CloudWatch

Monitoring ist ein wichtiger Aspekt bei der Aufrechterhaltung des Zustands, der Performance und der Verfügbarkeit von Oracle Database@AWS-Deployments. Amazon CloudWatch bietet einen vollständig verwalteten Beobachtungsdienst, mit dem Sie Betriebsdaten in Echtzeit erfassen, analysieren und darauf reagieren können.

Mit Oracle Database@AWS werden wichtige Performance- und Infrastrukturmetriken automatisch unter dem AWS/ODB-Namespace in CloudWatch veröffentlicht. Diese Metriken sind CPU-Auslastung, Speicherauslastung, Speicherauslastung, aktive Sessions und I/O-Performance für Exadata-VM-Cluster, Exadata-Containerdatenbanken und autonome KI-Datenbanken.

Erfahren Sie, wie Sie Ihre Oracle Database@AWS-Ressourcen mit AWS CloudWatch überwachen.

Amazon CloudWatch-Dimensionen für Oracle Database@AWS

In diesem Thema wird erläutert, wie Sie Oracle Database@AWS-Metriken mit den folgenden Dimensionen filtern.

Tabelle 1-2 Dimensionen

Dimension Filter
cloudVmClusterId Die ID eines VM-Clusters.
cloudExadataInfrastructureId Die ID der Exadata-Infrastruktur.
collectionName Ein Name einer Sammlung.
deploymentType Die Art der Infrastruktur.
diskgroupName Ein Name einer Plattengruppe
errorCode Ein Fehlercode.
errorSeverity Der Schweregrad eines Fehlers.
filesystemName Der Name eines Dateisystems.
hostName Name des Hostrechners.
instanceName Der Name einer Datenbankinstanz.
instanceNumber Die Instanznummer einer Datenbankinstanz.
ioType Ein Typ von I/O-Vorgang.
jobId Eine eindeutige ID für eine Tätigkeit.
managedDatabaseGroupId Die ID einer verwalteten Datenbankgruppe.
managedDatabaseId Die ID einer verwalteten Datenbank.
memoryPool Ein Typ von Speicherpool.
memoryType Eine Art Speicher.
ociCloudVmClusterId Die OCI-ID eines VM-Clusters.
ociCloudExadataInfrastructureId Die OCI-ID der Exadata-Infrastruktur.
parseType Ein Parse-Typ.
resourceId Die ID einer Ressource.
resourceName Der Name einer Ressource.
resourceName_Database Der Name einer Datenbank.
resourceName_DbNode Der Name eines Datenbankknotens.
resourceType Eine Art von Datenbank.
schemaName Der Name eines Schemas.
status Der Status einer Datenbank.
tablespaceContents Der Inhalt eines Tablespace.
tablespaceName Der Name eines Tablespace.
tablespaceType Der Inhalt eines Tablespace.
transactionStatus Der Status einer Transaktion.
type Ein Typ eines problematischen geplanten DMS-Jobs.
waitClass Ein Wait-Ereignis.

Metriken

So überwachen Sie Metriken:

  • Um die Exadata-VM-Clustermetriken anzuzeigen, müssen Sie den Exadata-VM-Clusternamen oder die mit Ihrem Exadata-VM-Cluster verknüpfte OCID abrufen.

    Exadata-VM-Cluster oder OCID abrufen
    1. Navigieren Sie im Oracle Database@AWS-Dashboard zu Exadata-VM-Cluster.
    2. Wählen Sie in der Liste Exadata-VM-Cluster den Link VM-Clustername aus, den Sie verwenden.
    3. Kopieren Sie auf der Seite Übersicht die Informationen für den Clusternamen, wie sie im nächsten Abschnitt erforderlich sind.In diesem Screenshot wird gezeigt, wie Sie Exadata-VM-Clustermetriken überwachen.

