Amazon RDS と Aurora データベースのモニタリング

モニタリングは、Amazon RDS と Aurora データベースクラスターの信頼性、可用性、パフォーマンスを維持するための重要な部分です。 AWS は、Amazon RDS と Aurora データベースリソースの健全性を監視し、問題が重大になる前に検出し、一貫したユーザーエクスペリエンスのためにパフォーマンスを最適化するための複数のツールを提供しています。 このガイドでは、データベースが円滑に動作することを確実にするためのオブザーバビリティのベストプラクティスを提供します。

パフォーマンスガイドライン

ベストプラクティスとして、まずワークロードの基準となるパフォーマンスを確立することから始めます。DB インスタンスをセットアップし、典型的なワークロードで実行する際、すべてのパフォーマンスメトリクスの平均値、最大値、最小値を記録します。これを様々な間隔（例えば、1 時間、24 時間、1 週間、2 週間）で行います。

これにより、何が通常の状態かを把握することができます。ピーク時と非ピーク時の両方の比較を得るのに役立ちます。その後、この情報を使用して、パフォーマンスが標準レベルを下回っているかどうかを識別できます。

モニタリングオプション

Amazon CloudWatch メトリクス

Amazon CloudWatch は、RDS と Aurora データベースの監視と管理に不可欠なツールです。 データベースのパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供し、問題を迅速に特定して解決するのに役立ちます。 Amazon RDS と Aurora データベースは、アクティブな各データベースインスタンスのメトリクスを 1 分間隔で CloudWatch に送信します。 モニタリングはデフォルトで有効になっており、メトリクスは 15 日間利用可能です。 RDS と Aurora は、インスタンスレベルのメトリクスを AWS/RDS 名前空間の Amazon CloudWatch に公開します。

CloudWatch メトリクスを使用することで、データベースのパフォーマンスの傾向やパターンを特定し、この情報を使用して設定を最適化し、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。 以下は監視すべき主要なメトリクスです：

• CPU 使用率 - 使用されているコンピュータ処理能力の割合。
• DB 接続数 - DB インスタンスに接続されているクライアントセッションの数。インスタンスのパフォーマンスと応答時間の低下と共に、ユーザー接続数が多いことが確認された場合は、データベース接続を制限することを検討してください。DB インスタンスに最適なユーザー接続数は、インスタンスクラスと実行される操作の複雑さに応じて異なります。データベース接続数を決定するには、DB インスタンスをパラメータグループに関連付けます。
• 解放可能メモリ - DB インスタンスで利用可能な RAM の量（メガバイト単位）。モニタリングタブのメトリクスの赤線は、CPU、メモリ、ストレージメトリクスの 75% にマークされています。インスタンスのメモリ消費がその線を頻繁に超える場合は、ワークロードを確認するかインスタンスをアップグレードする必要があることを示しています。
• ネットワークスループット - DB インスタンスとの間のネットワークトラフィックの速度（1 秒あたりのバイト数）。
• 読み取り/書き込みレイテンシー - 読み取りまたは書き込み操作の平均時間（ミリ秒単位）。
• 読み取り/書き込み IOPS - 1 秒あたりの平均ディスク読み取りまたは書き込み操作数。
• 空きストレージスペース - DB インスタンスで現在使用されていないディスク容量（メガバイト単位）。使用されているスペースが常に総ディスク容量の 85% 以上である場合は、ディスク容量の消費を調査してください。インスタンスからデータを削除するか、別のシステムにデータをアーカイブしてスペースを解放できるかどうかを確認してください。

パフォーマンス関連の問題をトラブルシューティングする際の最初のステップは、最も使用され、コストのかかるクエリを調整することです。 システムリソースへの負荷を軽減できるかどうかを確認するために、これらのクエリを調整してください。 詳細については、クエリのチューニング を参照してください。

クエリが調整されても問題が解決しない場合は、データベースインスタンスクラスのアップグレードを検討してください。 より多くのリソース（CPU、RAM、ディスク容量、ネットワーク帯域幅、I/O 容量）を持つインスタンスにアップグレードできます。

その後、これらのメトリクスが重要なしきい値に達したときにアラートを設定し、問題を可能な限り迅速に解決するためのアクションを取ることができます。

CloudWatch メトリクスの詳細については、Amazon RDS の Amazon CloudWatch メトリクス と CloudWatch コンソールと AWS CLI での DB インスタンスメトリクスの表示 を参照してください。

