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@ToooCan

[OCI]Autonomous Databaseのメトリック(CPU使用率等)のモニタリングに関して調べてみた

Last updated at Posted at 2024-05-27

はじめに

システム安定稼働のためには、日ごろから運用システムのリソース状態を確認しておくことは非常に重要です。
今回は、下記構成のAutonomous Databaseのメトリックを確認します。Base Databaseの記事を事前に確認いただくとこで、以降読みやすくなります。
image.png

前提条件

oci_autonomous_database

  • 個別のAutonomous_databaseのメトリックをみる場合(一部のメトリックのみ表示)
    Autonomous Databaseの詳細＞画面下へスクロール
    image.png
No. メトリック表示名 メトリック名 説明
1 CPU使用率 CpuUtilization すべてのコンシューマ・グループ間で集計された、パーセントで表されたCPU使用率。
2 ストレージの使用状況 StorageUtilization プロビジョニングされたストレージ容量のうち、現在使用中の割合。
3 セッション Sessions データベース内のセッション数。
4 実行数 ExecuteCount SQL文を実行したユーザー・コールおよび再帰コールの数。
5 実行中の文 RunningStatements すべてのコンシューマ・グループ間で集計した実行中のSQL文の数。
6 キュー済のステートメント QueuedStatements すべてのコンシューマ・グループ間で集計したキュー済SQL文の数。
7 失敗した接続 FailedConnections 失敗したデータベース接続の数。
8 データベース可用性 DatabaseAvailability データベースは指定された分単位で接続可能：1 = DB 利用可能, 0 = DB利用不可
  • 複数台のAutonomous_databaseメトリックを一括※1でみる場合(全てのメトリック表示)

ハンバーガーメニュー(左上)＞監視および管理＞モニタリング＞サービス・メトリック
※1 特定コンパートメントと特定リージョン内にある全Autonomous Databaseが対象です。下記全メトリックの一部表示します。個別ページから確認できなかったメトリックが表示されていることがわかります。
image.png

