Herramienta de monitoreo de Redis

Al momento de monitorear Redis en la nube es necesario prestar atención a una variedad de mediciones, a fin de identificar los potenciales cuellos de botella y detectar los problemas que se generen con Redis en la nube y en la infraestructura de soporte con mayor facilidad.

Sin embargo, mantener las mediciones clave, como rápidos tiempos de respuesta, a menudo, depende de que se monitoree y comprenda de manera sistemática la forma en la que el desempeño de Redis en la nube afecta toda la infraestructura. Usar una herramienta diseñada para rastrear el desempeño de Redis en la nube y combinar estas perspectivas con técnicas avanzadas, tales como el análisis de regresión y la teoría de colas, a fin de ofrecer una visibilidad sin igual de los tipos y servidores de bases de datos en una vista unificada puede ayudar a comprender mejor el estado del sistema.

Cuando se trata de definir qué mediciones clave deben monitorearse, una práctica recomendada general que se aplica a cualquier base de datos, no solo al servicio en la nube de Redis, es desarrollar un plan de monitoreo de bases de datos que pueda ofrecer perspectivas en relación con las siguientes áreas clave:

• El estado del origen de datos y sus procesos
• El desempeño y éxito de las consultas que se ejecutan en el origen de los datos
• Las condiciones que por lo general fallan cuando las cosas empeoran

Dado que Redis en la nube se creó para usar la memoria principal al momento de almacenar datos, muchas de las mediciones más importantes se relacionan con la memoria. Entre ellas, se incluyen estadísticas de proporción de fragmentación de la memoria, memoria en uso, proporción de aciertos de la caché y rechazos.

Sin embargo, las mediciones de la memoria no son las únicas que vale la pena monitorear cuando se trata de Redis. Existen otras cinco mediciones y categorías clave que también deberían monitorearse a fin de obtener una vista más integral del estado de la base de datos Redis en la nube:

1. Mediciones de desempeño como la latencia. La latencia mide el tiempo que pasa entre la solicitud de un cliente y la respuesta del servidor. Dada la estructura de Redis, los valores atípicos en la distribución de la latencia pueden provocar importantes cuellos de botella. Si ocurren largos tiempos de respuesta para una sola solicitud, aumentará la latencia de las solicitudes subsiguientes.
2. Mediciones de memoria como memoria en uso. Si la memoria en uso supera la memoria total disponible del sistema, el sistema operativo comenzará a intercambiar secciones obsoletas o sin uso de la memoria. Estas secciones intercambiadas se escriben en disco, lo que es 100 000 veces más lento que leer y escribir desde la memoria.
3. Mediciones de actividad básica como clientes conectados. Dado que Redis, en general, se utiliza por medio de una aplicación, cuenta con un límite máximo y mínimo en relación con los clientes conectados. Si este número se sale del rango normal, podría indicar un problema, ya sea con las conexiones upstream que se pierden o con la capacidad del servidor para gestionar solicitudes debido a que está sobrecargado.
4. Mediciones de persistencia como hora en que rdb se guardó por última vez y cambios de rdb desde la última vez que se guardó. Estas mediciones pueden ayudar a rastrear la volatilidad del conjunto de datos, mientras que la persistencia evita que las réplicas copien conjuntos de datos vacíos cuando se reinicia la principal. Estas mediciones también permiten considerar la cantidad de datos que podrían perderse si ocurre un error.
5. Mediciones de error como conexiones rechazadas. Si las conexiones de su cliente superan el valor máximo previamente definido, se rechazarán. Con esta medición, puede rastrear sus conexiones y asegurarse de no superar sus límites.