CloudWatch
La surveillance est un aspect essentiel du maintien de l'état, des performances et de la disponibilité des déploiements Oracle AI Database@AWS. Amazon CloudWatch fournit un service d'observabilité entièrement géré qui vous permet de collecter, d'analyser et d'agir sur les données opérationnelles en temps réel.
Avec Oracle AI Database@AWS, les mesures de performances et d'infrastructure clés sont automatiquement publiées sur CloudWatch sous l'espace de noms AWS/ODB. Ces mesures sont l'utilisation de l'UC, la consommation de mémoire, l'utilisation du stockage, les sessions actives et les performances d'E/S sur les clusters de machines virtuelles Exadata, les bases de données Conteneur Exadata et les bases de données d'IA Autonomous.
Dimensions Amazon CloudWatch pour Oracle AI Database@AWS
Cette rubrique explique comment filtrer les mesures d'Oracle AI Database@AWS à l'aide des dimensions suivantes.
Tableau 1-2 Dimensions
| Dimension | Filtres |
|---|---|
cloudVmClusterId |
Identificateur d'un cluster de machines virtuelles. |
cloudExadataInfrastructureId |
Identificateur de l'infrastructure Exadata. |
collectionName |
Nom d'une collection. |
deploymentType |
Type d'infrastructure. |
diskgroupName |
Le nom d'un groupe |
errorCode |
Code d'erreur. |
errorSeverity |
Gravité d'une erreur. |
filesystemName |
Nom d'un système de fichiers. |
hostName |
Nom de l'ordinateur hôte. |
instanceName |
Le nom de l'instance de base de données. |
instanceNumber |
Numéro d'instance d'une instance de base de données. |
ioType |
Type d'opération d'E/S. |
jobId |
Identifiant unique d'un emploi. |
managedDatabaseGroupId |
Identificateur d'un groupe de bases de données gérées. |
managedDatabaseId |
Identificateur d'une base de données gérée. |
memoryPool |
Type de pool de mémoire. |
memoryType |
Un type de mémoire. |
ociCloudVmClusterId |
Identifiant OCI d'un cluster de machines virtuelles. |
ociCloudExadataInfrastructureId |
Identificateur OCI de l'infrastructure Exadata. |
parseType |
Type d'analyse. |
resourceId |
Identifiant d'une ressource. |
resourceName |
Nom d'une ressource. |
resourceName_Database |
Le nom de la base. |
resourceName_DbNode |
Nom d'un noeud de base. |
resourceType |
Type de base de données. |
schemaName |
Nom d'un schéma. |
status |
Statut d'une base de données. |
tablespaceContents |
Contenu d'un tablespace. |
tablespaceName |
Nom d'un tablespace. |
tablespaceType |
Contenu d'un tablespace. |
transactionStatus |
Statut d'une transaction. |
type |
Type de tâche DMS Problématique planifiée. |
waitClass |
Classe d'événement d'attente. |
Métriques
Voici les étapes de surveillance des mesures.
Pour visualiser les mesures de cluster de machines virtuelles Exadata, vous devez obtenir le nom du cluster de machines virtuelles Exadata ou l'OCID associé à votre cluster de machines virtuelles Exadata.
Obtention du cluster de machines virtuelles Exadata ou de l'OCID- Dans le tableau de bord Oracle AI Database@AWS, accédez à Clusters de machines virtuelles Exadata.
- Dans la liste Clusters de machines virtuelles Exadata, sélectionnez le lien Nom de cluster de machines virtuelles que vous utilisez.
- A partir de la page Récapitulatif, copiez les informations sur le nom du cluster comme cela sera requis dans la section suivante.

Affichage des mesures de cluster de machines virtuelles Exadata
- A partir de la console AWS, accédez à CloudWatch.
- Sélectionnez la région du cluster de machines virtuelles Exadata.
- Développez la section Mesures, puis sélectionnez le lien Toutes les mesures.
- Sur la page Toutes les mesures, sélectionnez ODB en tant qu'espace de noms.
- Collez les informations sur le nom du cluster que vous avez obtenues précédemment dans le champ Rechercher une mesure, une dimension, un ID de ressource ou un ID de compte pour lancer la recherche. La page Mesures affiche les résultats associés.
- Vous pouvez sélectionner des dimensions pour afficher les mesures correspondantes, comme indiqué ci-dessous.

L'exemple suivant présente les mesures d'infrastructure pour le noeud VM-q9rkl1 dans le cluster de machines virtuelles Exadata demo-VM-cluster-03-1 sur une période spécifique.

