Firma używa AWS DMS do ciągłego przechwytywania zmian z lokalnej bazy danych PostgreSQL i replikowania ich do Amazon Redshift. Zadanie replikacji DMS odczytuje dzienniki transakcji PostgreSQL, ale inżynier danych obserwuje wysokie opóźnienia w CDC i podejrzewa, że źródłem problemu jest PostgreSQL. Które podejście zweryfikuje, że baza danych PostgreSQL jest źródłem opóźnienia?

Metryka CDCLatencySource w Amazon CloudWatch dla zadania AWS DMS pokazuje opóźnienie między momentem zatwierdzenia transakcji w źródłowej bazie danych a momentem, gdy DMS odczytał tę zmianę. Wysoka wartość tej metryki bezpośrednio wskazuje, że problem z opóźnieniem leży po stronie źródłowej bazy danych PostgreSQL, ponieważ DMS ma trudności z nadążaniem za zmianami. Opcja z CDCIncomingChanges mierzy liczbę zmian, a nie opóźnienie. Sprawdzanie konfiguracji logicznej replikacji jest ważne, ale nie daje bezpośredniego wglądu w bieżące opóźnienie. Włączenie CloudWatch Logs dla punktu końcowego źródłowego może pomóc w diagnostyce błędów, ale nie jest to najbardziej bezpośrednia metoda weryfikacji opóźnienia ze źródła.