CloudWatch Logs Insights

CloudWatch Logs Insights を使用すると、Amazon CloudWatch Logs のログデータをインタラクティブに検索および分析できます。 クエリを実行することで、運用上の問題により効率的かつ効果的に対応できます。 問題が発生した場合、CloudWatch Logs Insights を使用して潜在的な原因を特定し、デプロイされた修正を検証できます。

RDS または Aurora データベースクラスターからのログを CloudWatch に公開するには、Amazon RDS または Aurora for MySQL インスタンスのログを CloudWatch に公開する を参照してください。

CloudWatch を使用した RDS または Aurora ログのモニタリングの詳細については、Amazon RDS ログファイルのモニタリング を参照してください。

CloudWatch アラーム

データベースクラスターのパフォーマンス低下を識別するために、主要なパフォーマンスメトリクスを定期的に監視し、アラートを設定する必要があります。Amazon CloudWatch アラーム を使用すると、指定した期間にわたって単一のメトリクスを監視できます。メトリクスが特定のしきい値を超えると、Amazon SNS トピックまたは AWS Auto Scaling ポリシーに通知が送信されます。CloudWatch アラームは、特定の状態にあるだけでアクションを呼び出すことはありません。むしろ、状態が変化し、指定された期間数にわたって維持されている必要があります。アラームは、アラームの状態変化が発生した場合にのみアクションを呼び出します。アラーム状態にあるだけでは十分ではありません。

CloudWatch アラームを設定するには：

• AWS マネジメントコンソールに移動し、https://console.aws.amazon.com/rds/ で Amazon RDS コンソールを開きます。
• ナビゲーションペインで「データベース」を選択し、DB インスタンスを選択します。
• 「ログとイベント」を選択します。

CloudWatch アラームセクションで、「アラームの作成」を選択します。

• 「通知の送信」で「はい」を選択し、「通知の送信先」で「新しいメールまたは SMS トピック」を選択します。
• 「トピック名」に通知の名前を入力し、「これらの受信者」にカンマ区切りのメールアドレスと電話番号のリストを入力します。
• 「メトリクス」で、設定するアラームの統計とメトリクスを選択します。
• 「しきい値」で、メトリクスがしきい値より大きいか、小さいか、等しいかを指定し、しきい値を指定します。
• 「評価期間」で、アラームの評価期間を選択します。「連続する期間」で、アラームをトリガーするためにしきい値に達している必要がある期間を選択します。
• 「アラーム名」にアラームの名前を入力します。
• 「アラームの作成」を選択します。

アラームが CloudWatch アラームセクションに表示されます。

マルチ AZ DB クラスターのレプリカラグに対する Amazon CloudWatch アラームを作成する例をご覧ください。

データベース監査ログ

データベース監査ログは、RDS と Aurora データベースで実行されたすべてのアクションの詳細な記録を提供し、不正アクセス、データ変更、その他の潜在的に有害な活動を監視することができます。以下は、データベース監査ログを使用する際のベストプラクティスです：

• すべての RDS と Aurora インスタンスでデータベース監査ログを有効にし、関連するすべてのデータを取得するように設定します。
• Amazon CloudWatch Logs や Amazon Kinesis Data Streams などの集中型ログ管理ソリューションを使用して、データベース監査ログを収集および分析します。
• データベース監査ログを定期的に監視して不審な活動がないか確認し、問題があれば迅速に調査して解決するための対策を講じます。

データベース監査ログの設定方法の詳細については、Amazon RDS と Aurora のデータベースアクティビティを取得するための監査ログの設定 を参照してください。

データベースのスロークエリとエラーログ

スロークエリログは、データベース内のパフォーマンスの低いクエリを見つけるのに役立ちます。これにより、遅延の原因を調査し、必要に応じてクエリを最適化することができます。エラーログは、クエリエラーを見つけるのに役立ち、さらにそれらのエラーによるアプリケーションの変更を特定するのに役立ちます。

Amazon CloudWatch Logs Insights（Amazon CloudWatch Logs のログデータをインタラクティブに検索および分析できるようにする機能）を使用して CloudWatch ダッシュボードを作成することで、スロークエリログとエラーログを監視できます。

Amazon RDS のエラーログ、スロークエリログ、および一般ログを有効化して監視するには、RDS MySQL の低速クエリログと一般ログを管理する を参照してください。Aurora PostgreSQL のスロークエリログを有効にするには、PostgreSQL のスロークエリログを有効にする を参照してください。

