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# 監控 DAX
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可監控主要[指標](dax-metrics-dimensions-dax.md#dax-metrics-dimensions) (如快取命中率)，以確保 DAX 叢集維持最佳效能、協助問題診斷，並判斷何時需擴展叢集。定期檢查關鍵指標，可協助您依工作負載需求調整叢集規模，以維持效能、穩定性與成本效益。如需 DAX 監控的詳細資訊，請參閱 [生產監控](dax-production-monitoring.md)。

下列列出您應監控的主要指標：
+ **快取命中率** – 顯示 DAX 提供快取資料的效率，並減少對底層 DynamoDB 資料表的存取需求。快取未命中次數偏低表示叢集快取效率良好。但若快取命中次數偏低，可能表示需重新檢視快取 TTL 設定，或工作負載不適合快取。

  使用 Amazon CloudWatch 計算 DAX 叢集的快取命中率。比較 `ItemCacheHits`、`ItemCacheMisses`、`QueryCacheHits` 及 `QueryCacheMisses` 等指標以取得此比率。下列公式說明快取命中率的計算方式。使用此公式計算時，請以快取命中次數除以快取命中與未命中次數的總和。

  ```
  Cache hit ratio = Cache hits / (Cache hits + Cache misses)
  ```

  快取命中率介於 0 與 1 之間，並以百分比顯示。百分比越高，表示整體快取使用率越佳。
+ **ErrorRequestCount** – 統計節點或叢集回報使用者錯誤的請求數，其中 `ErrorRequestCount` 包含節點或叢集被限流的請求。監控使用者錯誤有助識別應用程式中的擴展設定錯誤，或熱門項目與分割區的存取模式。
+ **操作延遲** – 監控進出 DAX 叢集的讀寫操作延遲，有助識別潛在效能瓶頸。延遲上升可能表示 DAX 叢集組態或網路存在問題，或需進行擴展。
+ **網路耗用量** – 持續監控 `NetworkBytesIn` 與 `NetworkBytesOut` 等指標，以掌握 DAX 叢集的網路流量。網路輸送量異常增加可能表示用戶端請求量上升，或查詢模式效率不佳導致資料傳輸增加。

  監控網路使用量可協助您有效管理 DAX 叢集成本。同時可確保網路不成為叢集效能瓶頸。
+ **移出率** – 顯示快取項目被移除以騰出空間給新項目的頻率。若移出率隨時間上升，可能表示快取容量不足，或快取策略不佳。

  在 CloudWatch 中監控 `EvictedSize` 指標，以判斷快取容量是否符合工作負載需求。若總移出量持續增加，您可能需要向上擴展 DAX 叢集以支援更大快取容量。
+ **CPU 使用率** – 表示節點或叢集的 CPU 使用百分比。這是任何資料庫或快取系統中需重點監控的關鍵指標。高 CPU 使用率可能表示 DAX 叢集已超載，需要擴展以因應增加的需求。

  監控 DAX 叢集的 `CPUUtilization` 指標。若 CPU 使用率持續接近或超過 70–80%，請依下節說明考慮[向上擴展 DAX 叢集](#dax-cluster-scale-monitoring-data)。

  若傳送至 DAX 的請求數超出節點容量，DAX 會限制其接受額外請求的速率。DAX 會透過傳回 ThrottlingException 來達成此行為。DAX 會持續評估叢集的 CPU 使用率，以判斷可處理的請求量，同時維持叢集的穩定運作狀態。

  您可以監控 DAX 發布至 CloudWatch 的 `ThrottledRequestCount` 指標。如果您每隔一段時間就會看到這些例外狀況，請考慮擴展您的叢集。

## 使用監控資料進行 DAX 叢集擴展
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您可透過監控 DAX 叢集的效能指標，判斷是否需向上擴展或縮減規模。
+ **向上或橫向擴展** – 若 DAX 叢集出現高 CPU 使用率、快取命中率偏低 (在最佳化快取策略後)，或操作延遲過高，建議向上擴展叢集。新增節點 (亦稱橫向擴充) 有助於更均衡地分散負載。若工作負載的每秒寫入量持續增加，您可能需要選用更高效能的節點 (向上擴展)。
+ **縮減規模** – 若 CPU 使用率與操作延遲持續低於設定閾值，可能表示資源配置過度。在此情況下，請縮減節點規模以降低成本。在低使用率期間，您可將節點數量減至 1，但無法完全停用叢集。