable-performance-insights
```
Pour Windows :
```
aws rds create-db-cluster ^
--database-insights-mode standard ^
--engine aurora-postgresql ^
--db-cluster-identifier sample-db-identifier ^
--no-enable-performance-insights
```
------
#### [ RDS API ]
Pour activer le mode standard de Database Insights lorsque vous créez une , spécifiez les paramètres suivants pour votre opération d'API [Create DBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html) Amazon RDS.
+ `DatabaseInsightsMode` sur `standard`
+ `EnablePerformanceInsights` sur `True` ou `False`. Si vous définissez `EnablePerformanceInsights` sur `True`, vous devez définir `PerformanceInsightsRetentionPeriod` sur au moins 7 jours.
------
## Activation du mode Standard de Database Insights lors de la modification d’un cluster de bases de données
Activez le mode Standard de Database Insights lors de la modification d’une base de données pour Amazon Aurora. La modification d’un cluster de bases de données pour activer le mode Standard de Database Insights ne provoque pas de durée d’indisponibilité.
**Note**
Pour activer Database Insights, il est nécessaire que chaque instance de base de données d’un cluster de bases de données ait les mêmes paramètres Performance Insights et Enhanced Monitoring.
------
#### [ Console ]
Dans la console, vous pouvez activer le mode Standard de Database Insights lorsque vous modifiez un cluster de bases de données. Les paramètres de Database Insights s’appliquent à toutes les instances de base de données de votre cluster de bases de données.
**Pour activer le mode standard de Database Insights lors de la modification d'une à l'aide de la console**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Choisissez **Databases** (Bases de données).
1. Choisissez un cluster de bases de données, puis choisissez **Modifier**.
1. Dans la section **Database Insights**, sélectionnez le **mode Standard**. Ensuite, faites votre choix parmi les options suivantes :
+ Pour désactiver Performance Insights, désélectionnez **Activer Performance Insights**.
+ Pour activer Performance Insights, sélectionnez **Activer Performance Insights**. Pour configurer Performance Insights, spécifiez les options suivantes :
+ **Conservation** : durée de conservation des données de Performance Insights. La période de conservation doit être d’au moins 7 jours.
+ **AWS KMS key** : spécifiez votre clé KMS. Performance Insights chiffre toutes les données potentiellement sensibles à l’aide votre clé KMS. Les données sont chiffrées en transit et au repos. Pour plus d’informations, consultez [Chiffrement des ressources Amazon Aurora](Overview.Encryption.md).
1. Choisissez **Continuer**.
1. Pour **Scheduling of Modifications (Planification des modifications)**, choisissez **Appliquer immédiatement**. Si vous choisissez **Appliquer lors de la prochaine fenêtre de maintenance planifiée**, votre base de données ignore ce paramètre et active immédiatement le mode Standard de Database Insights.
1. Choisissez **Modifier le cluster**.
------
#### [ AWS CLI ]
Pour activer le mode standard de Database Insights lors de la modification d'un cluster de base de données, appelez la [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html) AWS CLI commande et fournissez les valeurs suivantes :
+ `--database-insights-mode standard` pour activer le mode Standard de Database Insights.
+ `--db-cluster-identifier` : identifiant du cluster de bases de données .
+ `--enable-performance-insights` ou `--no-enable-performance-insights` pour activer ou désactiver Performance Insights. Si vous spécifiez `--enable-performance-insights`, vous devez également spécifier `--performance-insights-retention-period`, la période de conservation des données de votre cluster de bases de données . La période de conservation doit être d’au moins 7 jours.
L’exemple suivant active le mode Standard de Database Insights et active Performance Insights lors de la modification d’un cluster de bases de données.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws rds modify-db-cluster \
--database-insights-mode standard \
--db-cluster-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 7
```
Pour Windows :
```
aws rds modify-db-cluster ^
--database-insights-mode standard ^
--db-cluster-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 7
```
L’exemple suivant active le mode Standard de Database Insights et désactive Performance Insights lors de la modification d’un cluster de bases de données.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws rds modify-db-cluster \
--database-insights-mode standard \
--db-cluster-identifier sample-db-identifier \
--no-enable-performance-insights
```
Pour Windows :
```
aws rds modify-db-cluster ^
--database-insights-mode standard ^
--db-cluster-identifier sample-db-identifier ^
--no-enable-performance-insights
```
------
#### [ RDS API ]
Pour activer le mode standard de Database Insights lorsque vous modifiez une , spécifiez les paramètres suivants pour votre opération d'API [Modify](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html) Amazon RDS.
+ `DatabaseInsightsMode` sur `standard`
+ `EnablePerformanceInsights` sur `True` ou `False`. Si vous définissez `EnablePerformanceInsights` sur `True`, vous devez définir `PerformanceInsightsRetentionPeriod` sur au moins 7 jours.
------
# Configuration de votre base de données pour surveiller les requêtes SQL lentes avec Database Insights pour Amazon Aurora
Pour surveiller les requêtes SQL lentes pour votre base de données, vous pouvez utiliser la section **Requêtes SQL lentes** du tableau de bord Database Insights. Avant la configuration de votre base de données pour surveiller les requêtes SQL lentes, la section **Requêtes SQL lentes** est vide.
Pour plus d’informations sur la surveillance des requêtes SQL lentes dans le tableau de bord Database Insights, consultez [Affichage du tableau de bord des instances de base de données pour CloudWatch Database Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Database-Insights-Database-Instance-Dashboard.html) dans le *Guide de l’utilisateur Amazon CloudWatch*.
Pour configurer votre base de données afin de surveiller les requêtes SQL lentes avec Database Insights, procédez comme suit :
1. Activez les exportations de journaux vers CloudWatch Logs.
1. Créez ou modifiez le groupe de paramètres de cluster de bases de données pour votre cluster de bases de données.
Pour plus d’informations sur la configuration des exportations de journaux, consultez [Publication des journaux de base de données sur Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_LogAccess.html#USER_LogAccess.Procedural.UploadtoCloudWatch) dans le *Guide de l’utilisateur Amazon Aurora*.
Pour créer ou modifier votre groupe de paramètres de cluster de bases de données, consultez les rubriques suivantes.
+ [Création d'un groupe de paramètres de cluster de base de données dans Amazon Aurora](USER_WorkingWithParamGroups.CreatingCluster.md)
+ [Modification des paramètres d'un groupe de paramètres de cluster de base de données dans Amazon Aurora](USER_WorkingWithParamGroups.ModifyingCluster.md)
------
#### [ Amazon Aurora MySQL ]
Pour configurer votre cluster de bases de données Amazon Aurora MySQL afin de surveiller les requêtes SQL lentes, vous pouvez utiliser par exemple la combinaison de paramètres suivante :
+ `slow_query_log` : défini sur `1`
+ `long_query_time` : défini sur `1.0`
+ `log_output` : défini sur `FILE`
Il s’agit d’une configuration possible. Pour un guide complet sur les paramètres du journal des requêtes lentes de MySQL et les options de configuration supplémentaires, consultez la [documentation MySQL relative au journal des requêtes lentes](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/slow-query-log.html).
------
#### [ Amazon Aurora PostgreSQL ]
Pour configurer votre cluster de bases de données Amazon Aurora PostgreSQL afin de surveiller les requêtes SQL lentes, vous pouvez utiliser par exemple la combinaison de paramètres suivante : Notez que la définition de ces paramètres peut réduire les performances de votre cluster de bases de données.
+ `log_min_duration_statement` : défini sur `1000`
+ `log_statement` : défini sur `none`
+ `log_destination` : défini sur `stderr`
Il s’agit d’une configuration possible. Pour un guide complet sur les paramètres de journalisation de PostgreSQL et les options de configuration supplémentaires, consultez la [documentation PostgreSQL relative à la configuration de journalisation](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-logging.html).
------
**Note**
Pour Aurora MySQL, vous pouvez configurer le paramètre `long_query_time` avec une granularité d’une microseconde. Par exemple, vous pouvez définir ce paramètre sur `0.000001`. En fonction du nombre de requêtes sur l’instance de base de données, la valeur du paramètre `long_query_time` peut réduire les performances. Commencez par la valeur `1.0` et ajustez-la en fonction de votre charge de travail. Lorsque vous définissez ce paramètre sur `0`, Database Insights journalise toutes les requêtes.
Pour plus d’informations sur les journaux Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL, consultez ce qui suit.
+ [Fichiers journaux de base de données Aurora MySQL](USER_LogAccess.Concepts.MySQL.md)
+ [Fichiers journaux de base de données Aurora PostgreSQL PostgreSQL](USER_LogAccess.Concepts.PostgreSQL.md)
# Considérations relatives aux informations sur les bases de données pour )
Voici les considérations relatives à Database Insights pour Amazon Aurora.
+ Vous ne pouvez pas gérer Database Insights pour une instance de base de données dans un cluster de bases de données.
+ Pour activer le mode Avancé de Database Insights, vous devez activer Performance Insights et fixer la période de conservation de Performance Insights à au moins 465 jours (15 mois). Il n’y a aucun coût supplémentaire pour fixer la période de conservation de Performance Insights à 15 mois en plus du coût de Database Insights. Pour plus d'informations sur la tarification de Database Insights, consultez [Amazon CloudWatch Pricing](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
+ Pour activer Database Insights, il est nécessaire que chaque instance de base de données d’un cluster de bases de données ait les mêmes paramètres Performance Insights et Enhanced Monitoring.
+ La modification d’un cluster de bases de données pour activer l’un ou l’autre mode de Database Insights ne provoque pas de durée d’indisponibilité.
# Surveillance de la charge de la base de données avec Performance Insights sur
**Important**
AWS a annoncé la end-of-life date de Performance Insights : le 30 juin 2026. Après cette date, Amazon RDS ne prendra plus en charge l’expérience de la console Performance Insights, les périodes de conservation flexibles (1 à 24 mois) et les tarifs associés. L’API Performance Insights continuera d’exister sans modification de prix. Les coûts de l'API Performance Insights apparaîtront sur votre AWS facture avec le coût de CloudWatch Database Insights.
Nous vous recommandons de mettre à niveau toutes les de base de données de clusters de bases de données utilisant le niveau payant de Performance Insights vers le mode avancé de Database Insights avant le 30 juin 2026. Pour en savoir plus sur la mise à niveau vers le mode avancé de Database Insights, consultez [Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md).
Si vous n’effectuez aucune action, les clusters de bases de données utilisant Performance Insights utiliseront par défaut le mode Standard de Database Insights. Avec le mode Standard de Database Insights, vous risquez de perdre l’accès à l’historique des données de performance au-delà de 7 jours et de ne pas être en mesure d’utiliser les plans d’exécution et les fonctionnalités d’analyse à la demande dans la console Amazon RDS. Après le 30 juin 2026, seul le mode avancé de Database Insights prendra en charge les plans d'exécution et les analyses à la demande.
Avec CloudWatch Database Insights, vous pouvez surveiller la charge de base de données de votre parc de bases de données et analyser et résoudre les problèmes de performance à grande échelle. Pour plus d’informations sur Database Insights, consultez [Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez [Amazon CloudWatch Pricing](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
Performance Insights développe les fonctions de surveillance existantes d’ Amazon Aurora pour illustrer et vous aider à analyser les performances de votre cluster. Avec le tableau de bord Performance Insights, vous pouvez visualiser la charge de la base de données de votre Charge de cluster Amazon Aurora et filtrer la charge par attentes, instructions SQL, hôtes ou utilisateurs. Pour plus d’informations sur l’utilisation de Performance Insights avec Amazon DocumentDB, consultez le *[Guide du développeur Amazon DocumentDB](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/performance-insights.html)*.
**Topics**
+ [Présentation de Performance Insights sur Amazon Aurora](USER_PerfInsights.Overview.md)
+ [Activation ou désactivation de l’Analyse des performances pour Aurora](USER_PerfInsights.Enabling.md)
+ [Présentation du schéma de performance pour Performance Insights sur Aurora MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md)
+ [Configuration des politiques d’accès pour Performance Insights](USER_PerfInsights.access-control.md)
+ [Analyse des métriques à l’aide du tableau de bord de Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.md)
+ [Affichage des recommandations proactives de Performance Insights](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md)
+ [Récupération de métriques avec l’API Performance Insights pour Aurora](USER_PerfInsights.API.md)
+ [Journalisation des appels Performance Insights avec AWS CloudTrail](USER_PerfInsights.CloudTrail.md)
+ [API Performance Insights et points de terminaison de VPC d’interface (AWS PrivateLink)](pi-vpc-interface-endpoints.md)
# Présentation de Performance Insights sur Amazon Aurora
**Important**
AWS a annoncé la end-of-life date de Performance Insights : le 30 juin 2026. Après cette date, Amazon RDS ne prendra plus en charge l’expérience de la console Performance Insights, les périodes de conservation flexibles (1 à 24 mois) et les tarifs associés. L’API Performance Insights continuera d’exister sans modification de prix. Les coûts de l'API Performance Insights apparaîtront sur votre AWS facture avec le coût de CloudWatch Database Insights.
Nous vous recommandons de mettre à niveau toutes les de base de données de clusters de bases de données utilisant le niveau payant de Performance Insights vers le mode avancé de Database Insights avant le 30 juin 2026. Pour en savoir plus sur la mise à niveau vers le mode avancé de Database Insights, consultez [Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md).
Si vous n’effectuez aucune action, les clusters de bases de données utilisant Performance Insights utiliseront par défaut le mode Standard de Database Insights. Avec le mode Standard de Database Insights, vous risquez de perdre l’accès à l’historique des données de performance au-delà de 7 jours et de ne pas être en mesure d’utiliser les plans d’exécution et les fonctionnalités d’analyse à la demande dans la console Amazon RDS. Après le 30 juin 2026, seul le mode avancé de Database Insights prendra en charge les plans d'exécution et les analyses à la demande.
Avec CloudWatch Database Insights, vous pouvez surveiller la charge de base de données de votre parc de bases de données et analyser et résoudre les problèmes de performance à grande échelle. Pour plus d’informations sur Database Insights, consultez [Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez [Amazon CloudWatch Pricing](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
Par défaut, RDS active Performance Insights dans l’assistant de création de console pour les moteurs Amazon RDS. Si vous activez Performance Insights au niveau du cluster de bases de données, RDS active Performance Insights pour chaque instance de base de données du cluster. Si vous disposez de plusieurs bases de données sur une instance de base de données, Performance Insights regroupe les données de performance.
Vous trouverez un aperçu de Performance Insights pour Amazon Aurora dans la vidéo suivante.
[](http://www.youtube.com/watch?v=yOeWcPBT458)
**Topics**
+ [Charge de base de données](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md)
+ [Utilisation maximale de l’UC](USER_PerfInsights.Overview.MaxCPU.md)
+ [Support du moteur de base de données , des régions et des classes d'instance Amazon Aurora pour Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md)
+ [Tarification et conservation des données pour Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md)
# Charge de base de données
*Charge de base de données* mesure le niveau d’activité de la session de votre base de données. `DBLoad` est la métrique clé de Performance Insights, et Performance Insights collecte la charge de base de données chaque seconde.
**Topics**
+ [Sessions actives](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.active-sessions)
+ [Sessions actives en moyenne](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAS)
+ [Exécutions actives moyennes](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAE)
+ [Dimensions](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.dimensions)
## Sessions actives
Une *session de base de données* représente le dialogue d’une application avec une base de données relationnelle. Une session active est une connexion qui a transmis du travail au moteur de base de données et qui attend une réponse.
Une session est active lorsqu’elle s’exécute sur le processeur (CPU) ou attend qu’une ressource devienne disponible pour pouvoir continuer. Par exemple, une session active peut attendre qu’une page (ou un bloc) soit lue en mémoire avant d’utiliser le processeur pendant la lecture des données de la page.
## Sessions actives en moyenne
Les *sessions actives en moyenne (AAS)* représentent l’unité de la métrique `DBLoad` de Performance Insights. Elle mesure le nombre de sessions actives simultanément sur la base de données.
Toutes les secondes, Performance Insights échantillonne le nombre de sessions exécutant simultanément une requête. Pour chaque session active, Performance Insights collecte les données suivantes :
+ Instruction SQL
+ État de la session (en cours d’exécution sur le processeur ou en attente)
+ Host (Hôte)
+ Utilisateur exécutant le SQL
Performance Insights calcule les AAS en divisant le nombre total de sessions par le nombre d’échantillons pour une période déterminée. Par exemple, la table suivante présente 5 échantillons consécutifs d’une requête en cours d’exécution, prélevés à des intervalles d’une seconde.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html)
Dans l’exemple précédent, la charge de la base de données pour l’intervalle de temps était de 2 AAS. Cette mesure signifie qu’en moyenne, deux sessions étaient actives à la fois à n’importe quel moment au cours de la période où les cinq échantillons ont été prélevés.
## Exécutions actives moyennes
La moyenne des exécutions actives (AAE) par seconde est liée à l’AAS. Pour calculer l’AAE, Performance Insights divise la durée totale d’exécution d’une requête par l’intervalle de temps. Le tableau suivant présente le calcul de l’AAE pour la même requête que dans le tableau précédent.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html)
Dans la plupart des cas, l’AAS et l’AAE d’une requête sont approximativement identiques. Cela dit, comme les données utilisées pour les calculs proviennent de sources différentes, les calculs varient souvent légèrement.
## Dimensions
La métrique `db.load` est différente des autres métriques de séries chronologiques, car vous pouvez la décomposer en sous-composants appelés dimensions. Vous pouvez considérer les dimensions comme des catégories de « tranches » pour les différentes caractéristiques de la métrique `DBLoad`.
Lorsque vous diagnostiquez des problèmes de performances, les dimensions suivantes sont souvent les plus utiles :
**Topics**
+ [Événements d’attente](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.waits)
+ [Principaux éléments SQL](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.top-sql)
Pour obtenir la liste complète des dimensions des moteurs Aurora, consultez [Charge de base de données tranchée par dimensions](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.md#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.dims).
### Événements d’attente
Un *événement d’attente* fait qu’une instruction SQL attend qu’un événement spécifique se produise avant de pouvoir continuer à s’exécuter. Les événements d’attente constituent une dimension (ou catégorie) importante pour la charge de la base de données, car ils indiquent les points de blocage du travail.
Chaque session active est soit en cours d’exécution au niveau du processeur soit en attente. Par exemple, les sessions sollicitent le processeur lorsqu’elles recherchent un tampon dans la mémoire, effectuent un calcul ou exécutent du code procédural. Lorsque les sessions ne sollicitent pas le processeur, c’est peut-être qu’elles attendent qu’un tampon de mémoire se libère, qu’un fichier de données soit lu ou qu’un journal soit écrit. Le temps que passe une session à attendre des ressources est autant de temps en moins qu’elle passe à s’exécuter au niveau du processeur.
Lorsque vous réglez une base de données, vous cherchez souvent à identifier les ressources que les sessions attendent. Par exemple, deux ou trois événements d’attente peuvent représenter 90 % de la charge de la base de données. Cette mesure signifie qu’en moyenne, les sessions actives passent la majeure partie de leur temps à attendre un petit nombre de ressources. Si vous trouvez la cause de ces attentes, vous pouvez tenter une solution.
Les événements d’attente varient en fonction du moteur de base de données :
+ Pour obtenir la liste des événements d’attente courants pour Aurora MySQL, consultez [Événements d’attente Aurora MySQL](AuroraMySQL.Reference.Waitevents.md). Pour savoir comment régler l’utilisation de ces événements d’attente, consultez [Réglage d'Aurora MySQL](AuroraMySQL.Managing.Tuning.md).
+ Pour plus d’informations sur tous les événements d’attente MySQL, consultez [Wait Event Summary Tables](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema-wait-summary-tables.html) dans la documentation MySQL.
+ Pour obtenir la liste des événements d’attente courants pour Aurora PostgreSQL, consultez [Événements d’attente Amazon Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL.Reference.Waitevents.md). Pour savoir comment régler l’utilisation de ces événements d’attente, consultez [Réglage des événements d’attente pour Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL.Tuning.md).
+ Pour plus d’informations sur tous les événements d’attente PostgreSQL, consultez [The Statistics Collector > Wait Event tables](https://www.postgresql.org/docs/current/monitoring-stats.html#WAIT-EVENT-TABLE) dans la documentation de PostgreSQL.
### Principaux éléments SQL
Là où les événements d’attente présentent des goulots d’étranglement, les principaux éléments SQL indiquent quelles requêtes contribuent le plus à la charge de la base de données. Par exemple, de nombreuses requêtes peuvent être en cours d’exécution sur la base de données, mais une seule d’entre elles peut consommer 99 % de la charge de la base de données. Dans ce cas, la charge élevée peut indiquer un problème avec la requête.
Par défaut, la console Performance Insights affiche les principales requêtes SQL qui contribuent à la charge de la base de données. La console affiche également des statistiques pertinentes pour chaque instruction. Pour diagnostiquer les problèmes de performances d’une instruction spécifique, vous pouvez examiner son plan d’exécution.
# Utilisation maximale de l’UC
Dans le tableau de bord, le graphique **Database load** (Charge de base de données)collecte, regroupe et affiche les informations de session. Pour voir si les sessions actives dépassent l’utilisation maximale de l’UC, examinez leur relation sur la ligne **Max vCPU** (UC virtuelle max). Performance Insights détermine la valeur de **vCPU maximum** par le nombre de cœurs de vCPU (UC virtuelle) pour votre instance de base de données. Pour Aurora sans serveur v2, le **vCPU maximum** représente le nombre estimé de vCPU.
Un seul processus peut être exécuté sur un vCPU à la fois. Si le nombre de processus dépasse le nombre de vCPU, les processus sont mis en file d’attente. Lorsque le nombre de processus en file d’attente augmente, les performances de la base de données diminuent. Si la charge de la base de données est souvent au-dessus de la ligne **Max vCPU** (UC virtuelle max)et que l’état d’attente principal est CPU, cela signifie que l’UC est surchargée. Dans ce cas, vous pouvez décider de limiter les connexions à l’instance, de régler les requêtes SQL avec une charge d’UC élevée, ou envisager l’utilisation d’une classe d’instance plus grande. Quel que soit leur état d’attente, les instances élevées et régulières indiquent que des problèmes de goulots d’étranglement ou de conflits de ressources devront peut-être être résolus. Cela peut être vrai même si la charge de la base de données ne dépasse pas la ligne **Max vCPU** (UC virtuelle max).
# Support du moteur de base de données , des régions et des classes d'instance Amazon Aurora pour Performance Insights
**Important**
AWS a annoncé la end-of-life date de Performance Insights : le 30 juin 2026. Après cette date, Amazon RDS ne prendra plus en charge l’expérience de la console Performance Insights, les périodes de conservation flexibles (1 à 24 mois) et les tarifs associés. L’API Performance Insights continuera d’exister sans modification de prix. Les coûts de l'API Performance Insights apparaîtront sur votre AWS facture avec le coût de CloudWatch Database Insights.
Nous vous recommandons de mettre à niveau toutes les de base de données de clusters de bases de données utilisant le niveau payant de Performance Insights vers le mode avancé de Database Insights avant le 30 juin 2026. Pour en savoir plus sur la mise à niveau vers le mode avancé de Database Insights, consultez [Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md).
Si vous n’effectuez aucune action, les clusters de bases de données utilisant Performance Insights utiliseront par défaut le mode Standard de Database Insights. Avec le mode Standard de Database Insights, vous risquez de perdre l’accès à l’historique des données de performance au-delà de 7 jours et de ne pas être en mesure d’utiliser les plans d’exécution et les fonctionnalités d’analyse à la demande dans la console Amazon RDS. Après le 30 juin 2026, seul le mode avancé de Database Insights prendra en charge les plans d'exécution et les analyses à la demande.
Avec CloudWatch Database Insights, vous pouvez surveiller la charge de base de données de votre parc de bases de données et analyser et résoudre les problèmes de performance à grande échelle. Pour plus d’informations sur Database Insights, consultez [Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez [Amazon CloudWatch Pricing](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
Le tableau suivant fournit les moteurs de base de données Amazon Aurora qui prennent en charge l’analyse des performances.
| Moteur de base de données Amazon Aurora | Versions et régions soumises à la gestion des versions du moteur | Restrictions de classe d’instance |
| --- | --- | --- |
| Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition | Pour plus d’informations sur la disponibilité des versions et des régions de Performance Insights avec Aurora MySQL, consultez [Performance Insights avec Aurora MySQL](Concepts.Aurora_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerfInsights.md#Concepts.Aurora_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerfInsights.amy). | Performance Insights présente les restrictions de classe de moteur suivantes : [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) |
| Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition | Pour plus d’informations sur la disponibilité des versions et des régions de Performance Insights avec Aurora PostgreSQL, consultez [Performance Insights avec Aurora PostgreSQL](Concepts.Aurora_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerfInsights.md#Concepts.Aurora_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerfInsights.apg). | N/A |
## Support du moteur de base de données , des régions et des classes d'instance Amazon Aurora pour les fonctionnalités Performance Insights
Le tableau suivant fournit les moteurs de base de données Amazon Aurora qui prennent en charge les fonctionnalités d’analyse des performances.
| Fonctionnalité | [Niveau de tarification](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/) | [Régions prises en charge](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.html#Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.Regions) | Moteurs de base de données pris en charge | [Classes d’instance prises en charge](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Concepts.DBInstanceClass.html#Concepts.DBInstanceClass.Types) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [Statistiques SQL pour Performance Insights](sql-statistics.md) | Tous | Tous | Tous | Tous |
| [Analyse des performances de base de données pour une période donnée](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md) | Niveau payant uniquement | Tous | Tous | Toutes sauf db.serverless (Aurora Serverless v2) |
| [Affichage des recommandations proactives de Performance Insights](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md) | Niveau payant uniquement | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) | Tous | Toutes sauf db.serverless (Aurora Serverless v2) |
# Tarification et conservation des données pour Performance Insights
Par défaut, Performance Insights qui comprend 7 jours d’historique des données de performance et 1 million de demandes API par mois. Vous pouvez également acheter des périodes de conservation plus longues. Pour des informations complètes sur les prix, consultez la section [Performance Insights Pricing](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/) (Tarification de Performance Insights).
Dans la console RDS, vous pouvez choisir l’une des périodes de conservation suivantes pour vos données Performance Insights :
+ **Par défaut (7 jours)**
+ ***n* mois**, où ***n*** est un nombre allant de 1 à 24
![\[Choisissez une période de conservation pour vos données Performance Insights.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/pi-retention-periods.png)
Pour savoir comment définir une période de conservation à l’aide de AWS CLI, consultez [Activation ou désactivation de l’Analyse des performances pour Aurora](USER_PerfInsights.Enabling.md).
**Note**
L’arrêt d’un cluster de bases de données alors que Performance Insights est activé n’a aucune incidence sur la conservation des données. En cas d’arrêt d’un cluster de bases de données, Performance Insights ne collecte aucune donnée.
# Activation ou désactivation de l’Analyse des performances pour Aurora
**Important**
AWS a annoncé la end-of-life date de Performance Insights : le 30 juin 2026. Après cette date, Amazon RDS ne prendra plus en charge l’expérience de la console Performance Insights, les périodes de conservation flexibles (1 à 24 mois) et les tarifs associés. L’API Performance Insights continuera d’exister sans modification de prix. Les coûts de l'API Performance Insights apparaîtront sur votre AWS facture avec le coût de CloudWatch Database Insights.
Nous vous recommandons de mettre à niveau toutes les de base de données de clusters de bases de données utilisant le niveau payant de Performance Insights vers le mode avancé de Database Insights avant le 30 juin 2026. Pour en savoir plus sur la mise à niveau vers le mode avancé de Database Insights, consultez [Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md).
Si vous n’effectuez aucune action, les clusters de bases de données utilisant Performance Insights utiliseront par défaut le mode Standard de Database Insights. Avec le mode Standard de Database Insights, vous risquez de perdre l’accès à l’historique des données de performance au-delà de 7 jours et de ne pas être en mesure d’utiliser les plans d’exécution et les fonctionnalités d’analyse à la demande dans la console Amazon RDS. Après le 30 juin 2026, seul le mode avancé de Database Insights prendra en charge les plans d'exécution et les analyses à la demande.
Avec CloudWatch Database Insights, vous pouvez surveiller la charge de base de données de votre parc de bases de données et analyser et résoudre les problèmes de performance à grande échelle. Pour plus d’informations sur Database Insights, consultez [Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez [Amazon CloudWatch Pricing](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
Vous pouvez activer Performance Insights pour votre cluster de bases de données lors de sa création. Si nécessaire, vous pouvez le désactiver ultérieurement en modifiant le cluster de bases de données depuis la console. L’activation ou la désactivation de Performance Insights ne provoquent pas de durée d’indisponibilité, de redémarrage ni de basculement.
**Note**
Le schéma de performance est un outil de performance facultatif utilisé par Aurora MySQL. Si vous activez ou désactivez le schéma de performance, un redémarrage est requis. Toutefois, si vous activez ou désactivez Performance Insights, aucun redémarrage n’est requis. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Présentation du schéma de performance pour Performance Insights sur Aurora MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md).
Si vous utilisez Performance Insights avec des bases de données globales Aurora, activez Performance Insights sur chaque base de données dans chaque Région AWS. Pour en savoir plus, consultez [Surveillance d’une base de données Amazon Aurora globale avec Amazon RDS Performance Insights](aurora-global-database-monitoring.md#aurora-global-database-pi).
L’agent Performance Insights consomme une quantité limitée d’UC et de mémoire sur l’hôte de base de données. Lorsque la charge de base de données est élevée, l’agent limite l’impact sur les performances en collectant des données moins fréquemment.
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#### [ Console ]
Dans la console, vous pouvez activer ou désactiver la fonctionnalité Analyse des performances lorsque vous créez un cluster de bases de données. L’activation de Performance Insights vous permet de gérer les paramètres et les options de Performance Insights pour votre cluster de bases de données. Les paramètres au niveau du cluster s’appliquent à toutes les instances de base de données du cluster.
**Activation ou désactivation de Performance Insights lors de la création d’un cluster de bases de données**
Après avoir créé un cluster de bases de données, Amazon RDS active Performance Insights par défaut. Pour désactiver Performance Insights pour votre cluster de bases de données, choisissez l’option **Database Insights – Standard** et désélectionnez l’option **Activer Performance Insights**.
Pour créer un cluster de bases de données, suivez les instructions pour votre moteur de base de données dans [Création d’un cluster de bases de données Amazon Aurora](Aurora.CreateInstance.md).
L’image suivante représente la section **Performance Insights**.
![\[Activez Performance Insights lors de la création d’un cluster de bases de données avec la console.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_cluster_enabling.png)
Vous disposez des options suivantes lorsque vous choisissez **Activer Performance Insights** :
+ **Conservation** (pour le mode Standard de Database Insights uniquement) : durée de conservation des données de Performance Insights. Le paramètre de conservation est **Par défaut (7 jours)**. Pour conserver vos données de performance plus longtemps, indiquez 1 à 24 mois. Pour obtenir plus d’informations sur les périodes de conservation, consultez [Tarification et conservation des données pour Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md).
+ **AWS KMS key**— Spécifiez votre AWS KMS key. Performance Insights chiffre toutes les données potentiellement sensibles à l’aide votre clé KMS. Les données sont chiffrées en transit et au repos. Pour plus d’informations, consultez [Modification d'une AWS KMS politique pour Performance Insights](USER_PerfInsights.access-control.cmk-policy.md).
**Activation ou désactivation de Performance Insights lors de la modification d’un cluster de bases de données**
Dans la console, vous pouvez modifier un cluster de bases de données pour gérer Performance Insights.
**Pour activer ou désactiver Performance Insights pour un cluster de bases de données en utilisant la console**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Choisissez **Databases** (Bases de données).
1. Choisissez un cluster de bases de données, et choisissez **Modifier**.
1. Pour activer Performance Insights, sélectionnez **Activer Performance Insights**. Pour désactiver Performance Insights pour votre cluster de bases de données, choisissez l’option **Database Insights – Standard** et désélectionnez l’option **Activer Performance Insights**.
Vous disposez des options suivantes lorsque vous choisissez **Activer Performance Insights** :
+ **Conservation** (pour le mode Standard de Database Insights uniquement) : durée de conservation des données de Performance Insights. Le paramètre de conservation est **Par défaut (7 jours)**. Pour conserver vos données de performance plus longtemps, indiquez 1 à 24 mois. Pour obtenir plus d’informations sur les périodes de conservation, consultez [Tarification et conservation des données pour Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md).
+ **AWS KMS key** – Spécifiez votre clé KMS. Performance Insights chiffre toutes les données potentiellement sensibles à l’aide votre clé KMS. Les données sont chiffrées en transit et au repos. Pour plus d’informations, consultez [Chiffrement des ressources Amazon Aurora](Overview.Encryption.md).
![\[Modifiez Performance Insights lors de la modification d’un cluster de bases de données à l’aide de la console.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_cluster_modifying.png)
1. Choisissez **Continuer**.
1. Pour **Scheduling of Modifications** (Planification des modifications), choisissez Apply immediately (Appliquer immédiatement). Si vous choisissez Apply during the next scheduled maintenance window (Appliquer lors de la prochaine fenêtre de maintenance planifiée), votre instance ignore ce paramètre et active immédiatement Performance Insights.
1. Choisissez **Modify instance** (Modifier l’instance).
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#### [ AWS CLI ]
Lorsque vous utilisez la [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) AWS CLI commande, activez Performance Insights en spécifiant `--enable-performance-insights` et en `--database-insights-mode` réglant sur `advanced` ou`standard`. Pour désactiver Performance Insights, spécifiez `--no-enable-performance-insights` et définissez `database-insights-mode` sur `standard`.
Vous pouvez également spécifier ces valeurs à l'aide des AWS CLI commandes suivantes :
+ [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html)
+ [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html)
+ [create-db-instance-read-réplique](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance-read-replica.html)
+ [modify-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-instance.html)
+ [restore-db-instance-from-s3](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/restore-db-instance-from-s3.html)
**Pour gérer Performance Insights pour un cluster de bases de données à l'aide du AWS CLI**
+ Appelez la [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html) AWS CLI commande et entrez les valeurs suivantes :
+ `--db-cluster-identifier` : le nom de l’instance de base de données dans votre cluster de bases de données.
+ `--enable-performance-insights` pour l’activer ou `--no-enable-performance-insights` pour le désactiver
+ `database-insights-mode` : le mode de Database Insights pour le cluster de bases de données. Pour désactiver Performance Insights, définissez cette valeur sur `standard`.
L’exemple suivant active Performance Insights pour `sample-db-cluster`.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws rds modify-db-cluster \
--database-insights-mode standard \
--db-cluster-identifier sample-db-instance \
--enable-performance-insights
```
Pour Windows :
```
aws rds modify-db-cluster ^
--database-insights-mode standard ^
--db-cluster-identifier sample-db-instance ^
--enable-performance-insights
```
Lorsque vous activez Performance Insights dans l’interface CLI, vous pouvez éventuellement spécifier le nombre de jours pour conserver les données de Performance Insights avec l’option `--performance-insights-retention-period`. Vous pouvez spécifier `7` *month* \$1 31 (où *month* est un nombre compris entre 1 et 23) ou`731`. Par exemple, si vous souhaitez conserver vos données de performance pendant 3 mois, indiquez `93`, soit 3 \$1 31. La durée par défaut est de `7` jours. Pour obtenir plus d’informations sur les périodes de conservation, consultez [Tarification et conservation des données pour Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md).
