Che cos'è il monitoraggio dei database AWS?

Il monitoraggio dei database AWS viene generalmente effettuato in diversi modi. Il primo passo è solitamente CloudWatch, che è già integrato nel cloud AWS e quindi è un buon punto di partenza per la creazione di un'infrastruttura di monitoraggio. Offre una serie di dashboard e può monitorare non solo tutti i database AWS, ma anche alcuni database on-premise, oltre a molti altri servizi e risorse nel cloud AWS.

CloudWatch non è però l'unica opzione. AWS X-Ray è in grado di monitorare le richieste ai database MySQL e PostgreSQL autogestiti o Amazon, come Amazon RDS e Aurora. I database AWS SQL possono quindi visualizzare tutte le richieste effettuate e generare una vista incentrata sull'applicazione delle prestazioni dei database, fornendo una panoramica di come i database AWS vengono utilizzati dagli amministratori.

Per un approccio più aperto, AWS espone molte metriche attraverso le sue API REST. Queste possono essere sfruttate con script personalizzati o, più comunemente in ambienti medio-grandi, con strumenti di monitoraggio dei database AWS di terze parti come Checkmk. Questi strumenti semplificano la raccolta delle metriche giuste e la creazione di dashboard, avvisi, report personalizzati e altro ancora.

Infine, ma non meno importante, CloudWatch o agenti di monitoraggio di terze parti possono essere utilizzati per un monitoraggio più granulare dei database su AWS e altre risorse. Molti strumenti di monitoraggio utilizzano sia gli agenti che le API REST per completare ciò che può essere monitorato. Un sistema completo di monitoraggio dei database AWS trarrà vantaggio dall'avere il maggior numero possibile di metriche e dati diversi raccolti in una vista unificata.

Le opzioni di database AWS sono numerose e non tutti gli sforzi di monitoraggio sono ugualmente utili. In seguito vedremo come devono essere monitorati i diversi database Amazon, dato che di solito ci sono delle piccole differenze.

Nella categoria dei database AWS SQL rientrano Amazon Aurora e Amazon RDS. Aurora è un servizio di database relazionale compatibile con MySQL e PostgreSQL, mentre RDS è un servizio completamente gestito per configurare il database relazionale di vostra scelta. Il monitoraggio dei database AWS SQL è molto simile, quindi le metriche raccolte non differiscono molto. Tuttavia, ci sono alcune differenze di cui bisogna essere consapevoli.

Tenere d'occhio le solite metriche di base come l'utilizzo della CPU, l'uso della memoria, l'I/O del disco, le connessioni al database e il tempo di esecuzione delle query è ovvio e dovrebbe essere incluso in qualsiasi set di monitoraggio dei database AWS. Nel caso del monitoraggio di AWS RDS, se i database sono distribuiti su più AZ (Availability Zone), è importante consultare anche i log di replica.

Inoltre, Aurora è un database AWS serverless ed espone alcune metriche specifiche su RDS. In particolare, le metriche di salute del cluster, come il numero di operazioni di lettura e scrittura. Queste metriche possono indicare il funzionamento dei cluster sottostanti ai database Aurora. Ad esempio, il ritardo di replica indica il funzionamento della replica a livello di cluster. È opportuno prendere in considerazione anche le metriche relative ai singoli volumi, come le transazioni attive, i deadlock, la profondità delle code o il conteggio dei fallimenti di login.

Tra le numerose opzioni di database AWS, esistono alcuni database NoSQL. Probabilmente i più noti sono ElastiCache o DynamoDB. Il primo ha alcune metriche che sono ovviamente legate alla cache, come il rapporto di risposta (hit ratio) e le evacuazioni (evictions), e che sono importanti da monitorare con CloudWatch o con lo strumento di monitoraggio dei database AWS di tua scelta.

