CPU-Auslastung zwischen Datenbanken vergleichen
Sie können die CPU-Auslastung über mehrere Datenbanken hinweg vergleichen, indem Sie auf die Registerkarte Aggregieren klicken. Wenn Sie die Übersicht über die Ressourcenauslastung in allen Datenbanken anzeigen, können Sie Zeitpunkte ermitteln, an denen unerwartete Spitzen bei der Ressourcenauslastung aufgetreten sind.
Aggregierte Treemap
Wenn die Registerkarte "Agenten" auf der Seite "CPU-Details" ausgewählt ist, wird in der oberen Hälfte der Seite eine Treemap aller Datenbanken angezeigt, die für Ops Insights im Compartment aktiviert sind. Im Diagramm wird standardmäßig die CPU-Aufschlüsselung nach einzelnen Datenbanken angezeigt. Damit können Sie vergleichen, wie Ihre verschiedenen einzelnen Datenbanken ihre Ressourcen verwenden. Um die CPU-Ressourcennutzung für mehrere Datenbanken zu vergleichen, können Sie die Datenbanken nach Datenbanktyp, Auslastungsebene, CDB, Host, VM-Cluster, Exadata, Freiformtags und definierten Tags gruppieren.
In der Treemap-Visualisierung wird die Datenbankflotte für das gesamte Compartment (oder die compartmentübergreifende Hierarchie) als eine Sammlung von Rechtecken dargestellt. Die Rechtecke unterteilen die gesamte visuelle Leinwand, und ihre Größe wird proportional zu einer Skalierungsmetrik festgelegt. Jede Datenbank ist ein Rechteck, und die relativen Größen der Rechtecke können leicht miteinander verglichen werden. Die gesamte Treemap stellt die Compartment-Summe in der Skalierungsmetrik dar. Die Zerlegung der Flottensummen nach Datenbank bildet daher die Basis dieser Visualisierung. Beispiel: Die CPU-Auslastung und die prozentuale Änderung werden visuell durch die Größe bzw. Farbe der Zellen dargestellt. Größere Zellen nutzen mehr CPU-Ressourcen als kleinere Zellen. Die größte Zelle wird für die Datenbank verwendet, die am meisten CPU-Ressourcen nutzt. Die Farbe der Zellen wird anhand der prozentualen Änderung der von den Datenbanken verwendeten CPU-Ressourcen bestimmt.
Wenn Sie eine bestimmte Gruppe auswählen, werden die Daten für alle Mitglieder der Gruppe vereinigt, um das Diagramm Trend und Prognose zu generieren. In diesem Diagramm können Sie die prognostizierte Auslastung für die jeweilige Ressource sowie den aktuellen Auslastungstrend anzeigen. Sie können auch auf ein einzelnes Mitglied einer Gruppe klicken, um Trends und Prognosen für eine einzelne Datenbank anzuzeigen.
Gruppierung der CPU-Treemap
In der CPU-Treemap wird standardmäßig "Alle Datenbanken" als Gruppe angezeigt, d.h. es gibt nur eine einzelne Gruppe, die aus allen Datenbanken im Compartment besteht. Die Größe jedes Datenbankzellenbereichs wird dabei entsprechend der Skalierungsmetrik festgelegt.
Die Treemap kann durch Auswahl einer Eigenschaft unter Gruppierung als zweistufige Hierarchie organisiert werden. Hier wird die Treemap zunächst in Gruppen und dann in einzelne Zellen innerhalb der Gruppen unterteilt. Dies ermöglicht es, neben den Zellengrößen auch die Gruppengrößen zu vergleichen.
Die folgenden Optionen sind für die Eigenschaft Gruppierung verfügbar:
- Database Type
- Auslastungsebene
- CDB
- Host
- VM-Cluster
- Exadata
- Freiformtags
- Definierte Tags
Durch die Gruppierung nach Datenbanktyp können Nutzungs- und Zuweisungs-Footprints nach Datenbanktyp verglichen werden. Die Gruppierung nach Auslastungsebene ermöglicht eine schnelle Auswertung von übermäßig und zu wenig ausgelasteten Zuweisungs-Footprints. Weitere Informationen zum Gruppieren von Tags finden Sie unter Nach Tags gruppieren.
Skalierung der CPU-Treemap
Für die Treemap werden zwei Skalierungsmetriken angeboten:
- Nutzung (durchschn. aktive CPUs): Größere Datenbankzellen bedeuten größere CPU-Consumers. Diese Skalierung eignet sich besonders bei Cloud-Einstellungen, die auf der CPU-Nutzung basieren, da sie effektiv die relative "Burn Rate" dieser Datenbanken ist.
- Zuweisung: Die zugewiesenen CPUs, die von OCI für die Datenbank verfügbar sind. Die Größe von Datenbankzellen wird durch die CPU-Zuweisung bestimmt. In Szenarios mit fester Zuweisung sind dies die relativen CPU-Fixkosten von Datenbanken.
Mit diesen beiden Optionen können die Benutzer von autonomen Datenbanken sowie von On-Premise- und dedizierten Datenbanken die relativen Kosten im Vergleich zu den Auslastungsebenen ihrer Datenbankflotte bewerten, da die unterschiedlichen Kostenmodelle beide abgedeckt sind.
Farben für CPU-Treemap
Der CPU-Treemap können mit den folgenden beiden Optionen Farben zugewiesen werden:
- Auslastung (%): "Durchschnittliche Auslastung" als Prozentsatz von "Max. Zuweisung" im Zeitintervall
- Nutzungsänderung (%): Prozentuale Änderung des linearen Trends von "Durchschnittliche Auslastung" im Zeitintervall
Die Farben für "Auslastung (%)" sind Grüntöne (CPU-Branding) von hell bis dunkel in steigenden Quartilen: 0-25 %, 25-50 %, 50-75 %, >75 %. Diese sind in der obigen Grafik zu sehen.
Für "Nutzungsänderung (%)" gibt es zwei Farbpaletten, wie unten dargestellt. Positive Nutzungsänderungen werden als Grüntöne (CPU) von hell bis dunkel bei zunehmend positiven Werten dargestellt. Negative Nutzungsänderungen werden als Gelbtöne von hell bis dunkel bei zunehmend negativen Werten dargestellt. Dieses Schema ist etwas komplexer, erfasst jedoch die wichtige Unterscheidung von positiv und negativ sowie den Grad der Änderung in beiden Richtungen.
Auf der oben abgebildeten CPU-Detailseite mit ausgewählter Registerkarte "Aggregieren" wird die Treemap-Größe nach Max. Zuweisung festgelegt und die Farbe nach Nutzungsänderung (%). Die Datenbankzellen sind nach Datenbanktyp gruppiert, und die Gruppe ADW-D (Autonomous Data Warehouse - Dediziert) ist ausgewählt.
Der Trend und die Prognosen für "Max. Auslastung" und "Durchschnittliche Auslastung" der ADW-D-Datenbank sind ziemlich flach und weisen eine relativ geringe Varianz auf. Innerhalb der Gruppe gibt es jedoch vier Datenbanken. Bei zwei Datenbanken nimmt die Auslastung zu (Grüntöne) und bei den beiden anderen nimmt sie ab (Gelbtöne). Außerdem ist leicht zu erkennen, dass die ADW-D-Datenbanken etwa ein Viertel der gesamten CPU-Zuweisung der Datenbank im gesamten Compartment ausmachen. Es ist auch möglich, einzelne Drilldowns zu den wachsenden und schrumpfenden Datenbanken innerhalb der Gruppe durchführen, um ihre spezifischen Trends und Prognosen zu analysieren.