L’exemple suivant active Performance Insights pour `sample-db-cluster` et spécifie que les données de Performance Insights sont conservées pendant 93 jours (3 mois).
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws rds modify-db-cluster \
--database-insights-mode standard \
--db-cluster-identifier sample-db-instance \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 93
```
Pour Windows :
```
aws rds modify-db-cluster ^
--database-insights-mode standard ^
--db-cluster-identifier sample-db-instance ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 93
```
Si vous spécifiez une période de conservation telle que 94 jours, qui n’est pas une valeur valide, RDS émet une erreur.
```
An error occurred (InvalidParameterValue) when calling the CreateDBInstance operation:
Invalid Performance Insights retention period. Valid values are: [7, 31, 62, 93, 124, 155, 186, 217,
248, 279, 310, 341, 372, 403, 434, 465, 496, 527, 558, 589, 620, 651, 682, 713, 731]
```
**Note**
Vous ne pouvez activer Performance Insights que pour une instance d’un cluster de bases de données où Performance Insights n’est pas géré au niveau du cluster.
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#### [ RDS API ]
Lorsque vous créez une nouvelle instance de base de données dans votre cluster de bases de données à l'aide de l'DBInstanceopération [Create](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html) operation Amazon RDS API, activez Performance Insights en définissant `EnablePerformanceInsights` sur. `True` Pour désactiver Performance Insights, définissez `EnablePerformanceInsights` sur `False` et `DatabaseInsightsMode` sur `standard`.
Vous pouvez également spécifier la valeur `EnablePerformanceInsights` à l’aide des opérations d’API suivantes :
+ [CréerDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html)
+ [ModifyDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html)
+ [ModifyDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBInstance.html)
+ [CréerDBInstanceReadReplica](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstanceReadReplica.html)
+ [Restaurer à DBInstance partir de S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_RestoreDBInstanceFromS3.html)
Lorsque vous activez Performance Insights, vous pouvez facultativement spécifier la durée, en jours, de conservation des données de Performance Insights avec le paramètre `PerformanceInsightsRetentionPeriod`. Vous pouvez spécifier `7` *month* \$1 31 (où *month* est un nombre compris entre 1 et 23) ou`731`. Par exemple, si vous souhaitez conserver vos données de performance pendant 3 mois, indiquez `93`, soit 3 \$1 31. La durée par défaut est de `7` jours. Pour obtenir plus d’informations sur les périodes de conservation, consultez [Tarification et conservation des données pour Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md).
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# Présentation du schéma de performance pour Performance Insights sur Aurora MySQL
Le schéma de performance est une fonctionnalité facultative pour la surveillance des performances d’exécution d’Aurora MySQL à un faible niveau de détails. Le schéma de performance est conçu pour avoir un impact minimal sur les performances de base de données. Performance Insights est une fonctionnalité distincte que vous pouvez utiliser avec ou sans le schéma de performance.
**Topics**
+ [Présentation du schéma de performance](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.overview)
+ [Performance Insights et le schéma de performance](#USER_PerfInsights.effect-of-pfs)
+ [Gestion automatique du schéma de performance par Performance Insights](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.options)
+ [Effet d’un redémarrage sur le schéma de performance](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.reboot)
+ [Déterminer si Performance Insights gère le schéma de performance](USER_PerfInsights.EnableMySQL.determining-status.md)
+ [Activation du schéma de performance sur Aurora MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.RDS.md)
## Présentation du schéma de performance
Le schéma de performance surveille les événements dans les bases de données Aurora MySQL. Un *événement* est une action du serveur de base de données qui consomme du temps et qui a été instrumentée de manière à ce que des informations temporelles puissent être collectées. Voici quelques exemples d’événements :
+ Appels de fonction
+ Attend le système d’exploitation
+ Étapes de l’exécution SQL
+ Groupes d’instructions SQL
Le moteur de stockage `PERFORMANCE_SCHEMA` est un mécanisme de mise en œuvre de la fonctionnalité de schéma de performance. Ce moteur collecte les données d’événement à l’aide d’une instrumentation dans le code source de la base de données. Le moteur stocke les événements dans des tables à mémoire uniquement dans la base de données `performance_schema`. Vous pouvez interroger `performance_schema` tout comme vous pouvez interroger d’autres tables. Pour plus d’informations, consultez [MySQL Performance Schema](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema.html) (Schéma de performance MySQL) dans le *Manuel de référence de MySQL*.
## Performance Insights et le schéma de performance
Performance Insights et Performance Schema sont des fonctionnalités distinctes, mais elles sont liées. Le comportement de Performance Insights pour Aurora MySQL dépend de l’activation ou non du schéma de performance, et si oui, si Performance Insights gère automatiquement le schéma de performance. Le tableau suivant décrit le comportement.
| Schéma de performance activé | Mode de gestion de Performance Insights | Comportement de Performance Insights |
| --- | --- | --- |
| Oui | Automatique | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) |
| Oui | Manuelle | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) |
| Non | N/A | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) |
## Gestion automatique du schéma de performance par Performance Insights
Le schéma de performance est également activé lorsque vous créez une instance de base de données Aurora MySQL avec Performance Insights activé. Le cas échéant, Performance Insights gère automatiquement vos paramètres de schéma de performance. Il s’agit de la configuration recommandée.
Lorsque Performance Insights gère automatiquement le schéma de performance, la **source** de `performance_schema` est `System default`.
**Note**
La gestion automatique du schéma de performance n’est pas prise en charge pour la classe d’instance t4g.medium.
Vous pouvez également gérer le schéma de performance manuellement. Si vous choisissez cette option, réglez les paramètres selon les valeurs du tableau suivant.
| Nom du paramètre | Valeur de paramètre |
| --- | --- |
| `performance_schema` | `1` (La colonne **Source** a la valeur `Modified`) |
| `performance-schema-consumer-events-waits-current` | `ON` |
| `performance-schema-instrument` | `wait/%=ON` |
| `performance_schema_consumer_global_instrumentation` | `1` |
| `performance_schema_consumer_thread_instrumentation` | `1` |
Si vous modifiez la valeur du paramètre `performance_schema` manuellement et que vous souhaitez ensuite passer à la gestion automatique, consultez [Activation du schéma de performance sur Aurora MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.RDS.md).
**Important**
Lorsque Performance Insights active le schéma de performance, il ne modifie pas les valeurs du groupe de paramètres. Toutefois, les valeurs sont modifiées sur les instances de base de données en cours d’exécution. La seule façon de voir les valeurs modifiées est d’exécuter la commande `SHOW GLOBAL VARIABLES`.
## Effet d’un redémarrage sur le schéma de performance
Performance Insights et le schéma de performance diffèrent dans leurs exigences en matière de redémarrage des instances de base de données :
**Schéma de performance**
Pour activer ou désactiver cette fonction, vous devez redémarrer l’instance de base de données.
**Performance Insights**
Pour activer ou désactiver cette fonction, il n’est pas nécessaire de redémarrer l’instance de base de données.
Si le schéma de performance n’est pas activé et que vous activez Performance Insights sans redémarrer l’instance de base de données, le schéma de performance ne sera pas activé.
# Déterminer si Performance Insights gère le schéma de performance
Pour savoir si Performance Insights gère actuellement le schéma de performance pour toutes les versions majeures du moteur prises en charge, consultez le tableau suivant.
| Définition du paramètre performance\$1schema | Paramétrage de la colonne Source | Performance Insights gère le schéma de performance |
| --- | --- | --- |
| 0 | System default | Oui |
| 0 ou 1 | Modified | Non |
Dans la procédure suivantes, vous déterminez si Performance Insights gère automatiquement le schéma de performance.
**Pour déterminer si Performance Insights gère automatiquement le schéma de performance**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Choisissez **Groupes de paramètres**.
1. Sélectionnez le nom du groupe de paramètres pour votre instance de base de données.
1. Entrez **performance\$1schema** dans la barre de recherche.
1. Vérifiez que **Source** est la valeur par défaut du système et que le champ **Valeurs** est défini sur **0**. Si c’est le cas, Performance Insights gère automatiquement le schéma de performance.
Dans cet exemple, Performance Insights ne gère pas automatiquement le schéma de performance.
![\[Indique que les paramètres du paramètre performance_schema ont été modifiés.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_schema_user.png)
# Activation du schéma de performance sur Aurora MySQL
Supposons que Performance Insights soit activé pour votre instance de base de données mais qu’il ne gère pas actuellement le schéma de performance. Si vous voulez permettre à Performance Insights de gérer automatiquement le schéma de performance, suivez les étapes suivantes.
**Pour configurer le schéma de performance pour une gestion automatique**
1. Connectez-vous à la AWS Management Console et ouvrez la console Amazon RDS à l’adresse [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Choisissez **Groupes de paramètres**.
1. Sélectionnez le nom du groupe de paramètres pour votre instance de base de données.
1. Choisissez **Modifier**.
1. Entrez **performance\$1schema** dans la barre de recherche.
1. Sélectionnez le paramètre `performance_schema`.
1. Choisissez **Définir sur la valeur par défaut**.
1. Confirmez en choisissant **Réinitialiser les valeurs par défaut**.
1. Choisissez **Save Changes (Enregistrer les modifications)**.
1. Redémarrage de l’instance de base de données.
**Important**
Chaque fois que vous activez ou désactivez le schéma de performance, veillez à redémarrer l’instance de base de données.
Pour plus d’informations sur la modification des paramètres d’instance de base de données, consultez [Modification de paramètres dans un groupe de paramètres de base de données dans Amazon Aurora](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md). Pour plus d’informations sur le tableau de bord, consultez [Analyse des métriques à l’aide du tableau de bord de Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.md). Pour plus d’informations sur le schéma de performance MySQL, consultez les sections [MySQL Performance Schema](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema.html) (pour 8.0) et [MySQL Performance Schema](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/performance-schema.html) (pour 8.4) dans la documentation MySQL.
# Configuration des politiques d’accès pour Performance Insights
Pour accéder à Performance Insights, un directeur doit disposer des autorisations appropriées auprès de Gestion des identités et des accès AWS (IAM).
**Note**
Pour utiliser Performance Insights avec une clé gérée par le client, accordez aux utilisateurs les `kms:GenerateDataKey` autorisations `kms:Decrypt` et autorisations associées à votre AWS AWS KMS clé.
Accédez à Performance Insights à l'aide des méthodes suivantes :
+ [Joindre la politique `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` gérée pour un accès en lecture seule](USER_PerfInsights.access-control.managed-policy.md)
+ [Joignez la politique `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` gérée pour accéder à toutes les opérations de l'API Performance Insights](USER_PerfInsights.access-control.FullAccess-managed-policy.md)
+ [Créez une politique IAM personnalisée avec des autorisations spécifiques](USER_PerfInsights.access-control.custom-policy.md)
+ [Configuration AWS KMS des autorisations pour les données Performance Insights chiffrées](USER_PerfInsights.access-control.cmk-policy.md)
+ [Configurez un accès détaillé à l'aide d'autorisations au niveau des ressources](USER_PerfInsights.access-control.dimensionAccess-policy.md)
+ [Utilisez le contrôle d'accès basé sur des balises pour gérer les autorisations via des balises de ressources](USER_PerfInsights.access-control.tag-based-policy.md)
# Associer la politique AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly à un principal IAM
`AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly`est une politique AWS gérée qui donne accès à toutes les opérations en lecture seule de l'API Amazon RDS Performance Insights.
Si vous vous associez `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` à un ensemble d'autorisations ou à un rôle, vous devez également associer les CloudWatch autorisations suivantes :
+ `GetMetricStatistics`
+ `ListMetrics`
+ `GetMetricData`
Avec ces autorisations, le destinataire peut utiliser Performance Insights avec d'autres fonctionnalités de console.
Pour plus d'informations sur CloudWatch les autorisations, consultez la [référence CloudWatch des autorisations Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/permissions-reference-cw.html).
Pour plus d’informations sur `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly`, consultez [AWS politique gérée : Amazon RDSPerformance InsightsReadOnly](rds-security-iam-awsmanpol.md#rds-security-iam-awsmanpol-AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly).
# Associer la politique AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess à un principal IAM
`AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess`est une politique AWS gérée qui donne accès à toutes les opérations de l'API Amazon RDS Performance Insights.
Si vous vous associez `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` à un ensemble d'autorisations ou à un rôle, vous devez également associer les CloudWatch autorisations suivantes :
+ `GetMetricStatistics`
+ `ListMetrics`
+ `GetMetricData`
Avec ces autorisations, le destinataire peut utiliser Performance Insights avec d'autres fonctionnalités de console.
Pour plus d'informations sur CloudWatch les autorisations, consultez la [référence CloudWatch des autorisations Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/permissions-reference-cw.html).
Pour plus d’informations sur `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess`, consultez [AWS politique gérée : Amazon RDSPerformance InsightsFullAccess](rds-security-iam-awsmanpol.md#rds-security-iam-awsmanpol-AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess).
# Création d’une politique IAM personnalisée pour Performance Insights
Pour les utilisateurs qui ne bénéficient pas de la politique `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` ou `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess`, vous pouvez accorder l’accès à l’analyse des performances en créant ou modifiant une politique IAM gérée par l’utilisateur. Quand vous attachez la politique à un jeu d’autorisations ou à un rôle IAM, le destinataire peut utiliser Performance Insights.
**Créer une stratégie personnalisée**
1. Ouvrez la console IAM à l’adresse [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/).
1. Dans le panneau de navigation, choisissez **Politiques**.
1. Choisissez **Create Policy** (Créer une politique).
1. Sur la page **Créer une politique**, choisissez l’option **JSON**.
1. Copiez et collez le texte fourni dans la section du *document de politique JSON* du *Guide de référence des politiques AWS gérées* pour notre politique [https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly.html) ou [https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess.html).
1. Choisissez **Examiner une politique**.
1. Indiquez un nom pour la stratégie et éventuellement une description, puis choisissez **Créer une stratégie**.
Vous pouvez désormais attacher la politique à un jeu d’autorisations ou à un rôle. La procédure suivante suppose que vous disposez déjà d’un utilisateur à cette fin.
**Pour attacher la politique à un utilisateur**
1. Ouvrez la console IAM à l’adresse [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/).
1. Dans le panneau de navigation, choisissez **utilisateurs**.
1. Choisissez un utilisateur existant dans la liste.
**Important**
Pour utiliser Performance Insights, assurez-vous que vous avez accès à Amazon RDS en plus de l’accès à la politique personnalisée. Par exemple, la stratégie prédéfinie `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` fournit un accès en lecture seule à Amazon RDS. Pour plus d’informations, consultez [Gestion de l’accès à l’aide de politiques](UsingWithRDS.IAM.md#security_iam_access-manage).
1. Sur la page **Récapitulatif**, choisissez **Ajouter des autorisations**.
1. Choisissez **Attacher directement les stratégies existantes**. Pour **Recherche**, tapez les premiers caractères du nom de votre politique, comme illustré dans l’image suivante.
![\[Choisissez une politique\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_attach_iam_policy.png)
1. Choisissez votre stratégie, puis sélectionnez **Suivant : Vérification**.
1. Choisissez **Add permissions**.
# Modification d'une AWS KMS politique pour Performance Insights
Performance Insights utilise un AWS KMS key pour chiffrer les données sensibles. Lorsque vous activez Performance Insights via l’API ou la console, vous pouvez effectuer l’une ou l’autre des opérations suivantes :
+ Choisissez la valeur par défaut Clé gérée par AWS.
Amazon RDS utilise le Clé gérée par AWS pour votre nouvelle instance de base de données. Amazon RDS crée une Clé gérée par AWS pour votre Compte AWS. Vous Compte AWS avez un Amazon RDS différent Clé gérée par AWS pour chacun Région AWS d'entre eux.
+ Choisissez une clé gérée par le client.
Si vous spécifiez une clé gérée par le client, les utilisateurs de votre compte qui appellent l’API Performance Insights ont besoin des autorisations `kms:Decrypt` et `kms:GenerateDataKey` sur la clé KMS. Vous pouvez configurer ces autorisations via des politiques IAM. Toutefois, nous vous recommandons de gérer ces autorisations via votre politique de clé KMS. Pour plus d’informations, consultez [Politiques de clé dans AWS KMS](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/key-policies.html) dans le *Guide du développeur AWS Key Management Service *.
**Example**
L’exemple suivant montre comment ajouter des instructions à votre politique KMS. Ces instructions permettent d’accéder à Performance Insights. Selon la façon dont vous utilisez la clé KMS, vous pouvez modifier certaines restrictions. Avant d’ajouter des instructions à votre politique, supprimez tous les commentaires.
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Id" : "your-policy",
"Statement" : [
{
"Sid" : "AllowViewingRDSPerformanceInsights",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": [
"arn:aws:iam::444455556666:role/Role1"
]
},
"Action": [
"kms:Decrypt",
"kms:GenerateDataKey"
],
"Resource": "*",
"Condition" : {
"StringEquals" : {
"kms:ViaService" : "rds.us-east-1.amazonaws.com"
},
"ForAnyValue:StringEquals": {
"kms:EncryptionContext:aws:pi:service": "rds",
"kms:EncryptionContext:service": "pi",
"kms:EncryptionContext:aws:rds:db-id": "db-AAAAABBBBBCCCCDDDDDEEEEE"
}
}
}
]
}
```
## Comment Performance Insights utilise les clés gérées par le AWS KMS client
L’analyse des performances utilise les clés gérées par le client pour chiffrer les données sensibles. Lorsque vous activez l’analyse des performances, vous pouvez fournir une clé AWS KMS via l’API. Performance Insights crée AWS KMS des autorisations sur cette clé. Il utilise la clé et effectue les opérations nécessaires au traitement des données sensibles. Les données sensibles incluent des champs tels que l’utilisateur, la base de données, l’application et le texte de requête SQL. L’analyse des performances garantit que les données restent chiffrées à la fois au repos et en transit.
## Comment fonctionne Performance Insights IAM AWS KMS
IAM accorde des autorisations à des personnes spécifiques APIs. Performance Insights possède le public suivant APIs, que vous pouvez restreindre à l'aide de politiques IAM :
+ `DescribeDimensionKeys`
+ `GetDimensionKeyDetails`
+ `GetResourceMetadata`
+ `GetResourceMetrics`
+ `ListAvailableResourceDimensions`
+ `ListAvailableResourceMetrics`
Vous pouvez utiliser les demandes d’API suivantes pour obtenir des données sensibles.
+ `DescribeDimensionKeys`
+ `GetDimensionKeyDetails`
+ `GetResourceMetrics`
Lorsque vous utilisez l’API pour obtenir des données sensibles, l’analyse des performances exploite les informations d’identification de l’appelant. Cette vérification garantit que l’accès aux données sensibles est limité aux personnes ayant accès à la clé KMS.
Lorsque vous les appelez APIs, vous avez besoin d'autorisations pour appeler l'API via la politique IAM et d'autorisations pour invoquer l'`kms:decrypt`action via la politique AWS KMS clé.
L’API `GetResourceMetrics` peut renvoyer des données sensibles et non sensibles. Les paramètres de demande déterminent si la réponse doit inclure des données sensibles. L’API renvoie des données sensibles lorsque la demande inclut une dimension sensible dans les paramètres de filtre ou de regroupement.
Pour plus d'informations sur les dimensions que vous pouvez utiliser avec l'`GetResourceMetrics`API, consultez [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html).
**Example Exemples**
L’exemple suivant demande les données sensibles pour le groupe `db.user` :
```
POST / HTTP/1.1
Host:
Accept-Encoding: identity
X-Amz-Target: PerformanceInsightsv20180227.GetResourceMetrics
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
User-Agent:
X-Amz-Date:
Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=, SignedHeaders=, Signature=
Content-Length:
{
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W",
"MetricQueries": [
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": {
"Group": "db.user",
"Limit": 2
}
}
],
"StartTime": 1693872000,
"EndTime": 1694044800,
"PeriodInSeconds": 86400
}
```
**Example**
L’exemple suivant demande les données non sensibles pour la métrique `db.load.avg` :
```
POST / HTTP/1.1
Host:
Accept-Encoding: identity
X-Amz-Target: PerformanceInsightsv20180227.GetResourceMetrics
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
User-Agent:
X-Amz-Date:
Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=, SignedHeaders=, Signature=
Content-Length:
{
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W",
"MetricQueries": [
{
"Metric": "db.load.avg"
}
],
"StartTime": 1693872000,
"EndTime": 1694044800,
"PeriodInSeconds": 86400
}
```
# Octroi d’accès affiné pour Performance Insights
Le contrôle d’accès affiné offre des moyens supplémentaires de contrôler l’accès à vos données sur Performance Insights. Ce contrôle d’accès permet d’autoriser ou de refuser l’accès à des dimensions individuelles pour les actions Performance Insights `GetResourceMetrics`, `DescribeDimensionKeys` et `GetDimensionKeyDetails`. Pour utiliser un accès affiné, spécifiez les dimensions dans la politique IAM à l’aide de clés de condition. L’évaluation de l’accès suit la logique d’évaluation de la politique IAM. Pour plus d’informations, consultez [Logique d’évaluation des politiques](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_evaluation-logic.html) dans le *Guide de l’utilisateur IAM*. Si la déclaration de politique IAM ne spécifie aucune dimension, elle contrôle l’accès à toutes les dimensions pour l’action spécifiée. Pour obtenir la liste des dimensions disponibles, consultez [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html).
Pour connaître les dimensions auxquelles vos informations d’identification sont autorisées à accéder, utilisez le paramètre `AuthorizedActions` dans `ListAvailableResourceDimensions` et spécifiez l’action. Les valeurs autorisées pour `AuthorizedActions` sont les suivantes :
+ `GetResourceMetrics`
+ `DescribeDimensionKeys`
+ `GetDimensionKeyDetails`
Par exemple, si vous spécifiez `GetResourceMetrics` pour le paramètre `AuthorizedActions`, `ListAvailableResourceDimensions` renvoie la liste des dimensions auxquelles l’action `GetResourceMetrics` est autorisée à accéder. Si vous spécifiez plusieurs actions dans le paramètre `AuthorizedActions`, il `ListAvailableResourceDimensions` renvoie une intersection de dimensions auxquelles ces actions sont autorisées à accéder.
**Example**
L’exemple suivant fournit l’accès aux dimensions pour les actions `GetResourceMetrics` et `DescribeDimensionKeys`.
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "AllowToDiscoverDimensions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"pi:ListAvailableResourceDimensions"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
]
},
{
"Sid": "SingleAllow",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"pi:GetResourceMetrics",
"pi:DescribeDimensionKeys"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
],
"Condition": {
"ForAllValues:StringEquals": {
"pi:Dimensions": [
"db.sql_tokenized.id",
"db.sql_tokenized.statement"
]
}
}
}
]
}
```
Voici la réponse pour la dimension demandée :
```
// ListAvailableResourceDimensions API
// Request
{
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W",
"Metrics": [ "db.load" ],
"AuthorizedActions": ["DescribeDimensionKeys"]
}
// Response
{
"MetricDimensions": [ {
"Metric": "db.load",
"Groups": [
{
"Group": "db.sql_tokenized",
"Dimensions": [
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.id" },
// { "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" }, // not included because not allows in the IAM Policy
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" }
]
}
] }
]
}
```
L’exemple suivant indique une autorisation et deux refus d’accès pour les dimensions.
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "AllowToDiscoverDimensions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"pi:ListAvailableResourceDimensions"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
]
},
{
"Sid": "O01AllowAllWithoutSpecifyingDimensions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"pi:GetResourceMetrics",
"pi:DescribeDimensionKeys"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
]
},
{
"Sid": "O01DenyAppDimensionForAll",
"Effect": "Deny",
"Action": [
"pi:GetResourceMetrics",
"pi:DescribeDimensionKeys"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
],
"Condition": {
"ForAnyValue:StringEquals": {
"pi:Dimensions": [
"db.application.name"
]
}
}
},
{
"Sid": "O01DenySQLForGetResourceMetrics",
"Effect": "Deny",
"Action": [
"pi:GetResourceMetrics"
],
"Resource": [
"arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W"
],
"Condition": {
"ForAnyValue:StringEquals": {
"pi:Dimensions": [
"db.sql_tokenized.statement"
]
}
}
}
]
}
```
Voici les réponses pour les dimensions demandées :
```
// ListAvailableResourceDimensions API
// Request
{
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W",
"Metrics": [ "db.load" ],
"AuthorizedActions": ["GetResourceMetrics"]
}
// Response
{
"MetricDimensions": [ {
"Metric": "db.load",
"Groups": [
{
"Group": "db.application",
"Dimensions": [
// removed from response because denied by the IAM Policy
// { "Identifier": "db.application.name" }
]
},
{
"Group": "db.sql_tokenized",
"Dimensions": [
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.id" },
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" },
// removed from response because denied by the IAM Policy
// { "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" }
]
},
...
] }
]
}
```
```
// ListAvailableResourceDimensions API
// Request
{
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W",
"Metrics": [ "db.load" ],
"AuthorizedActions": ["DescribeDimensionKeys"]
}
// Response
{
"MetricDimensions": [ {
"Metric": "db.load",
"Groups": [
{
"Group": "db.application",
"Dimensions": [
// removed from response because denied by the IAM Policy
// { "Identifier": "db.application.name" }
]
},
{
"Group": "db.sql_tokenized",
"Dimensions": [
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.id" },
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" },
// allowed for DescribeDimensionKeys because our IAM Policy
// denies it only for GetResourceMetrics
{ "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" }
]
},
...
] }
]
}
```
# Utilisation du contrôle d'accès basé sur des balises pour Performance Insights
Vous pouvez contrôler l'accès aux métriques de Performance Insights à l'aide de balises héritées de l'instance de base de données parent. Pour contrôler l'accès aux opérations Performance Insights, utilisez les politiques IAM. Ces politiques peuvent vérifier les balises de votre instance de base de données pour déterminer les autorisations.
## Comment les tags fonctionnent avec Performance Insights
Performance Insights applique automatiquement les balises de votre instance de base de données pour autoriser les métriques Performance Insights. Lorsque vous ajoutez des balises à votre instance de base de données, vous pouvez immédiatement les utiliser pour contrôler l'accès aux données Performance Insights.
+ Pour ajouter ou mettre à jour des balises pour les métriques Performance Insights, modifiez les balises de votre instance de base de données.
+ Pour consulter les balises des métriques Performance Insights, faites appel `ListTagsForResource` à la ressource métrique Performance Insights. Il renverra les balises de l'instance de base de données associée à la métrique.
**Note**
Les `UntagResource` opérations `TagResource` et renvoient une erreur si vous essayez de les utiliser directement sur les métriques Performance Insights.
## Création de politiques IAM basées sur des balises
Pour contrôler l'accès aux opérations Performance Insights, utilisez la clé de `aws:ResourceTag` condition dans vos politiques IAM. Ces politiques vérifient les balises de votre instance de base de données.
**Example**
Cette politique empêche l'accès aux métriques Performance Insights pour les bases de données de production. La politique interdit l'`pi:GetResourceMetrics`opération dans Performance Insights pour toute ressource de base de données étiquetée avec`env:prod`.
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Deny",
"Action": "pi:GetResourceMetrics",
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceTag/env": "prod"
}
}
}
]
}
```
# Analyse des métriques à l’aide du tableau de bord de Performance Insights
**Important**
AWS a annoncé la end-of-life date de Performance Insights : le 30 juin 2026. Après cette date, Amazon RDS ne prendra plus en charge l’expérience de la console Performance Insights, les périodes de conservation flexibles (1 à 24 mois) et les tarifs associés. L’API Performance Insights continuera d’exister sans modification de prix. Les coûts de l'API Performance Insights apparaîtront sur votre AWS facture avec le coût de CloudWatch Database Insights.
Nous vous recommandons de mettre à niveau toutes les de base de données de clusters de bases de données utilisant le niveau payant de Performance Insights vers le mode avancé de Database Insights avant le 30 juin 2026. Pour en savoir plus sur la mise à niveau vers le mode avancé de Database Insights, consultez [Activation du mode Avancé de Database Insights pour Amazon Aurora](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md).
Si vous n’effectuez aucune action, les clusters de bases de données utilisant Performance Insights utiliseront par défaut le mode Standard de Database Insights. Avec le mode Standard de Database Insights, vous risquez de perdre l’accès à l’historique des données de performance au-delà de 7 jours et de ne pas être en mesure d’utiliser les plans d’exécution et les fonctionnalités d’analyse à la demande dans la console Amazon RDS. Après le 30 juin 2026, seul le mode avancé de Database Insights prendra en charge les plans d'exécution et les analyses à la demande.
Avec CloudWatch Database Insights, vous pouvez surveiller la charge de base de données de votre parc de bases de données et analyser et résoudre les problèmes de performance à grande échelle. Pour plus d’informations sur Database Insights, consultez [Surveillance des bases de données Amazon Aurora à l’aide de CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez [Amazon CloudWatch Pricing](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
Le tableau de bord de Performance Insights contient des informations sur les performances des bases de données qui vous aideront à analyser et à résoudre les problèmes de performances. Sur la page de tableau de bord principale, vous pouvez afficher des informations concernant la charge de la base de données. Vous pouvez « trancher » la charge de base de données en différentes dimensions, telles que les événements d’attente ou SQL.
**Topics**
+ [Présentation du tableau de bord Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.md)
+ [Accès au tableau de bord Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Opening.md)
+ [Analyse de la charge de base de données par événements d’attente](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.md)
+ [Analyse des performances de base de données pour une période donnée](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md)
+ [Analyse des requêtes à l’aide de l’onglet Top SQL dans Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.md)
# Présentation du tableau de bord Performance Insights
Le tableau de bord est le moyen le plus simple d’interagir avec Performance Insights. L’exemple suivant présente le tableau de bord pour une instance de base de données PostgreSQL.
![\[Activer Performance Insights lors de la création d’une instance de base de données avec la console\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/aurora_perf_insights_enabling.png)
**Topics**
+ [Filtre de plage de temps](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.time-range)
+ [Graphique Counter Metrics (Métriques de compteur)](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.Countermetrics)
+ [Graphique Database Load (Charge de la base de données)](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions)
+ [Tableau des dimensions principales](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable)
## Filtre de plage de temps
Par défaut, le tableau de bord de Performance Insights affiche la charge de la base de données pour la dernière heure. Vous pouvez régler cette plage pour qu’elle soit aussi courte que 5 minutes ou aussi longue que 2 ans. Vous pouvez également sélectionner une plage relative personnalisée.
Vous pouvez sélectionner une plage absolue avec une date et une heure de début et de fin. L’exemple suivant montre la plage horaire commençant à minuit le 25/09/24 et se terminant à 23h59 le 28/09/24.
Par défaut, le fuseau horaire du tableau de bord Performance Insights est UTC (Coordinated Universal Time). Vous pouvez également choisir le fuseau horaire local.
## Graphique Counter Metrics (Métriques de compteur)
Grâce aux métriques de compteur, vous pouvez personnaliser le tableau de bord de Performance Insights de sorte à inclure jusqu’à 10 graphiques supplémentaires. Ces graphiques présentent une dizaine de métriques de performances de base de données et de système d’exploitation. Vous pouvez établir des corrélations entre ces informations et la charge de la base de données pour identifier et analyser les problèmes de performances.
Le graphique **Counter Metrics** (Métriques de compteur) affiche les données des compteurs de performances. Les métriques par défaut varient en fonction du moteur de base de données :
+ Aurora MySQL– `db.SQL.Innodb_rows_read.avg`
+ Aurora PostgreSQL – `db.Transactions.xact_commit.avg`
![\[Métriques de compteur\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/oracle_perf_insights_counters.png)
Pour changer de compteurs de performance, choisissez **Manage Metrics** (Gérer les métriques). Vous pouvez sélectionner plusieurs **métriques de système d’exploitation** ou **métriques de base de données**, comme illustré dans la capture d’écran suivante. Pour afficher les détails relatifs à une métrique, passez la souris sur le nom de la métrique.
![\[Métriques de filtrage\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_select_metrics.png)
Pour obtenir une description des métriques de compteur que vous pouvez ajouter pour chaque moteur de base de données, voir [Métrique de compteur de Performance Insights](USER_PerfInsights_Counters.md).
## Graphique Database Load (Charge de la base de données)
Le graphique **Database Load** (Charge de la base de données) montre l’activité de la base de données par rapport à la capacité de l’instance de base de données représentée par la ligne **Max vCPU** (vCPU max). Par défaut, le graphique en courbes empilées représente la charge de la base de données sous forme de sessions actives en moyenne par unité de temps. La charge de la base de données est découpée (groupée) par états d’attente.
![\[Charge de base de données\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_2.png)
### Charge de base de données tranchée par dimensions
Vous pouvez afficher la charge sous la forme de sessions actives regroupées par dimensions prises en charge. Le tableau suivant montre les dimensions prises en charge pour les différents moteurs.
| Dimension | Aurora PostgreSQL | Aurora MySQL |
| --- | --- | --- |
| Host (Hôte) | Oui | Oui |
| SQL | Oui | Oui |
| Utilisateur | Oui | Oui |
| Éléments d’attente | Oui | Oui |
| Application | Oui | Non |
| Base de données | Oui | Oui |
| Type de session | Oui | Non |
L’image suivante illustre les dimensions d’une instance de base de données PostgreSQL.
![\[Métriques de filtrage\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_2b.png)
### Détails de charge de base de données pour un élément de dimension
Pour afficher les détails d’un élément de charge de base de données dans une dimension, passez la souris sur le nom d’élément. L’image suivante illustre les détails d’une instruction SQL.
![\[Détails d’un élément de charge de base de données\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_2c.png)
Pour afficher les détails d’un élément pour la période sélectionnée dans la légende, survolez cet élément.
![\[Détails de la période pour la charge de base de données\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_3.png)
## Tableau des dimensions principales
Le tableau des dimensions principales découpe la charge de la base de données selon différentes dimensions. Une dimension est une catégorie ou « tranche » qui représente l’une des différentes caractéristiques de la charge de la base de données. Si la dimension est SQL, **Top SQL** (Principaux éléments SQL) affiche les instructions SQL qui contribuent le plus à la charge de la base de données.
![\[Principales dimensions N\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_4c.png)
Choisissez l’un des onglets de dimension suivants.
| Onglet | Description | Moteurs pris en charge |
| --- | --- | --- |
| Top SQL (Principaux éléments SQL) | Instructions SQL en cours d’exécution | Tous |
| Principaux éléments d’attente | Événement pour lequel le backend de la base de données attend | Tous |
| Principaux hôtes | Nom d’hôte du client connecté | Tous |
| Principaux utilisateurs | Utilisateur connecté à la base de données | Tous |
| Principales applications | Nom de l’application connectée à la base de données | Aurora PostgreSQL uniquement |
| Principaux types de session | Type de la session en cours | Aurora PostgreSQL uniquement |
Pour savoir comment analyser les requêtes à partir de l’onglet **Top SQL** (Principaux éléments SQL), consultez [Présentation de l’onglet Top SQL (Principaux éléments SQL)](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.md#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL).
