ある企業は、AWS DMS を使用して、オンプレミスの PostgreSQL データベースから変更を継続的にキャプチャし、それらを Amazon Redshift にレプリケートしています。DMS の継続的なレプリケーションタスクは PostgreSQL のトランザクションログを読み取りますが、データエンジニアは CDC のレイテンシーが高いことに気づき、PostgreSQL ソースがボトルネックであると疑っています。PostgreSQL データベースがレイテンシーの原因であることを確認するには、どの方法が適切ですか？

CDCLatencySourceメトリックは、DMSタスクがソースデータベースから変更を読み取る際の遅延を直接測定するため、PostgreSQLがボトルネックであるかどうかを特定するのに最も適しています。このメトリックが高い場合、ソースデータベースからの変更キャプチャに問題があることを示唆します。 DMSタスクの監視は重要ですが、CDCIncomingChangesはDMSが受信した変更の数を示し、遅延の直接的な原因を特定するものではありません。論理レプリケーションの設定確認は、問題解決の一環として必要になる可能性はありますが、遅延の原因を特定するための最初のステップではありません。CloudWatch Logsのエラーメッセージは、一般的なエラーの特定には役立ちますが、CDCのレイテンシーがソースデータベースに起因するかどうかを直接示すものではありません。