O Amazon Redshift não permitirá mais a criação de UDFs do Python a partir do Patch 198. As UDFs do Python existentes continuarão a funcionar normalmente até 30 de junho de 2026. Para ter mais informações, consulte a [publicação de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). # Monitorar consultas e workloads com o Amazon Redshift Serverless É possível monitorar consultas e workloads do Amazon Redshift Serverless com as visualizações fornecidas pelo sistema. As *visualizações de monitoramento* são exibições do sistema no Amazon Redshift Serverless usadas para monitorar o uso de consultas e workload. Essas visualizações estão localizadas no esquema `pg_catalog`. As visualizações do sistema disponíveis foram projetadas visando fornecer as informações necessárias para monitorar o Amazon Redshift Serverless, que é muito mais simples do que as necessárias para clusters provisionados. As visualizações do sistema SYS foram criadas para funcionar com o Amazon Redshift Serverless. Para exibir as informações fornecidas por essas exibições, execute instruções SQL SELECT. As visualizações do sistema são definidas para serem compatíveis com os seguintes objetivos de monitoramento. **Monitorar workloads** É possível monitorar suas atividades de consulta ao longo do tempo para: + Compreender os padrões de workload, para que você saiba qual é a normal (linha de base) e o que está dentro dos contratos de nível de serviço (SLAs) comerciais. + Identificar rapidamente o desvio da normal, que pode ser um problema transitório ou algo que justifique novas ações. **Monitoramento de carga e descarga de dados** A entrada e saída de dados do Amazon Redshift Serverless é uma função essencial. Use COPY e UNLOAD para carregar ou descarregar dados. Além disso, é necessário monitorar o andamento minuciosamente em termos de bytes/linhas transferidos e arquivos concluídos para monitorar a adesão aos Acordos de Nível de Serviço empresariais. Isso normalmente é feito executando consultas de tabela do sistema com frequência (ou seja, a cada minuto) para rastrear o progresso e gerar alertas para investigação/ação corretiva, caso sejam detectados desvios consideráveis. **Diagnóstico de falhas e problemas** Há casos em que você deve tomar providências para falhas de consulta ou tempo de execução. Os desenvolvedores contam com tabelas do sistema para autodiagnosticar problemas e determinar as devidas correções. **Ajuste de performance** Talvez seja necessário ajustar consultas que não atendam aos requisitos do SLA desde o início ou que tenham se degradado ao longo do tempo. Para ajustar, você precisa ter detalhes de tempo de execução, inclusive plano de execução, estatísticas, duração e consumo de recursos. São necessários dados de linha de base para consultas ofensivas a fim de determinar a causa do desvio e orientar você a como melhorar a performance. **Monitorar eventos de objetos do usuário** É necessário monitorar ações e atividades em objetos do usuário, como atualizar visões materializadas, limpeza e análise. Isso inclui eventos gerenciados pelo sistema, como atualização automática de visões materializadas. Convém monitorar quando um evento termina se ele for iniciado pelo usuário ou a última execução bem-sucedida, se o sistema for iniciado. **Rastreamento de uso para cobrança** É possível monitorar suas tendências de uso ao longo do tempo para: + Informar as estimativas de planejamento orçamentário e expansão dos negócios. + Identificar possíveis oportunidades de economia de custos, como remover dados de baixa atividade. Use as exibições do sistema SYS para monitorar o Amazon Redshift sem servidor. Para ter mais informações sobre as visualizações de monitoramento de SYS, acesse [Visualizações de monitoramento de SYS](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/dg/serverless_views-monitoring.html) no Guia do desenvolvedor de banco de dados do Amazon Redshift.