# Accès au tableau de bord Performance Insights
Amazon RDS fournit une vue consolidée des métriques Performance Insights et CloudWatch dans le tableau de bord Performance Insights.
Pour accéder au tableau de bord de Performance Insights, procédez comme suit.
**Pour afficher le tableau de bord Performance Insights dans la Console de gestion AWS**
1. Ouvrez la console Amazon RDS à l’adresse [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données.
Pour les instances de base de données avec Performance Insights activé, vous pouvez également accéder au tableau de bord Performance Insights en choisissant l’élément **Sessions** dans la liste des instances de base de données. Sous **Activité actuelle**, l’élément **Sessions** affiche la charge de base de données dans les sessions actives moyennes lors des cinq dernières minutes. La barre affiche visuellement le chargement. Votre instance de base de données est à l’arrêt lorsque la barre est vide. La barre se remplit de bleu à mesure que le chargement augmente. Une fois que le chargement dépasse le nombre d’UC virtuels (vUC) dans la classe d’instance de base de données, la barre vire au rouge, ce qui indique un engorgement potentiel.
![\[Métriques de filtrage\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_0a.png)
1. (Facultatif) Choisissez la plage de dates ou de temps en haut à droite et spécifiez un autre intervalle de temps relatif ou absolu. Vous pouvez désormais spécifier une période et générer un rapport d’analyse des performances de base de données. Ce rapport fournit les informations et recommandations identifiées. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un rapport d’analyse des performances dans Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md).
![\[Filtrer les métriques par intervalle de temps\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_0c.png)
Dans la capture d’écran suivante, l’intervalle de charge de base de données est de 5 heures.
![\[Régler l’intervalle de temps sur cinq heures\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_1.png)
1. (Facultatif) Pour effectuer un zoom avant sur une partie du graphique de charge de la base de données, choisissez l’heure de début et faites glisser jusqu’à la fin de la période souhaitée.
La zone sélectionnée est mise en évidence dans le tableau de charge de la base de données.
![\[Charge de la base de données pour un intervalle de temps spécifié\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_zoom_in.png)
Lorsque vous relâchez la souris, le graphique de charge de la base de données fait un zoom avant sur la région AWS sélectionnée et la table **Top *dimensions*** (Principales dimensions) est recalculée.
![\[Zoom sur la charge de la base de données sélectionnée\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_zoom_in_b.png)
1. (Facultatif) Pour actualiser automatiquement vos données, sélectionnez **Actualisation automatique**.
![\[Définir l’actualisation automatique\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_1b.png)
Le tableau de bord Performance Insights s’actualise automatiquement avec de nouvelles données. Le taux de rafraîchissement dépend de la quantité de données affichées :
+ Pour 5 minutes, les données seront actualisées toutes les 10 secondes.
+ Pour 1 heure, les données seront actualisées toutes les 5 minutes.
+ Pour 5 heures, les données seront actualisées toutes les 5 minutes.
+ Pour 24 heures, les données seront actualisées toutes les 30 minutes.
+ Pour 1 semaine, les données seront actualisées tous les jours.
+ Pour 1 mois, les données seront actualisées tous les jours.
# Analyse de la charge de base de données par événements d’attente
Si le graphique **Database load** (Charge de la base de données) présente un goulot d’étranglement, vous pouvez déterminer la provenance de la charge. Pour ce faire, examinez le tableau des principaux éléments de charge en dessous du graphique **Database load (Charge de la base de données)**. Choisissez un élément précis (une requête SQL ou un utilisateur par exemple) pour approfondir son analyse et afficher les détails le concernant.
La vue par défaut du tableau de bord de Performance Insights affiche la charge de la base de données en fonction de l’attente et les principales requêtes SQL. Cette combinaison fournit en général la meilleure compréhension des problèmes de performances. L’affichage de la charge de la base de données en fonction de l’attente indique s’il existe des goulots d’étranglement liés aux ressources ou à des actions simultanées dans la base de données. Dans ce cas, l’onglet **SQL** du tableau Top Load Items (Principaux éléments de charge) indique les requêtes à l’origine de cette charge.
Votre flux de travail standard pour diagnostiquer les problèmes de performances se présente comme suit :
1. Dans le graphique **Database load (Charge de la base de données)**, regardez s’il existe des incidents de charge de base de données qui dépassent la ligne **Max CPU (CPU max)**.
1. Si c’est le cas, observez le graphique **Database load (Charge de la base de données)** et identifiez le ou les états d’attente qui sont les principaux responsables.
1. Identifiez les requêtes de hachage à l’origine de la charge en déterminant les requêtes du tableau Top Load Items (Principaux éléments de charge) de l’onglet **SQL** qui contribuent le plus à ces états d’attente. Vous pouvez les identifier dans la colonne **DB Load by Wait (Charge de base de données par attente)**.
1. Choisissez l’une de ces requêtes de hachage dans l’onglet **SQL** pour la développer et afficher les requêtes enfants qui la composent.
Par exemple, dans le tableau de bord suivant, les attentes **log file sync (synchronisation de fichier journal)** constituent la majeure partie de la charge de base de données. Les attentes **LGWR all worker groups** sont également élevées. Le graphique **Top SQL (Principaux éléments SQL)** montre ce qui provoque les attentes **log file sync (synchronisation de fichier journal)** : les instructions `COMMIT` fréquentes. Dans ce cas, une validation moins fréquente permet de réduire la charge de base de données.
![\[erreurs de synchronisation de fichier journal\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_7.png)
# Analyse des performances de base de données pour une période donnée
Analysez les performances des bases de données à l’aide d’une analyse à la demande en créant un rapport d’analyse des performances pour une période donnée. Affichez un rapport d’analyse des performances pour découvrir les problèmes de performances tels que les goulots d’étranglement ou les modifications d’une requête dans votre instance de base de données. Le tableau de bord d’analyse des performances vous permet de sélectionner une période et de créer un rapport d’analyse des performances. Vous pouvez également ajouter une ou plusieurs balises au rapport.
Pour utiliser cette fonctionnalité, vous devez utiliser la période de conservation du niveau payant. Pour plus d’informations, consultez [Tarification et conservation des données pour Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md).
Le rapport est disponible dans l’onglet **Rapports d’analyse des performances – nouveau** pour être sélectionné et affiché. Ce rapport contient les informations, les métriques associées et les recommandations permettant de résoudre le problème de performances. Le rapport peut être consulté pendant toute la durée de conservation de l’analyse des performances.
Le rapport est supprimé si l’heure de début de la période d’analyse du rapport se situe en dehors de la période de rétention. Vous pouvez également supprimer le rapport avant la fin de la période de conservation.
Pour détecter les problèmes de performances et générer le rapport d’analyse pour votre instance de base de données, vous devez activer l’analyse des performances. Pour plus d’informations sur l’activation de Performance Insights, consultez [Activation ou désactivation de l’Analyse des performances pour Aurora](USER_PerfInsights.Enabling.md).
Pour obtenir les informations de prise en charge de la région, du moteur de base de données et de la classe d’instance pour cette fonctionnalité, consultez [Support du moteur de base de données , des régions et des classes d'instance Amazon Aurora pour les fonctionnalités Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport).
Dans les sections suivantes, vous pouvez créer, afficher, ajouter des balises et supprimer un rapport d’analyse des performances.
**Topics**
+ [Création d’un rapport d’analyse des performances dans Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.md)
+ [Affichage d’un rapport d’analyse des performances dans Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.ViewPerfAnalysisReport.md)
+ [Ajout de balises à un rapport d’analyse des performances dans Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.ManagePerfAnalysisReportTags.md)
+ [Suppression d’un rapport d’analyse des performances dans Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.DeletePerfAnalysisReport.md)
# Création d’un rapport d’analyse des performances dans Performance Insights
Vous pouvez créer un rapport d’analyse des performances pour une période spécifique dans le tableau de bord d’analyse des performances. Vous pouvez sélectionner une période et ajouter une ou plusieurs balises au rapport d’analyse.
La période d’analyse peut aller de 5 minutes à 6 jours. Il doit y avoir au moins 24 heures de données de performance avant le début de l’analyse.
Pour obtenir les informations de prise en charge de la région, du moteur de base de données et de la classe d’instance pour cette fonctionnalité, consultez [Support du moteur de base de données , des régions et des classes d'instance Amazon Aurora pour les fonctionnalités Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport).
**Pour créer un rapport d’analyse des performances pour une période donnée**
1. Ouvrez la console Amazon RDS à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données.
1. Choisissez **Analyser les performances** dans la section **Charge de base de données** du tableau de bord.
Les champs permettant de définir la période et d’ajouter une ou plusieurs balises au rapport d’analyse des performances s’affichent.
![\[Tableau de bord d’analyse des performances affichant les champs permettant de créer un rapport d’analyse\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI_CreateAnalysisReport.png)
1. Choisissez une période. Si vous définissez une période dans la **Plage relative** ou dans la **Plage absolue** en haut à droite, vous pouvez uniquement saisir ou sélectionner la date et l’heure du rapport d’analyse au cours de cette période. Si vous sélectionnez la période d’analyse en dehors de cette période, un message d’erreur s’affiche.
Pour définir la période, vous pouvez effectuer l’une des opérations suivantes :
+ Appuyez sur l’un des curseurs du graphique de charge de base de données et faites-le glisser.
La zone **Période d’analyse des performances** affiche la période sélectionnée et le graphique de charge de base de données met en évidence la période sélectionnée.
+ Choisissez les paramètres **Date de début**, **Heure de début**,**Date de fin** et **Heure de fin** dans la zone **Période d’analyse des performances**.
![\[Tableau de bord d’analyse des performances avec la période d’analyse sélectionnée\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI_CreateAnalysisRep_TimePeriod.png)
1. (Facultatif) Entrez **Clé** et **Valeur-*facultatif*** pour ajouter une balise pour le rapport.
![\[Tableau de bord d’analyse des performances avec des champs pour ajouter une nouvelle balise\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI_CreateAnalysisRep_AddTag.png)
1. Choisissez **Analyser les performances**.
Une bannière affiche un message indiquant si la génération du rapport est réussie ou a échoué. Le message fournit également le lien permettant de consulter le rapport.
L’exemple suivant montre la bannière avec le message de réussite de création du rapport.
![\[Bannière de message de réussite de création de rapport d’analyse\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI_CreateAnaysisRep_SuccessMsg.png)
Le rapport peut être consulté dans l’onglet **Rapports d’analyse des performances : nouveau**.
Vous pouvez créer un rapport d’analyse des performances à l’aide de l’interface AWS CLI. Pour un exemple expliquant comment créer un rapport à l'aide de AWS CLI, voir[Création d’un rapport d’analyse des performances pour une période donnée](USER_PerfInsights.API.Examples.md#USER_PerfInsights.API.Examples.CreatePerfAnalysisReport).
# Affichage d’un rapport d’analyse des performances dans Performance Insights
L’onglet **Rapports d’analyse des performances : nouveau** répertorie tous les rapports créés pour l’instance de base de données. Pour chaque test, les résultats des tests suivants sont affichés :
+ **ID** : identifiant unique du rapport.
+ **Nom** : clé de balise ajoutée au rapport.
+ **Heure de création du rapport** : heure à laquelle vous avez créé le rapport.
+ **Heure de début de l’analyse** : heure de début de l’analyse dans le rapport.
+ **Heure de fin de l’analyse** : heure de fin de l’analyse dans le rapport.
**Pour afficher un rapport d’analyse des performances**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données pour laquelle vous souhaitez consulter le rapport d’analyse.
1. Faites défiler la page vers le bas et choisissez l’onglet **Rapports d’analyse des performances : nouveau** dans le tableau de bord Performance Insights.
Tous les rapports d’analyse pour les différentes périodes sont affichés.
1. Choisissez **ID** du rapport que vous souhaitez consulter.
Le graphique de charge de base de données affiche la période d’analyse complète par défaut si plusieurs informations sont identifiées. Si le rapport a identifié une information, le graphique de charge de base de données affiche par défaut cette information.
Le tableau de bord répertorie également les balises du rapport dans la section **Balises**.
L’exemple suivant montre l’ensemble de la période d’analyse du rapport.
![\[Graphique de charge de base de données montrant la période complète du rapport d’analyse\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI_EntireAnalysisRep.png)
1. Choisissez l’information dans la liste **Informations de charge de base de données** que vous souhaitez consulter si plusieurs informations sont identifiées dans le rapport.
Le tableau de bord affiche le message d’information, le graphique de charge de base de données mettant en évidence la période couverte par les informations, l’analyse et les recommandations, ainsi que la liste des balises de rapport.
L’exemple suivant montre l’information de charge de base de données dans le rapport.
![\[Graphique de charge de base de données montrant l’information dans le rapport\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI_AnalysisRepInsight_chart.png)
![\[Section d’analyse et de recommandation des informations de rapport\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI_AnalysisRepInsight_Recommendations.png)
# Ajout de balises à un rapport d’analyse des performances dans Performance Insights
Vous pouvez ajouter une balise lorsque vous créez ou consultez un rapport. Vous pouvez ajouter jusqu’à 50 balises par rapport.
Vous avez besoin d’autorisations pour ajouter les balises. Pour plus d’informations sur les stratégies d’accès pour l’analyse des performances, consultez [Configuration des politiques d’accès pour Performance Insights](USER_PerfInsights.access-control.md).
Pour ajouter une ou plusieurs balises lors de la création d’un rapport, consultez l’étape 6 de la procédure [Création d’un rapport d’analyse des performances dans Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.md).
**Pour ajouter une ou plusieurs balises lors de la consultation d’un rapport**
1. Ouvrez la console Amazon RDS à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données.
Le tableau de bord Performance Insights correspondant à cette instance de base de données s’affiche.
1. Faites défiler la page vers le bas et choisissez **Rapports d’analyse des performances : nouveau**.
1. Choisissez le rapport pour lequel vous souhaitez ajouter les balises.
Le tableau de bord affiche le rapport.
1. Faites défiler vers le bas jusqu’à **Balises** et choisissez **Gérer les balises**.
1. Sélectionnez **Ajouter une nouvelle balise**.
1. Entrez la **Clé** et **Valeur : *facultatif***, puis choisissez **Ajouter une nouvelle balise**.
L’exemple suivant fournit la possibilité d’ajouter une nouvelle balise pour le rapport sélectionné.
![\[Fenêtre Gérer les balises pour ajouter de nouvelles balises au rapport\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI_AddTag_ManageTags.png)
Une nouvelle balise est créée pour le rapport.
La liste des balises du rapport est affichée dans la section **Balises** du tableau de bord. Si vous souhaitez supprimer une balise du rapport, choisissez **Supprimer** à côté de la balise.
# Suppression d’un rapport d’analyse des performances dans Performance Insights
Vous pouvez supprimer un rapport de la liste des rapports affichée dans l’onglet **Rapports d’analyse des performances** ou lors de l’affichage d’un rapport.
**Pour supprimer un rapport**
1. Ouvrez la console Amazon RDS à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données.
Le tableau de bord Performance Insights correspondant à cette instance de base de données s’affiche.
1. Faites défiler la page vers le bas et choisissez **Rapports d’analyse des performances : nouveau**.
1. Sélectionnez le rapport que vous souhaitez supprimer et choisissez **Supprimer** en haut à droite.
![\[Tableau de bord d’analyse des performances à supprimer avec un rapport sélectionné pour suppression\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/PI_DeleteAnalysisRep.png)
Une fenêtre de confirmation s’affiche. Le rapport est supprimé une fois que vous avez choisi de confirmer.
1. (Facultatif) Choisissez l’**ID** du rapport que vous souhaitez supprimer.
Dans le coin supérieur droit de la page du rapport, choisissez **Supprimer**.
Une fenêtre de confirmation s’affiche. Le rapport est supprimé une fois que vous avez choisi de confirmer.
# Analyse des requêtes à l’aide de l’onglet Top SQL dans Performance Insights
Dans le tableau de bord Amazon RDS Performance Insights, vous pouvez trouver des informations sur les requêtes en cours d’exécution et récentes dans l’onglet **Top SQL** (Principaux éléments SQL) du tableau **Top dimensions** (Dimensions principales). Vous pouvez utiliser ces informations pour régler vos requêtes.
**Topics**
+ [Présentation de l’onglet Top SQL (Principaux éléments SQL)](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL)
+ [Accès à plus de texte SQL dans le tableau de bord Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md)
+ [Affichage des statistiques SQL dans le tableau de bord de Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.AnalyzingSQLLevel.md)
## Présentation de l’onglet Top SQL (Principaux éléments SQL)
Par défaut, l’onglet **Top SQL** (SQL maximum) présente les 25 requêtes qui contribuent le plus à la charge de la base de données. Pour faciliter le réglage de vos requêtes, vous pouvez analyser certaines informations comme le texte de la requête et les statistiques SQL. Vous pouvez également choisir les statistiques à afficher dans l’onglet **Top SQL (Principaux éléments SQL)**.
**Topics**
+ [Texte SQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.text)
+ [Statistiques SQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.statistics)
+ [Load by waits (AAS) [Charge par attentes (AAS)]](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.Load-by-waits)
+ [Affichage des informations SQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.SQL-information)
+ [Choix des préférences de statistiques](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.Preferences)
### Texte SQL
Par défaut, chaque ligne du tableau **Top SQL** (SQL maximum) affiche 500 octets de texte pour chaque instruction.
![\[Texte SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/sql-text-apg.png)
Pour savoir comment afficher plus que les 500 octets de texte SQL par défaut, consultez [Accès à plus de texte SQL dans le tableau de bord Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md).
Un *récapitulatif SQL* se compose de plusieurs requêtes réelles et structurellement similaires, mais dont les valeurs littérales peuvent être différentes. Le récapitulatif remplace les valeurs codées en dur par un point d’interrogation. Ainsi, `SELECT * FROM emp WHERE lname= ?` est un exemple de récapitulatif. Ce récapitulatif peut inclure les requêtes enfant suivantes :
```
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Sanchez'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Olagappan'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Wu'
```
Pour afficher les instructions SQL littérales dans un récapitulatif, sélectionnez la requête, puis choisissez le symbole plus (\$1). Dans l’exemple suivant, la requête sélectionnée est un récapitulatif.
![\[Récapitulatif SQL sélectionné\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_4b.png)
**Note**
Un récapitulatif SQL regroupe des instructions SQL similaires, mais ne censure pas les informations sensibles.
### Statistiques SQL
Les *statistiques SQL* sont des métriques de performances qui concernent les requêtes SQL. Par exemple, Performance Insights peut montrer le nombre d’exécutions par seconde ou le nombre de lignes traitées par seconde. Performance Insights collecte des statistiques uniquement pour les requêtes les plus courantes. Généralement, celles-ci correspondent aux requêtes les plus importantes par charge affichées dans le tableau de bord Performance Insights.
Chaque ligne figurant dans le tableau **Top SQL (Principaux éléments SQL)** présente des statistiques pertinentes pour l’instruction ou le résumé SQL, comme le montre l’exemple suivant.
![\[Top SQL (Principaux éléments SQL)\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_4.png)
Performance Insights peut renvoyer `0.00` et `-` (inconnu) pour les statistiques SQL. Cette situation se produit dans les conditions suivantes :
+ Il n’existe qu’un seul exemple. Par exemple, Performance Insights calcule les taux de modification pour les requêtes Aurora PostgreSQL sur la base de plusieurs exemples de la vue `pg_stat_statements`. Lorsqu’une charge de travail est exécutée pendant une courte période, Performance Insights peut ne collecter qu’un seul exemple, ce qui signifie qu’il ne peut pas calculer le taux de modification. La valeur inconnue est représentée par un tiret (`-`).
+ Deux exemples ont les mêmes valeurs. Performance Insights ne peut pas calculer un taux de modification, car aucun changement n’a eu lieu, il rapporte donc le taux comme `0.00`.
+ Il manque un identifiant valide à une déclaration Aurora PostgreSQL. PostgreSQL crée un identifiant pour une déclaration seulement après l’analyse. Ainsi, une déclaration peut exister dans les structures internes en mémoire de PostgreSQL sans identifiant. Comme Performance Insights échantillonne les structures internes en mémoire une fois par seconde, les requêtes à faible latence peuvent n’apparaître que pour un seul exemple. Si l’identifiant de la requête n’est pas disponible pour cet exemple, Performance Insights ne peut pas associer cette déclaration à ses statistiques. La valeur inconnue est représentée par un tiret (`-`).
Pour obtenir une description des statistiques SQL pour les moteurs Aurora, consultez [Statistiques SQL pour Performance Insights](sql-statistics.md).
### Load by waits (AAS) [Charge par attentes (AAS)]
Dans **Top SQL (Principaux éléments SQL)**, la colonne **Load by waits (AAS) [Charge par attentes (AAS)]** illustre le pourcentage de la charge de base de données associée à chacun des principaux éléments de charge. Cette colonne reflète la charge pour cet élément selon le regroupement actuellement sélectionné dans **DB Load Chart (Graphique de charge de base de données)**. Pour plus d’informations sur la moyenne des sessions actives (AAS), consultez [Sessions actives en moyenne](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAS).
Par exemple, vous pouvez regrouper le graphique **DB Load (Charge de la base de données)** par états d’attente. Vous examinez les requêtes SQL dans le tableau des principaux éléments de charge. Dans ce cas, la dimension, la segmentation et le code de couleurs de la barre **DB Load by Waits (Charge de base de données par attente)** représentent la proportion du temps d’un état d’attente donné auquel cette requête contribue. Cette barre indique également les états d’attente qui affectent la requête sélectionnée.
![\[Charge de base de données par attentes\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_6.png)
### Affichage des informations SQL
Dans le tableau **Top SQL (Principaux éléments SQL)**, vous pouvez ouvrir une instruction pour examiner ses informations. Les informations s’affichent dans le volet inférieur.
![\[Tableau des principaux éléments SQL avec requête littérale sélectionnée\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf-insights-sql-ids-open.png)
Les types d’identifiants (ID) associés à des instructions SQL sont les suivants :
+ **ID SQL de support** – Valeur de hachage de l’ID SQL. Cette valeur est uniquement destinée à référencer un ID SQL lorsque vous utilisez AWS Support. AWS Support n’a pas accès à vos ID SQL réels et au texte SQL.
+ **Support Digest ID (ID digest de support)** – Valeur de hachage de l’ID digest. Cette valeur est uniquement destinée à référencer un ID digest lorsque vous utilisez AWS Support. AWS Support n’a pas accès à vos ID digest réels et au texte SQL.
### Choix des préférences de statistiques
Vous pouvez contrôler les statistiques qui s’affichent dans l’onglet **Top SQL (Principaux éléments SQL)** en choisissant l’icône **Preferences (Préférences)**.
![\[Préférences de statistiques\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf-insights-sql-ids-preferences-icon.png)
Lorsque vous choisissez l’icône **Préférences**, la fenêtre **Préférences** s’ouvre. La capture d’écran suivante est un exemple de la fenêtre **Preferences** (Préférences).
![\[Fenêtre Preferences (Préférences)\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf-insights-sql-ids-preferences.png)
Pour activer les statistiques afin de les faire apparaître dans l’onglet **Top SQL (Principaux éléments SQL)**, utilisez votre souris pour faire défiler l’écran jusqu’au bas de la fenêtre, puis choisissez **Continue (Continuer)**.
Pour plus d’informations sur les statistiques par seconde ou par appel pour les moteurs Aurora, consultez des statistiques SQL spécifiques au moteur dans [Statistiques SQL pour Performance Insights](sql-statistics.md)
# Accès à plus de texte SQL dans le tableau de bord Performance Insights
Par défaut, chaque ligne du tableau **Top SQL (Principaux éléments SQL)** affiche 500 octets de texte SQL pour chaque instruction SQL.
![\[500 octets de code SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf-insights-top-sql-bytes.png)
Lorsqu’une instruction SQL dépasse 500 octets, vous pouvez afficher davantage de texte dans la section **SQL text** (Texte SQL) située sous le tableau **Top SQL** (Top SQL). Dans ce cas, la longueur maximale du texte affiché dans **SQL text** (Texte SQL) est de 4 Ko. Cette limite est imposée par la console et est soumise aux limites fixées par le moteur de base de données. Pour enregistrer le texte affiché dans **SQL text** (Texte SQL), sélectionnez **Download** (Télécharger).
**Topics**
+ [Limites de taille de texte pour Aurora MySQL](#sql-text-engine-limits)
+ [Définition de la limite de taille d’un texte SQL pour les instances de base de données Aurora PostgreSQL](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextLimit.md)
+ [Affichage et téléchargement de texte SQL dans le tableau de bord de Performance Insights](view-download-text.md)
## Limites de taille de texte pour Aurora MySQL
Lorsque vous téléchargez du texte SQL, le moteur de la base de données détermine sa longueur maximale. Vous pouvez télécharger du texte SQL jusqu’aux limites suivantes par moteur.
| Moteur de base de données | Longueur maximale du texte téléchargé |
| --- | --- |
| Aurora MySQL | La longueur est fixée à 4 096 octets. |
La section **SQL text** (Texte SQL) de la console Performance Insights affiche jusqu’au la taille maximum renvoyée par le moteur. Par exemple, si Aurora MySQL renvoie au plus 1 Ko à Performance Insights, celui-ci ne peut collecter et afficher que 1 Ko, même si la requête d’origine est plus volumineuse. Ainsi, lorsque vous visualisez la requête en **SQL text** (Texte SQL) ou que vous la téléchargez, Performance Insights renvoie le même nombre d’octets.
Si vous utilisez l’AWS CLI ou l’API, Performance Insights n’a pas la limite de 4 Ko imposée par la console. `DescribeDimensionKeys` et `GetResourceMetrics` renvoient au maximum 500 octets.
**Note**
`GetDimensionKeyDetails` renvoie la requête complète, mais la taille dépend de la limite du moteur.
# Définition de la limite de taille d’un texte SQL pour les instances de base de données Aurora PostgreSQL
Aurora PostgreSQL gère le texte différemment. Vous pouvez définir la limite de taille du texte avec le paramètre `track_activity_query_size` de l’instance de base de données. Ce paramètre possède les caractéristiques suivantes :
Taille de texte par défaut
Sur Aurora PostgreSQL version 9.6, la valeur par défaut du paramètre `track_activity_query_size` est 1 024 octets. Sur Aurora PostgreSQL version 10 ou versions ultérieures, la valeur par défaut est 4 096 octets.
Taille maximale du text
La limite de `track_activity_query_size` est de 102 400 octets pour Aurora PostgreSQL version 12 et versions inférieures. Le maximum est de 1 Mo pour la version 13 et versions ultérieures.
Si le moteur renvoie 1 Mo à Performance Insights, la console affiche uniquement les 4 premiers Ko. Si vous téléchargez la requête, vous obtenez la totalité des 1 Mo. Dans ce cas, l’affichage et le téléchargement renvoient des quantités différentes d’octets. Pour plus d’informations sur le paramètre `track_activity_query_size` d’instance de base de données, consultez [Run-time Statistics](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-statistics.html) dans la documentation PostgreSQL.
Pour augmenter la taille du texte SQL, augmentez la limite `track_activity_query_size`. Pour modifier ce paramètre, modifiez sa valeur dans le groupe de paramètres associé à l’instance de base de données Aurora PostgreSQL.
**Pour modifier le paramètre lorsque l’instance utilise le groupe de paramètres par défaut**
1. Créez un nouveau groupe de paramètres pour l’instance de base de données, associé au moteur de base de données et à sa version appropriés.
1. Définissez le paramètre dans le nouveau groupe de paramètres.
1. Associez le nouveau groupe de paramètres à l’instance de base de données.
Pour plus d’informations sur la définition d’un paramètre d’instance de base de données, consultez [Modification de paramètres dans un groupe de paramètres de base de données dans Amazon Aurora](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md).
# Affichage et téléchargement de texte SQL dans le tableau de bord de Performance Insights
Dans le tableau de bord de Performance Insights, vous pouvez afficher ou télécharger le texte SQL.
**Pour afficher du texte SQL supplémentaire dans le tableau de bord de Performance Insights**
1. Ouvrez la console Amazon RDS à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Dans le panneau de navigation, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données.
1. Faites défiler la page jusqu’à l’onglet **Principaux SQL** dans le tableau de bord Performance Insights.
1. Choisissez le signe plus pour développer une synthèse SQL et choisissez l’une des requêtes enfants de la synthèse.
Les instructions SQL dont la taille du texte est supérieure à 500 octets ressemblent à l’image ci-dessous.
![\[Instructions SQL dont le texte est volumineux\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf-insights-large-text-aurora-1.png)
1. Faites défiler jusqu’à l’onglet **SQL text** (Texte SQL).
![\[La section relative aux informations SQL montre plus de texte SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf-insights-large-text-aurora-2.png)
Le tableau de bord de Performance Insights peut afficher jusqu’à 4 096 octets par instruction SQL.
1. (Facultatif) Choisissez **Copy (Copier)** pour copier l’instruction SQL affichée ou **Download (Télécharger)** pour télécharger l’instruction SQL et en afficher le texte jusqu’à la limite du moteur de base de données.
**Note**
Pour copier ou télécharger l’instruction SQL, désactivez les bloqueurs de fenêtres contextuelles.
# Affichage des statistiques SQL dans le tableau de bord de Performance Insights
Dans le tableau de bord de Performance Insights, les statistiques SQL sont disponibles dans l’onglet **Top SQL** (Principaux éléments SQL) du graphique **Database load** (Charge de la base de données).
**Pour afficher les statistiques SQL**
1. Ouvrez la console Amazon RDS à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Dans le panneau de navigation gauche, choisissez **Performance Insights**.
1. En haut de la page, choisissez la base de données dont vous voulez voir les statistiques SQL.
1. Faites défiler jusqu’au bas de la page et choisissez l’onglet **Top SQL** (Principaux éléments SQL).
1. Choisissez une déclaration individuelle(Aurora MySQL only) (Aurora MySQL uniquement) ou une requête récapitulative.
![\[Affichage des métriques pour les requêtes en cours d’exécution\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_per_sql_digest.png)
1. Choisissez les statistiques à afficher en sélectionnant l’icône en forme d’engrenage dans le coin supérieur droit du graphique. Pour obtenir des descriptions des statistiques SQL pour les moteurs Amazon RDSAurora, consultez [Statistiques SQL pour Performance Insights](sql-statistics.md).
L’exemple suivant présente les préférences pour Aurora PostgreSQL.
![\[Préférences des métriques concernant les requêtes en cours d’exécution pour les instances de bases de données Aurora PostgreSQL\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_per_sql_pref_apg.png)
L’exemple suivant montre les préférences pour les instances de base de données Aurora MySQL.
![\[Préférences en matière de métriques pour des requêtes en cours d’exécution pour des instances de base de données Aurora MySQL.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf_insights_per_sql_pref_ams.png)
1. Choisissez Save (Enregistrer) pour enregistrer vos préférences.
La table **Top SQL** (Principaux éléments SQL) s’actualise.
# Affichage des recommandations proactives de Performance Insights
Analyse des performances d’Amazon RDS surveille des indicateurs spécifiques et crée automatiquement des seuils en analysant les niveaux susceptibles de poser problème pour une ressource spécifique. Lorsque les nouvelles valeurs métriques dépassent un seuil prédéfini sur une période donnée, Performance Insights génère une recommandation proactive. Cette recommandation permet d’éviter tout impact futur sur les performances de la base de données. Pour bénéficier de ces recommandations proactives, vous devez activer Performance Insights avec une période de conservation payante.
Pour plus d’informations sur l’activation de Performance Insights, consultez [Activation ou désactivation de l’Analyse des performances pour Aurora](USER_PerfInsights.Enabling.md). Pour en savoir plus sur la tarification et la conservation des données pour Performance Insights, consultez [Tarification et conservation des données pour Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md).
Pour connaître les régions, les moteurs de base de données et les classes d’instance pris en charge pour les recommandations proactives, consultez [Support du moteur de base de données , des régions et des classes d'instance Amazon Aurora pour les fonctionnalités Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport).
Vous pouvez afficher l’analyse détaillée et les investigations recommandées concernant les recommandations proactives sur la page de détails des recommandations.
Pour plus d’informations sur les recommandations, consultez [Recommandations d’Amazon Aurora](monitoring-recommendations.md).
**Pour afficher l’analyse détaillée d’une recommandation proactive**
1. Connectez-vous à la AWS Management Console et ouvrez la console Amazon RDS à l’adresse [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Dans le panneau de navigation, effectuez l’une des opérations suivantes :
+ Choisissez **Recommandations**.
La page **Recommandations** affiche une liste de recommandations triées par gravité pour toutes les ressources de votre compte.
+ Dans la page des bases de données, choisissez **Bases de données**, puis **Recommandations** pour une ressource.
L’onglet **Recommandations** affiche les recommandations et leurs détails pour la ressource sélectionnée.
1. Trouvez une recommandation proactive et choisissez **Afficher les détails**.
La page des détails de la recommandation s’affiche. Le titre indique le nom de la ressource concernée ainsi que le problème détecté et sa gravité.
Les composants de la page de détails des recommandations sont les suivants :
+ **Résumé des recommandations** : problème détecté, statut de la recommandation et du problème, heure de début et de fin du problème, heure de modification de la recommandation et type de moteur.
![\[Page Détails de la recommandation pour la recommandation proactive affichant la section Récapitulatif de la recommandation dans la console\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/RecommendationProactive-RecSummary.png)
+ **Métriques** : graphiques du problème détecté. Chaque graphique affiche un seuil déterminé par le comportement de base de la ressource et les données de la métrique rapportées depuis le début du problème.
![\[Page Détails de la recommandation pour la recommandation proactive affichant la section Métriques dans la console\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/RecommedationProactive_Metrics.png)
+ **Analyse et recommandations** : recommandation et motif de la recommandation suggérée.
![\[Page Détails de la recommandation pour la recommandation proactive affichant la section Analyse et recommandations dans la console\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/ProactiveRecommendation-AnalysisAndRec.png)
Vous pouvez examiner la cause du problème, puis exécuter les actions recommandées pour résoudre le problème, ou choisir **Ignorer** dans le coin supérieur droit pour ignorer la recommandation.
# Récupération de métriques avec l’API Performance Insights pour Aurora
Lorsque l’analyse des performances est activée, l’API fournit une visibilité sur les performances des instances. Amazon CloudWatch Logs fournit la source faisant autorité pour les métriques de surveillance vendues pour les services AWS.
Performance Insights offre une vue spécifique au domaine de la charge de base de données mesurée en tant que moyenne des sessions actives (AAS). Cette métrique est présentée aux consommateurs de l’API sous la forme d’un ensemble de données de série chronologique bidimensionnel. La dimension temporelle des données fournit les données de charge de la base de données pour chaque point temporel de la plage de temps interrogée. Chaque point dans te temps décompose la charge globale par rapport aux dimensions demandées, par exemple, `SQL`, `Wait-event`, `User` ou `Host`, mesurée à ce point dans le temps.
