O banco de dados é o coração da aplicação. Antes de nos aprofundarmos em alguns insights sobre por que é essencial monitorar o Postgres, primeiro discutiremos um pouco sobre monitoramento.
Monitorar é coletar pontos de dados históricos que você usa para gerar alertas (para quaisquer anomalias), para otimizar seu banco de dados e, por último, ser proativo no caso de algo dar errado (por exemplo, um banco de dados com falha).
A abordagem “Veremos quando isso acontecer” pode funcionar com seus projetos pessoais, mas pode custar muito dinheiro para uma empresa se não for atendida. Embora seja essencial monitorar seu banco de dados, também é importante saber o que e por que monitorar . De minha experiência profissional como DBA, tenho visto a maioria dos DBAs, desenvolvedores e equipes operacionais falharem em monitorar o Postgres para as coisas certas. Neste post, discutiremos a estrutura de monitoramento PostgreSQL que construí trabalhando como DBA.
Por que é essencial monitorar o PostgreSQL?
Existem 5 razões principais para monitorar seu banco de dados PostgreSQL.
1. Disponibilidade
2. Otimização do sistema
3. Identificar problemas de desempenho
4. Melhoria do processo de negócios
5. Planejamento de Capacidade
1. Disponibilidade
É uma equação muito simples que se você não tiver um banco de dados em execução, sua aplicação não funcionará. Se a aplicação for crítica, ele afetará diretamente seus usuários e sua organização. Definimos a disponibilidade em duas partes: a disponibilidade do seu sistema ou host e a disponibilidade do banco de dados. Se um ou ambos tiverem problemas, sua aplicação falhará. Se você tiver um SLA a cumprir, certifique-se de monitorar a disponibilidade do sistema de banco de dados.
2. Otimização do sistema
Você acha que seu sistema de banco de dados (incluindo Host) está otimizado para fornecer os melhores resultados? Ou você tem algum gargalo no sistema? O monitoramento ajuda a identificar essas lacunas e você pode fazer alterações em seu sistema para ver se isso resolve o problema. Para colocar isso em perspectiva, pode haver uma situação em que você observe uma carga muito alta no sistema. Você descobriu que há um parâmetro de host que pode ser definido com um valor melhor e não vê os picos de carga novamente.
3. Identificar problemas de desempenho
‘O monitoramento proativo pode ajudá-lo a identificar futuros problemas de desempenho. Do lado do banco de dados, isso pode estar relacionado ao inchaço, consultas de execução lenta, estatísticas de tabela e índice ou o vácuo incapaz de se recuperar. Se você monitorar essas áreas, poderá identificar os problemas que estão acontecendo agora e aqueles que podem levar a desafios maiores no futuro.
4. Melhoria do processo de negócios
Você deve estar pensando: “Como a melhoria dos processos de negócios pode ser feita por meio do monitoramento?” Trabalhando com bancos de dados por mais de 8 anos e gerenciando mais de 500 bancos de dados, você aprende não apenas sobre o banco de dados, mas como executar suas operações de banco de dados com eficácia. Cada usuário de banco de dados ou cliente tem uma necessidade e prioridade diferente. Conhecer o seu sistema (carga, atividade do usuário, etc.) ajuda a priorizar as tarefas do cliente, relatórios de trabalhos ou tempo de inatividade.
5. Planejamento de Capacidade
Mais crescimento de usuários ou aplicativos significa mais recursos do sistema. Isso leva a questões-chave: Você precisa de mais espaço em disco? Você precisa de uma nova réplica de leitura? Você precisa dimensionar seu sistema de banco de dados verticalmente? O monitoramento ajuda a entender a utilização atual do sistema – e se você tiver pontos de dados espalhados por algumas semanas ou meses, ajuda a prever as necessidades de dimensionamento do sistema. E ao fazer isso, você pode orçar os recursos de acordo.
Postgres Monitoring Framework
A estrutura de monitoramento ajuda organizações ou usuários a começar do zero e chegar a 100% em etapas simples. Sendo DBA ou desenvolvedor, você pode pensar que está coberto de todos os ângulos e não há necessidade de melhorar ou usar o monitoramento avançado. O Framework ajuda você a encontrar as lacunas de monitoramento e identificar como o monitoramento pode ser melhor.
A estrutura é dividida em 4 partes:
Aspectos principais: Segurança, Operações e Desempenho.
Pontos de monitoramento: compreender quais dados capturar para um monitoramento bem-sucedido.
Ferramentas: eleger a melhor ferramenta (open source ou enterprise).
Linha de base: trabalhar com monitoramento baseado em exceções e definir frequência e limite.
Componentes monitorados na estrutura
Dividimos os aspectos de monitoramento em 3 elementos principais.
Desempenho: Pontos de monitoramento do host e do banco de dados que afetam o desempenho do banco de dados.
Disponibilidade: Pontos de monitoramento de host e banco de dados que afetam a disponibilidade dos sistemas (aplicativo ou banco de dados)
Segurança: Pontos de monitoramento que afetam a segurança relacionada aos bancos de dados.
Depois de decidir qual aspecto-chave desempenha um papel importante para o seu ecossistema, o seguinte é um bom ponto de partida.
Quais ferramentas você pode usar para monitorar o PostgreSQL?
Depois de identificar os principais aspectos e pontos de monitoramento que gostaria de monitorar, a próxima etapa é identificar as ferramentas que suportam os requisitos. Algumas das ferramentas de código-fonte aberto podem muito bem suportar sua plataforma de automação existente e apresentam interface gráfica ou console rica. No entanto, eles podem ou não atender a todos os requisitos da sua empresa. A comparação abaixo o ajudará a escolher com base no tipo de monitoramento de que você precisa. Solução corporativa O Postgres Enterprise Manager (PEM) tem recursos de monitoramento muito fortes, juntamente com o status de backup de monitoramento, consultor de ajuste e planejamento de capacidade.
Definição do monitoramento efetivo do PostgreSQL
Você pode ser proativo para identificar os problemas do banco de dados ou esperar que os problemas surjam e corrigi-los de forma reativa. O monitoramento eficaz requer apenas a compreensão de quais pontos de dados capturar, usando alertas de exceção e definindo uma linha de base. Uma vez que o monitoramento é estabelecido, nosso trabalho é garantir que continuemos identificando as lacunas e ajustando a linha de base periodicamente.
