Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
# Présentation de DevOps Guru for RDS
Vous trouverez ci-dessous un résumé des principaux avantages et fonctionnalités de DevOps Guru for RDS. Pour plus d'informations sur les informations et les anomalies, voir[DevOpsLes concepts du gourou](concepts.md).
**Topics**
+ [Avantages de DevOps Guru for RDS](working-with-rds.overview.benefits.md)
+ [Concepts clés pour le réglage des performances des bases de données](working-with-rds.overview.tuning.md)
+ [Concepts clés de DevOps Guru for RDS](working-with-rds.overview.definitions.md)
+ [Comment fonctionne DevOps Guru for RDS](working-with-rds.overview.how-it-works.md)
+ [Moteurs de base de données pris en charge](working-with-rds.overview.supported-engines.md)
# Avantages de DevOps Guru for RDS
Si vous êtes responsable d'une base de données Amazon RDS, vous ne savez peut-être pas qu'un événement ou une régression affectant cette base de données est en train de se produire. 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. Performance Insights, Enhanced Monitoring et Amazon CloudWatch collectent des données de télémétrie pour vos instances de base 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 pour les bases de données Amazon Aurora, consultez les sections [Surveillance de la charge de base de données avec Performance Insights sur Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.html) et [Surveillance 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*. Pour en savoir plus sur les données de télémétrie d'autres bases de données Amazon RDS, consultez les sections [Surveillance de la charge de base de données avec Performance Insights on Amazon Relational Database](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html) Service [et Surveillance des métriques du système d'exploitation avec surveillance améliorée](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring.OS.html) dans le guide de l'utilisateur *Amazon* RDS.
**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 les cas où les sessions connectées à la base de données n'effectuent pas de travail actif et peuvent bloquer les ressources de la base de données. 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 sur des analyses statistiques 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.
# Concepts clés pour le réglage des performances des bases de données
DevOpsGuru for RDS part du principe que vous connaissez quelques concepts de performance clés. Pour en savoir plus sur ces concepts, consultez [Overview of Performance Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon Aurora* ou [Overview of Performance Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon RDS*.
**Topics**
+ [Métriques](#working-with-rds.overview.tuning.metrics)
+ [Détection des problèmes](#working-with-rds.overview.tuning.problems)
+ [Charge de la base de données](#working-with-rds.overview.tuning.db-load)
+ [Événements d’attente](#working-with-rds.overview.tuning.waits)
## Métriques
Une métrique représente un ensemble de points de données ordonnés dans le temps. Envisagez une métrique comme une variable à surveiller et les points de données comme les valeurs de cette variable au fil du temps. Amazon RDS fournit des métriques en temps réel pour la base de données et pour le système d'exploitation (OS) sur lequel votre instance de base de données s'exécute. Vous pouvez consulter toutes les métriques du système et les informations de processus pour vos instances de base de données Amazon RDS sur la console Amazon RDS. DevOps Guru for RDS surveille et fournit des informations sur certaines de ces métriques. Pour plus d'informations, consultez [Surveillance des métriques dans un cluster Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/MonitoringAurora.html) ou [Surveillance des métriques dans une instance Amazon Relational Database Service](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Monitoring.html).
## Détection des problèmes
DevOpsGuru for RDS utilise des métriques de base de données et de système d'exploitation (OS) pour détecter les problèmes critiques de performance des bases de données, qu'ils soient imminents ou permanents. La détection des problèmes par DevOps Guru for RDS fonctionne principalement de deux manières :
+ Utilisation de seuils
+ Utilisation des anomalies
### Détecter les problèmes liés aux seuils
Les seuils sont les valeurs limites par rapport auxquelles les mesures surveillées sont évaluées. Vous pouvez considérer un seuil comme une ligne horizontale sur un graphique métrique qui sépare un comportement normal d'un comportement potentiellement problématique. DevOps Guru for RDS surveille des métriques spécifiques et crée des seuils en analysant les niveaux considérés comme potentiellement problématiques pour une ressource spécifique. DevOpsGuru for RDS crée ensuite des informations dans la console DevOps Guru lorsque de nouvelles valeurs métriques franchissent un seuil spécifié sur une période donnée de manière cohérente. Les informations contiennent des recommandations visant à éviter tout impact futur sur les performances des bases de données.
Par exemple, DevOps Guru for RDS peut surveiller le nombre de tables temporaires utilisant le disque sur une période de 15 minutes et créer un aperçu lorsque le taux de tables temporaires utilisant le disque par seconde est anormalement élevé. L'augmentation des niveaux d'utilisation des tables temporaires sur disque peut avoir un impact sur les performances de la base de données. En exposant cette situation avant qu'elle ne devienne critique, DevOps Guru for RDS vous aide à prendre des mesures correctives pour éviter les problèmes.