Tableau 1-3 Métriques
Métrique Description Units ASMDiskgroupUtilizationPourcentage d'espace utilisable qui est utilisé dans un Groupe de disque. L'espace utilisable est l'espace disponible pour croissance. Le groupe de disques DATA stocke nos fichiers de base de données Oracle. Le groupe des disques RECO contient des fichiers de base de données à des fins de récupération, tels que des archives et des journaux Flashback. Pourcentage CpuUtilizationPourcentage d'utilisation de l'UC. Pourcentage LoadAverageLa moyenne de charge du système est mesurée sur 5 minutes Entier MemoryUtilizationPourcentage de mémoire disponible pour le démarrage de nouvelles applications, sans swap. La commande suivante permet d'obtenir la mémoire disponible : cat /proc/meminfoPourcentage NodeStatusIndique si l'hôte est accessible. Entier OcpusAllocatedNombre d'OCPU allouées. Entier SwapUtilizationIndique le pourcentage d'utilisation de l'espace de swap total. Pourcentage Mesures de base de données Conteneur Exadata
Voici les étapes de surveillance des mesures de base de données Conteneur Exadata.
Pour visualiser les mesures de base de données de conteneur Exadata, vous devez obtenir le nom de la base de données Conteneur Exadata ou l'OCID associé à la base de données Conteneur Exadata.
Obtention du nom de la base de données Conteneur Exadata ou du préfixe SID Oracle- Dans le tableau de bord Oracle AI Database@AWS, sélectionnez Clusters de machines virtuelles Exadata.
- Dans la liste Clusters de machines virtuelles Exadata, sélectionnez le cluster de machines virtuelles Exadata que vous utilisez.
- Sélectionnez le bouton Gérer dans OCI qui vous dirigera vers la page Clusters de machines virtuelles Exadata.
- Cliquez sur les bases de données, puis sélectionnez la base de données que vous utilisez.
- Sélectionnez l'onglet Informations sur la base de données, puis cliquez sur le bouton Copier pour obtenir les informations sur l'OCID, comme cela sera requis dans la section suivante. Vous pouvez également copier les informations sur le préfixe SID Oracle.

Affichage des mesures de base de données Conteneur Exadata- Créez la console AWS et sélectionnez CloudWatch.
- Sélectionnez la région du cluster de machines virtuelles Exadata.
- Développez la section Mesures, puis sélectionnez le lien Toutes les mesures.
- Sur la page Toutes les mesures, sélectionnez ODB en tant qu'espace de noms.
- Collez les informations OCID ou Préfixe SID Oracle que vous avez précédemment obtenues dans le champ Rechercher une mesure, une dimension, un ID de ressource ou un ID de compte pour lancer la recherche. La page Mesures affiche les résultats associés.

- Vous pouvez sélectionner des dimensions pour afficher les mesures correspondantes, comme indiqué ci-dessous.
Tableau 1-4 Mesures pour les clusters de machines virtuelles Exadata
Métrique Description Units BlockChangesNombre de blocs modifiés par seconde en moyenne. Modifications par seconde CpuUtilizationPourcentage d'utilisation de l'UC, agrégé pour tous les groupes de destinataires. Le pourcentage d'utilisation consigné tient compte du nombre d'UC que la base de données est autorisée à utiliser, à savoir deux fois le nombre d'OCPU. Pourcentage CurrentLogonsNombre d'ouvertures de session ayant abouti au cours de l'intervalle sélectionné. Comptage ExecuteCountNombre d'appels utilisateur et récursifs ayant exécuté des instructions SQL au cours de l'intervalle sélectionné. Comptage ParseCountNombre d'analyses complètes et légères au cours de l'intervalle sélectionné. Comptage StorageAllocatedQuantité totale d'espace de stockage allouée à la base de données à l'heure de collecte. Go StorageAllocatedByTablespaceQuantité totale d'espace de stockage allouée au tablespace à l'heure de collecte. Dans le cas d'une base de données Conteneur, cette mesure fournit les tablespaces de conteneur racine. Go StorageUsedQuantité totale d'espace de stockage utilisée par la base de données à l'heure de collecte. Go StorageUsedByTablespaceQuantité totale d'espace de stockage utilisée par le tablespace à l'heure de collecte. Dans le cas d'une base de données Conteneur, cette mesure fournit les tablespaces de conteneur racine. Go StorageUtilizationPourcentage de la capacité de stockage provisionnée utilisé actuellement. Représente l'espace total alloué à l'ensemble des tablespaces. Pourcentage StorageUtilizationByTablespaceIndique le pourcentage d'espace de stockage utilisé par le tablespace à l'heure de collecte. Dans le cas d'une base de données Conteneur, cette mesure fournit les tablespaces de conteneur racine. Pourcentage TransactionCountNombre combiné de validations et d'annulations utilisateur au cours de l'intervalle sélectionné. Comptage UserCallsNombre combiné d'appels d'exécution, d'ouvertures de session et d'analyses au cours de l'intervalle sélectionné.. Comptage Mesures de base de données pluggable
Accédez à la console OCI, puis activez la gestion de base de données (diagnostics et gestion) pour visualiser les mesures. Pour plus d'informations, reportez-vous à Activation de Database Management pour une base de données pluggable.