DynamoDB è un servizio di database NoSQL gestito simile ad Amazon Aurora, e quando lo si monitora ci si deve concentrare su metriche simili o equivalenti. Utilizzo della capacità di lettura e scrittura, richieste limitate, throughput consumato e fornito, latenza, utilizzo complessivo dello storage e altro ancora.

Sia per ElastiCache che per DynamoDB, è necessario controllare regolarmente anche le metriche classiche relative a CPU, memoria, rete, utilizzo del disco e prestazioni. Anche in questo caso, si può utilizzare CloudWatch per un controllo più semplice o uno strumento di monitoraggio dei database AWS di terze parti come Checkmk.

I database AWS Graph fanno parte dei database AWS NoSQL. Un esempio è Amazon Neptune, completamente gestito da AWS e cloud-native. Questi database Amazon funzionano in modo diverso da altri database NoSQL, ma le loro metriche di monitoraggio non si discostano molto da quelle già viste con ElastiCache e DynamoDB. Il monitoraggio delle principali metriche di utilizzo, come l'uso della CPU, l'utilizzo della memoria, l'I/O e lo spazio su disco, la latenza delle query, le connessioni al database e così via, è necessario con un database a grafo AWS come con qualsiasi altro database NoSQL.

Nel caso di un Amazon Neptune serverless, tuttavia, è importante tenere traccia delle metriche relative alla NCU (Neptune capacity unit), come la capacità del database serverless o l'utilizzo della NCU. L'NCU è un'unità di base per i database serverless Neptune, costituita da un blocco di 2 GiB di memoria, una capacità di processore virtuale associata (vCPU) e le risorse di rete necessarie. Forniscono informazioni sullo stato di salute della rispettiva istanza Neptune.

Indipendentemente dalle opzioni di database AWS scelte, esiste una serie di best practice da seguire per un sistema di monitoraggio efficiente. Innanzitutto, considerate i fattori più importanti per la vostra organizzazione. Che si tratti di prestazioni, disponibilità, scalabilità o sicurezza. In questo modo, probabilmente presterete maggiore attenzione a una serie di metriche più rilevanti per il vostro ambiente.

CloudWatch non è da sottovalutare. Sebbene limitato nella configurabilità e nella personalizzazione, CloudWatch è in grado di fornire una panoramica utile in pochi secondi, rendendo facile capire se qualcosa non va o è sbagliato. Una soluzione di monitoraggio dei database AWS più avanzata, come Checkmk, può essere utilizzata per indagare ulteriormente e risolvere i problemi, se necessario. Non è consigliabile limitarsi al solo CloudWatch, perché difficilmente si adatta alle esigenze di ogni azienda.

Se si pensa a quanto abbiamo detto sulle metriche specifiche di ogni tipo di database Amazon, ci si rende subito conto che la maggior parte di essi ha molte metriche comuni che non dovrebbero essere ignorate. Tuttavia, hanno anche alcune metriche individuali che informano gli amministratori del cloud sulle loro aree funzionali specifiche. Sia che si utilizzi un database AWS SQL o un database AWS NoSQL, conoscere le metriche tipiche è importante per impostare una soluzione di monitoraggio efficiente.

Impostate allarmi e notifiche in base alle vostre soglie. CloudWatch può inviare notifiche tramite Amazon SNS, un servizio di notifica push che può inviare notifiche su molti dispositivi e sistemi. Anche se ha un costo, può essere di grande aiuto per le notifiche di emergenza. Altrimenti, uno strumento di monitoraggio dei database AWS separato vi fornirà molte opzioni per informare gli amministratori del superamento delle soglie e portare la loro attenzione sul database giusto. Checkmk consente un grande controllo su quando e come ricevere le notifiche ed è uno strumento prezioso per evitare la stanchezza da notifica.

Se disponi di database replicati o di zone di disponibilità multipla (AZ) per l'alta disponibilità o il ripristino d'emergenza, monitorare ritardo di replica,  stato di replica ed eventi di failover garantisce la coerenza e la disponibilità dei dati.