### Détecter les problèmes liés aux anomalies
Bien que les seuils constituent un moyen simple et efficace de détecter les problèmes de base de données, ils ne sont pas suffisants dans certains cas. Imaginons le cas où les valeurs métriques augmentent et se transforment régulièrement en comportements potentiellement problématiques en raison d'un processus connu, tel qu'un travail de reporting quotidien. Étant donné que de tels pics sont attendus, la création d'informations et de notifications pour chacun d'entre eux serait contreproductive et conduirait probablement à une lassitude face aux alertes.
Cependant, il est toujours nécessaire de détecter les pics très inhabituels, car des métriques beaucoup plus élevées que les autres ou qui durent beaucoup plus longtemps peuvent représenter de véritables problèmes de performance des bases de données. Pour répondre à ce problème, DevOps Guru for RDS surveille certaines métriques afin de détecter les cas où le comportement d'une métrique devient très inhabituel ou anormal. DevOpsGuru rapporte ensuite ces anomalies dans Insights.
Par exemple, DevOps Guru for RDS peut créer un aperçu lorsque la charge de base de données est non seulement élevée, mais qu'elle s'écarte également de manière significative de son comportement habituel, ce qui indique un ralentissement inattendu majeur des opérations de base de données. En reconnaissant uniquement les pics de charge anormaux dans les bases de données, DevOps Guru for RDS vous permet de vous concentrer sur les problèmes réellement importants.
## Charge de la base de données
Le concept clé pour le réglage des bases de données est la métrique *de charge de base de données (charge de base de données)*. La charge de base de données représente le niveau d'activité de votre base de données à un moment donné. Une augmentation de la charge de base de données signifie une augmentation de l'activité de la base de données.
Une *session de base de données* représente le dialogue d’une application avec une base de données relationnelle. Une *session active* est une session en cours d'exécution d'une demande de base de données. 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 soit lue en mémoire avant d'utiliser le processeur pendant la lecture des données de la page.
La `DBLoad` métrique de Performance Insights est mesurée en nombre *moyen de sessions actives (AAS)*. Pour calculer l'AAS, Performance Insights échantillonne le nombre de sessions actives chaque seconde. Pour une période donnée, l'AAS est le nombre total de sessions actives divisé par le nombre total d'échantillons. Une valeur AAS de 2 signifie qu'en moyenne, 2 sessions étaient actives dans les demandes à un moment donné.
L'activité au sein d'un entrepôt représente une bonne analogie avec la charge de base de données. Supposons qu'un entrepôt emploie 100 employés. Lorsqu'une commande est réceptionnée, elle traitée par un employés et les autres sont inactifs. Si 100 commandes ou plus arrivent, les 100 travailleurs exécutent les commandes simultanément. Si vous échantillonnez périodiquement le nombre d'employés actifs sur une période donnée, vous pouvez calculer le nombre moyen d'employés actifs. Le calcul montre qu'en moyenne, *N* employés sont occupés à traiter des commandes à un moment donné. Si la moyenne était de 50 employés hier et qu'elle est aujourd'hui de 75 employés, cela indique le niveau d'activité dans l'entrepôt a augmenté. De la même manière, la charge de la base de données augmente à mesure que l'activité de la session augmente.
Pour en savoir plus, consultez la section [Chargement de base](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) de données dans le *guide de l'utilisateur Amazon Aurora* ou [Chargement de base](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) de données dans le *guide de l'utilisateur Amazon RDS*.
## Événements d’attente
Un *événement d'attente* est un type d'instrumentation de base de données qui vous indique la ressource qu'une session de base de données attend pour pouvoir continuer. Lorsque Performance Insights compte les sessions actives pour calculer la charge de la base de données, il enregistre également les événements d'attente à l'origine de l'attente des sessions actives. Cette technique permet à Performance Insights de vous montrer quels événements d'attente contribuent à la charge de la base de données.
Chaque session active est soit en cours d’exécution au niveau du processeur soit en attente. Par exemple, les sessions consomment du processeur lorsqu'elles recherchent de la mémoire, effectuent un calcul ou exécutent du code procédural. Lorsque les sessions ne consomment pas de CPU, elles peuvent attendre la lecture d'un fichier de données ou l'écriture d'un journal. 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 essayez souvent de trouver les ressources que les sessions attendent. Par exemple, deux ou trois événements d'attente peuvent représenter 90 % de la charge de 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 pouvez découvrir la cause de ces attentes, vous pouvez essayer de remédier au problème.