Amazon RDS Performance Insights surveille votre cluster Amazon Aurora pour vous permettre d’analyser les performances de votre base de données et de résoudre les problèmes associés. Vous pouvez consulter les données de Performance Insights dans AWS Management Console. Performance Insights fournit également une API publique qui vous permet d’interroger vos propres données. Vous pouvez utiliser l’API pour effectuer les opérations suivantes :
+ Déchargement des données dans une base de données
+ Ajout de données Performance Insights aux tableaux de bord de surveillance existants
+ Création d’outils de surveillance
Pour utiliser l’API Performance Insights, activez Performance Insights sur l’une de vos instances de base de données Amazon RDS. Pour plus d’informations sur l’activation de Performance Insights, consultez [Activation ou désactivation de l’Analyse des performances pour Aurora](USER_PerfInsights.Enabling.md). Pour plus d’informations sur l’API Performance Insights, consultez la [Référence d’API Amazon RDS Performance Insights](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html).
L’API Performance Insights fournit les opérations suivantes.
****
| Action Performance Insights | AWS CLI commande | Description |
| --- | --- | --- |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_CreatePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_CreatePerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/CreatePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/CreatePerformanceAnalysisReport.html) | Crée un rapport d’analyse des performances pour une période spécifique pour l’instance de base de données. Le résultat est `AnalysisReportId` qui est l’identifiant unique du rapport. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DeletePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DeletePerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/DeletePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/DeletePerformanceAnalysisReport.html) | Supprime un rapport d’analyse des performances. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DescribeDimensionKeys.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DescribeDimensionKeys.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/describe-dimension-keys.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/describe-dimension-keys.html) | Récupère les N premières clés de dimension d’une mesure sur une période spécifique. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetDimensionKeyDetails.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetDimensionKeyDetails.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-dimension-key-details.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-dimension-key-details.html) | Récupère les attributs du groupe de dimensions spécifié pour une instance de base de données ou une source de données. Par exemple, si vous spécifiez un ID SQL et si les détails de la dimension sont disponibles, `GetDimensionKeyDetails` récupère le texte intégral de la dimension `db.sql.statement` associée à cet ID. Cette opération est utile, car `GetResourceMetrics` et `DescribeDimensionKeys` ne prennent pas en charge la récupération de texte d’instruction SQL volumineux. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetPerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetPerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/GetPerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/GetPerformanceAnalysisReport.html) | Récupère le rapport, y compris les informations du rapport. Le résultat inclut l’état du rapport, l’ID du rapport, les détails temporels du rapport, les informations et les recommandations. |
| [GetResourceMetadata](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetadata.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metadata.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metadata.html) | Récupérez les métadonnées de différentes fonctions. Par exemple, les métadonnées peuvent indiquer qu’une fonction est activée ou désactivée sur une instance de base de données spécifique. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetrics.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetrics.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html) | Récupère les métriques Performance Insights d’un ensemble de sources de données, au cours d’une période. Vous pouvez fournir des groupes de dimensions et des dimensions spécifiques, ainsi que des critères d’agrégation et de filtrage, pour chaque groupe. |
| [ListAvailableResourceDimensions](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceDimensions.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-dimensions.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-dimensions.html) | Récupérez les dimensions pouvant être interrogées pour chaque type de métrique spécifié sur une instance spécifiée. |
| [ListAvailableResourceMetrics](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceMetrics.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-metrics.html) | Récupérez toutes les métriques disponibles des types de métriques spécifiés pouvant être interrogés pour une instance de base de données spécifiée. |
| `[ListPerformanceAnalysisReports](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListPerformanceAnalysisReports.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-performance-analysis-reports.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-performance-analysis-reports.html) | Récupère tous les rapports d’analyse disponibles pour l’instance de base de données. Les rapports sont répertoriés en fonction de l’heure de début de chaque rapport. |
| `[ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListTagsForResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-tags-for-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-tags-for-resource.html) | Répertorie toutes les balises de métadonnées ajoutées à la ressource. La liste inclut le nom et la valeur de la balise. |
| `[TagResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_TagResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/tag-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/tag-resource.html) | Ajoute des balises de métadonnées à la ressource Amazon RDS. La balise inclut un nom et une valeur. |
| `[UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_UntagResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/untag-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/untag-resource.html) | Supprime la balise de métadonnées de la ressource. |
Pour plus d’informations sur la récupération des métriques de séries chronologiques et des exemples d’AWS CLI pour Performance Insights, consultez les rubriques ci-dessous.
**Topics**
+ [Récupération de métriques de séries chronologiques pour Performance Insights](USER_PerfInsights.API.TimeSeries.md)
+ [AWS CLI exemples de Performance Insights](USER_PerfInsights.API.Examples.md)
# Récupération de métriques de séries chronologiques pour Performance Insights
L’opération `GetResourceMetrics` récupère une ou plusieurs métriques de série chronologique à partir des données de Performance Insights. `GetResourceMetrics` exige une métrique et une période, et renvoie une réponse contenant la liste des points de données.
Par exemple, AWS Management Console utilise `GetResourceMetrics` pour renseigner le graphique **Counter Metrics (Métriques de compteur)** et le graphique **Database Load (Charge de base de données)**, comme illustré dans l’image ci-dessous.
![\[Graphiques Counter Metrics (Métriques de compteur) et Database Load (Charge de base de données)\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf-insights-api-charts.png)
Toutes les métriques renvoyées par `GetResourceMetrics` sont des métriques de série chronologique standard, à l’exception de `db.load`. Elle apparaît dans le graphique **Database Load** (Charge de base de données). La métrique `db.load` est différente des autres métriques de séries chronologiques, car vous pouvez la décomposer en sous-composants appelés *dimensions*. Dans l’image précédente, `db.load` est décomposé et regroupé en fonction des états d’attente qui constituent `db.load`.
**Note**
`GetResourceMetrics` peut également renvoyer la métrique `db.sampleload`, mais la métrique `db.load` est appropriée dans la plupart des cas.
Pour plus d’informations sur les métriques de compteur renvoyées par `GetResourceMetrics`, consultez [Métrique de compteur de Performance Insights](USER_PerfInsights_Counters.md).
Les calculs suivants sont pris en charge pour les métriques :
+ Moyenne – Moyenne de la métrique sur une période. Ajoutez `.avg` au nom de la métrique.
+ Minimum – Valeur minimale de la métrique sur une période. Ajoutez `.min` au nom de la métrique.
+ Maximum – Valeur maximale de la métrique sur une période. Ajoutez `.max` au nom de la métrique.
+ Somme – Somme des valeurs de la métrique sur une période. Ajoutez `.sum` au nom de la métrique.
+ Nombre échantillon – Nombre de fois où la métrique a été collectée sur une période. Ajoutez `.sample_count` au nom de la métrique.
Par exemple, supposons qu’une métrique soit collectée pendant 300 secondes (5 minutes) et qu’elle soit collectée une fois toutes les minutes. Les valeurs pour chaque minute sont 1, 2, 3, 4 et 5. Dans ce cas, les calculs suivants sont renvoyés :
+ Moyenne – 3
+ Minimum – 1
+ Maximum – 5
+ Somme – 15
+ Nombre échantillon – 5
Pour plus d’informations sur l’utilisation de la commande AWS CLI `get-resource-metrics`, consultez [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html).
Pour l’option `--metric-queries`, spécifiez une ou plusieurs requêtes pour lesquelles vous souhaitez obtenir les résultats. Chaque requête se compose d’un paramètre `Metric` obligatoire et des paramètres `GroupBy` et `Filter` facultatifs. Voici un exemple de spécification de l’option `--metric-queries`.
```
{
"Metric": "string",
"GroupBy": {
"Group": "string",
"Dimensions": ["string", ...],
"Limit": integer
},
"Filter": {"string": "string"
...}
```
# AWS CLI exemples de Performance Insights
Dans les sections suivantes, découvrez le AWS Command Line Interface (AWS CLI) pour Performance Insights et des AWS CLI exemples d'utilisation.
**Topics**
+ [Aide intégrée AWS CLI pour Performance Insights](#USER_PerfInsights.API.CLI)
+ [Récupération de métriques de compteur](#USER_PerfInsights.API.Examples.CounterMetrics)
+ [Récupération de la charge de base de données moyenne pour les principaux événements d’attente](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverage)
+ [Récupération de la charge de base de données moyenne pour les principales instructions SQL](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageTop10SQL)
+ [Récupération de la charge de base de données moyenne filtrée par instruction SQL](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageFilterBySQL)
+ [Récupération du texte complet d’une instruction SQL](#USER_PerfInsights.API.Examples.GetDimensionKeyDetails)
+ [Création d’un rapport d’analyse des performances pour une période donnée](#USER_PerfInsights.API.Examples.CreatePerfAnalysisReport)
+ [Récupération d’un rapport d’analyse des performances](#USER_PerfInsights.API.Examples.GetPerfAnalysisReport)
+ [Établissement de la liste de tous les rapports d’analyse des performances pour l’instance de base de données](#USER_PerfInsights.API.Examples.ListPerfAnalysisReports)
+ [Suppression d’un rapport d’analyse des performances](#USER_PerfInsights.API.Examples.DeletePerfAnalysisReport)
+ [Ajout d’une balise à un rapport d’analyse des performances](#USER_PerfInsights.API.Examples.TagPerfAnalysisReport)
+ [Établissement de la liste de toutes les balises pour un rapport d’analyse des performances](#USER_PerfInsights.API.Examples.ListTagsPerfAnalysisReport)
+ [Suppression des balises d’un rapport d’analyse des performances](#USER_PerfInsights.API.Examples.UntagPerfAnalysisReport)
## Aide intégrée AWS CLI pour Performance Insights
Vous pouvez consulter les données de Performance Insights à l’aide d AWS CLI. Vous pouvez consulter l'aide relative aux AWS CLI commandes de Performance Insights en saisissant ce qui suit sur la ligne de commande.
```
aws pi help
```
Si ce n'est pas le AWS CLI cas, reportez-vous à la section [Installation du AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) *guide de l'AWS CLI utilisateur* pour plus d'informations sur son installation.
## Récupération de métriques de compteur
L’image suivante illustre deux graphiques de métriques de compteur dans AWS Management Console.
![\[Graphiques Counter Metrics (Métriques de compteur).\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf-insights-api-counters-charts.png)
L'exemple suivant montre comment collecter les mêmes données que celles AWS Management Console utilisées pour générer les deux graphiques contre-métriques.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type RDS \
--identifier db-ID \
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z \
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" },
{"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]'
```
Pour Windows :
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type RDS ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" },
{"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]'
```
Vous pouvez également simplifier la lecture d’une commande en spécifiant un fichier pour l’option `--metrics-query`. L’exemple suivant utilise un fichier nommé query.json pour l’option. Le contenu du fichier est le suivant.
```
[
{
"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg"
},
{
"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"
}
]
```
Exécutez la commande suivante pour utiliser le fichier.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type RDS \
--identifier db-ID \
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z \
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries file://query.json
```
Pour Windows :
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type RDS ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries file://query.json
```
L’exemple précédent spécifie les valeurs suivantes pour les options :
+ `--service-type` – `RDS` pour Amazon RDS
+ `--identifier` : ID de ressource de l’instance de base de données
+ `--start-time` et `--end-time` : valeurs `DateTime` conformes à l’ISO 8601 pour la période à interroger, avec plusieurs formats pris en charge
L’interrogation se déroule pendant un intervalle d’une heure :
+ `--period-in-seconds` – `60` pour une requête toutes les minutes
+ `--metric-queries` : tableau de deux requêtes s’appliquant chacune à une métrique.
Le nom de la métrique utilise des points pour classifier la métrique dans une catégorie utile, l’élément final étant une fonction. Dans l’exemple, la fonction est `avg` pour chaque requête. Comme pour Amazon CloudWatch, les fonctions prises en charge sont `min``max`,`total`, et`avg`.
La réponse ressemble à ce qui suit.
```
{
"Identifier": "db-XXX",
"AlignedStartTime": 1540857600.0,
"AlignedEndTime": 1540861200.0,
"MetricList": [
{ //A list of key/datapoints
"Key": {
"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" //Metric1
},
"DataPoints": [
//Each list of datapoints has the same timestamps and same number of items
{
"Timestamp": 1540857660.0, //Minute1
"Value": 4.0
},
{
"Timestamp": 1540857720.0, //Minute2
"Value": 4.0
},
{
"Timestamp": 1540857780.0, //Minute 3
"Value": 10.0
}
//... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.user.avg metric
]
},
{
"Key": {
"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg" //Metric2
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1540857660.0, //Minute1
"Value": 12.0
},
{
"Timestamp": 1540857720.0, //Minute2
"Value": 13.5
},
//... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.idle.avg metric
]
}
] //end of MetricList
} //end of response
```
La réponse contient les éléments `Identifier`, `AlignedStartTime` et `AlignedEndTime`. Étant donné que la valeur de `--period-in-seconds` était définie sur `60`, les heures de début et de fin ont été arrondies à la minute près. Si `--period-in-seconds` était défini sur `3600`, les heures de début et de fin auraient été arrondies à l’heure près.
L’élément `MetricList` dans la réponse comporte un certain nombre d’entrées, chacune associée à une entrée `Key` et `DataPoints`. Chaque élément `DataPoint` comporte une entrée `Timestamp` et `Value`. Chaque liste `Datapoints` répertorie 60 points de données, car les requêtes sont exécutées toutes les minutes pendant une heure, avec `Timestamp1/Minute1`, `Timestamp2/Minute2`, etc. jusqu’à `Timestamp60/Minute60`.
Étant donné que la requête s’applique à deux métriques de compteur différentes, contient deux élément `MetricList`.
## Récupération de la charge de base de données moyenne pour les principaux événements d’attente
L'exemple suivant est la même requête que celle AWS Management Console utilisée pour générer un graphique linéaire à aires empilées. Il récupère la valeur de `db.load.avg` sur la dernière heure en divisant la charge conformément aux sept principaux événements d’attente. La commande est identique à la commande de la rubrique [Récupération de métriques de compteur](#USER_PerfInsights.API.Examples.CounterMetrics). Le contenu du fichier query.json est cependant différent :
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_event", "Limit": 7 }
}
]
```
Exécutez la commande suivante.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type RDS \
--identifier db-ID \
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z \
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries file://query.json
```
Pour Windows :
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type RDS ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries file://query.json
```
L’exemple spécifie la métrique de `db.load.avg` et exécute une action `GroupBy` pour les sept principaux événements d’attente. Pour plus de détails sur les valeurs valides pour cet exemple, consultez [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)le manuel *Performance Insights API Reference.*
La réponse ressemble à ce qui suit.
```
{
"Identifier": "db-XXX",
"AlignedStartTime": 1540857600.0,
"AlignedEndTime": 1540861200.0,
"MetricList": [
{ //A list of key/datapoints
"Key": {
//A Metric with no dimensions. This is the total db.load.avg
"Metric": "db.load.avg"
},
"DataPoints": [
//Each list of datapoints has the same timestamps and same number of items
{
"Timestamp": 1540857660.0, //Minute1
"Value": 0.5166666666666667
},
{
"Timestamp": 1540857720.0, //Minute2
"Value": 0.38333333333333336
},
{
"Timestamp": 1540857780.0, //Minute 3
"Value": 0.26666666666666666
}
//... 60 datapoints for the total db.load.avg key
]
},
{
"Key": {
//Another key. This is db.load.avg broken down by CPU
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.name": "CPU",
"db.wait_event.type": "CPU"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1540857660.0, //Minute1
"Value": 0.35
},
{
"Timestamp": 1540857720.0, //Minute2
"Value": 0.15
},
//... 60 datapoints for the CPU key
]
},
//... In total we have 8 key/datapoints entries, 1) total, 2-8) Top Wait Events
] //end of MetricList
} //end of response
```
Dans cette réponse, comporte huit entrée `MetricList`. Une entrée s’applique à la valeur totale de `db.load.avg` et les sept autres entrées s’appliquent à chacune des valeurs de `db.load.avg` divisées conformément à l’un des sept principaux événements d’attente. Contrairement au premier exemple qui comportait une dimension de regroupement, cet exemple doit définir un élément Key pour chaque regroupement de la métrique. Un seul élément Key peut être associé à chaque métrique, comme dans le cas d’utilisation de la métrique de compteur de base.
## Récupération de la charge de base de données moyenne pour les principales instructions SQL
L’exemple suivant regroupe `db.wait_events` par les 10 principales instructions SQL. Il existe deux groupes différents pour les instructions SQL :
+ `db.sql` – Instruction SQL complète, telle que `select * from customers where customer_id = 123`
+ `db.sql_tokenized` – Instruction SQL tokenisée, telle que `select * from customers where customer_id = ?`
Lors de l’analyse des performances de base de données, il peut s’avérer utile de considérer les instructions SQL dont les paramètres sont différents comme un seul élément logique. Vous pouvez donc utiliser `db.sql_tokenized` lors de l’interrogation. Toutefois, en particulier si vous êtes intéressé par les plans d’explication, il est parfois plus utile d’examiner les instructions SQL complètes avec leurs paramètres, et le regroupement des requêtes par `db.sql`. Il existe une relation parent-enfant entre une instruction SQL tokenisée et une instruction SQL complète, où plusieurs instructions SQL complètes (enfants) sont regroupées sous la même instruction SQL tokenisée (parent).
La commande illustrée dans cet exemple est identique à la commande de la rubrique [Récupération de la charge de base de données moyenne pour les principaux événements d’attente](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverage). Le contenu du fichier query.json est cependant différent :
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.sql_tokenized", "Limit": 10 }
}
]
```
L’exemple suivant utilise `db.sql_tokenized`.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type RDS \
--identifier db-ID \
--start-time 2018-10-29T00:00:00Z \
--end-time 2018-10-30T00:00:00Z \
--period-in-seconds 3600 \
--metric-queries file://query.json
```
Pour Windows :
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type RDS ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2018-10-29T00:00:00Z ^
--end-time 2018-10-30T00:00:00Z ^
--period-in-seconds 3600 ^
--metric-queries file://query.json
```
Cet exemple demande plus de 24 heures, avec une heure period-in-seconds.
L’exemple spécifie la métrique de `db.load.avg` et exécute une action `GroupBy` pour les sept principaux événements d’attente. Pour plus de détails sur les valeurs valides pour cet exemple, consultez [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)le manuel *Performance Insights API Reference.*
La réponse ressemble à ce qui suit.
```
{
"AlignedStartTime": 1540771200.0,
"AlignedEndTime": 1540857600.0,
"Identifier": "db-XXX",
"MetricList": [ //11 entries in the MetricList
{
"Key": { //First key is total
"Metric": "db.load.avg"
}
"DataPoints": [ //Each DataPoints list has 24 per-hour Timestamps and a value
{
"Value": 1.6964980544747081,
"Timestamp": 1540774800.0
},
//... 24 datapoints
]
},
{
"Key": { //Next key is the top tokenized SQL
"Dimensions": {
"db.sql_tokenized.statement": "INSERT INTO authors (id,name,email) VALUES\n( nextval(?) ,?,?)",
"db.sql_tokenized.db_id": "pi-2372568224",
"db.sql_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE"
},
"Metric": "db.load.avg"
},
"DataPoints": [ //... 24 datapoints
]
},
// In total 11 entries, 10 Keys of top tokenized SQL, 1 total key
] //End of MetricList
} //End of response
```
Cette réponse comporte 11 entrées dans `MetricList` (1 correspondant au total, les 10 autres correspondant aux principales instructions SQL tokenisées), chaque entrée étant associée à 24 `DataPoints` par heure.
Pour les instructions SQL tokenisées, chaque liste de dimensions répertorie trois entrées :
+ `db.sql_tokenized.statement` – Instruction SQL tokenisée.
+ `db.sql_tokenized.db_id ` : ID de base de données native utilisé pour faire référence à l’instruction SQL, ou ID synthétique généré par Performance Insights si l’ID de base de données native n’est pas disponible. Cet exemple renvoie l’ID synthétique `pi-2372568224`.
+ `db.sql_tokenized.id` – ID de la requête dans Performance Insights.
Dans le AWS Management Console, cet ID est appelé Support ID. Il est nommé ainsi parce que l'ID est une donnée que le AWS Support peut examiner pour vous aider à résoudre un problème lié à votre base de données. AWS prend très au sérieux la sécurité et la confidentialité de vos données, et presque toutes les données sont stockées cryptées avec votre AWS KMS clé. Par conséquent, personne à l'intérieur ne AWS peut consulter ces données. Dans l’exemple précédent, `tokenized.statement` et `tokenized.db_id` sont tous les deux stockés sous forme chiffrée. Si vous rencontrez un problème avec votre base de données, le AWS Support peut vous aider en faisant référence à l'ID de support.
Lors de l’interrogation, il peut s’avérer utile de spécifier une entrée `Group` dans `GroupBy`. Toutefois, pour contrôler les données renvoyées de manière plus précise, spécifier la liste des dimensions. Par exemple, si `db.sql_tokenized.statement` est le seul élément nécessaire, un attribut `Dimensions` peut être ajouté au fichier query.json.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": {
"Group": "db.sql_tokenized",
"Dimensions":["db.sql_tokenized.statement"],
"Limit": 10
}
}
]
```
## Récupération de la charge de base de données moyenne filtrée par instruction SQL
![\[Graphique de filtrage par instruction SQL.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/perf-insights-api-filter-chart.png)
L’image précédente indique qu’une requête particulière est sélectionnée et que le graphique en aires empilées Average active sessions (Sessions actives en moyenne) qui apparaît dans la section supérieure s’y applique. Bien que la requête concerne toujours les sept principaux événements d’attente globaux, la valeur de la réponse est filtrée. Le filtre permet à la requête de prendre uniquement en compte les sessions qui correspondent à un filtre en particulier.
La requête d’API correspondante illustrée dans cet exemple est identique à la commande de la rubrique [Récupération de la charge de base de données moyenne pour les principales instructions SQL](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageTop10SQL). Le contenu du fichier query.json est cependant différent :
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_event", "Limit": 5 },
"Filter": { "db.sql_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE" }
}
]
```
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type RDS \
--identifier db-ID \
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z \
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries file://query.json
```
Pour Windows :
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type RDS ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^
--end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries file://query.json
```
La réponse ressemble à ce qui suit.
```
{
"Identifier": "db-XXX",
"AlignedStartTime": 1556215200.0,
"MetricList": [
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg"
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 1.4878117913832196
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 1.192823803967328
}
]
},
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.type": "io",
"db.wait_event.name": "wait/io/aurora_redo_log_flush"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 1.1360544217687074
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 1.058051341890315
}
]
},
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.type": "io",
"db.wait_event.name": "wait/io/table/sql/handler"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 0.16241496598639457
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 0.05163360560093349
}
]
},
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.type": "synch",
"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 0.11479591836734694
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 0.013127187864644107
}
]
},
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.type": "CPU",
"db.wait_event.name": "CPU"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 0.05215419501133787
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 0.05805134189031505
}
]
},
{
"Key": {
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_event.type": "synch",
"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/lock_wait_mutex"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": 1556218800.0,
"Value": 0.017573696145124718
},
{
"Timestamp": 1556222400.0,
"Value": 0.002333722287047841
}
]
}
],
"AlignedEndTime": 1556222400.0
} //end of response
```
Dans cette réponse, toutes les valeurs sont filtrées en fonction de la contribution de l'AKIAIOSFODNN7EXEMPLE SQL tokenisé spécifié dans le fichier query.json. Les éléments Key peuvent également suivre un ordre différent d’une requête sans filtre, car ils correspondent aux cinq principaux événements d’attente qui ont affecté l’instruction SQL filtrée.
## Récupération du texte complet d’une instruction SQL
L’exemple suivant montre comment récupérer le texte intégral d’une instruction SQL pour une instance de base de données `db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5`. Le `--group` est `db.sql` et l’`--group-identifier` est `db.sql.id`. Dans cet exemple, *my-sql-id* représente un ID SQL récupéré en invoquant `pi get-resource-metrics` ou`pi describe-dimension-keys`.
Exécutez la commande suivante.
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws pi get-dimension-key-details \
--service-type RDS \
--identifier db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5 \
--group db.sql \
--group-identifier my-sql-id \
--requested-dimensions statement
```
Pour Windows :
```
aws pi get-dimension-key-details ^
--service-type RDS ^
--identifier db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5 ^
--group db.sql ^
--group-identifier my-sql-id ^
--requested-dimensions statement
```
Dans cet exemple, les détails des dimensions sont disponibles. Ainsi, Performance Insights récupère le texte intégral de l’instruction SQL, sans le tronquer.
```
{
"Dimensions":[
{
"Value": "SELECT e.last_name, d.department_name FROM employees e, departments d WHERE e.department_id=d.department_id",
"Dimension": "db.sql.statement",
"Status": "AVAILABLE"
},
...
]
}
```
## Création d’un rapport d’analyse des performances pour une période donnée
L’exemple suivant crée un rapport d’analyse des performances avec l’heure de début `1682969503` et l’heure de fin `1682979503` pour la base de données `db-loadtest-0`.
```
aws pi create-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--start-time 1682969503 \
--end-time 1682979503 \
--region us-west-2
```
La réponse est l’identifiant unique `report-0234d3ed98e28fb17` du rapport.
```
{
"AnalysisReportId": "report-0234d3ed98e28fb17"
}
```
## Récupération d’un rapport d’analyse des performances
L’exemple suivant extrait les détails du rapport d’analyse pour le rapport `report-0d99cc91c4422ee61`.
```
aws pi get-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61 \
--region us-west-2
```
La réponse fournit l’état du rapport, son identifiant, les détails temporels et des informations.
```
{
"AnalysisReport": {
"Status": "Succeeded",
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-loadtest-0",
"StartTime": 1680583486.584,
"AnalysisReportId": "report-0d99cc91c4422ee61",
"EndTime": 1680587086.584,
"CreateTime": 1680587087.139,
"Insights": [
... (Condensed for space)
]
}
}
```
## Établissement de la liste de tous les rapports d’analyse des performances pour l’instance de base de données
L’exemple suivant répertorie tous les rapports d’analyse des performances disponibles pour la base de données `db-loadtest-0`.
```
aws pi list-performance-analysis-reports \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--region us-west-2
```
La réponse répertorie tous les rapports avec l’ID du rapport, le statut et les détails temporels de la période.
```
{
"AnalysisReports": [
{
"Status": "Succeeded",
"EndTime": 1680587086.584,
"CreationTime": 1680587087.139,
"StartTime": 1680583486.584,
"AnalysisReportId": "report-0d99cc91c4422ee61"
},
{
"Status": "Succeeded",
"EndTime": 1681491137.914,
"CreationTime": 1681491145.973,
"StartTime": 1681487537.914,
"AnalysisReportId": "report-002633115cc002233"
},
{
"Status": "Succeeded",
"EndTime": 1681493499.849,
"CreationTime": 1681493507.762,
"StartTime": 1681489899.849,
"AnalysisReportId": "report-043b1e006b47246f9"
},
{
"Status": "InProgress",
"EndTime": 1682979503.0,
"CreationTime": 1682979618.994,
"StartTime": 1682969503.0,
"AnalysisReportId": "report-01ad15f9b88bcbd56"
}
]
}
```
## Suppression d’un rapport d’analyse des performances
L’exemple suivant supprime le rapport d’analyse pour la base de données `db-loadtest-0`.
```
aws pi delete-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61 \
--region us-west-2
```
## Ajout d’une balise à un rapport d’analyse des performances
L’exemple suivant ajoute une balise avec une clé `name` et une valeur `test-tag` au rapport `report-01ad15f9b88bcbd56`.
```
aws pi tag-resource \
--service-type RDS \
--resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \
--tags Key=name,Value=test-tag \
--region us-west-2
```
## Établissement de la liste de toutes les balises pour un rapport d’analyse des performances
L’exemple suivant répertorie toutes les balises pour le rapport `report-01ad15f9b88bcbd56`.
```
aws pi list-tags-for-resource \
--service-type RDS \
--resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \
--region us-west-2
```
La réponse répertorie la valeur et la clé de toutes les balises ajoutées au rapport :
```
{
"Tags": [
{
"Value": "test-tag",
"Key": "name"
}
]
}
```
## Suppression des balises d’un rapport d’analyse des performances
L’exemple suivant montre comment supprimer la balise `name` du rapport `report-01ad15f9b88bcbd56`.
```
aws pi untag-resource \
--service-type RDS \
--resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \
--tag-keys name \
--region us-west-2
```
Une fois la balise supprimée, l’appel de l’API `list-tags-for-resource` ne répertorie pas cette balise.
# Journalisation des appels Performance Insights avec AWS CloudTrail
Performance Insights s’exécute avec AWS CloudTrail, un service qui fournit un enregistrement des actions entreprises par un utilisateur, un rôle ou un service AWS dans Performance Insights. CloudTrail capture tous les appels d’API pour Performance Insights en tant qu’événements. Cette capture inclut les appels de la console Amazon RDS et les appels de code aux opérations de l’API Performance Insights.
Si vous créez un journal de suivi, vous pouvez activer la diffusion en continu des événements CloudTrail dans un compartiment Amazon S3, y compris les événements concernant Performance Insights. Si vous ne configurez pas de journal de suivi, vous pouvez toujours afficher les événements les plus récents dans la console CloudTrail dans **Event history (Historique des événements)**. Grâce aux données collectées par CloudTrail, vous pouvez déterminer certaines informations. Ces informations incluent la demande qui a été envoyée à Performance Insights, l’adresse IP à partir de laquelle la demande a été effectuée, l’auteur de la demande et sa date. Elles comprennent également des détails supplémentaires.
Pour en savoir plus sur CloudTrail, consultez le [Guide de l’utilisateur AWS CloudTrail](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/).
## Utilisation des informations Performance Insights dans CloudTrail
CloudTrail est activé dans votre compte AWS lors de la création de ce dernier. Quand une activité se produit dans Performance Insights, cette activité est enregistrée dans un événement CloudTrail avec d’autres événements de service AWS dans la console CloudTrail, dans **Event history (Historique des événements)**. Vous pouvez afficher, rechercher et télécharger les événements récents dans votre compte AWS. Pour plus d’informations, consultez [Affichage des événements avec l’historique des événements CloudTrail](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/view-cloudtrail-events.html) dans le *Guide de l’utilisateur AWS CloudTrail*.
Pour un enregistrement continu des événements dans votre compte AWS, y compris des événements concernant Performance Insights, créez un journal de suivi. Un *journal de suivi* permet à CloudTrail de livrer des fichiers journaux dans un compartiment Amazon S3. Par défaut, lorsque vous créez un journal de suivi dans la console, il s’applique à toutes les régions AWS. Le journal d’activité consigne les événements de toutes les Régions dans la partition AWSAWS et transfère les fichiers journaux dans le compartiment Amazon S3 de votre choix. En outre, vous pouvez configurer d’autres services AWS pour analyser et agir sur les données d’événements collectées dans les journaux CloudTrail. Pour plus d’informations, consultez les rubriques suivantes dans le *Guide de l’utilisateur AWS CloudTrail* :
+ [Vue d’ensemble de la création d’un journal d’activité](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-create-and-update-a-trail.html)
+ [Intégrations et services pris en charge par CloudTrail](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-aws-service-specific-topics.html#cloudtrail-aws-service-specific-topics-integrations)
+ [Configuration des notifications d’Amazon SNS pour CloudTrail](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/getting_notifications_top_level.html)
+ [Réception des fichiers journaux CloudTrail de plusieurs régions](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/receive-cloudtrail-log-files-from-multiple-regions.html) et [Réception des fichiers journaux CloudTrail de plusieurs comptes](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-receive-logs-from-multiple-accounts.html)
Toutes les opérations de Performance Insights sont consignées par CloudTrail et documentées dans la [Référence d’API Performance Insights](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html). Par exemple, les appels aux opérations `DescribeDimensionKeys` et `GetResourceMetrics` génèrent des entrées dans les fichiers journaux CloudTrail.
Chaque événement ou entrée du journal contient des informations sur la personne qui a généré la demande. Les informations relatives à l’identité permettent de déterminer les éléments suivants :
+ Si la demande a été effectuée avec des informations d’identification d’utilisateur root ou IAM.
+ Si la demande a été effectuée avec des informations d’identification de sécurité temporaires pour un rôle ou un utilisateur fédéré.
+ Si la demande a été effectuée par un autre service AWS.
Pour plus d’informations, consultez l’[élément userIdentity CloudTrail](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-event-reference-user-identity.html).
## Entrées du fichier journal Performance Insights
Un *journal de suivi* est une configuration qui permet la livraison d’événements sous forme de fichiers journaux vers un compartiment Amazon S3 que vous spécifiez. Les fichiers journaux CloudTrail peuvent contenir une ou plusieurs entrées de journal. Un *événement* représente une demande individuelle d’une source quelconque. Chaque événement comprend des informations sur l’opération demandée, la date et l’heure de l’opération, les paramètres de la demande, etc. Les fichiers journaux CloudTrail ne constituent pas une série ordonnée retraçant les appels d’API publics. Ils ne suivent aucun ordre précis.
L’exemple suivant montre une entrée de journal CloudTrail qui illustre l’opération `GetResourceMetrics`.
```
{
"eventVersion": "1.05",
"userIdentity": {
"type": "IAMUser",
"principalId": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE",
"arn": "arn:aws:iam::123456789012:user/johndoe",
"accountId": "123456789012",
"accessKeyId": "AKIAI44QH8DHBEXAMPLE",
"userName": "johndoe"
},
"eventTime": "2019-12-18T19:28:46Z",
"eventSource": "pi.amazonaws.com",
"eventName": "GetResourceMetrics",
"awsRegion": "us-east-1",
"sourceIPAddress": "72.21.198.67",
"userAgent": "aws-cli/1.16.240 Python/3.7.4 Darwin/18.7.0 botocore/1.12.230",
"requestParameters": {
"identifier": "db-YTDU5J5V66X7CXSCVDFD2V3SZM",
"metricQueries": [
{
"metric": "os.cpuUtilization.user.avg"
},
{
"metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"
}
],
"startTime": "Dec 18, 2019 5:28:46 PM",
"periodInSeconds": 60,
"endTime": "Dec 18, 2019 7:28:46 PM",
"serviceType": "RDS"
},
"responseElements": null,
"requestID": "9ffbe15c-96b5-4fe6-bed9-9fccff1a0525",
"eventID": "08908de0-2431-4e2e-ba7b-f5424f908433",
"eventType": "AwsApiCall",
"recipientAccountId": "123456789012"
}
```
# API Performance Insights et points de terminaison de VPC d’interface (AWS PrivateLink)
Vous pouvez l'utiliser AWS PrivateLink pour créer une connexion privée entre votre VPC et Amazon RDS Performance Insights. Vous pouvez accéder à Performance Insights comme s'il se trouvait dans votre VPC, sans passer par une passerelle Internet, un appareil NAT, une connexion VPN ou Direct Connect une connexion. Les instances de votre VPC ne nécessitent pas d’adresses IP publiques pour accéder à Performance Insights.