Performance Insights とオペレーティングシステムのメトリクス

拡張モニタリング

拡張モニタリング を使用すると、DB インスタンスが実行されているオペレーティングシステム (OS) のきめ細かなメトリクスをリアルタイムで取得できます。

RDS は、拡張モニタリングからのメトリクスを Amazon CloudWatch Logs アカウントに配信します。デフォルトでは、これらのメトリクスは 30 日間保存され、Amazon CloudWatch の RDSOSMetrics ロググループに格納されます。粒度は 1 秒から 60 秒の間で選択できます。CloudWatch Logs から CloudWatch でカスタムメトリクスフィルターを作成し、CloudWatch ダッシュボードにグラフを表示することができます。

拡張モニタリングには、OS レベルのプロセスリストも含まれています。現在、拡張モニタリングは以下のデータベースエンジンで利用可能です：

• MariaDB
• Microsoft SQL Server
• MySQL
• Oracle
• PostgreSQL

CloudWatch と拡張モニタリングの違い CloudWatch は、DB インスタンスのハイパーバイザーから CPU 使用率に関するメトリクスを収集します。一方、拡張モニタリングは DB インスタンス上のエージェントからメトリクスを収集します。ハイパーバイザーは仮想マシン (VM) を作成し実行します。ハイパーバイザーを使用することで、インスタンスはメモリと CPU を仮想的に共有して複数のゲスト VM をサポートできます。ハイパーバイザー層が少量の作業を実行するため、CloudWatch と拡張モニタリングの測定値に違いが生じる場合があります。DB インスタンスがより小さなインスタンスクラスを使用している場合、この違いはより大きくなる可能性があります。このシナリオでは、単一の物理インスタンス上でハイパーバイザー層がより多くの仮想マシン (VM) を管理している可能性が高いためです。

拡張モニタリングで利用可能なすべてのメトリクスについては、拡張モニタリングの OS メトリクス を参照してください。

Performance Insights

Amazon RDS Performance Insights は、データベースのパフォーマンスチューニングとモニタリングの機能で、データベースの負荷を迅速に評価し、いつどこで対策を講じるべきかを判断するのに役立ちます。Performance Insights ダッシュボードを使用すると、DB クラスターの負荷を視覚化し、待機、SQL ステートメント、ホスト、またはユーザーによって負荷をフィルタリングできます。これにより、症状を追いかけるのではなく、根本原因を特定することができます。Performance Insights は、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与えない軽量のデータ収集方法を使用し、どの SQL ステートメントが負荷を引き起こしているのか、そしてその理由を簡単に確認できるようにします。

Performance Insights は 7 日間の無料パフォーマンス履歴保持を提供し、有料で最大 2 年まで延長できます。RDS 管理コンソールまたは AWS CLI から Performance Insights を有効にできます。Performance Insights は公開 API も提供しており、顧客やサードパーティが Performance Insights を独自のカスタムツールと統合できるようにしています。

注記

現在、RDS Performance Insights は Aurora（PostgreSQL および MySQL 互換エディション）、Amazon RDS for PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle でのみ利用可能です。

DBLoad は、データベースのアクティブセッションの平均数を表す主要なメトリクスです。Performance Insights では、このデータは db.load.avg メトリクスとして照会されます。

Aurora での Performance Insights の使用に関する詳細については、以下を参照してください：Amazon Aurora での Performance Insights を使用した DB 負荷のモニタリング。

オープンソースのオブザーバビリティツール

Amazon Managed Grafana

Amazon Managed Grafana は、RDS および Aurora データベースのデータを簡単に可視化および分析できる完全マネージド型サービスです。

Amazon CloudWatch の AWS/RDS 名前空間 には、Amazon RDS および Amazon Aurora 上で実行されているデータベースエンティティに適用される主要なメトリクスが含まれています。Amazon Managed Grafana で RDS/Aurora データベースの健全性と潜在的なパフォーマンスの問題を可視化し追跡するために、CloudWatch データソースを活用できます。

現時点では、CloudWatch で利用可能な基本的な Performance Insights メトリクスのみでは、データベースのパフォーマンスを分析しボトルネックを特定するには不十分です。Amazon Managed Grafana で RDS Performance Insight メトリクスを可視化し、単一のペインでの可視性を得るために、カスタム Lambda 関数を使用して RDS Performance Insights のすべてのメトリクスを収集し、カスタム CloudWatch メトリクス名前空間に公開できます。これらのメトリクスが Amazon CloudWatch で利用可能になれば、Amazon Managed Grafana で可視化できます。