Considérez l'analogie avec un magasinier. Une commande de livre est réceptionnée. L'employé peut être retardé dans le traitement de la commande. Par exemple, il se peut qu'un autre travailleur réapprovisionne actuellement les étagères ou qu'un chariot ne soit pas disponible. ou le système servant à saisir l'état des commandes se montre très lent. Plus le travailleur attend, plus la commande met du temps à être exécutée. L'attente fait naturellement partie du flux de travail de l'entrepôt, mais si le temps d'attente devient excessif, la productivité diminue. De la même manière, les attentes longues ou répétées d'une session peuvent dégrader les performances de la base de données.
Pour plus d'informations sur les événements d'attente dans Amazon Aurora, consultez les [sections Tuning with wait events for Aurora PostgreSQL](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraPostgreSQL.Tuning.html) [et Tuning with wait events for Aurora MySQL](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraMySQL.Managing.Tuning.html) dans le guide de l'utilisateur *Amazon Aurora*.
*Pour plus d'informations sur les événements d'attente dans d'autres bases de données Amazon RDS, consultez la section [Tuning with wait events for RDS for PostgreSQL](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/PostgreSQL.Tuning.html) dans le guide de l'utilisateur Amazon RDS.*
# Concepts clés de DevOps Guru for RDS
Un *aperçu* est généré par DevOps Guru lorsqu'il détecte un comportement anormal ou problématique dans vos applications opérationnelles. Un aperçu contient des anomalies pour une ou plusieurs ressources. Une *anomalie* représente une ou plusieurs mesures connexes détectées par DevOps Guru qui sont inattendues ou inhabituelles.
La sévérité d'un aperçu est *élevée*, *moyenne* ou *faible*. La gravité de l'aperçu est déterminée par l'anomalie la plus grave qui a contribué à la création de l'aperçu. Par exemple, si l'aperçu **AWS-ECS\$1 MemoryUtilization \$1and\$1others** inclut une anomalie de faible gravité et une autre de gravité élevée, la gravité globale de l'aperçu est élevée.
Si les instances de base de données Amazon RDS ont activé Performance Insights, DevOps Guru for RDS fournit une analyse détaillée et des recommandations concernant les anomalies associées à ces instances. Pour identifier une anomalie, DevOps Guru for RDS développe une base de référence pour les valeurs métriques de base de données. DevOpsGuru for RDS compare ensuite les valeurs métriques actuelles à la base de référence historique.
**Topics**
+ [Insights proactifs](#working-with-rds.overview.definitions.proactive)
+ [Insights réactifs](#working-with-rds.overview.definitions.reactive)
+ [Recommandations](#working-with-rds.overview.definitions.finding.recommendations)
## Insights proactifs
Un insight proactif vous permet de connaître un comportement problématique avant qu’il se produise. Il contient des anomalies avec des recommandations et des mesures connexes pour vous aider à résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
Chaque page d'information proactive fournit des informations détaillées sur une anomalie.
## Insights réactifs
Un insight réactif identifie un comportement anormal lorsqu’il se produit. Il contient des anomalies avec des recommandations, des indicateurs connexes et des événements pour vous aider à comprendre et à résoudre les problèmes dès maintenant.
### Anomalies causales
Une *anomalie causale* est une anomalie de premier niveau au sein d’un insight réactif. Elle est affichée en tant que **métrique principale** sur la page de détails des anomalies de la console DevOps Guru. Le **chargement de la base de données (charge de base de données)** est l'anomalie causale de DevOps Guru for RDS. **Par exemple, l'aperçu **AWS-ECS\$1 MemoryUtilization \$1and\$1others** peut présenter plusieurs anomalies métriques, dont l'une est le chargement de base de données **(charge de base de données) pour la ressource AWS/RDS.****
D'après un aperçu, l'anomalie de charge de la **base de données (charge de base de données)** peut se produire pour plusieurs instances de base de données Amazon RDS. La gravité de l'anomalie peut être différente pour chaque instance de base de données. Par exemple, la gravité d'une instance de base de données peut être élevée alors que la gravité des autres est faible. La console détecte par défaut l'anomalie la plus grave.
### Anomalies contextuelles
Une *anomalie contextuelle* est un résultat dans la **charge de base de données** qui est associé à un insight réactif. Il est affiché dans la section **Métriques associées** de la page de détails des anomalies de la console DevOps Guru. Chaque anomalie contextuelle décrit un problème de performance Amazon RDS spécifique qui nécessite une enquête. Par exemple, une anomalie causale peut inclure les anomalies contextuelles suivantes :
+ **Capacité du processeur dépassée** : la file d'attente ou l'utilisation du processeur sont supérieures à la normale.
+ **Mémoire insuffisante dans la base** de données : les processus ne disposent pas de suffisamment de mémoire.