Mesures de base de données d'IA autonome
Voici les étapes de surveillance des mesures d'Autonomous AI Database.
Obtention du nom ou de l'OCID de la base de données Autonomous AI- Dans le tableau de bord Oracle AI Database@AWS, sélectionnez Clusters de machines virtuelles Autonomous.
- Dans la liste Clusters de machines virtuelles Autonomous, sélectionnez le lien Nom de cluster de machines virtuelles Autonomous que vous utilisez.
- Sélectionnez le bouton Gérer dans OCI qui vous dirigera vers la console OCI.
- Dans la console OCI, sélectionnez Oracle Autonomous AI Database Service on Dedicated Infrastructure, puis sélectionnez les bases de données Autonomous AI que vous utilisez.
- Dans l'onglet Informations sur la base de données Autonomous AI, copiez le nom de base de données ou les informations OCID comme cela sera requis dans la section suivante.
Affichage des mesures de base de données Autonomous AI- Créez la console AWS et sélectionnez CloudWatch.
- Sélectionnez la région du cluster de machines virtuelles Autonomous.
- Développez la section Mesures, puis sélectionnez le lien Toutes les mesures.
- Sur la page Toutes les mesures, sélectionnez ODB en tant qu'espace de noms.
- Collez les informations OCID ou Nom de base de données que vous avez obtenues précédemment dans le champ Rechercher une mesure, une dimension, un ID de ressource ou un ID de compte pour lancer la recherche. La page Mesures affiche les résultats associés.
- Vous pouvez sélectionner des dimensions pour afficher les mesures correspondantes, comme indiqué ci-dessous.

L'exemple suivant affiche les mesures relatives aux transactions dans la base de données Autonomous AI.

Tableau 1-5 Métriques pour
Métrique Description Units BlockChangesNombre moyen de blocs modifiés par seconde. (Statistique : Moyenne, Intervalle : 1 minute) Modifications par seconde CPUTimeSecondsTaux moyen d'accumulation de temps UC par les sessions de premier plan dans l'instance de base de données dans l'intervalle. Composant de temps UC du nombre moyen de sessions actives. (Statistique : Moyenne, Intervalle : 1 minute) Secondes par seconde CpuUtilizationPourcentage d'utilisation de l'UC, agrégé pour tous les groupes de destinataires. Le pourcentage d'utilisation consigné tient compte du nombre d'UC que la base de données est autorisée à utiliser, à savoir deux fois le nombre d'OCPU. (Statistique : Moyenne, Intervalle : 1 minute) Pour cent CurrentLogonsNombre d'ouvertures de session ayant abouti au cours de l'intervalle sélectionné. (Statistiques : Somme, Intervalle : 1 minute) Comptage DBTimeSecondsTaux moyen d'accumulation de temps de base de données (UC + attente) par les sessions de premier plan dans l'instance de base de données dans l'intervalle. Egalement appelée Nombre moyen de sessions actives. (Statistique : Moyenne, Intervalle : 1 minute) Secondes par seconde ExecuteCountNombre d'appels utilisateur et récursifs ayant exécuté des instructions SQL au cours de l'intervalle sélectionné. (Statistique : Somme, Intervalle : 1 minute) Comptage IOPSNombre moyen d'opérations d'entrée/de sortie par seconde. (Statistique : Moyenne, Intervalle : 1 minute) Opérations par seconde IOThroughputMBDébit moyen en Mo par seconde. (Statistique : Moyenne, Intervalle : 1 minute) Mo par seconde LogicalBlocksReadNombre moyen de blocs lus à partir de la mémoire SGA/mémoire (cache de tampon) par seconde. (Statistique : Moyenne, Intervalle : 1 minute) Lectures par seconde EcpusAllocatedNombre réel d'ECPU allouées par le service au cours de l'intervalle sélectionné. (Statistique : Nombre, Intervalle : 1 minute) Entier ParseCountNombre d'analyses complètes et légères au cours de l'intervalle sélectionné. (Statistique : Somme, Intervalle : 1 minute) Comptage ParsesByTypeNombre d'analyses complètes et légères par seconde. (Statistique : Moyenne, Intervalle : 1 minute) Analyses par seconde RedoSizeMBQuantité moyenne de données redo générées en Mo par seconde. (Statistique : Moyenne, Intervalle : 1 minute) Mo par seconde SessionsNombre de sessions dans la base de données. (Statistique : Moyenne, Intervalle : 1 minute) Comptage StorageAllocatedQuantité d'espace maximale allouée par tablespace pendant l'intervalle. Pour les bases de données Conteneur, cette mesure fournit des données pour les tablespaces de conteneur racine. (Statistique : Max, Intervalle : 30 minutes) Go StorageAllocatedByTablespaceQuantité d'espace maximale allouée par tablespace pendant l'intervalle. Pour les bases de données Conteneur, cette mesure fournit des données pour les tablespaces de conteneur racine. (Statistique : Max, Intervalle : 30 minutes) Go StorageUsedQuantité maximale d'espace utilisée pendant l'intervalle. (Statistique : Max, Intervalle : 30 minutes) Go StorageUsedByTablespacequantité maximale d'espace utilisée par tablespace pendant l'intervalle. Pour les bases de données Conteneur, cette mesure fournit des données pour les tablespaces de conteneur racine. (Statistique : Max, Intervalle : 30 minutes) Go StorageUtilizationPourcentage de la capacité de stockage provisionnée utilisé actuellement. Représente l'espace total alloué à l'ensemble des tablespaces. (Statistique : moyenne, intervalle : 30 minutes) Pour cent StorageUtilizationByTablespacePourcentage d'espace utilisé par tablespace. Pour les bases de données Conteneur, cette mesure fournit des données pour les tablespaces de conteneur racine. (Statistique : moyenne, intervalle : 30 minutes) Pour cent TransactionCountNombre combiné de validations et d'annulations utilisateur au cours de l'intervalle sélectionné. (Statistique : Somme, Intervalle : 1 minute) Comptage TransactionsByStatusNombre de transactions de validation ou d'annulation par seconde. (Statistique : Moyenne, Intervalle : 1 minute) Transactions par seconde UserCallsNombre combiné d'appels d'exécution, d'ouvertures de session et d'analyses au cours de l'intervalle sélectionné. (Statistique : Somme, Intervalle : 1 minute) Comptage Mesures de base de données pluggable
Pour bénéficier d'une observabilité supplémentaire basée sur OCI, vous pouvez activer Database Management (Diagnostics & Management) dans la console OCI. Pour plus d'informations, reportez-vous à Activation de Database Management pour une base de données pluggable.
Créer des tableaux de bord dans CloudWatch
Les tableaux de bord Amazon CloudWatch vous offrent un moyen unifié et flexible de surveiller les ressources, les applications et les services AWS en temps réel. Vous pouvez regrouper dans une vue unique des mesures clés, des journaux et des alarmes provenant de plusieurs régions et comptes, ce qui vous aide à obtenir plus rapidement des informations et à améliorer la visibilité opérationnelle. Avec des widgets tels que des graphiques à courbes, des panneaux numériques et des jauges, vous pouvez facilement suivre l'état du système, repérer les tendances de performances et surveiller l'utilisation des ressources. Vous pouvez concevoir des tableaux de bord adaptés à leurs flux de travail, corréler les données entre les services et réagir rapidement aux problèmes, ce qui fait des tableaux de bord CloudWatch un outil clé pour assurer une haute disponibilité et des opérations fluides dans n'importe quel environnement cloud.
Vous pouvez créer des tableaux de bord à partir de la console CloudWatch ou par programmation à l'aide de l'API PutDashboard (via l'interface de ligne de commande ou le kit SDK). L'API utilise une chaîne JSON décrivant la disposition et les widgets de votre tableau de bord. Vous pouvez même réutiliser le JSON à partir d'un tableau de bord existant pour en créer un. Pour plus d'informations, reportez-vous à PutDashboard dans la référence d'API CloudWatch.
Créer un tableau de bord à partir de la console AWS
- Dans la console AWS, sélectionnez CloudWatch.
- Dans le menu de gauche, sélectionnez Tableaux de bord, puis cliquez sur le bouton Créer un tableau de bord.