    Exadata-VM-Clustermetriken anzeigen

    1. Navigieren Sie von der AWS-Konsole zu CloudWatch.
    2. Wählen Sie die Region des Exadata-VM-Clusters aus.
    3. Blenden Sie den Abschnitt Metriken ein, und wählen Sie den Link Alle Metriken aus.
    4. Wählen Sie auf der Seite Alle Metriken ODB als Namespace aus.
    5. Fügen Sie die Clusternamen-Informationen, die Sie zuvor abgerufen haben, in das Feld Nach beliebiger Metrik, Dimension, Ressourcen-ID oder Account-ID suchen ein, um die Suche zu starten. Auf der Seite Metriken werden die zugehörigen Ergebnisse angezeigt.
    6. Sie können Dimensionen auswählen, um die entsprechenden Metriken wie unten aufgeführt anzuzeigen.In diesem Screenshot wird gezeigt, wie Sie Exadata-VM-Clustermetriken überwachen.

    Das folgende Beispiel zeigt die Infrastrukturmetriken für den Knoten VM-q9rkl1 im Exadata-VM-Cluster demo-VM-cluster-03-1 über einen bestimmten Zeitraum.In diesem Screenshot wird gezeigt, wie Sie Exadata-VM-Clustermetriken überwachen.

    Tabelle 1-3: Metriken

    Metrik Beschreibung Einheiten
    ASMDiskgroupUtilization Der Prozentsatz des nutzbaren Speicherplatzes, den eine Datenträgergruppe belegt. Der nutzbare Speicherplatz ist der für das Wachstum verfügbare Speicherplatz. Die Datenträgergruppe DATA speichert die Oracle-Datenbankdateien. Die RECO-Datenträgergruppe enthält Datenbankdateien für Recovery wie Archive und Flashback-Logs. Prozentsatz
    CpuUtilization Der Prozentsatz der CPU-Auslastung. Prozentsatz
    LoadAverage Der Systemlastdurchschnitt wird über 5 Minuten gemessen Ganzzahl
    MemoryUtilization Dieser Prozentsatz des Arbeitsspeichers steht zum Starten neuer Anwendungen ohne Swapping zur Verfügung. Sie können den verfügbaren Speicher mit dem folgenden Befehl abrufen: cat /proc/meminfo Prozentsatz
    NodeStatus Damit wird angegeben, ob der Host erreichbar ist. Ganzzahl
    OcpusAllocated Dies ist die Anzahl der zugewiesenen OCPUs. Ganzzahl
    SwapUtilization Hiermit wurde die prozentuale Auslastung des gesamten Swapspeichers angegeben. Prozentsatz

    Exadata-Containerdatenbankmetriken

    Im Folgenden werden die Schritte zum Überwachen von Exadata-Containerdatenbankmetriken beschrieben.

    Um die Exadata-Containerdatasemetriken anzuzeigen, müssen Sie den Exadata-Containerdatenbanknamen oder die OCID abrufen, die mit Ihrer Exadata-Containerdatenbank verknüpft ist.

    Exadata-Containerdatenbanknamen oder Oracle-SID-Präfix abrufen
    1. Wählen Sie im Oracle Database@AWS-Dashboard die Option Exadata-VM-Cluster aus.
    2. Wählen Sie in der Liste Exadata-VM-Cluster das verwendete Exadata-VM-Cluster aus.
    3. Klicken Sie auf die Schaltfläche In OCI verwalten, um zur Seite Exadata-VM-Cluster zu gelangen.
    4. Klicken Sie auf die Datenbanken, und wählen Sie die verwendete Datenbank aus.
    5. Wählen Sie die Registerkarte Datenbankinformationen aus, und wählen Sie die Schaltfläche Kopieren aus, um die OCID-Informationen abzurufen, wie sie im nächsten Abschnitt erforderlich sind. Alternativ können Sie die Informationen zum Oracle-SID-Präfix kopieren.In diesem Screenshot wird gezeigt, wie Sie die Details der Exadata-Containerdatenbank abrufen.
    Metriken der Exadata-Containerdatenbank anzeigen
    1. Formen Sie die AWS-Konsole, und wählen Sie CloudWatch aus.
    2. Wählen Sie die Region des Exadata-VM-Clusters aus.
    3. Blenden Sie den Abschnitt Metriken ein, und wählen Sie den Link Alle Metriken aus.
    4. Wählen Sie auf der Seite Alle Metriken ODB als Namespace aus.
    5. Fügen Sie die OCID- oder Oracle-SID-Präfix-Informationen, die Sie zuvor abgerufen haben, in das Feld Nach beliebiger Metrik, Dimension, Ressourcen-ID oder Account-ID suchen ein, um die Suche zu starten. Auf der Seite Metriken werden die zugehörigen Ergebnisse angezeigt.In diesem Screenshot wird gezeigt, wie Sie die Metriken der Exadata-Containerdatenbank anzeigen.
    6. Sie können Dimensionen auswählen, um die entsprechenden Metriken wie unten aufgeführt anzuzeigen.

