Компания использует AWS DMS для непрерывного сбора изменений из локальной базы данных PostgreSQL и их репликации в Amazon Redshift. Задача непрерывной репликации DMS считывает журналы транзакций PostgreSQL, но инженер по данным наблюдает высокую задержку в CDC и подозревает, что источник PostgreSQL является узким местом. Какой подход позволит проверить, что база данных PostgreSQL является источником задержки?

Правильный ответ — использование метрики CDCLatencySource в Amazon CloudWatch. Эта метрика специально разработана для измерения задержки между моментом фиксации транзакции в исходной базе данных и моментом, когда AWS DMS фиксирует эту транзакцию в своей внутренней очереди для обработки. Высокие значения CDCLatencySource прямо указывают на то, что узким местом является источник данных PostgreSQL, а не сама задача DMS или целевая база данных. Остальные варианты не подходят: CDCIncomingChanges показывает количество изменений, полученных DMS, но не их задержку относительно источника. Проверка конфигурации логической репликации важна для работы DMS, но не является методом измерения задержки. Мониторинг логов на ошибки может выявить проблемы, но не даст прямого показателя задержки источника.