Wie behebe ich EBS-Volume-Leistungsprobleme auf meiner EC2-Instance?
Ich möchte Probleme mit der Leistung meines Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)-Volumes auf meiner Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)-Instance beheben.
Kurzbeschreibung
Die folgenden Leistungsprobleme können auf Ihrem EBS-Volume auftreten:
- Langsame Anwendungssituation
- Langsame Instance-Leistung
- Hohe Datenzugriffszeiten
- Lese- und Schreibfehler
- Es kann nicht auf die Festplatte zugegriffen werden oder sie wird als offline gemeldet
- Hohe Eingabe-/Ausgabevorgänge (IOPS) der Festplatten, Warteschlangenlänge, Durchsatz und Latenz
- Veraltete Treiber
Hinweis: Bewährte Methoden zur Erzielung einer optimalen Volume-Leistung finden Sie in den folgenden Abschnitten:
Lösung
Schritt 1: Ermitteln, wann Leistungsprobleme auftreten
Ermitteln Sie den Zeitrahmen, in dem Leistungsprobleme auftreten. Anschließend können Sie diesen Zeitraum in den EBS-Metriken isolieren, um ihn in späteren Schritten zur Fehlerbehebung zu überprüfen. Beispielsweise kann sich die Leistung während der Hauptgeschäftszeiten verlangsamen.
Schritt 2: Überprüfen Sie die Statusprüfungen des EBS-Volumes
- Öffnen Sie die Amazon-EC2-Konsole.
- Wählen Sie Volume aus. Beachten Sie, dass in der Spalte Volume-Status der Status der einzelnen Volumes angezeigt wird.
- Wählen Sie das Volume und dann die Registerkarte Statusprüfungen aus.
- Wenn das Volume sich in einem beeinträchtigten Zustand befindet, finden Sie weitere Informationen unter Arbeiten mit beeinträchtigten Volumes.
Weitere Informationen finden Sie unter Den Status Ihrer Volumes überwachen.
Schritt 3: Volume- und Instance-Informationen sammeln
Sammeln Sie Informationen über das Volume, wie z. B. Volume-Typ, Volume-Größe, IOPS und Durchsatzgrenzwerte. Weitere Informationen finden Sie unter den folgenden Punkten:
Schritt 4: CloudWatch-Metriken erfassen
Siehe Amazon-CloudWatch-Metriken für Amazon EBS. Achten Sie auf Spitzen in den Grafiken. Im Folgenden sind die durchschnittlichen Leistungsberechnungen aufgeführt:
- Durchschnittliche IOPS = (Lesevorgänge (Ops/s) + Schreibvorgänge (Ops/s))/Zeitraum (in Sekunden)
- Durchschnittlicher Durchsatz = (Lesedurchsatz (KiB/s) + Schreibdurchsatz (KiB/s))/Zeitraum (in Sekunden)
- Durchschnittliche Warteschlangenlänge (Operationen)
- Latenz = (Durchschnittliche Leselatenz (ms/op) + Durchschnittliche Schreiblatenz (ms/op))/Zeitraum (in Sekunden)
- Durchschnittliche IO-Größe = (Durchschnittliche Lesegröße (KiB/op) + Durchschnittliche Schreibgröße (KiB/op))/Zeitraum (in Sekunden)
Weitere Informationen finden Sie unter E/A-Eigenschaften mit CloudWatch überwachen.
Schritt 5: Die Metriken anhand der Instance- und Volume-Attribute überprüfen
Überprüfen Sie die CloudWatch-Metriken und vergleichen Sie sie mit den Volume- und Instance-Informationen, die in Schritt 3 gesammelt wurden. Ordnen Sie das Problem den folgenden Kategorien zu:
- Volume-Grenzwerte: Wenn Ihr Workload dazu führt, dass das Volume-Kontingent überschritten wird, sollten Sie erwägen, den EBS-Volume-Typ zu ändern. Weitere Informationen finden Sie unter den folgenden Punkten:
Wie kann ich ein vorhandenes EBS-Volume auf meiner Amazon-EC2-Windows-Instance erweitern?
Wie erweitere ich das EBS-Root-Volume meiner EC2-Windows-Instance? - Grenzwerte auf Instance-Ebene: Ziehen Sie in Betracht, den Instance-Typ zu ändern.
Hinweis: Änderungen des EBS-Volume-Typs und des EC2-Instance-Typs sind mit Kosten verbunden. Vergewissern Sie sich, dass Sie die Preisunterschiede verstehen, bevor Sie Änderungen vornehmen. Weitere Informationen finden Sie unter den folgenden Punkten:
Hinweis: Die CloudWatch-Metriken könnten den Anschein erwecken, dass die Volume- oder Instance-Grenzwerte nicht erreicht werden, obwohl die Leistung langsam ist. Ermitteln Sie in diesem Fall, ob auf der Instance Microbursting auftritt.
Schritt 6: Nach Ereignissen auf Service-Ebene suchen
Wenn Sie vermuten, dass in dem von Ihnen untersuchten Zeitraum ein schwerwiegendes Ereignis für den Amazon-EBS-Service oder das Volume eingetreten ist, suchen Sie in Ihrem AWS Servicestatus-Dashboard nach Ereignissen.
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