    Tabelle 1-4: Metriken für Exadata-VM-Cluster

    Metrik Beschreibung Einheiten
    BlockChanges Dies ist die durchschnittliche Anzahl der geänderten Blöcke pro Sekunde. Änderungen pro Sekunde
    CpuUtilization Die CPU-Auslastung in Prozent, aggregiert über alle Consumer-Gruppen hinweg. Der Prozentsatz für die Auslastung wird in Bezug auf die Anzahl der CPUs gemeldet, die die Datenbank nutzen darf (doppelt so viele wie die Anzahl der OCPUs). Prozentsatz
    CurrentLogons Die Anzahl der erfolgreichen Anmeldungen während des ausgewählten Intervalls. Anzahl
    ExecuteCount Die Anzahl der Benutzeraufrufe und rekursiven Aufrufe, die während des ausgewählten Intervalls SQL-Anweisungen ausgeführt haben. Anzahl
    ParseCount Die Anzahl der Hard Parses und Soft Parses im ausgewählten Intervall. Anzahl
    StorageAllocated Gesamter Speicherplatz, der der Datenbank zur Erfassungszeit zugewiesen war. GB
    StorageAllocatedByTablespace Gesamter Speicherplatz, der dem Tablespace zur Erfassungszeit zugewiesen war. Bei einer Containerdatenbank gibt diese Metrik Root-Container-Tablespaces an. GB
    StorageUsed Gesamter Speicherplatz, der zur Erfassungszeit von der Datenbank belegt wurde. GB
    StorageUsedByTablespace Gesamter Speicherplatz, der zur Erfassungszeit vom Tablespace belegt wurde. Bei einer Containerdatenbank gibt diese Metrik Root-Container-Tablespaces an. GB
    StorageUtilization Der Prozentsatz der bereitgestellten Speicherkapazität, die derzeit genutzt wird. Stellt den gesamten zugewiesenen Speicherplatz für alle Tablespaces dar. Prozentsatz
    StorageUtilizationByTablespace Gibt den Prozentsatz des Speicherplatzes an, der zur Erfassungszeit vom Tablespace belegt wurde. Bei einer Containerdatenbank gibt diese Metrik Root-Container-Tablespaces an. Prozentsatz
    TransactionCount Die kombinierte Anzahl der Benutzer-Commits und Benutzer-Rollbacks während des ausgewählten Intervalls. Anzahl
    UserCalls Die kombinierte Anzahl der Anmeldungen, Parses und Ausführen-Aufrufe während des ausgewählten Intervalls.. Anzahl

    Metriken der integrierbaren Datenbank

    Navigieren Sie zur OCI-Konsole, und aktivieren Sie dann das Datenbankmanagement (Diagnose und Management), um die Metriken anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter Datenbankmanagement für eine integrierbare Datenbank aktivieren.

  • Metriken der autonomen KI-Datenbank

    Im Folgenden werden die Schritte zum Überwachen von Metriken für autonome KI-Datenbanken beschrieben.