RDS Performance Insights メトリクスを収集するカスタム Lambda 関数をデプロイするには、以下の GitHub リポジトリをクローンし、install.sh スクリプトを実行します。

$ git clone https://github.com/aws-observability/observability-best-practices.git
$ cd sandbox/monitor-aurora-with-grafana

$ chmod +x install.sh
$ ./install.sh

上記のスクリプトは AWS CloudFormation を使用して、カスタム Lambda 関数と IAM ロールをデプロイします。Lambda 関数は 10 分ごとに自動的にトリガーされ、RDS Performance Insights API を呼び出し、カスタムメトリクスを Amazon CloudWatch の /AuroraMonitoringGrafana/PerformanceInsights カスタム名前空間に公開します。

カスタム Lambda 関数のデプロイと Grafana ダッシュボードに関する詳細な手順については、Amazon Managed Grafana での Performance Insights を参照してください。

データベースの意図しない変更を素早く特定し、アラートを使用して通知することで、中断を最小限に抑えるためのアクションを取ることができます。Amazon Managed Grafana は、SNS、Slack、PagerDuty などの複数の通知チャンネルをサポートしており、これらにアラート通知を送信できます。Amazon Managed Grafana でアラートを設定する方法の詳細については、Grafana アラート をご覧ください。

AIOps - 機械学習ベースのパフォーマンスボトルネック検出

Amazon DevOps Guru for RDS

Amazon DevOps Guru for RDS を使用すると、データベースのパフォーマンスのボトルネックや運用上の問題を監視できます。Performance Insights のメトリクスを使用し、機械学習 (ML) を用いてそれらを分析し、データベース固有のパフォーマンス問題の分析と是正措置の推奨を提供します。DevOps Guru for RDS は、ホストリソースの過剰利用、データベースのボトルネック、SQL クエリの異常動作など、さまざまなパフォーマンス関連のデータベース問題を特定し分析できます。問題や異常な動作が検出されると、DevOps Guru for RDS は DevOps Guru コンソールに結果を表示し、Amazon EventBridge または Amazon Simple Notification Service (SNS) を使用して通知を送信します。これにより、DevOps チームや SRE チームは、顧客に影響を与える障害になる前に、パフォーマンスや運用上の問題にリアルタイムで対応できます。

DevOps Guru for RDS は、データベースメトリクスのベースラインを確立します。ベースライン化には、一定期間にわたるデータベースパフォーマンスメトリクスを分析し、正常な動作を確立することが含まれます。その後、Amazon DevOps Guru for RDS は ML を使用して、確立されたベースラインに対する異常を検出します。ワークロードパターンが変更された場合、DevOps Guru for RDS は新しい正常状態に対する異常を検出するために使用する新しいベースラインを確立します。

注記

新しいデータベースインスタンスの場合、Amazon DevOps Guru for RDS がデータベースの使用パターンを分析し、正常な動作とみなされるものを確立するために、初期ベースラインの確立に最大 2 日かかります。

開始方法の詳細については、ML を使用して Amazon Aurora 関連の問題を検出、診断、解決するための Amazon DevOps Guru for RDS をご覧ください。

監査とガバナンス

AWS CloudTrail ログ

AWS CloudTrail は、ユーザー、ロール、または AWS サービスによって RDS で実行されたアクションの記録を提供します。CloudTrail は、コンソールからの呼び出しや RDS API オペレーションへのコード呼び出しを含む、RDS のすべての API 呼び出しをイベントとしてキャプチャします。CloudTrail によって収集された情報を使用して、RDS に対して行われたリクエスト、リクエストの送信元 IP アドレス、リクエストの実行者、実行日時、およびその他の詳細を確認できます。詳細については、AWS CloudTrail での Amazon RDS API コールのモニタリング を参照してください。

詳細については、AWS CloudTrail での Amazon RDS API コールのモニタリング を参照してください。

詳細情報の参考資料

ブログ - Amazon Managed Grafana を使用した RDS と Aurora データベースのモニタリング

動画 - Amazon Managed Grafana を使用した RDS と Aurora データベースのモニタリング

ブログ - Amazon CloudWatch を使用した RDS と Aurora データベースのモニタリング

ブログ - Amazon CloudWatch Logs、AWS Lambda、Amazon SNS を使用した Amazon RDS の積極的なデータベースモニタリングの構築

公式ドキュメント - Amazon Aurora モニタリングガイド

ハンズオンワークショップ - Amazon Aurora の SQL パフォーマンスの問題を観察し特定する