+ Nombre **élevé de connexions à la base de** données : le nombre de connexions à la base de données est supérieur à la normale.
## Recommandations
Chaque aperçu comporte au moins une action suggérée. Les exemples suivants sont des recommandations générées par DevOps Guru for RDS :
+ Réglez le SQL IDs *list\$1of\$1IDs* pour réduire l'utilisation du processeur ou mettez à niveau le type d'instance pour augmenter la capacité du processeur.
+ Passez en revue le pic associé de connexions actuelles à la base de données. Envisagez de régler les paramètres du pool d'applications pour éviter l'allocation dynamique fréquente de nouvelles connexions à la base de données.
+ Recherchez les instructions SQL qui exécutent des opérations de mémoire excessives, telles que le tri en mémoire ou les jointures volumineuses.
+ Étudiez l' I/O utilisation intensive du code SQL suivant IDs :*list\$1of\$1IDs*.
+ Vérifiez les instructions qui créent de grandes quantités de données temporaires, par exemple celles qui effectuent des tris importants ou utilisent de grandes tables temporaires.
+ Vérifiez les applications pour déterminer la cause de l'augmentation de la charge de travail de la base de données.
+ Envisagez d'activer le schéma de performance MySQL.
+ Vérifiez les transactions de longue durée et terminez-les par un commit ou un rollback.
+ Configurez le paramètre idle\$1in\$1transaction\$1session\$1timeout pour mettre fin à toute session restée dans l'état « inactive en cours de transaction » pendant plus longtemps que la durée spécifiée.
# Comment fonctionne DevOps Guru for RDS
DevOpsGuru for RDS collecte des données métriques, les analyse, puis publie les anomalies dans le tableau de bord.
**Topics**
+ [Collecte et analyse de données](#working-with-rds.overview.how-it-works.collects)
+ [Publication d'anomalies](#working-with-rds.overview.how-it-works.publishing)
## Collecte et analyse de données
DevOpsGuru for RDS collecte des données sur vos bases de données Amazon RDS à partir d'Amazon RDS Performance Insights. Cette fonctionnalité surveille les instances de base de données Amazon RDS, collecte les métriques et vous permet d'explorer les métriques dans un graphique. L'indicateur de performance le plus important est`DBLoad`. DevOpsGuru for RDS utilise les métriques Performance Insights et les analyse pour détecter les anomalies. Pour plus d'informations sur Performance Insights, consultez [Surveillance de la charge de base de données avec Performance Insights sur Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon Aurora* ou [Surveillance de la charge de base de données avec Performance Insights sur Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html) dans le guide de l'*utilisateur Amazon RDS*.
DevOpsGuru for RDS utilise l'apprentissage automatique et l'analyse statistique avancée pour analyser les données collectées à partir de Performance Insights. Si DevOps Guru for RDS détecte des problèmes de performances, il passe à l'étape suivante.
## Publication d'anomalies
Un problème de performance de base de données, tel qu'une charge de base de données élevée, peut dégrader la qualité de service de votre base de données. Lorsque DevOps Guru détecte un problème dans une base de données RDS, il publie un aperçu dans le tableau de bord. L'aperçu contient une anomalie pour la ressource **AWS/RDS**.
Si Performance Insights est activé pour vos instances, l'anomalie contient une analyse détaillée du problème. DevOps Guru for RDS vous recommande également de mener une enquête ou de prendre des mesures correctives spécifiques. Par exemple, il peut être recommandé d'étudier une instruction SQL spécifique à forte charge, d'envisager d'augmenter la capacité du processeur ou de fermer idle-in-transaction des sessions.
# Moteurs de base de données pris en charge
DevOpsGuru for RDS est compatible avec les moteurs de base de données suivants :
Amazon Aurora avec compatibilité MySQL
Pour en savoir plus sur ce moteur, consultez la section [Utilisation d'Amazon Aurora MySQL](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMySQL.html) dans le *guide de l'utilisateur Amazon Aurora*.
Amazon Aurora avec compatibilité PostgreSQL
Pour en savoir plus sur ce moteur, consultez la section [Utilisation d'Amazon Aurora PostgreSQL](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraPostgreSQL.html) dans le guide de l'utilisateur *Amazon Aurora*.
Compatibilité avec Amazon RDS for PostgreSQL
Pour en savoir plus sur ce moteur, consultez [Amazon RDS for PostgreSQL](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_PostgreSQL.html)le *guide de l'utilisateur Amazon RDS*.
DevOpsGuru signale les anomalies et fournit des analyses de base pour les autres moteurs de base de données. DevOpsGuru for RDS fournit des analyses détaillées et des recommandations uniquement pour les instances Amazon Aurora et RDS pour PostgreSQL.