    Name oder OCID der autonomen KI-Datenbank abrufen
    1. Wählen Sie im Oracle Database@AWS-Dashboard Autonome VM-Cluster aus.
    2. Wählen Sie in der Liste Autonome VM-Cluster den Link Name des autonomen VM-Clusters aus, den Sie verwenden.
    3. Wählen Sie die Schaltfläche In OCI verwalten aus, über die Sie zur OCI-Konsole geleitet werden.
    4. Wählen Sie in der OCI-Konsole Oracle Autonomous AI Database Service on Dedicated Infrastructure aus, und wählen Sie dann Autonomous AI Databases aus, die Sie verwenden.
    5. Kopieren Sie auf der Registerkarte Informationen zur autonomen KI-Datenbank den Datenbanknamen oder die OCID-Informationen, wie sie im nächsten Abschnitt erforderlich sind.In diesem Screenshot wird gezeigt, wie Sie die Metriken der autonomen KI-Datenbank anzeigen.
    Metriken der autonomen KI-Datenbank anzeigen
    1. Formen Sie die AWS-Konsole, und wählen Sie CloudWatch aus.
    2. Wählen Sie die Region des autonomen VM-Clusters aus.
    3. Blenden Sie den Abschnitt Metriken ein, und wählen Sie den Link Alle Metriken aus.
    4. Wählen Sie auf der Seite Alle Metriken ODB als Namespace aus.
    5. Fügen Sie die OCID- oder Datenbanknameinformationen, die Sie zuvor abgerufen haben, in das Feld Nach einer beliebigen Metrik, Dimension, Ressourcen-ID oder Account-ID suchen ein, um die Suche zu starten. Auf der Seite Metriken werden die zugehörigen Ergebnisse angezeigt.
    6. Sie können Dimensionen auswählen, um die entsprechenden Metriken wie unten aufgeführt anzuzeigen.In diesem Screenshot wird gezeigt, wie Sie die Metriken der autonomen KI-Datenbank anzeigen.

    Im folgenden Beispiel werden die Metriken für Transaktionen in der autonomen KI-Datenbank angezeigt.In diesem Screenshot wird gezeigt, wie Sie die Metriken der autonomen KI-Datenbank anzeigen.

