# Monitoramento do Aurora PostgreSQL Limitless Database com o Insights de Performance
Use o Insights de Performance para monitorar o cluster do Aurora PostgreSQL Limitless Database. O Insights de Performance funciona de forma semelhante para o Aurora PostgreSQL Limitless Database e para clusters de banco de dados do Aurora padrão. No entanto, você monitora métricas no nível do grupo de fragmentos para o Aurora PostgreSQL Limitless Database.
As duas principais métricas do Insights de Performance a serem monitoradas são as seguintes:
+ Carga do banco de dados: mede o nível de atividade no seu banco de dados. A métrica chave do Performance Insights é `DBLoad`, que é coletada a cada segundo.
A unidade da métrica `DBLoad` no Insights de Performance é a média de sessões ativas (AAS). Para obter a média de sessões ativas, o Performance Insights obtém uma amostra do número de sessões que executam simultaneamente uma consulta. A AAS é o número total de sessões, dividido pelo número total de amostras por um determinado período. Para obter mais informações sobre `DBLoad` e AAS, consulte [Carga de banco de dados](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md).
+ CPU máxima: a potência computacional máxima disponível para seu banco de dados. Para ver se as sessões ativas estão excedendo o máximo de CPU, observe sua relação com a linha `Max vCPU`. O valor de `Max vCPU` é determinado pelo número de núcleos de vCPU (CPUs virtuais) da instância de banco de dados. Para obter mais informações sobre `Max vCPU`, consulte [Máximo de CPU](USER_PerfInsights.Overview.MaxCPU.md).
Além disso, você pode "dividir" a métrica `DBLoad` em *dimensões*, que são subcategorias da métrica. As dimensões mais úteis são as seguintes:
+ Principais instâncias: mostra a carga relativa do banco de dados para suas instâncias (fragmentos e roteadores) em ordem decrescente.
+ Eventos de espera: fazem com que instruções SQL aguardem que eventos específicos aconteçam antes que possam continuar a execução. Eventos de espera indicam onde o trabalho está impedido.
+ Principal SQL: mostra quais consultas contribuem mais para a carga do banco de dados.
Para ter mais informações sobre o Insights de Performance, consulte [Dimensões](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.dimensions).
A figura a seguir mostra a dimensão **Principais instâncias** para um grupo de fragmentos de banco de dados.
![\[Dimensão Principais instâncias para um grupo de fragmentos de banco de dados.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/pi-top-instances.png)
**Topics**
+ [Analisar a carga do banco de dados do Aurora PostgreSQL Limitless Database usando o painel do Insights de Performance](USER_PerfInsights.AnalyzeLimitlessTables.md)
# Analisar a carga do banco de dados do Aurora PostgreSQL Limitless Database usando o painel do Insights de Performance
Com o Insights de Performance, é possível monitorar métricas no nível do grupo de fragmentos e no nível da instância para o Aurora PostgreSQL Limitless Database. Ao analisar a carga de banco de dados do Aurora PostgreSQL Limitless Database, talvez você queira comparar a carga de banco de dados de cada fragmento e roteador com a vCPU máxima.
**nota**
O Aurora PostgreSQL Limitless Database sempre tem o Insights de Performance e o Monitoramento aprimorado habilitados. O período mínimo de retenção dos dados do Insights de Performance para o Limitless Database é de 31 dias (1 mês).
A visualização **Absoluto** mostra o número da Média de sessões ativas (AAS) e a vCPU estimada. A visualização **Relativo** mostra a proporção de AAS em relação à vCPU estimada.
**Topics**
+ [Analisar a carga relativa de banco de dados do Aurora PostgreSQL Limitless Database usando o painel do Insights de Performance](#USER_PerfInsights.AnalyzeLimitlessTables.RelativeLoad)
+ [Análise da carga do banco de dados por esperas no Aurora PostgreSQL Limitless Database usando o painel do Insights de Performance](USER_PerfInsights.AnalyzeLimitlessTables.Waits.md)
+ [Analisar a distribuição de carga do Aurora PostgreSQL Limitless Database usando o painel do Insights de Performance](USER_PerfInsights.AnalyzeLimitlessTables.LoadDistribution.md)
## Analisar a carga relativa de banco de dados do Aurora PostgreSQL Limitless Database usando o painel do Insights de Performance
Talvez você queira melhorar o desempenho do Aurora PostgreSQL Limitless Database monitorando a carga relativa de banco de dados. Para analisar a carga relativa de banco de dados por instância do Aurora PostgreSQL Limitless Database, use o procedimento a seguir.