- Entrez un nom de tableau de bord dans le champ, puis cliquez sur le bouton Créer un tableau de bord.
- Sur la page Ajouter un widget, sélectionnez votre type de widget.
- Graphique (zone de ligne/empilée) : sélectionnez Configurer, puis sélectionnez des mesures dans la boîte de dialogue Ajouter un graphique de mesures. Sélectionnez le widget Créer.
- Si aucune mesure n'est répertoriée (par exemple, s'il n'y a aucune donnée des 14 derniers jours), vous pouvez l'ajouter manuellement. Pour plus d'informations, reportez-vous à Graphier les mesures manuellement sur un tableau de bord CloudWatch.
- Graphique (zone de ligne/empilée) : sélectionnez Configurer, puis sélectionnez des mesures dans la boîte de dialogue Ajouter un graphique de mesures. Sélectionnez le widget Créer.
- Choisissez Ajouter un widget, puis répétez l'étape 4 pour ajouter d'autres widgets. Vous pouvez en ajouter autant que vous le souhaitez.
- Pour n'importe quel graphique, cliquez sur l'icône info pour afficher les descriptions des mesures.
- Cliquez sur l'icone Enregistrer le tableau de bord pour enregistrer les modifications.
Par exemple, un tableau de bord personnalisé est créé à l'aide des mesures de deux machines virtuelles dans un cluster de machines virtuelles Exadata. Ce tableau de bord affiche une analyse comparative des mesures telles que l'utilisation de l'UC, l'utilisation de SAP, l'utilisation de la mémoire et la moyenne de charge pour les deux machines virtuelles du cluster.
CloudWatch Alarme
Cette rubrique explique comment configurer des alarmes pour surveiller les mesures qui vous avertiront ou ajusteront automatiquement les ressources surveillées chaque fois qu'un seuil est dépassé.
Une alarme de mesure surveille une mesure CloudWatch unique ou le résultat d'une expression mathématique basée sur des mesures CloudWatch. Elle déclenche une ou plusieurs actions lorsque la mesure ou l'expression surveillée enfreint un seuil spécifié sur un nombre défini de périodes d'évaluation. Ces actions incluent l'envoi de notifications via Amazon Simple Notification Service (SNS), l'exécution d'actions Amazon EC2 ou de redimensionnement automatique, ou la création d'OpsItems ou d'incidents dans AWS Systems Manager.
Dans cet exemple suivant, vous allez créer un sujet Amazon SNS pour activer les notifications par courriel et message texte. Créez un sujet nommé AutonomousMonitor et abonnez-vous à votre adresse électronique professionnelle pour recevoir des notifications. Cette rubrique SNS sera également utilisée ultérieurement lors de la configuration des alarmes CloudWatch.
- Créez une rubrique Amazon SNS en exécutant la commande suivante :
aws sns create-topic --name <Name of the SNS topic> - Abonnez-vous à la rubrique, puis indiquez le protocole de courriel et l'adresse électronique de l'adresse de notification en exécutant la commande suivante :
aws sns subscribe --topic-arn <ARN of the SNS topic created> --protocol email --notification-endpoint <Email ID> - Confirmez l'abonnement avant que l'adresse électronique ne puisse commencer à recevoir des messages.
- Vérifiez votre adresse électronique et choisissez Confirmer l'abonnement dans le courriel que vous recevez d'Amazon SNS.
- Amazon SNS ouvre automatiquement votre navigateur Web et affiche une confirmation d'abonnement avec votre ID d'abonnement.

- Vérifiez l'état de l'abonnement. Elle renvoie 1 si le statut est Confirmé.
aws sns get-topic-attributes \ --topic-arn < ARN of the topic > \ --query 'Attributes.SubscriptionsConfirmed' \ --output text - Vous pouvez maintenant créer une alarme CloudWatch sur n'importe quel widget du tableau de bord. Collectez les mesures à partir des trois espaces de noms : AWS/ODB. Vous pouvez utiliser la requête suivante pour identifier les mesures disponibles dans chaque espace de noms :
aws cloudwatch list-metrics --namespace "AWS/ODB" - Choisissez une mesure et utilisez le code suivant pour créer une alarme CloudWatch. Veillez à indiquer l'espace de noms, les dimensions et le nom de mesure corrects. L'exemple ci-dessous montre comment déclencher une alarme pour une utilisation élevée de l'UC lorsqu'une base de données dépasse 60 %.
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
- La capture d'écran suivante montre le courriel que vous recevrez.