    Tabelle 1-5: Metriken für

    Metrik Beschreibung Einheiten
    BlockChanges Die durchschnittliche Anzahl der geänderten Blöcke pro Sekunde. (Statistik: Mittelwert, Intervall: 1 Minute) Änderungen pro Sekunde
    CPUTimeSeconds Die durchschnittliche Akkumulierungsrate der CPU-Zeit durch Vordergrundsessions in der Datenbankinstanz über das Zeitintervall. Die CPU-Zeitkomponente von "Durchschnittlich aktive Sessions". (Statistik: Mittelwert, Intervall: 1 Minute) Sekunden pro Sekunde
    CpuUtilization Die CPU-Auslastung in Prozent, aggregiert über alle Consumer-Gruppen hinweg. Der Prozentsatz für die Auslastung wird in Bezug auf die Anzahl der CPUs gemeldet, die die Datenbank nutzen darf (doppelt so viele wie die Anzahl der OCPUs). (Statistik: Mittelwert, Intervall: 1 Minute) Prozent
    CurrentLogons Die Anzahl der erfolgreichen Anmeldungen während des ausgewählten Intervalls. (Statistik: Summe, Intervall: 1 Minute) Anzahl
    DBTimeSeconds Die durchschnittliche Akkumulierungsrate der Datenbankzeit (CPU + Wait) durch Vordergrundsessions in der Datenbankinstanz über das Zeitintervall. Wird auch als "Durchschnittliche aktive Sessions" bezeichnet. (Statistik: Mittelwert, Intervall: 1 Minute) Sekunden pro Sekunde
    ExecuteCount Die Anzahl der Benutzeraufrufe und rekursiven Aufrufe, die während des ausgewählten Intervalls SQL-Anweisungen ausgeführt haben. (Statistik: Summe, Intervall: 1 Minute) Anzahl
    IOPS Die durchschnittliche Anzahl der I/O-Vorgänge pro Sekunde. (Statistik: Mittelwert, Intervall: 1 Minute) Vorgänge pro Sekunde
    IOThroughputMB Der durchschnittliche Durchsatz in MB pro Sekunde. (Statistik: Mittelwert, Intervall: 1 Minute) MB pro Sekunde
    LogicalBlocksRead Die durchschnittliche Anzahl von Blöcken, die pro Sekunde aus SGA/Arbeitsspeicher (Puffercache) gelesen werden. (Statistik: Mittelwert, Intervall: 1 Minute) Lesezugriffe pro Sekunde
    EcpusAllocated Die tatsächliche Anzahl von ECPUs, die der Service während des ausgewählten Zeitintervalls zugeordnet hat. (Statistik: Anzahl, Intervall: 1 Minute) Ganzzahl
    ParseCount Die Anzahl der Hard Parses und Soft Parses im ausgewählten Intervall. (Statistik: Summe, Intervall: 1 Minute) Anzahl
    ParsesByType Die Anzahl der Hard Parses oder Soft Parses pro Sekunde. (Statistik: Mittelwert, Intervall: 1 Minute) Parse-Vorgänge pro Sekunde
    RedoSizeMB Die durchschnittliche Menge an generierten Redo-Vorgängen in MB pro Sekunde. (Statistik: Mittelwert, Intervall: 1 Minute) MB pro Sekunde
    Sessions Die Anzahl der Sessions in der Datenbank. (Statistik: Mittelwert, Intervall: 1 Minute) Anzahl
    StorageAllocated Der maximale Speicherplatz, der während des Intervalls nach Tablespace zugewiesen wurde. Bei Containerdatenbanken gibt diese Metrik Daten für Root-Container-Tablespaces an. (Statistik: Max, Intervall: 30 Minuten) GB
    StorageAllocatedByTablespace Der maximale Speicherplatz, der während des Intervalls nach Tablespace zugewiesen wurde. Bei Containerdatenbanken gibt diese Metrik Daten für Root-Container-Tablespaces an. (Statistik: Max, Intervall: 30 Minuten) GB
    StorageUsed Der maximale Speicherplatz, der während des Intervalls belegt wird. (Statistik: Max, Intervall: 30 Minuten) GB
    StorageUsedByTablespace Der maximale Speicherplatz, der während des Intervalls nach Tablespace belegt wird. Bei Containerdatenbanken gibt diese Metrik Daten für Root-Container-Tablespaces an. (Statistik: Max, Intervall: 30 Minuten) GB
    StorageUtilization Der Prozentsatz der bereitgestellten Speicherkapazität, die derzeit genutzt wird. Stellt den gesamten zugewiesenen Speicherplatz für alle Tablespaces dar. (Statistik: Mittelwert, Intervall: 30 Minuten) Prozent
    StorageUtilizationByTablespace Prozentsatz des belegten Speicherplatzes nach Tablespace. Bei Containerdatenbanken gibt diese Metrik Daten für Root-Container-Tablespaces an. (Statistik: Mittelwert, Intervall: 30 Minuten) Prozent
    TransactionCount Die kombinierte Anzahl der Benutzer-Commits und Benutzer-Rollbacks während des ausgewählten Intervalls. (Statistik: Summe, Intervall: 1 Minute) Anzahl
    TransactionsByStatus Die Anzahl der festgeschriebenen oder zurückgerollten Transaktionen pro Sekunde. (Statistik: Mittelwert, Intervall: 1 Minute) Transaktionen pro Sekunde
    UserCalls Die kombinierte Anzahl der Anmeldungen, Parses und Ausführen-Aufrufe während des ausgewählten Intervalls. (Statistik: Summe, Intervall: 1 Minute) Anzahl

    Metriken der integrierbaren Datenbank

    Um die Metriken der integrierbaren Datenbank anzuzeigen, navigieren Sie zur OCI-Konsole, und aktivieren Sie das Datenbankmanagement (Diagnose und Management), um die Metriken anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter Datenbankmanagement für eine integrierbare Datenbank aktivieren.

Dashboards in CloudWatch erstellen

Amazon CloudWatch-Dashboards bieten Ihnen eine einheitliche und flexible Möglichkeit, AWS-Ressourcen, -Anwendungen und -Services in Echtzeit zu überwachen. Sie können Schlüsselmetriken, Protokolle und Alarme aus mehreren Regionen und Accounts in einer einzigen Ansicht zusammenführen. So können Sie schnellere Einblicke gewinnen und die betriebliche Transparenz verbessern. Mit Widgets wie Liniendiagrammen, Zahlenbereichen und Gauges können Sie den Systemzustand einfach verfolgen, Performancetrends erkennen und die Ressourcenauslastung überwachen. Sie können Dashboards entwerfen, die auf ihre Workflows zugeschnitten sind, Daten serviceübergreifend korrelieren und schnell auf Probleme reagieren, sodass CloudWatch-Dashboards ein wichtiges Tool sind, um High Availability und reibungslose Abläufe in jeder Cloud-Umgebung sicherzustellen.