Vous établissez cette connexion privée en créant un *point de terminaison d’interface* optimisé par AWS PrivateLink. Nous créons une interface réseau de point de terminaison dans chaque sous-réseau que vous activez pour le point de terminaison d’interface. Il s’agit d’interfaces réseau gérées par le demandeur qui servent de point d’entrée pour le trafic destiné à Performance Insights.
Pour plus d'informations, consultez la section [Accès Services AWS par AWS PrivateLink le biais](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/privatelink-access-aws-services.html) du *AWS PrivateLink guide*.
## Considérations relatives à Performance Insights
Avant de configurer un point de terminaison d’interface pour Performance Insights, consultez [Considérations](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#considerations-interface-endpoints) dans le *Guide AWS PrivateLink *.
Performance Insights prend en charge les appels vers toutes ses actions d’API via le point de terminaison d’interface.
Par défaut, l’accès complet à Performance Insights est autorisé via le point de terminaison d’interface. Pour contrôler le trafic vers Performance Insights via le point de terminaison d’interface, associez un groupe de sécurité aux interfaces réseau de ce point de terminaison.
## Disponibilité
L'API Performance Insights prend actuellement en charge les points de terminaison VPC compatibles avec Performance Insights. Régions AWS Pour en savoir plus sur la disponibilité de Performance Insights, consulter [Régions et moteurs de base de données Aurora pris en charge pour Performance Insights](Concepts.Aurora_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerfInsights.md).
## Créez un point de terminaison d’interface pour Performance Insights
Vous pouvez créer un point de terminaison d'interface pour Performance Insights à l'aide de la console Amazon VPC ou du AWS Command Line Interface ()AWS CLI. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un point de terminaison d’interface](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#create-interface-endpoint-aws) dans le *Guide AWS PrivateLink *.
Créez un point de terminaison d’interface pour Performance Insights à l’aide du nom de service suivant :
Si vous activez le DNS privé pour le point de terminaison d’interface, vous pouvez adresser des demandes d’API à Performance Insights en utilisant son nom DNS par défaut pour la région. Par exemple, `pi.us-east-1.amazonaws.com`.
## Création d’une stratégie de point de terminaison de VPC pour l’API Performance Insights
Une politique de point de terminaison est une ressource IAM que vous pouvez attacher à votre point de terminaison d’interface. La politique de point de terminaison par défaut autorise un accès complet aux API Performance Insights via le point de terminaison d’interface. Pour contrôler l’accès autorisé à Performance Insights depuis votre VPC, attachez une politique de point de terminaison personnalisée au point de terminaison de l’interface.
Une politique de point de terminaison spécifie les informations suivantes :
+ Les principaux qui peuvent effectuer des actions (Comptes AWS, utilisateurs IAM et rôles IAM).
+ Les actions qui peuvent être effectuées.
+ La ressource sur laquelle les actions peuvent être effectuées.
Pour plus d’informations, consultez [Contrôle de l’accès aux services à l’aide de politiques de point de terminaison](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/vpc-endpoints-access.html) dans le *Guide AWS PrivateLink *.
**Exemple : politique de point de terminaison d’un VPC pour les actions Performance Insights**
Voici un exemple de politique de point de terminaison personnalisée. Lorsque vous attachez cette politique à votre point de terminaison d’interface, elle accorde l’accès aux actions Performance Insights répertoriées pour tous les principaux sur toutes les ressources.
```
{
"Statement":[
{
"Principal":"*",
"Effect":"Allow",
"Action":[
"rds:CreatePerformanceAnalysisReport",
"rds:DeletePerformanceAnalysisReport",
"rds:GetPerformanceAnalysisReport"
],
"Resource":"*"
}
]
}
```
**Exemple : politique de point de terminaison VPC qui refuse tout accès depuis un compte spécifié AWS**
La politique de point de terminaison VPC suivante refuse au AWS compte `123456789012` tout accès aux ressources utilisant le point de terminaison. La politique autorise toutes les actions provenant d’autres comptes.
```
{
"Statement": [
{
"Action": "*",
"Effect": "Allow",
"Resource": "*",
"Principal": "*"
},
{
"Action": "*",
"Effect": "Deny",
"Resource": "*",
"Principal": { "AWS": [ "123456789012" ] }
}
]
}
```
## Adressage IP pour Performance Insights
Les adresses IP permettent aux ressources de votre VPC de communiquer entre elles et avec les ressources sur Internet. Performance Insights prend en charge les deux protocoles IPv4 ainsi que les protocoles d' IPv6 adressage. Par défaut, Performance Insights et Amazon VPC utilisent le protocole d' IPv4 adressage. Vous ne pouvez pas désactiver ce comportement. Lorsque vous créez un VPC, assurez-vous de spécifier un bloc IPv4 CIDR (une plage d'adresses privées IPv4 ).
Vous pouvez éventuellement attribuer un bloc IPv6 CIDR à votre VPC et à vos sous-réseaux, et IPv6 attribuer les adresses de ce bloc aux ressources RDS de votre sous-réseau. Support du IPv6 protocole augmente le nombre d'adresses IP prises en charge. En utilisant le IPv6 protocole, vous vous assurez de disposer de suffisamment d'adresses disponibles pour la future croissance d'Internet. Les ressources et IPv6 adresses RDS nouvelles et existantes peuvent être utilisées IPv4 au sein de votre VPC. La configuration, la sécurisation et la traduction du trafic réseau entre les deux protocoles utilisés dans les différentes parties d’une application peuvent entraîner une surcharge opérationnelle. Vous pouvez standardiser le IPv6 protocole des ressources Amazon RDS afin de simplifier la configuration de votre réseau. Pour plus d’informations sur les points de terminaison de service et les quotas, consultez [Points de terminaison de service et quotas Amazon Relational Database Service](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rds-service.html).
Pour plus d’informations sur l’adressage IP Aurora, consultez [Adressage IP Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_VPC.WorkingWithRDSInstanceinaVPC.html#USER_VPC.IP_addressing).
# Analyse des anomalies de performance d'Aurora avec Amazon DevOps Guru pour Amazon RDS
Amazon DevOps Guru est un service d'exploitation entièrement géré qui aide les développeurs et les opérateurs à améliorer les performances et la disponibilité de leurs applications. DevOpsGuru décharge les tâches associées à l'identification des problèmes opérationnels afin que vous puissiez rapidement mettre en œuvre les recommandations visant à améliorer votre application. Pour plus d'informations, consultez [Qu'est-ce qu'Amazon DevOps Guru ?](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
DevOpsGuru détecte, analyse et formule des recommandations pour les problèmes opérationnels existants pour tous les moteurs de base de données Amazon RDS. DevOpsGuru for RDS étend cette fonctionnalité en appliquant l'apprentissage automatique aux métriques Performance Insights pour les bases de données Amazon Aurora . Ces fonctionnalités de surveillance permettent à DevOps Guru for RDS de détecter et de diagnostiquer les problèmes de performance et de recommander des mesures correctives spécifiques. DevOpsGuru for RDS peut également détecter les situations problématiques dans vos bases de données Aurora (base de données .
Vous pouvez désormais consulter ces recommandations dans la console RDS. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Recommandations d’Amazon Aurora](monitoring-recommendations.md).
**Important**
Amazon DevOps Guru n'est pas disponible pour les clusters de Aurora Serverless bases de données.
La vidéo suivante présente un aperçu de DevOps Guru for RDS.
[](http://www.youtube.com/watch?v=N3NNYgzYUDA)
Pour en savoir plus sur ce sujet, consultez [Amazon DevOps Guru for RDS under the hood](https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-devops-guru-for-rds-under-the-hood/).
**Topics**
+ [Avantages de DevOps Guru for RDS](#devops-guru-for-rds.benefits)
+ [Comment fonctionne DevOps Guru for RDS](#devops-guru-for-rds.how-it-works)
+ [Configuration de DevOps Guru pour RDS](#devops-guru-for-rds.configuring)
## Avantages de DevOps Guru for RDS
En tant que responsable d’une base de données Amazon Aurora, vous ne savez pas systématiquement lorsqu’un événement ou une régression affectant cette base de données se produit. Lorsque vous prenez connaissance de ce problème, vous ne savez pas toujours pourquoi il se produit ni comment y remédier. Plutôt que de vous adresser à un administrateur de base de données (DBA) pour obtenir de l'aide ou de vous fier à des outils tiers, vous pouvez suivre les recommandations de DevOps Guru for RDS.
L'analyse détaillée de DevOps Guru for RDS vous apporte les avantages suivants :
**Diagnostic rapide**
DevOpsGuru for RDS surveille et analyse en permanence la télémétrie des bases de données. DevOpsGuru for RDS utilise des techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour exploiter ces données et détecter les anomalies. Pour en savoir plus sur les données de télémétrie, consultez [Surveillance de la charge de la base de données avec Performance Insights sur Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.html) et [Surveillance des métriques du système d’exploitation à l’aide de la Surveillance améliorée](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_Monitoring.OS.html) dans le *Guide de l’utilisateur Amazon Aurora* .
**Résolution rapide**
Chaque anomalie identifie le problème de performances et suggère des pistes d’enquête ou des actions correctives. Par exemple, DevOps Guru for RDS peut vous recommander d'étudier des événements d'attente spécifiques. Il peut également vous recommander de régler les paramètres de votre groupe d’applications afin de limiter le nombre de connexions à la base de données. Sur la base de ces recommandations, vous pouvez résoudre les problèmes de performances plus rapidement qu’en effectuant un dépannage manuel.
**Insights proactifs**
DevOpsGuru for RDS utilise les indicateurs de vos ressources pour détecter les comportements potentiellement problématiques avant qu'ils ne s'aggravent. Par exemple, il peut détecter lorsque votre base de données utilise un nombre croissant de tables temporaires sur disque, ce qui peut avoir un impact sur les performances. DevOps Guru fournit ensuite des recommandations pour vous aider à résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
**Connaissance approfondie des ingénieurs Amazon et du machine learning**
Pour détecter les problèmes de performance et vous aider à résoudre les goulots d'étranglement, DevOps Guru for RDS s'appuie sur l'apprentissage automatique (ML) et des formules mathématiques avancées. Les ingénieurs de base de données Amazon ont contribué au développement des résultats de DevOps Guru for RDS, qui résument de nombreuses années de gestion de centaines de milliers de bases de données. En s'appuyant sur ces connaissances collectives, DevOps Guru for RDS peut vous enseigner les meilleures pratiques.
## Comment fonctionne DevOps Guru for RDS
DevOpsGuru for RDS collecte des données sur vos bases de données Aurora Insights. La métrique la plus importante est`DBLoad`. DevOpsGuru for RDS utilise les indicateurs Performance Insights, les analyse à l'aide de l'apprentissage automatique et publie des informations sur le tableau de bord.
Un *aperçu* est un ensemble d'anomalies connexes détectées par DevOps Guru.
Dans DevOps Guru for RDS, une *anomalie* est un schéma qui s'écarte des performances considérées comme normales pour votre base de données Amazon Aurora PostgreSQL.
### Insights proactifs
Un *insight proactif* vous permet de connaître un comportement problématique avant qu’il se produise. Il contient des anomalies accompagnées de recommandations et de métriques associées pour vous aider à résoudre les problèmes dans vos bases de données Amazon Aurora avant qu’ils ne s’aggravent. Ces informations sont publiées dans le tableau de bord DevOps Guru.
Par exemple, DevOps Guru peut détecter que votre base de données Aurora PostgreSQL crée de nombreuses tables temporaires sur disque. Si elle n’est pas corrigée, cette tendance peut entraîner des problèmes de performances. Chaque insight proactif inclut des recommandations de comportement correctif et des liens vers des rubriques pertinentes dans [Réglage d'Aurora MySQL avec les insights proactifs Amazon DevOps Guru](MySQL.Tuning.proactive-insights.md) ou [Optimisation de grâce aux informations proactives d'Amazon Guru DevOps](PostgreSQL.Tuning_proactive_insights.md). Pour plus d'informations, consultez la section [Travailler avec des informations dans DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-insights.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
### Insights réactifs
Un *insight réactif* identifie un comportement anormal lorsqu’il se produit. Si DevOps Guru for RDS détecte des problèmes de performances dans vos instances de base de données Amazon Aurora , il publie un aperçu réactif dans le tableau de bord Guru. DevOps Pour plus d'informations, consultez la section [Travailler avec des informations dans DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-insights.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
#### Anomalies causales
Une *anomalie causale* est une anomalie de premier niveau au sein d’un insight réactif. Le **chargement de la base de données (charge de base de données)** est l'anomalie causale de DevOps Guru for RDS.
Une anomalie mesure l’impact sur les performances en attribuant un niveau de gravité **High (Élevé)**, **Medium (Moyen)** ou **Low (Faible)**. Pour en savoir plus, consultez la section [Concepts clés de DevOps Guru for RDS](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.overview.definitions.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
Si DevOps Guru détecte une anomalie actuelle sur votre instance de base de données, vous êtes alerté sur la page **Bases** de données de la console RDS. La console vous alerte également des anomalies survenues au cours des dernières 24 heures. Pour accéder à la page des anomalies à partir de la console RDS, cliquez sur le lien présent dans le message d’alerte. La console RDS vous alerte également dans la page de votre cluster de bases de données Amazon Aurora .
#### Anomalies contextuelles
Une *anomalie contextuelle* est un résultat dans la **charge de base de données** qui est associé à un insight réactif. Chaque anomalie contextuelle décrit un problème de performances Amazon Aurora spécifique qui requiert un examen. Par exemple, DevOps Guru for RDS peut vous recommander d'augmenter la capacité du processeur ou d'étudier les événements d'attente qui contribuent à la charge de la base de données.
**Important**
Nous vous recommandons de tester toutes les modifications apportées à une instance test avant de modifier une instance de production. Vous pouvez ainsi mieux appréhender l’impact d’une modification.
Pour en savoir plus, consultez la section [Analyse des anomalies dans Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.analyzing.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
## Configuration de DevOps Guru pour RDS
Pour permettre à DevOps Guru for Amazon RDS de publier des informations pour une base de données Amazon Aurora suivantes.
**Topics**
+ [Configuration des politiques d'accès IAM pour DevOps Guru for RDS](#devops-guru-for-rds.configuring.access)
+ [Activation de Performance Insights pour vos instances de base de données Aurora](#devops-guru-for-rds.configuring.performance-insights)
+ [Activer DevOps Guru et spécifier la couverture des ressources](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage)
### Configuration des politiques d'accès IAM pour DevOps Guru for RDS
Pour afficher les alertes de DevOps Guru dans la console RDS, votre utilisateur ou rôle Gestion des identités et des accès AWS (IAM) doit respecter l'une des politiques suivantes :
+ La politique AWS gérée `AmazonDevOpsGuruConsoleFullAccess`
+ La stratégie AWS gérée `AmazonDevOpsGuruConsoleReadOnlyAccess` et l'une des politiques suivantes :
+ La politique AWS gérée `AmazonRDSFullAccess`
+ Politique gérée par le client qui inclut `pi:GetResourceMetrics` et `pi:DescribeDimensionKeys`
Pour plus d’informations, consultez [Configuration des politiques d’accès pour Performance Insights](USER_PerfInsights.access-control.md).
### Activation de Performance Insights pour vos instances de base de données Aurora
DevOpsGuru for RDS s'appuie sur Performance Insights pour ses données. Sans Performance Insights, DevOps Guru publie des anomalies, mais n'inclut pas l'analyse détaillée ni les recommandations.
Lorsque vous créez un cluster de bases de données Aurora ou modifiez une instance de cluster, vous pouvez activer Performance Insights. Pour plus d’informations, consultez [Activation ou désactivation de l’Analyse des performances pour Aurora](USER_PerfInsights.Enabling.md).
### Activer DevOps Guru et spécifier la couverture des ressources
Vous pouvez activer DevOps Guru pour qu'il surveille vos bases de données Amazon Aurora de l'une des manières suivantes.
**Topics**
+ [Activer DevOps Guru dans la console RDS](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console)
+ [Ajout de ressources Aurora dans la console Guru DevOps](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.guru-console)
+ [Ajout de ressources Aurora l'aide de CloudFormation](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.cfn)
#### Activer DevOps Guru dans la console RDS
Vous pouvez emprunter plusieurs chemins dans la console Amazon RDS pour activer DevOps Guru.
**Topics**
+ [Activer DevOps Guru lorsque vous créez une base de données Aurora](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console.create)
+ [Activer DevOps Guru depuis la bannière de notification](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console.existing)
+ [Répondre à une erreur d'autorisation lorsque vous activez DevOps Guru](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console.error)
##### Activer DevOps Guru lorsque vous créez une base de données Aurora
Le flux de création inclut un paramètre qui active la couverture DevOps Guru pour votre base de données. Ce paramètre est activé par défaut lorsque vous choisissez le modèle **Production**.
**Pour activer DevOps Guru lorsque vous créez une base de données Aurora**
1. Connectez-vous à la console Amazon RDS AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)l'adresse.
1. Suivez les étapes de la section [Création d’un cluster de bases de données](Aurora.CreateInstance.md#Aurora.CreateInstance.Creating), jusqu’à l’étape où vous choisissez les paramètres de surveillance, sans la réaliser.
1. Dans **Monitoring** (Surveillance), choisissez **Turn on Performance Insights** (Activer Performance Insights). Pour que DevOps Guru for RDS puisse fournir une analyse détaillée des anomalies de performance, Performance Insights doit être activé.
1. Choisissez **Turn on DevOps Guru**.
![\[Activez DevOps Guru lorsque vous créez un cluster de base de données\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/devops-guru-enable-create.png)
1. Créez une balise pour votre base de données afin que DevOps Guru puisse la surveiller. Procédez comme suit :
+ Dans le champ de texte **Tag key** (Clé de balise), saisissez un nom commençant par **Devops-Guru-**.
+ Dans le champ de texte **Tag value** (Valeur de balise), saisissez n’importe quelle valeur. Par exemple, si vous saisissez **rds-database-1** comme nom de votre base de données Aurora, vous pouvez également saisir **rds-database-1** comme valeur de balise.
Pour plus d'informations sur les balises, consultez la section « [Utiliser des balises pour identifier les ressources dans vos applications DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html) » dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
1. Suivez les étapes restantes fournies dans [Création d’un cluster de bases de données](Aurora.CreateInstance.md#Aurora.CreateInstance.Creating).
##### Activer DevOps Guru depuis la bannière de notification
Si vos ressources ne sont pas couvertes par DevOps Guru, Amazon RDS vous en informe par le biais d'une bannière aux emplacements suivants :
+ L’onglet **Monitoring** (Surveillance) d’une instance de cluster de bases de données
+ Tableau de bord Performance Insights
![\[DevOpsBannière Guru\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/devops-guru-enable-banner.png)
**Pour activer DevOps Guru pour votre base de données Aurora**
1. Dans la bannière, choisissez **Turn on DevOps Guru for RDS.**
1. Saisissez un nom de clé et une valeur pour la balise. Pour plus d'informations sur les balises, consultez la section « [Utiliser des balises pour identifier les ressources dans vos applications DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html) » dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
![\[Activez DevOps Guru dans la console RDS\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/devops-guru-turn-on.png)
1. Choisissez **Turn on DevOps Guru**.
##### Répondre à une erreur d'autorisation lorsque vous activez DevOps Guru
Si vous activez DevOps Guru depuis la console RDS lorsque vous créez une base de données, RDS peut afficher la bannière suivante concernant les autorisations manquantes.
![\[Bannière signalant une erreur d’autorisations manquantes\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/devops-guru-permissions-error.png)
**Pour résoudre une erreur d’autorisations**
1. Accordez à votre utilisateur ou rôle IAM le rôle géré par l’utilisateur `AmazonDevOpsGuruConsoleFullAccess`. Pour plus d’informations, consultez [Configuration des politiques d'accès IAM pour DevOps Guru for RDS](#devops-guru-for-rds.configuring.access).
1. Ouvrez la console RDS.
1. Dans le panneau de navigation, choisissez **Performance Insights**.
1. Choisissez une instance de base de données dans le cluster que vous venez de créer.
1. Choisissez le commutateur pour activer **DevOpsGuru for RDS.**
![\[Choisissez le commutateur pour activer DevOps Guru for RDS\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/devops-guru-pi-toggle-off.png)
1. Choisissez une valeur de balise. Pour plus d'informations, consultez la section « [Utiliser des balises pour identifier les ressources dans vos applications DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html) » dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
![\[Activez DevOps Guru dans la console Amazon RDS\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/devops-guru-turn-on.png)
1. Choisissez **Turn on DevOps Guru**.
#### Ajout de ressources Aurora dans la console Guru DevOps
Vous pouvez spécifier la couverture de vos ressources DevOps Guru sur la console DevOps Guru. Suivez l'étape décrite dans [Spécifiez la couverture de vos ressources DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/choose-coverage.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*. Lorsque vous modifiez vos ressources analysées, choisissez l’une des options suivantes :
+ Choisissez **Toutes les ressources du compte** pour analyser toutes les ressources prises en charge, y compris les bases de données Aurora , dans votre région. Compte AWS
+ Choisissez **CloudFormation des piles** pour analyser les bases de données Aurora qui se trouvent dans les piles de votre choix. Pour plus d'informations, consultez la section [Utiliser des AWS CloudFormation piles pour identifier les ressources de vos applications DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com//devops-guru/latest/userguide/working-with-cfn-stacks.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
+ Choisissez **Balises** pour analyser les bases de données Aurora que vous avez balisées. Pour plus d'informations, consultez la section [Utiliser des balises pour identifier les ressources dans vos applications DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
Pour plus d'informations, consultez [Enable DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/getting-started-enable-service.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon DevOps Guru*.
#### Ajout de ressources Aurora l'aide de CloudFormation
Vous pouvez utiliser des balises pour étendre la couverture de vos ressources Aurora à vos modèles. CloudFormation La procédure suivante suppose que vous disposez d'un CloudFormation modèle à la fois pour votre instance de base de données Aurora et pour votre stack Guru. DevOps
**Pour spécifier une instance de base de données Aurora à l'aide d'une balise CloudFormation**
1. Dans le CloudFormation modèle de votre instance de base de données, définissez une balise à l'aide d'une paire clé/valeur.
L’exemple suivant attribue la valeur `my-aurora-db-instance1` à `Devops-guru-cfn-default` pour une instance de la base de données Aurora.
```
MyAuroraDBInstance1:
Type: "AWS::RDS::DBInstance"
Properties:
DBClusterIdentifier: my-aurora-db-cluster
DBInstanceIdentifier: my-aurora-db-instance1
Tags:
- Key: Devops-guru-cfn-default
Value: devopsguru-my-aurora-db-instance1
```
1. Dans le CloudFormation modèle de votre pile DevOps Guru, spécifiez le même tag dans votre filtre de collecte de ressources.
L'exemple suivant configure DevOps Guru pour fournir une couverture à la ressource avec la valeur `my-aurora-db-instance1` de balise.
```
DevOpsGuruResourceCollection:
Type: AWS::DevOpsGuru::ResourceCollection
Properties:
ResourceCollectionFilter:
Tags:
- AppBoundaryKey: "Devops-guru-cfn-default"
TagValues:
- "devopsguru-my-aurora-db-instance1"
```
L’exemple suivant fournit une prise en charge pour toutes les ressources à l’intérieur du périmètre de l’application `Devops-guru-cfn-default`.
```
DevOpsGuruResourceCollection:
Type: AWS::DevOpsGuru::ResourceCollection
Properties:
ResourceCollectionFilter:
Tags:
- AppBoundaryKey: "Devops-guru-cfn-default"
TagValues:
- "*"
```
Pour plus d'informations, consultez [AWS::DevOpsGuru::ResourceCollection](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-devopsguru-resourcecollection.html)[AWS : :RDS : : DBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-rds-dbinstance.html) dans le guide de l'*CloudFormation utilisateur*.
# Surveillance des métriques du système d’exploitation à l’aide de la Surveillance améliorée
La surveillance améliorée vous permet de surveiller le système d’exploitation de votre instance de base de données en temps réel. Lorsque vous voulez voir comment différents processus ou threads utilisent l’UC, les métriques de la surveillance améliorée sont utiles.
**Topics**
+ [Vue d’ensemble de la surveillance améliorée](#USER_Monitoring.OS.overview)
+ [Configuration et activation de la surveillance améliorée](USER_Monitoring.OS.Enabling.md)
+ [Affichage des métriques du système d’exploitation dans la console RDS](USER_Monitoring.OS.Viewing.md)
+ [Affichage des mesures du système d’exploitation à l’aide de CloudWatch Logs](USER_Monitoring.OS.CloudWatchLogs.md)
## Vue d’ensemble de la surveillance améliorée
Amazon RDS fournit des métriques en temps réel pour le système d’exploitation sur lequel votre instance de base de données s’exécute. Vous pouvez afficher toutes les métriques système et les informations de processus pour vos instances de base de données RDS sur la console. Vous pouvez gérer les métriques que vous souhaitez surveiller pour chaque instance et personnaliser le tableau de bord en fonction de vos besoins. Pour obtenir une description des métriques de la surveillance améliorée, consultez [Métriques du système d’exploitation dans la surveillance améliorée](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md).
RDS fournit les métriques issues de la surveillance améliorée à votre compte Amazon CloudWatch Logs. Vous pouvez créer des filtres CloudWatch de mesures dans CloudWatch Logs et afficher les graphiques sur le CloudWatch tableau de bord. Vous pouvez utiliser la sortie JSON Enhanced Monitoring de CloudWatch Logs dans le système de surveillance de votre choix. Pour plus d'informations, consultez la section [Surveillance améliorée](https://aws.amazon.com/rds/faqs/#Enhanced_Monitoring) dans Amazon RDS. FAQs
**Topics**
+ [Différences entre les indicateurs de surveillance CloudWatch et les indicateurs améliorés](#USER_Monitoring.OS.CloudWatchComparison)
+ [Conservation des métriques de surveillance améliorée](#USER_Monitoring.OS.retention)
+ [Coût de la surveillance améliorée](#USER_Monitoring.OS.cost)
### Différences entre les indicateurs de surveillance CloudWatch et les indicateurs améliorés
Un *hyperviseur* crée et exécute des machines virtuelles (VMs). À l'aide d'un hyperviseur, une instance peut prendre en charge plusieurs invités VMs en partageant virtuellement la mémoire et le processeur. CloudWatch collecte des métriques sur l'utilisation du processeur à partir de l'hyperviseur pour une instance de base de données. En revanche, la surveillance améliorée collecte ses métriques à partir d’un agent sur l’instance de base de données.
Vous constaterez peut-être des différences entre les mesures de surveillance CloudWatch et celles de surveillance améliorée, car la couche hyperviseur effectue une petite quantité de travail. Les différences peuvent être plus importantes si vos instances de base de données utilisent des classes d’instance plus petites. Dans ce scénario, un plus grand nombre de machines virtuelles (VMs) sont probablement gérées par la couche hyperviseur sur une seule instance physique.
Pour obtenir une description des métriques de la surveillance améliorée, consultez [Métriques du système d’exploitation dans la surveillance améliorée](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md). Pour plus d'informations sur CloudWatch les métriques, consultez le *[guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html)*.
### Conservation des métriques de surveillance améliorée
Par défaut, les métriques de surveillance améliorée sont stockées pendant 30 jours dans les CloudWatch journaux. Cette période de conservation est différente des CloudWatch indicateurs classiques.
Pour modifier la durée pendant laquelle les métriques sont stockées dans les CloudWatch journaux, modifiez la durée de conservation du groupe de `RDSOSMetrics` journaux dans la CloudWatch console. Pour plus d'informations, consultez la section [Conservation des données du journal des modifications dans CloudWatch les journaux](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention) dans le *guide de l'utilisateur Amazon CloudWatch Logs*.
### Coût de la surveillance améliorée
Les métriques de surveillance améliorée sont stockées dans les CloudWatch journaux plutôt que dans CloudWatch les métriques. Le coût de la surveillance améliorée dépend des facteurs suivants :
+ La surveillance améliorée ne vous est facturée que si vous dépassez le volume de transfert et de stockage de données fourni par Amazon CloudWatch Logs. Les frais sont basés sur les taux de transfert et de stockage des données des CloudWatch journaux.
+ La quantité d’informations transférées pour une instance RDS est directement proportionnelle à la granularité définie pour la fonction de surveillance améliorée. Plus l’intervalle de surveillance est court, plus la fréquence des rapports sur les métriques du système d’exploitation est élevée, ce qui augmente les coûts de surveillance. Pour gérer les coûts, définissez différentes granularités pour différentes instances de vos comptes.
+ Les coûts d’utilisation de la surveillance améliorée sont appliqués pour chaque instance de base de données pour laquelle l’option est activée. Surveiller un grand nombre d’instances de bases de données est plus onéreux que de n’en surveiller que quelques unes.
+ Les instances de bases de données qui prennent en charge une charge de travail nécessitant des calculs intensifs doivent signaler une activité de traitement du système d’exploitation plus intense et des coûts plus élevés pour la surveillance améliorée.
Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez les [ CloudWatch tarifs Amazon](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
# Configuration et activation de la surveillance améliorée
Pour utiliser la surveillance améliorée, vous devez créer un rôle IAM, puis activer la surveillance améliorée.
**Topics**
+ [Création d’un rôle IAM pour la surveillance améliorée](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites)
+ [Activer et désactiver la surveillance améliorée](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Procedure)
+ [Lutter contre le problème de l’adjoint confus](#USER_Monitoring.OS.confused-deputy)
## Création d’un rôle IAM pour la surveillance améliorée
La surveillance améliorée nécessite l'autorisation d'agir en votre nom pour envoyer des informations métriques du système d'exploitation à CloudWatch Logs. Vous accordez des autorisations de surveillance améliorée à l'aide d'un rôle Gestion des identités et des accès AWS (IAM). Vous pouvez soit créer ce rôle lorsque vous activez la surveillance améliorée, soit le créer au préalable.
**Topics**
+ [Création du rôle IAM lorsque vous activez la surveillance améliorée](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites.creating-role-automatically)
+ [Création du rôle IAM avant d’activer la surveillance améliorée](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites.creating-role-manually)
### Création du rôle IAM lorsque vous activez la surveillance améliorée
Lorsque vous activez la surveillance améliorée dans la console RDS, Amazon RDS peut créer le rôle IAM requis pour vous. Le rôle est nommé `rds-monitoring-role`. RDS utilise ce rôle pour l’instance de base de données, le réplica en lecture spécifié ou le cluster de bases de données Multi-AZ.
**Pour créer le rôle IAM lors de l’activation de la surveillance améliorée**
1. Suivez les étapes de [Activer et désactiver la surveillance améliorée](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Procedure).
1. Définissez **Rôle de surveillance** sur **Par défaut** à l’étape où vous choisissez un rôle.
### Création du rôle IAM avant d’activer la surveillance améliorée
Vous pouvez créer le rôle requis avant d’activer la surveillance améliorée. Lorsque vous activez la surveillance améliorée, spécifiez le nom de votre nouveau rôle. Vous devez créer ce rôle requis si vous activez la surveillance améliorée à l’aide de l’ AWS CLI ou de l’API RDS.
L’utilisateur qui active la surveillance améliorée doit se voir accorder l’autorisation `PassRole`. Pour plus d'informations, consultez l'exemple 2 de la section [Octroi à un utilisateur des autorisations pour transmettre un rôle à un AWS service](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_use_passrole.html) dans le *guide de l'utilisateur IAM*.
**Pour créer un rôle IAM pour la surveillance améliorée Amazon RDS**
1. Ouvrez la [console IAM](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#home) à [https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/)l'adresse.
1. Dans le panneau de navigation, choisissez **Rôles**.
1. Sélectionnez **Create role** (Créer un rôle).
1. Choisissez l’onglet **Service AWS **, puis choisissez **RDS** dans la liste de services.
1. Choisissez **RDS - Enhanced Monitoring** (RDS - Surveillance améliorée), puis **Next** (Suivant).
1. Assurez-vous que les **politiques d'autorisations** indiquent **Amazon RDSEnhanced MonitoringRole**, puis choisissez **Next**.
1. Dans le champ **Role name** (Nom de rôle), saisissez un nom pour votre rôle. Par exemple, entrez **emaccess**.
L'entité de confiance correspondant à votre rôle est le AWS service **monitoring.rds.amazonaws.com**.
1. Choisissez **Créer un rôle**.
## Activer et désactiver la surveillance améliorée
Vous pouvez gérer la surveillance améliorée à l'aide de l'API AWS Management Console AWS CLI, ou RDS. Vous pouvez définir différents niveaux de détails pour la collecte de métriques sur chaque cluster de bases de données. Vous pouvez également activer la surveillance améliorée pour un cluster de bases de données existant depuis la console.
### Console
Vous pouvez activer la surveillance améliorée lorsque vous créez un cluster de bases de données ou un réplica en lecture, ou lorsque vous modifiez un cluster de bases de données. Si vous modifiez une instance ou un cluster de bases de données afin d’activer la surveillance améliorée, vous n’avez pas besoin de redémarrer votre instance de base de données pour que la modification prenne effet.
Vous pouvez activer la surveillance améliorée dans la console RDS lorsque vous effectuez l’une des opérations suivantes sur la page **Bases de données** :
+ **Création d’un cluster de bases de données** : choisissez **Create database** (Créer une base de données).
+ **Créer un réplica en lecture** : choisissez **Actions**, puis **Create read replica** (Créer un réplica en lecture).
+ **Modifier une instance de base de données ou un cluster de bases de données ** : choisissez **Modifier**.
**Note**
Lorsque vous activez la surveillance améliorée pour un cluster de bases de données, vous ne pouvez pas gérer la surveillance améliorée pour des instances de base de données individuelles au sein du cluster.
Si vous gérez la surveillance améliorée pour des instances de base de données individuelles dans un cluster de bases de données et que la granularité est définie sur des valeurs différentes pour les différentes instances, votre cluster de bases de données est hétérogène en ce qui concerne la surveillance améliorée. Dans de tels cas, vous ne pouvez pas modifier le cluster de bases de données pour gérer la surveillance améliorée au niveau du cluster.
**Pour activer ou désactiver la surveillance améliorée dans la console RDS**
1. Descendez jusqu’à **Additional configuration** (Configuration supplémentaire).
1. Dans **Surveillance**, choisissez **Activer la surveillance améliorée** pour votre , cluster de bases de données ou réplica en lecture. L’activation de la surveillance améliorée au niveau du cluster vous permet de gérer les paramètres et les options de surveillance améliorée au niveau du cluster. Les paramètres au niveau du cluster s’appliquent à toutes les instances de base de données du cluster.Désélectionnez l’option pour désactiver la surveillance améliorée au niveau du cluster. Vous pouvez modifier ultérieurement les paramètres de surveillance améliorée pour les instances de base de données individuelles du cluster.
Sur la page **Créer une base de données**, vous pouvez choisir d’activer la surveillance améliorée au niveau du cluster.