No. メトリック表示名 メトリック名 説明
1 CPU使用率 CpuUtilization すべてのコンシューマ・グループ間で集計された、パーセントで表されたCPU使用率。
2 ストレージの使用状況 StorageUtilization プロビジョニングされたストレージ容量のうち、現在使用中の割合。
3 セッション Sessions データベース内のセッション数。
4 実行数 ExecuteCount SQL文を実行したユーザー・コールおよび再帰コールの数。
5 実行中の文 RunningStatements すべてのコンシューマ・グループ間で集計した実行中のSQL文の数。
6 キュー済のステートメント QueuedStatements すべてのコンシューマ・グループ間で集計したキュー済SQL文の数。
7 失敗した接続 FailedConnections 失敗したデータベース接続の数。
8 データベース可用性 DatabaseAvailability データベースは指定された分単位で接続可能：1 = DB 利用可能, 0 = DB利用不可
9★ 最大ストレージ領域 StorageMax データベースに予約されるストレージの最大量。
10★ 割当て済ストレージ領域 StorageAllocated データベースに割り当てられた領域の最大量。
11★ 使用済ストレージ領域 StorageUsed 各表領域によって使用された領域の最大量。
12★ トランザクション件数 TransactionCount ユーザーコミット数とユーザーロールバック数の合計。
13★ 現在のログオン CurrentLogons 成功したログオン数。
14★ ユーザー・コール UserCalls ログオン、解析、実行コールの合計数。
15★ 解析数(合計) ParseCount ハード解析とソフト解析の数。
16★ DB時間 DBTime データベース・ユーザー・セッションがデータベース・コードの実行に費やす時間(CPU時間 + WaitTime)。DB時間は、データベース・コール・レイテンシ(レスポンス時間)とコール量の両方に直接比例して増加するため、データベース・コール・レイテンシを推測するために使用されます。
17★ 待機時間 WaitTime データベースのフォアグラウンド・セッションによる非アイドル状態の累積待機時間の平均レート。
18★ 失敗したログオン FailedLogons 無効なユーザー名および/またはパスワードのために失敗したログオンの数。
19★ 接続レイテンシ ConnectionLatency 同じリージョンのComputeサービス仮想マシンから、各リージョンのOracle Autonomous Database Serverlessインスタンスに接続するのにかかる時間。
20★ 問合せレイテンシ QueryLatency 単純なクエリ結果をユーザーの画面に表示するのにかかる時間。
21★ CPU時間 CpuTime データベースのフォアグラウンド・セッションによる累積CPU時間の平均レート。
22★ ユーザー・コミット UserCommits ユーザーがコミットした回数。ユーザがトランザクションをコミットすると、データベース・ブロックに加えられた変更を反映する生成されたREDOをディスクに書き込む必要があります。コミットは多くの場合、ユーザー・トランザクション率に最も近いものを表します。
23★ ユーザー・ロールバック UserRollbacks ユーザーが手動でROLLBACK文を発行した回数、またはユーザーのトランザクション中にエラーが発生した回数
24★ REDOサイズ RedoGenerated 生成されたREDOサイズ
25★ セッション論理読取り数 LogicalReads 「db ブロックの取得」と「一貫性のある取得」の合計。これには、バッファキャッシュまたはプロセスのプライベートメモリからのデータベースブロックの論理読み込みが含まれる。
26★ DBブロック変更 DBBlockChanges 1秒当たりの変更されたブロックの平均数。
27★ 物理読取り PhysicalReads ディスクから読み込まれたデータブロック数
28★ 物理書込み PhysicalWrites ディスクに書き込まれたデータブロック数
29★ 物理読取り合計バイト PhysicalReadTotalBytes アプリケーションの読み取り、バックアップとリカバリ、その他のユーティリティを含む、すべてのデータベースインスタンスアクティビティによるディスク読み取りサイズ
30★ 物理書込み合計バイト PhysicalWriteTotalBytes アプリケーション・アクティビティ、バックアップとリカバリ、およびその他のユーティリティを含む、データベース・インスタンスのすべてのディスク書き込みのサイズ
31★ 解析数(ハード) HardParseCount パース・コールの回数（実際のパース回数）
32★ 解析数(失敗) ParseFailureCount パースに失敗した回数
33★ SQL*Net経由でDBLinkから受信したバイト SQLNetBytesFromDBLink Oracle Net Services経由でデータベースリンクから受信したバイト数
34★ SQL*Net経由でDBLinkに送信されたバイト SQLNetBytesToDBLink データベースリンクで送信されたバイト数
35★ SQL*Net経由でクライアントから受信したバイト SQLNetBytesFromClient クライアントからOracle Net Services経由で受信したバイト数
36★ SQL*Net経由でクライアントに送信されたバイト SQLNetBytesToClient フォアグラウンド・プロセスからクライアントに送られたバイト数

※★の項目は、サービス・メトリック画面にのみ表示されます。

Appendix

  • APEX
    oci_autonomous_databaseのサービス・メトリックからは、APEXというキーワードを含んだメトリックも表示されます。APEXとは、Autonomous Database作成と同時に追加コストなしで、使用できるローコードのアプリ開発ツールです。
No. メトリック表示名 メトリック名 説明
1 APEXページ・イベント APEXPageEvents 一定期間にわたるページ・イベントの数を表示します。
2 APEXページ・ロード時間 APEXPageLoadTime 時間間隔での平均APEXページ実行時間。
3 アクティブなAPEXアプリケーション APEXApps 一定の間隔でアクティブなAPEXアプリケーションの数を表示します。
4 APEXワークスペース数 APEXWorkspaceCount 一定の間隔におけるAPEXワークスペースの数を表示します。
  • Autonomous DatabaseとBase Databaseの違い
    こちらによると、Base Databaseに比べ、Autonomousという名がついている通り、運用自動化(スケーリング等)される部分が多いDatabaseです。

まとめ

今回は、Autonomous Databaseをメトリックについて確認しました。

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