Planeje e Observe a Capacidade do Autonomous AI Database na Infraestrutura Dedicada do Exadata

Você pode observar e planejar os recursos de computação e armazenamento do seu Autonomous AI Database na Infraestrutura Dedicada do Exadata para uso eficiente e faturamento ideal.

O Oracle Autonomous AI Database fornece painéis e visualizações para ajudar você a rastrear a alocação e o uso de recursos para seu serviço.

Terminologia de Recursos

É importante entender os vários termos usados com alocação e uso de recursos no console da Oracle Cloud Infrastructure (OCI) e entender o que eles significam:

Limites de Recursos

A tabela a seguir lista os limites de recursos para implantações do Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure no Oracle Public Cloud e no Exadata Cloud@Customer.

Limites de Recursos (Máximo)

Limites de Recursos Recomendados (Máximo)

Recurso Limite Recomendado
Autonomous AI Databases por Autonomous Container Database 200
Autonomous AI Databases por Autonomous Container Database com o Autonomous Data Guard Configurado 25

Observação: é possível provisionar mais Autonomous AI Databases do que os mencionados na tabela de limites recomendados acima, especialmente com o superprovisionamento de CPU. Entretanto, isso implica em comprometer os SLOs (Objetivos do Nível de Serviço) para retornar um aplicativo on-line após uma interrupção não programada ou uma atividade planejada de manutenção. Para saber os detalhes do SLO para implantações do Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure, consulte SLOs (Availability Service Level Objectives).

Limites para Clusters de VMs do Autonomous Exadata

Você pode criar vários Clusters de VMs (AVMCs) do Autonomous Exadata em um recurso Exadata Infrastructure. Não há limite máximo para o número de AVMCs ou ACDs (Autonomous Container Databases) que você pode provisionar no seu Exadata Infrastructure. Os AVMCs e os ACDs têm um requisito de recurso mínimo, e você pode criá-los desde que a quantidade mínima de recursos esteja disponível.

Para criar um Cluster de VMs do Autonomous Exadata, os recursos mínimos necessários são 40 ECPUs por nó, 120 GB de Memória por nó e 338,5 GB de Armazenamento Local por nó e 6,61 TB de Armazenamento do Exadata. Da mesma forma, os recursos mínimos necessários por nó para criar um ACD são 8 ECPUs ou 2 OCPUs e 50 GB de Armazenamento Local. Desde que o Exadata Infrastructure tenha esses recursos mínimos disponíveis, um AVMC e um ACD poderão ser criados.

O exemplo a seguir mostra os recursos mínimos do Exadata Infrastructure X9M necessários para provisionar um AVMC (configurado com 2 servidores de BD) com número diferente de ACDs.

Observação: Os valores padrão para memória do Banco de Dados por ECPU (GB) e armazenamento do Banco de Dados (TB) são definidos como 5 GB e 5 TB, respectivamente. No entanto, você pode definir que a memória do Banco de Dados por ECPU esteja dentro de uma faixa de 2 a 5 GB.

Property 1 ACD 2 ACDs 3 ACDs 16 ACDs
Contagem de ECPUs 80 80 96 512
Memória (GB) 320 320 368 1.616
Armazenamento Local (GB) 677 780 883 2.222
Armazenamento do Exadata (TB) 6,61 6,73 6,86 8,45

Rastreamento de Uso de Recursos

Os recursos de computação (CPU) e armazenamento alocados para um AVMC (Cluster de VMs do Autonomous Exadata) ou ACD (Autonomous Container Database) variam conforme você provisiona e executa Autonomous AI Databases neles. O número de CPUs alocadas, provisionadas, reservadas, recuperáveis e alteração no armazenamento total, disponível e usado por meio do ciclo de vida de ACDs e Autonomous AI Databases em um AVMC. À medida que você provisiona, executa e encerra Autonomous AI Databases ou provisiona, exclui e reinicia ACDs, os recursos de computação e armazenamento se movem para diferentes categorias, conforme explicado em Gerenciamento de Computação no Autonomous AI Database.

O rastreamento do uso de recursos para um AVMC ou ACD entre tenancies é fundamental no planejamento da capacidade do Autonomous AI Database na Infraestrutura Dedicada do Exadata. Para simplificar o rastreamento do uso de recursos, o Oracle Autonomous AI Database fornece insights em formatos gráficos e tabulares na console da Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

O Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure suporta rastreamento de uso de recursos em dois níveis:

Consulte Exibir Uso de Recursos para um Cluster de VMs do Autonomous Exadata para obter instruções e explicações passo a passo.

Visualizações de Uso de Recursos

As métricas de uso de recursos são apresentadas na console do OCI em formatos de gráfico e tabular, para Cluster de VMs do Autonomous Exadata (AVMC) e Autonomous Container Database (ACD).

Você pode acessar essas visualizações de recursos no formato de gráfico ou tabela da console do OCI, seguindo as instruções descritas em:

Dica: Você pode optar por ver essas informações na view gráfica ou tabular selecionando View de gráfico ou View de tabela na lista drop-down no canto superior direito desta seção.

Formas do Sistema Exadata

O Autonomous AI Database na Infraestrutura Dedicada do Exadata pode ser provisionado em diferentes modelos do Sistema Exadata, como os modelos de sistema Oracle Exadata X9M-2, X8M-2, X8-2 ou X7-2. Cada modelo vem em diferentes formas, conforme explicado abaixo. Cada Forma do Sistema Exadata é equipada com uma quantidade fixa de memória, armazenamento e recursos de rede.

O total de recursos alocados para o Autonomous AI Database na Infraestrutura Dedicada do Exadata é determinado pelo Sistema (e pela forma) do Exadata usado para provisionar seu serviço.

Dica: Consulte Características de Formas de Infraestrutura para exibir as especificações de cada modelo do Sistema Exadata.

O Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure é oferecido nas seguintes Formas de Sistema Exadata:

Os sistemas X10M nas implantações do Exadata Cloud@Customer são oferecidos nas seguintes Configurações do Sistema Exadata:

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Características das Formas de Infraestrutura