![\[Activation de la surveillance améliorée pendant la création d’un cluster de bases de données à partir de la console.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/em_cluster_enabling.png)
Si vous n’activez pas la surveillance améliorée lors de la création d’un cluster, vous pouvez modifier le cluster sur la page **Modifier le cluster de bases de données**.
![\[Activez Performance Insights lors de la création d’un cluster de bases de données avec la console.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/em_cluster_modifying.png)
**Note**
Vous ne pouvez pas gérer la surveillance améliorée pour une instance de base de données individuelle dans un cluster de bases de données pour lequel la surveillance améliorée est déjà gérée au niveau du cluster.
1. Vous ne pouvez pas choisir de gérer la surveillance améliorée au niveau du cluster si celui-ci est hétérogène par rapport à la surveillance améliorée. Pour gérer la surveillance améliorée au niveau du cluster, modifiez les paramètres de surveillance améliorée pour chaque instance afin qu’ils correspondent. Vous pouvez désormais choisir de gérer la surveillance améliorée au niveau du cluster lorsque vous modifiez celui-ci.
1. Définissez la propriété **Monitoring** Role sur le rôle IAM que vous avez créé pour permettre à Amazon RDS de communiquer avec Amazon CloudWatch Logs à votre place, ou choisissez **Default** pour que RDS crée un rôle nommé pour vous. `rds-monitoring-role`
1. Définissez la propriété **Granularité** sur l’intervalle, en secondes, entre les points lorsque les métriques sont collectées pour votre instance de base de données, cluster de bases de données ou réplica en lecture. La propriété **Granularité** peut être définie sur l’une des valeurs suivantes : `1`, `5`, `10`, `15`, `30` ou `60`.
La console RDS est actualisée toutes les 5 secondes. Si la granularité est définie sur 1 seconde dans la console RDS, les métriques mises à jour s’affichent toutes les 5 secondes uniquement. Vous pouvez récupérer les mises à jour des métriques en une seconde à l'aide CloudWatch des journaux.
### AWS CLI
Pour activer la surveillance améliorée à l'aide des commandes suivantes AWS CLI, définissez l'`--monitoring-interval`option sur une valeur autre que le rôle dans lequel vous l'avez créé `0` et définissez l'`--monitoring-role-arn`option sur le rôle dans lequel vous l'avez créé[Création d’un rôle IAM pour la surveillance améliorée](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites).
+ [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html)
+ [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html)
+ [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html)
+ [create-db-instance-read-réplique](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance-read-replica.html)
+ [modify-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-instance.html)
L’option `--monitoring-interval` spécifie l’intervalle, en secondes, entre les points lorsque des métriques de surveillance améliorée sont collectées. Les valeurs valides pour l’option sont `0`, `1`, `5`, `10`, `15`, `30` et `60`.
Pour désactiver la surveillance améliorée à l'aide de AWS CLI, définissez l'`--monitoring-interval`option sur `0` dans ces commandes.
**Example**
L’exemple suivant active la surveillance améliorée pour une instance de base de données :
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws rds modify-db-instance \
--db-instance-identifier mydbinstance \
--monitoring-interval 30 \
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
Pour Windows :
```
aws rds modify-db-instance ^
--db-instance-identifier mydbinstance ^
--monitoring-interval 30 ^
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
**Example**
L’exemple suivant active la surveillance améliorée pour un cluster de bases de données :
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws rds modify-db-cluster \
--db-cluster-identifier mydbinstance \
--monitoring-interval 30 \
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
Pour Windows :
```
aws rds modify-db-cluster ^
--db-cluster-identifier mydbinstance ^
--monitoring-interval 30 ^
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
**Example**
L’exemple suivant active la surveillance améliorée pour une cluster de bases de données Multi-AZ :
Pour Linux, macOS ou Unix :
```
aws rds modify-db-cluster \
--db-cluster-identifier mydbcluster \
--monitoring-interval 30 \
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
Pour Windows :
```
aws rds modify-db-cluster ^
--db-cluster-identifier mydbcluster ^
--monitoring-interval 30 ^
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
### API RDS
Pour activer la surveillance améliorée à l’aide de l’AP RDS, définissez le paramètre `MonitoringInterval` sur une valeur autre que `0` et définissez le paramètre `MonitoringRoleArn` sur le rôle que vous avez créé dans [Création d’un rôle IAM pour la surveillance améliorée](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites). Définissez ces paramètres dans les actions suivantes :
+ [CréerDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html)
+ [ModifyDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html)
+ [CréerDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html)
+ [CréerDBInstanceReadReplica](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstanceReadReplica.html)
+ [ModifyDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBInstance.html)
Le paramètre `MonitoringInterval` spécifie l’intervalle, en secondes, entre les points lorsque des métriques de surveillance améliorée sont collectées. Les valeurs valides sont `0`, `1`, `5`, `10`, `15`, `30` et `60`.
Pour désactiver la surveillance améliorée à l’aide de l’API RDS, définissez `MonitoringInterval` sur `0`.
## Lutter contre le problème de l’adjoint confus
Le problème de député confus est un problème de sécurité dans lequel une entité qui n’est pas autorisée à effectuer une action peut contraindre une entité plus privilégiée à le faire. En AWS, l'usurpation d'identité interservices peut entraîner la confusion des adjoints. L’usurpation d’identité entre services peut se produire lorsqu’un service (le *service appelant*) appelle un autre service (le *service appelé*). Le service appelant peut être manipulé et ses autorisations utilisées pour agir sur les ressources d’un autre client auxquelles on ne serait pas autorisé à accéder autrement. Pour éviter cela, AWS fournit des outils qui vous aident à protéger vos données pour tous les services avec des principaux de service qui ont eu accès aux ressources de votre compte. Pour plus d’informations, consultez [Le problème de l’adjoint confus](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/confused-deputy.html).
Afin de limiter les autorisations octroyées par Amazon RDS à un autre service pour la ressource, nous vous recommandons d’utiliser les clés de contexte de condition globale `aws:SourceArn` et `aws:SourceAccount` dans une politique d’approbation pour votre rôle de surveillance améliorée. Si vous utilisez les deux clés de contexte de condition globale, elles doivent utiliser le même ID de compte.
Le moyen le plus efficace de se protéger contre le problème de député confus consiste à utiliser la clé de contexte de condition globale `aws:SourceArn` avec l’ARN complet de la ressource. Pour Amazon RDS, définissez `aws:SourceArn` sur `arn:aws:rds:Region:my-account-id:db:dbname`.
L’exemple suivant utilise les clés de contexte de condition globale `aws:SourceArn` et `aws:SourceAccount` dans une politique d’approbation afin d’empêcher le problème d’adjoint confus.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "monitoring.rds.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole",
"Condition": {
"StringLike": {
"aws:SourceArn": "arn:aws:rds:Region:my-123456789012:db:dbname"
},
"StringEquals": {
"aws:SourceAccount": "my-123456789012"
}
}
}
]
}
```
------
# Affichage des métriques du système d’exploitation dans la console RDS
Vous pouvez afficher les métriques du système d’exploitation relevées par la surveillance améliorée dans la console RDS en choisissant **Enhanced monitoring** (Surveillance améliorée) pour **Monitoring** (Surveillance).
L’exemple suivant montre la page de surveillance améliorée. Pour obtenir une description des métriques de la surveillance améliorée, consultez [Métriques du système d’exploitation dans la surveillance améliorée](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md).
![\[Afficher le tableau de bord\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/metrics1.png)
Si vous voulez afficher des détails sur les processus qui s’exécutent sur votre instance de base de données, choisissez **Liste de processus de système d’exploitation** pour **Surveillance**.
La vue **Liste des processus** est affichée ci-dessous.
![\[Vue Liste des processus\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/metrics2.png)
Les métriques de surveillance améliorée affichées dans la vue **Liste des processus** sont organisées de la manière suivante :
+ **Processus enfants RDS** : affiche un résumé des processus RDS prenant en charge l’instance de base de données, par exemple `aurora` pour les clusters de bases de données Amazon Aurora. Les threads du processus sont imbriqués sous le processus parent. Les threads du processus affichent uniquement l’utilisation de l’UC, car les autres métriques sont identiques pour tous les threads du processus. La console affiche 100 processus et threads maximum. Les résultats représentent une combinaison des principaux processus et threads de la consommation de l’UC et de la mémoire. S’il existe plus de 50 processus et 50 threads, la console affiche les 50 premiers éléments de chaque catégorie. Cette présentation vous aide à identifier les processus ayant le plus d’impact sur les performances.
+ **Processus RDS** : affiche un résumé des ressources utilisées par l'agent de gestion RDS, des processus de surveillance des diagnostics et des autres AWS processus requis pour prendre en charge les instances de base de données RDS.
+ **OS processes (Processus SE)** – Affiche un récapitulatif des processus du noyau et du système, qui ont généralement un faible impact sur les performances.
Les éléments répertoriés pour chaque processus sont les suivants :
+ **VIRT** – Affiche la taille virtuelle du processus.
+ **RES** : affiche la mémoire physique réelle en cours d’utilisation par le processus.
+ **UC%** : affiche le pourcentage de la bande passante totale de l’UC utilisé par le processus.
+ **MEM%** – Affiche le pourcentage de mémoire totale utilisé par le processus.
Les données de surveillance affichées dans la console RDS sont extraites d'Amazon CloudWatch Logs. Vous pouvez également récupérer les métriques d'une instance de base de données sous forme de flux de journal à partir de CloudWatch Logs. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Affichage des mesures du système d’exploitation à l’aide de CloudWatch Logs](USER_Monitoring.OS.CloudWatchLogs.md).
Les métriques de surveillance améliorée ne sont pas renvoyées dans les situations suivantes :
+ Basculement de l’instance de base de données.
+ Modification de la classe d’instance de l’instance de base de données (dimensionnement du calcul).
Les métriques de surveillance améliorée sont renvoyées pendant le redémarrage d’une instance de base de données, car seul le moteur de base de données est redémarré. Les métriques concernant le système d’exploitation continuent d’être relevées.
# Affichage des mesures du système d’exploitation à l’aide de CloudWatch Logs
Après avoir activé la surveillance améliorée pour votre un cluster de bases de données, vous pouvez afficher les métriques qui s’y rapportent à l’aide de CloudWatch Logs, chaque flux de journal représentant une seule instance de base de données surveillée. L’identifiant du flux de journal est l’identifiant de la ressource (`DbiResourceId`) de l’instance de base de données ou du cluster de bases de données.
**Pour afficher les données du journal de la surveillance améliorée**
1. Ouvrez la console CloudWatch à l’adresse [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Si nécessaire, choisissez l’Région AWS dans laquelle se trouve votre cluster de bases de données. Pour plus d’informations, consultez [Régions et points de terminaison](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/index.html?rande.html) dans la *Référence générale Amazon Web Services*.
1. Choisissez **Logs (Journaux)** dans le panneau de navigation.
1. Choisissez **RDSOSMetrics** dans la liste de groupes de journaux.
1. Choisissez le flux de journal à afficher dans la liste des flux de journaux.
# Référence des métriques pour Amazon Aurora
Dans cette référence, vous trouverez les descriptions des métriques Amazon Aurora pour Amazon CloudWatch, Performance Insights et Enhanced Monitoring (Surveillance améliorée).
**Topics**
+ [CloudWatch Métriques Amazon pour Amazon Aurora](Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.md)
+ [CloudWatch Dimensions Amazon pour](dimensions.md)
+ [Disponibilité des métriques Aurora dans la console Amazon RDS](Aurora.Monitoring.Metrics.RDSAvailability.md)
+ [Métriques Amazon CloudWatch pour Analyse des performances d’Amazon RDS](USER_PerfInsights.Cloudwatch.md)
+ [Métrique de compteur de Performance Insights](USER_PerfInsights_Counters.md)
+ [Statistiques SQL pour Performance Insights](sql-statistics.md)
+ [Métriques du système d’exploitation dans la surveillance améliorée](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md)
# CloudWatch Métriques Amazon pour Amazon Aurora
L’espace de noms `AWS/RDS` inclut les métriques suivantes qui s’appliquent aux entités de base de données qui s’exécutent sur Amazon Aurora. Certaines métriques s’appliquent à Aurora MySQL, à Aurora PostgreSQL ou aux deux. En outre, certaines métriques sont spécifiques à un cluster de bases de données, à une instance de base de données principale, à une instance de base de données de réplica ou à toutes les instances de base de données.
Pour les métriques de base de données globale Aurora, consultez [Métriques Amazon CloudWatch pour le transfert d’écriture dans Aurora MySQL](aurora-global-database-write-forwarding-ams.md#aurora-global-database-write-forwarding-cloudwatch-ams) et [CloudWatch Métriques Amazon pour le transfert d'écriture dans Aurora PostgreSQL](aurora-global-database-write-forwarding-apg.md#aurora-global-database-write-forwarding-cloudwatch-apg). Pour les métriques de requête parallèle Aurora, consultez [Surveillance des requêtes parallèles pour Aurora MySQL](aurora-mysql-parallel-query-monitoring.md).
**Topics**
+ [Métriques de niveau cluster pour Amazon Aurora](#Aurora.AuroraMySQL.Monitoring.Metrics.clusters)
+ [Métriques de niveau instance pour Amazon Aurora](#Aurora.AuroraMySQL.Monitoring.Metrics.instances)
+ [Mesures CloudWatch d'utilisation d')](#rds-metrics-usage)
## Métriques de niveau cluster pour Amazon Aurora
Le tableau suivant décrit les métriques spécifiques aux clusters Aurora.
| Métrique | Description | S’applique à | Uunités |
| --- | --- | --- | --- |
| `AuroraGlobalDBDataTransferBytes` | Dans une base de données globale Aurora, quantité de données de journalisation transférées de la AWS région source vers une AWS région secondaire. Cette métrique est disponible uniquement dans les Régions AWS secondaires. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets |
| `AuroraGlobalDBProgressLag` | Dans une base de données globale Aurora, mesure de la distance entre le volume de stockage du cluster secondaire et le volume de stockage du cluster principal pour les transactions utilisateur et les transactions système. Cette métrique est disponible uniquement dans les Régions AWS secondaires. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Millisecondes |
| `AuroraGlobalDBReplicatedWriteIO` | Dans une base de données globale Aurora, le nombre d' I/O opérations d'écriture répliquées depuis la AWS région principale vers le volume de cluster d'une AWS région secondaire. Les calculs de facturation pour les AWS régions secondaires d'une base de données globale sont utilisés pour `VolumeWriteIOPs` prendre en compte les écritures effectuées au sein du cluster. Les calculs de facturation pour la AWS région principale d'une base de données globale sont utilisés pour `VolumeWriteIOPs` prendre en compte l'activité d'écriture au sein de ce cluster et `AuroraGlobalDBReplicatedWriteIO` pour tenir compte de la réplication entre régions au sein de la base de données globale. Cette métrique est disponible uniquement dans les Régions AWS secondaires. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre |
| `AuroraGlobalDBReplicationLag` | Pour une base de données globale Aurora, le temps moyen écoulé pour répliquer les mises à jour entre le serveur de réplication du cluster principal et le serveur de réplication du cluster secondaire. Cette métrique est disponible uniquement dans les Régions AWS secondaires. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Millisecondes |
| `AuroraGlobalDBRPOLag` | Dans une base de données Aurora Global Database, le délai de l’objectif de point de reprise (RPO). Cette métrique mesure le retard du cluster secondaire par rapport au cluster principal pour les transactions utilisateur. Cette métrique est disponible uniquement dans les Régions AWS secondaires. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Millisecondes |
| `AuroraVolumeBytesLeftTotal` | Espace disponible restant pour le volume du cluster. À mesure que le volume du cluster augmente, cette valeur diminue. S'il atteint zéro, le cluster signale une out-of-space erreur. Si vous voulez détecter si votre cluster Aurora MySQL approche de la limite de taille de 128 tébioctets (Tio), cette valeur est plus simple et plus fiable à surveiller que `VolumeBytesUsed`. `AuroraVolumeBytesLeftTotal` tient compte du stockage utilisé pour la gestion interne et d’autres attributions qui n’affectent pas la facturation du stockage. | Aurora MySQL | Octets |
| `BacktrackChangeRecordsCreationRate` | Nombre d’enregistrements de modification de retour en arrière créés en 5 minutes pour votre cluster de bases de données. | Aurora MySQL | Compte par 5 minutes |
| `BacktrackChangeRecordsStored` | Nombre d’enregistrements de modification de retour en arrière utilisés par votre cluster de bases de données. | Aurora MySQL | Nombre |
| `BackupRetentionPeriodStorageUsed` | Quantité totale de stockage de sauvegarde utilisée pour prendre en charge la fonction de point-in-time restauration dans la fenêtre de conservation des sauvegardes du cluster de base de données Aurora. Ce montant est inclus dans le total déclaré par la métrique `TotalBackupStorageBilled`. Calculée séparément pour chaque cluster Aurora. Pour obtenir des instructions, consultez [Comprendre l’utilisation du stockage de sauvegarde Amazon Aurora](aurora-storage-backup.md). | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets |
| `ServerlessDatabaseCapacity` | Capacité actuelle d'un cluster de bases de données Aurora Serverless. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre |
| `SnapshotStorageUsed` | Quantité totale de stockage de sauvegarde consommée par tous les instantanés Aurora pour un cluster de bases de données Aurora en dehors de sa période de rétention des sauvegardes. Ce montant est inclus dans le total déclaré par la métrique `TotalBackupStorageBilled`. Calculée séparément pour chaque cluster Aurora. Pour obtenir des instructions, consultez [Comprendre l’utilisation du stockage de sauvegarde Amazon Aurora](aurora-storage-backup.md). | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets |
| `TotalBackupStorageBilled` | Quantité totale de stockage de sauvegarde en octets qui vous est facturée pour un cluster de bases de données Aurora spécifique. La métrique Inclut le stockage de sauvegarde mesuré par les métriques `BackupRetentionPeriodStorageUsed` et `SnapshotStorageUsed`. Cette métrique est calculée séparément pour chaque cluster Aurora. Pour obtenir des instructions, consultez [Comprendre l’utilisation du stockage de sauvegarde Amazon Aurora](aurora-storage-backup.md). | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets |
| `VolumeBytesUsed` | Volume de stockage utilisé par votre cluster de bases de données Aurora. Cette valeur affecte le coût du cluster de bases de données Aurora (pour les informations de tarification, consultez la [page de tarification Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/pricing)). Cette valeur ne reflète pas certaines allocations de stockage interne qui n’affectent pas la facturation du stockage. Pour Aurora MySQL, vous pouvez anticiper les out-of-space problèmes avec plus de précision en testant si la valeur `AuroraVolumeBytesLeftTotal` est proche de zéro au lieu de `VolumeBytesUsed` les comparer à la limite de stockage de 128 TiB. Pour les clusters qui sont des clones, la valeur de cette métrique dépend de la quantité de données ajoutées ou modifiées sur le clone. La métrique peut également augmenter ou diminuer lorsque le cluster d’origine est supprimé, ou lorsque de nouveaux clones sont ajoutés ou supprimés. Pour plus d’informations, consultez [Suppression d’un volume de cluster source](Aurora.Managing.Clone.md#Aurora.Managing.Clone.Deleting). Choisir une valeur `--period` faible n’a aucun sens, car Amazon RDS collecte ces métriques à intervalles réguliers et non en continu. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets |
| `VolumeReadIOPs` | Nombre d' I/O opérations de lecture facturées à partir d'un volume de cluster dans un intervalle de 5 minutes. Les opérations lues facturées sont calculées au niveau du volume de cluster, regroupées à partir de toutes les instances du cluster de bases de données Aurora, puis rapportées par intervalles de 5 minutes. La valeur est calculée en prenant la valeur de la métrique **Read operations (Opérations en lecture)** sur une période de 5 minutes. Vous pouvez déterminer la quantité d’opérations lues facturées par seconde en prenant la valeur de la métrique **Billed read operations (Opérations en lecture facturées)** et en la divisant par 300 secondes. Par exemple, si la métrique **Billed read operations (Opérations en lecture facturée)** renvoie 13 686, les opérations en lecture facturées par seconde s’élèvent à 45 (13 686 / 300 = 45,62). Vous cumulez les opérations de lecture facturées pour les requêtes qui demandent des pages de base de données non présentes dans le cache des tampons et qui doivent être chargées depuis le stockage. Il se peut que vous constatiez des pics dans les opérations de lecture facturées, car les résultats des requêtes sont lus à partir du stockage, puis chargés dans le cache des tampons. Choisir une valeur `--period` faible n’a aucun sens, car Amazon RDS collecte ces métriques à intervalles réguliers et non en continu. Si votre cluster Aurora MySQL utilise une requête parallèle, vous pouvez voir une augmentation des valeurs d’`VolumeReadIOPS`. Les requêtes parallèles n’utilisent pas le groupe de mémoires tampons. Ainsi, bien que les requêtes soient rapides, ce traitement optimisé peut entraîner une augmentation des opérations de lecture et des frais associés. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Compte par 5 minutes |
| `VolumeWriteIOPs` | Nombre d' I/O opérations d'écriture du disque sur le volume du cluster, indiqué à intervalles de 5 minutes. Pour une description détaillée de la façon dont les opérations d’écriture facturées sont calculées, consultez `VolumeReadIOPs`. Choisir une valeur `--period` faible n’a aucun sens, car Amazon RDS collecte ces métriques à intervalles réguliers et non en continu. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Compte par 5 minutes |
## Métriques de niveau instance pour Amazon Aurora
Les CloudWatch métriques Amazon spécifiques aux instances suivantes s'appliquent à toutes les instances Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL, sauf indication contraire.
| Métrique | Description | S’applique à | Unités |
| --- | --- | --- | --- |
| `AbortedClients` | Nombre de connexions client qui n’ont pas été fermées correctement. | Aurora MySQL | Nombre |
| `ActiveTransactions` | Nombre moyen de transactions actives s’exécutant sur une instance de base de données Aurora par seconde. Par défaut, Aurora n’active pas cette métrique. Pour commencer à mesurer cette valeur, définissez `innodb_monitor_enable='all'` dans le groupe de paramètres de base de données pour une instance de base de données spécifique. | Aurora MySQL | Nombre par seconde |
| `ACUUtilization` | Valeur de la métrique `ServerlessDatabaseCapacity` divisée par le nombre maximal d’ACU du cluster de bases de données. Cette métrique n’est applicable que pour Aurora sans serveur v2. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Pourcentage |
| `AuroraBinlogReplicaLag` | Durée pendant laquelle un cluster de bases de données de réplica de journal binaire exécuté sur Aurora MySQL est en retard par rapport à la source de réplication du journal binaire. Un décalage signifie que la source génère des enregistrements plus rapidement que le réplica ne peut les appliquer. Cette métrique signale différentes valeurs en fonction de la version du moteur : [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html) Vous pouvez utiliser cette métrique pour surveiller les erreurs et le décalage de réplica dans un cluster qui agit comme un réplica de journaux binaires. La valeur de la métrique indique ce qui suit : [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html) Étant donné que la réplication de journaux binaires ne se produit que sur l’instance de rédacteur du cluster, nous vous recommandons d’utiliser la version de cette métrique associée au rôle WRITER. Pour plus d’informations sur l’administration de la réplication, consultez [Réplication de clusters de bases de données Amazon Aurora MySQL dans différentes Régions AWS](AuroraMySQL.Replication.CrossRegion.md). Pour plus d’informations sur la résolution des problèmes, consultez [ Problèmes de réplication Amazon Aurora MySQL](CHAP_Troubleshooting.md#CHAP_Troubleshooting.MySQL). | Principale pour Aurora MySQL | Secondes |
| `AuroraDMLRejectedMasterFull` | Nombre de requêtes transférées qui sont rejetées, car la session est pleine sur l’instance de base de données d’enregistreur. | Principal pour Aurora MySQL version 2 | Nombre |
| `AuroraDMLRejectedWriterFull` | Nombre de requêtes transférées qui sont rejetées, car la session est pleine sur l’instance de base de données d’enregistreur. | Principal pour Aurora MySQL version 3 | Nombre |
| `AuroraEstimatedSharedMemoryBytes` | Estimation de la quantité de mémoire tampon partagée ou de mémoire de groupe de mémoires tampons qui a été activement utilisée au cours du dernier intervalle d’interrogation configuré. | Aurora PostgreSQL | Octets |
| `AuroraMemoryHealthState` | Indique l’état de la mémoire. La valeur `0` équivaut à `NORMAL`. La valeur `10` équivaut à `RESERVED`, ce qui signifie que le serveur approche d’un niveau critique d’utilisation de la mémoire. Pour plus d’informations, consultez [Résolution des problèmes de mémoire insuffisante pour les bases de données Aurora MySQL](AuroraMySQLOOM.md). | Aurora MySQL versions 3.06.1 et ultérieures | Jauge |
| `AuroraMemoryNumDeclinedSqlTotal` | Le nombre incrémentiel de requêtes a diminué dans le cadre de l' out-of-memoryévitement (OOM). Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Résolution des problèmes de mémoire insuffisante pour les bases de données Aurora MySQL](AuroraMySQLOOM.md). | Aurora MySQL versions 3.06.1 et ultérieures | Nombre |
| `AuroraMemoryNumKillConnTotal` | Nombre incrémentiel de connexions fermées afin d’éviter le manque de mémoire (OOM). Pour plus d’informations, consultez [Résolution des problèmes de mémoire insuffisante pour les bases de données Aurora MySQL](AuroraMySQLOOM.md). | Aurora MySQL versions 3.06.1 et ultérieures | Nombre |
| `AuroraMemoryNumKillQueryTotal` | Le nombre incrémentiel de requêtes a diminué afin d’éviter le manque de mémoire (OOM). Pour plus d’informations, consultez [Résolution des problèmes de mémoire insuffisante pour les bases de données Aurora MySQL](AuroraMySQLOOM.md). | Aurora MySQL versions 3.06.1 et ultérieures | Nombre |
| `AuroraMillisecondsSpentInOomRecovery` | Temps écoulé depuis que l’état de la mémoire est tombé en dessous de l’état normal. Pour plus d’informations, consultez [Résolution des problèmes de mémoire insuffisante pour les bases de données Aurora MySQL](AuroraMySQLOOM.md). | Aurora MySQL versions 3.08.0 et ultérieures | Millisecondes |
| `AuroraNumOomRecoverySuccessful` | Nombre de fois où l’état normal de la mémoire a été rétabli. Pour plus d’informations, consultez [Résolution des problèmes de mémoire insuffisante pour les bases de données Aurora MySQL](AuroraMySQLOOM.md). | Aurora MySQL versions 3.08.0 et ultérieures | Nombre |
| `AuroraNumOomRecoveryTriggered` | Nombre de fois où l’état de la mémoire est tombé en dessous de l’état normal. Pour plus d’informations, consultez [Résolution des problèmes de mémoire insuffisante pour les bases de données Aurora MySQL](AuroraMySQLOOM.md). | Aurora MySQL versions 3.08.0 et ultérieures | Nombre |
| `AuroraOptimizedReadsCacheHitRatio` | Pourcentage de demandes traitées par le cache Optimized Reads. La valeur est calculée à l’aide de la formule suivante : `orcache_blks_hit/ (orcache_blks_hit + storage_blks_read)` Lorsque `AuroraOptimizedReadsCacheHitRatio` atteint 100 %, cela signifie que toutes les pages ont été lues à partir du cache Optimized Reads. Lorsque `AuroraOptimizedReadsCacheHitRatio` est égal à `0`, cela signifie que toutes les pages ont été lues à partir du cache Optimized Reads. | Principale pour Aurora PostgreSQL | Pourcentage |
| `AuroraReplicaLag` | Dans un cluster Aurora à région unique ou un cluster principal de base de données globale, temps écoulé pour répliquer les mises à jour d'une instance de réplique à partir de l'instance de rédacteur située dans la même région. Dans un cluster secondaire de base de données globale, temps écoulé pour répliquer les mises à jour de l'instance de réplication et du serveur de réplication du cluster secondaire dans la même région. | Réplica pour Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Millisecondes |
| `AuroraReplicaLagMaximum` | La durée maximale du retard entre l’instance principale et chaque instance de base de données Aurora dans le cluster de bases de données. Lorsque des réplicas en lecture sont supprimés ou renommés, il peut y avoir un pic temporaire de retard de réplication lorsque l’ancienne ressource est soumise à un processus de recyclage. Pour obtenir une représentation précise du retard de réplication pendant cette période, nous vous recommandons de surveiller la métrique `AuroraReplicaLag` sur chaque instance de réplica en lecture. | Principale Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Millisecondes |
| `AuroraReplicaLagMinimum` | La durée minimale du retard entre l’instance principale et chaque instance de base de données Aurora dans le cluster de bases de données. | Principale Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Millisecondes |
| `AuroraSlowConnectionHandleCount` | Le nombre de connexions qui ont attendu au-delà deux secondes ou plus pour initier la négociation. Cette métrique s’applique uniquement à Aurora MySQL version 3. | Aurora MySQL | Nombre |
| `AuroraSlowHandshakeCount` | Le nombre de connexions qui ont mis 50 millisecondes ou plus pour terminer la négociation. Cette métrique s’applique uniquement à Aurora MySQL version 3. | Aurora MySQL | Nombre |
| `BacktrackWindowActual` | Différence entre la fenêtre de retour sur trace cible et la fenêtre de retour sur trace réelle. | Principale pour Aurora MySQL | Minutes |
| `BacktrackWindowAlert` | Nombre de fois où la fenêtre de retour sur trace réelle est plus petite que la fenêtre de retour sur trace cible pendant une période donnée. | Principale pour Aurora MySQL | Nombre |
| `BlockedTransactions` | Nombre moyen de transactions de la base de données bloquées par seconde. | Aurora MySQL | Nombre par seconde |
| `BufferCacheHitRatio` | Pourcentage de demandes traitées par le cache de tampons. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Pourcentage |
| `CommitLatency` | Durée moyenne nécessaire au moteur et au stockage pour effectuer les opérations de validation. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Millisecondes |
| `CommitThroughput` | Nombre moyen d’opérations de validation par seconde. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre par seconde |
| `ConnectionAttempts` | Le nombre de tentatives de connexion à une instance, qu’elles soient réussies ou non. | Aurora MySQL | Nombre |
| `CPUCreditBalance` | Nombre de crédits CPU accumulés par une instance, rapporté, rapporté par intervalles de 5 minutes. Cette métrique vous permet de déterminer combien de temps une instance de base de données peut fonctionner en rafale au-delà de son niveau de performance de départ à un débit donné. Cette métrique s’applique uniquement aux classes d’instance suivantes : [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html) Nous recommandons d’utiliser les classes d’instance de base de données T uniquement pour les serveurs de développement et de test, ou pour d’autres serveurs non dédiés à la production. Pour plus de détails sur les classes d’instance T, consultez [Types de classes d’instance de base de données](Concepts.DBInstanceClass.Types.md). Les crédits de lancement fonctionnent de la même manière dans Amazon RDS que dans Amazon EC2. Pour plus d’informations, consultez [Launch credits](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.html#launch-credits) (Crédits de lancement) dans le *Guide de l’utilisateur d’Amazon Elastic Compute Cloud pour les instances Linux*. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre |
| `CPUCreditUsage` | Nombre de crédits CPU consommés au cours de la période spécifiée, rapporté par intervalles de 5 minutes. Cette métrique mesure le temps pendant lequel le matériel physique a CPUs été utilisé pour traiter les instructions par le virtuel CPUs alloué à l'instance de base de données. Cette métrique s’applique uniquement aux classes d’instance suivantes : [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html) Nous recommandons d’utiliser les classes d’instance de base de données T uniquement pour les serveurs de développement et de test, ou pour d’autres serveurs non dédiés à la production. Pour plus de détails sur les classes d’instance T, consultez [Types de classes d’instance de base de données](Concepts.DBInstanceClass.Types.md). | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre |
| `CPUSurplusCreditBalance` | Nombre de crédits excédentaires dépensés par une instance illimitée lorsque la valeur `CPUCreditBalance` est nulle. La valeur de `CPUSurplusCreditBalance` est remboursée progressivement par les crédits UC gagnés. Si le nombre de crédits excédentaires dépasse le nombre maximum de crédits que l’instance peut gagner en 24 heures, les crédits excédentaires dépensés au-dessus du maximum génèrent des frais supplémentaires. Les métriques de crédits CPU sont disponibles toutes les 5 minutes uniquement. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Crédits (minutes vCPU) |
| `CPUSurplusCreditsCharged` | Nombre de crédits excédentaires dépensés qui ne sont pas remboursés progressivement par les crédits UC gagnés et qui génèrent donc des frais supplémentaires. Les crédits excédentaires dépensés sont facturés lorsque l’une des situations suivantes se produit : [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html) Les métriques de crédits CPU sont disponibles toutes les 5 minutes uniquement. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Crédits (minutes vCPU) |
| `CPUUtilization` | Pourcentage de l’UC utilisé par une instance de base de données Aurora. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Pourcentage |
| `DatabaseConnections` | Nombre de connexions réseau client à l’instance de base de données. Le nombre de sessions de base de données peut être supérieur à la valeur de la métrique, car celle-ci n’inclut pas les éléments suivants : [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html) | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre |
| `DDLLatency` | Durée moyenne des requêtes, telles que les requêtes d’exemple, de création, alter et drop. | Aurora MySQL | Millisecondes |
| `DDLThroughput` | Nombre moyen de demandes DDL par seconde. | Aurora MySQL | Nombre par seconde |
| `Deadlocks` | Nombre moyen de blocages de la base de données par seconde. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre par seconde |
| `DeleteLatency` | Durée moyenne des opérations de suppression. | Aurora MySQL | Millisecondes |
| `DeleteThroughput` | Nombre moyen de requêtes de suppression par seconde. | Aurora MySQL | Nombre par seconde |
| `DiskQueueDepth` | Le nombre de read/write demandes en attente d'accès au disque. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre |
| `DMLLatency` | Durée moyenne des insertions, mises à jour et suppressions. | Aurora MySQL | Millisecondes |
| `DMLThroughput` | Nombre moyen d’insertions, de mises à jour et de suppressions par seconde. | Aurora MySQL | Nombre par seconde |
| `EngineUptime` | Temps d’exécution de l’instance. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Secondes |
| `FreeableMemory` | Quantité de mémoire vive disponible. Pour les bases de données Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL, cette métrique contient la valeur du champ `MemAvailable` de `/proc/meminfo`. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets |
| `FreeEphemeralStorage` | La quantité de stockage éphémère NVMe disponible. | Aurora PostgreSQL | Octets |
| `FreeLocalStorage` | Quantité de stockage local disponible. Contrairement aux autres moteurs de base de données, pour les instances de base de données Aurora, cette métrique indique la quantité de stockage accessible à chaque instance de base de données. Cette valeur dépend de la classe d’instance de base de données (pour les informations de tarification, consultez la [page de tarification Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/pricing)). Vous pouvez augmenter la quantité d’espace de stockage libre pour une instance en choisissant une classe d’instance de base de données plus grande pour votre instance. (Cela ne s’applique pas à Aurora Serverless v2). | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets |
| `InsertLatency` | Durée moyenne des opérations d’insertion. | Aurora MySQL | Millisecondes |
| `InsertThroughput` | Nombre moyen d’opérations d’insertion par seconde. | Aurora MySQL | Nombre par seconde |
| `LoginFailures` | Nombre moyen de tentatives de connexion ayant échoué par seconde. | Aurora MySQL | Nombre par seconde |
| `MaximumUsedTransactionIDs` | Âge de l’ID de transaction non vidée le plus ancien, en transactions. Si cette valeur atteint 2 146 483 648 (2^31 - 1 000 000), la base de données est forcée à passer en mode de lecture seule afin d’éviter le bouclage des ID de transaction. Pour plus d’informations, consultez [Prévention des échecs de bouclage de l’ID de transaction](https://www.postgresql.org/docs/current/routine-vacuuming.html#VACUUM-FOR-WRAPAROUND) dans la documentation PostgreSQL. | Aurora PostgreSQL | Nombre |
| `NetworkReceiveThroughput` | Quantité de débit réseau reçue des clients par chaque instance du cluster de bases de données Aurora. Ce débit n’inclut pas le trafic réseau entre les instances du cluster de bases de données Aurora et le volume de cluster. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets par seconde (la console affiche le nombre de mégaoctets par seconde) |
| `NetworkThroughput` | Quantité de débit réseau reçue des clients et transmise à ces derniers par chaque instance du cluster de bases de données Aurora. Ce débit n’inclut pas le trafic réseau entre les instances du cluster de bases de données Aurora et le volume de cluster. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets par seconde |
| `NetworkTransmitThroughput` | Quantité de débit réseau envoyée aux clients par chaque instance du cluster de bases de données Aurora. Ce débit n’inclut pas le trafic réseau entre les instances du cluster de bases de données et le volume de cluster. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets par seconde (la console affiche le nombre de mégaoctets par seconde) |
| `NumBinaryLogFiles` | Nombre de fichiers binlog générés. | Aurora MySQL | Nombre |
| `OldestReplicationSlotLag` | Taille du retard du réplica le plus en retard en termes de données WAL reçues. | Aurora PostgreSQL | Octets |
| `PurgeBoundary` | Numéro de transaction jusqu’auquel la purge d’InnoDB est autorisée. Si cette métrique n’avance pas pendant de longues périodes, cela indique que la purge d’InnoDB est bloquée par des transactions de longue durée. Pour en savoir plus, vérifiez les transactions actives sur votre cluster de bases de données Aurora MySQL. | Aurora MySQL version 2, versions 2.11 et ultérieures Aurora MySQL version 3, versions 3.08 et ultérieures | Nombre |
| `PurgeFinishedPoint` | Numéro de transaction jusqu’auquel la purge d’InnoDB est effectuée. Cette métrique peut vous aider à examiner la rapidité de la purge d’InnoDB. | Aurora MySQL version 2, versions 2.11 et ultérieures Aurora MySQL version 3, versions 3.08 et ultérieures | Nombre |
| `Queries` | Nombre moyen de requêtes exécutées par seconde. | Aurora MySQL | Nombre par seconde |
| `RDSToAuroraPostgreSQLReplicaLag` | Durée du retard lors de la réplication des mises à jour depuis l’instance RDS PostgreSQL principale vers d’autres nœuds du cluster. | Réplica pour Aurora PostgreSQL | Secondes |
| `ReadIOPS` | Nombre moyen d' I/O opérations sur disque par seconde, les rapports étant lus et écrits séparément, à intervalles d'une minute. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre par seconde |
| `ReadIOPSEphemeralStorage` | Nombre moyen d' I/O opérations de lecture du disque vers le stockage éphémère NVMe . | Aurora PostgreSQL | Nombre par seconde |
| `ReadLatency` | Durée moyenne par I/O opération sur le disque. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Secondes |
| `ReadLatencyEphemeralStorage` | Durée moyenne par I/O opération de lecture sur disque pour le stockage éphémère NVMe . | Aurora PostgreSQL | Secondes |
| `ReadThroughput` | Nombre moyen d’octets lus sur le disque par seconde. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets par seconde |
| `ReadThroughputEphemeralStorage` | Nombre moyen d'octets lus sur le disque par seconde pour le stockage éphémère NVMe . | Aurora PostgreSQL | Octets par seconde |
| `ReplicationSlotDiskUsage` | Quantité d’espace disque consommée par les fichiers d’emplacement de réplication. | Aurora PostgreSQL | Octets |
| `ResultSetCacheHitRatio` | Pourcentage de demandes traitées par le cache du jeu de résultats. | Aurora MySQL version 2 | Pourcentage |
| `RollbackSegmentHistoryListLength` | Journaux d’annulation qui enregistrent les transactions validées avec des enregistrements marqués pour la suppression. Ces enregistrements sont planifiés pour être traités par l’opération de purge InnoDB. | Aurora MySQL | Nombre |
| `RowLockTime` | Temps total passé à acquérir des verrous de ligne pour les tables InnoDB. | Aurora MySQL | Millisecondes |
| `SelectLatency` | Durée moyenne des opérations de sélection. | Aurora MySQL | Millisecondes |
| `SelectThroughput` | Nombre moyens de requêtes de sélection par seconde. | Aurora MySQL | Nombre par seconde |
| `ServerlessDatabaseCapacity` | Capacité actuelle d’un cluster de bases de données Aurora Serverless. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre |
| `StorageNetworkReceiveThroughput` | Quantité de débit réseau reçue du sous-système de stockage Aurora par chaque instance du cluster de bases de données. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets par seconde |
| `StorageNetworkThroughput` | Quantité de débit réseau reçue du sous-système de stockage Aurora et envoyée à celui-ci par chaque instance du cluster de bases de données Aurora. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets par seconde |
| `StorageNetworkTransmitThroughput` | Quantité de débit réseau envoyée au sous-système de stockage Aurora par chaque instance du cluster de bases de données Aurora. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets par seconde |
| `SumBinaryLogSize` | Taille totale des fichiers binlog. | Aurora MySQL | Octets |
| `SwapUsage` | Quantité d’espace d’échange utilisé. Cette métrique n’est pas disponible pour les classes d’instance de base de données suivantes :[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html) | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets |
| `TempStorageIOPS` | Nombre d’E/S par seconde réalisées en lecture et en écriture sur le stockage local attaché à l’instance de base de données. Cette métrique représente un nombre et est mesurée une fois par seconde. Cette métrique n’est applicable que pour Aurora sans serveur v2. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre par seconde |
| `TempStorageThroughput ` | Volume de données transférées depuis et vers le stockage local associé à l’instance de base de données. Cette métrique représente des octets et est mesurée une fois par seconde. Cette métrique n’est applicable que pour Aurora sans serveur v2. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets par seconde |
| `TransactionAgeMaximum` | Âge de la transaction en cours d’exécution active la plus ancienne. | Aurora MySQL version 3, versions 3.08 et ultérieures | Secondes |
| `TransactionLogsDiskUsage` | Quantité d’espace disque consommée par les journaux des transactions sur l’instance de base de données Aurora PostgreSQL. Cette métrique est générée uniquement lorsque Aurora PostgreSQL utilise une réplication logique ou. AWS Database Migration Service Par défaut, Aurora PostgreSQL utilise des enregistrements de journal et non des journaux de transactions. Lorsque les journaux de transactions ne sont pas utilisés, la valeur de cette métrique est `-1`. | Principale pour Aurora PostgreSQL | Octets |
| `TruncateFinishedPoint` | Identifiant de transaction jusqu’auquel la troncature d’annulation est effectuée. | Aurora MySQL version 2, versions 2.11 et ultérieures Aurora MySQL version 3, versions 3.08 et ultérieures | Nombre |
| `UpdateLatency` | Le temps moyen pris pour les opérations de mise à jour. | Aurora MySQL | Millisecondes |
| `UpdateThroughput` | Nombre moyen de mises à jour par seconde. | Aurora MySQL | Nombre par seconde |
| `WriteIOPS` | Nombre d’enregistrements d’écriture de stockage Aurora générés par seconde. Il s’agit plus ou moins du nombre d’enregistrements de journaux générés par la base de données. Ils ne correspondent pas aux écritures de page de 8 Ko et ne correspondent pas aux paquets réseau envoyés. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Nombre par seconde |
| `WriteIOPSEphemeralStorage` | Nombre moyen d' I/O opérations d'écriture sur disque dans le stockage éphémère NVMe . | Aurora PostgreSQL | Nombre par seconde |
| `WriteLatency` | Durée moyenne par I/O opération sur le disque. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Secondes |
| `WriteLatencyEphemeralStorage` | Durée moyenne par I/O opération d'écriture sur disque pour le stockage éphémère NVMe . | Aurora PostgreSQL | Secondes |
| `WriteThroughput` | Nombre moyen d’octets écrits dans le stockage persistant chaque seconde. | Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL | Octets par seconde |
| `WriteThroughputEphemeralStorage` | Nombre moyen d'octets écrits sur le disque par seconde pour le stockage éphémère NVMe . | Aurora PostgreSQL | Octets par seconde |
## Mesures CloudWatch d'utilisation d')
L'espace de `AWS/Usage` noms d'Amazon CloudWatch inclut les mesures d'utilisation au niveau du compte pour vos quotas de service Amazon RDS. CloudWatch collecte automatiquement les statistiques d'utilisation pour tous Régions AWS.
