Une entreprise utilise AWS DMS pour capturer en continu les modifications d'une base de données PostgreSQL sur site et les répliquer vers Amazon Redshift. La tâche de réplication continue de DMS lit les journaux de transactions PostgreSQL, mais l'ingénieur de données observe une latence élevée dans le CDC et soupçonne que la source PostgreSQL est le goulot d'étranglement. Quelle approche permettra de vérifier que la base de données PostgreSQL est la source de la latence ?

La métrique CDCLatencySource dans Amazon CloudWatch est spécifiquement conçue pour mesurer le décalage temporel entre le moment où une transaction est validée sur la base de données source et le moment où AWS DMS la lit. Une valeur élevée pour cette métrique indique directement que la base de données source (PostgreSQL dans ce cas) est lente à fournir les modifications à DMS, ce qui confirme qu'elle est le goulot d'étranglement. Les autres options sont incorrectes car : CDCIncomingChanges mesure le nombre de modifications entrantes, pas la latence de la source. Vérifier la configuration de la réplication logique est une étape de dépannage générale, mais ne fournit pas une mesure directe de la latence de la source. Activer CloudWatch Logs pour le point de terminaison source est utile pour les erreurs, mais pas pour mesurer la latence de la source.