# PERF04-BP03 Coletar e registrar métricas de performance do banco de dados
Para compreender como está a performance dos sistemas de gerenciamento de dados, é importante rastrear métricas relevantes. Essas métricas ajudam a otimizar seus recursos de gerenciamento de dados para garantir que os requisitos da workload sejam atendidos, e que você tenha uma visão geral clara de como está a performance da sua workload. Use ferramentas, bibliotecas e sistemas que registram as medidas de performance relacionadas ao banco de dados.
Há métricas relacionadas ao sistema que hospeda o banco de dados (como, CPU, armazenamento, memória, IOPS), e há métricas para avaliar os próprios dados (como, transações por segundo, taxas de consultas, tempos de resposta, erros). Essas métricas devem estar prontamente acessíveis para qualquer equipe de suporte e operacional, e devem ter registro histórico suficiente para que seja possível identificar tendências, anomalias e gargalos.
**Resultado desejado:** Para monitorar a performance das workloads de seus bancos de dados, registre várias métricas de performance ao longo de um período. Isso permite detectar anomalias e avaliar a performance em relação às métricas de negócios para garantir que as necessidades da workload sejam atendidas.
**Antipadrões comuns:**
+ Você só usa a pesquisa manual de arquivos de log para métricas.
+ Você só publica métricas para ferramentas internas usadas pela equipe e não tem uma imagem abrangente da workload.
+ Você só usa as métricas padrão registradas pelo software de monitoramento selecionado.
+ Você só analisa as métricas quando há um problema.
+ Você só monitora as métricas em nível do sistema, não captura as métricas de acesso aos dados e de uso.
**Benefícios do estabelecimento desta prática recomendada:** O estabelecimento de uma linha de base de performance ajuda a compreender o comportamento normal e os requisitos das workloads. Padrões anormais podem ser identificados e depurados mais rapidamente, melhorando a performance e a confiabilidade do banco de dados. A capacidade do banco de dados pode ser configurada para garantir um custo ideal sem comprometer a performance.
**Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não é estabelecida:** Alto
+ A inabilidade de diferenciar o nível de performance fora do normal versus normal criam dificuldades na identificação de problemas e na tomada de decisões.
+ A economia de custo possível pode não ser identificada.
+ Os padrões de crescimento não serão identificados resultando em degradação da confiabilidade e da performance.
## Orientações para a implementação
Identifique, colete, agregue e correlacione métricas relacionadas ao banco de dados. As métricas devem incluir as métricas do sistema subjacente que oferece suporte ao banco de dados e do banco de dados. As métricas do sistema subjacente podem incluir métricas de utilização de CPU, memória, armazenamento em disco disponível, E/S de disco e entrada e saída da rede, enquanto as métricas de banco de dados devem incluir transações por segundo, tempos de resposta, uso de índice, bloqueios de tabela, tempos limite de consultas e número de conexões abertas. Esses dados são essenciais para compreender como está a performance da workload e como a solução de banco de dados é usada. Use essas métricas como parte de uma abordagem orientada por dados para ajustar e otimizar os recursos da sua workload.
**Etapas da implementação:**
1. Quais métricas de bancos de dados é importante rastrear?
1. [Métricas de monitoramento do Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Monitoring.html)
1. [Monitoramento com insights da performance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
1. [Monitoramento aprimorado](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring.OS.overview.html)
1. [Métricas do DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/metrics-dimensions.html)
1. [Monitoramento do DynamoDB DAX](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/DAX.Monitoring.html)
1. [Monitoramento do MemoryDB](https://docs.aws.amazon.com/memorydb/latest/devguide/monitoring-cloudwatch.html)
1. [Monitoramento do Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/metrics.html)
1. [Métricas e dimensões de séries temporais](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/metrics-dimensions.html)
1. [Métricas em nível de cluster do Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMySQL.Monitoring.Metrics.html)
1. [Monitoramento do Amazon Keyspaces](https://docs.aws.amazon.com/keyspaces/latest/devguide/monitoring.html)
1. [Monitoramento do Amazon Neptune](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/monitoring.html)
1. O monitoramento do banco de dados se beneficiaria de uma solução de machine learning que detecta problemas de performance por anomalias operacionais?
1. [O Amazon DevOps Guru for Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.overview.how-it-works.html) fornece visibilidade dos problemas de performance e faz recomendações de ações corretivas.
1. São necessários detalhes em nível de aplicação sobre o uso do SQL?
1. [AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-api-segmentdocuments.html#api-segmentdocuments-sql) pode ser instrumentado na aplicação para obter insights e encapsular todos os pontos de dados em uma única consulta;
1. Você tem uma solução de registro em log e de monitoramento aprovada?
1. [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) pode coletar métricas nos recursos na sua arquitetura. Você também pode coletar e publicar métricas personalizadas para descobrir métricas de negócio ou derivadas. Use o CloudWatch ou soluções de terceiros para definir alarmes que indiquem quando os limites são violados.
1. Você identificou e configurou suas políticas de retenção de dados para que correspondam às suas metas operacionais e de segurança?
1. [Retenção de dados padrão para métricas do CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#AWS_resource_.26_custom_metrics_monitoring)
1. [Retenção de dados padrão do CloudWatch Logs](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#Log_management)
**Nível de esforço do plano de implementação: **Há um nível de esforço *médio* para identificar, rastrear, coletar, agregar e correlacionar métricas de todos os recursos de banco de dados.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Armazenamento em cache de banco de dados da AWS](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/)
+ [ 10 melhores dicas de desempenho do Amazon Athena ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/)
+ [ Práticas recomendadas do Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html)
+ [Amazon DynamoDB Accelerator ](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/)
+ [Melhores práticas do Amazon DynamoDB ](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html)
+ [Práticas recomendadas do Amazon Redshift Spectrum ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/)
+ [Performance do Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html)
+ [Bancos de dados em nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/databases/)
+ [Insights de performance do Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/)
**Vídeos relacionados:**
+ [AWS purpose-built databases (DAT209-L) (Bancos de dados com propósito específico da AWS (DAT209-L)) ](https://www.youtube.com/watch?v=q81TVuV5u28)
+ [Amazon Aurora storage demystified: How it all works (DAT309-R) (Armazenamento desmistificado do Amazon Aurora: Como tudo funciona (DAT309-R)) ](https://www.youtube.com/watch?v=uaQEGLKtw54)
+ [Amazon DynamoDB deep dive: Advanced design patterns (DAT403-R1) ](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM)
**Exemplos relacionados:**
+ [Level 100: Monitoring with CloudWatch Dashboards (Nível 100: monitoramento com os painéis do CloudWatch)](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_with_cloudwatch_dashboards/)
+ [AWS Dataset Ingestion Metrics Collection Framework (Framework da coleção de métricas de ingestão de conjuntos de dados da AWS)](https://github.com/awslabs/aws-dataset-ingestion-metrics-collection-framework)
+ [Amazon RDS Monitoring Workshop (Workshop sobe o monitoramento do AWS RDS)](https://www.workshops.aws/?tag=Enhanced%20Monitoring)