Sie können Dashboards über die Konsole CloudWatch oder programmgesteuert mit der API PutDashboard (über die CLI oder das SDK) erstellen. Die API verwendet einen JSON-String, der das Layout und die Widgets Ihres Dashboards beschreibt. Sie können die JSON sogar aus einem vorhandenen Dashboard wiederverwenden, um eine neue zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter PutDashboard in der API-Referenz CloudWatch.

Erstellen eines Dashboards über die AWS-Konsole

  1. Wählen Sie in der AWS-Konsole CloudWatch aus.
  2. Wählen Sie im linken Menü die Option Dashboards aus, und wählen Sie die Schaltfläche Dashboard erstellen aus.
  3. Geben Sie einen Dashboardnamen in das Feld ein, und wählen Sie die Schaltfläche Dashboard erstellen aus.
  4. Wählen Sie auf der Seite Widget hinzufügen Ihren Widgettyp aus.
    1. Diagramm (Bereich "Linie/gestapelt"): Wählen Sie Konfigurieren aus, und wählen Sie mindestens eine Metrik im Dialogfeld Metrikdiagramm hinzufügen aus. Wählen Sie das Widget erstellen aus.
      1. Wenn eine Metrik nicht aufgeführt ist (z.B. wenn keine Daten der letzten 14 Tage vorhanden sind), können Sie sie manuell hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Diagrammmetriken manuell in einem CloudWatch-Dashboard.
  5. Wählen Sie Widget hinzufügen aus, und wiederholen Sie den 4. Schritt, um weitere Widgets hinzuzufügen. Sie können beliebig viele Metriken hinzufügen.
  6. Klicken Sie für ein beliebiges Diagramm auf das Symbol Info, um Metrikbeschreibungen anzuzeigen.
  7. Klicken Sie auf Dashboard speichern, um die Änderungen zu speichern.

Beispiel: Ein benutzerdefiniertes Dashboard wird mit den Metriken zweier virtueller Maschinen in einem Exadata-VM-Cluster erstellt. In diesem Dashboard wird eine Vergleichsanalyse von Metriken wie CPU-Auslastung, SWAP-Auslastung, Speicherauslastung und Ladedurchschnitt für die beiden VMs im Cluster angezeigt.In diesem Abschnitt wird die Schaltfläche "Aktionen" angezeigt.

CloudWatch Alarm

In diesem Thema wird erläutert, wie Sie Alarme zur Überwachung von Metriken einrichten, die Sie benachrichtigen oder die überwachten Ressourcen automatisch anpassen, wenn ein Schwellenwert überschritten wird.

Ein Metrikalarm überwacht eine einzelne CloudWatch-Metrik oder das Ergebnis eines mathematischen Ausdrucks basierend auf CloudWatch-Metriken. Er löst eine oder mehrere Aktionen aus, wenn die überwachte Metrik oder der überwachte Ausdruck einen angegebenen Schwellenwert über eine festgelegte Anzahl von Bewertungszeiträumen überschreitet. Zu diesen Aktionen gehören das Senden von Benachrichtigungen über Amazon Simple Notification Service (SNS), das Ausführen von Amazon EC2- oder Autoscaling-Aktionen oder das Erstellen von OpsItems oder Vorfällen in AWS Systems Manager.

In diesem Beispiel erstellen Sie ein Amazon SNS-Thema, um Benachrichtigungen per E-Mail und Textnachricht zu aktivieren. Erstellen Sie ein Thema mit dem Namen AutonomousMonitor, und abonnieren Sie Ihre geschäftliche E-Mail-Adresse, um Benachrichtigungen zu erhalten. Dieses SNS-Thema wird auch später beim Konfigurieren von CloudWatch-Alarmen verwendet.

