Postgres Metrics. Applications Manager.

Approfondiremo in queta puntata altri importanti parametri da tenere sempre sotto controllo.

Index- and table-level scan details.

Gli indici svolgono un ruolo cruciale nel migliorare le prestazioni delle query consentendo un rapido recupero dei dati. Il monitoraggio delle scansioni degli indici è essenziale per determinare se le query utilizzano in modo efficace questi indici. Un numero maggiore di scansioni dell’indice rispetto alle scansioni sequenziali spesso indica un’esecuzione efficiente delle query. Tuttavia, vi sono casi in cui gli indici creati potrebbero non essere utilizzati attivamente dalle query.

Se il tuo database mostra costantemente un tasso più elevato di scansioni sequenziali, valuta la possibilità di ottimizzarne le prestazioni creando indici sui dati a cui si accede di frequente. Nelle situazioni in cui non sono disponibili indici adatti per le condizioni della query, sono necessarie scansioni di tabelle e sequenziali. Identificare ed eliminare gli indici sottoutilizzati può aiutare a semplificare la gestione dello storage senza sacrificare le prestazioni.

Un monitoraggio efficace di Postgres prevede l’analisi regolare delle statistiche e delle prestazioni delle query, il confronto dei dati attuali con le tendenze storiche e l’ottimizzazione periodica dell’utilizzo dell’indice affrontando scansioni sequenziali. Questo approccio completo garantisce un ambiente database PostgreSQL ben ottimizzato con un’esecuzione efficiente delle query e un utilizzo minimo delle risorse.

Replication metrics.

PostgreSQL utilizza Write-Ahead Logging (WAL) per la replica, garantendo la persistenza dei dati anche in caso di guasto del server primario. Le transazioni vengono prima scritte nel WAL, quindi questo WAL viene trasmesso ai server di standby per la sincronizzazione dei dati.

Il monitoraggio dei dettagli della replica è fondamentale per questo processo. Aiuta a garantire l’integrità della replica identificando potenziali problemi come ritardi o errori, ottimizza le prestazioni analizzando le velocità di trasferimento dei dati e, infine, previene la perdita di dati garantendo che i server di standby siano aggiornati durante il ripristino di emergenza.

La replica può essere ottenuta in tre modi: streaming, a cascata e sincrona. Puoi scegliere il metodo più adatto alle tue esigenze, considerando fattori come scalabilità, riduzione del carico del server primario e requisiti di coerenza dei dati.

Ad esempio, la replica in streaming offre disponibilità elevata ma con potenziale ritardo, mentre la replica sincrona garantisce coerenza ma incide sulle prestazioni. Quando fai la tua scelta, considera l’obiettivo del punto di ripristino (RPO), o la perdita di dati accettabile, e l’obiettivo del tempo di ripristino (RTO), o il tempo di inattività accettabile. Tuttavia, un monitoraggio efficace della replica va oltre la semplice configurazione. È necessario tenere traccia di due parametri chiave: ritardo di replica e richieste di checkpoint.

Top 3 Postgres monitoring best practices.

Sebbene sia importante essere consapevoli delle metriche chiave per comprendere le prestazioni di Postgres, è anche importante conoscere alcune best practice nel monitoraggio di Postgres per implementare la strategia di monitoraggio in modo efficace. Ecco le tre pratiche principali che consigliamo in base alle nostre interazioni con gli amministratori di Postgres.

Stabilire linee di base per le prestazioni di Postgres.

Costruire una solida base per il monitoraggio inizia con la definizione di linee di base delle prestazioni. Questo processo prevede la misurazione di parametri chiave come tempi di esecuzione, conteggio delle connessioni, velocità delle transazioni, utilizzo delle risorse, dimensioni del database, ecc. in normali carichi di lavoro. Mantenere una registrazione dettagliata dei valori di base aiuterà a identificare deviazioni e comportamenti anomali.

Controlli regolari nell’ottimizzazione delle prestazioni.

L’ottimizzazione delle prestazioni di Postgres è un processo continuo. Gli audit programmati regolarmente comportano l’approfondimento di aree specifiche identificate attraverso il monitoraggio. Ciò include l’analisi dei log delle query lente per identificare le opportunità di ottimizzazione, la valutazione dell’utilizzo delle risorse per individuare i colli di bottiglia o la verifica se le impostazioni del database sono ottimizzate per i requisiti operativi attuali. Questi controlli contribuiranno a mantenere prestazioni ottimali e a evitare che i problemi si trasformino in una valanga.

Automatizza gli avvisi.

La definizione delle soglie prestazionali ti consentirà di ricevere una notifica quando i modelli si discostano dalla norma. È fondamentale prendere in considerazione l’implementazione di soglie dinamiche rispetto a quelle statiche, poiché si adattano in base al variare delle condizioni e riducono i falsi allarmi. Collega queste soglie ai tuoi sistemi di avviso in modo che le notifiche vengano attivate quando le soglie vengono superate. Assicurati che il tuo strumento di monitoraggio delle prestazioni Postgres ti avvisi tempestivamente attraverso i canali di tua scelta: Slack, e-mail, SMS e altro ancora.

Applications Manager. Monitora in modo proattivo.

Sebbene comprendere le metriche chiave e le migliori pratiche sia essenziale per il monitoraggio delle prestazioni di PostgreSQL, tradurre tale conoscenza in informazioni fruibili richiede una solida soluzione di monitoraggio. Applications Manager funge da soluzione completa per il monitoraggio del database Postgres. Aiuta anche a monitorare altri database popolari come MySQL, Microsoft SQL e MongoDB offrendo approfondimenti in tempo reale su parametri chiave delle prestazioni, utilizzo delle risorse, disponibilità e altro ancora.

Prova subito la versione demo: https://www.manageengine.it/applications_manager/

Contattaci per maggiori informazioni. Chiama lo 0643230077 o invia una e-mail a sales@bludis.it