Pour plus d'informations, consultez les [statistiques CloudWatch d'utilisation](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Usage-Metrics.html) dans le *guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon*. Pour plus d’informations sur les quotas, consultez [Quotas et contraintes pour Amazon Aurora](CHAP_Limits.md) et [Requesting a quota increase](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html) dans le *Guide de l’utilisateur de Service Quotas*.
| Métrique | Description | Unités\$1 |
| --- | --- | --- |
| AuthorizationsPerDBSecurityGroup | Nombre de règles d’entrée par groupe de sécurité de base de données dans votre Compte AWS. La valeur utilisée est le plus grand nombre de règles d’entrée dans un groupe de sécurité de base de données du compte. Les autres groupes de sécurité de base de données du compte peuvent avoir un nombre inférieur de règles d’entrée. | Nombre |
| CustomEndpointsPerDBCluster | Nombre de points de terminaison personnalisés par cluster de bases de données dans votre Compte AWS. La valeur utilisée correspond au plus grand nombre de points de terminaison personnalisés dans un cluster de bases de données du compte. Les autres clusters de bases de données du compte peuvent avoir un nombre inférieur de points de terminaison personnalisés. | Nombre |
| DBClusterParameterGroups | Nombre de groupes de paramètres de cluster de bases de données dans votre Compte AWS. Le compte exclut les groupes de paramètres par défaut. | Nombre |
| DBClusterRoles | Le nombre de rôles Gestion des identités et des accès AWS (IAM) associés par cluster de base de données dans votre Compte AWS. La valeur utilisée est le plus grand nombre de rôles IAM associés pour un cluster de bases de données dans le compte. Les autres clusters de bases de données du compte peuvent avoir un nombre inférieur de rôles IAM personnalisés. | Nombre |
| DBClusters | Le nombre de clusters de bases de données Amazon Aurora dans votre Compte AWS. | Nombre |
| DBInstanceRoles | Le nombre de rôles Gestion des identités et des accès AWS (IAM) associés par instance de base de données dans votre Compte AWS. La valeur utilisée est le plus grand nombre de rôles IAM associés pour une instance de base de données dans le compte. Les autres instances de base de données du compte peuvent avoir un nombre inférieur de rôles IAM personnalisés. | Nombre |
| DBInstances | Le nombre d’instances de base de données dans votre Compte AWS. | Nombre |
| DBParameterGroups | Le nombre de groupes de paramètres de base de données dans votre Compte AWS. Le compte exclut les groupes de paramètres de base de données par défaut. | Nombre |
| DBSubnetGroups | Le nombre de groupes de sous-réseaux de base de données dans votre Compte AWS. Le compte exclut le groupe de sous-réseau par défaut. | Nombre |
| EventSubscriptions | Nombre d’abonnements aux notifications d’événements dans votre Compte AWS. | Nombre |
| Integrations | Nombre d’intégrations zéro ETL à Amazon Redshift dans votre Compte AWS. | Nombre |
| ManualClusterSnapshots | Le nombre d’instantanés de cluster de bases de données créés manuellement dans votre Compte AWS. Le compte exclut les instantanés non valides. | Nombre |
| OptionGroups | Le nombre de groupes d’options dans votre Compte AWS. Le compte exclut les groupes d’options par défaut. | Nombre |
| Proxies | Le nombre de proxys RDS présents dans votre AWS compte. | Nombre |
| ReadReplicasPerMaster | Nombre de réplicas en lecture par instance de base de données dans votre compte. La valeur utilisée est le plus grand nombre de réplicas en lecture pour une instance de base de données dans le compte. Les autres instances de base de données du compte peuvent avoir un nombre inférieur de réplicas en lecture. | Nombre |
| ReservedDBInstances | Le nombre d’instances réservées de la base de données dans votre Compte AWS. Le compte exclut les instances retirées ou déclinées. | Nombre |
| SubnetsPerDBSubnetGroup | Nombre de sous-réseaux par groupe de sous-réseaux de base de données dans votre Compte AWS. Le plus grand nombre de sous-réseaux pour un groupe de sous-réseaux de base de données dans le compte. Les autres groupes de sous-réseaux de base de données du compte peuvent avoir un nombre inférieur de sous-réseaux. | Nombre |
**Note**
Amazon RDS ne publie pas d'unités destinées aux statistiques d' CloudWatchutilisation. Les unités n’apparaissent que dans la documentation.
# CloudWatch Dimensions Amazon pour
Vous pouvez filtrer les données métriques Aurora en utilisant n'importe quelle dimension du tableau suivant.
| Dimension | Filtre les données demandées pour . . . |
| --- | --- |
| DBInstanceIdentifier | Une instance de base de données spécifique. |
| DBClusterIdentifier | Un cluster de base de données Aurora spécifique. |
| DBClusterIdentifier, Role | Un cluster de base de données Aurora spécifique, en regroupant les métriques par rôle d'instance (WRITER/READER). Par exemple, vous pouvez regrouper des métriques pour toutes les instances READER qui appartiennent à un cluster. |
| DbClusterIdentifier, EngineName | Une combinaison spécifique de cluster de base de données et de nom de moteur Aurora. Par exemple, vous pouvez afficher les métriques `VolumeReadIOPs` pour le cluster `ams1` et le moteur `aurora`. |
| DatabaseClass | Toutes les instances d'une classe de base de données. Par exemple, vous pouvez regrouper des métriques pour toutes les instances qui appartiennent à la classe de base de données `db.r5.large`. |
| EngineName | Le nom du moteur identifié uniquement. Par exemple, vous pouvez regrouper des métriques pour toutes les instances ayant le nom de moteur `aurora-postgresql`. |
| SourceRegion | La région spécifiée uniquement. Par exemple, vous pouvez regrouper des métriques pour toutes les instances de base de données de la région `us-east-1`. |
# Disponibilité des métriques Aurora dans la console Amazon RDS
Les métriques fournies par Amazon Aurora ne sont pas toutes disponibles dans la console Amazon RDS. Vous pouvez consulter ces métriques à l'aide d'outils tels que la AWS CLI et CloudWatch l'API. En outre, certaines métriques disponibles dans la console Amazon RDS s’affichent soit uniquement pour des classes d’instance spécifiques, soit avec des unités de mesure et des noms différents.
**Topics**
+ [Métriques Aurora disponibles dans la vue Dernière heure](#Aurora.Monitoring.Metrics.RDSAvailability.LMV)
+ [Métriques Aurora disponibles dans des cas spécifiques](#Aurora.Monitoring.Metrics.RDSAvailability.specific-cases)
+ [Métriques Aurora qui ne sont pas disponibles dans la console](#Aurora.Monitoring.Metrics.RDSAvailability.unavailable)
## Métriques Aurora disponibles dans la vue Dernière heure
Vous pouvez afficher un sous-ensemble de métriques Aurora catégorisées dans la vue par défaut Dernière heure de la console Amazon RDS. Le tableau suivant répertorie les catégories et les métriques associées qui s’affichent dans la console Amazon RDS for une instance Aurora.
| Catégorie | Métriques |
| --- | --- |
| SQL | `ActiveTransactions` `BlockedTransactions` `BufferCacheHitRatio` `CommitLatency` `CommitThroughput` `DatabaseConnections` `DDLLatency` `DDLThroughput` `Deadlocks` `DMLLatency` `DMLThroughput` `LoginFailures` `ResultSetCacheHitRatio` `SelectLatency` `SelectThroughput` |
| Système | `AuroraReplicaLag` `AuroraReplicaLagMaximum` `AuroraReplicaLagMinimum` `CPUCreditBalance` `CPUCreditUsage` `CPUUtilization` `FreeableMemory` `FreeLocalStorage` (Cela ne s’applique pas à Aurora Serverless v2). `NetworkReceiveThroughput` |
| Déploiement | `AuroraReplicaLag` `BufferCacheHitRatio` `ResultSetCacheHitRatio` `SelectThroughput` |
## Métriques Aurora disponibles dans des cas spécifiques
En outre, certaines métriques Aurora s’affichent soit uniquement pour des classes d’instance spécifiques, soit uniquement pour des instances de base de données, soit avec des unités de mesure et des noms différents :
+ Les métriques `CPUCreditBalance` et `CPUCreditUsage` sont affichées uniquement pour les classes d’instance `db.t2` Aurora MySQL et pour les classes d’instance `db.t3` Aurora PostgreSQL.
+ La liste suivante contient les métriques qui s’affichent avec des noms différents :
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.Monitoring.Metrics.RDSAvailability.html)
+ Les métriques suivantes s’appliquent à un cluster de bases de données Aurora entier, mais s’affichent uniquement dans la console Amazon RDS pour les instances de base de données d’un cluster de bases de données Aurora :
+ `VolumeBytesUsed`
+ `VolumeReadIOPs`
+ `VolumeWriteIOPs`
+ Les métriques suivantes s’affichent en mégaoctets, et non en octets, dans la console Amazon RDS :
+ `FreeableMemory`
+ `FreeLocalStorage`
+ `NetworkReceiveThroughput`
+ `NetworkTransmitThroughput`
+ Les métriques suivantes s’appliquent à un cluster de bases de données Aurora PostgreSQL avec Aurora Optimized Reads :
+ `AuroraOptimizedReadsCacheHitRatio`
+ `FreeEphemeralStorage`
+ `ReadIOPSEphemeralStorage`
+ `ReadLatencyEphemeralStorage`
+ `ReadThroughputEphemeralStorage`
+ `WriteIOPSEphemeralStorage`
+ `WriteLatencyEphemeralStorage`
+ `WriteThroughputEphemeralStorage`
## Métriques Aurora qui ne sont pas disponibles dans la console
Les métriques Aurora suivantes ne sont pas disponibles dans la console Amazon RDS :
+ `AuroraBinlogReplicaLag`
+ `DeleteLatency`
+ `DeleteThroughput`
+ `EngineUptime`
+ `InsertLatency`
+ `InsertThroughput`
+ `NetworkThroughput`
+ `Queries`
+ `UpdateLatency`
+ `UpdateThroughput`
# Métriques Amazon CloudWatch pour Analyse des performances d’Amazon RDS
Performance Insights publie automatiquement des métriques dans Amazon CloudWatch. Les mêmes données peuvent être interrogées à partir de Performance Insights, mais le fait que les métriques figurent dans CloudWatch facilite l’ajout d’alarmes CloudWatch, ainsi que l’ajout des métriques à des tableaux de bord CloudWatch existants.
| Métrique | Description |
| --- | --- |
| DBLoad | Nombre de sessions actives pour la base de données. Vous souhaitez généralement obtenir les données relatives au nombre moyen de sessions actives. Dans Performance Insights, ces données sont interrogées sous la forme `db.load.avg`. |
| DBLoadCPU | Nombre de sessions actives dans lesquelles le type d’événement d’attente est CPU (UC). Dans Performance Insights, ces données sont interrogées sous la forme `db.load.avg`, filtrées par le type d’événement d’attente `CPU`. |
| DBLoadNonCPU | Nombre de sessions actives dans lesquelles le type d’événement d’attente n’est pas CPU (UC). |
| DBLoadRelativeToNumVCPUs | Rapport entre la charge de base de données et le nombre d’UC virtuelles de la base de données. |
**Note**
Ces métriques ne sont publiées sur CloudWatch qu’en cas de chargement sur l’instance de bases de données.
Vous pouvez examiner ces métriques à l’aide de la console CloudWatch de l’AWS CLI ou de l’API CloudWatch. Vous pouvez également examiner d’autres indicateurs de métriques de Performance Insights à l’aide d’une fonction spéciale de mathématiques de métriques. Pour plus d’informations, consultez [Interrogation d’autres métriques de compteur de Performance Insights dans CloudWatch](#USER_PerfInsights.Cloudwatch.ExtraMetrics).
Par exemple, vous pouvez obtenir les statistiques pour la métrique `DBLoad` en exécutant la commande [get-metric-statistics](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-statistics.html).
```
aws cloudwatch get-metric-statistics \
--region us-west-2 \
--namespace AWS/RDS \
--metric-name DBLoad \
--period 60 \
--statistics Average \
--start-time 1532035185 \
--end-time 1532036185 \
--dimensions Name=DBInstanceIdentifier,Value=db-loadtest-0
```
Cet exemple génère une sortie similaire à la suivante.
```
{
"Datapoints": [
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:30:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 2.1
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:34:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 1.7
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:35:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 2.8
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:31:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 1.5
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:32:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 1.8
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:29:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 3.0
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:33:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 2.4
}
],
"Label": "DBLoad"
}
```
Pour plus d’informations sur CloudWatch, consultez [Qu’est-ce qu’Amazon CloudWatch ?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html) dans le *Guide de l’utilisateur Amazon CloudWatch*.
## Interrogation d’autres métriques de compteur de Performance Insights dans CloudWatch
**Note**
Si vous activez le mode avancé de Database Insights, Amazon RDS publie les métriques de compteur Performance Insights dans Amazon CloudWatch. Avec Database Insights, vous n’avez pas besoin d’utiliser la fonction de mathématiques de métriques `DB_PERF_INSIGHTS`. Vous pouvez utiliser le tableau de bord Database Insights CloudWatch pour rechercher, interroger et définir des alarmes pour les compteurs de Performance Insights.
Vous pouvez effectuer des requêtes, créer des alarmes et créer des graphiques sur les métriques RDS Performance Insights de CloudWatch. Vous pouvez accéder aux informations relatives à votre cluster de bases de données à l’aide de la fonction de mathématiques de métriques `DB_PERF_INSIGHTS` de CloudWatch. Cette fonction vous permet d’utiliser les métriques Performance Insights qui ne sont pas directement communiquées à CloudWatch pour créer une nouvelle série chronologique.
Vous pouvez utiliser la nouvelle fonction Mathématiques de métriques en cliquant sur le menu déroulant **Ajouter des mathématiques** dans l’écran **Sélectionner une métrique** de la console CloudWatch. Vous pouvez l’utiliser pour créer des alarmes et des graphiques sur les métriques Performance Insights ou sur des combinaisons de métriques CloudWatch et Performance Insights, y compris des alarmes haute résolution pour les métriques inférieures à la minute. Vous pouvez également utiliser la fonction par programmation en incluant l’expression de mathématiques de métriques dans une demande [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html). Pour plus d’informations, consultez [Syntaxe et fonctions mathématiques de métriques](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html#metric-math-syntax-functions-list) et [Créer une alarme sur les métriques de compteur Performance Insights à partir d’une base de données AWS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_alarm_database_performance_insights.html).
# Métrique de compteur de Performance Insights
Les métriques de compteur sont des métriques de performances de base de données et de système d’exploitation dans le tableau de bord Performance Insights. Vous pouvez établir des corrélations entre ces informations et la charge de la base de données pour identifier et analyser les problèmes de performances. Vous devez ajouter une fonction statistique à la métrique pour obtenir les valeurs de la métrique. Par exemple, les fonctions prises en charge pour la métrique `os.memory.active` sont `.avg`, `.min`, `.max`, `.sum` et `.sample_count`.
Les métriques du compteur sont collectées une fois par minute. La collecte des métriques du système d’exploitation dépend de l’activation ou de la désactivation de la surveillance améliorée. Si la surveillance améliorée est désactivée, les métriques du système d’exploitation sont collectées une fois par minute. Si la surveillance améliorée est activée, les métriques du système d’exploitation sont collectées pour la période sélectionnée. Pour plus d’informations sur l’activation et la désactivation de la surveillance améliorée, consultez [Activer et désactiver la surveillance améliorée](USER_Monitoring.OS.Enabling.md#USER_Monitoring.OS.Enabling.Procedure).
**Topics**
+ [Compteurs de système d’exploitation Performance Insights](#USER_PerfInsights_Counters.OS)
+ [Compteurs Performance Insights pour Aurora MySQL](#USER_PerfInsights_Counters.Aurora_MySQL)
+ [Compteurs Performance Insights pour Aurora PostgreSQL](#USER_PerfInsights_Counters.Aurora_PostgreSQL)
## Compteurs de système d’exploitation Performance Insights
Les compteurs des systèmes d’exploitation suivants, dont le préfixe est `os`, sont disponibles avec la fonctionnalité Analyse des performances pour Aurora PostgreSQL et Aurora MySQL.
Vous pouvez utiliser l’API `ListAvailableResourceMetrics` pour obtenir la liste des métriques de compteur disponibles pour votre instance de base de données. Pour plus d'informations, consultez [ListAvailableResourceMetrics](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceMetrics)le guide de référence des API Amazon RDS Performance Insights.
| Compteur | Type | Unité | Métrique | Description |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Actif | Mémoire | Kilooctets | os.memory.active | Quantité de mémoire attribuée, en kilo-octets. |
| Tampons | Mémoire | Kilooctets | os.memory.buffers | Quantité de mémoire utilisée pour la mise en mémoire tampon des I/O demandes avant l'écriture sur le périphérique de stockage, en kilo-octets. |
| Mis en cache | Mémoire | Kilooctets | os.memory.cached | Quantité de mémoire utilisée pour la mise en cache des E/S basées sur le système de fichiers, en kilo-octets. |
| Cache de base de données | Mémoire | Octets | os.memory.db.cache | Quantité de mémoire utilisée pour le cache de pages par le processus de base de données, y compris tmpfs (shmem), en octets. |
| Taille de résident défini de base de données | Mémoire | Octets | os.memory.db. residentSetSize | Quantité de mémoire utilisée pour le cache anonyme et d’échange par le processus de base de données, sans inclure tmpfs (shmem), en octets. |
| Échange de base de données | Mémoire | Octets | os.memory.db.swap | Quantité de mémoire utilisée pour l’échange par le processus de base de données, en octets. |
| Non intègre | Mémoire | Kilooctets | os.memory.dirty | Quantité de pages mémoire de la RAM ayant été modifiées mais non écrites dans le bloc de données associé dans le stockage, en kilo-octets. |
| Free | Mémoire | Kilooctets | os.memory.free | Quantité de mémoire non attribuée, en kilo-octets. |
| Grandes pages gratuites | Mémoire | Pages | os.memory. hugePagesFree | Nombre de grandes pages gratuites. Les grandes pages sont une fonction du noyau Linux. |
| Grandes pages Rsvd | Mémoire | Pages | os.memory. hugePagesRsvd | Nombre de grandes pages dédiées. |
| Taille des grandes pages | Mémoire | Kilooctets | os.memory. hugePagesSize | Taille de chaque unité de grandes pages, en kilo-octets. |
| Grandes pages excéd | Mémoire | Pages | os.memory. hugePagesSurp | Nombre de grandes pages excédentaires disponibles par rapport au nombre total. |
| Total de grandes pages | Mémoire | Pages | os.memory. hugePagesTotal | Nombre total de grandes pages. |
| Inactif | Mémoire | Kilooctets | os.memory.inactive | Quantité de pages mémoire moins fréquemment utilisées, en kilo-octets. |
| Mappé | Mémoire | Kilooctets | os.memory.mapped | Quantité totale de contenu du système de fichiers mappé en mémoire dans un espace d’adressage de processus, en kilo-octets. |
| Nombre d’arrêts de mémoire insuffisante | Mémoire | Tuées | os.memory. outOfMemoryKillCount | Nombre d’arrêts de mémoire insuffisante survenus au cours du dernier intervalle de collecte. |
| Tables de pages | Mémoire | Kilooctets | os.memory.pageTables | Quantité de mémoire utilisée par les tables de page, en kilo-octets. |
| Section | Mémoire | Kilooctets | os.memory.slab | Quantité de structures de données noyau réutilisables, en kilo-octets. |
| Total | Mémoire | Kilooctets | os.memory.total | Quantité totale de mémoire, en kilo-octets. |
| Écriture différée | Mémoire | Kilooctets | os.memory.writeback | Quantité de pages de modification dans la RAM encore écrites dans le stockage de sauvegarde, en kilo-octets. |
| Invité | Utilisation de l’UC | Pourcentage | os.cpuUtilization.guest | Pourcentage de l’UC en cours d’utilisation par les programmes invités. |
| Inactif | Utilisation de l’UC | Pourcentage | os.cpuUtilization.idle | Pourcentage de l’UC inactive. |
| Irq | Utilisation de l’UC | Pourcentage | os.cpuUtilization.irq | Pourcentage de l’UC en cours d’utilisation par les interruptions logicielles. |
| Nice | Utilisation de l’UC | Pourcentage | os.cpuUtilization.nice | Pourcentage de l’UC en cours d’utilisation par des programmes s’exécutant avec la priorité la plus faible. |
| Steal | Utilisation de l’UC | Pourcentage | os.cpuUtilization.steal | Pourcentage de l’UC en cours d’utilisation par d’autres machines virtuelles. |
| Système | Utilisation de l’UC | Pourcentage | os.cpuUtilization.system | Pourcentage de l’UC en cours d’utilisation par le noyau. |
| Total | Utilisation de l’UC | Pourcentage | os.cpuUtilization.total | Pourcentage total de l’UC en cours d’utilisation. Cette valeur inclut la valeur Nice. |
| Utilisateur | Utilisation de l’UC | Pourcentage | os.cpuUtilization.user | Pourcentage de l’UC en cours d’utilisation par des programmes utilisateurs. |
| Attente | Utilisation de l’UC | Pourcentage | os.cpuUtilization.wait | Pourcentage de CPU inutilisé pendant l'attente de I/O l'accès. |
| Rx d’octets de stockage Aurora de stockage Aurora | E/S du disque | Octets par seconde | OS.Diskio.AuroraStorage. auroraStorageBytesRx | Nombre d’octets reçus du stockage Aurora par seconde. |
| Tx d’octets de stockage Aurora de stockage Aurora | E/S du disque | Octets par seconde | OS.Diskio.AuroraStorage. auroraStorageBytesTx | Nombre d’octets chargés dans le stockage Aurora par seconde. |
| Profondeur de la file d’attente du disque de stockage Aurora | E/S du disque | Requêtes | OS.Diskio.AuroraStorage. diskQueueDepth | Longueur de la file d’attente du disque de stockage Aurora. |
| Aurora Storage Lire IOs PS | E/S du disque | Demandes par seconde | OS.Diskio.AuroraStorage.Lire PS IOs | Nombre d’opérations de lecture par seconde. |
| Latence de lecture de stockage Aurora | E/S du disque | Millisecondes | os.diskIO.auroraStorage.readLatency | Latence moyenne d'une I/O demande de lecture vers le stockage Aurora, en millisecondes. |
| Débit de lecture du stockage Aurora | E/S du disque | Octets par seconde | os.diskIO.auroraStorage.readThroughput | Quantité de débit réseau utilisée par les demandes adressées au cluster DB, en octets par seconde. |
| Système de stockage Aurora Write IOs PS | E/S du disque | Demandes par seconde | OS.Diskio.AuroraStorage.Write PS IOs | Nombre d’opérations d’écriture par seconde. |
| Latence d’écriture de stockage Aurora | E/S du disque | Millisecondes | os.diskIO.auroraStorage.writeLatency | Latence moyenne d'une I/O demande d'écriture vers le stockage Aurora, en millisecondes. |
| Débit d’écriture de stockage Aurora | E/S du disque | Octets par seconde | os.diskIO.auroraStorage.writeThroughput | Quantité de débit réseau utilisée par les réponses du cluster DB, en octets par seconde. |
| Longueur file d’attente moyenne Rdstemp | E/S du disque | Requêtes | OS.Diskio.RDSTEMP. avgQueueLen | Le nombre de demandes en attente dans la file d'attente de l' I/O appareil. |
| Taille demande moyenne Rdstemp | E/S du disque | Requêtes | OS.Diskio.RDSTEMP. avgReqSz | Le nombre de demandes en attente dans la file d'attente de l' I/O appareil. |
| Rdstemp en attente | E/S du disque | Millisecondes | os.diskIO.rdstemp.await | Nombre de millisecondes requises pour répondre aux requêtes, y compris le temps d’attente et le temps de service. |
| Restemp Read OS IOs | E/S du disque | Requêtes | os.diskio.rdstemp.Lire PS IOs | Nombre d’opérations de lecture par seconde. |
| Ko de lecture Rdstemp | E/S du disque | Kilooctets | os.diskIO.rdstemp.readKb | Nombre total de kilo-octets lus. |
| PS de Ko de lecture Rdstemp | E/S du disque | Kilooctets par seconde | os.diskIO.rdstemp.readKbPS | Nombre de kilo-octets lus par seconde. |
| PS Rrqm Rdstemp | E/S du disque | Demandes par seconde | os.diskIO.rdstemp.rrqmPS | Nombre de requêtes de lecture fusionnées mises en file d’attente par seconde. |
| TPS Rdstemp | E/S du disque | Transactions par seconde | os.diskIO.rdstemp.tps | Le nombre de I/O transactions par seconde. |
| Utilitaire Rdstemp | E/S du disque | Pourcentage | os.diskIO.rdstemp.util | Pourcentage de temps UC pendant lequel les requêtes ont été émises. |
| Système d'exploitation Restemp Write IOs | E/S du disque | Demandes par seconde | os.diskio.RDStemp.Write PS IOs | Nombre d’opérations d’écriture par seconde. |
| Ko d’écriture Rdstemp | E/S du disque | Kilooctets | os.diskIO.rdstemp.writeKb | Nombre total de kilo-octets écrits. |
| PS Ko d’écriture Rdstemp | E/S du disque | Kilooctets par seconde | os.diskIO.rdstemp.writeKbPS | Nombre de kilo-octets écrits par seconde. |
| PS Wrqm Rdstemp | E/S du disque | Demandes par seconde | os.diskIO.rdstemp.wrqmPS | Nombre de requêtes d’écriture fusionnées mises en file d’attente par seconde. |
| Bloqué | Tâches | Tâches | os.tasks.blocked | Nombre de tâches bloquées. |
| En cours d’exécution | Tâches | Tâches | os.tasks.running | Nombre de tâches en cours d’exécution. |
| En veille | Tâches | Tâches | os.tasks.sleeping | Nombre de tâches en veille. |
| Arrêté(e) | Tâches | Tâches | os.tasks.stopped | Nombre de tâches arrêtées. |
| Total | Tâches | Tâches | os.tasks.total | Nombre total de tâches. |
| Zombie | Tâches | Tâches | os.tasks.zombie | Nombre de tâches enfant inactives avec une tâche parent active. |
| Un | Minute moyenne de charge | Processus | os. loadAverageMinute.un | Nombre de processus demandant du temps UC au cours de la dernière minute. |
| Quinze | Minute moyenne de charge | Processus | os. loadAverageMinute.quinze | Nombre de processus demandant du temps UC au cours des 15 dernières minutes. |
| Cinq | Minute moyenne de charge | Processus | os. loadAverageMinute.cinq | Nombre de processus demandant du temps UC au cours des 5 dernières minutes. |
| Mis en cache | Swap | Kilooctets | os.swap.cached | Quantité de mémoire d’échange, en kilo-octets, utilisée en tant que mémoire cache. |
| Free | Swap | Kilooctets | os.swap.free | Quantité de mémoire d’échange libre, en kilo-octets. |
| Dans | Swap | Kilooctets | os.swap.in | Quantité de mémoire, en kilo-octets, échangée depuis le disque. |
| Sortie | Swap | Kilooctets | os.swap.out | Quantité de mémoire, en kilo-octets, échangée vers le disque. |
| Total | Swap | Kilooctets | os.swap.total | Quantité totale de mémoire d’échange disponible, en kilo-octets. |
| Nombre maximum de fichiers | Système de fichiers | Fichiers | os.fileSys.maxFiles | Nombre maximal de fichiers pouvant être créés pour le système de fichiers sur tous les volumes de stockage. |
| Fichiers utilisés | Système de fichiers | Fichiers | os.fileSys.usedFiles | Nombre de fichiers du système de fichiers sur tous les volumes de stockage. |
| Pourcentage de fichiers utilisés | Système de fichiers | Fichiers | Système d'exploitation .FileSys. usedFilePercent | Pourcentage de fichiers disponibles utilisés sur tous les volumes de stockage. |
| Pourcentage utilisé | Système de fichiers | Pourcentage | os.fileSys.usedPercent | Pourcentage d'espace disque du système de fichiers utilisé sur tous les volumes de stockage. |
| Utilisé | Système de fichiers | Kilooctets | os.fileSys.used | Quantité d'espace disque utilisée par les fichiers du système de fichiers sur tous les volumes de stockage, en kilo-octets. |
| Total | Système de fichiers | Kilooctets | os.fileSys.total | Espace disque total disponible pour le système de fichiers sur tous les volumes de stockage, en kilo-octets. |
| Nombre maximum de fichiers | Système de fichiers | Fichiers | Système d'exploitation .FileSys. Fichiers .max | Nombre maximal de fichiers pouvant être créés pour le volume de stockage. |
| Fichiers utilisés | Système de fichiers | Fichiers | Système d'exploitation .FileSys. Fichiers .Used | Nombre de fichiers dans le volume de stockage. |
| Pourcentage de fichiers utilisés | Système de fichiers | Fichiers | Système d'exploitation .FileSys. . usedFilePercent | Pourcentage de fichiers disponibles utilisés dans le volume de stockage. |
| Pourcentage utilisé | Système de fichiers | Pourcentage | Système d'exploitation .FileSys. . Pourcentage utilisé | Pourcentage de l'espace disque du volume de stockage utilisé. |
| Utilisé | Système de fichiers | Kilooctets | Système d'exploitation .FileSys. .utilisé | Quantité d'espace disque utilisée par les fichiers du volume de stockage, en kilo-octets. |
| Total | Système de fichiers | Kilooctets | Système d'exploitation .FileSys. .total | Espace disque total disponible dans le volume de stockage, en kilo-octets. |
| Rx | Réseau | Octets par seconde | os.network.rx | Nombre d’octets reçus par seconde. |
| Tx | Réseau | Octets par seconde | os.network.tx | Nombre d’octets téléchargés par seconde. |
| Utilisation d’ACU | Général | Pourcentage | os.general.acuUtilization | Pourcentage de la capacité actuelle par rapport à la capacité maximale configurée. |
| ACU configurée max. | Général | ACUs | os.general. maxConfiguredAcu | Capacité maximale configurée par l'utilisateur, en unités de capacité Aurora (ACUs). |
| ACU configurée min. | Général | ACUs | os.general. minConfiguredAcu | La capacité minimale configurée par l'utilisateur, en ACUs. |
| Num VCPUs | Général | v CPUs | os.general.num VCPUs | Le nombre de virtual CPUs (vCPUs) pour l'instance de base de données. |
| Capacité de base de données sans serveur | Général | ACUs | os.general. serverlessDatabaseCapacity | La capacité actuelle de l'instance, en ACUs. |
## Compteurs Performance Insights pour Aurora MySQL
Les compteurs de base de données suivants sont disponibles avec Performance Insights pour Aurora MySQL.