  1. Erstellen Sie ein Amazon SNS-Thema, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:
    aws sns create-topic --name <Name of the SNS topic>
  2. Abonnieren Sie das Thema, und geben Sie dann das E-Mail-Protokoll und die E-Mail-Adresse für den Benachrichtigungsendpunkt an, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:
    aws sns subscribe --topic-arn <ARN of the SNS topic created> --protocol email --notification-endpoint <Email ID>
  3. Bestätigen Sie das Abonnement, bevor die E-Mail-Adresse mit dem Empfang von Nachrichten beginnen kann.
    1. Prüfen Sie Ihre E-Mail-Adresse, und wählen Sie in der E-Mail, die Sie von Amazon SNS erhalten, das Abonnement Bestätigen aus.
    2. Amazon SNS öffnet automatisch Ihren Webbrowser und zeigt eine Abonnementbestätigung mit Ihrer Abonnement-ID an.
    Dieser Screenshot zeigt ein Beispiel für eine Abonnementbestätigung mit der Abonnement-ID.
  4. Prüfen Sie den Status des Abonnements. Er gibt 1 zurück, wenn der Status Bestätigt lautet.
    aws sns get-topic-attributes \
    
      --topic-arn < ARN of the topic > \
    
      --query 'Attributes.SubscriptionsConfirmed' \
    
      --output text
  5. Jetzt können Sie einen CloudWatch-Alarm für jedes Dashboard-Widgets erstellen. Erfassen Sie die Metriken aus den drei Namespaces AWS/ODB. Mit der folgenden Abfrage können Sie die verfügbaren Metriken in den einzelnen Namespaces identifizieren:
    aws cloudwatch list-metrics --namespace "AWS/ODB"
  6. Wählen Sie eine beliebige Metrik aus, und verwenden Sie den folgenden Code, um einen CloudWatch-Alarm zu erstellen. Stellen Sie sicher, dass Sie den richtigen Namespace, die richtigen Dimensionen und den richtigen Metriknamen angeben. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie einen Alarm für eine hohe CPU-Auslastung erstellen, wenn eine Datenbank 60 Prozent überschreitet.
    aws cloudwatch put-metric-alarm \
    
      --alarm-name cpu_monitor_ATP \
    
      --alarm-description "Alarm when CPU exceeds 60% for ATP PDBTESTARNAB" \
    
      --metric-name CpuUtilization \
    
      --namespace AWS/ODB \
    
      --statistic Average \
    
      --period 60 \
    
      --threshold 60 \
    
      --comparison-operator GreaterThanThreshold \
    
      --dimensions Name=ociCloudAutonomousVmClusterId,Value=ocid1.cloudautonomousvmcluster.oc1.iad.anuwcljtbpyurlyac4bbp52ehggvqadbtsjeqwuiqcgah4i6mndr6swd6u2a \
    
                   Name=deploymentType,Value=Dedicated \
    
                   Name=resourceId,Value=ocid1.autonomousdatabase.oc1.iad.anuwcljtbpyurlyai6xy7kik3wdj4sz273wjg2kolfbkse6ons7v2dcte76q \
    
                   Name=cloudExadataInfrastructureId,Value=exa_e913o1khws \
    
                   Name=cloudAutonomousVmClusterId,Value=avmc_xgzshl9ela \
    
                   Name=displayName,Value="CPU Utilization" \
    
                   Name=resourceName,Value=PDBTESTARNAB \
    
                   Name=region,Value=iad \
    
                   Name=autonomousDBType,Value=ATP \
    
                   Name=ociCloudExadataInfrastructureId,Value=ocid1.cloudexadatainfrastructure.oc1.iad.anuwcljtbpyurlyazqzf3ggqwaydvu32l34izfzm4a4vnsay7b67iaedza6a \
    
      --evaluation-periods 2 \
    
      --alarm-actions arn:aws:sns:us-east-1:182399700237:AutonomousMonitor
    In diesem Screenshot wird ein Beispiel gezeigt, dass die Workload die CPU-Auslastung auf 100% überschreitet.
  7. Der folgende Screenshot zeigt die E-Mail, die Sie erhalten.Dieser Screenshot zeigt ein Beispiel für die E-Mail, die Sie erhalten.