Анализ метрик баз данных

Возможно, при виде графиков реального примера сбора метрик для базы данных у вас возник вопрос: если пик обусловлен не аппаратным дефектом, а произошел вследствие «законного» события базы данных, что же стало его причиной? Вопрос уместный, но ответ на него совершенно не поможет вам определить, сколько серверов баз данных потребуется для обработки вашего трафика.

При потреблении ресурсов всегда наблюдаются пики из-за ошибок, некорректных запросов и других непредвиденных обстоятельств. Вы как специалист по планированию мощностей обязаны взять плохое вместе с хорошим, не надеясь на то, что плохое куда-нибудь исчезнет. Конечно, когда вы отправите обоснования на закупку оборудования — никто не мешает вам заняться настройкой производительности, и со всем рвением выискивать причины пиков. Более того, поиск причин должен быть обязательным следующим шагом — только не позволяйте расследованию какой-то одной аномалии встать на пути прогнозирования необходимых мощностей.

На основании этих метрик можно довольно уверенно сказать, что 40-процентное ожидание дискового ввода/вывода является потолком для этой базы данных. В том, что касается конфигурации оборудования, распределения и частоты запросов, характерных для этой базы данных, следует планировать нахождение в зоне ниже 40 процентного ожидания. Но что это означает в контексте реальной работы базы данных?

Прежде чем углубляться в числовые данные, мы применим к базе данных тот же метод тестирования, который применялся нами ранее для веб-серверов: повышение рабочей нагрузки.