**Topics**
+ [Compteurs natifs pour Aurora MySQL](#USER_PerfInsights_Counters.Aurora_MySQL.Native)
+ [Compteurs non natifs pour Aurora MySQL](#USER_PerfInsights_Counters.Aurora_MySQL.NonNative)
### Compteurs natifs pour Aurora MySQL
Les métriques natives sont définies par le moteur de base de données et non par Amazon Aurora. Vous trouverez les définitions de ces métriques natives dans [Variables d’état de serveur](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-status-variables.html), dans la documentation sur MySQL.
| Compteur | Type | Unité | Métrique |
| --- | --- | --- | --- |
| Com\$1analyze | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Com\$1analyze |
| Com\$1optimize | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Com\$1optimize |
| Com\$1select | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Com\$1select |
| Innodb\$1rows\$1deleted | SQL | Lignes par seconde | db.SQL.Innodb\$1rows\$1deleted |
| Innodb\$1rows\$1inserted | SQL | Lignes par seconde | db.SQL.Innodb\$1rows\$1inserted |
| Innodb\$1rows\$1read | SQL | Lignes par seconde | db.SQL.Innodb\$1rows\$1read |
| Innodb\$1rows\$1updated | SQL | Lignes par seconde | db.SQL.Innodb\$1rows\$1updated |
| Requêtes | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Queries |
| Questions | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Questions |
| Select\$1full\$1join | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Select\$1full\$1join |
| Select\$1full\$1range\$1join | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Select\$1full\$1range\$1join |
| Select\$1range | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Select\$1range |
| Select\$1range\$1check | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Select\$1range\$1check |
| Select\$1scan | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Select\$1scan |
| Slow\$1queries | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Slow\$1queries |
| Sort\$1merge\$1passes | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Sort\$1merge\$1passes |
| Sort\$1range | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Sort\$1range |
| Sort\$1rows | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Sort\$1rows |
| Sort\$1scan | SQL | Requêtes par seconde | db.SQL.Sort\$1scan |
| Total\$1query\$1time | SQL | Millisecondes | db.SQL.Total\$1query\$1time |
| Table\$1locks\$1immediate | Locks | Demandes par seconde | db.Locks.Table\$1locks\$1immediate |
| Table\$1locks\$1waited | Locks | Demandes par seconde | db.Locks.Table\$1locks\$1waited |
| Innodb\$1row\$1lock\$1time | Locks | Millisecondes (moyenne) | db.Locks.Innodb\$1row\$1lock\$1time |
| Aborted\$1clients | Users | Connexions | db.Users.Aborted\$1clients |
| Aborted\$1connects | Users | Connexions | db.Users.Aborted\$1connects |
| Connexions | Users | Connexions | db.Users.Connections |
| External\$1threads\$1connected | Users | Connexions | db.Users.External\$1threads\$1connected |
| max\$1connections | Users | Connexions | db.Users.max\$1connections |
| Threads\$1connected | Users | Connexions | db.Users.Threads\$1connected |
| Threads\$1created | Users | Connexions | db.Users.Threads\$1created |
| Threads\$1running | Users | Connexions | db.Users.Threads\$1running |
| Created\$1tmp\$1disk\$1tables | Temp | Tables par seconde | db.Temp.Created\$1tmp\$1disk\$1tables |
| Created\$1tmp\$1tables | Temp | Tables par seconde | db.Temp.Created\$1tmp\$1tables |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1data | Cache | Pages | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1data |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1total | Cache | Pages | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1total |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests | Cache | Pages par seconde | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1reads | Cache | Pages par seconde | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1reads |
| Opened\$1tables | Cache | Tables | db.Cache.Opened\$1tables |
| Opened\$1table\$1definitions | Cache | Tables | db.Cache.Opened\$1table\$1definitions |
| Qcache\$1hits | Cache | Requêtes | db.Cache.Qcache\$1hits |
### Compteurs non natifs pour Aurora MySQL
Les métriques de compteur non natif sont des compteurs définis par Amazon RDS. Une métrique non native peut être obtenue avec une requête spécifique. Il peut également s’agir d’une métrique dérivée, pour laquelle deux compteurs natifs ou plus sont utilisés dans les calculs de rapport, de taux d’accès ou de latences.
| Compteur | Type | Unité | Métrique | Description | Définition |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| active\$1transactions | Transactions | db.Transactions.active\$1transactions | Nombre total de transactions actives. | SELECT COUNT(1) AS active\$1transactions FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1TRX |
| innodb\$1buffer\$1pool\$1hit\$1rate | Cache | db.Cache.innoDB\$1buffer\$1pool\$1hit\$1rate | Pourcentage de lectures pouvant être réalisées par InnoDB à partir du groupe de mémoires tampons. | 100 \$1 innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests / (innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests \$1 innodb\$1buffer\$1pool\$1reads) |
| innodb\$1buffer\$1pool\$1hits | Cache | Pages par seconde | db.Cache.innoDB\$1buffer\$1pool\$1hits | Nombre de lectures pouvant être réalisées par InnoDB à partir du groupe de mémoires tampons. | innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests - innodb\$1buffer\$1pool\$1reads |
| innodb\$1buffer\$1pool\$1usage | Cache | Pourcentage | db.Cache.innoDB\$1buffer\$1pool\$1usage | Pourcentage du groupe de mémoires tampons InnoDB contenant des données (pages). Cette valeur peut varier lors de l’utilisation de tables compressées. Pour plus d’informations, consultez les informations relatives à `Innodb_buffer_pool_pages_data` et `Innodb_buffer_pool_pages_total` dans [Variables d’état de serveur](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-status-variables.html), dans la documentation sur MySQL. | Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1data / Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1total \$1 100.0 |
| innodb\$1deadlocks | Locks | db.Locks.innodb\$1deadlocks | Nombre total de blocages. | SELECT COUNT AS innodb\$1deadlocks FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='lock\$1deadlocks' |
| innodb\$1lock\$1timeouts | Locks | db.Locks.innodb\$1lock\$1timeouts | Nombre total de blocages ayant expiré. | SELECT COUNT AS innodb\$1lock\$1timeouts FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='lock\$1timeouts' |
| innodb\$1row\$1lock\$1waits | Locks | db.Locks.innodb\$1row\$1lock\$1waits | Nombre total de verrouillages de ligne ayant entraîné une attente. | SELECT COUNT AS innodb\$1row\$1lock\$1waits FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='lock\$1row\$1lock\$1waits' |
| innodb\$1rows\$1changed | SQL | db.SQL.innodb\$1rows\$1changed | Nombre total d’opérations de ligne InnoDB. | db.SQL.Innodb\$1rows\$1inserted \$1 db.SQL.Innodb\$1rows\$1deleted \$1 db.SQL.Innodb\$1rows\$1updated |
| query\$1cache\$1hit\$1rate | Cache | Pourcentage | db.Cache.query\$1cache\$1hit\$1rate | Taux d’accès au cache (de requête) de l’ensemble de résultats MySQL. | Qcache\$1hits / (QCache\$1hits \$1 Com\$1select) \$1 100 |
| temp\$1disk\$1tables\$1percent | Temp | db.Temp.temp\$1disk\$1tables\$1percent | Pourcentage de tables temporaires créées sur le disque par le serveur lors de l’exécution d’instructions. | (db.Temp.Created\$1tmp\$1disk\$1tables / db.Temp.Created\$1tmp\$1tables) \$1 100 |
| trx\$1rseg\$1history\$1len | Transactions | Aucune | db.Transactions.trx\$1rseg\$1history\$1len | Liste des pages du journal des annulations pour les transactions validées qui est gérée par le système de transactions InnoDB pour implémenter le contrôle de simultanéité multiversion. Pour plus d’informations sur les détails des enregistrements du journal d’annulation, consultez [https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-multi-versioning.html](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-multi-versioning.html) dans la documentation MySQL. | SELECT COUNT AS trx\$1rseg\$1history\$1len FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='trx\$1rseg\$1history\$1len' |
## Compteurs Performance Insights pour Aurora PostgreSQL
Les compteurs de base de données suivants sont disponibles avec Performance Insights pour Aurora PostgreSQL.
**Topics**
+ [Compteurs natifs pour Aurora PostgreSQL](#USER_PerfInsights_Counters.Aurora_PostgreSQL.Native)
+ [Compteurs non natifs pour Aurora PostgreSQL](#USER_PerfInsights_Counters.Aurora_PostgreSQL.NonNative)
### Compteurs natifs pour Aurora PostgreSQL
Les métriques natives sont définies par le moteur de base de données et non par Amazon Aurora. La section [Viewing Statistics](https://www.postgresql.org/docs/current/monitoring-stats.html#MONITORING-STATS-VIEWS) de la documentation PostgreSQL fournit les définitions de ces métriques natives.
| Compteur | Type | Unité | Métrique |
| --- | --- | --- | --- |
| tup\$1deleted | SQL | Tuples par seconde | db.SQL.tup\$1deleted |
| tup\$1fetched | SQL | Tuples par seconde | db.SQL.tup\$1fetched |
| tup\$1inserted | SQL | Tuples par seconde | db.SQL.tup\$1inserted |
| tup\$1returned | SQL | Tuples par seconde | db.SQL.tup\$1returned |
| tup\$1updated | SQL | Tuples par seconde | db.SQL.tup\$1updated |
| blks\$1hit | Cache | Blocs par seconde | db.Cache.blks\$1hit |
| buffers\$1alloc | Cache | Blocs par seconde | db.Cache.buffers\$1alloc |
| buffers\$1checkpoint | Checkpoint | Blocs par seconde | db.Checkpoint.buffers\$1checkpoint |
| checkpoints\$1req | Checkpoint | Points de contrôle par minute | db.Checkpoint.checkpoints\$1req |
| checkpoint\$1sync\$1time | Checkpoint | Millisecondes par point de contrôle | db.Checkpoint.checkpoint\$1sync\$1time |
| checkpoints\$1timed | Checkpoint | Points de contrôle par minute | db.Checkpoint.checkpoints\$1timed |
| checkpoint\$1write\$1time | Checkpoint | Millisecondes par point de contrôle | db.Checkpoint.checkpoint\$1write\$1time |
| maxwritten\$1clean | Checkpoint | Arrêts de nettoyage Bgwriter par minute | db.Checkpoint.maxwritten\$1clean |
| deadlocks | Concurrency | Blocages par minute | db.Concurrency.deadlocks |
| blk\$1read\$1time | I/O | Millisecondes | db.IO.blk\$1read\$1time |
| blks\$1read | I/O | Blocs par seconde | db.IO.blks\$1read |
| buffers\$1backend | I/O | Blocs par seconde | db.IO.buffers\$1backend |
| buffers\$1backend\$1fsync | I/O | Blocs par seconde | db.IO.buffers\$1backend\$1fsync |
| buffers\$1clean | I/O | Blocs par seconde | db.IO.buffers\$1clean |
| temp\$1bytes | Temp | Octets par seconde | db.Temp.temp\$1bytes |
| temp\$1files | Temp | Fichiers par minute | db.Temp.temp\$1files |
| xact\$1commit | Transactions | Validations par seconde | db.Transactions.xact\$1commit |
| xact\$1rollback | Transactions | Restaurations par seconde | db.Transactions.xact\$1rollback |
| numbackends | User | Connexions | db.User.numbackends |
| archived\$1count | WAL | Fichiers par minute | db.WAL.archived\$1count |
### Compteurs non natifs pour Aurora PostgreSQL
Les métriques de compteur non natif sont des compteurs définis par Amazon Aurora. Une métrique non native peut être obtenue avec une requête spécifique. Il peut également s’agir d’une métrique dérivée, pour laquelle deux compteurs natifs ou plus sont utilisés dans les calculs de rapport, de taux d’accès ou de latences.
| Compteur | Type | Unité | Métrique | Description | Définition |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| checkpoint\$1sync\$1latency | Checkpoint | Millisecondes | db.Checkpoint.checkpoint\$1sync\$1latency | Durée totale consacrée à la partie du traitement de point de contrôle où les fichiers sont synchronisés sur le disque. | checkpoint\$1sync\$1time / (checkpoints\$1timed \$1 checkpoints\$1req) |
| checkpoint\$1write\$1latency | Checkpoint | Millisecondes | db.Checkpoint.checkpoint\$1write\$1latency | Durée totale consacrée à la partie du traitement de point de contrôle où les fichiers sont écrits sur le disque. | checkpoint\$1write\$1time / (checkpoints\$1timed \$1 checkpoints\$1req) |
| local\$1blks\$1read | I/O | Blocs | db.IO.local\$1blks\$1read | Nombre total de blocs locaux lus. | Non applicable |
| local\$1blk\$1read\$1time | I/O | Millisecondes | db.IO.local\$1blk\$1read\$1time | Si track\$1io\$1timing est activé, le temps total passé à lire des blocs de fichiers de données locaux est enregistré en millisecondes, sinon la valeur est nulle. Pour plus d’informations, consultez [track\$1io\$1timing](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-statistics.html#GUC-TRACK-IO-TIMING). | Non applicable |
| num\$1blocked\$1sessions | Locks | db.Locks.num\$1blocked\$1sessions | Nombre de sessions bloquées. | – |
| orcache\$1blks\$1hit | I/O | Requêtes | db.IO.orcache\$1blks\$1hit | Nombre total de blocs partagés accessibles à partir du cache Optimized Reads. | Non applicable |
| orcache\$1blk\$1read\$1time | I/O | Millisecondes | db.IO.orcache\$1blk\$1read\$1time | Si track\$1io\$1timing est activé, le temps total passé à lire des blocs de fichiers de données à partir du cache Optimized Reads est enregistré en millisecondes, sinon la valeur est nulle. Pour plus d’informations, consultez [track\$1io\$1timing](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-statistics.html#GUC-TRACK-IO-TIMING). | Non applicable |
| read\$1latency | I/O | Millisecondes | db.IO.read\$1latency | Durée consacrée à la lecture des blocs de fichier de données par les systèmes dorsaux dans cette instance. | blk\$1read\$1time / blks\$1read |
| storage\$1blks\$1read | I/O | Blocs | db.IO.storage\$1blks\$1read | Nombre total de blocs partagés lus à partir du stockage Aurora. | Non applicable |
| storage\$1blk\$1read\$1time | I/O | Millisecondes | db.IO.storage\$1blk\$1read\$1time | Si track\$1io\$1timing est activé, le temps total passé à lire des blocs de fichiers de données à partir du stockage Aurora est enregistré en millisecondes, sinon la valeur est nulle. Pour plus d’informations, consultez [track\$1io\$1timing](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-statistics.html#GUC-TRACK-IO-TIMING). | Non applicable |
| num\$1blocked\$1sessions | Locks | db.Locks.num\$1blocked\$1sessions | Nombre de sessions bloquées. | – |
| active\$1count | State | Séances | db.state.active\$1count | Nombre de sessions dans l’état active. | Non applicable |
| idle\$1count | State | Séances | db.state.idle\$1count | Nombre de sessions dans l’état idle. | Non applicable |
| idle\$1in\$1transaction\$1aborted\$1count | State | Séances | db.state.idle\$1in\$1transaction\$1aborted\$1count | Nombre de sessions dans l’état idle in transaction (aborted). | Non applicable |
| idle\$1in\$1transaction\$1count | State | Séances | db.state.idle\$1in\$1transaction\$1count | Nombre de sessions dans l’état idle in transaction. | Non applicable |
| idle\$1in\$1transaction\$1max\$1time | State | Secondes | db.state.idle\$1in\$1transaction\$1max\$1time | Durée de la transaction la plus longue dans l’état idle in transaction, en secondes. | Non applicable |
| logical\$1reads | SQL | Blocs | db.SQL.logical\$1reads | Nombre total de blocs ayant trouvé une correspondance et lus. | blks\$1hit \$1 blks\$1read |
| queries\$1started | SQL | Requêtes | db.SQL.queries | Nombre de requêtes lancées. | Non applicable |
| queries\$1finished | SQL | Requêtes | db.SQL.queries | Nombre de requêtes terminées. | Non applicable |
| total\$1query\$1time | SQL | Millisecondes | db.SQL.total\$1query\$1time | Temps total passé à exécuter des instructions, en millisecondes. | Non applicable |
| active\$1transactions | Transactions | Transactions | db.Transactions.active\$1transactions | Nombre de transactions actives. | Non applicable |
| blocked\$1transactions | Transactions | Transactions | db.Transactions.blocked\$1transactions | Nombre de transactions bloquées. | Non applicable |
| commit\$1latency | Transactions | Microsecondes | db.Transactions.commit\$1latency | Durée moyenne des opérations de validation. | db.Transactions.duration\$1commits / db.Transactions.xact\$1commit |
| duration\$1commits | Transactions | Millisecondes | db.Transactions.duration\$1commits | Temps total de transaction passé au cours de la dernière minute, en millisecondes. | Non applicable |
| max\$1used\$1xact\$1ids | Transactions | Transactions | db.Transactions.max\$1used\$1xact\$1ids | Nombre de transactions qui n’ont pas été l’objet d’une opération vacuum. | Non applicable |
| oldest\$1inactive\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | Transactions | Length | db.Transactions.oldest\$1inactive\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | Âge de la transaction la plus ancienne dans un emplacement de réplication logique inactif. | Non applicable |
| oldest\$1active\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | Transactions | Length | db.Transactions.oldest\$1active\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | Âge de la transaction la plus ancienne dans un emplacement de réplication logique actif. | Non applicable |
| oldest\$1reader\$1feedback\$1xid\$1age | Transactions | Length | db.Transactions.oldest\$1reader\$1feedback\$1xid\$1age | Âge de la transaction la plus ancienne d’une transaction de longue durée sur une instance de lecteur Aurora ou une instance de lecteur de base de données globale Aurora. | Non applicable |
| oldest\$1prepared\$1transaction\$1xid\$1age | Transactions | Length | db.Transactions.oldest\$1prepared\$1transaction\$1xid\$1age | Âge de la plus ancienne transaction préparée. | Non applicable |
| oldest\$1running\$1transaction\$1xid\$1age | Transactions | Length | db.Transactions.oldest\$1running\$1transaction\$1xid\$1age | Âge de la transaction en cours d’exécution la plus ancienne. | Non applicable |
| max\$1connections | Utilisateurs | Utilisateurs | db.User.max\$1connections | Nombre maximum de connexions autorisées pour une base de données, tel que configuré dans le paramètre max\$1connections. | Non applicable |
| total\$1auth\$1attempts | Utilisateurs | Utilisateurs | db.User.total\$1auth\$1attempts | Nombre de tentatives de connexion à cette instance. | Non applicable |
| archive\$1failed\$1count | WAL | Fichiers par minute | db.WAL.archive\$1failed\$1count | Nombre de tentatives infructueuses d’archivage de fichiers WAL, en fichiers par minute. | Non applicable |
# Statistiques SQL pour Performance Insights
Les *statistiques SQL* sont des métriques liées aux performances des requêtes SQL qui sont collectées par Performance Insights. Performance Insights collecte des statistiques pour chaque seconde d’exécution d’une requête et pour chaque appel SQL. Les statistiques SQL sont une moyenne pour la plage de temps sélectionnée.
Un récapitulatif SQL est un composite de toutes les requêtes ayant un modèle donné mais n’ayant pas nécessairement les mêmes valeurs littérales. Le récapitulatif remplace les valeurs littérales par un point d’interrogation. Par exemple, `SELECT * FROM emp WHERE lname= ?`. Ce récapitulatif peut inclure les requêtes enfant suivantes :
```
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Sanchez'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Olagappan'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Wu'
```
Tous les moteurs prennent en charge les statistiques SQL pour les requêtes récapitulatives.
Pour obtenir les informations de prise en charge de la région, du moteur de base de données et de la classe d’instance pour cette fonctionnalité, consultez [Support du moteur de base de données , des régions et des classes d'instance Amazon Aurora pour les fonctionnalités Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport).
**Topics**
+ [Statistiques SQL pour Aurora MySQL](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.md)
+ [Statistiques SQL pour Aurora PostgreSQL](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.md)
# Statistiques SQL pour Aurora MySQL
Aurora MySQL collectent des statistiques SQL uniquement au niveau du récapitulatif. Aucune statistique n’est affichée au niveau de l’instruction.
**Topics**
+ [Statistiques récapitulatives pour Aurora MySQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.truncation)
+ [Statistiques à la seconde pour Aurora MySQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.per-second)
+ [Statistiques par l’appel pour Aurora MySQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.truncation.per-call)
+ [Statistiques principales pour Aurora MySQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.primary)
## Statistiques récapitulatives pour Aurora MySQL
Performance Insights collecte des statistiques de synthèse SQL à partir de la table `events_statements_summary_by_digest`. La table `events_statements_summary_by_digest` est gérée par votre base de données.
La table récapitulative n’a pas de politique d’éviction. Lorsque le tableau est plein, le message suivant s' AWS Management Console affiche :
```
Performance Insights is unable to collect SQL Digest statistics on new queries because the table events_statements_summary_by_digest is full.
Please truncate events_statements_summary_by_digest table to clear the issue. Check the User Guide for more details.
```
Dans ce cas, Aurora MySQL n’assure pas le suivi des requêtes SQL. Pour résoudre ce problème, Performance Insights tronque automatiquement la table de synthèse lorsque les deux conditions suivantes sont remplies :
+ La table est pleine.
+ Performance Insights gère automatiquement le schéma de performance.
Pour la gestion automatique, le paramètre `performance_schema` doit être défini sur `0` et la **Source** ne doit pas être définie sur `user`. Si Performance Insights ne gère pas automatiquement le schéma de performance, consultez [Présentation du schéma de performance pour Performance Insights sur Aurora MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md).
Dans le AWS CLI, vérifiez la source d'une valeur de paramètre en exécutant la [describe-db-parameters](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/describe-db-parameters.html)commande.
## Statistiques à la seconde pour Aurora MySQL
Les statistiques SQL suivantes sont disponibles pour les clusters de bases de données Aurora MySQL.
| Métrique | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.count\$1star\$1per\$1sec | Appels à la seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1timer\$1wait\$1per\$1sec | Latence moyenne par seconde (en ms) |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1full\$1join\$1per\$1sec | Sélections de jointures complètes par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1range\$1check\$1per\$1sec | Sélections de vérifications de plages par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1scan\$1per\$1sec | Sélections d’analyses par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1merge\$1passes\$1per\$1sec | Tris de transmissions de fusion par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1scan\$1per\$1sec | Tris d’analyses par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1range\$1per\$1sec | Tris de plages par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1rows\$1per\$1sec | Tris de lignes par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1affected\$1per\$1sec | Lignes affectées par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1examined\$1per\$1sec | Lignes examinées par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1sent\$1per\$1sec | Lignes envoyées par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1disk\$1tables\$1per\$1sec | Créations de tables de disques temporaires par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1tables\$1per\$1sec | Créations de tables temporaires par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1lock\$1time\$1per\$1sec | Temps de verrouillage par seconde (en millisecondes) |
## Statistiques par l’appel pour Aurora MySQL
Les métriques suivantes fournissent les statistiques par appel pour une instruction SQL.
| Métrique | Unité |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1timer\$1wait\$1per\$1call | Latence moyenne par appel (en millisecondes) |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1full\$1join\$1per\$1call | Sélections de jointures complètes par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1range\$1check\$1per\$1call | Sélections de vérifications de plages par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1scan\$1per\$1call | Sélections d’analyses par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1merge\$1passes\$1per\$1call | Tris de transmissions de fusion par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1scan\$1per\$1call | Tris d’analyses par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1range\$1per\$1call | Tris de plages par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1rows\$1per\$1call | Tris de lignes par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1affected\$1per\$1call | Lignes affectées par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1examined\$1per\$1call | Lignes examinées par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1sent\$1per\$1call | Lignes envoyées par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1disk\$1tables\$1per\$1call | Créations de tables de disques temporaires par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1tables\$1per\$1call | Créations de tables temporaires par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1lock\$1time\$1per\$1call | Temps de verrouillage par appel (en ms) |
## Statistiques principales pour Aurora MySQL
Les statistiques SQL suivantes sont disponibles pour les clusters de bases de données Aurora MySQL.
| Métrique | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.count\$1star | Appels |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1timer\$1wait | Temps d’attente (en ms) |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1full\$1join | Sélection de jointures complètes |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1range\$1check | Sélection des vérifications de plage |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1scan | Sélection des analyses |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1merge\$1passes | Tri des transmissions de fusion |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1scan | Tris des analyses |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1range | Tri des plages |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1rows | Tri des lignes |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1affected | Lignes concernées |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1examined | Lignes examinées |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1sent | Lignes envoyées |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1disk\$1tables | Tables de disques temporaires créées |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1tables | Tables temporaires créées |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1lock\$1time | Temps de verrouillage (en ms) |
# Statistiques SQL pour Aurora PostgreSQL
Pour chaque appel SQL et pour chaque seconde d’exécution d’une requête, Performance Insights collecte des statistiques SQL. Tous les moteurs Aurora collectent des statistiques uniquement au niveau des récapitulatifs.
Vous trouverez ci-dessous des informations sur les statistiques de niveau récapitulatif pour Aurora PostgreSQL.
**Topics**
+ [Statistiques récapitulatives pour Aurora PostgreSQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.digest)
+ [Statistiques récapitulatives à la seconde pour Aurora PostgreSQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.per-second)
+ [Statistiques récapitulatives par appel pour Aurora PostgreSQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.per-call)
+ [Statistiques principales pour Aurora PostgreSQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.primary)
## Statistiques récapitulatives pour Aurora PostgreSQL
Pour afficher les statistiques récapitulatives SQL, la bibliothèque `pg_stat_statements` doit être chargée. Pour les clusters de bases de données Aurora PostgreSQL compatibles avec PostgreSQL 10, cette bibliothèque est chargée par défaut. Pour les clusters de bases de données Aurora PostgreSQL compatibles avec PostgreSQL 9.6, vous devez activer cette bibliothèque manuellement. Pour l’activer manuellement, ajoutez `pg_stat_statements` à `shared_preload_libraries` dans le groupe de paramètres de base de données associé à l’instance de base de données. Puis, redémarrez votre instance de base de données. Pour plus d’informations, consultez [Groupes de paramètres pour Amazon Aurora](USER_WorkingWithParamGroups.md).
**Note**
Performance Insights peut uniquement collecter des statistiques pour les requêtes non tronquées dans `pg_stat_activity`. Par défaut, les bases de données PostgreSQL tronquent les requêtes de plus de 1 024 octets. Pour augmenter la taille de la requête, modifiez le paramètre `track_activity_query_size` dans le groupe de paramètres de base de données associé à votre instance de base de données. Lorsque vous modifiez ce paramètre, un redémarrage d’instance de base de données est obligatoire.
## Statistiques récapitulatives à la seconde pour Aurora PostgreSQL
Les statistiques récapitulatives SQL suivantes sont disponibles pour les instances de base de données Aurora PostgreSQL.
| Métrique | Unité |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.calls\$1per\$1sec | Appels par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1per\$1sec | Lignes par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1time\$1per\$1sec | Exécutions actives moyennes par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1hit\$1per\$1sec | Accès en masse par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1read\$1per\$1sec | Lectures en masse par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1dirtied\$1per\$1sec | Blocs salis par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1written\$1per\$1sec | Écritures en masse par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1hit\$1per\$1sec | Nombre de blocs locaux par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1read\$1per\$1sec | Lectures par bloc local par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1dirtied\$1per\$1sec | Bloc local sale par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1written\$1per\$1sec | Écritures par bloc local par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1written\$1per\$1sec | Écritures temporaires par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1read\$1per\$1sec | Lectures temporaires par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1read\$1time\$1per\$1sec | Lectures simultanées moyennes par seconde |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1write\$1time\$1per\$1sec | Écritures simultanées moyennes par seconde |
## Statistiques récapitulatives par appel pour Aurora PostgreSQL
Les métriques suivantes fournissent les statistiques par appel pour une instruction SQL.
| Métrique | Unité |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1per\$1call | Lignes par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.avg\$1latency\$1per\$1call | Latence moyenne par appel (en millisecondes) |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1hit\$1per\$1call | Accès en masse par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1read\$1per\$1call | Lectures en masse par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1written\$1per\$1call | Écritures en masse par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1dirtied\$1per\$1call | Blocs salis par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1hit\$1per\$1call | Nombre d’accès par bloc local par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1read\$1per\$1call | Lectures par bloc local par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1dirtied\$1per\$1call | Bloc local sale par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1written\$1per\$1call | Écritures de blocs locaux par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1written\$1per\$1call | Écritures de blocs temporaires par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1read\$1per\$1call | Lectures de blocs temporaires par appel |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1read\$1time\$1per\$1call | Temps de lecture par appel (en ms) |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1write\$1time\$1per\$1call | Temps d’écriture par appel (en ms) |
## Statistiques principales pour Aurora PostgreSQL
Les statistiques SQL suivantes sont disponibles pour les instances de base de données Aurora PostgreSQL.
| Métrique | Unit |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.calls | Appels |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows | Lignes |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1time | Temps total (en ms) |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1hit | Accès par blocs |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1read | Blocs lus |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1dirtied | Blocs sales |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1written | Écritures de blocs |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1hit | Accès par blocs locaux |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1read | Lectures de blocs locaux |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1dirtied | Blocs locaux sales |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1written | Écritures de blocs locaux |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1written | Écritures temporaires |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1read | Lectures temporaires |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1read\$1time | Lectures simultanées moyennes (en ms) |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1write\$1time | Écritures simultanées moyennes (en ms) |
Pour plus d’informations sur ces métriques, consultez [pg\$1stat\$1statements](https://www.postgresql.org/docs/current/pgstatstatements.html) dans la documentation PostgreSQL.
# Métriques du système d’exploitation dans la surveillance améliorée
Amazon Aurora fournit des métriques en temps réel pour le système d’exploitation sur lequel votre cluster de bases de données s’exécute. Aurora fournit les métriques issues de la surveillance améliorée à votre compte Amazon CloudWatch Logs. Les tableaux suivants répertorient les métriques du système d'exploitation disponibles avec Amazon CloudWatch Logs.
**Topics**
+ [Métriques de système d’exploitation pour Aurora](#USER_Monitoring-Available-OS-Metrics-RDS)
## Métriques de système d’exploitation pour Aurora
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.html)