**Como analisar a carga relativa de banco de dados do Aurora PostgreSQL Limitless Database usando o console**
1. Abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**.
1. Escolha um Aurora PostgreSQL Limitless Database. O painel do Insights de Performance será exibido para esse Aurora PostgreSQL Limitless Database.
1. Na seção **Carga do banco de dados (carga do BC)**, escolha **Instâncias** em **Fatiado por**. Para ver a proporção entre a Média de sessões ativas (AAS) e os núcleos de vCPU de todas as instâncias no Aurora PostgreSQL Limitless Database, escolha **Relativo** em **Visto como**.
O gráfico Média de sessões ativas (AAS) mostra a carga do banco de dados para instâncias no Aurora PostgreSQL Limitless Database.
![\[Veja o painel do Insights de Performance para o Aurora PostgreSQL Limitless Database dividido por instâncias.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/pi-relative-instances.png)
1. Para ver as principais instâncias, escolha a guia **Principais instâncias**.
No exemplo a seguir, a instância com a carga do banco de dados mais alta é `DTR-2-2`.
![\[Use a guia Principais instâncias para um Aurora PostgreSQL Limitless Database dividido por instâncias.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/pi-top-instances.png)
1. (Opcional) Para analisar a carga de banco de dados de uma instância no Aurora PostgreSQL Limitless Database, escolha o nome da instância na coluna **Instâncias**. Para visualizar a carga de banco de dados de `DTR-2-2`, escolha `DTR-2-2` na coluna **Instâncias**.
**nota**
Você pode visualizar as métricas do Insights de Performance somente para instâncias no Aurora PostgreSQL Limitless Database.
# Análise da carga do banco de dados por esperas no Aurora PostgreSQL Limitless Database usando o painel do Insights de Performance
Talvez você queira melhorar o desempenho do Aurora PostgreSQL Limitless Database monitorando eventos de espera. Para analisar a carga do banco de dados por eventos de espera do Aurora PostgreSQL Limitless Database, use o procedimento a seguir.
**Como analisar a carga do banco de dados por esperas do Aurora PostgreSQL Limitless Database usando o console**
1. Abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**.
1. Escolha um Aurora PostgreSQL Limitless Database. O painel do Insights de Performance será exibido para esse Aurora PostgreSQL Limitless Database.
1. Na seção **Carga do banco de dados (carga do BC)**, escolha **Esperas** em **Fatiado por**. Para visualizar o número de AAS e a vCPU estimada, escolha **Absoluto** para **Visualizado como**.
O gráfico Média de sessões ativas (AAS) mostra a carga do banco de dados para instâncias no Aurora PostgreSQL Limitless Database.
![\[Dividido por esperas.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/pi-absolute-waits.png)
1. Role para baixo até a guia **Top SQL ** (SQL principal).
No exemplo a seguir, a instrução SQL com a maior carga por esperas é a instrução `DELETE`.
![\[Guia SQL principal quando segmentada por esperas.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/pi-waits-top-sql.png)
1. Escolha a instrução SQL para expandi-la nas instruções de componente.
No exemplo a seguir, a instrução `SELECT` tem 3 instruções de componente.
![\[Escolha uma instrução SQL para expandi-la.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/pi-waits-top-sql-selected.png)
# Analisar a distribuição de carga do Aurora PostgreSQL Limitless Database usando o painel do Insights de Performance
Talvez você queira equilibrar a distribuição de carga das instâncias no Aurora PostgreSQL Limitless Database. Para analisar a distribuição de carga das instâncias no Aurora PostgreSQL Limitless Database, use o procedimento a seguir.
**Como analisar a distribuição de carga das instâncias no Aurora PostgreSQL Limitless Database usando o console**
1. Abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**.
1. Escolha um Aurora PostgreSQL Limitless Database. O painel do Insights de Performance será exibido para esse Aurora PostgreSQL Limitless Database.
1. Na seção **Carga do banco de dados (carga do BC)**, escolha **Instâncias** em **Fatiado por**. Para visualizar o número de AAS e a vCPU estimada para todas as instâncias no Aurora PostgreSQL Limitless Database, escolha **Absoluto** em **Visto como**.
O gráfico Média de sessões ativas (AAS) mostra a carga do banco de dados para instâncias no Aurora PostgreSQL Limitless Database.
![\[Veja o painel absoluto do Insights de Performance para o Aurora PostgreSQL Limitless Database dividido por instâncias.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/pi-absolute-instances.png)
1. Para ver um gráfico da distribuição de carga das instâncias no Aurora PostgreSQL Limitless Database, escolha a guia **Distribuição de carga**.
No exemplo a seguir, a instância com a carga do banco de dados mais alta é `DTR-2-2`.
![\[Guia SQL superior quando você divide por esperas no nível da instância.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/pi-load-distribution.png)